Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute
Electronic Archive of Kyiv Polytechnic InstituteNot a member yet
72235 research outputs found
Sort by
Оцінка міри подібності перефразованих текстів
Get PDFДипломна робота за темою «Оцінка міри подібності перефразованих текстів» виконана студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Стельмахом Дмитром Юрійовичем зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія
програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі: вступу; 4 розділів («Теоретичні основи та постановка задачі», «Розробка системи оцінки подібності перефразованих текстів», «Дослідження ефективності системи», «Програмна реалізація та практичне застосування»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 15 джерел; 22 ілюстрацій; 3 таблиць та додатків. Загальний обсяг роботи 86 сторінок. Актуальність теми полягає у відсутності ефективних систем оцінки семантичної подібності для
української мови та браку великих анотованих датасетів перифразів. Мета роботи полягає у розробці та дослідженні ефективних методів оцінки подібності
перефразованих текстів українською мовою. Завдання дослідження включають створення датасету українських перифразів, розробку
ансамблевого підходу на основі традиційних метрик подібності, навчання нейронної мережі та створення вебсервісу для практичного застосування.
Практичне значення одержаних результатів полягає у створенні високоточної системи з коефіцієнтом детермінації R² майже 99% для застосування в освітніх системах, медіа-моніторингу та корпоративних рішеннях.The thesis on "Assessment of Paraphrased Text Similarity" was completed by student of the Department of Software Engineering in Energy at Educational and Scientific Institute of Atomic and Thermal Energy Stelmakh Dmytro Yuriiovych in specialty 121 "Software Engineering" under the educational-professional program "Software Engineering of Intelligent Cyber-Physical Systems in Energy" and consists of: introduction; 4 chapters ("Theoretical Foundations and Problem Statement", "Development of Paraphrased Text Similarity Assessment System", "System Efficiency Research", "Software Implementation and Practical Application"), conclusions to each of these chapters; general conclusions; list of references containing 15 sources; 22 illustrations; 3 tables and appendices. The total volume of the work is 86 pages. Relevance of the topic lies in the lack of effective semantic similarity assessment systems for the Ukrainian language and the absence of large annotated paraphrase datasets. Research objectives consists in developing and investigating effective methods for assessing the similarity of
paraphrased texts in Ukrainian language. Research tasks include creating a dataset of Ukrainian paraphrases, developing an ensemble approach based
on traditional similarity metrics, training a neural network, and creating a web service for practical application. Practical significance of the obtained results lies in creating a high-precision system with coefficient of determination R² of almost 99% for application in educational systems, media monitoring, and corporate solutions
Очищення побутових стiчних вод з розробкою метантенку
Get PDFДипломний робота освітньо-кваліфікаційного рівня «бакалавр» на тему: «Очищення побутових стiчних вод з розробкою метантенку»/НТУУ «КПІ імені І. Сікорського»; Керівник Косова Віра Петрівна, виконавець Гераскін Назар Русланович. Робота складається з переліку умовних позначень, вступу, дев’яти розділів, висновку, переліку посилань та додатків. Повний обсяг роботи становить 82 сторінки, 9 рисунків, 1 таблиці і переліку посилань з 29 найменувань. Мета проєкту ̶ вивчення методу очищення побутових стічних вод та стабілізації активного мулу шляхом анаеробного зброджування; створення апаратурного оформлення процесу утилізації органічних речовин і одержання біогазу як вторинного енергетичного ресурсу. Методи дослідження ̶ методи дослідження процесу очистки побутових стічних вод, вивчення особливостей конструкції метантенку, розрахунок та проектування метантенку для отримання заданих кінцевих продуктів з відповідними характеристики. Результати роботи та їхня новизна: описано процес очистки побутових стічних вод, розроблено апаратурну схему лінії; досліджено процес продукування біогазу при метаболізмі концентрованих субстратів в результаті метанового зброджування; розраховано параметри метантенку; На основі проведених розрахунків спроектовано метантенк для очистки побутових стічних вод та стабілізації активного мулу шляхом анаеробного зброджування.Bachelor’s qualification work on the topic: “Treatment of domestic wastewater with the development of a methane tank” / National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”; Supervisor: Vira Petrivna Kosova; Author: Nazar Ruslanovych Heraskin. The work includes a list of abbreviations, an introduction, nine chapters, conclusions, a list of references, and appendices. The total volume of the thesis is 82 pages, containing 9 figures, 1 table, and a list of 29 references. The aim of the project is to study the method of domestic wastewater treatment and stabilization of activated sludge through anaerobic digestion; to design a process unit for the conversion of organic matter and the production of biogas as a secondary energy resource. Methods of research include the study of domestic wastewater treatment processes, analysis of methane tank design features, and engineering calculations to develop a methane tank capable of producing target outputs with specified parameters. Research results and novelty: the process of domestic wastewater treatment is described; the technological scheme of the treatment line is developed; the process of biogas production from the metabolism of concentrated substrates through methanogenic fermentation is analyzed; and the structural and thermal parameters of the methane tank are calculated. Based on the performed calculations, a methane tank was designed for the treatment of domestic wastewater and stabilization of activated sludge through anaerobic digestion
Побудова телекомунікаційних мереж на базі цифрових двійників
Get PDFМетою цієї дипломної роботи є розробка та обґрунтування методів побудови телекомунікаційних мереж на базі цифрових двійників для забезпечення ефективного моніторингу, прогнозування та оптимізації їх роботи. У першому розділі було розглянуто основні принципи, структуру та особливості функціонування цифрових двійників, їх роль у моделюванні та управлінні складними мережевими системами. Описано переваги та перспективи впровадження DT у сфері телекомунікацій. Другий розділ присвячений аналізу архітектури цифрових двійників та їх інтеграції у мережі 5G/6G. Було розглянуто моделі синхронізації цифрових двійників з фізичними мережами та застосування технологій штучного інтелекту, зокрема глибокого навчання з підкріпленням (Deep Reinforcement Learning, DRL), для оптимізації ресурсів мережі та управління трафіком. У третьому розділі запропоновано фреймворк DT-DRL, який використовує алгоритм глибокого детерміністичного градієнта політики (DDPG) для динамічного управління ресурсами мережі, що дозволяє суттєво зменшити затримки та покращити ефективність використання пропускної здатності.The purpose of this thesis is the development and justification of methods for constructing telecommunications networks based on digital twins to ensure effective monitoring, forecasting, and optimization of their operation. The first chapter explores the fundamental principles, structure, and operational features of digital twins, emphasizing their role in modeling and managing complex network systems. The advantages and future perspectives of implementing digital twins in telecommunications are outlined.The second chapter analyzes the architecture of digital twins and their integration into 5G/6G networks. Models for synchronizing digital twins with physical networks and the application of artificial intelligence technologies, particularly Deep Reinforcement Learning (DRL), for network resource optimization and traffic management, are discussed. In the third chapter, a DT-DRL framework is proposed, utilizing the Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithm for dynamic network resource management, significantly reducing latency and enhancing bandwidth utilization efficiency
Організація виходу підприємства на зовнішні ринки молочної продукції
Get PDFДипломна робота на тему: «Організація виходу підприємства на зовнішні ринки молочної продукції» містить 79 сторінок, 21 таблицю, 5 рисунків. Перелік посилань нараховує 35 найменувань. Метою дипломної роботи є вивчення теоретичних основ та розробка комплексу заходів для виходу підприємства на зовнішні ринки. Об'єктом дослідження є процес впровадження комплексу заходів для виходу підприємства на зовнішні ринки. Предметом дослідження є сукупність теоретичних та практичних положень розробки та реалізації комплексу заходів для виходу підприємства на зовнішні ринки. Базою дослідження є Дочірнє Підприємство “Ружин - молоко”. Юридична адреса: 13601, Україна, Бердичівський р - н, Житомирська обл., селище міського типу Ружин, вулиця Київська, будинок, 68. Теоретичною основою дослідження є комплексний аналіз теоретичних, експериментальних, аналітичних та прикладних доробок вітчизняних і закордонних експертів, науковців та фахівців у сфері менеджменту. Додатково були систематизовані та оброблені статистичні дані про стан та розвиток економіки України за 2021 - 2024 роки. Методи дослідження. При виконанні дипломної роботи був застосований комплекс наукових методів, включаючи аналіз, синтез, формалізацію, класифікацію, групування, табличний та графічний методи. Також використовувалися коефіцієнтний і порівняльний аналіз, методи прогнозування, калькуляційні розрахунки собівартості та сучасні комп'ютерні технології. Інформаційним підґрунтям для роботи слугували наукові та навчально - методичні джерела, законодавча база України, що регулює інноваційну діяльність, відомості про становлення та функціонування ДП "Ружин - молоко", його фінансова та інша статистична звітність, а також дані аналітичної платформи YouControl. Практична значущість. Результати роботи можуть бути використані вітчизняними підприємствами для впровадження заходів для виходу підприємства на зовнішні ринкиThe thesis on the topic : " Organization of Enterprise Entry into Foreign Dairy Product Markets," comprises 79 pages, 21 tables, and 5 figures . The reference list includes 35 sources. The aim of the thesis is to study the theoretical foundations and develop a set of measures for an enterprise's entry into foreign markets. The object of the study is the process of implementing a set of measures for an enterprise's entry into foreign markets . The subject of the study is the set of theoretical and practical provisions for developing and implementing a set of measures for an enterprise's entry into foreign markets. The research base is the Subsidiary Enterprise "Ruzhyn - moloko," located at: 13601, Ukraine , Ruzhyn urban - type settlement, Berdychiv district, Zhytomyr region , 68 Kyivska Street, 68. The theoretical basis of the study is a comprehensive analysis of theoretical, experimental, analytical, and applied developments by domestic and foreign experts, scholars, and specialists in the field of management. Additionally, statistical data on the state and development of the Ukraini an economy for 2021 - 2024 were systematized and processed. Research methods. A set of scientific methods was applied in the execution of this diploma thesis, including analysis, synthesis, formalization, classification, grouping, tabular and graphical methods. Coefficient and comparative analysis, forecasting methods, cost calculat ion methods, and modern computer technologies were also utilized. The information basis for the work included scientific and methodological literature, Ukrainian legislative and regulatory acts governing enterprise innovation activities, information on the establishment and operation of SE "Ruzhyn - moloko," its financial and other statistical reporting, as well as data from the analytical platform YouControl. Practical significance. The results of this work can be used by domestic enterprises to implement measures for entering foreign markets
Вплив наномодифікації полімеру на міцність багатошарових плівок
Get PDFДослідження присвячене багатошаровій полімерній плівці з наномодифікованими вуглецевими нанотрубками, зосереджуючись на процесах руйнування адгезійного шару між вуглецевою нанотрубкою та полімерною матрицею в залежності від коефіцієнту наноармування полімеру. Метою роботи є визначення впливу рівня наноармування на процеси руйнування в композитній системі «нанотрубка–полімерна матриця» при локальному навантаженні, з урахуванням адгезійної взаємодії між складовими. Наукова новизна полягає у визначенні фізико-механічних характеристик адгезійного шару в структурі «вуглецева нанотрубка - полімер» та проведенні числових досліджень поведінки вуглецевої нанотрубки в полімерній матриці при зміні геометричних параметрів трубки та коефіцієнту армування. Практичне значення отриманих результатів полягає в можливості їх використання в подальших дослідженнях та на виробництвах з наномодифікацією плівок.The study is devoted to a multilayer polymer film with nanomodified carbon nanotubes, focusing on the processes of destruction of the adhesion layer between the carbon nanotube and the polymer matrix depending on the nanoreinforcement coefficient of the polymer. The aim of the work is to determine the influence of the level of nanoreinforcement on the destruction processes in the composite system "nanotube-polymer matrix" under local loading, taking into account the adhesive interaction between the components. The scientific novelty consists in determining the physical and mechanical characteristics of the adhesion layer in the structure "carbon nanotube - polymer" and conducting numerical studies of the behavior of carbon nanotube in the polymer matrix when changing the geometric parameters of the tube and the reinforcement coefficient. The practical significance of the results obtained lies in the possibility of their use in further research and in production with nanomodification of films
Machine learning for predicting the shape of magnetic nanoparticles in magnetotactic bacteria
Get PDFДипломна робота містить 86 сторінок, 16 рисунків, 3 таблиці, 3 додатки, 38 джерел літератури. Мета роботи: побудова моделі для передбачення форми біогенних магнітних наночастинок магнітотаксисних бактерій на основі даних про наявність генів mamA, mamB, mamE, mamI, mamK, mamM, mamP, mamQ, mamH, mamF, mamS, mamT, mamC, mamD, mamG, mamR, mamL, mamO, mamN, mamX, mamZ, mamY, mamJ, mamU, mamV, mamW, mms5, mms6, mms6-L, mms36, mms48, а також численні гени груп mad (від mad1 до mad31) та man (від man1 до man6) в їх геномах, а також фізико-хімічних властивостей кодованих цими генами білків методами машинного навчання. Об’єкт дослідження: геноми та протеоми магнітотаксисних бактерій. Предмет дослідження: проблема взаємозв’язку форми біогенних магнітних наночастинок магнітотаксисних бактерій з наявністю генів mamA, mamB, mamE, mamI, mamK, mamM, mamP, mamQ, mamH, mamF, mamS, mamT, mamC, mamD, mamG, mamR, mamL, mamO, mamN, mamX, mamZ, mamY, mamJ, mamU, mamV, mamW, mms5, mms6, mms6-L, mms36, mms48, а також численні гени груп mad (від mad1 до mad31) та man (від man1 до man6) в їх геномах, а також фізико-хімічними властивостями кодованих цими генами білків. Матеріали і методи дослідження: експериментальні дані про форму 53 біогенних магнітних наночастинок магнітотаксисних бактерій, дані про геноми та протеоми магнітотаксисних бактерій бази даних GenBank та Protein NCBI. Методи машинного навчання дерево рішень та випадковий ліс, методи бібліотек Biopython 1.84, pandas 2.2.2 та scikit-learn 1.4.2 мови Python 3.12.3. Результати роботи: створено Python-скрипт для передбачення форми біогенних магнітних наночастинок магнітотаксисних бактерій одного з 4 класів (призматична, кубо-октаедрична, форма кулі чи вигнутої кулі). Знайдено дані про протеоми 6 штамів в базі даних GenBank та Protein NCBI, форма БМН для яких експериментально не досліджена, показано, що ці 4 штами є потенційними продуцентами призматичних біогенних магнітних наночастинок. Наукова новизна: - Вперше встановлено взаємозв’язок форми біогенних магнітних наночастинок магнітотаксисних бактерій з даними про наявність генів mamA, mamB, mamE, mamI, mamK, mamM, mamP, mamQ, mamH, mamF, mamS, mamT, mamC, mamD, mamG, mamR, mamL, mamO, mamN, mamX, mamZ, mamY, mamJ, mamU, mamV, mamW, mms5, mms6, mms6-L, mms36, mms48, а також численні гени груп mad (від mad1 до mad31) та man (від man1 до man6) в їх геномах, а також фізико-хімічними властивостями кодованих цими генами білків. - Вперше передбачено форму біогенних магнітних наночастинок для наступних магнітотаксисних бактерій: Alpha proteobacterium LM-2, Alpha proteobacterium LEMS, Alpha proteobacterium KR-1 та Alpha proteobacterium CB-1, Candidatus Magnetominusculus xianensis HCH-1 та Magnetospirillum sp. SS-4.Thesis contains 86 pages, 16 figures, 3 tables, 3 appendixes, 38 references to literary sources. Purpose of the study: building a model to predict the shape of biogenic magnetic nanoparticles of magnetotaxis bacteria based on data on the presence of the genes mamA, mamB, mamE, mamI, mamK, mamM, mamP, mamQ, mamH, mamF, mamS, mamT, mamC, mamD, mamG, mamR, mamL, mamO, mamN, mamX, mamZ, mamY, mamJ, mamU, mamV, mamW, mms5, mms6, mms6-L, mms36, mms48, as well as numerous genes of the mad (from mad1 to mad31) and man (from man1 to man6) groups in their genomes, as well as the physicochemical properties of the proteins encoded by these genes using machine learning methods. Object of research: genomes and proteomes of magnetotaxis bacteria. Subject of the research: the problem of the relationship between the shape of biogenic magnetic nanoparticles of magnetotaxis bacteria with the presence of the genes mamA, mamB, mamE, mamI, mamK, mamM, mamP, mamQ, mamH, mamF, mamS, mamT, mamC, mamD, mamG, mamR, mamL, mamO, mamN, mamX, mamZ, mamY, mamJ, mamU, mamV, mamW, mms5, mms6, mms6-L, mms36, mms48, as well as numerous genes of the mad (from mad1 to mad31) and man (from man1 to man6) groups in their genomes, as well as the physicochemical properties of the proteins encoded by these genes. Materials and methods: experimental data on the form of 53 biogenic magnetic nanoparticles of magnetotaxis bacteria, data on genomes and proteomes of magnetotaxis bacteria from the GenBank and Protein NCBI databases. Machine learning methods decision tree and random forest, methods of Biopython 1.84, pandas 2.2.2 and scikit-learn 1.4.2 libraries for Python 3.12.3. Results: the Python script was created to predict the shape of biogenic magnetic nanoparticles of magnetotaxis bacteria of one of 4 classes (prismatic, cubo-octahedral, spherical or curved spherical). Data on proteomes of 6 strains were found in the GenBank and Protein NCBI databases, for which the shape of BMN has not been experimentally studied, it was shown that these 4 strains are potential producers of prismatic biogenic magnetic nanoparticles. Original: - For the first time, the relationship between the shape of biogenic magnetic nanoparticles of magnetotaxis bacteria and data on the presence of the genes mamA, mamB, mamE, mamI, mamK, mamM, mamP, mamQ, mamH, mamF, mamS, mamT, mamC, mamD, mamG, mamR, mamL, mamO, mamN, mamX, mamZ, mamY, mamJ, mamU, mamV, mamW, mms5, mms6, mms6-L, mms36, mms48, as well as numerous genes of the mad (from mad1 to mad31) and man (from man1 to man6) groups in their genomes, as well as the physicochemical properties of the proteins encoded by these genes. - For the first time, the shape of biogenic magnetic nanoparticles has been predicted for the following magnetotaxis bacteria: Alpha proteobacterium LM-2, Alpha proteobacterium LEMS, Alpha proteobacterium KR-1, Alpha proteobacterium CB-1, Candidatus Magnetominusculus xianensis HCH-1 and Magnetospirillum sp. SS-4
Економічне обґрунтування напрямів підвищення ділової активності підприємства
Get PDFМетою дипломної роботи є економічне обґрунтування напрямів підвищення ділової активності ТОВ «ДахБуд».
Для аналітичного дослідження та розробки пропозицій в роботі було використано такі методи як абстрактно-логічний, систематизації та порівняння, метод класифікації, SWOT-аналіз, табличний та графічний методи, коефіцієнтний метод, економічний аналіз, вертикальний та горизонтальний аналіз та метод економіко-математичного моделювання.
У роботі запропоновано заходи з впровадження автоматизованої системи управління запасами, модернізації веб-сайту підприємства та просування продукції через соціальні мережі. Проведений аналіз підтвердив економічну доцільність впровадження даних заходів на ТОВ «ДахБуд». Як результат отримано покращення показників ділової активності та підвищення чистого прибутку підприємства.
Об’єктом дослідження є ділова активність підприємства.
Предметом дослідження є сукупність теоретико-методичних та практичних підходів до підвищення ділової активності ТОВ «ДахБуд».The aim of the diploma thesis is the economic justification of directions for increasing the business activity of "DakhBud" LLC.
For analytical research and development of proposals in the work, the following methods were used: abstract-logical, systematization and comparison, classification method, SWOT analysis, tabular and graphical methods, coefficient method, economic analysis, vertical and horizontal analysis and the method of economic and mathematical modeling.
The thesis proposes measures to implement an automated inventory management system, modernize the company's website, and promote products through a social network. The analysis confirmed the economic feasibility of implementing these measures at "DakhBud" LLC. As a result, the company's business activity indicators and net profit were improved.
The object of the research is the business activity of the company.
The subject of the research is a set of theoretical, methodological, and practical approaches to increasing the business activity of "DakhBud" LLC
Метод підвищення ефективності діагностичних систем в аналізі звуку на основі нейронних мереж
Get PDFПанаскін Д.В. Метод підвищення ефективності діагностичних систем в аналізі звуку на основі нейронних мереж. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 121 – Інженерія програмного забезпечення та 12 – Інформаційні технології. – Національний Технічний Університет України «Київський Політехнічний Інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2025. Метою дослідження було оцінити потенціал глибинного навчання для виявлення респіраторних захворювань у записах легеневих звуків (аускультація), а також вивчити можливість збільшення обсягу тренувальних даних шляхом генерації синтетичних спектральних репрезентацій. У роботі запропоновано NASCA-метод (Neural-Augmented Sound Classification for Auscultation), що поєднує обробку аудіозаписів, згорткові варіаційні автокодувальники (CVAE) для аугментації та класичну CNN-модель. Дослідження було проведено на основі набору даних ICBHI (Міжнародна конференція з біомедичної та медичної інформатики), який складався з 126 суб'єктів і загалом 920 звуків аускультації легень, серед яких 810 із хронічними захворюваннями, 75 з не хронічними захворюваннями та 35 без будь-яких патологій. На етапі попередньої обробки частота була знижена до 4 кГц і було відфільтровано неінформативні частотні діапазони. Кожен зразок був перетворений у частотний спектр, і були згенеровані мел-спектрограми. Для вирішення проблеми дисбалансу класів було згенеровано синтетичні спектрограми з використанням згорткових варіаційних автокудувальників. Для побудови моделі була використана класична згорткова нейронна мережа. Ефективність алгоритму оцінювали за допомогою перехресної валідації з 10-кратним поділом, а також через експерименти з розділенням аудіозаписів на навчальні та тестові набори на основі групування пацієнтів. Результати були оцінені за такими метриками, як чутливість, специфічність, F1-міра та коефіцієнт Каппа Коена, і досягли F1-міри в 98,45% для задачі класифікації на 5 класів. Дослідження підкреслює потенціал запропонованого методу для синтезу та збільшення чутливих медичних даних і визначає області для подальших досліджень у виявленні клінічних респіраторних захворювань. Запропонований підхід до синтезу даних має особливе значення в медичних дослідженнях, де часто бракує якісних і збалансованих записів. Застосування згорткових варіаційних автокодувальників для генерування синтетичних зразків істотно покращує якість навчання моделей, що, своєю чергою, позитивно впливає на точність класифікації та ранню діагностику респіраторних захворювань. Використання глибоких нейронних мереж для аналізу медичних аудіоданих відкриває нові перспективи автоматизації діагностичних процесів. Такий підхід може істотно скоротити час для первинної оцінки стану пацієнта, полегшити навантаження на медичних фахівців і підвищити ефективність лікування, даючи змогу зосередитися на критичних випадках. Подальші дослідження варто зосередити на кількох взаємопов’язаних напрямах. Насамперед, планується розширити NASCA-метод шляхом інтеграції ембеддингів легеневих звуків із великими мовними моделями (LLM) для мультимодального аналізу (текст + аудіо) з використанням GPT, BERT тощо. Актуальним є також включення до аналізу інших біомедичних сигналів, наприклад фонокардіограм, і їх комбіноване використання з легеневими шумами задля підвищення діагностичної специфічності. Крім того, суттєві перспективи відкриває розробка та валідація федеративного навчання (FL) для обробки розподілених клінічних баз з урахуванням вимог конфіденційності та захисту персональних даних. Поряд із цим, оптимізація архітектур глибинних мереж і вдосконалення методів генерації синтетичних даних залишаються важливими завданнями для ефективного подолання дисбалансу класів і забезпечення високої точності діагностики.Panaskin D.V. A method of increasing the efficiency of diagnostic systems in sound analysis based on neural networks. Qualified scientific work on the rights of the manuscript. Dissertation for the degree of Doctor of Philosophy in the specialty 121 - Software Engineering and 12 - Information Technology. - National Technical University of Ukraine ”Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute Kyiv, 2025. This study aimed to assess the potential of deep learning for detecting respiratory diseases in lung auscultation recordings, as well as to explore the possibility of expanding the training dataset by generating synthetic spectral representations. The NASCA method (Neural-Augmented Sound Classification for Auscultation) is proposed, combining audio preprocessing, convolutional variational autoencoders (CVAE) for augmentation, and a classical CNN model. The research utilized the ICBHI (International Conference on Biomedical and Health Informatics) dataset,which consisted of 126 subjects and a total of 920 lung auscultation sounds, including 810 with chronic diseases, 75 with non-chronic diseases, and 35 without any pathology. The preprocessing stage involved reducing the frequency to 4kHz and filtering out non-informative frequency bands. Each sample was then transformed into a frequency spectrum and Melspectrograms were generated. To address the issue of class imbalance, synthetic spectrograms were generated using convolutional variational autoencoders. A classical convolutional neural network was employed to build the model. The performance of the algorithm was evaluated through 10-fold cross-validation, as well as through experiments that split the audio recordings into training and test sets based on patient grouping. The results were evaluated using metrics such as sensitivity, specificity, F1-score, and Cohen’s kappa, and achieved an F1-score of 98.45% for the 5-class classification problem. The study highlights the potential of the proposed method for synthesizing and augmenting sensitive medical data and identifies areas for further research in the detection of clinical respiratory diseases The proposed data synthesis approach is particularly significant in medical research settings, where access to high-quality and balanced datasets is often limited. The use of convolutional variational autoencoders to generate synthetic samples substantially improves model training quality, which in turn has a beneficial impact on classification accuracy and early detection of respiratory diseases. Employing deep neural networks for the analysis of medical audio data opens new prospects for automating diagnostic procedures. This approach can considerably reduce the time needed for initial patient assessment, lessen the workload on medical professionals, and enhance treatment efficiency by allowing specialists to focus more on critical cases. Future research should focus on several interrelated directions. First, it is planned to expand the NASCA method by integrating lung sound embeddings with large language models (LLMs) for multimodal analysis (text + audio) using GPT, BERT, etc. Additionally, the analysis of other biomedical signals, for instance phonocardiograms, and their combined use with lung sounds could enhance diagnostic specificity. Furthermore, there are substantial prospects in developing and validating federated learning (FL) for distributed clinical databases, taking confidentiality and data protection requirements into account. Alongside these efforts, optimizing deep neural network architectures and improving synthetic data generation methods remain crucial tasks for effectively addressing class imbalance and ensuring high diagnostic accuracy
Онлайн конфігуратор мережевого обладнання для систем відеоспостереження
Get PDFРозроблено програмне забезпечення з графічним інтерфейсом у вигляді веб-застосунку, призначеного для візуального проектування та конфігурування мережевого обладнання систем відеоспостереження. Реалізовано функціонал інтерактивного конфігуратора з drag-and-drop інтерфейсом, перегляду каталогу обладнання з детальними технічними характеристиками, створення та збереження конфігурацій з автоматичною перевіркою сумісності портів, а також інтегровано форум для обміну досвідом між користувачами. Система забезпечує багаторівневу авторизацію з розмежуванням прав доступу, локалізацію інтерфейсу українською та англійською мовами, віртуалізацію та пагінацію для роботи з великими обсягами даних, що гарантує ефективність проектування та зручність використання платформи.Дипломна робота виконана на 65 сторінках, містить 41 рисунок, 6 таблиць, 1 додаток, 18 джерел в переліку посилань. Мета роботи – створення онлайн конфігуратора мережевого обладнання для систем відеоспостереження з інтерактивним інтерфейсом та можливістю збереження конфігурацій. Методи та засоби: мова програмування C#, платформа .NET, технологія Blazor Web App з InteractiveServer rendermode, система управління базами даних MySQL, ORM Entity Framework з драйвером Pomelo, бібліотека JointJS для побудови схем, компоненти Radzen для користувацького інтерфейсу, сервіс Mailjet для електронної пошти, CSS-фреймворк Tailwind. Результат – веб-застосунок онлайн конфігуратора мережевого обладнання для систем відеоспостереження з функціоналом візуального проектування схем з'єднань, каталогом обладнання, збереженням конфігурацій та форумом користувачів.The thesis work is completed on 65 pages, contains 41 illustrations, 6 tables, 1 appendice, 18 sources in the reference list. The aim of the work is to create an online network equipment configurator for video surveillance systems with an interactive interface and configuration saving capabilities. Methods and tools: C# programming language, .NET platform, Blazor Web App technology with InteractiveServer rendermode, MySQL database management system, Entity Framework ORM with Pomelo driver, JointJS library for schema construction, Radzen components for user interface, Mailjet service for email functionality, Tailwind CSS framework. Result – a web application of online network equipment configurator for video surveillance systems with visual connection schema design functionality, equipment catalog, configuration saving and user forum