<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" version="2.0">
<channel>
<title>Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/50110</link>
<description>Молодіжна науково-практична інтернет-конференція студентів аспірантів та молодих науковців</description>
<pubDate>Tue, 15 Sep 2026 19:44:54 GMT</pubDate>
<dc:date>2026-09-15T19:44:54Z</dc:date>
<item>
<title>Застосування хмарних сервісів Google та платформи Colab для попередньої обробки і візуалізації великих масивів даних</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54046</link>
<description>Застосування хмарних сервісів Google та платформи Colab для попередньої обробки і візуалізації великих масивів даних
Кузьміна, М. О.; Kuzmina, М.
Здійснено аналіз можливостей використання екосистеми хмарних сервісів Google для побудови конвеєра&#13;
обробки даних. Основна увага приділена інтеграції Google Drive, Google Sheets та середовища Google Colab.&#13;
Розроблено методику автоматизованого обміну даними між хмарним сховищем та середовищем виконання&#13;
Python-скриптів. Продемонстровано ефективність використання бібліотек Pandas та gspread для&#13;
попередньої обробки ("очищення") даних та їх подальшої візуалізації. Отримані результати підтверджують&#13;
доцільність використання запропонованого підходу для освітніх та наукових задач, що не вимагають&#13;
розгортання дороговартісної серверної інфраструктури.; The paper deals with the application of the Google cloud services ecosystem for building a data processing pipeline.&#13;
The main attention is paid to the integration of Google Drive, Google Sheets, and the Google Colab environment. A&#13;
methodology for automated data exchange between cloud storage and the Python script execution environment has&#13;
been developed. The effectiveness of using Pandas and gspread libraries for data preprocessing ("cleaning") and&#13;
subsequent visualization is demonstrated. The results confirmed the feasibility of using the proposed approach for&#13;
educational and scientific tasks that do not require the deployment of expensive server infrastructure.
</description>
<pubDate>Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54046</guid>
<dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
<item>
<title>Дослідження використання GRID-систем для масового аналізу шахових партій</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54045</link>
<description>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&#13;
сучасних підходів до організації обчислювальних процесів. Сучасні шахові інформаційні ресурси містять мільйони&#13;
партій, аналіз яких є важливим для підготовки шахістів, формуванні дебютних баз, статистичних досліджень&#13;
та навчання інтелектуальних систем. Використання послідовних алгоритмів для такої обробки призводить до&#13;
значних часових витрат і не дозволяє ефективно масштабувати обчислення. Запропонований підхід базується&#13;
на розподілі задач аналізу між вузлами GRID-системи, де кожен вузол виконує незалежний аналіз окремих партій&#13;
або позицій із використанням стандартних шахових рушіїв. У роботі розглянуто принципи організації такого&#13;
аналізу, особливості архітектури GRID-систем та обґрунтовано доцільність їх застосування для задач шахової&#13;
аналітики з великими обсягами даних.; This paper investigates the application of GRID systems for large-scale analysis of chess games using modern&#13;
approaches to the organization of computational processes. Modern chess information resources contain millions of&#13;
games, the analysis of which is important for training chess players, forming opening databases, statistical research, and&#13;
training intelligent systems. The use of sequential algorithms for such processing leads to significant time costs and does&#13;
not allow for effective scaling of calculations. The proposed approach is based on the disruption of analysis tasks among&#13;
the nodes of a GRID system, where each node performs independent analysis of individual games or positions using&#13;
standard chess engines. The paper examines the principles of organizing such analysis, discusses the architectural&#13;
features of GRID systems, and justifies their suitability for chess analytics involving large volumes of data.
</description>
<pubDate>Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54045</guid>
<dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
<item>
<title>Дослідження та розробка системи реактивної геовізуалізації для координації волонтерської допомоги</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54044</link>
<description>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&#13;
інтеграції Firebase Realtime Database та Mapbox API. Реалізовано ефективну синхронізацію геопросторових&#13;
даних у реальному часі з мінімальними затримками та оптимальним використанням мережевих ресурсів.&#13;
Запропоновано архітектурне рішення з проміжним шаром кешування та event-driven підходом, що забезпечує&#13;
миттєве оновлення даних на карті без перезавантаження інтерфейсу. Результати підтвердили ефективність&#13;
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&#13;
the integration of Firebase Realtime Database and Mapbox API. Efficient real- time synchronization of geospatial data&#13;
with minimal latency and optimized network resource usage has been implemented. An architectural solution with an&#13;
intermediate caching layer and an event- driven approach is proposed, enabling instant map updates without reloading&#13;
the user interface. The results confirm the system’s effectiveness for dynamic visualization of geographically distributed&#13;
requests and concurrent operation by multiple users.
</description>
<pubDate>Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54044</guid>
<dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
<item>
<title>Використання методів паралельної обробки даних для оптимізації реєстрів на прикладі порталу героїв Вінницької ОТГ</title>
<link>https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54043</link>
<description>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&#13;
муніципальних веб-реєстрів на прикладі порталу героїв Вінницької об’єднаної територіальної громади.&#13;
Основну увагу приділено аналізу архітектури системи, побудованої за принципами багатопоточності та&#13;
розподілених обчислень, відповідно до класифікації Флінна. Запропоновано використання паралельних&#13;
алгоритмів пошуку й сортування для прискорення обробки великих обсягів даних, а також багатопотокової&#13;
обробки медіаконтенту. Отримані результати підтверджують доцільність впровадження паралельних&#13;
обчислень для підвищення швидкодії, масштабованості та стабільності муніципальних інформаційних&#13;
систем.; This work considers the application of parallel data processing methods to optimize municipal web registries using&#13;
the Heroes of the Vinnytsia Territorial Community portal as a case study. The focus is on the analysis of the system&#13;
architecture based on multithreading and distributed computing principles in accordance with Flynn’s classification.&#13;
The use of parallel search and sorting algorithms to accelerate large-scale data processing, as well as multithreaded&#13;
media content processing, is proposed. The obtained results confirm the feasibility of applying parallel computing&#13;
techniques to improve performance, scalability, and stability of municipal information systems.
</description>
<pubDate>Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54043</guid>
<dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
</channel>
</rss>
