eKhNUIR - Electronic Kharkiv National University Institutional Repository

ISSN 2310-8665


Електронний архів Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна

eKhNUIR - відкритий електронний архів академічних текстів, який наповнюється матеріалами наукового та навчально-методичного призначення, створених науковцями, викладачами, працівниками, докторантами, аспірантами, студентами університету.

eKhNUIR - an open electronic archive of academic texts that contains resources for scientific and educational purposes created by scientists, lecturers, staff, doctoral students, postgraduates, and university students.

Кількість документів у репозитарії: 25250

Положення про eKhNUIR Електронний архів Харківського національного університету імені В.Н. Каразіна

Інструкція з реєстрації користувача та розміщення матеріалів в eKhNUIR

Авторський договір про передачу невиключного права на використання твору

З усіх питань просимо звертатися: ekhnuir@karazin.ua

Доступ до знань 24/7

Дослідження, статті, дисертації – все в одному архіві

Ресурс для навчання та дослідження

Створений для студентів і викладачів університету

Відкрита освіта для всіх

Доступ до академічних ресурсів університету

Розділи

Виберіть розділ, щоб переглянути його колекції.

Зараз показуємо 1 - 20 з 42

Нові надходження

  • Ескіз
    Тип елементу:Документ,
    Аналіз впливу AI-інструментів на роль Project та Product manager
    Бірюкова, Ніка Сергіївна
     (2026, Харків : Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна)
    У результаті розроблено програмний прототип AI-асистента, який дозволяє формувати структуровану Jira-задачу, User Story, Acceptance Criteria та визначати потенційні ризики. На базі синтетичного датасету (1000 задач) навчено моделі: Random Forest Regressor та Random Forest Classifier. Новизна роботи полягає у запропонованому гібридному підході, який поєднує Semantic Engine, Predictive Engine та Data Analytics Module. Результати підтверджують доцільність використання AI/ML як інструменту для автоматизації задач, попередньої оцінки складності та підтримки планування спринтів.
  • Ескіз
    Тип елементу:Документ,
    Проектування та розробка системи нейромережевого відновлення якості медіаконтенту
    Ільченко, Денис Сергійович
     (2026, Харків : Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна)
    Метою роботи є розробка десктопного застосунку з графічним інтерфейсом, який підвищує якість фото - та відеоматеріалів за допомогою нейромережевих моделей і працює локально, без підключення до інтернету. Об'єктом дослідження є процес підвищення якості медіаконтенту нейромережевими методами. Предметом дослідження — архітектура та програмна реалізація десктопного застосунку для апскейлу зображень і відео з відновленням облич.
  • Ескіз
    Тип елементу:Документ,
    Розробка програмного забезпечення медичного моніторингу із інтеграцією методів машинного навчання
    Павлусенко, Данііл Віталійович
     (2026, Харків : Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна)
    Методи дослідження і перелік використаних програмно-апаратних рішень: методи комп’ютерного зору, технологія transfer learning, алгоритм grad-cam. використано стек технологій: мови програмування python, фреймворки fastapi та react, бібліотеку машинного навчання pytorch, скбд postgresql. Результати та їх новизна: створено клієнт-серверний вебзастосунок для скринінгу патологій легень, навчено модель efficientnetb3 з точністю класифікації 92% та інтегровано модуля генерації теплових карт grad-cam. новизна полягає у комплексному поєднанні високої точності розпізнавання з автоматичною генерацією звітів у форматах pdf та машиннозчитуваному json згідно з принципом прозорості штучного інтелекту.
  • Ескіз
    Тип елементу:Документ,
    Розробка нейромережевої системи детекції дорожніх знаків на базі архітектур yolov8 та fastvit
    Москалець, Максима Анатолійовича
     (2026, Харків : Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна)
    Проблема, яка вирішується в роботі, полягає у забезпеченні високої точності локалізації дрібних об’єктів та стабільної швидкості інференсу в складних реальних умовах (змінне освітлення, погодні фактори, часткові перекриття) шляхом використання моделей глибокого навчання. Область застосування – інтелектуальні транспортні системи, автономний транспорт, розробка систем допомоги водієві (ADAS) та автоматизований моніторинг дорожньої інфраструктури.
  • Ескіз
    Тип елементу:Документ,
    Проєктування та розробка програмного додатку для удосконалення банку тестових завдань навчального курсу “Бази даних”
    Шевченко, Єлизавета Юріївна
     (2026, Харків : Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна)
    Результатом роботи є програмний додаток з трирівневою клієнт-серверною архітектурою, що автоматизує психометричний аналіз банку тестових завдань на основі показників CTT та параметрів 2PL-моделі IRT, моделює структуру знань студентів засобами KST та формує інтегральний показник якості Fi. Новизна полягає в інтеграції психометричного та когнітивного аналізу в єдиному інструменті з підтримкою AI-генерації замінних завдань із довідником верифікованих фактів предметної галузі. Результати роботи рекомендовано використовувати у закладах вищої освіти, навчальних центрах та системах електронного тестування для об'єктивної оцінки якості банків тестових завдань, а також під час розробки та оптимізації тестів у професійній атестації та сертифікації.