Кваліфікаційні випускні роботи здобувачів вищої освіти бакалаврських програм
Permanent URI for this community
Browse
Browsing Кваліфікаційні випускні роботи здобувачів вищої освіти бакалаврських програм by Title
Now showing 1 - 20 of 3681
Results Per Page
Sort Options
Item 1932/2022: протиправні дії Російської Федерації щодо українського народу через призму концепції злочинів проти людяності та геноциду(2023) Кузьменко, Катерина; Гнатюк, МиколаРобота має на меті продемонструвати, що протиправні дії РФ на території України є унікальним комплексним міжнародним прецедентом, який поєднує в собіі ознаки злочинів проти людяності, і ознаки геноциду та має перспективу подальшого кримінального впровадження в структурі Міжнародного кримінального суду.Item 3-D сегментація та візуалізація об'єктів на основі медичних зображень(2020) Нгуєн, Сан Бинь; Бучко, ОленаМета курсової роботи написати застосунок, на вхід якого подається набір медичних зображень, що являють собою 2D зрізи певної ділянки людського тіла, а на виході отримати модель, проекцію якої можна переглянути у 3D просторі. Були розглянуті стандартні алгоритми для побудови 3D-моделей та сегментації. Наведені методи покращення, оптимізації та виявлені певні недоліки наведених алгоритмів. Реалізація, тестування та дослідження основної частини програми були проведені за допомогою мови програмування Python та написаних під неї бібліотек. Для візуалізації отриманих 3D-моделей було додатково створено застосунок під операційну систему iOS з використанням методів доповненої реальності за допомогою бібліотеки ARKit. Оглянуто готові рішення.Item 3D-візуалізація об’єктів на основі медичних зображень(2022) Першута, П.; Бучко, ОленаМетою даної курсової роботи є дослідження роботи алгоритмів побудови 3D-моделей на основі зрізів, отриманих в результаті томографії голови. Проведено аналіз актуальності теми та проаналізовано два алгоритми побудови 3D-зображень, а саме “крокуючі куби” та “крокуючі тетраедри”. Також було розглянуто алгоритми сегментації для покращення вихідної моделі. Реалізовано алгоритм “крокуючі куби” для отримання 3D-моделі на мові С++ з використанням бібліотеки OpenCV.Item 3D-візуалізація об’єктів на основі медичних зображень(2022) Першута, П.; Бучко, ОленаМетою даної курсової роботи є дослідження роботи алгоритмів побудови 3D-моделей на основі зрізів, отриманих в результаті томографії голови. Проведено аналіз актуальності теми та проаналізовано два алгоритми побудови 3D-зображень, а саме "крокуючі куби" та "крокуючі тетраедри". Також було розглянуто алгоритми сегментації для покращення вихідної моделі. Реалізовано алгоритм "крокуючі куби" для отримання 3D-моделі на мові С++ з використанням бібліотеки OpenCV.Item 4Не + 3He взаємодія та спектр збудження ядра 6Li(2021) Драчинський, Роман; Поворозник, ОрестКореляційний експеримент являється найбільш ефективним засобом для дослідження незв’язаних збуджених станів найлегших ядер. Визначено енергетичні параметри перших п’яти збуджених станів ядра 6Li нижче енергії збудження 6 МеВ за допомогою 3Не(α,рα)d тричастинкової реакції практично в одній експозиції, які добре узгоджуються з літературними даними. Застосування методу Монте-Карло моделювання дозволяє коректно, швидко і адекватно інтерпретувати двовимірні експериментальні спектри збігів заряджених частинок.Item Active reinforcement learning for data-efficient digital twin calibration(2026) Спiтковська, Владислава ; Кузьменко, ДмитроDigital twin calibration often faces a critical problem: classical methods treat data collection and parameter fitting as independent stages, whereas informative observations may need to be actively generated under budget constraints. This makes purely passive approaches non-adaptive and poorly scalable in online calibration tasks. In this work, active digital twin calibration is formulated as a partially observable Markov decision process with hidden environment parameters and an explicit query budget. A unified framework is proposed that jointly optimises trajectory generation, parameter estimation, and query timing. The proposed pipeline consists of three components: a PPO-based controller that generates informationally rich trajectories through reward shaping, a GRUbased recurrent identifier that produces both a point estimate ^𝜃(𝑡) and an uncertainty signal 𝜎(𝑡), trained under a Gaussian negative log-likelihood loss, and a PPO calibration policy that makes binary oracle query decisions under a hard budget constraint. The main focus of this work is on the first two parts of the pipeline. The framework is evaluated on two environments of increasing complexity. In the Pendulum environment with a single parameter 𝜃, the GRU-only mode achieves a 96% error reduction compared to passive baselines without any oracle queries. The calibrator operating directly with the GRU achieves MAE(𝑔) = 0.00917 while staying within the predefined query budget. The second environment, WaterWorld, has three hidden parameters. The final GRU approximator achieves a mean normalised error of approximately 5% across all policies. Empirical studies show that a controller oriented toward environment exploration achieves approximately one-quarter lower identification error compared to a task-optimal but informationally passive controller. This supports the conclusion that policy selection and data quality are directly interdependent in active calibration settings.Item Active Viewpoint Planning for Efficient 3D Reconstruction(2026) Кононович, Софiя ; Кузьменко, ДмитроEfficient data acquisition is a key factor in neural 3D reconstruction, where redundant viewpoints can increase computational cost without improving reconstruction quality. We propose a reinforcement learning-based active viewpoint policy that optimises image collection for NeRF reconstruction under a fixed sensing budget. The agent is trained to maximise scene coverage while penalising redundant observations and inefficient trajectories, and learns to terminate data collection as information gain saturates. Evaluated on indoor scenes from the Replica dataset, our method achieves 33.33 dB PSNR while reducing the number of views by 25% (from 80 to 60), with a proportional reduction in scene acquisition time. Under the same sensing budget, it outperforms a coverage-only policy (33.05 dB) and a heuristic baseline (18.79 dB). The learned policy generalises to unseen scenes without retraining. These results indicate that learned data acquisition can improve both efficiency and reconstruction quality as an upstream component of 3D pipelines.Item AI-платформа для аналізу та прогнозування інвестиційної привабливості криптовалютних монет(2026) Немилостива, Поліна ; Савченко, ТетянаДипломна робота присвячена розробці архітектури та програмного прототипу AI-платформи для аналізу та прогнозування інвестиційної привабливості криптовалют. У роботі обґрунтовано вибір LSTM-нейронної мережі з механізмом ковзного вікна для прогнозування цінових часових рядів та розроблено методологію багатокритеріального оцінювання на основі п'яти зважених компонентів — волатильності, тренду, обсягу торгівлі, ринкової капіталізації та технічних індикаторів. Реалізовано тришарову архітектуру платформи з чотирьох програмних модулів, інтегрованих через REST API на Flask. За результатами тестування підтверджено відповідність платформи визначеним вимогам та прийнятний рівень точності прогнозування. Ключові слова: криптовалюта, інвестиційна привабливість, LSTM, машинне навчання, технічний аналіз, часовий ряд, Flask, REST API.Item AI-платформа для взаємодії військових, ветеранів і спільнот(2026) Мельник, Марина ; Нагірна, АллаМетою дослідження є розробка платформи для взаємодії військових, ветеранів та громадських спільнот з інтеграцією технологій штучного інтелекту.Item Alliances in the Network of the Far-Right Organizations in Ukraine: Contentious Politics Dimension, 2014–2021(2023) Хуторний, Кирило; Бідочко, Леся; Рибій, ОленаResearch objective is to trace the alliances in the network of far-right organizations in Ukraine (2014–2021) through the lens of contentious politics theory.Item Analysis of the Сompany’s Фctivity in the Сosmetics Мarket(2026) Корж, Лінда; Славʼюк, НаталіяThe research objective is the use of financial analysis techniques in conjunction with a system dynamics archetype as an additional analytical tool to estimate the effect of research and development investment intensity on the long-term performance and corporate positioning of an entity in the international cosmetics market.Item Architectural approach in Software development. Research and technology stack decision(2021) Кузьменко, Дмитро; Корнійчук, МаксимThe topic of architectural approach in software engineering is chosen for the research in this work. The topic is undoubtedly relevant at the moment. The further we progress technologically, the more requirements are set for new projects centered around the software. Also, more projects are being created, more products are being designed, and more diversified approaches can be assessed and chosen for many different tasks. Domain research and technology stack decisions do play a vital role in the potential risk avoidance and success of the project. This work will comprise of different segments, such as the theoretical part of software development architectural approach - architectural patterns, different methodologies to the development itself, server and client sides of the application as necessary parts of any product, core solutions to the set tasks, and solutions to continuous integration and delivery - are to be explored, assessed, compared and explained; the practical part - in which the team project is evaluated, the development process inside the team is shown, and the general structure of the project, as well as the decision per every point mentioned in the theoretical part, is explained; the demo part - involves demonstration snapshotsItem Assessing the Impact of Mergers and Acquisitions (M&A) on Global Market Competition(2026) Самошкіна, Анастасія; Новік, АлінаThe goal of the research is to assess the impact of mergers and acquisitions on global market concentration, which is the proxy of global market competition, examining the impact of other financial and operating indicators as well during 2021-2024.Item Astronomical images quality assessment(2025) Цвєткова, Анна; Швай, НадіяУ цій кваліфікаційній роботі проведено комплексне дослідження сучасних методів безреференсної (NR-IQA) оцінки якості астрономічних зображень у контексті задачі автоматичного виявлення гравітаційних лінз. На відміну від традиційних підходів, що базуються на наявності ідеального еталонного зображення, зосереджено увагу на моделях, здатних відображати наукову значущість зображення без зразків — що є критично важливим у контексті реальних астрономічних спостережень, зокрема отриманих через open source проєкти. У першій частині роботи наведено теоретичні засади Image Quality Assessment (IQA) методів, включно з оглядом сучасних моделей: як класичних, так і глибоких нейронних мереж, з адаптацією до специфіки астрономічних даних (PSF, шум, FWHM, фонові варіації). Окрему увагу приділено методології трансферного навчання та використанню попередньо тренованих за допомогою Full Reference (FR) метрик моделей для оцінки зображень у реальному часі. Друга частина містить опис проведених експериментів: від побудови адаптивної системи зважування метрик (FWHM, SNR, ellipticity) до кореляційного аналізу між результатами моделей NR-IQA та ефективністю виявлення гравітаційних лінз. Також запропоновано власну гібридну метрику для оцінки якості, що узгоджується з візуальною експертизою астрономів, та показано її переваги у задачах відбору пріоритетних кандидатів для подальшого моделювання лінз. Результати роботи демонструють, що навіть за відсутності точної ground truth NR-IQA моделі можуть забезпечувати релевантні оцінки якості, корисні для автоматизованого аналізу великих масивів астрономічних зображень. Запропонований підхід дозволяє не лише фільтрувати спотворені дані, але й підвищити recall систем гравітаційного лінзування за рахунок покращення вхідної якості даних.Item Astronomical images quality assessment(2026) Цвєткова, Анна; Швай, НадіяУ цій роботі проведено дослідження та порівняння сучасних методів повнореференсної, комбінованої та трансферної оцінки якості зображень у контексті задачі прогнозування користі астрономічного зображення для подальшої класифікації галактик на ньому. Дані трансферні методи дозволяють на етапі оцінювання нових зображень не використовувати жодних референсів/зразків, що є важливим у контексті реальних астрономічних спостережень, отриманих через open source проєкти. У першій частині роботи наведено теоретичні засади Image Quality Assessment (IQA) методів, включно з оглядом класичних методів та сучасних методів сприйняття на основі глибинних характеристик, з адаптацією до специфіки астрономічних даних (PSF, шум, FWHM, фонові варіації). Окрему увагу приділено методології трансферного навчання та використанню попередньо тренованих за допомогою повнореференсних (FR) метрик моделей для оцінки зображень у реальному часі. Друга частина містить опис проведених експериментів, від формування та попередньої обробки астрономічного датасету Euclid Q1 до розробки підходу машинного навчання з розумінням поставленого завдання моделлю (task-aware) до оцінки якості зображень для задачі класифікації галактик. Запропоновано власний метод побудови істинної мітки (true label), що поєднує впевненість класифікатора, рівень деградації та стабільність передбачень на аугментаціях. Порівняно ефективність класичних FR-IQA (SNR), NR-IQA (різкість) методів та обраної CNN моделі. Показано, що використання IQA фільтрації дозволяє суттєво підвищити ефективність класифікації та зменшити обчислювальні витрати при роботі з великими астрономічними даними. Результати роботи демонструють, що навіть невеликі сучасні архітектури моделей можуть забезпечувати релевантні оцінки якості, корисні для автоматизованого аналізу великих масивів астрономічних зображень. Фільтрування зображень з використанням методів машинного навчання (а саме глибокого навчання) краще вплинули на роботу класифікатора, ніж класичні методи оцінки якості. Запропонований data-centric підхід дозволив зменшити кількості помилок класифікації, спричинених низькою якістю даних, підвищити точність та надійність результатів класифікації за рахунок відбору якісних зображень.Item The AUKUS Partnership and its Implications for Australia(2023) Mokhonchuk, Yana; Zarembo, KaterynaThe purpose of this work is to discover how the AUKUS partnership affects Australia's defense capabilities and security, along with the potential risks and benefits of this partnership for regional and global security in the Indo-Pacific region.Item Automated development environment using an agent-based approach and Model Context Protocol (MCP)(2026) Matsevytyi, Andrii ; Kundik, KyryloThe primary goal of this work is to design and implement a scalable, locally deployable AI agent capable of executing end-to-end software development tasks on consumer-grade hardware.Item Binary relations between binary operations(2021) Bilyi, Illia; Козеренко, СергійLet Bin(X) be a collection of all groupoids on some non-empty set X. De ne the operation : Bin2(X) ! Bin(X) so that x( )y = (x y) (y x) for all x; y 2 X and (X; ); (X; ) 2 Bin(X). Let lz denote left-zero operation (8x; y 2 X : x lz y = x) on X. Then, (X; lz) is an identity of (Bin(X); ). Similarly, de ne right-zero rz 2 Bin(X) (8x; y 2 X : x rz y = y). We consider the center of (Bin(X); ) and represent its elements as graphs. Furthermore, we investigate distributivity from the left in Bin(X) and its interaction with -product. We show that the only operation that is left- distributive over all possible 2 Bin(X) is rz 2 Bin(X) and that any 2 Bin(X) is left-distributive over lz; rz 2 Bin(X).Item Boolean network optimization by stochastic rewiring(2024) Черевко, Крiстiна; Олійник, БогданаThis bachelor thesis introduces novel algorithms for the area minimization of Multi-Input And-Inverter Graphs (MAIGs) within the field of logic synthesis. The primary focus is on the implementation of a new method named "Boolean network optimization by stochastic rewiring". This approach significantly diverges from traditional techniques like algebraic factoring and AIG rewriting by adopting a global strategy to add and remove wires at various locations within the circuit. The method relies on a simple randomization strategy to produce structural variations in the AIGs. Additionally, the thesis formulates and proves a new criterion for acceptable fanins, which ensures valid insertions and deletions without compromising the functionality of the circuit. Experimental results validate the effectiveness of the proposed algorithm in optimizing benchmark circuits. This work is important as it addresses the growing demand for smaller, more efficient circuits in modern electronics, potentially reducing manufacturing costs and enhancing performance.Item The breadbasket of Europe: Postcolonial perspective on the development of Ukrainian environmental ethics in XX-XXI centuries(2023) Rudenko, Kateryna; Taranenko, HannaThe purpose of the paper is to determine the characteristics of Ukrainian environmental ethics development in the XX-XXI centuries as of a product of international relations and situate Ukrainian environmental ethics within a global and future-oriented context from a postcolonial perspective.