Прикладні проблеми комп’ютерних наук, безпеки та математики

Титул

Wed, 03 Sep 2025 00:00:00 +0000

ПОРІВНЯННЯ НАВЧАННЯ З ПІДКРІПЛЕННЯМ В ІГРОВИХ РУШІЯХ UNREAL ENGINE 5 ТА UNITY

Іван Лайтарук, Тетяна Гришанович, Оксана Онищук — Wed, 03 Sep 2025 00:00:00 +0000

У роботі представлено порівняльний аналіз реалізації навчання з підкріпленням у двох провідних ігрових рушіях: Unreal Engine 5 та Unity. Дослідження оцінює простоту інтеграції, ефективність навчання та підтримку інструментів на кожній платформі шляхом вивчення схожих відкритих проєктів з відкритим кодом, у яких автономні автомобільні агенти навчаються проходити гоночні траси за допомогою алгоритму Proximal Policy Optimization (PPO). В Unreal Engine 5 навчання здійснюється за допомогою нового плагіна Learning Agents, що використовує скриптування на Blueprint та симуляцію на основі фізики в реальному часі, тоді як у Unity використовується ML-Agents Toolkit зі скриптуванням на C# та зовнішнім навчанням на базі Python. Аналіз охоплює налаштування середовища, структури винагород, системи сприйняття агентів та інструменти для налагодження. Додатково оцінюється досвід користувача та якість технічної документації. Результати надають корисну інформацію для розробників і дослідників, які прагнуть обрати оптимальну платформу для інтеграції навчання з підкріпленням в інтерактивні симуляції або ігри.

ДОСЛІДЖЕННЯ ТОЧНОСТІ ФОРМУВАННЯ ІНФОРМАТИВНИХ ОЗНАК У СИМВОЛЬНОМУ ПРЕДСТАВЛЕННІ РАСТОРОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ ДЛЯ СИСТЕМ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБРАЗІВ

Андрій Крохмаль, Олег Захожай — Wed, 03 Sep 2025 00:00:00 +0000

В цій статті досліджується застосування символьного представлення зображень як методу візуального перетворення даних. Перетворення растрових зображень у символьні форми за допомогою символів ASCII дозволяє зменшити розмірність даних, зберігаючи при цьому ключові інформаційні ознаки. Це робить метод особливо привабливим для збереження інформативних атрибутів, необхідних для формування еталонного алфавіту в системах розпізнавання образів. Дослідження оцінює ефективність символьного представлення для передачі візуальної інформації шляхом кількісної оцінки подібності між оригінальним і перетвореним зображеннями. Для комплексного аналізу було використано чотири метрики - пікове відношення сигнал/шум (PSNR), індекс структурної подібності (SSIM), індекс подібності ознак (FSIM) та відношення помилки реконструкції до сигналу (SRE). Для оцінки було використано підмножину набору даних UTKFace, що складається з 45 зображень облич. Результати показують, що хоча символьні зображення значно відрізняються від кольорових, вони зберігають високий ступінь інформаційної схожості порівняно з бінарними та розрідженими зображеннями, що підтверджує їхній потенціал для ефективного аналізу та зберігання візуальних даних для систем розпізнавання образів.

МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ РОЗПОДІЛУ ЗАБРУДНЕННЯ ВАЖКИМИ МЕТАЛАМИ МЕТОДАМИ НЕРУЙНІВНОГО КОНТРОЛЮ ЗА ДОПОМОГОЮ ІНТЕРЛІНАЦІЇ ФУНКЦІЙ ТРЬОХ ЗМІННИХ

Юлія Першина, Артем Ковтун — Wed, 03 Sep 2025 00:00:00 +0000

У статті побудовано математичну модель, яка описує розподіл забруднення ґрунту важкими металами внаслідок промислових викидів. Вхідними даними є експериментальні дані, отримані методами неруйнівного контролю. Для цього в статті побудовано оператор інтерлінації для функції трьох змінних на основі її відомих слідів на системі довільно розміщених паралельних прямих. У статті доведено властивості інтерлінації побудованого оператора та теореми про форму помилки та її оцінку.

МЕТОДИ ОПТИМІЗАЦІЇ ПРОДУКТИВНОСТІ ОДНОСТОРІНКОВИХ ЗАСТОСУНКІВ НА ПРИКЛАДІ ФРЕЙМВОРКУ REACT

Олександр Сюх — Wed, 03 Sep 2025 00:00:00 +0000

Ця робота досліджує методи оптимізації продуктивності односторінкових застосунків (SPA), створених за допомогою React. Основна увага приділяється таким ключовим технікам, як ліниве завантаження, поділ коду, мемоізація та динамічний імпорт. Ці підходи спрямовані на зменшення початкового розміру бандлу, мінімізацію непотрібних повторних рендерів і покращення часу завантаження. Вплив кожного з методів на швидкість та ефективність на стороні клієнта аналізується за допомогою практичних прикладів і базових метрик продуктивності.

ХМАРНА МІГРАЦІЯ ЯК СТРАТЕГІЯ РЕІНЖИНІРИНГУ ТА ОЦІНКА ВИТРАТ І РИЗИКІВ

Людмила Глинчук — Wed, 03 Sep 2025 00:00:00 +0000

У статті розглянуто хмарну міграцію як сучасну технологічну стратегію реінжинірингу інформаційних систем, що забезпечує трансформацію бізнес-процесів шляхом перенесення застосунків, даних та сервісів у хмарне середовище. Визначено, що така стратегія дозволяє досягти високого рівня гнучкості, масштабованості, економії ресурсів та спрощення управління інфраструктурою. Обґрунтовано актуальність тематики з огляду на швидке зростання популярності хмарних технологій у приватному та державному секторах. Для реалізації успішної хмарної міграції запропоновано структурований підхід до оцінки витрат і ризиків, що виникають на різних етапах переходу. Проаналізовано джерела витрат – включно з витратами на аудит, адаптацію ПЗ, навчання персоналу, тестування та ліцензування. Представлено узагальнену таблицю розподілу бюджету. Виявлено основні ризики, що супроводжують міграцію, зокрема технічні, організаційні, фінансові та безпекові загрози. Запропоновано метод класифікації ризиків за джерелами їх виникнення та потенційним впливом на стабільність функціонування ІТ-інфраструктури. Наведено приклади з практики впровадження хмарних рішень провідними світовими компаніями. У висновках узагальнено переваги та недоліки хмарної міграції як інструменту реінжинірингу та сформульовано пропозиції щодо подальших досліджень у цій сфері, включаючи можливості автоматизації оцінювання ризиків та витрат із застосуванням сучасних аналітичних засобів. Стаття буде корисною фахівцям з інформаційних технологій, аналітикам, консультантам з цифрової трансформації та дослідникам, які працюють у сфері оптимізації ІТ-інфраструктури.