<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
  <title>DSpace Collection:</title>
  <link rel="alternate" href="http://hdl.handle.net/123456789/174" />
  <subtitle />
  <id>http://hdl.handle.net/123456789/174</id>
  <updated>2026-08-22T23:18:31Z</updated>
  <dc:date>2026-08-22T23:18:31Z</dc:date>
  <entry>
    <title>Застосування Travelling Salesman Problem за допомогою алгоритму мурашиної колонії в додатку з доставлення їжі</title>
    <link rel="alternate" href="http://hdl.handle.net/123456789/26002" />
    <author>
      <name>Кирдяк, Анастасія</name>
    </author>
    <id>http://hdl.handle.net/123456789/26002</id>
    <updated>2026-08-17T06:34:15Z</updated>
    <published>2025-04-16T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Title: Застосування Travelling Salesman Problem за допомогою алгоритму мурашиної колонії в додатку з доставлення їжі
Authors: Кирдяк, Анастасія
Abstract: This work is devoted to the study of the salesman's problem for the development of an online food delivery application. The article considers the ant colony algorithm, which allows to efficiently lay the optimal route using pheromones left by ants after the traversed path. It is advisable to use this algorithm to develop a logistics-related service that requires finding the optimal route. It is established that the efficiency of this algorithm decreases with an increase in the number of points on the map, but given the physical limitations of the courier, the number of points on the map is acceptable.</summary>
    <dc:date>2025-04-16T00:00:00Z</dc:date>
  </entry>
  <entry>
    <title>Досвід застосування штучного інтелекту в роботі з середньовічними манускриптами</title>
    <link rel="alternate" href="http://hdl.handle.net/123456789/26000" />
    <author>
      <name>Волощук, Максим</name>
    </author>
    <author>
      <name>Зарембовська, Богдана</name>
    </author>
    <id>http://hdl.handle.net/123456789/26000</id>
    <updated>2026-08-14T11:24:06Z</updated>
    <published>2025-05-06T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Title: Досвід застосування штучного інтелекту в роботі з середньовічними манускриптами
Authors: Волощук, Максим; Зарембовська, Богдана
Abstract: У цій роботі наведено принципи та підходи застосування штучного інтелекту (ШІ) у роботі з рукописними історичними документами. З розвитком методів машинного навчання та комп’ютерного зору використання автоматизованих систем для аналізу, структурування та розпізнавання текстів зі сканованих документів набуває все більшого поширення, що підтверджується значною кількістю сучасних наукових досліджень у цій галузі. Використання подібних механізмів стає стандартом для великих архівних проєктів. Однак, попри значну кількість наявних інструментів, більшість з вже готових рішень орієнтовані переважно на обробку документів доби модерну, тоді як проблематика автоматизованої обробки середньовічних манускриптів залишається недостатньо дослідженою через варіативність письма та фізичні пошкодження матеріалів. У статті ми проаналізували сучасні підходи застосування машинного навчання у роботі з розпізнаванням рукописних історичних текстів, зокрема методи детекції та сегментації структурних елементів документів, а також запропонували власне рішення комп’ютерної системи, здатне обробляти латино-мовні документи епохи Каролінгів та Оттонів IX–XI ст. Особлива складність роботи з документами цього періоду зумовлена специфікою каролінзького мінускула: наявність численних лігатур, виносних елементів та специфічних середньовічних скорочень – створює серйозні перешкоди для стандартних алгоритмів OCR. Водночас документи каролінзької доби мають високу джерельну цінність для історичних і палеографічних досліджень, оскільки фіксують ранні форми адміністративної, правової та писемної практики Західної Європи, а також відображають етапи становлення середньовічної документальної традиції. Запропонована у цій роботі нами система є модульною та складається з чотирьох взаємопов’язаних моделей машинного навчання, кожна з яких виконує власну роль в загальному процесі обробки документа. Система забезпечує поетапне виявлення текстових рядків і слів, а також їх розпізнавання із застосуванням поєднання різних моделей для пошуку візуально й синтаксично подібних слів. Такий підхід дозволяє підвищити стійкість розпізнавання в умовах обмеженого навчального набору даних і забезпечує кращу адаптацію до особливостей середньовічного письма.</summary>
    <dc:date>2025-05-06T00:00:00Z</dc:date>
  </entry>
  <entry>
    <title>Огляд сучасного стану дослідження залежності програмних пакетів</title>
    <link rel="alternate" href="http://hdl.handle.net/123456789/25999" />
    <author>
      <name>Івасюк, Василь</name>
    </author>
    <id>http://hdl.handle.net/123456789/25999</id>
    <updated>2026-08-14T11:23:45Z</updated>
    <published>2025-12-04T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Title: Огляд сучасного стану дослідження залежності програмних пакетів
Authors: Івасюк, Василь
Abstract: В роботі представлено огляд сучасного стану публікацій про залежності програмних пакетів.</summary>
    <dc:date>2025-12-04T00:00:00Z</dc:date>
  </entry>
  <entry>
    <title>Огляд сучасного стану систем виявлення та інформування про наявність застарілого програмного забезпечення</title>
    <link rel="alternate" href="http://hdl.handle.net/123456789/25988" />
    <author>
      <name>Івасюк, Василь Васильович</name>
    </author>
    <id>http://hdl.handle.net/123456789/25988</id>
    <updated>2026-08-03T07:25:16Z</updated>
    <published>2025-12-03T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Title: Огляд сучасного стану систем виявлення та інформування про наявність застарілого програмного забезпечення
Authors: Івасюк, Василь Васильович
Abstract: This paper reviews publications that examine the current state of systems for detecting depression and abandonment in the npm, Maven, and Python ecosystems. It was determined how researchers analyse the causes of project abandonment in&#xD;
different ecosystems, the prevalence of this phenomenon, and the reaction of developers and users to the removal of inactive dependencies. Proposed solutions that prevent the likely decline of a project were taken into account, and the effectiveness of such solutions was investigated. The analysis of the studies helped to identify the needs and challenges in creating a mechanism for predicting the continuous operation time of software.&#xD;
В цьому матеріалі був проведений огляд публікацій, які досліджують сучасний стан систем виявлення депрекації та занедбання у екосистемах npm, Maven та Python. Визначено, як дослідники аналізують причини занедбання проєктів у різних екосистемах, розповсюдженість такого явища, та реакцію розробників та користувачів щодо вилучення неактивних залежностей. Були взяті до уваги запропоновані рішення, які попереджують ймовірний занепад проєкту, а також досліджено показники ефективності таких рішень. Аналіз досліджень допоміг визначити потреби та виклики при cтворенні механізму прогнозування часу безперервної роботи ПЗ.</summary>
    <dc:date>2025-12-03T00:00:00Z</dc:date>
  </entry>
</feed>

