https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/44456 Sun, 05 Apr 2026 17:50:31 GMT 2026-04-05T17:50:31Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48728 Using AI/ML for threat detection and prevention Palii, О. This paper explores the application of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies in detecting and preventing cybersecurity threats. It reviews AI/ML methodologies, their practical cybersecurity applications, presents real-world case studies illustrating their effectiveness, and outlines existing challenges. The paper emphasizes the importance of continuous model improvement, data quality, adversarial robustness, explainability, and integration into security workflows. The conclusion underlines AI/ML’s transformative potential in cybersecurity, suggesting future trends toward proactive and predictive threat management Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48728 2025-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48727 Розробка вебдодатку «Hospital» для управління електронними лікарняними картками Чоботок, В. В.; Ліщинська, Л. Б.; Lishchynska, L. У роботі розглянуто розробку вебдодатку «Hospital», призначеного для взаємодії лікарів та пацієнтів. Система дозволяє створювати електронні лікарняні картки, зберігати діагнози та призначення, а також керувати ролями користувачів. Використано Java 8 [1] для серверної логіки, Java Server Pages (JSP) [2] для динамічного формування інтерфейсу, MySQL [3] для управління базами даних, а також Apache Tomcat [4] для розгортання вебдодатку. Результатом є зручний, функціональний і масштабований вебдодаток, що спрощує управління медичною інформацією та оптимізує роботу лікарів і адміністраторів.; This paper explores the development of the «Hospital» web application designed for doctor-patient interaction. The system enables the creation of electronic medical records, storing diagnoses and prescriptions, and managing user roles. Java 8 [1] is used for backend logic, Java Server Pages (JSP) [2] for dynamic UI rendering, MySQL [3] for database management, and Apache Tomcat [4] as the servlet container for deployment. The result is a userfriendly, functional, and scalable web application that streamlines medical information management and optimizes the workflow of doctors and administrators. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48727 2025-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48726 Веб-додаток для динамічного керування завданнями Крайнік, В. В.; Черняк, О. І.; Chernyak, O. I. Розроблено веб-додаток для динамічного керування завданнями, який аналізує виконання завдань та надає рекомендації щодо їх рівномірного розподілу протягом тижня. Новизна дослідження полягає у впровадженні алгоритмів для оптимізації навантаження на користувачів. Додаток використовує REST API для обробки запитів на створення, редагування, перегляд і видалення завдань. Для реалізації застосовані технології C# .NET, Entity Framework, а також база даних Microsoft SQL Server.; A web application has been developed for dynamic task management that analyzes task performance and provides recommendations for their even distribution throughout the week. The novelty of the research lies in the implementation of algorithms to optimize the workload of users. The application uses REST API to handle requests for creating, editing, viewing, and deleting tasks. The technologies used for implementation include C# .NET, Entity Framework, and the Microsoft SQL Server database. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48726 2025-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48725 Ефективна робота з базами даних у Django: оптимізація ORM-запитів Сабатюк, Б. О. У тезах розглядаються методи оптимізації SQL-запитів у Django ORM. Проаналізовано основні проблеми, що виникають під час роботи з базами даних у Django, такі як надмірна кількість запитів, проблема "N+1", відсутність індексів тощо. Описано підходи для покращення продуктивності, зокрема використання select_related, prefetch_related, кешування, а також профілювання запитів за допомогою django-debug-toolbar.; The theses consider methods for optimizing SQL queries in Django ORM. The main challenges of working with databases in Django, such as excessive queries, the "N+1" problem, and the absence of indexes, are analyzed. Various approaches to performance improvement are discussed, including the use of select_related, prefetch_related, caching, and query profiling with django-debug-toolbar. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48725 2025-01-01T00:00:00Z