Кафедра інформаційних систем та мереж
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/62340
Browse
14 results
Search Results
Item Інтелектуальна система надання консультацій по формування раціону харчування(Національний університет "Львівська політехніка", 2021) Макар, Ольга Михайлівна; Makar, Olha Mykhailivna; Василюк, Андрій Степанович; Національний університет "Львівська політехніка"Важливе місце для кожної людини посідає раціон збалансованого харчування. Проте, теперішній доволі швидкий ритм життя досить обмежує час, який можна було б виділити на формування чи планування свого раціону. В результаті чого все більше і більше людей страждають на захворювання, що майже безпосередньо пов’язані та спричинені шкідливими та нездоровими звичками харчування, серед захворювань найчастіше це: ожиріння, серцеві захворювання, інсульт, рак, цукровий діабет тощо. Людина повинна харчуватися так, щоб їжа була збалансованою та використовувалися лише правильні продукти, які мають бути підібрані з урахуванням даних про фізичне самопочуття, викликання алергічних реакцій на продукти та фізіологічні потреби у речовинах. Але як правильно зробити вибір на користь тих чи інших продуктів? Поміж нинішнім активним способом життя та великої кількості роботи доволі важко самостійно сформувати раціон харчування, закупити необхідні продукти, приготувати корисні страви, а найголовніше правильно розрахувати калорії в їжі, білки, жири та вуглеводи. Безумовно, якщо людина прагне бути здоровою, то вона знайде на це час. Відсутність інформації про поживну складову страви є одним із факторів у потребності отримання належних рекомендацій щодо раціону харчування. Однак більшість веб-ресурсів не приділяють потрібної уваги цій потребі, тим самим змушуючи відвідувачів відмовитися від їх використання. На ринку існують багато систем які пропонують надати рекомендації щодо раціону харчування. Тому було проаналізовано вже існуючі на просторах Інтернету програмні рішення. Серед описаних програмних продуктів багато корисних та функціональних, проте розроблювана система повинна реалізувати та містити всі найкращі практики, так на основі аналізу недоліків існуючих систем було сформовано список критеріїв, відповідно до яких є сенс розробити програмний продукт. З огляду на те, актуальною задачею є створення інтелектуальної інформаційної системи надання консультацій по формуванні раціону харчування. Під час проведення системного аналізу побудовано дерево цілей. Здійснено проектування системи з використанням об’єктно-орієнтованого підходу, результатом якого стала побудова множини діаграм: діаграма прецедентів на якій показано можливі варіанти використання програми, діаграма класів, яка показує структуру проекту у вигляді методів, змінних та модулів, діаграму станів яка показує основні стани системи та перехід між ними, діаграму послідовності на якій видно процеси що відбуваються в конкретний проміжок часу, діаграму компонентів на якій показано взаємозв’язок та управління між інтерфейсами в системі. Створено ієрархію задач для детального відображення ієрархічної структури проекту у деревовидній формі. Для конструювання програмного забезпечення було обрано середовище розробки мессенджер Telegram, як клієнт для розміщення чат-бота, мовою програмування було обрано JavaScript, Node-RED було обрано інструментом для візуального програмування потоком даних, далі вибір впав на програмну платформу із відкритим кодом – Node.js, та базу даних було обрано PostgreSQL [3]. Подана детальна інформація про розроблений програмний продукт – чат-бот, описано основні характеристики, особливості програми та інформацію щодо функціональних обмежень програми. У ході аналізу отриманих результатів було описано та детально показано на прикладі загальний функціонал програмного продукту. Головна ціль реалізації даної інтелектуальної системи полягає у індивідуальному підбору раціону на основі вказаних користувачем персональних даних відносно його потреб чи просто ґрунтуючись на простоті і смакових якостях користувача. Програма сама проводить розрахунок потрібних калорій на основі метрик, а вже потім розбиває прийоми їжі на весь день. Тому за допомогою великого інвентарю даної системи надається можливість автоматично підібрати раціон, досить лише вибрати найбільш підходящу мету та ввести біометричні дані (вага зріст, бажаний результат в плані набору чи схуднення, потреби у речовинах і т.д.). Метою цього продукту є створення чат-бота для користувачів популярної програми для обміну повідомленнями Telegram. Це дуже практично для людей, оскільки для завантаження інших програм не потрібна пам’ять їхнього телефону, і воно завжди буде у них під рукою. Ще одна перевага цього дизайну полягає в тому, що він не вимагає від користувачів зберігати посилання на веб-сайти, і він завжди буде легко отримати доступ. В свою чергу, чат-бот також є практичним варіантом, адже він надає змогу зберігати всю історію, а також і всю інформацію надану двома сторонами: і користувачем, і ботом. Ця можливість дозволяє в будь-який момент зайти в бот та переглянути все, що бот колись пропонував і знайти те що потрібно, а не зберігати і тримати у своїй пам'яті. Об’єкт дослідження - процес автоматизованого формування рекомендацій щодо коригування індивідуального щоденного раціону людини. Предмет дослідження – є програмні засоби для підтримки та супроводу процесу пошуку рецептів страв та отримання рекомендацій щодо збалансування харчування користувачів. Практичне значення одержаних результатів – користувачі отримають можливість користуватися запроектованими програмним продуктом для отримання рекомендацій щодо раціону харчування на основі їх потреб чи уподобань та перегляду детальної інформації (вміст поживних речовин, калорійність тощо) щодо того чи іншого вибраного рецепту із загальної бази рецептів, можливість поставити відповідні оцінки чи добавляти до збережень. Об’єкт дослідження - процес автоматизованого формування рекомендацій щодо коригування індивідуального щоденного раціону людини. Предмет дослідження – є програмні засоби для підтримки та супроводу процесу пошуку рецептів страв та отримання рекомендацій щодо збалансування харчування користувачів. Мета і задачі дослідження – полягає у розробці інтелектуальної системи супроводу яка б надавала рекомендації щодо раціону харчування на основі потреб користувача чи вподобань; надавала б детальну інформацію щодо вмісту поживних речовин, калорійність та інше того чи іншого вибраного рецепту із загальної бази рецептів; надавала б можливість оцінювати та зберігати рецепти. Практичне значення одержаних результатів – користувачі отримають можливість користуватися запроектованими програмним продуктом для отримання рекомендацій щодо раціону харчування на основі їх потреб чи уподобань та перегляду детальної інформації (вміст поживних речовин, калорійність тощо) щодо того чи іншого вибраного рецепту із загальної бази рецептів, можливість поставити відповідні оцінки чи добавляти до збережень.Item Інтелектуальна інформаційна система формування гардеробу(Національний університет "Львівська політехніка", 2020) Сем'янчук, Софія Олегівна; Semianchuk, Sofiia Olehivna; Шестакевич, Тетяна Валеріївна; Національний університет "Львівська політехніка"Сем’янчук С.О., Шестакевич Т.В. (керівник). Інтелектуальна інформаційна система формування гардеробу. Магістерська кваліфікаційна робота. – Національний університет «Львівська політехніка», Львів, 2021. Розширена анотація. Для сучасності характерним є швидкий розвиток методів та засобів отримання, обробки, передачі та розпізнавання великих потоків інформації в реальному часі з необхідною точністю та продуктивністю. При цьому значна увага приділяється обробці зображень, адже саме вони є носієм найбільшого об’єму інформації, яка може бути використана в різних галузях діяльності людини. Саме тому зростає актуальність розробки систем, моделей, методів та засобів обробки зображень, які давали б можливість автоматизації та підвищення точності і швидкодії вказаних процесів [1]. Штучні нейронні мережі – це математичні модель функціонування традиційних для живих організмів нейронних мереж, які представляють собою мережі нервові клітини. Як і в біологічному аналогу, в штучних нейронних мережах основним елементом виступають нейрони, з’єднані між собою і утворюють шари, кількість яких є різному в залежності від складності нейронної мережі. Сьогодні створюються мережі, які успішно розпізнають символи на папері і банківських картках, підписи на офіційних документах і тому подібне. Ці функції дозволяють істотно полегшити працю людини, а також збільшити надійність і точність різноманітних робочих процесів за рахунок відсутності можливості допущення помилки через людський фактор. Нейронні мережі вимогливі до розміру та якості наповнення даних, на якому вони будуть навчатися. Датасети можна завантажити з відкритих джерел або зібрати самостійно [2]. Дана магістерська робота спрямована на використання нейронної мережі для розпізнавання елементів одягу на зображенні, як інтелектуальної складової у процесі формування гардеробу. У даний час в індустрії мод існує поняття «раціональний гардероб» – мінімальний набір взаємозамінних речей, які складають максимальну кількість варіантів комплектації їх один з одним [3]. Кожного дня людина витрачає немалу кількість часу для процесу підбору одягу та створення образів, які б слідували модним тенденціями. Базуючись на вище сказаній інформації автоматизація даного процесу з додаванням інтелектуального компоненту є актуальним рішенням. Об’єкт дослідження – це процес застосування інтелектуальних систем для формування гардеробу, що включає наступні етапи: створення, модифікація структури гардеробу, ідентифікація елементів та автоматичне формування образів з врахуванням аналізу різних критеріїв. Предмет дослідження – це інтелектуальна інформаційна система формування гардеробу, яка дає можливість швидко оцифрувати ваш гардероб, створювати образи на кожен день та підібрати вам речі з урахуванням ваших уподобань, модних тенденцій і погоди. Мета дослідження: створення інтелектуальної інформаційної системи, яка зможе вирішити проблему з формуванням образів на кожен день, зможе концептуалізувати ваш гардероб та перенести його у мобільний телефон кожного, дозволить, не виходячи з дому, слідкувати за тенденціями моди, та шукати майбутні покупки елементів одягу, попередньо дозволивши їх скомбінувати з іншими елементами. Під час створення даної системи були розглянуті і проаналізовані основні проблеми пов’язані з формуванням гардеробу. Здійснення аналізу існуючих програмних застосунків та виділення їхніх переваг і недоліків допомогло виділити основні вимоги до системи. Важливим етапом розробки було проведення аналізу системи, її розкладення та з’ясування бізнес-процесів. За допомогою дерева цілей було виділено генеральну мету, підцілі різних рівнів та компоненти системи. Результати були показано і пояcнено за допомогою об’єктів нотації UML, а саме діаграми класів, діаграми компонентів, діаграми варіантів використання, діаграми станів, діаграми розгортання та діграми послідовностей. Інтелектуальна складова – згорткова нейронна мережа була створена у декілька етапів: 1. Збір та підготовка даних. 2. Вибір топології. 3. Підбір характеристик. 4. Підбір параметрів навчання. 5. Навчання. 6. Перевірка якості навчання. 7. Корегування. 8. Вербалізація. Оскільки дана система є представлена у вигляді мобільного додатку, було обрано мову програмування Python. Для складних математичних обчислень та побудови нейрона і його зв’язків було використано бібліотеку NumPy – популярну і потужну обчислювану бібіліотеку. Для реалізації UI частини було обрано фреймворк Kivy та бібіліотеку KivyMD (набір віджетів для кросплатформної розробки на Python в стилі Material Design). База даних була створена за допомогою SQLite - полегшена реляційна система керування базами даних. Розроблена інтелектуальна інформаційна система формування гардеробу відповідає основним вимогам та потребам користувачів. Підтвердження концепції системи із закінченим життєвим циклом розробки ІТ-проектів є результатом цього магістерського кваліфікаційного проекту.Item Інтелектуальна інформаційна система відстеження транспортних засобів у реальному часі(Національний університет "Львівська політехніка", 2020) Гусак, Віталій Богданович; Husak, Vitalii Bohdanovych; Висоцька, Вікторія Анатоліївна; Національний університет "Львівська політехніка"Гусак В.Б., Висоцька В.А. (керівник). Інтелектуальна інформаційна система відстеження транспортних засобів у реальному часі. Магістерська кваліфікаційна робота. - Національний університет «Львівська політехніка», Львів, 2021. Розширена анотація. Ця магістерська кваліфікаційна робота присвячена розробці інтелектуальної інформаційної системи для відстеження автомобілів у реальному часі за допомогою платформи потокового передавання подій для досягнення високої продуктивності. Вона забезпечує вивчення та практичне використання обробки даних у режимі реального часу у великих обсягах, створення стійкого до помилок та доступного сервісу. Головною метою було проєктування та створення системи, щоб дозволити її користувачам працювати, спостерігати, відстежувати транспортні засоби в режимі реального часу. Система відстеження в реальному часі дозволяє ідентифікувати та відстежувати місцеперебування об’єктів або людей у режимі реального часу. Вона використовується скрізь у транспорті та логістиці в різних галузях. Постмодерністська система відстеження вимагає відкритої архітектури та високої масштабованості. Ідеальна система місцеперебування в реальному часі може точно знаходити, відстежувати та управляти активами, інвентарем чи людьми та допомагати компаніям приймати обґрунтовані рішення на основі зібраних даних про місцеперебування. Системи відстеження транспортних засобів широко використовуються у всьому світі. Компоненти бувають різних форм і форм, але більшість використовують технології GPS та послуги GSM. Новіші системи відстеження автомобілів також використовують найновішу технологію NB-IoT, яка може забезпечити низьке споживання енергії та оптимізовані швидкості передачі даних. Крім того, ці системи можуть також мати системи передачі даних короткого діапазону, такі як WiFi. Хоча більшість із них пропонують відстеження в режимі реального часу, інші записують дані в режимі реального часу і зберігають їх для читання, подібним чином, як реєстратори даних. Такі системи, як ці, відстежують і дозволяють звітувати після розв’язання певних моментів. Методами дослідження є аналіз та порівняння методів використання потоку GPS даних транспортних засобів у транспортуванні, побудова та побудова програми, інтегрованої з певними сторонніми службами та платформами. Однією з цілей було забезпечити відсутність простоїв, можливість обробки великого обсягу даних, покращити масштабованість тощо. Серверна частина системи, яка обробляє вхідні дані, була побудована з використанням мови програмування Java та фреймворку Spring Boot, а також як платформа потокового передавання подій була обрана Kafka. Для зберігання та обробки всіх даних використовувався Hibernate як база даних ORM. На стороні клієнта були обрані сторонні бібліотеки React для взаємодії з клієнтом та відображення даних GPS та інформації про транспортний засіб на карті. Під час розробки IntelliJ IDEA використовувався як IDE. Об’єктом дослідження є механізми інтеграції та функціональність GPS даних у взаємодії з потоком подій у реальному часі. Предметом досліджень є процеси розробки, інтеграції, взаємодії інформаційних систем із GPS даними. Метою дослідження є демонстрація та аналіз функціональних можливостей системи відстеження транспортних засобів у реальному часі, яка може витримувати високі навантаження. Були розглянуті основні проблеми обробки даних GPS. Визначено основні переваги та недоліки створеної системи. Під час впровадження було проаналізовано небагато служб, які мають подібні функціональні можливості, переваги та недоліки. В процесі аналізу сама система була проаналізована "як є", що означає зовнішнє середовище та систему. Система була розкладена і з'ясовано бізнес-процеси, що все було показано за допомогою об'єктів нотації (UML). Розроблена система охоплює всі основні потреби своїх користувачів, щоб вони могли відстежувати транспортні засоби в режимі реального часу за допомогою вебпереглядача. Підтвердження концепції системи із закінченим життєвим циклом розробки ІТ-проєктів є результатом цієї магістерської кваліфікаційної роботи.Item Інтелектуальна система побудови векторних діаграм електричних кіл(Національний університет "Львівська політехніка", 2023) Оніщенко, Євгеній Віталійович; Onishchenko, Yevhenii Vitaliiovych; Досин, Дмитро Григорович; Національний університет "Львівська політехніка"Темою магістерської кваліфікаційної роботи є розробка інтелектуальної системи побудови векторних діаграм електричних кіл. Векторні діаграми [1] є інструментом аналізу фазових характеристик системи, зокрема в галузі енергетики. Вони створені для зображення таких параметрів як струм, напруга, потужність у графічній формі. Кут та довжина векторів відображають фазові та амплітудні характеристики цих величин. Мета і задачі дослідження. Метою даної роботи є визначення вимог та створення конкурентоспроможного автоматизованого засобу побудови векторних діаграм електричних кіл, де інженер енергетичної галузі буде докладати мінімум зусиль щоб отримати готову діаграму. Можливості розробленої системи включають, але не обмежуються такими функціями: • Можливість розпізнавання елементів електричного кола на малюнку (схемі). Це дозволяє не вносити кожен елемент вручну при введені вхідних даних у систему, а лише їхні значення електричних параметрів. • Розпізнавання розміщення та з’єднання електричних елементів у схемі. Це значно спрощує обрахунки загальної напруги та струму електричного кола, адже кількість елементів системи та значення кожного з них не має значення якщо алгоритм такого розпізнавання працює правильно. Об’єктом дослідження є методи штучного інтелекту у технологіях проектування в енергетичній галузі. Предметом дослідження є методи та засоби реалізації інтелектуальної системи побудови векторних діаграм. Інтелектуальна система побудови векторних діаграм електричних кіл – це багатокомпонентна система, створена для автоматизації процесу побудови векторних діаграм для схеми електричного кола, яка може бути представлена рисунком від руки. Порівнюючи різні типи систем методом аналізу ієрархій обрано систему на основі моделей машинного навчання для виконання цього завдання. В основу такої системи покладено використання готових моделей машинного навчання для розпізнавання елементів електричних схем та автоматичної побудови векторних діаграм. Спеціалізованих програмних засобів для автоматизації побудови векторних діаграм не існує, тому дана магістерська робота є унікальною. Проведено дослідження існуючих методів використання штучного інтелекту для розпізнавання об'єктів на зображенні, зокрема порівняння декількох фреймворків для тренування моделей штучного інтелекту, і в результаті обрано засоби PyTorch [2] та YOLOv5 [3, 4] для створення власної системи, які були інтегровані в існуючий проєкт як окрема його частина. Робота розділена на дві частини: побудова діаграм і розпізнавання об'єктів на зображеннях. Концептуальна модель системи включає в себе різні елементи, такі як модуль розпізнавання, який відповідає за розпізнавання об'єктів електричного кола на зображенні та збереження результатів; користувацький інтерфейс, що дозволяє вводити дані, вибирати параметри та переглядати діаграми; модуль обробки даних, який аналізує та обчислює параметри для побудови векторних діаграм, серед інших. Система розпізнає елементи на схемі, що якраз і є метою використання штучного інтелекту, такі як резистори, діоди, котушки індуктивності, джерела напруги, конденсатори. З’єднання між елементами визначається теж автоматично. Це зроблено як за допомогою штучного інтелекту, так і власноруч продуманих алгоритмів. Параметри кожного елемента задаються користувачем. Знаючи цю інформацію можна провести обрахунок загальних електричних складових кола – струму та напруги і побудувати векторну діаграму. Система створена таким чином, щоб бути відкритою до збільшення своїх функціональних можливостей. Архітектура системи побудована на підході MVC, що дозволяє ефективно розділити логічні складові. Також використовуються інші шаблони розробки програмного забезпечення, такі як Спостерігач, Одинак, Фабрика, для забезпечення більшої стабільності та ефективності системи. Процес навчання моделі YOLO включав в себе використання 154 зображень електричних схем [5] для досягнення високої точності та надійності розпізнавання об'єктів. Точність розпізнавання об’єктів становить 98%. Проект розроблено з використанням мов програмування C++ та Python, інтегрованих з фреймворками QT [6], QCustomPlot, PyTorch та моделлю YOLOv5. Результатом є створення інтерфейсу користувача, здатного взаємодіяти з користувачем та забезпечувати зручний доступ до функціоналу системи. Можливість побудови векторних діаграм для трьох фаз на одному графіку підвищує універсальність та корисність системи для інженерних потреб. Проект також має перспективи розвитку, включаючи розпізнавання більшої кількості елементів, обрахунок струму та напруги для складних електричних кіл та побудову складних векторних діаграм.Item Інтелектуальна інформаційна система виявлення плагіату в текстах з інформаційних технологій(Національний університет "Львівська політехніка", 2022) Геряк, Юрій Миколайович; Heriak, Yurii Mykolaiovych; Берко, Андрій Юліанович; Національний університет "Львівська політехніка"В сучасному інформаційному світі, де зростає кількість текстів, що публікуються в мережі Інтернет, зростає і ймовірність того, що деякі з цих текстів можуть містити плагіат. Поняття «плагіат» описується у науковій літературі наступними визначеннями: - «оприлюднення (опублікування) повністю або частково чужого твору під іменем особи, яка не є автором цього твору» [1]; - «привласнення авторства на чужий твір науки, літератури, мистецтва або на чуже відкриття, винахід чи раціоналізаторську пропозицію, а також використання у своїх працях чужого твору без посилання на автора»[2, 365-372]; - «вид порушення прав автора або винахідника, що полягає у незаконному використанні під своїм ім’ям чужого твору (наукового, літературного, музичного) або винаходу, раціоналізаторської пропозиції (повністю або частково) без вказівки джерела запозичення...» [3, 601]; До поняття плагіат також можна віднести неправомірні дії з примусом до співавторства[4]. Основна проблема полягає в тому, що плагіат стає все більш поширеним явищем, і він може мати негативний вплив на різні аспекти життя, включаючи науку, бізнес і освіту. При цьому виявлення плагіату залишається складною задачею, особливо якщо він маскується під авторський текст або відбувається в багатоавторних текстах. Розвиток інформаційних технологій надає можливості для розробки інтелектуальних інформаційних систем, які здатні виявляти плагіат у текстах шляхом порівняння їх з базою даних із відомими текстами. Такі системи можуть допомогти уникнути плагіату та зберегти авторські права на інтелектуальну власність. Однак, розробка такої системи є складною задачею, і потребує використання різноманітних методів машинного навчання, обробки природньої мови та інших сучасних інформаційних технологій. Об’єкт дослідження. Об’єктом дослідження можна виділити процес виявлення плагіату в текстах з інформаційних технологій та самі інформаційні тексти, які можуть містити елементи плагіату. Предмет дослідження. В свою чергу, предметом дослідження є інтелектуальна інформаційна система виявлення плагіату в текстах з інформаційних технологій, використовуючи засоби та методи машинного навчання. Мета дослідження. Метою дослідження є розробка та реалізація інтелектуальної інформаційної системи для виявлення плагіату в текстах з інформаційних технологій. Для досягнення мети необхідно вирішити наступні завдання: 1. Аналіз існуючих методів та підходів до виявлення плагіату в текстах з використанням інформаційних технологій. 2. Розробка алгоритмів та моделей машинного навчання для виявлення плагіату в текстах з інформаційних технологій. 3. Розробка та імплементація програмного забезпечення для побудови інтелектуальної інформаційної системи. 4. Експериментальне дослідження розробленої системи та порівняння її ефективності з існуючими методами виявлення плагіату. 5. Аналіз результатів дослідження та формулювання висновків щодо можливості використання розробленої системи в практичній діяльності для контролю за оригінальністю текстів у сфері інформаційних технологій. Аналіз певної кількості наукових статей та досліджень показав, що проблема виявлення плагіату є важливою в сучасному світі і вимагає постійної уваги та розробки нових методів та алгоритмів для її вирішення, а застосування машинного навчання для виявлення плагіату є актуальною та перспективною темою досліджень. У роботі розглянуто різні методи виявлення плагіату, включаючи метод векторного порівняння, який ґрунтується на використанні векторних представлень слів. Було проведено аналіз переваг та недоліків програмних та системних засобів вирішення проблеми та обрано мови програмування реалізації системи, набір допоміжних інструментів, інструмент автоматизованої збірки проектів, сервер розгортання. Для реалізації інтелектуальної складової системи використовується мова програмування Python, а також бібліотеки машинного навчання, зокрема Pandas, Flask та scikit-learn. Розроблена система здатна працювати з текстами різної довжини та форматування, що дозволяє застосовувати її у багатьох галузях, де важлива автентичність текстів. Результати дослідження свідчать про можливість використання даної системи для підвищення репутації авторів та видавництв, які дотримуються правил інтелектуальної власності. Основні завдання роботи полягали у вивченні теорії плагіату та методів його виявлення, виборі оптимального методу виявлення плагіату для застосування у розробленій системі, розробці імплементації алгоритму методу векторного порівняння та створенні інтерфейсу взаємодії з користувачем. Розроблена система може забезпечити ефективний та точний пошук плагіату в текстах з інформаційних технологій, що дозволить забезпечити більш високу якість контролю за оригінальністю текстів.Item Інформаційна система аналізу впливу погоди на здоров’я людей(Національний університет "Львівська політехніка", 2022) Правак, Любомир Васильович; Pravak, Lyubomyr Vasylovych; Демків, Любомир Ігорович; Національний університет "Львівська політехніка"Згідно з різними дослідженнями, екстремальні погодні явища мають більший вплив на людей, ніж звичайні метеорологічні умови. Доктор Д. М. Дрісколл з університету Вісконсина провів ряд досліджень, щоб встановити зв'язок між погодними умовами в різні місяці року і щоденною смертністю в десяти містах. Його дослідження виявили, що значні зміни в температурі, точці роси та тиску пов'язані зі збільшенням щоденної смертності [1]. Додатковим фактором впливу він відзначив спекотну і вологу погоду та високий рівень забруднюючих речовин у повітрі. Додатково проведені дослідження свідчать, що сезонні зміни погоди мають значно більший вплив на смертність, ніж екстремальні погодні явища [2]. Згідно результатів основними факторами збільшення смертності були хвилі спеки та холоду. За даними Національного управління океанічних і атмосферних досліджень, у 1980 році в США виділили 1327 смертей, пов'язаних з хвилею спеки. Міністерство торгівлі США зазначає, що лише в штаті Міссурі у 1980 році понад 25% випадків надмірної смертності були пов'язані з хвилею спеки. Значна смертність під час хвилі спеки — не щось нове, наприклад, у червні та липні 1963 року в ряді східних штатів США було зафіксовано понад 4600 смертей на годину [3]. Погодні умови впливають не лише на смертність, а й на загальний стан здоров'я людей. Цей вплив включає в себе різноманітні хвороби, короткочасні зміни настрою та поведінки. Серед найпоширеніших захворювань, що піддаються погодному впливу, можна відзначити грип, астму, менінгіт, тепловий удар, серцево-судинні захворювання та алергію [4]. Наприклад, грип найчастіше поширюється взимку через низькі температури, тоді як погодні фактори, такі як висока вологість та спека, можуть спричиняти симптоми та приступи астми у вразливих осіб. Менінгіт частіше розповсюджується в тропічних регіонах під час сухого сезону через подразнення носових ходів частинками пилу та піску у повітрі. Екстремально низькі та високі температури, а також коливання барометричного тиску, є безпосередніми факторами, що сприяють збільшенню ризику серцевих нападів та загострення інших хронічних захворювань серця та судин [5]. Системи попередження про вплив погоди на здоров'я людей пройшли значний еволюційний шлях. Початково, спеціальні метеорологічні газети були однією з перших форм таких систем, які надавали опис можливих екстремальних погодних явищ. З розвитком нових технологій, метеорологічні сайти в Інтернеті стали наступним кроком еволюції таких систем. Завдяки прогресу, збільшилась кількість можливих застосувань метеорологічних даних для аналізу впливу погоди на здоров'я. Зокрема, застосування штучного інтелекту та методів аналізу великих обсягів даних дозволяє поліпшити прогнозування та аналіз погоди, що сприяє більш ефективному плануванню та підготовці до змінливих погодних умов. Актуальність теми. У кожному новому десятилітті з'являється ряд нових можливостей, методів та технологій, які дозволяють проводити більш детальний аналіз погодних умов, тому ігнорування впливу погоди на різні аспекти людського життя стає все більш неприпустимим. Це може мати серйозні довгострокові наслідки для здоров'я широких верств населення. Об’єкт дослідження — Вплив погоди на здоров’я людей. Предмет дослідження — Способи дослідження впливу погоди на здоров’я людей. Можливості використання сучасних технологій для аналізу тенденцій впливу погодних умов на здоров’я. Ресурси і можливості для розробки інформаційної системи, яка б могла зменшувати або запобігти шкоді здоров’ю. Мета і задачі дослідження: Мета полягає у створенні інформаційної системи, яка не лише дозволить користувачам швидко і просто отримувати прогноз погоди, але також зможе сповістити їх про екстремальні метеорологічні умови та надати рекомендації щодо заходів, які можна вжити для запобігання шкоди здоров'ю. Наукова новизна одержаних результатів. У мобільний застосунок вбудовано чат-бот зі штучним інтелектом ChatGpt, що забезпечує ефективнішу роботу застосунку з зменшення негативного впливу погоди на здоров’я. Однією з функцій чат-боту є надання підтримки і порад у разі настання небезпечних погодних явищ. Мовна модель штучного інтелекту ChatGPT може використовуватись для надання інформації користувачеві системи про вплив на здоров’я різних погодних умов, таких як сильна спека, холод, сильний вітер, забруднення повітря та інші фактори навколишнього середовища. Також чат бот може порекомендувати способи нівелювання негативних ефектів погоди на здоров’я. Наприклад, ChatGpt може запропонувати способи захисту від ризиків для здоров’я, пов’язаних із погодою, як-от носіння відповідного одягу, використання сонцезахисного крему, зволоження та пошук притулку під час екстремальних погодних явищ.Item Інформаційна система для розвитку територіальної громади на прикладі с.Старе Село(Національний університет "Львівська політехніка", 2022) Кулявець, Андрій Михайлович; Kuliavets, Andrii Mykhailovych; Демків, Любомир Ігорович; Національний університет "Львівська політехніка"Розвиток сільських територій є важливою складовою економічного та соціального розвитку будь-якої країни. Одним із ключових інструментів у забезпеченні ефективного розвитку сільських територій є використання інформаційних технологій. У цьому контексті, важливо дослідити можливості використання інформаційних технологій у розвитку села та оцінити їх вплив на сталість та конкурентоспроможність сільського господарства [1]. Інформаційні технології можуть відігравати ключову роль у розвитку територіальних громад, забезпечуючи доступ до цифрової інфраструктури, що дозволяє покращити якість комунікації між громадянами, бізнесом та органами влади. У даній магістерській кваліфікаційній роботі описано процес розробки інформаційної системи розвитку територіальної громади та наведено позитивні ефекти від впровадження системи. Одним з основних напрямків розвитку це відкритість та вільний доступ до інформації громади. Створення інформаційної системи, де кожен мешканець села буде мати доступ до інформації про своє село, зібраної в одному конкретному застосунку, може стати одним зі способів підвищення рівня розвитку с. Старе Село та загалом територіальної громади. Це може допомогти забезпечити доступ до цифрової інфраструктури, підвищити рівень інформованості жителів про різноманітні події та ініціативи, що відбуваються на території громади, залучити увагу до туристичного потенціалу села, тощо. Відкриті дані можуть сприяти зміцненню спільноти та забезпечити підтримку громадських ініціатив, проектів та програм, забезпечуючи звітування про витрати, розвиток інфраструктури та результативність заходів. Інтернет та мережі зв'язку можуть також допомогти у забезпеченні доступу до онлайн-освіти та інформації, що дозволяє громадам збільшувати свою кваліфікацію та здійснювати саморозвиток. Це може бути здійснено через можливість розміщення інформації про проекти та ініціативи на веб-сайті та залучення громадської уваги до них [2]. Крім того, інформаційні технології можуть допомогти в забезпеченні доступу до офіційних документів та інформації про рішення органів влади. Це забезпечує прозорість та відкритість у діяльності органів влади, що зменшує ризик корупції та підвищує рівень довіри до держави [3]. Метою магістерської кваліфікаційної роботи є аналіз впливу інформаційних технологій на розвиток сіл територіальних громад та розробка інформаційної системи, яка б дозволила проводити ознайомлення мешканців села з актуальними новинами та встановлювати зв’язок громади та влади села, а також розвивати туристичну сферу Старого Села шляхом популяризації визначних пам’яток та надання інформації гостям села про актуальні події та заходи. Об’єкт дослідження. Процес інформування мешканців та гостів села про актуальні новини та події. Процес комунікації сільської влади та громадян. Предмет дослідження. Реалізація єдиного та актуального джерела інформації для мешканців Старого Села. За структурою магістерська кваліфікаційна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, поділених на підрозділи, висновків до кожного з розділів, загальних висновків, списку використаних літературних джерел та додатків. У першому розділі проведено аналіз літературних джерел за тематикою роботи. Досліджено вплив, який здійснюють інформаційні технології на розвиток територіальних громад та покращення якості життя громадян. Проведено дослідження відомих систем аналогів українських територіальних громад: Андрушківська громада Житомирської області, Смідинська громада Волинської області та Бабинська громада Рівненської області. На основі даного дослідження здійснено порівняльний аналіз цих систем та виділено їх сильні та слабкі сторони. В другому розділі проведено системний аналіз об’єкта дослідження. Сформовано генеральну мету та спроектовано дерево цілей. За допомогою методу аналізу ієрархій проведено оцінку альтернатив за встановленими критеріями та обрано ту альтернативу, яка найефективніше дозволить досягнути основної цілі. Для розроблюваної системи побудовано наступні діаграми в нотації UML: діаграма варіантів використання, діаграма класів, діаграма послідовності, діаграма станів та діаграма діяльності. Також було сформовано множину вимог до системи для конкретизації методів, засобів та етапів розробки. У третьому розділі проведено вибір методології за якою здійснюватиметься розробка інформаційної системи та наведено її основні принципи та правила. Здійснено вибір засобів, які необхідні для створення інформаційної системи для розвитку територіальної громади на прикладі с. Старе Село. У четвертому розділі магістерської кваліфікаційної роботи описано практичну реалізацію завдання. Відповідно о стандарту ГОСТ 19.402-78 «Опис програми» здійснено описання функціонального призначення, логічної структури інформаційної системи, її бази даних та визначено вимоги до апаратної складової системи.Item Інтелектуальна система дослідження громадської думки на основі аналізу україномовних твітів(Національний університет "Львівська політехніка", 2022) Прокіпчук, Олег Анатолійович; Prokipchuk, Oleh Anatoliiovych; Висоцька, Вікторія Анатоліївна; Національний університет "Львівська політехніка"Збір, добування та обробка даних про громадську думку є важливою складовою процесу прийняття рішень у різних сферах, таких як політика, бізнес та соціальні питання. Для кожної із зацікавлених сторін важливо знати актуальний стан речей в країні для того, щоб приймати своєчасні, вигідні та правильні рішення. Основним джерелом даних про соціальну думку в Україні зараз слугують результати опитувань громадян він відповідних центрів. Такий спосіб дослідження громадської думки містить ряд недоліків: • Вартість: проведення звичних процесів збору громадської думки, якими займаються соціальні центри вимагають значної кількості ручної праці. Для кожної досліджуваної теми потрібно організовувати окремий ряд процесів, які потрібно фінансувати, що породжує необхідність в замовниках досліджень [1]; • Вразливість: надійність та достовірність результатів проведених досліджень напряму залежить від організації, що її проводить. Етапи збору, обробки та представлення даних повністю зосереджені у відповідних організаціях. У випадку коли соціальні організації керуються корисливими цілями, результати досліджень можуть бути спотворені, скориговані чи подані таким шляхом, який є вигідний зацікавленій особі [2-3]; • Недовготривалість: результати проведення конкретного опитування є актуальними лише протягом невеликого проміжку часу із моменту його проведення. Чим більша різниця в часі до дати проведення, тим більша різниця результатів із реальністю. Для того, щоб впоратись із наслідками зміни громадської думки, соціальні центри проводять повторювані дослідження у певних проміжках часу. Проте це призводить до додаткових витрат та ресурсів. Ці недоліки можуть бути вирішені автоматизацією процесів дослідження громадської думки. Неупередженість алгоритмів повинна усунути можливість коригування результатів на користь зацікавлених сторін, а повторюваність є одною із головних переваг автоматизованих систем, що дозволить постійно підтримувати актуальність даних. Об’єкт дослідження: процес автоматизації дослідження та обробки громадської думки. Предмет дослідження: засоби створення автоматичної системи дослідження громадської думки, що опирається на ресурси електронно-обчислювальних машин, працює в інтернет просторі та черпає дані дослідження із соціальних мереж. Мета дослідження: розробка системи, що дозволить автоматично збирати та компілювати громадську думку українців із соціальної мережі Twitter. Створення рішення, яке буде простим у використанні та стане хорошим та економічно вигідним доповненням до вже існуючих засобів та методів дослідження громадської думки в Україні. Система повинна регулярно проводити збір даних в Twitter, аналізувати їх та надавати в легкий та зручний доступ. В результаті проведення дослідження була розроблена система, що не є вразливою до обмежень, описаних вище. Система збирає публічні висловлювання громадян України в Twitter, обробляє їх та надає статистику громадської думки двох типів: • Статистика популярних тем в Україні, відображає теми, що найчастіше згадуються в соціальній мережі Twitter. • Статистика позитивних та негативних тем в Україні, що визначає теми із найбільшим позитивним та негативним емоційним забарвленням, вираженим у твітах користувачів з України. Ця система дозволить бізнесу, державним службовцям та приватним особам отримати уявлення про громадську думку без проведення дорогих опитувань або досліджень. Вона може бути використана для розуміння вподобань споживачів, політичних настроїв або для виявлення соціальних проблем, які потребують уваги. Основними користувачами системи можуть бути: медіа-організації, урядові організації, вільні дослідники та розробники інших систем. Ядром розробленої системи є пайплайн процесів, що виконується щоденно, та покриває увесь спектр робіт він збору даних до створення кінцевої статистики та використовує як звичайні, так й інтелектуальні алгоритми обробки даних. До пайплайну входять такі процеси, як збір твітів через Twitter API v2, фільтрація твітів, попередня обробка твітів із допомогою методів стемінгу та лематизації, обробка тексту регулярними виразами, векторизація отриманого тексту алгоритмами TF-IDF, Bag of Words, BERT та подальше групування за допомогою алгоритмів кластеризації K-Means, Agglomerative clustering, HDBSCAN та злиття кластерів між собою через злиття їхніх відбитків та обробка отриманих кластерів для отримання кінцевої статистики. Розроблена система базується на мікросервісній архітектурі [4], в якій кожен сервіс виконує певну частину роботи. Разом всі сервіси запускаються у вигляді Kubernetes кластера. Для відображення результатів дослідження, розроблений веб-сайт, що показує статистику громадської думки українців та оновлює її дані щоденно. Дослідження результатів розробленого пайплайну вказало на деякі фактори, котрі можна використати для збільшення ефективності системи. Розкрито особливості стемінгу та лематизації для української мови, та різну ефективність інструментів стемінгу для неї на основі оцінок OI (overstemming index) та UI (understemming index) [5]. Визначено скорочення вхідного словника за допомогою стемінгу на ~ 40% та за допомогою лематизації на ~ 33%. Знайдено комбінації методів векторизації та кластеризації тексту для різних цілей. BERT [6] та HDBSCAN [7] для точності результатів, TF-IDF та K-Means для швидкодії та ефективності. Знайдено методи порівняння тексту, що найбільше відповідають цілям системи. До них входять fuzz sort, fuzz set та levenshtein, для яких різниця між подібним та відмінним текстом становить більше 20%.Item Інформаційна система надання послуг в ресторанному бізнесі(Національний університет "Львівська політехніка", 2022) Гасій, Віталій Юрійович; Hasii, Vitalii Yuriiovych; Демків, Любомир Ігорович; Національний університет "Львівська політехніка"У наш час ресторанний бізнес є однією з перспективних галузей, які на даний час розвиваються. Більшість людей приходять до ресторану не тільки для того щоб посмакувати витонченими стравами, а й розслабитися, отримати задоволення від спілкування і просто відчути себе частиною суспільства [2]. Досягнення успіху у розвитку будь-якого бізнесу, у тому числі і ресторанного, залежить від безлічі факторів, одним з яких, в наш час, є використання інформаційних технологій. Сьогоднішній ресторан – це, насамперед, веселий і зручний спосіб провести час, один з головних елементів проведення дозвілля. Проведення даного процесу досить складна та вимагає: дотримання санітарних і технологічних норм, контролю за тоном і поведінкою персоналу, за обліковими процесом, аналізу транзакцій, обліку надходження продуктів, формування вартості страв і напівфабрикатів, процедур списання продуктів. Бажання автоматизації всіх цих процесів випливає, перш за все, з необхідності врахування великої кількості деталей. Зручність автоматизації процесів в закладах громадського харчування очевидна не тільки з точки зору «ведення справ», але і з позицій клієнтів, так як інформаційні системи дозволяють виконувати розрахунки з відвідувачами більш оперативно, забезпечити систему знижок для зареєстрованих клієнтів, здійснювати обслуговування на основі черг, забезпечити запропоноване меню усіма необхідними інгредієнтами та заощадити час. Також, намагаючись скоротити рівень затрат, ресторатори скорочували персонал: IT-фахівців, маркетологів, замдиректорів, кухарів і офіціантів. Були також значно сокрочені витрати на рекламу, що підштовхнуло ресторанний бізнес до більш активного використання соцмереж та спеціалізованих програм, зокрема, бронювання столиків через додатки [1]. Тому, з’являється потреба у розробці системи управління рестораном. В першому розділі було описано основні етапи розвитку наукової думки щодо даної предметної області, було здійснено аналітичний огляд літературних джерел, які стосуються інформаційних систем застосованих у сферах надання послуг, а особливо у закладах харчування таких як ресторани, здійснено оцінку впливу інформаційних технологій на сферу послуг, виконано аналіз та оцінка використання інформаційних технологій автоматизації в ресторанному бізнесі, а також аналіз останніх досліджень та публікацій. В другому розділі роботи проведено системний аналіз системи. Було визначено головні цілі розробки інформаційної системи шляхом здійснення побудови дерева цілей, визначено основні сутності даної предметної області, виконано UML моделювання системи за допомогою таких діаграм як: USE CASE, SEQUENCE, STATECHART, DEPLOYMENT, та структурне моделювання за допомогою стандарту IDEF1X, також було здійснено постановку та обґрунтування проблеми. У третьому розділі було здійснено вибір та обґрунтування методів та засобів розв’язання завдання. Було обрано такі методи і засоби, які були б найбільш зручними для реалізації інформаційної системи надання послуг в ресторанному бізнесі. Серед методів було обрано: системи масового обслуговування, архітектура клієнт-сервер, сховища даних; серед засобів було обрано: Microsoft SQL Server та Microsoft Access, мови програмування С++ та С#, платформа .NET, ADO.NET. В четвертому розділі було спроектовано базу даних визначено всі таблиці, атрибути їх обмеження, ключові поля та атрибути в яких дозволено нульові значення. Створено програмний продукт на основі проведеного системного аналізу предметної області. При створенні даного програмного продукту проведено верифікацію та валідацію, проведено аналіз помилок при застосуванні алгоритмів та їх виправлення, виявлення та усунення дефектів. Об’єкт дослідження – процеси аналізу діяльності та напрямів розвитку ресторану. Предмет дослідження – методи та засоби проектування і розробки інформаційної системи надання послуг в ресторанному бізнесі. Мета дослідження – розробка та подальше створення інформаційної системи надання послуг в ресторанному бізнесі, яка спрямована на скорочення затрат часу, заощадження людських та грошових ресурсів, а також для підвищення ефективності управління закладом харчування, прискорення швидкості і якості обслуговування гостей, мінімізація зловживань персоналу. Результати досліджень полягають у розробленні та апробації системи аналізу діяльності та напрямів розвитку ресторанного бізнесу для скорочення затрат часу, заощадження людських та грошових ресурсів, а також для підвищення ефективності управління закладом харчування, прискорення швидкості і якості обслуговування гостей, мінімізація зловживань персоналу.Item Інтелектуальна інформаційна система навчального центру(Національний університет "Львівська політехніка", 2022) Чущак, Ігор Мар'янович; Chushchak, Ihor Marianovych; Верес, Олег Михайлович; Національний університет "Львівська політехніка"Під фразою «функціонування навчального центру», розуміється те, що розроблювана система повинна полегшити взаємодію різного типу користувачів із навчальними/тренінговими центрами задля здобуття нових необхідних навичок. Як відомо, з сьогодення з кожним днем відкривається все нові та нові навчальні центри, які надають свої послуги з вивчення тої чи іншої здібності. В зв’зяку з настанням періоду пандемії, всі такі навчальні центри переносять свої заняття в онлайн режим і власне потреба вирішення такого типу питання виникає все більш і більш часто. В даній роботі проводиться аналітичний огляд літературних джерел, проводиться порівняння відомих засобів виконання, тобто так званих систем-аналогів; здійснюється перевірка на актуальність функціонування такого типу системи. Окрім цього, проводиться побудова дерева цілей, в якому чітко окреслюється загальна мета, а саме – оптимізація всіх процесів навчального центру. Крім того, не менш важливим кроком є опис вимог, який здійснюється в даній роботі за допомогою методології RUP для інтелектуальної інформаційної системи навчального центру. Також відбувається визначення категорії користувачів та побудова узагальненої моделі функціонування системи в навколишньому середовищі. Визначаються її функціональні вимоги до кожної категорії користувачів та відбувається побудова різного типу діаграм за вимогами UML. Проектується та розробляється у середовищі та інструменті проектування Rational Rose діаграма варіантів використання (Use case diagram), діаграма класів (Class diagram), діаграма кооперацій (Collaboration diagram), діаграма послідовності (Sequence diagram), діаграма діяльності (Activity diagram) та діаграма компонентів. Для розробки системи відбувається проведення аналізу можливих методів та програмних засобів для створення та розгортання системи. Обирається найоптимальніші методи для даного випадку, а саме метод синтезу програмного забезпечення та метод використання готових рішень, адже їхнє застосування надасть можливість розробити систему з нуля на необхідних компонентах та надасть можливість інтегрувати вже готову систему з інтелектуальною компонентою. Далі, здійснюється перерахунок можливі варіанти серед інтегрування готових інтелектуальних компонент, та обрано систему чатів з штучним інтелектом, адже це надасть можливість користувачам шукати відповіді на свої запитання не покидаючи системи та полегшити процес навчання для кожного з користувачів. Також одним із важливих факторів, що впливають на розвиток, є користувачі системи, вплив яких розглядається на систему та на її функціонування в цілому. Далі, проводячи підсумок на зібраній інформації та даних результатів – обирається необхідний інфтерфейс для розробки інтелектуальної інформаційної системи. Здійснюється дослідження сучасних методів і засобів розробки веб-сайтів та інформаційних систем, проаналізовується поняття інтелектуальної інформаційної системи, виявляються типи інформаційних систем, сфери застосування та використання інтелектуальних компонент в системах такого роду. Випускна кваліфікаційна робота є науково-практичним дослідженням з питанням розробки інтелектуальної інформаційної системи навчального центру. Метою дослідження кваліфікаційної випускної роботи виступає розроблення інтелектуальної інформаційної системи навчального центру засобами мови програмування Python і фреймворку Django, системи баз даних SQLite та чат-ботом з штучним інтелектом ChatGPT. Об’єкт дослідження – процес спрощення та підвищення якості навчання, котрий теж містить отримання, опрацювання та аналіз усіх необхідних даних для максимального ефективного процесу. Предмет дослідження – методологія, методи та технології розроблення інтелектуальної інформаційної системи навчального центру, які надають можливість максимально ефективно покращити ефективність процесу навчання. До ключових слів належать наступні: інтелектуальна інформаційна система навчального центру, інтелектуальна компонента, веб-сайт, користувач, студент, викладач, навчальний центр, курс, HTML, CSS, Python, Django, SQLite, ChatGPT.