Репозитарій ЛНУП/ЛНУВМБ

Інституційний репозитарій – це електронний цифровий архів, що накопичує, зберігає та систематизує інтелектуальні напрацювання університетської спільноти.

Ми забезпечуємо відкритий доступ до наукових та освітніх матеріалів викладачів, науковців, аспірантів і студентів університету. У фондах архіву зберігаються:

Місія репозитарію – сприяти розвитку аграрної науки та природокористування, інтегруючи досягнення наших науковців у світовий інформаційний простір.

ЛНУП/ЛНУВМБ

Перелік Фондів

Виберіть фонд, щоб переглянути його зібрання.

Нові надходження

  • Item type:Документ,
    Система автоматизованого аналізу електрокардіограм з використанням алгоритмів машинного навчання
    (Львівський національний університет ветеринарної медицини та біотехнологій імені С.З. Ґжицького, 2026) Шевчук Оксана Павлівна
    У роботі проведено комплексний аналіз застосування інтелектуальних обчислювальних методів для автоматизації інтерпретації біоелектричних сигналів серця. Основна увага зосереджена на створенні алгоритмічного забезпечення, яке дозволяє ідентифікувати кардіологічні патології без прямого втручання фахівця, що суттєво пришвидшує процес діагностики. Науковий пошук ґрунтується на парадигмах предиктивної аналітики, зокрема методах керованого навчання (supervised learning). Автором досліджено ефективність різних архітектур мультикласової класифікації, які адаптовані під специфіку розпізнавання аритмій. Для кожної моделі визначено технічні переваги та обмеження в контексті обробки медичних часових рядів. Практична реалізація виконана за допомогою екосистеми Python. Вибір інструментарію обґрунтовано потребою у високій швидкості обробки великих масивів даних. Експериментальна частина базується на відкритому репозиторії «ECG Heartbeat Categorization Dataset». У роботі продемонстровано процес цифрової візуалізації вхідних сигналів для верифікації їхньої якості. Окремий акцент зроблено на етапі підготовки даних (data preprocessing): реалізовано алгоритми нормалізації ознак та виділення ключових дескрипторів сигналу. Ефективність розроблених моделей підтверджена розрахунком матриць помилок (confusion matrices) та порівняльним аналізом метрик точності.
  • Item type:Документ,
    Розробка та дослідження інтерфейсів користувача у масштабованих бізнес-аплікаціях на основі мікрофронтенд- архітектури
    (Львівський національний університет ветеринарної медицини та біотехнологій імені С.З. Ґжицького, 2025) Люліч Дмитро Іванович
    У роботі розглянуто методологію та практичний підхід до створення масштабованих бізнес-аплікацій із модульним інтерфейсом користувача на основі архітектури мікрофронтендів. У вступі обґрунтовано актуальність теми, визначено мету, завдання, об’єкт і предмет дослідження. У першому розділі досліджено сучасні підходи до розробки фронтенд- додатків, проаналізовано принципи та особливості мікрофронтенд-архітектури, розглянуто технологічні стеки для її реалізації та визначено вимоги до інтерфейсів користувача в масштабованих бізнес-аплікаціях. У другому розділі спроєктовано загальну архітектуру рішення на основі мікрофронтендів, обґрунтовано вибір інструментів і технологій, розроблено структуру модулів, механізми їхньої взаємодії та інтеграції в єдиний користувацький інтерфейс. У третьому розділі розроблено прототип бізнес-аплікації з використанням мікрофронтендів, проведено тестування масштабованості, продуктивності та зручності супроводу, а також здійснено порівняльний аналіз з традиційними фронтенд-архітектурами. У четвертому розділі розглянуто питання охорони праці та безпеки у надзвичайних ситуаціях. У п’ятому розділі оцінено економічну та технічну ефективність впровадження мікрофронтенд-архітектури, проаналізовано вплив на витрати розробки, масштабованість і підтримуваність бізнес-аплікацій.
  • Item type:Документ,
    Розробка моделі керування ІоТ-трафіком на основі кластеризації ресурсів мереж
    (Львівський національний університет ветеринарної медицини та біотехнологій імені С.З. Ґжицького, 2025)
    Магістерська кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та вдосконаленню методів керування трафіком у бездротових сенсорних мережах технології LoRaWAN на основі кластерного аналізу ресурсів. У роботі проведено детальний аналіз архітектури протоколу LoRaWAN та існуючих методів розподілу ресурсів. На основі цього обґрунтовано доцільність використання кластерного аналізу (Traffic Clustering) для динамічного ранжування ресурсів та забезпечення ефективного балансування навантаження між шлюзами та каналами. Метою роботи є розробка моделі керування трафіком IoT-мережі на основі кластеризації ресурсів LoRaWAN для підвищення ефективності передачі даних і зменшення навантаження на канали зв’язку. Наукова новизна роботи полягає у розробці симуляційної моделі LoRaWAN-мережі з можливістю динамічного перерозподілу навантаження між вузлами за допомогою кластеризації трафіку. Запропоновано підхід до оцінювання ефективності кластеризації на основі показників доставки пакетів, колізій і енергоспоживання. Наведено перелік заходів щодо забезпечення відповідних умов праці та безпеки. Обґрунтовано економічну ефективність результатів кваліфікаційної роботи. 6 Практичне значення одержаних результатів полягає у можливості використання результатів роботи, зокрема, моделі для керування трафіком IoT-мереж за допомогою кластеризації ресурсів мереж в галузях агромоніторингу, “розумного міста”, екологічного моніторингу а також для військових і промислових систем зв’язку, де важлива стабільна передача даних при великій кількості пристроїв. Основні теоретичні та практичні результати виконаної магістерської кваліфікаційної роботи доповідались та отримали схвалення на наукових семінарах кафедри Інформаційних технологій, на міжнародній науковій конференції, листопад 2025, Львів.
  • Item type:Документ,
    Розробка та дослідження інформаційної системи для підтримки освітнього процесу онлайн
    (Львівський національний університет ветеринарної медицини та біотехнологій імені С.З. Ґжицького, 2025) Гурський Володимир Васильович
    Метою кваліфікаційної роботи є розроблення та програмна реалізація інформаційного вузла системи дистанційного навчання на основі технологій контейнеризації та методу k-найближчих сусідів для забезпечення масштабованості, надійності та можливості відновлення параметрів інформаційних об’єктів у межах єдиного інформаційного простору. Актуальність теми сучасний розвиток цифрових технологій та зростання потреби у гнучких формах навчання вимагають створення надійних і масштабованих систем дистанційної освіти. Традиційні підходи не забезпечують достатньої гнучкості для швидкого розгортання та обробки великих обсягів даних. Використання контейнеризації та методів інтелектуального аналізу, зокрема алгоритму k-найближчих сусідів, підвищує модульність, стійкість і функціональність освітніх систем. Тому дослідження архітектури вузла дистанційного навчання з можливістю відновлення параметрів інформаційних об’єктів є актуальним і відповідає сучасним вимогам цифрової освіти. Об’єктом дослідження є процеси функціонування та взаємодії компонентів системи дистанційного навчання в умовах контейнеризованої інфраструктури.
  • Item type:Документ,
    Особливості створення системи, що використовує глибоке навчання для розпізнавання слів або фраз з аудіозаписів
    (Львівський національний університет ветеринарної медицини та біотехнологій імені С.З. Ґжицького, 2025) Левицький Олександр Любомирович
    У роботі розглянуто процеси побудови системи розпізнавання мовлення з використанням сервісу Google Speech-to-Text API, розроблено алгоритми обробки аудіосигналу, здійснено аналіз шумового середовища та особливостей української мови при розпізнаванні. Показано етапи реалізації графічного інтерфейсу користувача (на базі Tkinter), створення скриптів для захоплення голосу, збереження результатів у локальних файлах та автоматичне завантаження транскриптів у Google Drive. Представлено діаграму послідовності обробки аудіофайлів та результати тестування. Реалізовано функції асинхронного запису та багатопотокової взаємодії з API сервісами для забезпечення стабільної роботи інтерфейсу. Сформовано рекомендації щодо безпечної роботи з обліковими даними та конфігурацією (через.env). Надано приклади форматів вхідних/вихідних файлів, обґрунтовано вибір технологій та засобів реалізації системи. Ключові слова: розпізнавання мовлення, аудіоаналіз, хмарні сервіси, Google Speech API, Google Drive, Python, Tkinter Keywords: speech recognition, audio analysis, cloud services, Google Speech API, Google Drive, Python, Tkinter
  • Item type:Документ,
    Розробка інформаційної системи синхронізації даних між комерційними та комунікаційними платформами
    (Львівський національний університет ветеринарної медицини та біотехнологій імені С.З. Ґжицького, 2026) Опалінський Сергій Богданович
    У роботі виконано аналіз стану питання в теорії та практиці синхронізації даних між інформаційними системами підприємств. Розкрито роль інформаційних технологій у забезпеченні безперервної взаємодії між комерційними платформами (CRM, ERP, SFA) та комунікаційними сервісами (email, месенджери, веб-портали, контакт-центри). Охарактеризовано сучасні підходи до побудови розподілених інформаційних систем, вимоги до їх надійності, безпеки та цілісності даних. Розглянуто можливості інтеграції CRM-систем із комунікаційними платформами, визначено переваги централізованого управління інформаційними потоками та проблеми, що виникають у разі розподілу даних між різними інформаційними середовищами. Проаналізовано способи перевірки коректності даних, механізми контролю результатів синхронізації та обробки помилок. Особливу увагу приділено розробці алгоритмічного забезпечення процесів синхронізації даних, яке враховує динаміку змін інформації, забезпечує її актуальність, зменшує кількість дублювань і забезпечує надійний обмін між комерційною та комунікаційною інфраструктурою підприємства. Дана робота спрямована на вдосконалення процесів синхронізації та узгодження даних між комерційними й комунікаційними платформами, що дозволяє підвищити якість обслуговування клієнтів, скоротити час реагування на звернення, автоматизувати бізнес-процеси та забезпечити стабільність і ефективність інформаційної взаємодії в діяльності підприємства.
  • Item type:Документ,
    Розробка інформаційної системи для управління виробничим процесом збирання FPV-дронів
    (Львівський національний університет ветеринарної медицини та біотехнологій імені С.З. Ґжицького, 2026) Гошко Маркіян Маркіянович
    У даній кваліфікаційній роботі було розглянуто проблему недостатньої прозорості та контролю якості на етапі серійного виробництва безпілотних авіаційних комплексів (БАК) класу FPV. Розроблено інформаційну систему (ІС) класу MES/MRP, що забезпечує автоматизацію обліку компонентів (BOM), хронометраж праці та багаторівневий QC-контроль. Спроєктована архітектура системи, верифікована на прикладі 10-дюймового дрона, дозволяє мінімізувати брак, спричинений людським фактором, та забезпечує економічну ефективність за рахунок точного розрахунку собівартості.