Global ETD Search

21	Эффективное управление контентом на основе многоагентных интеллектуальных систем : магистерская диссертация / Effective content management based on multi-agent intelligent systems Губарев, А. В., Gubarev, A. V. January 2020 (has links) В работе производиться анализ многоагентных интеллектуальных систем, их различия, способы и направления применения. Описываются программы и методы создания аудио управляемого синтеза лица. Также обсуждаются различные цифровые голосовые помощники, виртуальные агенты. Рассматривается гипотеза и перспективы создания визуального виртуального цифрового помощника для средств массовой информации. / The paper analyzes multi-agent intelligent systems, their differences, ways and directions of application. Programs and methods for creating audio-controlled face synthesis are described. Various digital voice assistants and virtual agents are also discussed. The hypothesis and prospects of creating a visual virtual digital assistant for mass media are considered. ВИРТУАЛЬНЫЕ АГЕНТЫ MASTER'S THESIS MULTI-AGENT SYSTEMS INTELLIGENT SYSTEMS ARTIFICIAL INTELLIGENCE DIGITAL VOICE ASSISTANTS VIRTUAL AGENTS AUDIO- CONTROLLED FACE SYNTHESIS
22	Проблемы и перспективы имитации письменной речи в интеллектуальных системах : магистерская диссертация / Problems and prospects of writing imitation of artificial intelligence Ву, Т. Т. Х., Vu, T. T. H. January 2020 (has links) В работе представлен комплексный обзор состояния разработки компьютерных моделей в области литературной имитации. На основе документов, написанных искусственным интеллектом, обсуждаются ограничения в системе мышления и выражения искусственного интеллекта. В статье также изложены перспективы в области ИИ-письма как самостоятельного субъекта в творческой сети. / The paper presents a comprehensive overview of the development status of computer models in the field of literary writing imitation. On the basis of documents written by artificial intelligence, limitations in the thinking and expression system of artificial intelligence are discussed. The paper also outlines the prospects in the field of AI-writing as an autonomous entity in the creative network. ИМИТАЦИЯ ПИСЬМА ТВОРЧЕСКОЕ ПИСЬМО АВТОНОМНЫЙ АКТЕР АКТЕР-СЕТЬ БЕССОЗНАТЕЛЬНОЕ MASTER'S THESIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE WRITING IMITATION CREATIVE WRITING AUTONOMOUS ACTOR ACTOR-NETWORK UNCONSCIOUSNESS AUTOMATIC THINKING SYSTEM
23	Исследование и разработка прототипа вопросно-ответной системы : магистерская диссертация / Research and development question and answer system prototype Алейникова, А. А., Aleinikova, A. A. January 2023 (has links) В рамках данной работы было проведено исследование существующих типов вопросно-ответных систем и методов анализа текста. Был проведен анализ существующих вопросно-ответных систем. Приведена обобщённая схема работы вопросно-ответных систем и для каждого типа систем приведена детальная схема работы. Описаны и исследованы методы выбора кандидатов ответа и методы их оценки. Также в работе описаны возможные критерии оценки работы таких систем. В ходе исследования был разработан рабочий прототип вопросно-ответной системы, основанный на системе BERT для русского языка. Используемая модель RuBERT была предобучена и протестирована на стандартных задачах SQuAD. В ходе работы модель была протестирована и оценена в разработанном рабочем прототипе и показала высокие результаты по предложенным критериям оценки. / Within the framework of this work, a study was made of the existing types of question-answer systems and text analysis methods. An analysis of the existing question-answer systems was carried out. A generalized scheme of operation of question-answer systems is given, and a detailed scheme of operation is given for each type of system. Methods for selecting response candidates and methods for their evaluation are described and investigated. The paper also describes possible criteria for evaluating the operation of such systems. In the course of the study, a working prototype of a question-answer system based on the BERT system for the Russian language was developed. The RuBERT model used was pre-trained and tested on standard SQuAD problems. During the work, the model was tested and evaluated in the developed working prototype and showed high results according to the proposed evaluation criteria. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ СЕМАНТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ MASTER'S THESIS ARTIFICIAL INTELLIGENT MACHINE LEARNING NEURON NETWORK QUESTION AND ANSWER SYSTEM SEMANTIC ANALYSIS
24	Разработка инвестиционного проекта по автоматизации бизнес-процессов на предприятии ресторанного бизнеса : магистерская диссертация / Development of an investment project for the automation of business processes at a restaurant business enterprise Бахшиев, Ф. Р., Bakhshiev, F. R. January 2021 (has links) Магистерская диссертация посвящена разработке инвестиционного проекта по автоматизации проблемных бизнес-процессов на предприятии ресторанного бизнеса. Большое внимание в диссертации уделено установлению и обоснованию перечня требований для выбора системы автоматизации предприятия ресторанного бизнеса, определению этапов схемы автоматизации бизнес-процессов предприятия при его присоединении к экосистеме. В результате исследования разработана методология автоматизации внешних бизнес-процессов предприятия при его присоединении к экосистеме, определен состав разделов бизнес-плана инвестиционного проекта, в наилучшей степени отвечающего проектам автоматизации бизнес-процессов предприятия. / The master's thesis is devoted to the development of an investment project for the automation of problematic business processes in the restaurant business enterprise. The dissertation focuses on the establishment and justification of the list of requirements for choosing the automation system of the restaurant business enterprise, determining the stages of the automation scheme of business processes of the enterprise when it joins the ecosystem. As a result of the study, a methodology for automating external business processes of an enterprise when it joins the ecosystem was developed, and the composition of the sections of the business plan of an investment project that best meets the projects of automating business processes of an enterprise was determined. БИЗНЕС-ЭКОСИСТЕМА БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ MASTER'S THESIS RESTAURANT BUSINESS ENTERPRISES RESTAURANT SERVICES MARKET BUSINESS PROCESS AUTOMATION BUSINESS ECOSYSTEM BIG DATA ARTIFICIAL INTELLIGENCE DIGITAL FOOTPRINT MANAGEMENT METHOD
25	Dynamic Speed Adaptation for Curves using Machine Learning / Dynamisk hastighetsanpassning för kurvor med maskininlärning Narmack, Kirilll January 2018 (has links) The vehicles of tomorrow will be more sophisticated, intelligent and safe than the vehicles of today. The future is leaning towards fully autonomous vehicles. This degree project provides a data driven solution for a speed adaptation system that can be used to compute a vehicle speed for curves, suitable for the underlying driving style of the driver, road properties and weather conditions. A speed adaptation system for curves aims to compute a vehicle speed suitable for curves that can be used in Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) or in Autonomous Driving (AD) applications. This degree project was carried out at Volvo Car Corporation. Literature in the field of speed adaptation systems and factors affecting the vehicle speed in curves was reviewed. Naturalistic driving data was both collected by driving and extracted from Volvo's data base and further processed. A novel speed adaptation system for curves was invented, implemented and evaluated. This speed adaptation system is able to compute a vehicle speed suitable for the underlying driving style of the driver, road properties and weather conditions. Two different artificial neural networks and two mathematical models were used to compute the desired vehicle speed in curves. These methods were compared and evaluated. / Morgondagens fordon kommer att vara mer sofistikerade, intelligenta och säkra än dagens fordon. Framtiden lutar mot fullständigt autonoma fordon. Detta examensarbete tillhandahåller en datadriven lösning för ett hastighetsanpassningssystem som kan beräkna ett fordons hastighet i kurvor som är lämpligt för förarens körstil, vägens egenskaper och rådande väder. Ett hastighetsanpassningssystem för kurvor har som mål att beräkna en fordonshastighet för kurvor som kan användas i Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) eller Autonomous Driving (AD) applikationer. Detta examensarbete utfördes på Volvo Car Corporation. Litteratur kring hastighetsanpassningssystem samt faktorer som påverkar ett fordons hastighet i kurvor studerades. Naturalistisk bilkörningsdata samlades genom att köra bil samt extraherades från Volvos databas och bearbetades. Ett nytt hastighetsanpassningssystem uppfanns, implementerades samt utvärderades. Hastighetsanpassningssystemet visade sig vara kapabelt till att beräkna en lämplig fordonshastighet för förarens körstil under rådande väderförhållanden och vägens egenskaper. Två olika artificiella neuronnätverk samt två matematiska modeller användes för att beräkna fordonets hastighet. Dessa metoder jämfördes och utvärderades. Machine Learning Artificial Intelligence MachineLearning Machine-Learning AI ML MLP Neural Networks Multilayer-Perceptron RFB RBF-Network Vehicle Automation AutonomousVehicles Autonomous SelfDriving Self-Driving Self Driving Curve Speed Adaptation Adaption CSA ACC Adaptive Cruise Control Driving Style Driver Behavior Behaviour Sample Samples Distance Derivative Speed Velocity Curvature Road Inclination Lane Width Type Acceleration Longitudinal Lateral Data Training Test Validation Results Discussion Sustainability Ethics Ethical Sustainable Future Today Tomorrow Yesterday Robot Robotics System Systems Class Classes Bin Bins Tree One A Dynamic Using Time Delay Volvo Car Cars Corporation Zenuity School Computer Science Master Degree Project Thesis Paper Object GPS Map Length Research Advanced Машинное Обучение Искусственный Интеллект AI ML MLP RBF Автомобиль Машына Сеть Робот Водитель Заворот Дорога Сам Сама Едет Ехать Учить Учит Учится Автоматизация Адаптация Результат Один Одна Одно Вчера Сегодня Завтра Дерево Карта ГПС Информатика Компьютер Наука Научная Работа Школа Вольво Завод Транспорт Maskininlärning Artificiell Intelligens Inlärning Maskin AI ML MLP RBF Neural Neurala Nätverk Artificiella Automation Själv Självkörande Körande Bil Fordon Robot Robotik Körstil Stil Beteende Adaption Kurva Lutning Väg CSA ACC Farthållare Hastighet Fart Hållare Inclination Körfält Fält Spår Bredd Typ Acceleration Longitudinell Lateral Data Traingin Test Validation Resultat Diskussion Längd Hållbarhet Etik Etiskt Framtid Dåtid Idag Imorgon System Class Klass Classer Klasser Träd En Ett Fler Flera Dynamisk Använda Tid Fördröjning Tids Volvo Car Corporation Object Zenuity Skola Dator Vetenskap Forkning Avancerad Projekt Exjobb Examensarbete Betyg GPS Karta Computer Sciences Datavetenskap (datalogi)

Page generated in 0.0163 seconds