Vilnius University Open Series
type: channel
description: Įkurtas 2019 m. Publikuoja įvairios tematikos proginius straipsnių rinkinius.
publisher: Vilniaus universiteto leidykla / Vilnius University Press
language: lt
publication name: Vilnius University Open Series
issn: 2669-0535
items: Steganografija dirbtinių neuroninių tinklų parametruose ir jos aptikimas mašininio mokymosi metodais
items: Toward a Unified Method for Digital Twin Development: A Systematic Comparison of Existing Frameworks and Process Models
items: An Experimental Study of Atrial Fibrillation Detection Using Deep Neural Networks Under Noisy Conditions
items: Multi-Label Classification for Requirement Smell Detection in Natural-Language Requirements
items: Skatinamojo mokymosi modelių pritaikymas bendravimui su autizmo spektro sutrikimą turinčiais vaikais
items: Vartotojų praradimo identifikavimas taikant mašininio mokymosi ir statistinius metodus
items: Difuziniais modeliais grįsto EKG triukšmo šalinimo palyginamasis vertinimas
items: Mapping Claims to Evidence in Ageing Research: An Automated NLP Pipeline for Claim-Level Literature Synthesis
items: Duomenų sintetinimo metodų palyginimas
items: Didžiųjų kalbos modelių taikymas vaistų atpažinimui lietuviškuose klinikiniuose tekstuose
items: Saulės fotovoltinių elektrinių valandinės energijos prognozavimo strategijų ir modelių palyginimas
items: Adapting Unified Architecture Framework to SysML v2: A Project Financial System Case Study
items: Assessing the Quality of Data-Based Explanations in Recommender Systems: A Systematic Literature Review
items: Miokardo tekstūros klasterizavimas širdies MRT vaizduose: radiomikos ir klinikinių rodiklių sąsajos
items: A Three-Layered Framework Integrating Classical, Multivariate, and Machine-Learning Methods for Systemic Treatment Effect Detection in High-Dimensional Biomarker Data
items: Prekybos tinklų prekių klasifikavimas naudojant skenavimo duomenis
items: Etiško projektavimo principai vartotojo sąsajoje: apgaulingų šablonų identifikavimas
items: Comparison of Random Forest Classification and Regression on Zigzag-Labeled Data for Equity Trading Strategies
items: Sustiprinto mokymosi modelio jautrumo parametrams ir stabilumo tyrimas: PECS kortelių atvejis
items: S&P 500 įtraukimų poveikis akcijų kainoms
items: Investigation of VITS Text-to-Speech for the Lithuanian Language
items: Studentų akademinės sėkmės nuotolinėse studijose prognozavimo galimybės taikant duomenų tyrybą
items: From Requirements to Executable Tests: LLM-Based System Test Generation for REST APIs
items: Paaiškinamasis dirbtinis intelektas: apžvalga
items: Stock Price Prediction Accuracy Utilizing Social Media Sentiment
items: Algavision: Object Recognition Tool for Phytoplankton Cells in Microscopy Images
items: Reinforcement Learning Strategies for Pecs Card Selection in Augmentative and Alternative Communication Systems
items: Daugiakalbio šnekos modelio atpažinimo gerinimas lietuvių kalbai
items: Didelių duomenų skaidymo našumo analizė rakto-reikšmės ir reliacinėse duomenų bazėse
items: Teksto požymių analizė ir jų efektyvumo vertinimas emocijų klasifikavimo uždavinyje

Steganografija dirbtinių neuroninių tinklų parametruose ir jos aptikimas mašininio mokymosi metodais
type: item
description: Dirbtinių neuroninių tinklų modeliais plačiai dalijamasi viešosiose saugyklose, todėl kyla grėsmė, kad jų parametrų failai gali būti išnaudoti kenkėjiškam turiniui slėpti ir platinti. Šiame straipsnyje analizuojamas erdvinės srities steganografijos pritaikymas dirbtiniuose neuroniniuose tinkluose, vertinant tiek informacijos paslėpimo, tiek jos aptikimo galimybes. Nustatyta, kad vaizdų klasifikavimo modeliuose galima modifikuoti bent pusę jų talpos reikšmingai nepabloginant klasifikavimo tikslumo. Įterpto turinio aptikimui taikyti mašininio mokymosi metodai, su kuriais pasiektas 90,2 % tikslumas modifikacijų aptikimo užduotyje. Rezultatai rodo, kad tinklų parametruose galima paslėpti informaciją, tačiau tokios modifikacijos gali būti aptinkamos.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: neuroninių tinklų steganografija
  topic: keywords
subject: modelių parametrai
  topic: keywords
subject: LSB steganografija
  topic: keywords
subject: steganografijos aptikimas
  topic: keywords
subject: neuroninių tinklų saugumas
  topic: keywords
creator: Pranas Žeromskas
creator: Viktor Medvedev
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 336
ending page: 347
doi: 10.15388/LMITT.2026.35

Toward a Unified Method for Digital Twin Development: A Systematic Comparison of Existing Frameworks and Process Models
type: item
description: The rapid growth of interest in Digital Twins has produced a heterogeneous landscape of development methods, frameworks and process models. Existing reviews describe the state of the art in general terms, focus on selected dimensions such as methodologies or Model-Driven Engineering techniques, or propose domain-specific engineering approaches, but no unified view systematically compares these contributions and distils a reference method adaptable across domains. This paper reports the first stage of my research toward such a unified method by systematically comparing existing frameworks and process models and synthesising the result into a coherent reference method. The methodology combines systematic literature review, comparative method analysis and inductive synthesis. The paper presents the current progress, the proposed contribution and open issues.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: digital twin
  topic: keywords
subject: development method
  topic: keywords
subject: process model
  topic: keywords
subject: systematic comparison
  topic: keywords
subject: model-driven engineering
  topic: keywords
creator: Anton Zagzin
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 326
ending page: 335
doi: 10.15388/LMITT.2026.34

An Experimental Study of Atrial Fibrillation Detection Using Deep Neural Networks Under Noisy Conditions
type: item
description: Atrial fibrillation, characterized by rapid and irregular electrical activity in the atria, is the most common sustained cardiac arrhythmia and a major risk factor for stroke. Early detection of AFib is critical for timely diagnosis and effective treatment. However, AFib detection from electrocardiogram recordings remains challenging due to noise contamination, particularly in wearable device recordings, where motion-related artifacts are frequently present. Numerous deep learning approaches have been proposed for AFib detection, but direct comparison between existing methods is difficult due to different experimental settings. Also, the effect of real-world noise on performance is underexplored. In response to this challenge, we performed a cross-dataset test on deep learning models CTRhythm, MFEGNet, and MGCNet under clean and noisy conditions. CTRhythm achieved the strongest performance on clean signals, but it was the most vulnerable to noise. MFEGNet demonstrated the greatest noise resilience, consistent with its architecture designed for noise suppression. Despite this, all models‘ performance degraded substantially when tested on noisy signals. These results highlight the importance of standardised cross-dataset evaluation under real-life conditions for assessing the true utility of AFib detection models and the development of robust pipelines that incorporate signal denoising.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: atrial fibrillation
  topic: keywords
subject: deep learning
  topic: keywords
subject: noise robustness
  topic: keywords
subject: ECG signals
  topic: keywords
subject: wearable monitoring
  topic: keywords
creator: Dalia Vektarytė
creator: Zigmantas Kęstutis Juškevičius
creator: Jolita Bernatavičienė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 317
ending page: 325
doi: 10.15388/LMITT.2026.33

Multi-Label Classification for Requirement Smell Detection in Natural-Language Requirements
type: item
description: Natural-language software requirements often contain quality defects such as ambiguity, vagueness, subjectivity, and nonverifiability. This paper presents a multi-label approach for detecting five requirement smell categories: Subjective, Ambiguous, Nonverifiable, Negative, and Vague. The method adapts SetFit with a SentenceTransformer encoder, a weighted binary-relevance logistic-regression head, hint-aware augmentation, and label-specific threshold tuning. Experiments on harmonized datasets show that the approach supports automated requirement quality analysis and interpretable smell detection.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: requirements engineering
  topic: keywords
subject: requirement smells
  topic: keywords
subject: requirement quality
  topic: keywords
subject: multi-label classification
  topic: keywords
subject: natural language processing
  topic: keywords
subject: SetFit
  topic: keywords
creator: Karolis Trinkūnas
creator: Jolanta Miliauskaitė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 306
ending page: 316
doi: 10.15388/LMITT.2026.32

Skatinamojo mokymosi modelių pritaikymas bendravimui su autizmo spektro sutrikimą turinčiais vaikais
type: item
description: Šiame darbe nagrinėjamos paveikslėlių mainų komunikacijos sistemos (PECS) skaitmenizavimo galimybės, taikant skatinamojo mokymosi metodus. Darbe analizuojami Q šeimos skatinamojo mokymosi algoritmai: Q-mokymosi, Q(λ)-mokymosi ir dvigubo Q-mokymosi – bei jų mokymosi ir veikimo savybės. Tyrimo metu sukurtos modifikuotos FrozenLake eksperimentinės aplinkos su pritaikytais skatinamojo mokymosi metodų algoritmais, turinčios sekančios PECS kortelės parinkimo logiką, ir taikytos skirtingos strategijos algoritmų veikimo optimizavimui. Algoritmų našumas vertintas pagal veiksmų kiekį mokymosi epizodų metu ir po jų bei sukauptą atlygį. Gauti rezultatai rodo, kad skatinamojo mokymosi metodai gali būti efektyviai taikomi PECS sistemų skaitmenizavimui ir adaptyvių komunikacijos sistemų kūrimui.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: autizmo spektro sutrikimas
  topic: keywords
subject: paveikslėlių mainų komunikacijos sistema
  topic: keywords
subject: skatinamasis mokymasis
  topic: keywords
subject: Q-mokymasis
  topic: keywords
subject: Q(λ)-mokymasis
  topic: keywords
subject: dvigubas Q-mokymasis
  topic: keywords
creator: Austėja Tomaševskytė
creator: Asta Slotkienė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-06-08
publication date: 2026-06-08
starting page: 295
ending page: 305
doi: 10.15388/LMITT.2026.31

Vartotojų praradimo identifikavimas taikant mašininio mokymosi ir statistinius metodus
type: item
description: Vartotojų praradimo identifikavimas leidžia programėles valdančioms įmonėms įvertinti įvairų rodiklių įtaką klientų išlaikymui ir planuoti artėjančią tinklų apkrovą. Šiame tyrime analizuojami vartotojų aktyvumo bei programėlės techninės kokybės duomenys ir taikomi statistiniai bei mašininio mokymosi modeliai siekiant įvertinti, kurie vartotojai atsisakys paslaugos pasibaigus abonementui. Rezultatai rodo, kad tinkamiausias modelis nagrinėjamo duomenų rinkinio klasifikavimui – atsitiktiniai miškai.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: vartotojų praradimas
  topic: keywords
subject: klasifikavimas
  topic: keywords
subject: mašininis mokymasis
  topic: keywords
subject: klasių balansavimas
  topic: keywords
creator: Martynas Taparauskas
creator: Rūta Levulienė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 291
ending page: 294
doi: 10.15388/LMITT.2026.30

Difuziniais modeliais grįsto EKG triukšmo šalinimo palyginamasis vertinimas
type: item
description: Elektrokardiogramos signalai yra svarbūs širdies ritmo sutrikimų nustatymui ir širdies veiklos vertinimui, tačiau šiuos signalus, ypač registruojamus nešiojamaisiais įrenginiais, dažnai iškraipo įvairūs triukšmai, apsunkinantys patikimą kardiogramų analizę. Šiame tyrime nagrinėjama elektrokardiogramų triukšmo šalinimo problema ir lyginami du difuzija grįsti metodai, DeScoD ir DMAM, bei bazinis giliojo mokymosi metodas DeepFilter. Vertinimas atliktas naudojant MIT-BIH aritmijų ir QT duomenų bazes, o signalai buvo užteršti bazinės linijos dreifo, elektrodų judesio ir raumenų artefaktų triukšmu iš MIT-BIH triukšmo atsparumo bandymų duomenų bazės. Nustatyta, kad sunkiausiai pašalinamas elektrodų judesio artefaktų triukšmas, o difuzijos modeliai nuosekliai pranoko DeepFilter. Geriausius rezultatus pasiekė DeScoD, kurio triukšmo šalinimo kokybė, palyginti su DeepFilter, buvo 20–30 % geresnė, o DMAM pademonstravo panašų pranašumą.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: EKG triukšmo šalinimas
  topic: keywords
subject: difuzijos modeliai
  topic: keywords
subject: gilusis mokymasis
  topic: keywords
subject: signalų kokybės vertinimas
  topic: keywords
subject: triukšmo filtravimas
  topic: keywords
creator: Simonas Šimėnas
creator: Zigmantas Kęstutis Juškevičius
creator: Jolita Bernatavičienė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 281
ending page: 290
doi: 10.15388/LMITT.2026.29

Mapping Claims to Evidence in Ageing Research: An Automated NLP Pipeline for Claim-Level Literature Synthesis
type: item
description: Longevity research spans tens of thousands of clinical and observational publications, yet no systematic, claim-level, quality-graded synthesis of the human literature exists. We present an end-to-end natural language processing pipeline that retrieves, screens, structures, normalises, validates, and quality-grades evidence claims from PubMed at scale. The pipeline uses a local large language model (LLM) for relevance screening and record splitting, and frontier LLMs for structured extraction, entity filtering, taxonomy normalisation, polarity correction, claim validation, and hallmark mapping. Applied to 108,431 retrieved records, the pipeline produced a final dataset of 2,987 quality-graded claims from 1,797 publications, merged into 2,641 factor–outcome claim pairs. The results reveal a broad but shallow evidence landscape: exercise and physical training account for 33.8% of the final corpus, only 1.1% of claims target direct survival or longevity outcomes, and 91.9% of claim pairs are supported by a single study. The main contribution is a modular, updatable NLP system for large-scale claim-level evidence synthesis, together with a public database available at longevityevidence.org.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: natural language processing
  topic: keywords
subject: evidence extraction
  topic: keywords
subject: large language models
  topic: keywords
subject: biomedical text mining
  topic: keywords
subject: longevity research
  topic: keywords
subject: evidence synthesis
  topic: keywords
creator: Arnas Stučinskas
creator: Audronė Jakaitienė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 273
ending page: 280
doi: 10.15388/LMITT.2026.28

Duomenų sintetinimo metodų palyginimas
type: item
description: Tyrime palyginti du sintetinių duomenų generavimo metodai – grandininių lygčių metodas (angl. Fully Conditional Specification, FCS) ir apibendrintieji adityvieji padėties, mastelio ir formos parametrų modeliai (angl. Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape, GAMLSS), taikant juos paslaugų sektoriaus įmonių mėnesinių pajamų duomenims. Rezultatai parodė, kad FCS geriau atkuria originalių duomenų pasiskirstymą, tačiau GAMLSS pasižymi mažesne reikšmės atskleidimo rizika ir gali būti laikomas saugesniu konfidencialumo užtikrinimo požiūriu.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: sintetiniai duomenys
  topic: keywords
subject: duomenų konfidencialumas
  topic: keywords
subject: duomenų atskleidimo rizika
  topic: keywords
subject: FCS
  topic: keywords
subject: GAMLSS
  topic: keywords
creator: Simona Stankevičiūtė
creator: Rūta Levulienė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 267
ending page: 272
doi: 10.15388/LMITT.2026.27

Didžiųjų kalbos modelių taikymas vaistų atpažinimui lietuviškuose klinikiniuose tekstuose
type: item
description: Lietuviškuose elektroninių sveikatos įrašų tekstuose didelė dalis kliniškai reikšmingos informacijos pateikiama nestruktūrizuotu pavidalu, tad automatinis vaistų ar kitų esybių atpažinimas tampa vis aktualesnis. Tyrime nagrinėtos didžiųjų kalbos modelių galimybės atlikti šį uždavinį žymint vaistus tekste specialiomis žymomis. Eksperimentuose naudoti „Gemini 2.5 Flash“ ir „Gemini 2.5 Flash-Lite“ modeliai bei skirtingos užklausų formuluotės. Gauti rezultatai parodė, kad tokie modeliai gali būti efektyviai taikomi vaistų atpažinimo uždaviniui, o didžiausią įtaką rezultatams turi užklausos formuluotė ir pateikti anotavimo pavyzdžiai.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: įvardytų esybių atpažinimas
  topic: keywords
subject: didieji kalbos modeliai
  topic: keywords
subject: natūralios kalbos apdorojimas
  topic: keywords
subject: klinikiniai tekstai
  topic: keywords
subject: vaistų atpažinimas
  topic: keywords
creator: Gabrielė Skirmantaitė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 257
ending page: 266
doi: 10.15388/LMITT.2026.26

Saulės fotovoltinių elektrinių valandinės energijos prognozavimo strategijų ir modelių palyginimas
type: item
description: Šiame tyrime nagrinėjamas valandinis saulės fotovoltinių elektrinių energijos prognozavimas Lietuvoje, lyginant tiesioginio ir dviejų pakopų prognozavimo strategijas. Analizei taikyti kelių grupių modeliai: klasikiniai mašininio mokymosi modeliai – atraminių vektorių modelis (SVM), atsitiktinių miškų modelis (RF) ir ekstremalaus gradientinio stiprinimo modelis (XGBoost), bei gilieji neuroniniai tinklai – ilgos trumpalaikės atminties (LSTM) ir laikinis suliejimo transformeris (TFT). Tiesioginio prognozavimo strategijoje (kai modelis tiesiogiai prognozuoja energijos gamybą, naudodamas meteorologinius duomenis) geriausi dieninės paklaidos rezultatai gauti naudojant XGBoost modelį šiaurės ir centrinėje elektrinėse, kur dienos svorinė vidutinė absoliuti procentinė paklaida (DWMAPE) siekė atitinkamai 13,24 % ir 16,25 %, o pietinėje elektrinėje geriausius rezultatus pasiekė TFT modelis, pasiekęs 12,68 % DWMAPE. Dviejų pakopų strategijos pirmoje pakopoje bendros dienos energijos prognozėms tiksliausi modeliai skyrėsi tarp elektrinių: šiaurės elektrinėje geriausius rezultatus pasiekė RF modelis, centrinėje – SVM, o pietinėje – TFT. Antroje pakopoje valandinių proporcijų prognozėse visose elektrinėse geriausi rezultatai gauti naudojant RF modelį. Galutiniai rezultatai parodė, kad tiesioginio prognozavimo strategija visose trijose elektrinėse buvo tikslesnė už dviejų pakopų strategiją. Tiesioginio prognozavimo strategijoje XGBoost pasižymėjo mažiausia rezultatų sklaida (σ = 1,56) pagal DWMAPE tarp visų elektrinių. Dviejų pakopų prognozavimo strategijos pirmoje pakopoje mažiausia rezultatų sklaida pasižymėjo SVM modelis (σ = 1,66), o antroje pakopoje – XGBoost modelis (σ = 1,12).
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: PV energijos prognozavimas
  topic: keywords
creator: Ratmir Semionov
creator: Lukas Voveris
creator: Jolita Bernatavičienė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 245
ending page: 256
doi: 10.15388/LMITT.2026.25

Adapting Unified Architecture Framework to SysML v2: A Project Financial System Case Study
type: item
description: This paper explores how a SysML v2-based implementation of the Unified Architecture Framework (UAF) can be integrated into a project financial management system as a dynamic architectural component. A reusable SysML v2 library implementing UAF concepts has been developed from OMG specifications. The library is then used to create a domain model describing participating systems, data entities, organizational goals, project structures, and the budget lifecycle across four UAF viewpoints: Resources, Strategic, Projects, and Operational. A proof-of-concept web application is developed to integrate the model as a shared and continuously maintained source of architectural information. The results show that structural aspects of the model can be effectively reused within the system, while behavioral elements require additional implementation decisions and cannot be fully modified within the application.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: Unified Architecture Framework
  topic: keywords
subject: SysML v2
  topic: keywords
subject: architecture framework
  topic: keywords
subject: model-based systems engineering
  topic: keywords
subject: project financial system
  topic: keywords
creator: Laurita Radiševska
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-06-08
publication date: 2026-06-08
starting page: 236
ending page: 244
doi: 10.15388/LMITT.2026.24

Assessing the Quality of Data-Based Explanations in Recommender Systems: A Systematic Literature Review
type: item
description: As recommender systems transition from “black boxes” to explainable models, assessing the quality of their explanations has become a critical research challenge. A systematic literature review has been performed to analyse how data-based explanation quality is evaluated in recent research (2021-2026). Findings reveal a significant reliance on system-oriented methods and metrics, while direct human-centred evaluation remains underrepresented.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: explainable AI (XAI)
  topic: keywords
subject: recommender systems
  topic: keywords
subject: explanation quality
  topic: keywords
subject: user trust
  topic: keywords
subject: transparency,
  topic: keywords
subject: human-centred evaluation
  topic: keywords
creator: Augustina Petraitytė
creator: Asta Slotkienė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 225
ending page: 235
doi: 10.15388/LMITT.2026.23

Miokardo tekstūros klasterizavimas širdies MRT vaizduose: radiomikos ir klinikinių rodiklių sąsajos
type: item
description: Širdies magnetinio rezonanso tomografija (MRT) leidžia įvertinti miokardo struktūrinius ir funkcinius pokyčius. Šiame tyrime nagrinėjama radiomikos pagrindu atliekama tekstūros analizė, skirta įvertinti miokardo pažeidimo lygį esant didelio laipsnio aortos vožtuvo stenozei. Iš 87 tiriamųjų MRT vaizdų išgauti tekstūros požymiai buvo agreguoti per visą širdies ciklą ir naudoti klasifikavimo bei klasterizavimo užduotims. Nustatyta, kad globali miokardo reprezentacija leidžia efektyviai atskirti sveiką ir patologinį miokardą. Klasterinė analizė atskleidė skirtingus miokardo fenotipus, susijusius su reikšmingais globalios išilginės deformacijos (GLS) ir T1 rodiklių skirtumais, tuo tarpu ECV ir CVF reikšmingai nesiskyrė. Rezultatai rodo, kad radiomika gali suteikti papildomos informacijos apie miokardo būklę, nepriklausomai nuo tradicinių klinikinių rodiklių.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: širdies MRT
  topic: keywords
subject: radiomika
  topic: keywords
subject: tekstūros analizė
  topic: keywords
subject: aortos vožtuvo stenozė
  topic: keywords
subject: klasterizavimas
  topic: keywords
creator: Arina Peržu
creator: Žygimantas Abramikas
creator: Sigita Glaveckaitė
creator: Giedrė Balčiūnaitė
creator: Nomeda Rima Valevičienė
creator: Darius Palionis
creator: Povilas Treigys
creator: Jolita Bernatavičienė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 214
ending page: 224
doi: 10.15388/LMITT.2026.22

A Three-Layered Framework Integrating Classical, Multivariate, and Machine-Learning Methods for Systemic Treatment Effect Detection in High-Dimensional Biomarker Data
type: item
description: Longevity supplement trials often rely on single-biomarker tests, which can miss distributed systemic effects. This paper proposes a three-layer analytical framework: (i) classical biostatistics, (ii) multivariate systems biology, and (iii) machine learning with responder analysis. Applied to a 99-participant trial with 20 biomarkers, Layer 1 found few isolated effects, Layer 2 detected significant multivariate separation, and Layer 3 supported reliable directional effects for nicotinamide adenine dinucleotide (NAD+) and low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C). Together, the layers provide complementary evidence beyond any single method.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: biomarker analysis
  topic: keywords
subject: framework
  topic: keywords
subject: systems biology
  topic: keywords
subject: machine learning
  topic: keywords
subject: PCA
  topic: keywords
creator: Monika Ošmianskienė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 208
ending page: 213
doi: 10.15388/LMITT.2026.21

Prekybos tinklų prekių klasifikavimas naudojant skenavimo duomenis
type: item
description: Skenavimo duomenų klasifikavimas pagal COICOP 2018 klasifikatorių yra svarbus etapas siekiant panaudoti šiuos duomenis vartotojų kainų indeksų skaičiavimams, todėl dėl didelės duomenų apimties aktualu sumažinti rankinio klasifikavimo poreikį. Šiame darbe analizuoti Lietuvos didžiųjų prekybos centrų skenavimo duomenys, kurie buvo paversti į vektorinę reprezentaciją taikant TF – IDF metodą, ir tada taikyti logistinės regresijos, atraminių vektorių bei fastText klasifikatoriai, atliktas jų palyginimas ir tinkamumas šiems duomenims klasifikuoti.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: klasifikavimas
  topic: keywords
subject: skenavimo duomenys
  topic: keywords
subject: COICOP
  topic: keywords
subject: atraminių vektorių klasifikatorius
  topic: keywords
subject: logistinės regresijos klasifikatorius
  topic: keywords
subject: fastText klasifikatorius
  topic: keywords
creator: Ieva Marija Noreikaitė
creator: Audrius Sabaitis
creator: Rūta Levulienė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 203
ending page: 207
doi: 10.15388/LMITT.2026.20

Etiško projektavimo principai vartotojo sąsajoje: apgaulingų šablonų identifikavimas
type: item
description: Elektroninės komercijos svetainėse vis dažniau pasitaiko vartotojo sąsajos sprendimų, kurie gali pakreipti vartotojus paslaugos tiekėjams palankia linkme ir taip daryti įtaką jų pasirinkimams. Tokie sprendimai, vadinami apgaulingais šablonais, vis dažniau yra laikomi nelegalia praktika, todėl svarbu gebėti atpažinti šiuos šablonus ir įvertinti jų poveikį vartotojams. Straipsnyje siekiama parengti vertinimo euristikas ir metodiką priemonei, kuri padėtų atpažinti apgaulingus sąsajos elementus. Tyrimo metu buvo išskirti etiško projektavimo principų pažeidimų požymiai, o pagal apgaulingų šablonų ir etiško projektavimo principų pažeidimų sąsajas buvo nustatytos vertinimo euristikos. Sukurta metodika skirta padėti ne tik atpažinti apgaulingus šablonus, bet ir nustatyti svetainės etiško projektavimo principų pažeidimų profilį, kuris nurodo galimą neigiamą poveikį naudotojui, taip prisidedant prie etiškesnių skaitmeninių sistemų projektavimo skatinimo.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: Apgaulingi šablonai
  topic: keywords
creator: Austėja Nenartavičiūtė
creator: Gita Gliaudytė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 182
ending page: 202
doi: 10.15388/LMITT.2026.19

Comparison of Random Forest Classification and Regression on Zigzag-Labeled Data for Equity Trading Strategies
type: item
description: This paper compares Random Forest classification and regression approaches for equity trading strategy development using Zigzag-based price labeling. Both models are trained to identify buy and sell signals derived from Zigzag pivot points and are evaluated against a buy-and-hold benchmark using three exchange-traded funds: S&P 500, Hang Seng, and MSCI UK. A walk-forward framework is implemented using five-year training windows and two-year out-of-sample test windows. The results indicate that the Random Forest classification strategy delivers the strongest performance, particularly in the Hong Kong market, and is found to statistically significantly outperform the regression strategy. Further analysis of pivot timing shows that both models exhibit higher accuracy in predicting buy signals than sell signals, suggesting an asymmetry in model effectiveness across market turning points. As Zigzag labels are retrospective by construction, thus results should be interpreted as an upper bound on achievable performance rather than a direct estimate of live trading returns.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: random forest
  topic: keywords
subject: zigzag labeling
  topic: keywords
subject: equity trading
  topic: keywords
subject: classification
  topic: keywords
subject: regression
  topic: keywords
creator: Julius Mikelevičius
creator: Ilja Jurčenko
creator: Igoris Belovas
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 166
ending page: 181
doi: 10.15388/LMITT.2026.18

Sustiprinto mokymosi modelio jautrumo parametrams ir stabilumo tyrimas: PECS kortelių atvejis
type: item
description: Tyrime analizuojamas „CardFinder“ algoritmas, skirtas apmokyti sustiprinto mokymosi modelį, gebantį surasti tinkamą PECS kortelę. Šio algoritmo pagrindu sukurtas „CardFinder+ Sense“ algoritmas, kuriuo siekiama pagerinti modelio veikimą ir jo pritaikomumą autizmo spektro sutrikimą turintiems vaikams. Atliktos įvairios modifikacijos, kuriomis siekta sumažinti žingsnių skaičių, per kuriuos modelis suranda tinkamą kortelę. Nustatyti hiperparametrai, darantys didžiausią įtaką mokymosi stabilumui, ir parinktas jų rinkinys, užtikrinantis kuo pastovesnius rezultatus ieškant teisingos kortelės. Algoritmas papildytas funkcija, leidžiančia pasirinkti pradinės kortelės vietą mokymosi ir testavimo procesų metu. Ši funkcija leido „CardFinder+ Sense“ algoritmui surasti teisingą kortelę per mažesnį žingsnių skaičių, lyginant su pirminiu „CardFinder“ algoritmu.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: PECS
  topic: keywords
subject: sustiprintas mokymasis
  topic: keywords
creator: Andrius Lukas Maslovas
creator: Asta Slotkienė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 158
ending page: 165
doi: 10.15388/LMITT.2026.17

S&P 500 įtraukimų poveikis akcijų kainoms
type: item
description: Šiame darbe nagrinėjama, ar akcijų kainos kyla prieš įmonių įtraukimą į S&P500 indeksą (angl. Standard and Poor’s 500 index) ir ar tai galima panaudoti investavimo strategijoje. Analizuojami 2021–2026 m. duomenys, vertinant kainų pokyčius 30, 60 ir 90 dienų iki įtraukimo. Rezultatai rodo, kad akcijų kainos dažnai pradeda kilti dar prieš oficialų paskelbimą, o ilgesnis investavimo laikotarpis siejamas su didesne grąža. Teoriniame scenarijuje galima pasiekti apie 59 % vidinę metinę grąžos normą (angl. Extended Internal Rate of Return, XIRR) investuojant prieš 30 dienų, apie 84 % prieš 60 dienų ir apie 90 % prieš 90 dienų. Vis dėlto praktikoje tokia strategija yra ribota dėl prognozavimo netikslumų, tačiau rezultatai rodo, kad ši kryptis turi potencialo tolesniems tyrimams.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: S&P500
  topic: keywords
subject: akcijų kainos
  topic: keywords
subject: įtraukimas į indeksą
  topic: keywords
subject: XIRR
  topic: keywords
subject: prognozavimas
  topic: keywords
creator: Neringa Lukoševičiūtė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 149
ending page: 157
doi: 10.15388/LMITT.2026.16

Investigation of VITS Text-to-Speech for the Lithuanian Language
type: item
description: This study investigates the performance of the VITS model for Lithuanian speech synthesis under different training configurations. Experiments were conducted using datasets with phoneme-based and grapheme-based text representations, accented text, and both single-speaker and multi-speaker setups. The goal was to evaluate how linguistic pre-processing and speaker diversity influence synthesis quality. Model outputs were compared using objective measures. The results provide insights into the impact of phoneme representation and accent information on the quality of Lithuanian neural TTS systems.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: Text-to-Speech
  topic: keywords
subject: Lithuanian language
  topic: keywords
subject: VITS
  topic: keywords
subject: Speech Synthesis
  topic: keywords
subject: Phoneme-based modeling
  topic: keywords
creator: Vytautas Lėveris
creator: Gražina Korvel
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 140
ending page: 148
doi: 10.15388/LMITT.2026.15

Studentų akademinės sėkmės nuotolinėse studijose prognozavimo galimybės taikant duomenų tyrybą
type: item
description: Aukštosios mokyklos veikia konkurencingoje aplinkoje, kur studentų akademinė sėkmė yra svarbus studijų kokybės rodiklis. Nuotolinės studijos populiarėja, tačiau jos dažniau nutraukiamos nei tradicinės. Šio darbo tikslas – taikant duomenų tyrybą parengti akademinės sėkmės prognozavimo modelį, skirtą mažinti studentų nubyrėjimą. Parengtas modelis, paremtas besimokančiųjų mokymosi duomenimis ir atsitiktinio miško algoritmu, leidžia anksti identifikuoti rizikos grupės studentus.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: akademinė sėkmė
  topic: keywords
subject: prognozavimas
  topic: keywords
subject: duomenų tyryba
  topic: keywords
subject: duomenų tyrybos metodai ir algoritmai
  topic: keywords
subject: CRISP-DM
  topic: keywords
creator: Artūras Kukštys
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 131
ending page: 139
doi: 10.15388/LMITT.2026.14

From Requirements to Executable Tests: LLM-Based System Test Generation for REST APIs
type: item
description: Modern software systems increasingly rely on APIs, making efficient testing essential for ensuring reliability and correctness. However, creating system tests from natural language requirements is typically a manual and time-consuming process. This research proposes an approach for automatically generating executable REST API tests from natural language requirements using large language models (LLMs) and OpenAPI specifications. A prototype system was developed and evaluated on two real-world APIs. The results show that the approach can generate executable pytest tests, achieve full endpoint reachability coverage, and provide stable automated test execution.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: software testing
  topic: keywords
subject: automated test generation
  topic: keywords
subject: natural language processing
  topic: keywords
subject: large language models
  topic: keywords
subject: system testing
  topic: keywords
subject: REST API
  topic: keywords
creator: Jaroslav Kochanovskis
creator: Asta Slotkienė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 118
ending page: 130
doi: 10.15388/LMITT.2026.13

Paaiškinamasis dirbtinis intelektas: apžvalga
type: item
description: Šiame straipsnyje nagrinėjamas paaiškinamasis dirbtinis intelektas, aptariama jo samprata, pagrindiniai principai ir taikymo sritys. Taip pat išskiriamos bei aprašomos galimos paaiškinamojo dirbtinio intelekto metodų kategorijos, analizuojama jų sandara. Straipsnio pabaigoje apžvelgiami aktualūs iššūkiai ir problemos, su kuriomis šiandien susiduria paaiškinamojo dirbtinio intelekto tyrėjai ir praktikai.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: Paaiškinamasis dirbtinis intelektas
  topic: keywords
subject: XAI
  topic: keywords
subject: Explainable AI
  topic: keywords
subject: XAI samprata
  topic: keywords
subject: XAI kategorijos
  topic: keywords
creator: Greta Juškaitė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-07
publication date: 2026-05-07
starting page: 108
ending page: 117
doi: 10.15388/LMITT.2026.12

Stock Price Prediction Accuracy Utilizing Social Media Sentiment
type: item
description: This paper examines the influence of social media sentiment from Twitter/X on Tesla (TSLA) stock price direction prediction. An automated pipeline was implemented using Apache Airflow, combining tweet scraping, FinBERT-based sentiment extraction, and a dual-task LSTM model performing simultaneous directional classification and magnitude regression. Over 278,000 hyperparameter configurations were tested. The best model achieved a weighted F1 score of 0.706 during training, yet live paper trading simulation over 63 trading days yielded only 46% accuracy. Post features were also explored and included in the prediction. The results suggest that raw daily sentiment aggregation from Twitter alone is insufficient for reliable stock price movement prediction.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: social media
  topic: keywords
subject: sentiment analysis
  topic: keywords
subject: stock prediction
  topic: keywords
subject: LSTM
  topic: keywords
subject: FinBERT
  topic: keywords
subject: Twitter
  topic: keywords
subject: machine learning
  topic: keywords
creator: Meldas Jaskelevičius
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 98
ending page: 107
doi: 10.15388/LMITT.2026.11

Algavision: Object Recognition Tool for Phytoplankton Cells in Microscopy Images
type: item
description: Phytoplankton are microbes driving half of global primary production and are widely used model organisms in various studies. Despite advancements in high-throughput methods for acquisition of cell size and abundance data, microscopy remains widely preferred in multi-strain experiments. In this study, an instance segmentation model was trained on a dataset containing 11 strains and integrated into an image processing pipeline. The final version of the pipeline showed superiority over an established thresholding method (Avg. F1 Score 86% vs. 34%). This approach also highlights the potential of clustering unseen strains by prompting a general-purpose segmenter with low-confidence predictions.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: Cell segmentation
  topic: keywords
subject: deep learning
  topic: keywords
subject: microscopy
  topic: keywords
subject: phytoplankton
  topic: keywords
creator: Simas Jasiūnas
creator: Giulia Ghedini
creator: Povilas Treigys
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 89
ending page: 97
doi: 10.15388/LMITT.2026.10

Reinforcement Learning Strategies for Pecs Card Selection in Augmentative and Alternative Communication Systems
type: item
description: Autism spectrum disorder affects communication abilities, making augmentative and alternative communication systems essential for nonverbal individuals. The Picture Exchange Communication System is a structured, symbol-based method that enables nonverbal individuals to initiate communication by exchanging picture cards representing desired objects, actions, or concepts. It is widely used but requires efficient card selection strategies to maximize successful exchanges. This research evaluates the effectiveness of reinforcement learning algorithms combined with different card selection strategies. The experiments revealed that introducing opposite card selection after rejection significantly improved success rate compared to similarity-only approaches. The findings demonstrate that strategy design has greater impact on system performance than the choice of learning algorithm.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: reinforcement learning
  topic: keywords
subject: PECS
  topic: keywords
subject: AAC
  topic: keywords
subject: autism
  topic: keywords
subject: Q-learning
  topic: keywords
subject: card selection strategies
  topic: keywords
creator: Paulina Ivanauskaitė
creator: Asta Slotkienė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 79
ending page: 88
doi: 10.15388/LMITT.2026.9

Daugiakalbio šnekos modelio atpažinimo gerinimas lietuvių kalbai
type: item
description: Lietuvių spontaninės kalbos automatinis atpažinimas išlieka sudėtinga užduotis dėl ribotų išteklių, tarimo variacijų ir nuostolingo garso įrašų poveikio transkribavimo kokybei. Šio straipsnio tikslas – ištirti Whisper large‑v3 modelio pritaikymą lietuvių spontaninės kalbos atpažinimui taikant Low‑Rank Adaptation (LoRA) strategiją, palyginti jį su baziniu modeliu ir išanalizuoti, kaip papildomas apmokymas veikia transkribavimo kokybę. Gauti rezultatai parodė, kad LoRA strategija reikšmingai pagerino modelio veikimą ir sumažino tiek tekstinį, tiek fonetinį nutolimą nuo tikrųjų transkripcijų.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: automatinis šnekos atpažinimas
  topic: keywords
subject: lietuvių kalba
  topic: keywords
subject: LoRA
  topic: keywords
subject: papildomas apmokymas
  topic: keywords
creator: Juras Ezerskis
creator: Asta Slotkienė
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 69
ending page: 78
doi: 10.15388/LMITT.2026.8

Didelių duomenų skaidymo našumo analizė rakto-reikšmės ir reliacinėse duomenų bazėse
type: item
description: Didėjant e. komercijos sistemų apkrovoms, duomenų bazių našumas ir mastelio plėtimas tampa kritiniu veiksniu užtikrinant sklandžią naudotojų patirtį. Šiame darbe sprendžiama problema – kuri duomenų bazių valdymo sistema yra efektyvesnė aukšto srauto scenarijuose: rakto–reikšmės tipo Redis Cluster ar atmintyje veikianti reliacinė PostgreSQL su Citus plėtiniu. Tyrimo rezultatai rodo, kad Redis Cluster pasiekia žymiai didesnį pralaidumą net ir tada, kai PostgreSQL veikia vienodomis atminties sąlygomis, tačiau PostgreSQL pasižymi stabilesne delsa esant mažesnėms apkrovoms.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: duomenų skaidymas
  topic: keywords
subject: sharding
  topic: keywords
subject: Redis Cluster
  topic: keywords
subject: PostgreSQL
  topic: keywords
subject: Citus
  topic: keywords
subject: JMeter
  topic: keywords
creator: Dominykas Černovas
creator: Vasilij Savin
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 60
ending page: 68
doi: 10.15388/LMITT.2026.7

Teksto požymių analizė ir jų efektyvumo vertinimas emocijų klasifikavimo uždavinyje
type: item
description: Šiame darbe sprendžiamas emocijų atpažinimo iš tekstinių duomenų uždavinys, taikant skirtingus teksto reprezentavimo metodus ir mašininio mokymosi algoritmus. Tyrime naudoti lingvistiniai požymiai, Bag-of-Words ir TF-IDF metodai bei jų kombinacijos. Klasifikavimui taikyti logistinės regresijos, atraminių vektorių mašinos, Naiviojo Bajeso, atsitiktinių miškų ir XGBoost algoritmai. Geriausi rezultatai gauti derinant Bag-of-Words reprezentaciją su papildomais lingvistiniais požymiais ir naudojant logistinės regresijos modelį (tikslumas ir f1 macro ≈ 0,81). Nustatyta, kad modeliai geriausiai atpažįsta neutralią ir džiaugsmo emocijas, o prasčiausiai – liūdesio.
subject: Straipsniai
  topic: section
subject: emocijų klasifikavimas
  topic: keywords
subject: teksto vektorizavimas
  topic: keywords
subject: mašininio mokymosi algoritmai
  topic: keywords
creator: Ignas Černiauskas
creator: Gražina Korvel
rights: Autorių teisės (c) 2026 Authors https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-05-08
publication date: 2026-05-08
starting page: 50
ending page: 59
doi: 10.15388/LMITT.2026.6