No description available.

No description available.

В диссертационном исследовании рассматривается жилой квартал Дворянское гнездо, расположенный в микрорайоне Уралмаш города Екатеринбурга. Объект исследования - дворовая территория ансамбля, которая проанализирована с точки зрения качества и удобства пространства, комфортного ее использования всеми категориями проживающих граждан. Используя методику датского архитектора Яна Гейла выявлены проблемы комплекса по двенадцати критериям и предложены варианты их решений. Дана оценка жилого комплекса с точки зрения устойчивой архитектуры. Разработано концептуальное решение благоустройства прилегающей территории с учетом доступности для всех групп населения. Проведена оценка проекта по критериям устойчивости по системе экологической сертификации GreenZoom. В заключение о важности сохранения жилого фонда первой половины XX века, а также рассматривается вопрос о необходимости проведения реновации на территории общественного пространства Дворянского гнезда. / The dissertation research examines the residential quarter of the Noble Nest (Dvoryanskoe gnezdo), located in the Uralmash microdistrict of the city of Yekaterinburg. The object of the study is the courtyard area of the ensemble, which is analyzed from the point of view of the quality and convenience of space, its comfortable use by all categories of living citizens. Using the methodology of the Danish architect Jan Gale, the problems of the complex were identified according to twelve criteria and options for their solutions were proposed. An assessment of the residential complex from the point of view of sustainable architecture is given. A conceptual solution for the improvement of the adjacent territory has been developed, taking into account accessibility for all groups of the population. The project was evaluated according to sustainability criteria according to the Green Zoom environmental certification system. In conclusion, the importance of preserving the housing stock of the first half of the XX century, as well as the need for renovation on the territory of the public space of the Noble Nest (Dvoryanskoe gnezdo).

В магистерской диссертации представлены результаты моделирования магнитных гистерезисных свойств ансамбля обменносвязанных частиц. Для выполнения компьютерного моделирования разработан пакет компьютерных программ в среде MATLAB, позволяющий моделировать и анализировать предельные и частные петли магнитного гистерезиса для однофазных и многофазных ансамблей с различными типами магнитной анизотропии, упорядочением фаз, а также при параметрической зависимости микроскопических констант от температуры. Все это реализовано в рамках модели однодоменных нанокристаллитов, имеющих однородную намагниченность, процесс изменения которой осуществляются за счет когерентного вращения. Разработан алгоритм параллельного расчета, позволяющий основные арифметические и логически операции выполнять на графических ускорителях. Полученные с его помощью численные результаты качественно соответствуют экспериментальным данным для системы Nd-Fe-B. / The results of magnetic properties modelling of the ensemble of exchange coupled particles are represented in this master's thesis. The computer modelling is realized in the MATLAB programming environment and allows performing calculations and analysis of major and minor magnetic hysteresis loops of single-phase or multiphase ensembles with different types of magnetic anisotropy, phase arrangement and with the parametric dependency of microscopic constants on temperature. The latter is based on the model of single domain nanocrystallites. Each of them has a uniform magnetization and any changes of one are happened by coherent rotation. The algorithm of parallel calculations using a graphic processing unit is also shown in the work. The obtained numeric results qualitatively are in compliance with the Nd-Fe-B experimental data.

Цель работы – разработка модели машинного обучения для автоматического сопоставления описаний продуктов, представленных в текстовом виде с внутренними кодами компании. Объект исследования – бизнес-процесс сопоставления описаний продуктов с внутренними кодами компании. Методы исследования: предварительная обработка данных, анализ данных, выбор и обучение модели машинного обучения, оценка производительности модели. Результаты работы: разработана и обучена модель машинного обучения на основе алгоритма CatBoost для автоматического сопоставления описаний продуктов с внутренними кодами компании. Модель показала высокую точность и полноту при тестировании. Созданная модель машинного обучения внедрена в продуктивное использование компании АО «Сони Электроникс» и позволяет сокращать ресурсы аналитиков в существенном объеме. Выпускная квалификационная работа выполнена в текстовом редакторе Microsoft Word и представлена в электронном и печатном виде. / The goal of the work is to develop a machine learning model for automatically comparing product descriptions presented in text form with the company’s internal codes. The object of study is the business process of comparing product descriptions with internal company codes. Research methods: data preprocessing, data analysis, selection and training of a machine learning model, evaluation of model performance. Results of the work: a machine learning model based on the CatBoost algorithm was developed and trained to automatically compare product descriptions with internal company codes. The model showed high accuracy and completeness during testing. The created machine learning model has been put into productive use by Sony Electronics JSC and makes it possible to reduce analyst resources to a significant extent. The final qualifying work was completed in the text editor Microsoft Word and presented in electronic and printed form.