National University of Kyiv Mohyla Academy
eKMAIR Electronic Kyiv-Mohyla Academy Institutional RepositoryNot a member yet
35997 research outputs found
Sort by
Вплив національної ідентичності на збереження і трансформацію традиційної культури в урбанізованому просторі України
No full textМета дослідження: з’ясувати ступінь впливу національної ідентичності на процеси збереження і трансформації традиційної культури в умовах урбанізованого простору України та окреслити зміну ролі традиційної культури внаслідок цього впливу
Трансформації апарату президента України: від Секретаріату до Офісу ( 14 жовтня 2005 р. – 31 грудня 2024 р.)
No full textМета дослідження: з’ясувати, які трансформації апарату Президента України відбулися впродовж обраних хронологічних меж
Ліквідатори Чорнобильської аварії: громадська діяльність та комеморативні практики
No full textМетою роботи є дослідження комеморативних практик та громадської активності ліквідаторів аварії на ЧАЕС
Iтерацiйнi методи для розв’язання задач оптимiзацiї з використанням методу дискретних функцiональних частинок
No full textЦя магiстерська робота присвячена задачi планування асортименту в роздрiбнiй торгiвлi за умов невизначеностi попиту та операцiйних обмежень. Розроблено гiбридну методологiю, яка поєднує часовi ряди SARIMAX для прогнозування з методом дискретних функцiональних частинок (DFPM) для оптимiзацiї, забезпечуючи пiдтримку як стратегiчних (довгострокових), так i тактичних (щомiсячних) рiшень. Основнi елементи включають попередню обробку реальних даних з продажiв та запасiв, побудову коефiцiєнта ефективностi запасiв (Inventory Efficiency Ratio) як метрики ризику, налаштування параметрiв DFPM на основi спектральних властивостей матрицi ризику та об’єднання математично оптимальних ваг iз iсторичними базовими показниками. Рамковий пiдхiд реалiзовано на Python i подiлено на теоретичнi засади, практичну реалiзацiю та аналiз результатiв. Запропонований пiдхiд забезпечує адаптивну оптимiзацiю асортименту на основi даних, що дозволяє оперативно реагувати на швидкi змiни ринку.This master’s thesis addresses the challenge of assortment planning in retail under uncertain demand and operational constraints. It develops a hybrid methodology that integrates SARIMAX time-series forecasting with the Discrete Functional Particle Method (DFPM) for optimisation, enabling both strategic (long-term) and tactical (monthly) decision support. Key elements include the preprocessing of real sales and inventory data, construction of an Inventory Efficiency Ratio as a risk metric, eigenvalue-guided tuning of DFPM parameters, and blending of mathematically optimal weights with historical baselines. The framework is implemented in Python and structured into theoretical foundations, practical application, and performance analysis. The work contributes a flexible, data-driven approach to improve assortment decisions in dynamically changing retail environments
Модель виявлення та протидії читерству в кіберспорті
No full textТези доповіді учасників Всеукраїнської науково-практичної конференції, присвяченої міжнародному дню спорту на благо миру та розвитку "Проблеми та перспективні напрями розвитку сучасного спорту: актуальні питання теорії та практики", 4 квітня 2025 року. Мета дослідження – підвищити якість та ефективність спортивної підготовки кіберспортсменів шляхом розробки моделі виявлення та протидії читерству
Proof of Genocidal Intent of the Russian Federation during the Ongoing Aggression against Ukraine
No full textМета дослідження – визначити правову природу геноцидного наміру, проаналізувати підходи до його визначення та доведення у практиці міжнародних судів, обґрунтувати можливість кваліфікації дій РФ як злочину геноциду та довести наявність в РФ наміру знищити українську націю в ході агресії проти України
Опір інноваціям – ключова проблема стратегічного менеджменту вітчизняних підприємств
No full textМатеріали доповіді учасників III Міжнародної науково-практичної конференції "Менеджмент та маркетинг як фактори розвитку бізнесу", 23-24 квітня 2025 р
Розробка підходу до оцінювання якості відповідей LLM на основі бази знань
No full textКваліфікаційна робота присвячена розробці підходу до автоматизованої оцінки якості відповідей великих мовних моделей (LLM) на основі баз знань. Основна увага приділяється перетворенню вхідного тексту на триплети "підмет - присудок -додаток", генерація SBARQ WH- питань на їх основі та оцінювання відповідей за допомогою підходу "LLMas-a-judge". Результатом роботи став розроблений підхід, який у ході експериментальних перевірок продемонстрував гарну кореляцію з офіційними метриками та ефективність при оцінці відповідей на різних користувацьких наборах даних
Платформи та інструменти для роботи копірайтера як фахівця зі створення ефективних текстів
No full textThe paper examines the platforms and tools used by copywriters as specialists in creating effective texts. Based on the analysis of modern AI solutions, SEO services, editors, and freelance exchanges, the article shows how these technologies help automate content generation processes, improve the quality and uniqueness of texts, optimize them for search engines, find orders, and support creativity in work.У роботі розглядаються платформи та інструменти, які використовує копірайтер як фахівець зі створення ефективних текстів. На основі аналізу сучасних AI-рішень, SEO-сервісів, редакторів та бірж фрілансу показано, як ці технології допомагають автоматизувати процеси генерації контенту, підвищувати якість і унікальність текстів, оптимізувати їх для пошукових систем, а також знаходити замовлення та підтримувати креативність у роботі
Ойлеровi характеристики в аналiзi даних
No full textУ цiй квалiфiкацiйнiй роботi дослiджується методи топологiчного аналiзу даних на основi ойлерової характеристики, яка є важливим iнструментом для вивчення структури i властивостей данних. Основна увага придiена реалiзацiї однопараметричних i багатопараметричних топологiчних дескрипторiв, таких як кривi та профiлi Ойлерової характеристики, перетворення Радона та гiбриднi згортковi перетворення . У теоретичнiй частинi подано основнi поняття топологiчного аналiзу, а саме топологiчним дескрипторам, їх стабiльностi. В практичнiй чатсинi реалiзовано алгоритми обчислення кожного з дескрипторiв, створенi вiзуалiзацiї результатiв, а також виконано порiвняльний аналiз ефективностi класифiкацiї iз застосуванням машинного навчання