Вісники НТУ "ХПІ"

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/2494


З 1961 р. у ХПІ видається збірник наукових праць "Вісник Харківського політехнічного інституту".
Згідно до наказу ректора № 158-1 від 07.05.2001 року "Про упорядкування видання вісника НТУ "ХПІ", збірник був перейменований у Вісник Національного Технічного Університету "ХПІ".
Вісник Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут" включено до переліку спеціалізованих видань ВАК України і виходить по серіях, що відображають наукові напрямки діяльності вчених університету та потенційних здобувачів вчених ступенів та звань.
Зараз налічується 30 діючих тематичних редколегій. Вісник друкує статті як співробітників НТУ "ХПІ", так і статті авторів інших наукових закладів України та зарубіжжя, які представлені у даному розділі.

Переглянути

Фільтри

2020 - 20244

Налаштування

Містить файли: ТакORCID: search.filters.orcid.https://orcid.org/0000-0002-4689-3356

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 4 з 4
  • Ескіз
    Документ
    Оцінка якості процесу розробки програмного забезпечення - ІТ компанії на основі використання функції корисності
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Сокол, Володимир Євгенович; Годлевський, Михайло Дмитрович; Малець, Дмитро Костянтинович
    У роботі процес розробки програмного забезпечення розглядається як об’єкт дослідження, який є слабко структурованою системою. Наведено опис таких систем у вигляді загальних характеристик, до яких відносяться: труднощі побудови аналітичної моделі; неповнота, неточність, недостовірність та невизначеність інформації; еталони, які необхідні для оцінки слабко структурованих систем, доволі часто відсутні; унікальність процесу прийняття рішень; динамічний характер моделей слабко структурованих систем і т. ін. У роботі оцінка якості процесу розробки програмного забезпечення розглядається на основі стандартів моделей зрілості, які можуть мати безперервний та дискретний варіанти. На основі безперервного варіанта проводиться оцінка якості окремих фокусних областей та процесів моделей зрілості. Для цього використовується дискретна бальна шкала першого типу, коли оцінка проводиться за об’єктивним критерієм. Оцінка якості окремих фокусних областей та процесів характеризує локальні критерії оцінки якості всього процесу розробки програмного забезпечення. І тому стоїть задача на їхній основі формування деякої інтегральної оцінки якості. Як один з варіантів реалізації цієї проблеми є дискретна модель зрілості, де шкала для оцінки всього процесу розробки програмного забезпечення має п’ять градацій, які називаються рівнями зрілості. Починаючи з другого рівня, кожна градація характеризується множиною фокусних областей з відповідними рівнями можливості. Наявність такої шкали дозволяє проводити не тільки оцінку якості всього процесу розробки програмного забезпечення, але і вирішувати задачу планування підвищення його якості. Але попередньо необхідно провести аналіз такої шкали з погляду її збалансованості, а саме, щоб відстані на шкалі між градаціями були приблизно однаковими. Тому у роботі проведено аналіз існуючих шкал, які можуть бути запропоновані для експертного оцінювання якості процесу розробки програмного забезпечення. Їхня побудова може бути реалізована на основі функції корисності з використанням формалізованих у роботі локальних критеріїв моделей зрілості. Для цього використовується фундаментальна властивість систем. А саме, залежність корисності (ефективності) складної системи від вкладених ресурсів на інтервалі життєвого циклу, яка зазвичай має вигляд логістичної кривої. Подальші дослідження будуть присвячені використанню цього факту для побудови збалансованої шкали оцінки всього процесу розробки програмного забезпечення на основі моделей зрілості.
  • Ескіз
    Документ
    Topic segmentation methods comparison on computer science texts
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Sokol, Volodymyr Yevhenovych; Krykun, Vitalii Oleksandrovich; Bilova, Mariia Oleksiivna; Perepelytsya, Ivan Dmytrovich; Pustovarov, Volodymyr Volodymyrovich
    The demand for the creation of information systems that simplifies and accelerates work has greatly increased in the context of the rapid informatization of society and all its branches. It provokes the emergence of more and more companies involved in the development of software products and information systems in general. In order to ensure the systematization, processing and use of this knowledge, knowledge management systems are used. One of the main tasks of IT companies is continuous training of personnel. This requires export of the content from the company's knowledge management system to the learning management system. The main goal of the research is to choose an algorithm that allows solving the problem of marking up the text of articles close to those used in knowledge management systems of IT companies. To achieve this goal, it is necessary to compare various topic segmentation methods on a dataset with a computer science texts. Inspec is one such dataset used for keyword ext raction and in this research it has been adapted to the structure of the datasets used for the topic segmentation problem. The TextTi ling and TextSeg methods were used for comparison on some well-known data science metrics and specific metrics that relate to the topic segmentation problem. A new generalized metric was also introduced to compare the results for the topic segmentation problem. All software implementations of the algorithms were written in Python programming language and represent a set of interrelated functions. Results were obtained showing the advantages of the Text Seg method in comparison with TextTiling when compared using classical data science metrics and special metrics developed for the topic segmentation task. From all the metrics, including the introduced one it can be concluded that the TextSeg algorithm performs better than the TextTiling algorithm on the adapted Inspec test data set.
  • Ескіз
    Документ
    Using cloud platforms to build distributed learning management systems
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2020) Sokol, Volodymyr Yevhenovych; Sapronov, Pavlo Yuriiovych; Bilova, Mariia Oleksiivna
    Distributed systems have problems with downtime, data loss during malfunctions, scalability and efficient use of computing resources. At the same time in the learning and training process, the use of a distributed system has the advantage of data processing: storage of information about students, construction of training courses, verification of passed material, etc. The problems of scaling and efficient use of resources in distributed learning management systems are investigated in this research. Cloud platforms for hosting the system, such as Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and DigitalOcean are reviewed. Problems and features of a scalability in cloud computing are discussed. Methods, scaling and load balancing algorithms for the efficient use of computing resources are proposed. According to the list of advantages, the DigitalOcean platform was selected for the investigation. DigitalOcean provides cloud servers that can be used for quick creation of the new virtual machines for the projects. These servers allow to fully control the web hosting environment at the same time that the user pays only for the resources used. The main goal of DigitalOcean is to use a solid-state drive (SSD) to create a user-friendly platform that will allow clients to migrate projects to and from the cloud, increasing productivity with high speed and efficiency. As a result of analyzing information on existing technologies, approaches and methods for using cloud platforms in distributed systems, they have been applied to develop a solution to reduce downtime for a distributed adaptive Learning Management System (LMS). It is concluded that the use of cloud platforms for the construction of distributed LMS a practice that allows to use only the required amount of computing capacity. It is proven, that the implementation of the proposed solution into the work of adaptive LMS will improve its efficiency by reducing the time of the content delivering.
  • Ескіз
    Документ
    Developing adaptive learning management application for project team in It-industry
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2020) Sokol, Volodymyr Yevhenovych; Bronin, Sergiy Vadymovich; Karnaukh, Vira Eduardivna; Bilova, Mariia Oleksiivna
    Keeping employees aligned with modern trends and developments in their professional areas is the main focus of a lifelong lea rning approach. That becomes even more important for such dynamic industries like Information Technology. Therefore, it’s crucial to extend existing e-learning management system with an adaptive training component that enables the effective study of on-demand skills, leading to a broader range of candidates available for project management to select from and consequently improving the overall performance of an IT company. To improve the existing learning process according to company's and employee's needs the overview of a typical learning management system functionality is given in this paper. The main benefits from the adoption of a learning management system in small and medium-sized IT-companies were discussed, analysis of their features and problems was given. The adjustment plan for the typical learning management system to be suitable for the information technology domain including module of the adaptive learning content selection using the basic principles of graph theory was proposed to reduce the time of the learning process. LMS OpenOLAT was reworked according to the adjustment plan which is reflected by the number of diagrams such as sequence diagram, IDEF0 business process description, activity diagram that shows search algorithm steps and application component diagram. Also, GUI was adjusted to provide user with a good look and feel. The benefits of the proposed approach in business processes of IT-company are shown using “Academy – Smart”. To prove the efficiency of the proposed algorithm, real courses were used. Based on the learning material, provided by “Coursera”, a number of test cases was formed and analyzed. After applying adaptive content selection algorithm according to the models of “Academy – Smart” employees, learning time was reduced and optimized. This investigation has shown significant improvement in the resource management process and acceleration of the learning process for employees.