The object of study is an ensemble of interacting magnetic nanoparticles that models a ferrocomposite. The aim of the research is to study, within the framework of a bidisperse approximation, the effect of polydispersity on the structural and magnetic properties of an ensemble of stationary interacting magnetoactive nanoparticles: a bidisperse model will be considered. To achieve the goal, the following tasks were set: to create a mathematical model that takes into account the bidispersity of the filler and the interparticle interactions; to derive analytical formulas for the magnetic and structural properties; to analyze the effect of system parameters on the structural and magnetic properties of the material. During the work, various methods were applied: statistical physics, virial expansion, and combinatorics. In the master's thesis, a theory was developed that allows predicting the properties of composite materials with a magnetic filler that possesses orientational texturing. The theory includes dipole-dipole interactions between particles and takes into account the bidispersity of the filler. This makes it possible to link the conditions of polymerization with the orientational-spatial distribution of the magnetic filler and, consequently, with the physical properties of the resulting composite. / Объектом исследования является ансамбль взаимодействующих магнитных наночастиц, который моделирует феррокомпозит. Цель исследования — в рамках бидисперсного приближения изучить влияние полидисперсности на структурные и магнитные свойства ансамбля неподвижных взаимодействующих магнитоактивных наночастиц: будет рассмотрена бидисперсная модель. Для достижения цели были поставлены следующие задачи: построить математическую модель, учитывающую бидисперсность наполнителя и межчастичные взаимодействия; вывести аналитические формулы для магнитных и структурных свойств; проанализировать влияние системных параметров на структурные и магнитные свойства материала. В ходе работы были применены различные методы: статистической физики, вириального разложения и комбинаторики. В магистерской диссертации разработана теория, которая позволяет прогнозировать свойства композитных материалов с магнитным наполнителем, обладающим ориентационным текстурированием. Теория включает в себя диполь-дипольные взаимодействия между частицами и учитывает бидисперсность наполнителя. Это дает возможность связать условия полимеризации с ориентационно-пространственным распределением магнитного наполнителя и, как следствие, с физическими свойствами получаемого композита.

В магистерской диссертации рассматриваются теоретические аспекты состава и порядка оформления исполнительной документации. Приведен краткий обзор литературной и нормативной базы. Проанализированы основные недостатки ведения исполнительной документации. В ходе исследовательской работы был осуществлён анализ исполнительной документации. Выполнено сравнительное исследование процесса оформления и сдачи исполнительной документации в зарубежных странах с учётом российских практик. Проведен анализ облачных сервисов по цифровизации процессов ведения исполнительной документации. Разработана программа на базе Microsoft Excel, предназначенная для автоматического составления актов освидетельствования скрытых и ответственных конструкций. / The master's thesis considers theoretical aspects of the composition and order of execution of executive documentation. A brief review of the literary and regulatory framework is given. The main disadvantages of executive documentation are analyzed. In the course of the research work the executive documentation was analyzed. A comparative study of the process of execution and delivery of executive documentation in foreign countries with consideration of Russian practices was carried out. The analysis of cloud services for digitalization of the processes of maintenance of executive documentation was carried out. A program based on Microsoft Excel was developed for automatic preparation of certificates of inspection of concealed and critical structures.

Промышленное строительство, развитие аддитивных технологий, эффективность реализации 3D-печати, бизнес-модель реализации аддитивных технологий в промышленном строительстве. Предмет исследования – управленческие отношения возникающие в процессе интеграции технологий 3D-печати при реализации проектов промышленного строительства. Цель работы – разработка механизма интеграции технологий 3D-печати при их внедрении в строительство промышленных зданий и оценке их влияния на производственные процессы. Проведение исследования опирается на общенаучные методы и подходы, ведущим из которых является моделирование. Также, в работе используется системный анализ, методы факторного, логического и сравнительного анализа, графических изображений, обеспечивающие комплексный и объективный характер изучения проблемы. Рассмотрены теоретические и методические основы аддитивных технологий в промышленном строительстве, изложена сущность исследуемой проблемы. Произведен структурный анализ предпосылок применения, существующих методов и опыта использования, исследование методов и возможностей формирования модели ценообразования аддитивных технологий. Предложена бизнес-модель реализации технологий 3D-печати. На основе анализа финансовых показателей выявлено, что интеграция аддитивных технологий в промышленное строительство повышает эффективность производства и снижает экономические затраты на реализацию проектов. Сформулированы рекомендации для дальнейшего развития технологий 3D-печати в отрасли. / The subject of the study is management relations arising in the process of integrating 3D printing technologies in the implementation of industrial construction projects. The purpose of the work is to develop a mechanism for integrating 3D printing technologies when they are introduced into the construction of industrial buildings and assessing their impact on production processes. The research is based on general scientific methods and approaches, the leading of which is modeling. Also, the work uses system analysis, methods of factorial, logical and comparative analysis, graphic images, providing a comprehensive and objective nature of the study of the problem. The theoretical and methodological foundations of additive technologies in industrial construction are considered, the essence of the problem under study is outlined. A structural analysis of the prerequisites for the application, existing methods and experience of use, research of methods and possibilities of forming a pricing model of additive technologies is carried out. A business model for the implementation of 3D printing technologies is proposed. Based on the analysis of financial indicators, it was revealed that the integration of additive technologies into industrial construction increases production efficiency and reduces the economic costs of project implementation. Recommendations are formulated for the further development of 3D printing technologies in the industry.

This paper discusses the current topic of the effectiveness of implementing information technologies in the design of low-rise residential buildings. The main focus is on analyzing modern trends in the construction industry that aim to integrate digital innovations into design and construction processes. The research highlights the current state of implementing digital models in construction, evaluates the level of integration of BIM technologies and other information systems in design and construction processes. The study analyzes standards and regulations in the field of digital construction, the importance of training and preparing specialists for the effective use of information technologies. Special attention is paid to technical aspects and infrastructure necessary for the implementation and support of digital tools in construction. The research examines the efficiency and benefits of using digital models, allowing conclusions to be drawn about the significant advantages of information modeling for cost reduction, quality improvement, and acceleration of construction processes. Based on the analysis of existing information modeling mechanisms, the paper proposes organizational mechanisms for the implementation of information modeling technologies aimed at optimizing the construction process of low-rise houses. Recommendations are provided for reducing the implementation costs of information technologies and justifying the economic efficiency of the proposed measures. / В данной работе рассматривается актуальная тема эффективности внедрения информационных технологий при проектировании малоэтажных жилых домов. Основное внимание уделено анализу современных тенденций в строительной отрасли, которые направлены на интеграцию цифровых инноваций в процессы проектирования и строительства. Исследование освещает текущее состояние реализации цифровых моделей в строительстве, оценивает уровень интеграции BIM-технологий и других информационных систем в проектные и строительные процессы. В работе анализируются стандарты и нормативы в области цифрового строительства, важность обучения и подготовки специалистов для эффективного использования информационных технологий. Особое внимание уделяется техническим аспектам и инфраструктуре, необходимым для внедрения и поддержки цифровых инструментов в строительстве. Исследуются эффективность и преимущества использования цифровых моделей, что позволяет сделать выводы о значительных преимуществах информационного моделирования для снижения затрат, повышения качества и ускорения строительных процессов. Основываясь на анализе существующих механизмов информационного моделирования, в работе предложены организационные механизмы внедрения технологий информационного моделирования, направленные на оптимизацию процесса строительства малоэтажных домов. Представлены рекомендации по снижению стоимости внедрения информационных технологий и обоснование экономической эффективности предлагаемых мероприятий.

The objective of the study is to manage the development of a system for collecting and automatically classifying applications and requests using machine learning algorithms. The object of the study is the activities of IT departments in providing technical support to users in various services and information systems of FSBEI HE "PGHPU". Research methods: analysis, comparison, systematization and generalization of data on existing solutions in the field of software project management; interview with the project customer; trial operation of the software product in a government agency. The result of the study was the successful implementation of the project to develop an information system that passed the acceptance testing program and was implemented in the activities of the Informatization Department of PGHPU. The scope of the obtained results is the management of student projects in conditions of tight deadlines, limited resources and uncertainty in forecasting the timing and means of implementing the requirements of the software product. The significance of the work lies in ensuring the development of the "SMUZI" information system to automate processes and improve the efficiency of providing technical support by the software solutions development and implementation department of FSBEI HE PGHPU. / Цель исследования – управление разработкой системы сбора, автоматической классификации заявок и обращений с применением алгоритмов машинного обучения. Объект исследования – деятельность ИТ-подразделений по оказанию технической поддержки пользователям в различных сервисах и информационных системах ФГБОУ ВО «ПГГПУ». Методы исследования: анализ, сравнение, систематизация и обобщение данных о существующих решениях в области управления программными проектами; интервью с заказчиком проекта; опытная эксплуатация программного продукта в государственном учреждении. Результатом исследования стало успешное выполнение проекта по разработке информационной системы, прошедшей программу приемо-сдаточных испытания и внедрение в деятельность Управления Информатизации ПГГПУ. Область применения полученных результатов – управление студенческими проектами в условиях сжатых сроков, ограниченных ресурсов и неопределенности в прогнозировании сроков и средств реализации требований программного продукта. Значимость работы заключается в обеспечении разработки информационной системы «СМУЗИ» для автоматизации процессов и повышения эффективности оказания технической поддержки отделом разработки и внедрения программных решений «ФГБОУ ВО ПГГПУ».

The object of the study is machine learning methods used to assess student performance in online courses. The goal of the final qualifying work is to develop a tool that uses machine learning methods to assess student performance in online educational courses. Methods or methodology for carrying out work: analytical research, software implementation. The subject of the work is to determine the basic concepts in assessing the performance of students in online courses. This paper presents the development of a machine learning-based system for assessing student performance in online courses. The main goal is to create an efficient, scalable and reliable tool that automates the process of predicting academic performance and provides useful information for students, teachers and the educational platform. The research includes comprehensive domain analysis, task analysis, model training and economic evaluation. Key contributions include the analysis and implementation of a CATboost-based machine learning model, which achieved strong performance with an ROC-AUC of 0.88 and a balanced accuracy of 0.78. The study also details the process of data preparation, tuning of model hyperparameters, and integration of the system with existing learning management systems (LMS). Cost-benefit and product performance analyzes demonstrate significant long-term benefits, highlighting high return on investment and improved operational efficiency. The system has a positive impact on various stakeholders by providing timely feedback and personalized support to students, reducing administrative burden on faculty, and increasing institutional reputation and revenue. Overall, this work highlights the potential of machine learning to predict student performance, improve learning outcomes, and create more effective educational environments. The developed system represents a valuable tool for educational institutions seeking to expand their online learning offerings and better support their students and staff. / Объектом исследования является методы машинного обучения применяемые для оценки успеваемости студентов на онлайн курсах. Целью выпускной квалификационной работы является разработка инструмента, который использует методы машинного обучения для оценки успеваемости студентов на образовательных онлайн курсах. Методы или методология проведения работы: аналитическое исследование, программная реализация. Предметом работы является определение основных концепций в оценке успеваемости обучающихся на онлайн курсах В данной работе представлена разработка системы на основе машинного обучения для оценки успеваемости студентов на онлайн-курсах. Основная цель — создать эффективный, масштабируемый и надежный инструмент, который автоматизирует процесс прогнозирования успеваемости и предоставляет полезную информацию для студентов, преподавателей и образовательной платформы. Исследование включает в себя комплексный анализ предметной области, анализ задач, обучение модели и экономическую оценку. Ключевой вклад включает анализ и внедрение модели машинного обучения на основе CATboost, которая достигла высоких показателей производительности с показателем ROC-AUC 0,88 и сбалансированной точностью 0,78. В исследовании также подробно описан процесс подготовки данных, настройка гиперпараметров модели и интеграция системы с существующими системами управления обучением (LMS). Анализ экономической эффективности и эффективности продукта демонстрирует значительные долгосрочные преимущества, подчеркивая высокую отдачу от инвестиций и повышение операционной эффективности. Система положительно влияет на различные заинтересованные стороны, обеспечивая своевременную обратную связь и персонализированную поддержку для студентов, снижая административную нагрузку на преподавателей, а также повышая репутацию и доходы учреждения. В целом, эта работа подчеркивает потенциал машинного обучения в прогнозировании успеваемости студентов, улучшении результатов обучения и создании более эффективной образовательной среды. Разработанная система представляет собой ценный инструмент для образовательных учреждений, стремящихся расширить свои предложения онлайн-обучения и улучшить поддержку своих студентов и сотрудников.

The purpose of the work is to research and develop a system that implements automatic verification and correction of factual errors in text generated by a large language model, within limited computing resources. The object of study is large language models. The subject of the study is the verification and correction of text generated by a large language model. A study of existing approaches to correcting the response of a large language model was conducted, RAG method was recognized as the most appropriate method to enrich the knowledge of the model and prevent its hallucinations. The result of the work was the design and development of original RAG system. The system was evaluated for effectiveness in preventing hallucinations, determined that the system detects 93% of false facts in texts generated by Alpaca 13B, and 84% of false facts in a ChatGPT response. / Целью работы является исследование и разработка системы, реализующую автоматический поиск и коррекцию фактологических ошибок в тексте, сгенерированных большой языковой моделью, в рамках ограниченных вычислительных ресурсов. Объект исследования – большие языковые модели. Предмет исследования – анализ и коррекция текста, сгенерированного большой языковой моделью. Проведено исследование существующих подходов к коррекции отклика большой языковой модели, метод RAG признан наиболее подходящим способом обогатить знания модели и предотвратить появление галлюцинаций в её отклике. Результатом работы стало проектирование и разработка собственной RAG-системы. Система была протестирована на предмет эффективности в борьбе с галлюцинациями, определено, что в среднем система обнаруживает 93% неверных фактов в текстах, сгенерированных Alpaca 13B, и 84% неверных фактов в аналогичном отклике ChatGPT.