dc.contributor.author | Середюк, Г. В. | uk |
dc.contributor.author | Гармаш, В. В. | uk |
dc.date.accessioned | 2025-07-24T11:33:09Z | |
dc.date.available | 2025-07-24T11:33:09Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.citation | Середюк 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.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/47573 | |
dc.description.abstract | В 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.abstract | In 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.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
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.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19087 | |
dc.subject | штучний інтелект | uk |
dc.subject | QR-код | uk |
dc.subject | оптимізація | uk |
dc.subject | iOS | uk |
dc.subject | генерація | uk |
dc.subject | розпізнавання | uk |
dc.subject | ce algorithms for generating and recognizing QR codes in modern iOS applications Keywords: | uk |
dc.title | Оптимізація алгоритмів штучного інтелекту для генерації та сканування qr-кодів в iosдодатках. | uk |
dc.type | Thesis | |
dc.identifier.udc | 004.9 | |
dc.relation.references | Winston, 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. | |