National University of Kyiv Mohyla Academy
eKMAIR Electronic Kyiv-Mohyla Academy Institutional RepositoryNot a member yet
35997 research outputs found
Sort by
Event Management as a Tool for Implementing the Branding Policy of Ukrainian Cities
Full text linkМета дослідження - систематизувати світові та українські практики використання івент-менеджменту в реалізації політики брендингу міст та розробити практичні рекомендації щодо їх адаптації в українських умовах
Lucidly and attractively simply about complex issues of understanding law: General Legal Theory instructors’ reflections on the monograph Mykola Koziubra "Practical Philosophy of Law"
Full text linkLucidly and attractively simply about complex issues of understanding law: General Legal Theory instructors’ reflections on the monograph Mykola Koziubra "Practical Philosophy of Law"
Пірингове кредитування на крауфандингових платформах як різновид інвестицій
Full text linkМатеріали доповіді учасника III Міжнародної науково-практичної конференції "Менеджмент та маркетинг як фактори розвитку бізнесу", 23-24 квітня 2025 р
Машинне навчання на основi PINN для моделювання внутрiшнiх хвиль у напiвнескiнченних рiдинах
Full text linkУ роботi розглядається застосування фiзично iнформованих нейронних мереж (Physics-Informed Neural Networks, PINNs) для моделювання хвильових процесiв на межi подiлу двох нестисливих рiдин з рiзною густиною. На першому етапi дослiдження вивчається лiнiйна постановка задачi, яка допускає аналiтичний розв’язок на основi спектрального методу з розкладом початкового збурення у ряд Фур’є. Це розв’язання використовується для тестування та валiдацiї точностi передбачень моделi PINN.
Програмну реалiзацiю виконано мовою Python iз використанням спецiалiзованих бiблiотек TensorFlow, NumPy, SciPy та Matplotlib, що забезпечують як ефективне створення архiтектур глибинного навчання, так i чисельне розв’язання задач математичної фiзики. Запропонований пiдхiд поєднує можливостi штучного iнтелекту з галузевими знаннями в галузi гiдродинамiки, що дає змогу будувати iнтерпретованi та фiзично обґрунтованi моделi. Особливу увагу придiлено органiзацiї експерименту, автоматизацiї вiзуалiзацiї та збереженню промiжних результатiв для подальшого аналiзу. Реалiзацiя PINN включає формулювання функцiї втрат, яка вiдображає фiзичнi рiвняння та граничнi умови, а навчання нейромережi здiйснюється на випадковiй вибiрцi точок у просторово-часовiй областi. Проаналiзовано вплив архiтектури моделi та параметрiв навчання на точнiсть розв’язання. Вiзуалiзацiя iсторiї втрат i передбачених профiлiв хвиль дозволяє оцiнити збiжнiсть та фiзичну адекватнiсть отриманого розв’язання. Наведено порiвняння результатiв моделювання PINN з аналiтичним розв’язком у рiзнi моменти часу, виявлено особливостi фазових i амплiтудних вiдхилень. Зафiксовано високу вiдповiднiсть розв’язкiв на початкових етапах i поступове накопичення похибок у часi, що є типовим для подiбних моделей. Отриманi результати пiдтверджують придатнiсть пiдходу PINN для задач лiнiйної гiдродинамiки, закладаючи пiдґрунтя для подальшого поширення на слабко- та сильнонелiнiйнi режими, дослiдження стiйкостi та динамiки нелiнiйних хвиль.This study investigates the application of Physics-Informed Neural Networks (PINNs) for modelingwave processes at the interface between two incompressible fluids of differing densities. As a first step,the linear formulation of the problem is considered, which admits an analytical solution based on aspectral method involving Fourier decomposition of the initial perturbation. This solution serves as abenchmark for testing and validating the accuracy of the PINN predictions.The implementation is carried out in Python using specialized libraries such as TensorFlow, NumPy,SciPy, and Matplotlib, which provide both efficient deep learning frameworks and tools for solving mathe-matical physics problems numerically. The approach integrates artificial intelligence with domain-specificknowledge in hydrodynamics, enabling the construction of interpretable and physically consistent mod-els. Particular attention is given to the organization of the computational experiment, automation ofvisualizations, and storage of intermediate results for further analysis. The PINN model includes a lossfunction that encodes the governing equations and boundary conditions, and the training is conductedon randomly sampled points across the spatio-temporal domain. The influence of network architectureand training parameters on solution accuracy is examined. Visualization of loss function evolutionand predicted wave profiles provides insight into convergence behavior and physical plausibility of thesolutions.A comparative analysis between the PINN-based and analytical solutions across different time in-stances is presented, revealing phase shifts and amplitude deviations. The model demonstrates goodagreement at early times and a gradual accumulation of errors as time progresses—an expected featureof this class of methods. The results confirm the feasibility of applying the PINN framework to linearhydrodynamic problems, laying the groundwork for future extensions to weakly and strongly nonlinearregimes, including studies of wave stability and nonlinear wave dynamics
Інтенсивний курс німецької мови : [cилабус]
Full text linkПрограма навчальної дисципліни "Інтенсивний курс німецької мови" спрямована на розвиток і вдосконалення професійно важливих для майбутніх фахівців-філологів умінь і навичок ефективно спілкуватися (усно й письмово) німецькою мовою у різних сферах суспільного життя, доцільно і вмотивовано послуговуватися стилістичними прийомами та способами використання мовних засобів відповідно до умов і цільової настанови комунікації. Предметом вивчення навчальної дисципліни є система німецької мови (фонетика, орфографія, лексика, граматика), види мовленнєвої діяльності (читання, аудіювання, говоріння, письмо). Структура і зміст курсу визначаються комунікативними та пізнавальними потребами майбутнього фахівця. Мета курсу - підвищити рівень німецькомовної професійно орієнтованої комунікативної компетенції (прагматичної, дискурсивної та стратегічної) майбутніх фахівців-філологів для забезпечення їхньої ефективної діяльності, пов’язаної з комунікацією у науковій, освітній, бізнесовій сферах та з міжкультурною взаємодією
Глибоке навчання з підкріпленням як метод абстрактивного реферування текстів українською мовою
Full text linkМетою дослідження є порівняльний аналіз алгоритмів навчання з підкріпленням для автоматичного реферування текстів та розробка власної метрики оцінювання результатів. Об’єкт дослідження: процес автоматичного абстрактивного реферування текстів. Методи дослідження: методи глибокого навчання, зокрема трансформерні моделі (mT5), алгоритми навчання з підкріпленням (REINFORCE, PPO), автоматичні метрики оцінювання (ROUGE, BERTScore) та кастомна метрика. Результати роботи: розроблено програму для порівняльного аналізу алгоритмів REINFORCE та PPO у задачі генерації рефератів українською мовою. Проведено експерименти з реальними науковими текстами та оцінено якість результатів за стандартними та власною метрикою. Показано, що PPO забезпечує стабільніше покращення якости порівняно з REINFORCE. Наукова новизна одержаних результатів: дістали подальший розвиток методи навчання з підкріпленням для абстрактивного реферування українських текстів. Запропоновано нову власну метрику, що враховує специфіку української мови. Практичне значення одержаних результатів: розроблено програмне застосування, яке здатне досліджувати ефективність алгоритмів REINFORCE і PPO для навчання supervised fine-tuned mT5 моделі з використанням різноманітних метрик, включно з власною. Достовірність результатів оцінюється шляхом порівняння на вручну підготовленому датасеті
Мережева взаємодія в ІТ-компанії: лідерство та довіра у вимірах формальних та неформальних зв’язків
Full text linkМетою дослідження є виявлення особливостей функціонування формальних і неформальних соціальних зв’язків в ІТ-компанії, аналіз ролі довіри у міжособистісній взаємодії та визначення лідерських позицій у внутрішній мережевій структурі організації
Comparative analysis of Django and Express.js: criteria for selection and application areas in web development
Full text linkThe article is dedicated to the analysis and justification of the selection of frameworks for web application development. It examines the types of web applications and the main criteria for choosing a framework, such as technology stack, tools, security, and flexibility. A comparison of two popular frameworks, Django and Express.js, is conducted, describing their architectural features, advantages, and disadvantages. The article emphasizes the importance of the appropriate choice of framework depending on the project type, performance and security requirements, and developer qualifications. The article may be useful for developers and researchers considering the choice of a technological platform for web development.У сучасній web-розробці використання фреймворків є невід’ємною складовою ефективної реалізації web-застосунків. Фреймворки забезпечують розробникам набір інструментів і шаблонів для спрощення створення, підтримки та масштабування проєктів. Основна мета їх використання полягає в автоматизації повторюваних задач, покращенні організації коду та підвищенні безпеки застосунків
Сутність та способи управління державним боргом України на сучасному етапі
Full text linkМатеріали доповіді учасника учнівсько-студентської конференції "Актуальні питання розвитку і стабілізації економіки України в умовах війни з рф" (2025)
Перший керівник служби зовнішньої розвідки: сторінки біографії В. П. Кареліна
Full text linkДане історико-біографічне дослідження приурочене уродженцю Одеси Володимиру Петровичу Кареліну, який у середині 1920-х рр. стояв у витоків Розвідувального управління НКВС Української РСР