Електронний репозитарій ПДАУ
Полтавський державний аграрний університет
Електронний репозитарій (сховище, архів) наукових публікацій – електронний архів результатів науково-дослідної роботи, публікацій науковців, викладачів, аспірантів та студентів університету, кваліфікаційних робіт студентів для їх централізованого зберігання та надання відкритого доступу до них світовій академічній спільноті у режимі онлайн.
Нові надходження
Методичні підходи до моніторингу інформаційних потреб внутрішньо переміщених осіб в контексті державної інформаційної політики
(Вісник Хмельницького національного університету, 2026-08-27) Лозинська, Тамара Миколаївна; Медвідь, Вікторія Юріївна
Актуальність теми зумовлена масштабними внутрішніми міграційними процесами, спричиненими воєнними діями, та необхідністю забезпечення ефективного інформаційного супроводу соціальної адаптації ВПО. Метою статті є обґрунтування методичних підходів до моніторингу інформаційних потреб внутрішньо переміщених осіб (ВПО) у контексті формування та реалізації державної інформаційної політики України. Методологічний підхід спрямований на формування цілісного уявлення про механізми моніторингу інформаційних потреб ВПО та визначення напрямів удосконалення державної інформаційної політики. Матеріальною основою дослідження є нормативно-правові акти України, що регулюють інформаційні відносини, сферу публічного управління та соціального захисту внутрішньо переміщених осіб (ВПО). Використано аналітичні матеріали державних органів влади, наукові публікації вітчизняних і зарубіжних дослідників. астосовано системний підхід для розгляду інформаційних потреб ВПО як складової державної інформаційної політики; порівняльний метод –для аналізу існуючих наукових підходів до моніторингу інформаційних потреб; структурно-функціональний метод – для визначення елементів системи моніторингу та їх взаємозв’язків. Проаналізовано теоретико-методологічні підходи до моніторингу інформаційних потреб, зокрема соціологічні, комунікаційні та управлінські підходи до збору й обробки даних.
Моделювання та аналіз продуктивності корпоративної VPN-мережі на основі теорії масового обслуговування з програмною реалізацією на Python
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Гайдабура Олександр Борисович; керівник Поночовний Ю. Л.
Роботу присвячено моделюванню та аналізу продуктивності корпоративної VPN-мережі на основі теорії масового обслуговування з програмною реалізацією на Python. У роботі проведено аналіз архітектури та протоколів сучасних VPN-мереж (IPsec, L2TP, OpenVPN, WireGuard, DMVPN), методів криптографічного захисту (AES-256-GCM, ChaCha20-Poly1305, IKEv2) відповідно до стандарту ДСТУ ISO/IEC 27001:2023, математичного апарату теорії масового обслуговування (моделі М/М/1 та М/М/1/К) та програмних засобів моделювання. Спроєктовано корпоративну VPN-мережу інтернет-провайдера з двома офісами, обґрунтовано вибір топології DMVPN, обладнання, виконано розрахунок навантаження (26 Мбіт/с, канал 52 Мбіт/с) та налаштування тунелів. Розроблено програмний комплекс на Python (аналітичні моделі та імітаційна модель SimPy), верифікація якого підтвердила відхилення < 0,03%. Результати моделювання показали середню затримку 0,526 мс (у 95 разів менше порогу 50 мс), ймовірність втрат 1,58*1e-6 та запас пропускної здатності 19 Мбіт/с.
Проєктування бази даних інформаційної системи обліку й реалізації продукції тваринництва на підприємстві
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Романенко Володимир Юрійович; керівник Копішинська О. П.
Роботу присвячено проєктуванню та реалізації бази даних інформаційної системи обліку й реалізації продукції тваринництва на підприємстві. У роботі проведено аналіз теоретичних основ створення баз даних, досліджено моделі представлення даних (реляційну, ієрархічну, мережеву, об'єктно-орієнтовану, хмарну) та обґрунтовано вибір реляційної моделі як оптимальної для поставленої задачі. Розглянуто структуру системи баз даних, призначення складових елементів (СУБД, словник даних, адміністратор БД) та функціональні можливості СУБД MS Access. На основі аналізу предметної області (збутова діяльність підприємства) визначено основні сутності, їх атрибути та зв'язки, спроєктовано концептуальну модель, створено фізичну структуру бази даних у середовищі MS Access з вісьмома взаємопов'язаними таблицями. Розроблено запити різних типів (на вибірку, з параметром, перехресні, підсумкові), форми для зручного введення та перегляду даних, звіти для виведення інформації у друкованому вигляді.
Застосування локальних великих мовних моделей для автоматизованого перекладу текстів
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Готра Михайло Михайлович; керівник Слюсар В. І.
Роботу присвячено дослідженню та практичній реалізації системи автоматизованого локального перекладу текстів на основі великих мовних моделей (LLM). У роботі проаналізовано особливості застосування локальних LLM для перекладу, досліджено архітектуру трансформерних моделей (зокрема сімейства Gemma 2 та Gemma 3), розглянуто методи підвищення ефективності (дистиляція знань, донавчання, RAG) та класифікацію мовних моделей. Обґрунтовано доцільність використання україномовних моделей MamayLM та Lapa LLM, створених на основі Gemma, для локального перекладу. Проведено порівняльний аналіз програмних засобів для роботи з LLM (Open WebUI, LM Studio, Msty Studio, AnythingLLM, Cherry Studio) та визначено LM Studio як оптимальне середовище для локального запуску. Розроблено pipeline використання моделі mamaylm-gemma-3-12b-it-v1.0 у LM Studio, включаючи варіант з інтеграцією RAG для підвищення термінологічної узгодженості перекладу. Практичне тестування підтвердило здатність моделі обробляти україномовні інструкції та генерувати зв'язні переклади технічних текстів.
Транскрибування аудіо в текст на основі сучасних технологій штучного інтелекту
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Готра Євгенія Віталіївна; керівник Слюсар В. І.
Роботу присвячено дослідженню та практичній реалізації локальної системи транскрибування аудіо в текст на основі сучасних технологій штучного інтелекту. У роботі проаналізовано галузі застосування транскрибування (освіта, медицина, бізнес, державні установи, служби підтримки, AI-аналітика звернень), розглянуто сучасні ASR-технології та порівняно хмарні (Google Cloud Speech-to-Text, Amazon Transcribe, Azure AI Speech, OpenAI Speech to Text) та локальні рішення. Обґрунтовано доцільність локального розгортання для забезпечення конфіденційності та контролю над даними. Досліджено моделі транскрибування для української мови (Vosk, Whisper) та їх модифікації (WhisperX, Faster-Whisper), визначено переваги WhisperX для задач із необхідністю точних часових міток та діаризації спікерів. Розроблено модель локального AI-агента з використанням технології VAD та RAG для інтелектуальної обробки звернень. Реалізовано програмну модель пакетної обробки аудіофайлів на базі Whisper, що забезпечує автоматичне транскрибування великих наборів записів із збереженням результатів у структурованому вигляді (TXT, JSON, CSV).