National University of Kyiv Mohyla Academy
eKMAIR Electronic Kyiv-Mohyla Academy Institutional RepositoryNot a member yet
35997 research outputs found
Sort by
Features of Cooperation with the International Criminal Court
No full textМета дослідження полягає у визначенні особливостей співпраці уповноважених органів з Міжнародним кримінальним судом у контексті збройної агресії рф проти України та реалізації повноважень держави-члена Міжнародного кримінального суду у зв’язку з ратифікацією Україною Римського статуту
Геополітичні протисояння та їх наслідки для сучасного світу після 24.02.2022 р.: кейси Ізраїлю, Тайваню та України
No full textМета роботи – виявити особливості геополітичних протистоянь, що загострилися після 24 лютого 2022 року, та їхні наслідків для сучасного системи глобальної безпеки
Дослідження дії іонізуючої радіації у сублетальній дозі на кровотворення мишей Balb/c та щурів Wistar
No full textМетою роботи є дослідження впливу іонізуючої радіації у сублетальній дозі на кровотворення мишей Balb/C та щурів Wistar, а також оцінка процесу відновлення гемопоезу після опромінення
Велика п’ятірка і менеджмент терору: роль особистісних рис у подоланні тривоги та адаптації до екзистенційної загрози
No full textТези доповіді учасника науково-практичної конференції "Російська війна проти України: трансформації соціальних інституцій та практик", що відбулась у Національному університеті "Києво-Могилянська академія" 24 лютого – 7 березня 2025 року
Machine Learning approach to emotion identification based on MFCC
No full textThis research presents the development of a custom Ukrainian dataset of human voice recordings labeled by seven key emotional states: angry, disgust, fear, happy, neutral, sad, and surprise. Each audio sample was processed to extract Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs), which serve as primary acoustic features representing emotional cues. A Random Forest classifier was trained on these features to identify emotional categories from speech. The model achieved reliable accuracy and demonstrated robustness against minor variations in tone and recording conditions. The study highlights the efficiency of classical ensemble methods for emotion recognition and provides a reproducible dataset for further research in affective computing and audio-based AI systems.У сучасному світі, де взаємодія людини з комп’ютерними системами набуває все більш природного характеру, розпізнавання емоцій за голосом стає одним із ключових напрямів розвитку штучного інтелекту. Голос є одним із найвиразніших каналів передавання емоційного стану, тому аналіз аудіосигналів відкриває можливості для створення інтелектуальних систем, здатних розуміти не лише зміст висловлювань, а й їх емоційне забарвлення. Такі технології мають широкий спектр практичного застосування — від покращення роботи віртуальних асистентів, систем підтримки клієнтів і адаптивних освітніх платформ до психологічного моніторингу стану користувачів. Окремим напрямом, що набуває актуальності, є використання аналізу емоційного тону голосу для оцінювання ефективності ведення гри в настільних рольових іграх, де емоційна залученість та динаміка голосу відображають якість ігрового процесу та комунікації між учасниками
Українські жінки і війна у фокусі соціологічних досліджень
No full textТези доповіді учасників науково-практичної конференції "Російська війна проти України: трансформації соціальних інституцій та практик", що відбулась у Національному університеті "Києво-Могилянська академія" 24 лютого – 7 березня 2025 року
Співпраця України з країнами глобального партнерства: досвід трьох років повномасштабної війни росії проти України
No full textТези доповіді учасника науково-практичної конференції "Російська війна проти України: трансформації соціальних інституцій та практик", що відбулась у Національному університеті "Києво-Могилянська академія" 24 лютого – 7 березня 2025 року
Наскрізна програма практики : методичні рекомендації для здобувачів другого (магістерського) рівня вищої освіти за спеціальністю F1 "Прикладна математика", освітньо-наукова програма "Прикладна математика"
No full text"Наскрізна програма практики" для здобувачів другого (магістерського) рівня вищої освіти за спеціальністю F1 "Прикладна математика" Національного університету "Києво-Могилянська академія" визначає зміст, організацію та вимоги до проходження виробничої та науково-дослідної практик. Документ структуровано відповідно до освітньо-наукової програми і містить опис мети та завдань практичної підготовки, перелік очікуваних компетентностей і програмних результатів навчання, обов’язки та права студентів, форми контролю та критерії оцінювання. Програма виробничої практики (3 кредити ECTS) спрямована на ознайомлення студентів з особливостями професійного середовища, застосування математичних методів, програмування та моделювання в умовах підприємств, установ та ІТ-компаній. Науково-дослідна практика (6 кредитів ECTS) орієнтована на розвиток дослідницьких компетентностей, формування навичок постановки наукових проблем, побудови математичних моделей, проведення чисельних експериментів і підготовку до написання магістерської роботи. Документ також містить орієнтовні індивідуальні завдання, вимоги до звітної документації, приклади оформлення титульних аркушів і щоденників практики, а також типовий договір з базою практики. Програма забезпечує інтеграцію теоретичних знань і практичних навичок, сприяє професійному самовизначенню магістрантів та їхній підготовці до наукової й професійної діяльності у сфері прикладної математики
Навчання в ітеративній дилемі в’язня
No full textМагістерська робота присвячена порівнянню трьох підходів до навчання агентів у грі "ітеративна дилема в’язня" (ІДВ). Досліджено особливості методів навчання з підкріпленням (алгоритм PPO), еволюційної стратегії (алгоритм CMA-ES) та трансформерної моделі (Decision Transformer) для вироблення ігрової стратегії. Розроблено уніфіковане експериментальне середовище з параметрами: 100 раундів на гру, набір із 7 класичних стратегій-опонентів (Tit-for-Tat, Always Cooperate, Always Defect, Random, Pavlov, Grudger, Generous Tit-for-Tat). Реалізовано та навчено агентів за кожним із підходів: PPO-агент з нейронною мережею, еволюційний агент із 5-параметричною Memory-One стратегією, Decision Transformer для навчання на послідовностях ігрових траєкторій. Експериментальне порівняння показало такі результати (середній сумарний виграш): PPO-агент – 258.78 балів, еволюційний агент – 233.66 балів, трансформерний агент – 217.03 балів. PPO-підхід продемонстрував найвищу результативність завдяки адаптивній експлуатації опонентів. Еволюційний підхід забезпечив збалансовану стратегію з високою інтерпретованістю. Трансформерний підхід показав найвищий рівень кооперації з опонентами
Трансформація маркетингових стратегій міжнародних та вітчизняних компаній в умовах війни
No full textМатеріали доповіді учасниці III Міжнародної науково-практичної конференції "Менеджмент та маркетинг як фактори розвитку бізнесу", 23-24 квітня 2025 р