Кафедра інформаційних управляючих систем та технологій (ІУСтаТ)
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд Кафедра інформаційних управляючих систем та технологій (ІУСтаТ) за Ключові слова "124 ''Системний аналіз''"
Зараз показуємо 1 - 7 з 7
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Аналіз потоків даних та інформаційне забезпечення моніторингу відходів руйнації(2023) Васильєв О. В.; Казимиренко Ю. О.Магістерська робота ''Аналіз потоків даних та інформаційне забезпечення моніторингу відходів руйнації'' за спеціальністю 124 – системний аналіз. Робота призначена для розв'язання завдань стосовно створення та впровадження інформаційної системи, яка служить для моніторингу відходів внаслідок руйнування. Мета роботи полягає у систематизації критеріїв та декомпозиції задачі для експертизи та моніторингу при поводженні з відходами руйнації в умовах військових дій. Основними задачами є аналіз проблемниих питань впровадження моніторингу відходів руйнації. Дослідження методів вирішення задач щодо внесення та обміну даними при систематизації відходів руйнації за походженням, складом та структурою. Аналіз потоків та розробка бази даних для систематизації та експертизи відходів руйнації. Розгляд техніко-економічного обгрунтування розробки та розробка заходів щодо охорони праці.[16] Ця система інформації розробляється для автоматизації процесів збору, обробки та аналізу даних щодо відходів з метою забезпечення точності та своєчасності інформації. Її впровадження сприяє полегшенню ухвалення управлінських рішень у сфері відновлення та управління відходами, підтримуючи екологічно сталі практики та забезпечуючи ефективну діяльність відповідних служб та організацій.[17] Наукова новизна роботи полягає в наступному: вперше розроблено та впроваджено комплексну систему, яка використовує сучасні технології для автоматизації процесів моніторингу та управління відходами при руйнуванні. Це включає в себе використання передових методів сенсорної техніки, аналізу даних в режимі реального часу та штучного інтелекту для точного прогнозування та оптимізації управлінських рішень у сфері відновлення та обробки відходів. Перевагою цієї новаторської системи є її здатність підвищити рівень ефективності та екологічної сталості управління відходами в умовах руйнування будівель та інших об'єктів.[14] Практичне значеня роботи полягає у конкретному рішенні та розробці інструментарію для вдосконалення процесів управління відходами під час руйнування, що є важливим в контексті сучасних вимог до екологічної сталості та управління ресурсами. Система, розроблена у рамках цієї роботи, може впроваджуватися на будівельних об'єктах та міських територіях, де активно ведуться роботи з реконструкції, демонтажу або інших видів руйнування. Методи дослідження включають в себе використання системного аналізу, засади процедурного програмування та традиційні підходи до проєктування баз даних. Апробація роботи: результати були представлені на міжнародній науковотехнічній конференції (''Міжнародна конференція для молодих вчених, аспірантів та магістрів – Бекетівські Хімічні Читання. Теорія та практика кризових ситуацій''), на якій зроблено доповідь та отримано сертифікат. Робота написана на _77_сторінках машинописного тексту, містить _25_ рисунків, _6_ таблиць, _2_ додатки і список використаних джерел з _24_ найменувань.Документ Дослідження методів обробки даних для побудови моделі прогнозування розвитку людини(2023) Накидайло О. Ю.; Книрік Н. Р.Магістерська робота присвячена аналізу та розробці методології обробки даних в контексті прогнозування індивідуального розвитку людини. У роботі розглядаються методи обробки даних в сферах, пов'язаних із прогнозуванням розвитку особистості. Результатом досліджень є створення систематизованої методології, яка враховує унікальні аспекти індивідуального розвитку та використовує передові техніки обробки даних. Основні завдання роботи включають розробку методології обробки даних, реалізацію та тестування моделі прогнозування, вивчення практичного застосування, аналіз результатів та формулювання висновків. В ході досліджень вивчається ефективність та точність прогнозу моделі. Робота включає в себе аналіз та порівняння різних підходів до обробки даних, а також розглядає вплив внутрішніх та зовнішніх факторів на точність прогнозів. Результати досліджень можуть бути використані у розробці систем прогнозування індивідуального розвитку, що має значення для психологічних та освітніх галузей. Отримана методологія та результати досліджень відкривають нові можливості для вдосконалення інструментів аналізу даних у контексті прогнозування розвитку особистості та сприяють поглибленню розуміння процесів індивідуального зростання.Документ Дослідницький цикл транзитної обробки багатовимірних даних(2023) Вершинін В. В.; Казимиренко Ю. О.Магістерська робота ''Дослідницький цикл транзитної обробки багатовимірних даних'' за спеціальністю 124 ‒ системний аналіз. Дипломна робота ''Дослідницький цикл транзитної обробки багатовимірних даних'' присвячена вирішенню важливого науково-прикладного завдання побудові та аналізу моделі обробки багатовимірних даних. В роботі описується сучасні технології обробки данних людиною та Штучним Інтелектом, розробляється прийнятна модель обробки даних та аналізуються перспективи її використання на окремому бізнес-процесі. Актуальність роботи полягає в створенні сучасної системи збору та інтерпретації великих даних з потенціалом масштабування від окремого бізнес-процесу до автономного сховища. Дана робота містить інформацію про опис бізнес моделей та процесів, алгоритм побудови, інформацію про використане програмне забезпечення на підприємстві, економічне обгрунтування використання моделі на основі результатів імплементації в бізнес-процеси, результати роботи і систему агрегування та інтерпретації даних. Робота написана на 91 сторінках машинописного тексту, містить 26 рисунків, 3 таблиці, 3 додатка і список використаних джерел з 19 найменуваньДокумент Системний аналіз методів та розробка СППР для управління та підбору об'єктів нерухомості(2023) Золін О. В.; Zolin Oleksiy V.; Павленко А. Ю.Золін О. В. Системний аналіз методів та розробка СППР для управління та підбору об'єктів нерухомості. Магістерська кваліфікаційна робота зі спеціальності 124 – системний аналіз, освітня програма – системний аналіз. Миколаїв, НУК, 2023. 108 с. На укр. мові. Бібліогр. 25 назв; рис. 40; табл. 8. Магістерська робота присвячена підвищенню ефективності СППР класичної архітектури за рахунок використання сучасних технологій в галузі машинного навчання, штучних нейронних мереж, штучного інтелекту та сучасних архітектурних концепцій побудови програмного забезпечення. Виконано та описано весь цикл розробки спеціалізованої СППР. Розробка включає в себе розгляд теоретичного базису СППР та аналіз потенційної користі застосування в сфері управління нерухомістю; розробку концептуальної моделі програмного засобу, моделювання, проектування та реалізацію програмного засобу; оцінку економічної ефективності та доцільності розробки. Також висвітлюються аспекти охорони праці та навколишнього середовища.Документ Системний аналіз та оцінка впливу штучного інтелекту на розробку ігор(2023) Маліцький Роман; Malitskiy Roman; Павленко А. Ю.Тема роботи – ''Системний аналіз та оцінка впливу штучного інтелекту на розробку ігор''. Магістерська робота виконується для аналізу та дослідження штучних інтелектів. Об’єктом дослідження є розробка гри з використання штучного інтелекту та аналіз коефіцієнту корисної дії. Метою роботи є системний аналіз та оцінка впливу штучного інтелекту на прикладі мобільної гри ''Geometry Astro Survival'' у жанрі Casual, Action. Актуальність роботи полягає в тому, що, штучний інтелект може значно покращити геймплей та користувацький досвід. Використання штучного інтелекту дозволяє створити реалістичних ігрових персонажів, розумних ворогів та непередбачувані ситуації, що збільшує цікавість та виклик гри. Крім того, штучний інтелект може допомогти вирішувати проблеми з балансуванням гри, адаптивним рівнем складності та автоматичним підлаштуванням до стилю гри кожного користувача. Він також може покращити систему управління та інтерактивність гри, забезпечуючи більш глибокий та персоналізований досвід для гравця. Загалом, аналіз та дослідження штучного інтелекту є важливим етапом при розробці мобільної гри, оскільки вони дозволяють створити більш цікавий, реалістичний та залучаючий геймплей для користувачів. У роботі було проведено аналіз та дослідження штучного інтелекту в контексті розробки мобільної гри. Було виконано дослідження сучасних тенденцій та методик використання штучного інтелекту в галузі ігрової розробки. Було визначено, який підхід до штучного інтелекту буде найбільш ефективним для розробки мобільної гри. Далі було розроблено алгоритми та моделі, які використовують штучний інтелект для покращення геймплею, створення розумних ворогів та непередбачуваних ситуацій. Також було проведено аналіз засобів розробки для мобільних платформ та враховано всі вимоги та обмеження обраної інформаційної системи. Результатом роботи став покращений інтелект ворогів, новий дизайн гри та непередбачені події під час гри. Робота викладена на 84 сторінках друкованого тексту, містить 6 розділів, 25 рисунків, 4 таблиць та 3 додатки, технічне завдання, текст програми та інструкцію з використання. Робота виконана українською мовою.Документ Системний аналіз та розробка сервісу smart-кешування для конкурентного доступу до веб-ресурсів з обмеженнями(2023) Осадчук Дар’я; Osadchuk Darya; Беркунський Є. Ю.Тема кваліфікаційної роботи: «Системний аналіз та розробка сервісу smart-кешування для конкурентного доступу до веб-ресурсів з обмеженнями». Актуальність даної теми зумовлена сучасними тенденціями розвитку технологій, що вимагають неперервне підвищення продуктивності. Мета кваліфікаційної роботи – розробка нового сервісу smart-кешування для конкурентного доступу до веб-ресурсів з обмеженнями за кількістю запитів. Кваліфікаційна робота направлена на системній аналіз веб-додатку, який взаємодіє з веб-ресурсом з обмеженнями за кількістю запитів та розробка нового сервісу smart-кешування для конкурентного доступу до веб-ресурсів з обмеженнями. У ролі веб-ресурсу з обмеженнями за кількістю запитів буде виступати великий онлайн-сервіс обміну цифрових валют Binance. У ролі веб-додатку буде розглянутий торговий бот Binance від додатку Good Crypto. Робота виконана на 90 сторінках, містить 15 рисунків, 2 таблиці, 1 додаток, який містить інструкцію з використання. Робота виконана українською мовою.Документ Системно-аналітичне дослідження вантажних операцій на припортовій залізниці(2020) Казимиренко, Ю. О.; Kazymyrenko, Yuliia; Міхелєв І. Л.Магістерська робота ''Системно-аналітичне дослідження вантажних операцій на припортовій залізниці'' за спеціальністю 124 ‒ системний аналіз. Робота присвячена вирішенню важливого науково-прикладного завдання управління вантажними операціями на припортових залізницях на підставі нового системно-аналітичного підходу з розробкою нового інформаційного забезпечення. Мета роботи ‒ за допомогою методів системного аналізу дослідити процеси функціонування транспортно-технологічних систем припортових залізниць і розробити інформаційне забезпечення завантаження суден. Наукова новизна виконаних досліджень полягати у наступному: • вперше для припортових залізниць застосовано синергетичний підхід до організації вантажних операцій, за допомогою якого визначено організаційні, економічні та експлуатаційні складові функціонування транспортно-технологічних систем як складних технічних систем • удосконалено підхід до управління вантажними операціями на припортових залізницях, який за рахунок розробки нової інформаційної системи дає змогу формувати завантаженість суден за принципами ефективного розміщення вантажів та скорочення терміну простою транспорту. Практичне значення роботи полягатиме у ситуаційному аналізі організаційно-технічних рішень з інформаційного забезпечення та розробці програми заходів щодо їх усунення. Результати роботи можуть бути застосовані у сучасній практиці стивідорних та логістичних компаній. Методи досліджень: синергетичний підхід, теорія складних систем, графічний метод інтерпретації причинно-наслідкових зав’язків, метод аналізу ієрархій, технології проєктування баз даних. Апробація роботи: результати були представлені на трьох Міжнародних науково-технічних конференціях і викладені у науковій статті. Робота написана на 119 сторінках машинописного тексту, містить 22 рисунка, 23 таблиці, 1 додаток і список використаних джерел з 31 найменування.