Kharkiv National University of Radio Electronics
ElAR Electronic Archive of Kharkov National University of Radioelectronics / Електронний архів Харківського національного університету радіоелектронікиNot a member yet
31935 research outputs found
Sort by
Розробка проєкту друкованого музичного альбому «Eternal Sunshine» Ariana Grande
No full textУ кваліфікаційній роботі подано авторський проєкт оформлення друкованого музичного альбому. Робота містить опис процесу розробки макетів основного видання (фотобуку) та додаткових поліграфічних елементів: фотокарток, листівки, постера, макету диску, конверту до нього, шопера. Наведено опис концепції видання, принципів візуального стилю, підбору типографських елементів та художнього оформлення. Окремо охарактеризовано підготовку текстової та графічної інформації, вибір і обробку зображень, технічні параметри верстання. Подано розрахунки матеріалів, необхідних для виготовлення продукції, з урахуванням технологічних вимог та друкарських особливостей. Описані етапи виробництва, а також обґрунтовано вибір матеріалів і технологій. Проєкт може бути використаний як зразок сучасного дизайнерського оформлення іміджевого поліграфічного продукту, а також у навчальному процесі для підготовки фахівців у сфері мультимедійного дизайн
Інтелектуальна система виявлення шахрайства в онлайн-транзакціях з використанням ансамблевих методів машинного навчання
No full textМета роботи – підвищення точності та надійності виявлення шахрайства в онлайн-транзакціях шляхом створення інтелектуальної системи з використанням ансамблевих моделей машинного навчання. Методи дослідження – аналіз і обробка даних, машинне навчання, ансамблеве навчання (Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM), аналіз ефективності моделей за допомогою метрик (Precision, Recall, ROC AUC), балансування даних (SMOTE). У даній роботі розглядається розробка інтелектуальної системи для виявлення шахрайства в онлайн-фінансових транзакціях. Враховуючи актуальність проблеми, обрано сучасні ансамблеві методи машинного навчання, які забезпечують високу точність класифікації навіть у випадках незбалансованих вибірок. Було проведено повний цикл: від збору та підготовки даних до побудови та оцінювання моделей. Найкращі результати показала модель LightGBM із застосуванням методів балансування даних. Результати дослідження можуть бути використані для впровадження у фінансових установа
Image Classification Methods Using Machine Learning
No full textМетою кваліфікаційної роботи є емпіричний аналіз та порівняння існуючих методів класифікації зображень з низькою роздільною здатністю, виявлення найкращої архітектури нейромережевого класифікатора та впровадження покращень для роботи із зображеннями низькою роздільною здатністю на прикладі класифікації БПЛА. Покращення роботи за часом та зменшення використовуваних ресурсів під час виконання класифікації методом з використанням попередньої обробки вхідних зображень. У ході виконання кваліфікаційної роботи було проаналізовано існуючі архітектури непромережевих класифікаторів, таких як класичні методи вододіл та затоплення, з використанням машинного навчання CNN, Transformer, RNN. Було доказано переваги CNN для класифікації зображень в порівнянні з іншими типами. Було проаналізовано та досліджено різні реалізації CNN архітектури емпіричним шляхом для отримання результатів якості класифікації. Було проаналізовано усі популярні набори даних для навчання і виявлено мінімальну кількість зображень з БПЛА. Створено новий вид класифікатора на базі CNN архітектури зі зміною шарів stride-конволюції та пулінгу. Проаналізовано існуючі методи попередньої обробки зображень та вибрані відповідні методи для збільшення точності та якості класифікації
Computer Image Processing System Using Deep Learning
No full textМетою кваліфікаційної роботи є розробка комп’ютерної системи обробки зображень з використанням Deep Learning. У процесі виконання кваліфікаційної роботи було розроблено та реалізовано комп’ютерну систему обробки зображень із використанням технологій глибинного навчання, зокрема згорткових нейронних мереж. Робота охоплює повний цикл побудови моделі – від аналізу предметної області й постановки задачі до реалізації, навчання, тестування та візуалізації результатів у середовищі Google Colab
Адаптивна система керування роботизованим маніпулятором на основі мультимодального глибокого навчання
No full textОб’єкт дослідження – процеси керування роботизованим маніпулятором з використанням технологій штучного інтелекту для виконання завдань у динамічному середовищі. Предмет дослідження – методи та алгоритми адаптивного керування роботизованим маніпулятором на основі мультимодального глибокого навчання з використанням візуальної інформації, кінематичних даних та текстових інструкцій. Мета роботи – дослідження та розробка системи адаптивного керування роботизованим маніпулятором, яка здатна інтерпретувати природномовні інструкції, аналізувати дані з камер та датчиків положення суглобів для автономного виконання поставлених завдань без необхідності експліцитному програмуванні послідовності дій. Методи дослідження – системний аналіз, імітаційне моделювання робототехнічних систем, глибоке навчання з підкріпленням, комп'ютерний зір, обробка природної мови, мультимодальні нейронні мережі, експериментальна перевірка алгоритмів у симуляційному середовищі з використанням фреймворку MuJoC
Web Application for Publishing, Viewing, and Editing News Articles
No full textМетою кваліфікаційної роботи є створення функціонального веб-додатку для управління новинними публікаціями: їх створення, редагування, перегляд та категоризація. Розроблена система має гнучкий механізм адміністрування через Django Admin, що дозволяє ефективно модифікувати контент порталу без необхідності прямого втручання в код. У ході виконання кваліфікаційної роботи проведено аналіз аналогічних рішень, спроектовано архітектуру додатку, реалізовано інтерфейс користувача та структуру бази даних. Веб-додаток успішно задеплоєно на платформу Render з використанням PostgreSQL як основної бази даних
Methods for Generating Synthetic Data Using Generative Artificial Intelligence
No full textМетою кваліфікаційної роботи є розгляд методів генерації синтетичних даних з використанням генеративного штучного інтелекту. У ході виконання кваліфікаційної роботи розроблено умовну генеративну модель глибокого навчання, що включає генератор і дискримінатор. Проведено аналіз підготовки даних для генерації синтетичних даних та протестована система на основі створених синтетичних табличних даних та наборів даних про фізичну втому людини. Проведено оцінку ефективності моделей на основі метрик точності, повноти та F1-оцінки
Розробка тривимірних моделей фізичних процесів для навчального додатку доповненої реальності
No full textМетою даної кваліфікаційної роботи є проектування навчального видання, плакату, з додатком доповненої реальності. В ході виконання проведено аналіз сучасних досягнень в галузі використання доповненої реальності в українській освіті, розглянуто технології виготовлення друкарської та мультимедійної частини, додатку, розроблено технологічну схему виготовлення видання, проведено опис друкарських процесів, обрано та обґрунтовано спосіб друку та друкарське обладнання, обрано основні матеріали та розраховано їх кількість, обрано програмне забезпечення, створено оригінал-макет видання, розроблено додаток доповненої реальності. Результатом виконання кваліфікаційної роботи є розроблений комплекс, який складається з навчального плакату та додатку доповненої реальності, контентом якого є анімовані моделі
Numerical Study of Algorithms to Construct Optimal Trajectories for Collaborative Robots in Industry 5.0 Manufacturing Scenarios
No full textThis study considers the problem of numerical modeling of algorithms for constructing optimal trajectories for collaborative robots in Industry 5.0 production scenarios, where the key aspect is safe and effective interaction with a dynamic environment and humans. The developed mathematical models are based on potential function methods and multi-criteria optimization, which allows combining obstacle avoidance, energy consumption reduction, and task execution time minimization. Numerical modeling has shown that the actual trajectory of the robot remains convergent to the desired one even in the presence of obstacles, confirming the adaptability of the algorithms to unpredictable changes in the environment. Analysis of the time error showed its short-term increase during maneuvering and subsequent stabilization, which indicates the reliability of the proposed models. The study of the
smoothness of movement confirmed the absence of sharp changes in the curvature of the trajectory, which ensures safety and comfort of operation in production processes. The
results obtained prove the feasibility of using the developed approaches to create intelligent robotic systems capable of increasing production efficiency, reducing accident risks,
and improving the quality of interaction between robots and humans in the Industry 5.0 concept
Розробка модуля «Облік та аналіз стану пацієнтів з патологіями» інформаційної системи перинатального центру
No full textОб’єктом дослідження є інформаційна система Комунального некомерційного підприємства «Міський перинатальний центр» Харківської міської ради. Об’єктом розробки виступає модуль «Облік та аналіз стану пацієнтів з патологіями», що призначений для автоматизації процесів реєстрації та звітності у межах консультативної поліклініки центру. Метою роботи є підвищення точності та оперативності ведення медичної документації, зниження навантаження на медичний персонал, формування аналітичних звітів та покращення якості прийняття клінічних рішень. У рамках роботи проведено аналіз організаційної структури й бізнес процесів перинатального центру, розроблено діаграми бізнес-процесів із застосуванням методології IDEF0. Створено логічну та фізичну моделі бази даних із використанням СУБД PostgreSQL. Запропонована клієнт-серверна архітектура з вебінтерфейсом, реалізованим на базі React та Node.js. Розроблено елементи інформаційного, математичного, програмного і технічного забезпечення. Забезпечено шифрування медичних даних, авторизацію та рольовий доступ користувачів системи. Результати розробки збільшують показники ефективності роботи медичного закладу