Факультет комп’ютерних та інформаційних технологій
Постійне посилання на фондhttps://repository.lntu.edu.ua/handle/123456789/49
Переглянути
3 результатів
Результати пошуку
Item type:Кваліфікаційна робота магістра, . Дослідження та аналіз модулю безпеки інформації архітектури IОT(Луцьк : ЛНТУ, 2025) Столярук, Максим СергійовичКваліфікаційна робота магістра складається з вступу, трьох розділів, висновків, списку використаних джерел, додатків. У роботі досліджено та проведено аналіз модулю безпеки інформації архітектури IoT з використанням машинного навчання. Під час виконання поставлених завдань було проаналізовано методи та засоби виявлення загроз та вразливостей архітектури інтернету речей, досліджено технології управління інформаційною безпекою, здійснено конфігурацію та реалізацію модулю безпеки інформації архітектури IoT з використанням методу KNN.Item type:Кваліфікаційна робота бакалавра, Аналіз тональності тексту методами машинного навчання(Луцьк : ЛНТУ, 2023) Фесіна, Олексій ОлександровичУ роботі розглянуто методи аналізу тональності тексту за допомогою машинного навчання. Проведено аналіз існуючих алгоритмів та підходів до обробки природної мови, обґрунтовано вибір моделей і технологій. Реалізовано систему автоматичного визначення тональності текстів, проведено навчання та тестування моделей, оцінено їх точність і ефективність. Результати підтверджують працездатність розробленого підходу.Item type:Кваліфікаційна робота бакалавра, Система моніторингу забруднення повітря з аналізом впливу на здоров'я людей(Луцьк : ЛНТУ, 2025) Пась, Вадим ВолодимировичКваліфікаційна робота присвячена розробці системи моніторингу якості повітря, що включає обґрунтування актуальності дослідження та аналіз впливу забрудненого повітря на здоров’я, вибір апаратних і програмних засобів із використанням сенсорів MQ-135, DHT22, PMS5003 та мікроконтролера ESP32, моделювання системи у середовищі Wokwi, а також розробку програмного забезпечення з бекендом на Flask, базою даних PostgreSQL, фронтендом на React.js з інтерактивною картою, інтеграцією моделі машинного навчання для оцінки ризику для здоров’я та реалізацією функцій REST API, візуалізації даних і сповіщень через Telegram.