<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Оптимізація алгоритмів штучного інтелекту для генерації та сканування QR-кодів в iOS-додатках

dc.contributor.authorСередюк, Г. В.uk
dc.contributor.authorГармаш, В. В.uk
dc.contributor.authorHarmash, V.en
dc.titleОптимізація алгоритмів штучного інтелекту для генерації та сканування QR-кодів в iOS-додаткахuk
dc.date.issued2024
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationСередюк Г. В., Гармаш В. В. Оптимізація алгоритмів штучного інтелекту для генерації та сканування QR-кодів в iOS-додатках // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19087.uk
dc.relation.ispartofМатеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19087
dc.identifier.isbn978-617-8163-14-3
dc.identifier.udc004.9
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 будь-яка технологія, QR-коди потребують оптимізації для підвищення їхньої ефективності та безпеки. Ця робота фокусується на оптимізації алгоритмів штучного інтелекту для генерації та розпізнавання QR-кодів 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 applicationsen
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectQR-кодuk
dc.subjectоптимізаціяuk
dc.subjectiOSen
dc.subjectгенераціяuk
dc.subjectрозпізнаванняuk
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectQR codeen
dc.subjectoptimizationen
dc.subjectgenerationen
dc.subjectrecognitionen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesWinston, J. Deep Learning for Computer Vision. Cambridge Press, 2019.en
dc.relation.referencesLopez, A. & Rios, M. QR Code Optimization: Methods and Challenges. Springer, 2021.en
dc.relation.referencesGates, T. iOS Development: Advanced Techniques and Integrations. O'Reilly Media, 2020.en
dc.relation.referencesFreeman, E. & Robson, E. Augmented Reality: A Practical Guide. O'Reilly Media, 2021.en
dc.relation.referencesYang, L. Artificial Intelligence in Mobile Systems. Wiley, 2022.en
dc.date.accessioned2025-07-24T11:33:09Z
dc.date.available2025-07-24T11:33:09Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
19087.pdf
Розмір:
325,09 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:

Зібрання