Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2220U000387, Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти Категорія Магістерська робота Назва роботи Розробка мобільного додатку для тестування з використанням фреймворку Flutter Development of a mobile application for testing using the Flutter framework Автор Пасічник Вадим Володимирович Дата публікації 01-01-2020 Постачальник інформації Запорізький національний університет Першоджерело https://dspace.znu.edu.ua/jspui/handle/12345/3990 Видання Опис Пасічник В. В. Розробка мобільного додатку для тестування з використанням фреймворку Flutter : кваліфікаційна робота магістра спеціальності 122 "Комп'ютерні науки" / наук. керівник С. Ю. Борю. Запоріжжя : ЗНУ, 2020. 56 с. UA : Робота викладена на 56 сторінках друкованого тексту, містить 1 таблицю, 19 рисунків, 8 джерел. Об’єкт дослідження – фреймворк Flutter. Мета роботи – розробка мобільного додатку для тестування з використанням фреймворку Flutter. Методи дослідження – метод наукового узагальнення та класифікації (при дослідженні фреймворків для розробки кросплатформенних додатків). У даній кваліфікаційній роботі розглядається проблема розробки кросплатформенних мобільних додатків. У результаті виконання роботи, було реалізовано кросплатформенний мобільний додаток, який дозволяє об’єднувати людей в групи, створювати тести та проходити їх. У зв’язку з активним розвитком мобільних телефонів та збільшенням їх розповсюдженості, дана робота є досить актуальною, оскільки в ній аналізуються основні фреймворки для кросплатформенної мобільної розробки та розглядаються проблеми реалізації кросплатформенності. EN : The work is presented on 56 pages of printed text, 1 table, 19 figures, 8 references. The object of the study is Flutter framework. The aim of the study is mobile app developed with the Flutter framework. The method of research is the method of scientific generalization and classification (in the study of frameworks for cross-platform apps development). In this qualification work the problem of automatic segmentation of language is considered. As a result of the work, a software library was implemented, which allows automatic division of human speech into sounds with rather high accuracy. In connection with the active development of machine learning in the field of sounds, this work is very relevant and important, since it solves the significant current problem – automatic segmentation of human speech. Додано в НРАТ 2025-11-10 Закрити