Молодіжна науково-практична інтернет-конференція студентів аспірантів та молодих науковців https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/50110 2026-09-15T21:30:53Z 2026-09-15T21:30:53Z Кузьміна, М. О. Kuzmina, M. https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54046 2026-09-07T09:02:10Z 2026-01-01T00:00:00Z

Застосування хмарних сервісів Google та платформи Colab для попередньої обробки і візуалізації великих масивів даних Кузьміна, М. О.; Kuzmina, M. Здійснено аналіз можливостей використання екосистеми хмарних сервісів Google для побудови конвеєра обробки даних. Основна увага приділена інтеграції Google Drive, Google Sheets та середовища Google Colab. Розроблено методику автоматизованого обміну даними між хмарним сховищем та середовищем виконання Python-скриптів. Продемонстровано ефективність використання бібліотек Pandas та gspread для попередньої обробки ("очищення") даних та їх подальшої візуалізації. Отримані результати підтверджують доцільність використання запропонованого підходу для освітніх та наукових задач, що не вимагають розгортання дороговартісної серверної інфраструктури.; The paper deals with the application of the Google cloud services ecosystem for building a data processing pipeline. The main attention is paid to the integration of Google Drive, Google Sheets, and the Google Colab environment. A methodology for automated data exchange between cloud storage and the Python script execution environment has been developed. The effectiveness of using Pandas and gspread libraries for data preprocessing ("cleaning") and subsequent visualization is demonstrated. The results confirmed the feasibility of using the proposed approach for educational and scientific tasks that do not require the deployment of expensive server infrastructure.

2026-01-01T00:00:00Z Щербина, Д. С. Shcherbyna, D. https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54045 2026-09-07T08:53:29Z 2026-01-01T00:00:00Z

Дослідження використання GRID-систем для масового аналізу шахових партій Щербина, Д. С.; Shcherbyna, D. У роботі досліджується застосування GRID-систем для масового аналізу шахових партій із використанням сучасних підходів до організації обчислювальних процесів. Сучасні шахові інформаційні ресурси містять мільйони партій, аналіз яких є важливим для підготовки шахістів, формуванні дебютних баз, статистичних досліджень та навчання інтелектуальних систем. Використання послідовних алгоритмів для такої обробки призводить до значних часових витрат і не дозволяє ефективно масштабувати обчислення. Запропонований підхід базується на розподілі задач аналізу між вузлами GRID-системи, де кожен вузол виконує незалежний аналіз окремих партій або позицій із використанням стандартних шахових рушіїв. У роботі розглянуто принципи організації такого аналізу, особливості архітектури GRID-систем та обґрунтовано доцільність їх застосування для задач шахової аналітики з великими обсягами даних.; This paper investigates the application of GRID systems for large-scale analysis of chess games using modern approaches to the organization of computational processes. Modern chess information resources contain millions of games, the analysis of which is important for training chess players, forming opening databases, statistical research, and training intelligent systems. The use of sequential algorithms for such processing leads to significant time costs and does not allow for effective scaling of calculations. The proposed approach is based on the disruption of analysis tasks among the nodes of a GRID system, where each node performs independent analysis of individual games or positions using standard chess engines. The paper examines the principles of organizing such analysis, discusses the architectural features of GRID systems, and justifies their suitability for chess analytics involving large volumes of data.

2026-01-01T00:00:00Z Костенко, Р. О. Kostenko, R. https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54044 2026-09-07T08:50:50Z 2026-01-01T00:00:00Z

Дослідження та розробка системи реактивної геовізуалізації для координації волонтерської допомоги Костенко, Р. О.; Kostenko, R. Розроблено реактивну систему геовізуалізації для координації волонтерської допомоги ветеранам на основі інтеграції Firebase Realtime Database та Mapbox API. Реалізовано ефективну синхронізацію геопросторових даних у реальному часі з мінімальними затримками та оптимальним використанням мережевих ресурсів. Запропоновано архітектурне рішення з проміжним шаром кешування та event-driven підходом, що забезпечує миттєве оновлення даних на карті без перезавантаження інтерфейсу. Результати підтвердили ефективність системи для динамічної візуалізації розподілених запитів і одночасної роботи багатьох користувачів.; A reactive geovisualization system for coordinating volunteer assistance to veterans has been developed based on the integration of Firebase Realtime Database and Mapbox API. Efficient real- time synchronization of geospatial data with minimal latency and optimized network resource usage has been implemented. An architectural solution with an intermediate caching layer and an event- driven approach is proposed, enabling instant map updates without reloading the user interface. The results confirm the system’s effectiveness for dynamic visualization of geographically distributed requests and concurrent operation by multiple users.

2026-01-01T00:00:00Z Коновал, М. С. Konoval, M. https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54043 2026-09-07T08:28:09Z 2026-01-01T00:00:00Z

Використання методів паралельної обробки даних для оптимізації реєстрів на прикладі порталу героїв Вінницької ОТГ Коновал, М. С.; Konoval, M. У роботі розглянуто застосування методів паралельної обробки даних для оптимізації роботи муніципальних веб-реєстрів на прикладі порталу героїв Вінницької об’єднаної територіальної громади. Основну увагу приділено аналізу архітектури системи, побудованої за принципами багатопоточності та розподілених обчислень, відповідно до класифікації Флінна. Запропоновано використання паралельних алгоритмів пошуку й сортування для прискорення обробки великих обсягів даних, а також багатопотокової обробки медіаконтенту. Отримані результати підтверджують доцільність впровадження паралельних обчислень для підвищення швидкодії, масштабованості та стабільності муніципальних інформаційних систем.; This work considers the application of parallel data processing methods to optimize municipal web registries using the Heroes of the Vinnytsia Territorial Community portal as a case study. The focus is on the analysis of the system architecture based on multithreading and distributed computing principles in accordance with Flynn’s classification. The use of parallel search and sorting algorithms to accelerate large-scale data processing, as well as multithreaded media content processing, is proposed. The obtained results confirm the feasibility of applying parallel computing techniques to improve performance, scalability, and stability of municipal information systems.

2026-01-01T00:00:00Z