Перегляд за Автор "Skrypnyk, T."
Зараз показуємо 1 - 13 з 13
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Computer information technology modeling tribological systems(Khmelnytskyi National University, 2020) Sorokatyi, R.; Dykha, A.; Pasichnyk, O.; Skrypnyk, T.; Сорокптый, Р.; Дыха, А.; Пасечник, А.; Скрыпник, Т.It has been proposed to use the triboelement method to improve the elements of information technology CAD / CAM /CAE - tribological systems. The method uses a unified mathematical apparatus and a methodological approach in modeling wear of various types of friction units and takes into account the requirements for the mathematical support of CAD/ CAM / CAE systems. The mathematical support of information technology and the generalized algorithm for the interaction of the wear calculation module with the elements of CAD/ CAM/ CAE - systems have undergone sufficient testing through the implementation of software and verification of the calculation results.Документ Intelligent data analysis using artificial neural networks for decision making in the education domain(Хмельницький національний університет, 2021) Radiuk, P.; Mazurets, O.; Skrypnyk, T.; Moroz, O.; Радюк, П.М.; Мазурець, О.В.; Скрипник, Т.К.; Мороз, О.В.Nowadays, applying educational intelligent data analysis (EIDA) seems relevant for improving the educational process based on big data. It implies developing and improving the methods of processing collected data in educational institutions to understand academic issues better. Over the past decades, artificial neural networks (ANNs) have been recognized as the most prominent techniques for learning analytics. In this work, we systematized the recent scientific literature in EIDA with ANNs. The paper analyzes the applications of ANN to EIDA and discusses the computational issues in the EIDA domain. According to the investigation, most educational data mining tasks are addressed by controlled learning models, such as classification, regression, and time-series prediction. Most in-depth methods used in the EIDA domain are traditional types of ANN. Well-known techniques such as multi-year perceptron and deep long short‐term memory networks have been mainly used for classification and prediction tasks within the education sphere. However, the difficulty of interpreting the results produced by ANNs has also been a challenge for intelligent data practitioners in any domain, including education.Документ Використання штучного інтелекту для розпізнавання складових елементів об’єктів на базі зображення(Хмельницький національний університет, 2020) Манзюк, Е.А.; Скрипник, Т.К.; Гірний, М.Ю.; Manziuk, E.; Skrypnyk, T.; Hirnyi, M.Розпізнавання зображень використовується для отримання, аналізу, розуміння і обробки зображень з реального світу, щоб перетворювати їх у цифрову інформацію. В цю область залучені інтелектуальний аналіз даних, машинне навчання, розпізнавання шаблонів, розширення бази знань. Система розпізнання дозволяє зробити крок до систем розуміння продуктів харчування, таких як оцінка калорій та створення рецептів. Система розпізнання може бути застосована для вирішення більш широких проблем, таких як прогнозування зображення на встановлення відповідності складових елементів.Документ Децентралізована система на базі технології блокчейн для прийняття рішень в аграрному секторі(Хмельницький національний університет, 2021) Яковчук, М.В.; Міхалевcький, В.Ц.; Медведчук, Н.К.; Скрипник, Т.К.; Семенюк, Б.В.; Yakovchuk, M.; Mikhalevskyi, V.; Medvedchuk, N.; Skrypnyk, T.; Semenyuk, B.У статті розглянуто і досліджується система прийняття рішень у виробничих процесах сільськогосподарського підприємства. В динамічних умовах прийняття рішень та оперативних корегувань діяльності необхідна методологія оперативного аналізу поточної ситуації для отримання необхідних результатів. Найперспективнішими для ведення бізнесу є децентралізовані системи на основі блокчейну. Областями використання децентралізованих систем є виробництво та логістика. Глобалізоване виробництво та розподіл сільськогосподарських завдань принесли нову віху щодо розвитку та оптимізації вже наявних систем. Зростання кількості питань, пов'язаних з оптимізацією внутрішніх процесів підприємств, викликало нагальну потребу для ефективного рішення трекінгу процесів, що виступає як важливий інструмент управління якістю та забезпечує належний захист процесу в ланцюжку виробництва сільськогосподарської продукції. Блокчейн - одна з основних технологій, яка може забезпечити інноваційність рішення для відстеження продуктів у сільському господарстві та ланцюгах постачання. Смарт-контракти Ethereum можуть ефективно відстежувати та забезпечувати безперебійну інтеграцію господарських операцій та робочих процесів для стабільних поставок сільськогосподарської продукціїДокумент Метод генерації відповідей з доповнюючим інформаційним пошуком для допоміжної комунікації(Хмельницький національний університет, 2025) Медведчук, В.; Багрій, Р.; Скрипник, Т.; Мазурець, О.; Монастирська, Д.; Medvedchuk, V.; Bahrii, R.; Skrypnyk, T.; Mazurets, O.; Monastery, D.Проблема покращення комунікації для людей з обмеженими можливостями мовлення є надзвичайно важливою у сучасному суспільстві, де технології можуть значно полегшити взаємодію та інтеграцію таких осіб у соціальні процеси. Традиційні методи спілкування, такі як жестова мова чи письмове повідомлення, часто не забезпечують необхідної точності та швидкості комунікації, що призводить до бар'єрів у повсякденному житті. Сучасні технології, такі як великі мовні моделі (LLM) і технологія доповнюючого інформаційного пошуку (RAG), можуть значно покращити ці процеси. Вони дозволяють автоматично генерувати індивідуалізовані текстові відповіді, враховуючи не тільки запит користувача, а й контекст, що робить комунікацію більш точною і швидкою. У статті пропонується метод генерації відповідей з доповнюючим інформаційним пошуком для допоміжної комунікації, що інтегрує релевантну інформацію з різних джерел, зокрема, історії чату та профілю користувача. Це дозволяє генерувати відповіді, які краще відповідають індивідуальним потребам кожного користувача. Метод передбачає три етапи: завантаження контексту, пошук релевантної інформації та генерацію кількох варіантів відповіді. Особливістю запропонованого методу є здатність враховувати широкий контекст і потреби користувача, що забезпечує високу точність і персоналізацію відповіді. Проведені експерименти показали високу ефективність методу, зокрема в оцінці точності відповідей, що варіюється в межах 85-95%. Це дозволяє значно покращити комунікацію для людей з обмеженими можливостями мовлення, знижуючи соціальні бар'єри та покращуючи якість їхнього повсякденного життя.Документ Метод забезпечення цілісності даних у сфері реєстрації нерухомого майна з використанням смарт контрактів(Хмельницький національний університет, 2023) Федоренко, В.; Пасічник, О.; Скрипник, Т.; Манзюк, Е.; Fedorenko, V.; Pasichnyk, O.; Skrypnyk, T.; Manziuk, E.Забезпечення цілісності даних є досить актуальним у світі, яке набуває все більшого значення, і це не випадково. Реєстрація нерухомого майна є ключовим елементом функціонування суспільства, оскільки вона впливає на правові відносини, фінансовий стан громадян, а також має значущий вплив на економіку країни в цілому. Технологія блокчейн ґрунтується на створенні двох списків даних, де окремі елементи, відомі, як блоки, поєднуються в ланцюжок завдяки криптографії. Одна з ключових особливостей блокчейну – це його відкрите та децентралізоване зберігання даних. Це означає, що будь-який користувач може перевірити історію транзакцій або дані, збережені в блокчейні, без необхідності спирання на посередника. Такий прозорий доступ до інформації робить блокчейн особливо корисним для фінансових транзакцій, де важлива надійність та довіра. Для багатьох людей блокчейн, в першу чергу, асоціюється із криптовалютами, такими як Біткоін. Він використовується для забезпечення безпеки фінансових операцій і зберігання історії транзакцій. Проте, ця технологія застосовується не лише у фінансовому секторі. Блокчейн може бути використаний для обробки практично будь-яких даних, що мають велику цінність, включаючи ведення документації у медицині, створення систем управління постачанням, трансформацію голосів під час виборів та багато інших застосувань. Блокчейн – це інноваційна технологія, що активно застосовується в різних галузях, таких як економіка, фінанси, медицина, правова сфера та інші. Проте використання блокчейну та смарт-контрактів в сфері нерухомості досі залишається недостатньо дослідженим. В цьому досліджені розглядаються переваги та недоліки використання блокчейну та смарт-контрактів, і пропонується безпечна система для укладення угод, пов’язаних з орендою та продажем нерухомості, з використанням цих технологій. Блокчейн надає можливість створення безпечних та надійних записів про власність, транзакції та історію нерухомості. Кожен блок даних у ланцюжку блоків містить інформацію про конкретну нерухомість і всі транзакції, пов'язані з нею. Ця інформація підтверджується мережею користувачів і залишається незмінною, що гарантує історичну достовірність та надійність даних.Документ Метод формування пулу вибіркових навчальних дисциплін на основі генетичного алгоритму(Хмельницький національний університет, 2024) Плахтій, Н.; Пасічник, О.; Манзюк, Е.; Скрипник, Т.; Петровський, С.; Plahtii, N.; Pasichnyk, O.; Manziuk, E.; Skrypnyk, T.; Petrovskyi, S.У роботі розглядається створення методу формування пулу вибіркових навчальних дисциплін на основі генетичного алгоритму та його реалізація як інформаційної системи. Актуальність дослідження полягає в зростаючому інтересі до впровадження ефективних методів управління навчальними програмами в закладах вищої освіти. Генетичні алгоритми, які вже успішно використовуються в різних галузях, надають можливість автоматизованого вибору дисциплін, що відповідають потребам студентів та меті навчання.Документ Об’єктно-орієнтований редактор цифрових креслень для формування моделей валів у autodesk inventor(Хмельницький національний університет, 2017) Ставнійчук, М.В.; Мазурець, О.В.; Скрипник, Т.К.; Stavniichuk, M.; Mazurets, O.; Skrypnyk, T.У статті розглянуто спосіб поєднання технології типових елементів проектування із властивостями об’єктно-орієнтованого підходу при роботі з САПР Autodesk Inventor. Розглянуто інформаційну технологію й відповідну програмну реалізацію даного методу – об’єктно-орієнтований редактор креслень. Розроблений об’єктно-орієнтований редактор креслень позиціонується як додаток для розширення функціональності Autodesk Inventor. Він дозволяє зручним чином інтерактивно формувати образ деталі шляхом вибору складових образу деталі та їх параметрів, й забезпечує взаємодію з САПР Autodesk Inventor для одержання набору інженерних креслень та 3D-моделі валу. Запропонований підхід дозволяє більш швидко та наочно одержати набір інженерних креслень й 3D-модель деталі в Autodesk Inventor, ніж стандартні засоби роботи з моделями деталей машин.Документ Порівняння методів виявлення об’єктів в комп’ютерному зорі(Хмельницький національний університет, 2024) Цивадиць, П.; Скрипник, Т.; Вознюк, Л.; Tsivadits, P.; Skrypnyk, T.; Vozniuk, L.Виявлення об’єктів є фундаментальним завданням комп’ютерного зору, із застосуваннями, починаючи від автономного водіння до систем спостереження. У цій статті представлено повне порівняння різних методів виявлення об’єктів. Оцінені методи включають традиційні методи, такі як логістична регресія та SVM, а також найсучасніші архітектури глибокого навчання, такі як YOLO (You Only Look Once), SSD (Single Shot MultiBox Detector), FPN (Feature Pyramid Network). , RetinaNet. YOLO надає пріоритет швидкості обробки в реальному часі, що робить його ідеальним для додатків, які потребують швидкого виявлення, наприклад, для безпілотних автомобілів. Однак такий наголос на швидкості може знизити точність порівняно з іншими методами. SSD забезпечує переконливий баланс між швидкістю та точністю, досягаючи швидшої обробки, ніж деякі методи, зберігаючи хороші можливості виявлення. FPN вирішує проблему виявлення об’єктів у різних масштабах на зображенні. Використовуючи функцію Feature Pyramid Network, він може ефективно аналізувати як малі, так і великі об’єкти в одній структурі. З іншого боку, RetinaNet зосереджується на підвищенні точності шляхом впровадження функції фокальних втрат, яка пом’якшує проблему дисбалансу класів, поширену перешкоду в задачах виявлення об’єктів, де певні класи значно перевершують інші. Для класифікації об’єктів YOLO використовує функцію втрат крос-ентропії. Ця функція вимірює різницю між прогнозованим розподілом ймовірностей класу об’єкта та фактичним розподілом класу. Мінімізація цих втрат під час навчання спрямовує модель на більш точні прогнози класу. В роботі проведено аналіз існуючих методів виявлення об'єктів та проведено експеримент із моделлю YOLOv5, навченою на наборі даних COCO.Документ Спосіб оцінки зміщення об'єктів за аналізом зображень з круговим градієнтом кольору у задачі вимірювання в технічних системах(Хмельницький національний університет, 2024) Вусатий, Н.; Пасічник, О.; Манзюк, Е.; Скрипник, Т.; Vusatyi, N.; Pasichnyk, O.; Manziuk, E.; Skrypnyk, T.Нинішній етап розвитку людства можна характеризувати як неймовірно великий обсяг інформації у цифровій індустрії. Спостерігаючи за цим, сміливо можна сказати, цифрова індустрія - повністю замінило та автоматизувало життя і життєдіяльність. Як було зазначено, сьогодні все більш поширюється тенденція до повного проникнення інтелектуальних інформаційних технологій у всі сфери людської діяльності, що часто супроводжується використанням різних цифрових технічних пристроїв. Однією зі стійких тенденцій останнього часу є значне поширення використання засобів для отримання зображення навіть у повсякденному житті. У той же час, зростає потреба в визначенні наявності або відсутності зміщення об'єктів спостереження. Ці обставини створюють можливості для розв'язання цієї задачі шляхом порівняння послідовних зображень, що дозволяє не тільки якісно оцінювати наявність зміщення, але й вимірювати його величину. Такий підхід надає можливість вирішувати задачі вимірювання в технічних системах. Ключовим питання, яке обумовлює потенційну точність в задачі вимірювання, є максимально точне вимірювання положення об’єкту спостереження на тлі інших. Загалом спостерігач має справу із градієнтною зміною кольорів в умовах як природного так й штучного освітлення, й завдання визначення положення об’єкту спостереження фактично полягає в аналізі зображень з круговим градієнтом кольоруДокумент Фасетковий метод перетворення зображень за допомогою нейромережевого розпізнавання(Хмельницький національний університет, 2020) Мазурець, О.В.; Скрипник, Т.К.; Ізотов, А.В.; Mazurets, O.; Izotov, A.; Skrypnyk, T.Метод фасеткового перетворення зображень полягає в програмній зміні розмірності вхідного образу й призначений для використання у процесі дорозпізнавальної обробки зображень. На основі розробленого фасеткового методу для перетворення зображень було створено додаток для нейромережевого розпізнавання образів після обробки розробленим методом. Для дослідження ефективності методу фасеткового перетворення зображень проводилося порівняння результатів розпізнавання образів до та після фасеткової згортки зображень. Розроблювана інформаційна технологія фасеткової згортки зображень використовує фасетковий метод перетворення зображень та дозволяє розпізнавати зображення до масштабування та після масштабування за допомогою нейронної мережі перцептрон. Інформаційна технологія містить етапи фасеткової згортки зображень та нейромережевого розпізнавання образів. На першому етапі відбувається обробка зображення фасетковим методом. Спочатку відбувається аналіз розмірності зображення та встановлюється рецепторна область залежно від розміру вхідного образу, після чого за необхідності коригується розмірність для фасеткової згортки. Необхідність встановлюється залежно від можливості поділити зображення на рівні квадрати. Далі встановлюється, наскільки сильно зашумлений або нечіткий образ. У наступному кроці рекурсивно визначається приналежність образу пікселів до вихідного зображення, після чого проміжний матеріал переходить до наступного етапу – розпізнавання образу нейронною мережею. Проведені в роботі дослідження встановили, що фасетковий метод перетворення зображень дозволяє конвертувати зображення таким чином, щоб підвищити ефективність подальшого розпізнавання. Так, в порівнянні з успішністю розпізнавання необроблених зображень, для зашумлених образів ефективність зростає в середньому з 36,17% до 94,53%, а для безконтурних та сегментованих образів ефективність розпізнавання зростає в середньому з 52,93% до 88,16%.Документ Інформаційна технологія автоматизованого визначення ключових слів у повідомленнях для соціальних мереж(Хмельницький національний університет, 2020) Мазурець, О.В.; Скрипник, Т.К.; Житняківський, В.А.; Mazurets, O.; Skrypnyk, T.; Zhytniakivskyi, V.У статті розглянуто інформаційну технологію автоматизованого визначення ключових слів у текстових повідомленнях для соціальних мереж, яка проводить аналіз текстового повідомлення із використанням методів оцінки TFIDF, дисперсійної оцінки та оцінки TFIDF з використанням NLP. Розроблена інформаційна технологія автоматизованого визначення ключових слів була реалізована в тестовому програмному продукті, який відтворює роботу соціальної мережі. Вхідними даними для системи є текстове повідомлення із цифровим текстом, а вихідними даними є текстове повідомлення з множиною ключових термінів. Під час розробки соціально орієнтованого сервісу для спілкування за інтересами на платформі IOS, відповідно до визначених функцій, виділено наступні групи користувачів: зареєстрований користувач, адміністратор соціальної мережі, незареєстрований користувач. За допомогою розробленого тестового програмного забезпечення були проведені дослідження, що підтвердили можливість ефективно автоматизовано визначення множини ключових слів у текстових повідомленнях з показниками точності для методу оцінки TFIDF – 27,1% та методу дисперсної оцінки – 45,5%, методу оцінки TFIDF з NLP 88,3%. Перевагами розробленої інформаційної технології автоматизованого визначення ключових слів у текстових повідомленнях для соціальних мереж, яка проводить аналіз текстового повідомлення із використанням методів оцінки TFIDF, дисперсійної оцінки та оцінки TFIDF з використанням NLP, є відсутність необхідності використання лексичних баз даних корпусів слів, суттєве прискорення швидкодії, можливість використання для текстів на різних мовах, можливість використання для текстів з кількома мовами. Дана інформаційна технологія може бути ефективно використана для аналізу текстових повідомлень із невідомими властивостями тематики та мови.Документ Інформаційна технологія визначення характерних ознак на обличчі для розпізнавання емоційних проявів(Хмельницький національний університет, 2020) Іващенко, C.О.; Калита, О.Д.; Бармак, О.В.; Скрипник, Т.К.; Ivaschenko, S.; Kalyta, O.; Barmak, O.; Skrypnyk, T.У роботі наведено та експериментально досліджено технологію визначення характерних ознак на обличчі для розпізнавання емоційних проявів. Наведені кроки технології дозволяють отримати достатньо простим, обчислювально нескладним способом модель подання емоційних станів на обличчі за допомогою векторів характерних ознак згрупованих за класами емоцій та визначити коефіцієнти гіперплощин, які опукло обмежують ці класи і можуть бути використанні для наступного розпізнавання довільного емоційного виразу обличчя.