Електронний архів
Національного університету "Львівська політехніка"
Архів зберігає опубліковані наукові матеріали переважно працівників Університету. Також доступна можливість "самоархівування". Працює з 2007 року
Communities in DSpace
Select a community to browse its collections.
- Розміщені раніше опубліковані наукові праці зареєстрованих користувачів
- Фонд містить електронні матеріали, що були опубліковані працівниками Львівської політехніки
- Кваліфікаційна робота бакалавра або магістра є невід’ємною частиною атестації випускника вищого навчального закладу. Тут представлені повнотекстові версії робіт
- У фонді містяться документи, що були передані установами-партнерами
Recent Submissions
Корпоративне управління в системі економічної безпеки
(ЛьвДУВС, 2018) Живко, Зінаїда Богданівна; Сватюк, Оксана Робертівна; Копитко, Марта Іванівна; Львівський державний університет внутрішніх справ
Розкрито зміст та особливості управління акціонерними товариствами в Україні з метою підвищення ефективності функціонування корпорацій і соціально-економічних інститутів у період глобалізації світової економіки. Завдяки сучасним економічним і науково-методичним розробкам у галузі корпоративного управління укомплектовано основний навчальний матеріал за відповідною програмою з вивчення нормативної дисципліни з урахуванням спеціалізації здобувачів освітнього ступеня «магістр». Для здобувачів і викладачів закладів вищої освіти економічних та безпекознавчих спеціальностей, фахівців у сфері корпоративного управління, економічної безпеки та широкого кола підприємців. Рекомендовано до друку та поширення через мережу Інтернет
Вченою радою Львівського державного університету внутрішніх справ (протокол від 29 листопада 2017 року № 4).
Machine learning methods in thermometers’ data extraction and processing
(Видавництво Львівської політехніки, 2024-02-27) Skoropad, Pylyp; Yuras, Andrii; Lviv Polytechnic National University
Research focuses on developing an all-encompassing algorithm for efficiently extracting, processing, and analyzing
data about thermometers. The examination involves the application of a branch of artificial intelligence, in particular machine
learning (ML) methods, as a means of automating processes. Such methods facilitate the identification and aggregation of pertinent
data, the detection of gaps, and the conversion of unstructured text into an easily analyzable structured format. The paper details the
employment of reinforcement learning for the automatic extraction of information from diverse resources, natural language processing
for analysis of textual values, and the decision tree method for discerning patterns within the data.
Linking of rounds results of interlaboratory comparisons on calibration of electrical resistance measures on a direct current
(Видавництво Львівської політехніки, 2024-02-27) Velychko, Oleh; Dovhan, Vasyl; Nikitenko, Denys; Brezytskyi, Jaroslav; State Enterprise “Ukrmetrteststandard”
Interlaboratory comparisons (ILC) are used to evaluate and confirm measurements’ accuracy, reliability, and
reproducibility. ILCs are conducted for both testing and calibration laboratories (CL). They are comparing the results of
measurements or calibrations obtained by different laboratories. The main stages of confirming the competence of laboratories
include accreditation as the first step of such confirmation, as well as periodic participation in the ILCs. This is the basis for
confirmation of the competence of laboratories and contributes to increasing confidence in the data obtained in these laboratories.
The proposed approach to linking the results obtained by the laboratories in different rounds made it possible to jointly evaluate
the CL results of two rounds of the ILC on the calibration of measures of electrical resistance on direct current. This provided
confirmation of the competence of a larger number of CLs in the calibration of resistance measures. This approach can be applied
to the evaluation of the laboratory results and a larger number of ILC rounds, but under the condition that the same CL is chosen as
the reference laboratory. The majority of CLs, which participated in two rounds of the ILC for the calibration of resistance
measures of nominal values of 1 Ω, 10 Ω, 100 Ω, received positive evaluation results using a modified criterion based on
functioning statistics – the En number. They have confirmed their qualification in performing calibration for this measurand in
accordance with the requirements of ISO/IEC 17025 standard. Several CLs do not meet the requirements for the value of En, so
they need to implement the necessary corrective measures.
Instrumental platforms for vibration analysis in predictive maintenance
(Видавництво Львівської політехніки, 2024-02-27) Ryshkovskyi, Oleksandr; Lukashiv, Markiian; Lviv Polytechnic National University
The article explores the benefits and importance of predictive maintenance in Industry 4.0. It is a revolutionary ap-
proach that analyzes data from cyber-physical systems to predict possible equipment failures before they occur and technology applied
to detect early signs of a vibration problem on equipment. Thus, downtime is minimized and production continuity is ensured.
Meat quality research using classification algorithms
(Видавництво Львівської політехніки, 2024-02-27) Kutyansky, Ostap; Pasternak, Volodymyr; Lviv Polytechnic National University
The food industry is going through constant improvements and is subject to analyzing consumer needs, product
quality research is essential to striking this balance. In this regard, meat quality, the most essential food category, should be studied
with unbiased methods that give precise and correct results. Classification algorithms are considered one of the main components
of developing an objective and reliable method of meat quality assessment. Such algorithms imply meat analysis and classification
automation with many parameters in mind, which eventually gives a chance to make quick and correct decisions concerning its quality.