Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorСередюк, Г. В.uk
dc.contributor.authorГармаш, В. В.uk
dc.date.accessioned2025-07-24T11:33:09Z
dc.date.available2025-07-24T11:33:09Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationСередюк Г. В., Гармаш В. В. Оптимізація алгоритмів штучного інтелекту для генерації та сканування qr-кодів в iosдодатках.. // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19087.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/47573
dc.description.abstractВ контексті постійного росту технологічних можливостей та потреб користувачів, QR-коди демонструють себе як ефективний засіб для обміну даними. Сучасні додатки на платформі iOS активно використовують ці коди, особливо в сфері комерційних операцій та захисту інформації. Однак, як і будьяка технологія, QR-коди потребують оптимізації для підвищення їхньої ефективності та безпеки. Ця робота фокусується на оптимізації алгоритмів штучного інтелекту для генерації та розпізнавання QRкодів в сучасних iOS-додатках.uk
dc.description.abstractIn the context of the constant growth of technological capabilities and user needs, QR codes are proving to be an effective means of data exchange. Modern applications on the iOS platform actively use these codes, especially in the field of commercial operations and information security. However, like any technology, QR codes need to be optimized to increase their efficiency and security. This paper focuses on optimizing artificial intelligence algorithms for generating and recognizing QR codes in modern iOS applications. Keywords: artificial intelligence, QR code, optimization, iOS, generation, recognition.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartof// Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», 11-20 травня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19087
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectQR-кодuk
dc.subjectоптимізаціяuk
dc.subjectiOSuk
dc.subjectгенераціяuk
dc.subjectрозпізнаванняuk
dc.subjectce algorithms for generating and recognizing QR codes in modern iOS applications Keywords:uk
dc.titleОптимізація алгоритмів штучного інтелекту для генерації та сканування qr-кодів в iosдодатках.uk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.9
dc.relation.referencesWinston, J. Deep Learning for Computer Vision. Cambridge Press, 2019. Lopez, A. & Rios, M. QR Code Optimization: Methods and Challenges. Springer, 2021. Gates, T. iOS Development: Advanced Techniques and Integrations. O'Reilly Media, 2020. Freeman, E. & Robson, E. Augmented Reality: A Practical Guide. O'Reilly Media, 2021. Yang, L. Artificial Intelligence in Mobile Systems. Wiley, 2022.


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію