staff:courses:theses
Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
| Both sides previous revision Previous revision Next revision | Previous revision Next revision Both sides next revision | ||
|
staff:courses:theses [2019/09/30 12:13] natalya.razmochaeva [Разработка модулей геоинформационной системы] |
staff:courses:theses [2019/10/03 15:20] timur.zhangirov [Тимур Жангиров] |
||
|---|---|---|---|
| Line 8: | Line 8: | ||
| ===== Антон Филатов ===== | ===== Антон Филатов ===== | ||
| + | ==== Occupancy grid map conflict ==== | ||
| + | Цель: Разрешение конфликтов в картах занятости, построенных различными агентами при решении задачи SLAM | ||
| + | |||
| + | Предполагаемые задачи: | ||
| + | * исследование способов сохранения 2D карты в файл | ||
| + | * исследование способов выявления конфликтующих частей карт занятости | ||
| + | * применение фильтрации для разрешения конфликтов | ||
| + | |||
| + | ==== Image clusterisation ML-free ==== | ||
| + | |||
| + | Цель: Разработка алгоритма выделения на изображении, полученного с видеокамеры, установленной на автомобиле, независимых частей без использования нейронных сетей. | ||
| + | |||
| + | Предполагаемые задачи: | ||
| + | * Применение различных способов для кластеризации изображений: функция максимального правдоподобия, быстрое преобразование Фурье | ||
| + | * Оценка возможности работы таких алгоритмов в условии шумов | ||
| + | * Оценка эффективности (скорости работы) таких алгоритмов | ||
| + | |||
| + | ==== Image clusterisation with ML ==== | ||
| + | |||
| + | Цель: Разработка алгоритма выделения на изображении, полученного с видеокамеры, установленной на автомобиле, независимых частей c использованием нейронных сетей | ||
| + | |||
| + | Предполагаемые задачи: | ||
| + | * Применение различных существующих нейронных сетей к задаче кластеризации объектов на изображении | ||
| + | * Оценка эффективности одновременного применения нескольких разных типов нейронных сетей | ||
| + | * Оценка точности в сравнении с "обычными" методами | ||
| ===== Артём Филатов ===== | ===== Артём Филатов ===== | ||
| Line 95: | Line 120: | ||
| ===== Татьяна Берленко ===== | ===== Татьяна Берленко ===== | ||
| - | ==== Электронная очередь для защиты лабораторной работы ==== | + | ==== Электронная очередь для лабораторных занятий ==== |
| Цель: создать веб-приложение для записи в очередь и отслеживания статуса студента. | Цель: создать веб-приложение для записи в очередь и отслеживания статуса студента. | ||
| Line 124: | Line 149: | ||
| ===== Тимур Жангиров ===== | ===== Тимур Жангиров ===== | ||
| + | === Сравнительный анализ методов выявления аномальных данных в микробиологических данных === | ||
| + | Цель: провести анализ методов выявления аномальных данных и выдвинуть предложения по их улучшению | ||
| + | Возможные задачи: | ||
| + | * Провести обзор методов выявления аномальных данных | ||
| + | * Определить критерии сравнения методов | ||
| + | * Провести сравнения на данных разного качества в многомерном пространстве | ||
| + | * Провести сравнения на данных принадлежащих различным классам в многомерном пространсве | ||
| + | * Улучшить существующий или предложить новый метод | ||
| + | === Анализ эффективности генетических алгоритмов для построения нелинейной регрессии === | ||
| + | Цель: провести анализ эффективности применения генетических алгоритмов для построения нелинейной регрессии | ||
| + | Возможные задачи: | ||
| + | * Провести обзор существующих методов построения нелинейной регрессии | ||
| + | * Разработать модель регрессии, которую можно обучить генетическими алгоритмами | ||
| + | * Определить параметры генетического алгоритма для построения регрессии | ||
| + | * Анализ эффективности генетических алгоритмов в данной задаче | ||
| + | |||
| + | === Разработка и реализация алгоритма сжатия данных на основе автокодирующих нейронных сетей === | ||
| + | Цель: Разработка алгоритма архивации данных на основе автокодирующих нейронных сетей с целью повышения качества архивации по сравнению с существующими алгоритмами | ||
| + | |||
| + | Возможные задачи: | ||
| + | * Провести обзор существующих алгоритмов архивации | ||
| + | * Разработать нейросетевую модель для архивации данных | ||
| + | * Реализация алгоритма архивации | ||
| + | * Анализ разрабатонного алгоритма | ||
| + | |||
| + | === Анализ алгоритма построения траекторий OCTNet в двумерном пространстве === | ||
| + | Цель: Провести анализ алгоритма построения траектории OCTNet, с целью выявления его ограничений и преимуществ над другими алгоритмами построений траекторий | ||
| + | |||
| + | Возможные задачи: | ||
| + | * Провести обзор существующих алгоритмов построения траекторий | ||
| + | * Изучить алгоритм OCTNet | ||
| + | * Реализация алгоритма OCTNet | ||
| + | * Анализ алгоритма OCTNet | ||
| + | * Выдвижение гипотез по улучшению алгоритма OCTNet | ||
| + | |||
| + | === Разработка и реализация алгоритма аугментации микробиологических данных на основе генеративно-состязятальных сетей === | ||
| + | Цель: Разработать алгоритм аугментации данных на основе генеративно-состязательных сетей | ||
| + | |||
| + | Возможные задачи: | ||
| + | * Провести обзор существующих алгоритмов аугметации данных | ||
| + | * Построение модели сети для аугментации | ||
| + | * Разработка алгоритма аугментации на основе генеративно-состязательных сетей | ||
| + | * Реализация алгоритма аугментации на основе генеративно-состязательных сетей | ||
| + | * Анализ эффективности алгоритма аугментации и сравнение с существующими алгоритмами аугменацтии данных | ||
| + | ===== Дмитрий Карташев ===== | ||
staff/courses/theses.txt · Last modified: 2022/12/10 09:08 (external edit)
Except where otherwise noted, content on this wiki is licensed under the following license: CC Attribution-Share Alike 4.0 International
