EIRNUZP – Електронний інституційний репозитарій Національного університету «Запорізька політехніка»
Інституційний репозитарій Національного університету «Запорізька політехніка» – це електронний архів, що накопичує, систематизує, зберігає та забезпечує довготривалий відкритий доступ до електронних публікацій та електронних версій документів наукового та навчально-методичного призначення, авторами яких є співробітники, аспіранти, докторанти та студенти Національного університету «Запорізька політехніка».
Communities in DSpace
Select a community to browse its collections.
Recent Submissions
Інтелектуальна система оптимізації заряджання акумуляторів з урахуванням ризиків електропостачання
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2026) Дьячук, Тетяна Сергіївна; Diachuk, Tetiana S.
Програмовані логічні інтегральні схеми як енергоефективна основа сталої обчислювальної інфраструктури
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2026) Грушко, Світлана Сергіївна; Hrushko, Svitlana S.; Зеленьова, Ірина Яківна; Zeleneva, Irina Ya.; Голуб, Тетяна Василівна; Holub, Tetiana V.
Вебплатформа підтримки вибору товарів з елементами інтелектуального аналізу
(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Пальчик, Тарас Валерійович; Palchyk, Taras V.
UK: Робота орієнтована на підвищення ефективності пошуку та персоналізованого підбору товарів у цифровому середовищі. Функція рекомендаційного підбору товарів є важливою задачею у сфері інтелектуального пошуку. Основну увагу приділено рекомендаційним системам, що забезпечують формування релевантних пропозицій на основі аналізу характеристик товарів та взаємодії користувачів із системою. Запропоновано використання гібридних моделей, які поєднують контент-орієнтовані та колаборативні підходи, що дозволяє зменшити вплив проблеми надлишкової інформації та підвищити точність рекомендацій. Інтелектуальний підбір товарів реалізується шляхом застосування методів аналізу даних і машинного навчання, що забезпечує адаптацію результатів до індивідуальних потреб користувачів. Розроблена вебплатформа може бути використана як інструмент підтримки прийняття рішень у сфері електронної комерції та інформаційних сервісів.
EN: The work is focused on improving the efficiency of search and personalized selection of products in the digital environment. The function of recommendatory selection of products is an important task in the field of intelligent search. The main attention is paid to recommendatory systems that provide the formation of relevant offers based on the analysis of product characteristics and user interaction with the system. The use of hybrid models that combine content-oriented and collaborative approaches is proposed, which allows reducing the impact of the problem of excessive information and increasing the accuracy of recommendations. Intelligent selection of products is implemented by applying data analysis and machine learning methods, which ensures the adaptation of results to the individual needs of users. The developed web platform can be used as a decision-making support tool in the field of e-commerce and information services.
Комп’ютерна гра “Втеча” на платформі Unreal Engine 5 з використанням командного методу розробки
(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Нікітченко, Сергій Олександрович; Nikitchenko, Sergey O.
UK: Дипломна робота присвячена реалізації та впровадженню комп’ютерної гри “Втеча” жанру survival escape на платформі Unreal Engine 5 з використанням командного методу розробки. Визначено вимоги до геймплейних механік і системи штучного інтелекту NPC, реалізовано базові підсистеми керування персонажем, взаємодії з об’єктами та UI/HUD, а також поведінкові сценарії NPC і фракційну логіку із застосуванням Behavior Trees та Environment Query System. Проведено тестування працездатності ключових модулів і оцінювання продуктивності у типових ігрових сценах.
EN: The thesis focuses on the implementation and deployment of the computer game “Escape” in the survival escape genre using Unreal Engine 5 and a team-based development approach. The work defines requirements for gameplay mechanics and the NPC AI system, implements core subsystems for character control, object interaction, and UI/HUD, and develops NPC behavior scenarios and faction logic using Behavior Trees and the Environment Query System. Functional testing of key modules and performance evaluation in typical gameplay scenes were conducted.
Вебплатформа персоналізованого фітнескоучингу з аналізом біометричних даних
(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Наливайко, Артур Юрійович; Nalyvaiko, Artur
UK: Об'єкт дослідження — процес автоматизації персоналізованого фітнес-коучингу з використанням інтелектуального аналізу біометричних показників. Предмет дослідження — методи та засоби створення веб-платформи для генерації індивідуальних тренувальних програм на основі біометричних даних. Мета роботи — розробка платформи фітнес-коучингу з алгоритмами адаптації навантажень. Розроблено моделі розрахунку біометричних показників за формулами Міффліна-Сан Жеора та Карвонена. Спроєктовано архітектуру на базі FastAPI-MongoDB-React.
EN: Research object — automating personalized fitness coaching using intelligent biometric analysis. Research subject — methods for creating a web platform for generating individual training programs based on biometric data. Research goal — development of a fitness coaching platform with load adaptation algorithms. Mathematical models based on Mifflin-St Jeor and Karvonen formulas are developed. System architecture designed using FastAPI-MongoDB-React stack.