The object of the research is ML-systems for key point extraction for video recordings. The aim of the research is to analyze ML-systems and find the best model for extracting key points from video recordings. The aim of the paper is to analyze the existing ML-systems for extracting key gesture language from video recordings. The research methods are based on data analysis, theory of extracting key points from image, conducting experiments, measuring and comparing the obtained values to evaluate the models. The scientific novelty of the study lies in solving the actual problem of evaluating ML-based keypoint extraction systems for the task of sign language, using modern technologies. The result of the work is a comparative analysis of ML-systems of keypoint extraction from video recordings of sign language, which allowed to identify the best models in terms of metrics and efficiency, and a gloss gluing algorithm is developed, which allows to combine them into one single gesture. / Объект исследования — МЛ-системы извлечения ключевых точек для видеозаписей. Цель исследования – проанализировать мл-системы и найти наилучшую модель для извлечения ключевых точек из видеозаписей. Целью работы – анализ существующих МЛ-систем для извлечение ключевых жестового языка из видеозаписей. Методы исследования основываются на анализе данных, теории извлечения ключевых точек из изображения, проведение экспериментов, измерении и сравнении полученных значений для оценки моделей. Научная новизна исследования заключается в решение актуальной задачи оценки МЛ-систем извлечения ключевых точек для задачи жестового языка, с применением современных технологий. Результатом работы является сравнительный анализ МЛ-систем извлечения ключевых точек из видеозаписей жестового языка, который позволил определить лучшие по метрикам и по эффективности модели, а также разработан алгоритм склейки глоссов, который позволяет объединить их в один единый жест.

This thesis is dedicated to the design of a Laboratory Information System (LIS) using machine learning methods. The relevance of the study is driven by the need to automate routine operations and enhance the efficiency of laboratory processes in the construction industry. Research Objective: To design a Laboratory Information System (LIS) utilizing machine learning algorithms. Research Tasks: Analyze existing approaches to designing information systems. Investigate hypotheses regarding the application of machine learning within an information system. Develop an optical character recognition (OCR) microservice and prepare it for integration into the laboratory information system. Research Methods: The primary focus is on the development and implementation of a text recognition model based on the SVTR architecture. Results: A Laboratory Information System was designed, comprising client and server parts, as well as a microservice for processing optical character recognition (OCR). The text recognition model was trained on synthetic data. Conclusions: The research results demonstrate that using the SVTR model in PaddleOCR significantly improves text recognition quality. The developed LIS enables the automation and optimization of laboratory processes, ensuring high performance and system scalability. / Данная выпускная квалификационная работа посвящена проектированию лабораторной информационной системы (ЛИС) с использованием алгоритмов машинного обучения. Актуальность исследования обусловлена потребностью в автоматизации рутинных операций и повышении эффективности лабораторных процессов в строительной отрасли. Цель исследования: проектирование лабораторной информационной системы (ЛИС) с использованием алгоритмов машинного обучения. Задачи исследования: анализ существующих подходов к проектированию информационных систем; исследование гипотез применения машинного обучения в рамках информационной системы; разработка микросервиса для оптического распознавания символов (OCR) и подготовка его для интеграции в лабораторную информационную систему. Методы исследования: Основное внимание уделено внедрению модели распознавания текста на основе архитектуры SVTR. Результаты: Спроектирована лабораторная информационная система, включающая клиентскую и серверную части, а также микросервис для обработки оптического распознавания символов (OCR). Проведено обучение модели распознавания текста на синтетических данных. Выводы: Результаты исследования демонстрируют, что использование модели SVTR в PaddleOCR значительно улучшает качество распознавания текста. Разработанная ЛИС позволяет автоматизировать и оптимизировать лабораторные процессы, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость системы.

Исследование продемонстрировало, что методы машинного обучения могут успешно применяться для качественного анализа литературных произведений. Полученные данные свидетельствуют о высокой точности и надежности предложенных подходов. Это открывает широкие возможности для дальнейшего развития и применения данных технологий в филологических исследованиях и литературной критике. / The research demonstrated that machine learning methods can be successfully applied for qualitative analysis of literary works. The obtained data indicate high precision and reliability of the proposed approaches. This paves the way for further development and application of these technologies in philological studies and literary criticism.

Цель: разработка модели сегментации трёхмерных объектов на основе методологии машинного обучения. Объект: процессы сегментации трёхмерных объектов, представленных облаком точек. Методы: проведение исследование моделей сегментации трёхмерных объектов на основании датасета ScanNet с оценкой точности на основании метрики Average Intersection over Union (avgloU). Результаты: в ходе работы проведено сравнение и выявлены наиболее точные и производительные сочетания внутренней структуры обрабатываемых данных и архитектуры моделей, которые являются самыми перспективными для дальнейших исследований. наилучшие результаты показала библиотек машинного обучения Point Transformer со значением метрики avgIoU, равной 0,794. Полученные результаты будут использованы для дальнейшей работы над методами обработкой данных, поиском и настройкой моделей машинного обучения для задачи сегментации 3D-объектов для достижения лучшей точности и производительности. / Objective: development of a three-dimensional object segmentation model based on machine learning methodology. Object: segmentation processes of three-dimensional objects represented by a point cloud. Methods: conducting a study of three-dimensional object segmentation models based on the ScanNet dataset with accuracy assessment based on the Average Intersection over Union (avgloU) metric. Results: during the work, a comparison was made and the most accurate and productive combinations of the internal structure of the processed data and the architecture of the models were identified, which are the most promising for further research. The best results were shown by the Point Transformer machine learning library with an avgIoU metric value of 0.794. The obtained results will be used for further work on data processing methods, searching and tuning machine learning models for the task of segmenting 3D objects to achieve better accuracy and performance.

В данной работе исследуется проблема повышения качества принятия управленческих решений в региональных органах власти с помощью имплементации современных технологий машинного обучения. Целью работы является разработка и внедрение алгоритмов определения и оценки причинно-следственных связей между факторами влияния и значениями социально-экономических и отраслевых показателей развития региона, базирующихся на комплексе моделей анализа данных и машинного обучения. Для достижения этой цели были выполнены задачи по разработке методологической основы, архитектуры программного комплекса и прототипа системы прогнозирования влияния управленческих решений на изменение показателей социально-экономического развития региона. В результате проведенного исследования был разработан и протестирован прототип программного обеспечения, нацеленного на решение задачи поддержки принятия решений при управлении регионом. Была проведена оценка существующих инструментов для проведения причинно-следственного анализа, рассмотрена методология его проведения и проработана концепция дальнейшего развития программного обеспечения. Проведенная оценка экономических показателей разработки полноценной цифровой модели показала целесообразность ее создания и применения в практике органов власти Ямало-Ненецкого автономного округа. / This paper investigates the problem of improving the quality of decision-making in regional government structures through the implementation of modern machine learning technologies. The aim of the work is to develop and implement algorithms for determining and evaluating causal inference between influencing factors and the values of socio-economic and industry development indicators of the region, based on a set of data analysis and machine learning models. To achieve this goal, tasks were performed to develop a methodological framework, the architecture of a software package, and a prototype of a system for forecasting the impact of management decisions on changes in socio-economic development indicators of the region. As a result of the research, a software prototype was developed and tested, aimed at solving the problem of decision support in regional management. An evaluation of existing tools for causal inference was conducted, the methodology for conducting it was considered, and the concept for further development of the software was worked out. The evaluation of economic indicators of the development of a full-fledged digital model showed the feasibility of its creation and application in the practice of the Yamalo-Nenets autonomous okrug's government.

Цель работы - создание эффктивной модели машинного обучения для решения задачи кредитного скоринга. / The aim of the work is to create an effective machine learning model for solving the problem of credit scoring.

The aim of this work is to derive a multi-criteria function for assessing the feasibility of using unmanned aerial vehicles (UAVs) for diagnosing the condition of power line components, as well as to automate the existing approach to mission planning for inspecting power line elements and making flight decisions based on probability distributions that take into account input data characteristics. The paper examines the impact of real factors on various risks associated with diagnosing the condition of power line components using UAVs, employing a preprocessing algorithm for the initial data. / Целью работы является вывод многокритериальной функции для оценки целесообразности применения беспилотных воздушных судов для диагностики состояния элементов линий электропередачи, автоматизация существующего подхода к планированию миссий по обследованию элементов линий электропередачи и принятию решения о полете на основе распределения вероятностей, учитывающих характеристики вводных данных. В работе рассматриваются влияние реальных факторов на различные риски при диагностике состояния элементов линий электропередачи с применением беспилотных воздушных судов с использованием алгоритма предварительной обработки исходных данных.

The aim of this work is to develop algorithms for analyzing time series obtained from the digital process bus streams of a digital substation. The paper addresses issues related to enhancing the observability of digital substation equipment and identifying faults through non-destructive testing methods. During the research, models were created to simulate typical faults. Based on the obtained data, the most informative parameters were selected and formulated, which serve as the input data for the developed algorithms. The developed analysis algorithms were tested on data obtained during the simulation. / Целью настоящей работы является разработка алгоритмов анализа временных рядов, получаемых в составе цифровых потоков шины процесса цифровой подстанции. В работе рассматриваются вопросы повышения наблюдаемости оборудования цифровой подстанции и определения неисправностей посредством методов неразрушающего контроля. В ходе работы созданы модели для симуляции характерных неисправностей. На основании полученных данных, выбраны и сформированы наиболее информативные параметры, которые служат исходными данными для разработанных алгоритмов. Разработанные алгоритмы анализа параметров работы протестированы на данных, полученных в ходе моделирования.

The title of graduation work is the development of an automated online system for electronic document management. Objective: to develop and implement an automated online system of electronic document management, content management systems, development of system architecture mining business processes in the electronic document. The first part is devoted to the basic concepts and definitions of electronic document; also focus on the basic principles of workflow management. The second part is devoted to the review the existing analogue electronic document management systems. The third part is devoted to the practical part - the development of an automated on-line system: a functional description of the system, logical design, physical design, structure and composition of the database and the user interface of electronic document management system. The fourth part is devoted to the content management system (CMS-system) and to the integration of electronic document management system. The last part is devoted to the theoretical foundations of data mining (Data Mining) and ways to further integrate electronic document management system. The graduation work consists of an introduction, 5 chapters and conclusion on 148 pages, including 32 figures and the list of 15 references. / Тема выпускной квалификационное работы: разработка онлайн автоматизированной системы для электронного документооборота. Цель работы: разработка и реализация онлайн автоматизированной системы электронного документооборота, системы управления контентом, разработка архитектуры системы интеллектуального анализа бизнес-процессов в электронном документообороте. Первая часть работы посвящена основным понятиям и определениям электронного документооборота; также уделено внимание основным принципам организации документооборота управленческой деятельности. Вторая часть посвящена обзору существующих аналогов систем электронного документооборота. Третья часть посвящена практической части – разработке автоматизированной онлайн-системы: функциональному описанию системы, логическому конструированию, физическому конструированию, структуре и составу базы данных и пользовательскому интерфейсу системы электронного документооборота. Четвёртая часть работы посвящена системе управления контентом (CMS-системе) и интегрированию к системе электронного документооборота. Пятая часть посвящена теоретическим основам интеллектуального анализа данных (Data Mining) и способам дальнейшей интеграции к системе электронного документооборота. Выпускная квалификационная работа состоит из введения, 5 глав и заключения, изложенных на 148 страницах, а также списка литературы и приложений. В работе имеется 32 рисунка. Список литературы содержит 15 наименований.

The purpose of the study is to develop a comprehensive analysis of local strategic economic complex, as part of an integrated assessment of the effectiveness of the regional executive authority (the example of the Republic of Ingushetia). Relevance of the research topic. A significant place in the economy of any region are leading the business structure, influencing the formation of a profitable part of budgets of various levels, to ensure employment and social infrastructure development, attracting foreign investment and so on. From the efficiency of interaction of the regional executive authority with the largest representatives of the business depends on the level of social -economic prosperity territory. The elements of scientific novelty presented the following results for the defense: Permission for the concept of scientific revolution local strategic economic complex that allows the subject of the subjective, the evaluation of which should be taken into account when analyzing the effectiveness of the regional executive. The technique of the complex analysis of local strategic economic complex, which includes an analysis of individual companies and the integration of the data that allows you to evaluate the statics and dynamics of the development of key business organizations in the region. Improved methods of evaluating the effectiveness of an integrated regional executive authorities, taking into account the impact assessment of the local strategic economic complex that allows a more accurate and balanced manner to evaluate the activity of the subject of federation leadership. The mechanism of systematization and objectification assessment of the regional executive power, representing a professional social control that will not only build a power system of assessment, but also to develop a number of civil society institutions in the territory of his actions. Obtained by the author in the course of the master's thesis results can be used by governments, NGOs, and other stakeholders as a methodological basis for assessing the effectiveness of the regional executive authority. / Цель исследования состоит в развитии комплексного анализа локального стратегического экономического комплекса, как элемента интегрированной оценки эффективности региональной исполнительной власти (на примере Республики Ингушетия). Актуальность темы исследования. Существенное место в экономике любого региона занимают ведущие бизнес-структуры, оказывающие влияние на формирование доходной части бюджетов различных уровней, на обеспечение занятости населения, развитие социальной инфраструктуры, привлечение внешних инвестиций и пр. От эффективности взаимодействия региональной исполнительной власти с крупнейшими представителями бизнеса зависит уровень социально-экономического благополучия территории. Элементы научной новизны представлены следующими результатами, выносимыми на защиту: Введено в научный оборот понятие локальный стратегический экономический комплекс, что позволяет субъективировать предмет, оценка которого должна быть учтена при анализе эффективности деятельности региональной исполнительной власти. Разработана методика комплексного анализа локального стратегического экономического комплекса, включающая анализ отдельных предприятий и интегрирование полученных данных, что позволяет оценить статику и динамику развития ключевых бизнес структур региона. Усовершенствована методика интегрированной оценки эффективности региональной исполнительной власти, учитывающее влияние оценки локального стратегического экономического комплекса, что позволяет более точно и сбалансировано оценить деятельность руководства субъекта РФ. Предложен механизм систематизации и объективизации оценки региональной исполнительной власти, представляющий из себя профессиональный общественный контроль, что позволит не только построить систему оценки власти, но и развить ряд институтов гражданского общества на территории его действия. Полученные автором в ходе выполнения магистерской диссертации результаты могут быть использованы органами власти, общественными организациями, и прочими заинтересованными лицами в качестве методической основы оценки эффективности региональной исполнительной власти.