Целью магистерской диссертации является изучение принципов процесса управления транспрофессиональными компетенциями персонала, исследование уровня транспрофессионализма сотрудников в организациях индустрии СМИ, разработка предложений по усовершенствованию процесса развития транспрофессиональных компетенций. В теоретической части рассмотрены основы управления транспрофессиональными компетенциями персонала, сформулированы особенности их управлением, а также проведена оценка степени распространение транспрофессионализма в современных СМИ. В практической части описаны база исследования, дана краткая характеристика системы управления и кадрового состава исследуемых организаций индустрии СМИ, обозначены методические основы исследования, проведен анализ уровня транспрофессионализма сотрудников в исследуемых организациях и обобщены его результаты. На основе полученных данных разработаны предложения по совершенствованию процесса управления транспрофессиональными компетенциями сотрудников. Научная новизна исследования определяется как постановкой научной проблемы, так и полученными результатами: впервые предпринят теоретический и эмпирический анализ транспрофессиональных компетенций персонала в организации индустрии средств массовой информации и осуществлен анализ проблем управления, влияющих на развитие транспрофессиональных компетенций в организации индустрии СМИ. / The purpose of the master's thesis is to study the principles of the process of managing the personnel transprofessional competencies, to investigate the level of transprofessionalism of employees in media industry organizations, to develop proposals for improving the process of developing transprofessional competencies. In the theoretical part, the foundations of the management of personnel transprofessional competencies are considered, the features of their management are formulated, and the degree of spread of transprofessionalism in modern media is assessed. The practical part describes the basis of the research, gives a brief description of the management system and staffing of the media industry organizations under study, outlines the research methodological foundations, analyzes the level of transprofessionalism of employees in the organizations under study and summarizes its results. Based on the data obtained, proposals were developed to improve the process of managing the employees transprofessional competencies. The scientific novelty of the research is determined by both the formulation of the scientific problem and the results obtained: for the first time, a theoretical and empirical analysis of the transprofessional competencies of personnel in the organization of the media industry was undertaken and an analysis of management problems affecting the development of transprofessional competencies in the organization of the media industry was carried out.

Цель работы – создание математической модели технологического процесса энергопотребления здания, создание набора данных, создание нейросети для прогнозирования энергопотребления здания, выявление закономерностей и аномалий. Объект исследования – энергопотребление здания. Рассматриваются различные факторы, такие как работа системы кондиционирования, системы подачи воды, бытовые приборы, освещение помещения. Детально рассмотрена система кондиционирования. Построена математическая модель в итераторе OpenModelica, учитывающая факторы внешней и внутренней среды здания. Собран набор данных в формате .csv. Проведён анализ результатов, выявлены взаимодействия признаков системы, аномалии влияющие на энергопотребление здания. Написана нейросеть прогнозирующая энергопотребление здания, создан pipeline для выявления и визуализации аномалий. Результаты представлены на графиках, сделаны выводы. В ходе полученных результатов были предложены методы оптимизации работы системы, которые привели к экономическому и экологическому эффекту. / The purpose of the work is to create a mathematical model of the technological process of energy consumption of a building, create a data set, create a neural network to predict the energy consumption of a building, identify patterns and anomalies. The object of study is the energy consumption of the building. Various factors are considered, such as the operation of the air conditioning system, water supply system, household appliances, and room lighting. The air conditioning system is examined in detail. A mathematical model was built in the OpenModelica iterator, considering the factors of the external and internal environment of the building. Collected data set in .csv format. An analysis of the results was carried out, interactions of system characteristics and anomalies affecting the energy consumption of the building were identified. A neural network was written to predict the energy consumption of a building, and a pipeline was created to identify and visualize anomalies. The results are presented in graphs and conclusions are drawn. As a result of the results obtained, methods were proposed to optimize the operation of the system, which led to economic and environmental benefits.

Тема этой диссертации — это рассмотрение соотношении Биографии и Литературы в творчестве Эдуарда Лимонова через категорию «Творческого поведения». Говоря о творческом поведение данного писателя, автор говорит о «единой концепции» личности Лимонова и выделяет у него наличие двух ролевых моделей : интеллектуала vs маскулинного бунтаря. В основе этих состояний лежат различные манеры поведения и мироощущения, явленые как в жизни, так и в литературе. В основе поведения интеллектуала лежат робость, физическое и половое бессилие, мажорный тон, созерцательный настрой. С точки зрения эстетики – гипомания и гипербола как основной художественный прием. Для состояния бунтаря с точки зрения поведения характерно восприятие физической близости как способа утверждения собственной силы, противопоставление себя обществу девиантным поведением. С точки зрения эстетики – порноэстетика как способ противопоставления себя обществу, культ оружия, «театрализация» в политике (политика как способ творчества), культ молодости и презрение к старости. / The theme of this dissertation is the consideration of the relationship between Biography and Literature in the work of Eduard Limonov through the category of "Creative Behavior". Speaking about the creative behavior of this writer, the author speaks of a "single concept" of Limonov's personality and highlights the presence of two role models in him: an intellectual vs a masculine rebel. These states are based on various manners of behavior and attitudes, which are revealed both in life and in literature. The behavior of an intellectual is based on timidity, physical and sexual impotence, a major tone, and a contemplative mood. From the point of view of aesthetics - hypomania and hyperbole as the main artistic device. From the point of view of behavior, the state of a rebel is characterized by the perception of physical proximity as a way of asserting one's own strength, opposing oneself to society with deviant behavior. From the point of view of aesthetics - porno-aesthetics as a way of opposing oneself to society, the cult of weapons, "theatricalization" in politics (politics as a way of creativity), the cult of youth and contempt for old age.

Актуальность и важность исследования автоматизированной системы распознавания эмоций по лицу человека с использованием глубоко разделяемой сверточной нейронной сети во многом определяются использованием преимуществ методов глубокого обучения. Таким образом, для модели с хорошей точностью настройка гиперпараметров является важным аспектом процесса глубокого обучения, а оптимизация поможет в разработке хорошего распознавания эмоций по лицу. Целью диссертации является разработка модели глубокого обучения для распознавания эмоций по лицу с использованием алгоритма сверточной нейронной сети и многоклассовой классификации, а также настройки гиперпараметров с использованием оптимизации ускоренного градиента Нестерова (NAG) для повышения производительности модели глубокого обучения. Целью данной работы является проведение экспериментальных исследований по разработке модели глубокого обучения для определения эмоций человеческого лица на основе черт лица с использованием TensorFlow. Предметом является применение методов машинного обучения для анализа автоматизированной системы распознавания эмоций по лицу человека с использованием DS-CNN. Научная новизна предлагаемой работы заключается в создании нового набора данных по эмоциям лица, который доступен на сайте Kaggle. Во-вторых, для увеличения нелинейности использовались слои глубинной свертки, точечной свертки и глобального среднего пула. И, наконец, алгоритм оптимизации ускоренного градиента Нестерова (NAG) использовался для ускорения обучения и улучшения скорости сходимости. Практическая значимость работы заключается в том, что эта работа позволяет нам разработать модель глубокого обучения с использованием сверточной нейронной сети вместе с многоклассовой классификацией и предлагаемым набором данных, где данные будут предварительно обработаны, а модель DL будет обучена с помощью набора поездов и проверено с помощью тестового набора. Разработанная методология распознает четыре основные эмоции в изображениях людей, такие как счастье, удивление, нейтральность и злость, используя наш предлагаемый набор данных, где эксперимент будет проводиться с предлагаемым набором данных, который доступен на веб-сайте Kaggle. А данные будут оцениваться с помощью статистического анализа с помощью корреляции. Размеченные данные будут предварительно обработаны, а набор данных будет разделен на 3 пары обучающих, проверочных и тестовых наборов различного размера. Модель глубокого обучения будет обучаться с каждым обучающим набором, чтобы найти правильный обучающий размер набора данных, обеспечивающий максимальную точность обучения. Модель глубокого обучения будет проверена с помощью тестового набора для определения наилучшей точности теста, а полученные результаты эксперимента будут проанализированы. / The relevance and importance of the study of automated human facial emotion recognition system using Depthwise Separable Convolutional Neural Network are largely determined by utilizing the benefits of deep learning techniques. So, for a good accuracy model, hyper parameter tuning is an essential aspect of the deep learning process and Optimization will help in developing a good facial emotion recognition. The aim of the thesis is to develop a deep learning model for facial emotion recognition using Convolutional Neural Network algorithm and Multiclass Classification along with Hyper-parameter tuning using Nesterov’s Accelerated Gradient (NAG) Optimization to improve the performance of the deep learning model. The objective of this work is to deal with experimental research to develop a deep learning model to identify the emotion of a human face based on facial features using TensorFlow. The subject is the application of machine learning methods to analyze the automated human facial emotion recognition system using DS-CNN. The scientific novelty of the proposed work is the creation of a new facial emotion dataset which is available on the Kaggle website. Secondly, Depthwise convolutional, pointwise convolutional, and global average pooling layers have been used to increase the nonlinearity. And finally, the Nesterov’s Accelerated Gradient (NAG) optimization algorithm has been used to speed up the training and improve the convergence rate. The practical significance of the work lies in the fact that this work allows us to develop a deep learning model using convolutional neural network along with multiclass classification and proposed dataset where the data will be preprocessed and the DL model will be trained with the train set and validated with the test set. The developed methodology recognizes four basic emotions in images of human beings such as happy, surprise, neutral, and angry using our proposed dataset where experiment will be performed on the proposed dataset which is available on Kaggle website. And the data will be evaluated using statistical analysis with the help of correlation. The labeled data will be pre-processed and the dataset will be split into 3 pairs of training, validation and testing sets of varying sizes. The deep learning model will be trained with each training set to find the proper training size of the dataset which gives highest training accuracy. The deep learning model will be validated with the test set to find the best test accuracy and the obtained results of the experiment will be analyzed.

Актуальность темы магистерской диссертации заключается в ее тесной связи с глобальной пандемией нового коронавируса, при этом особое внимание уделяется распространению эпидемии и борьбе с ней. Целью исследования является предоставление научной и научно обоснованной поддержки путем разработки моделей и симуляций политики профилактики эпидемий в сообществе. Основная цель диссертационной работы – оценить факторы, влияющие на эффективность стратегий профилактики и контроля, а также раскрыть ключевые факторы и механизмы передачи эпидемии. Посредством симуляционных экспериментов, анализа и сравнения результатов создается исчерпывающая информация, которая поможет лицам, принимающим решения, формулировать и осуществлять более эффективную политику профилактики эпидемий на уровне сообщества. Целью данного исследования является изучение влияния мобильности населения и планировки жилого массива на передачу заболеваний и эффективность стратегий профилактики эпидемий. Предметом исследования является разработка системы моделирования и симуляции политики предотвращения эпидемий на уровне сообщества с использованием модели SIR и сети «малого мира» в жилом сообществе с численностью населения 500 человек. Научная новизна данного исследования заключается в сочетании классической модели SIR с сетевой моделью маленького мира, а также в использовании агентной модели и программного обеспечения NetLogo для моделирования. Этот инновационный подход учитывает взаимодействие и связи между людьми в сообществе, позволяя более точно моделировать распространение болезней и оценивать эффекты различных стратегий профилактики эпидемий. Практическая значимость исследования заключается в обеспечении научной основы и руководства для лиц, принимающих решения. Путем проведения симуляционных экспериментов и анализа результатов исследование оптимизирует разработку и реализацию политики профилактики эпидемий на уровне сообщества, эффективно контролируя распространение заболеваний, защищая здоровье населения и решая проблемы, связанные с инфекционными заболеваниями. / The relevance of the master's thesis topic lies in its close connection to the global novel coronavirus pandemic, specifically focusing on the spread and control of the epidemic. The research aims to provide scientific and evidence-based support by developing community epidemic prevention policy models and simulations. The main goal of the thesis is to evaluate the factors influencing the effectiveness of prevention and control strategies and uncover the key factors and mechanisms of epidemic transmission. Through simulation experiments, analysis, and comparison of results, comprehensive information is generated to assist decision makers in formulating and implementing more effective community epidemic prevention policies. The objective of this study is to examine the influence of population mobility and the layout of a residential community on disease transmission and the effectiveness of epidemic prevention strategies. The subject of research focuses on developing a modeling and simulation framework for community epidemic prevention policies using the SIR model and small-world network in a residential community with a population size of 500 individuals. The scientific novelty of this study lies in the combination of the classic SIR model with the small-world network model, along with the introduction of the agent model and NetLogo software for simulation. This innovative approach considers the interactions and connections between individuals in a community, enabling a more accurate modeling of disease spread and evaluation of the effects of different epidemic prevention policies. The practical significance of the research lies in its provision of scientific basis and guidance to decision makers. By conducting simulation experiments and analyzing the results, the study optimizes the formulation and implementation of community epidemic prevention policies, effectively controlling the spread of diseases, protecting public health, and addressing the challenges posed by infectious diseases.

Выпускная квалификационная работа состоит из введения, двух частей, заключения, библиографического списка, приложений. В теоретической части дана характеристика терминам, значимым для осмысления темы исследования, проведен обзор и анализ текущей практики оценки эффективности обучения, а также приведены модели оценки эффективности обучения персонала и анализ возможностей их применения в ходе оценки обучения, прошедшего в условиях цифровизации. В практической части дана характеристика организации-базы проведения исследования, проведено исследование системы обучения персонала в исследуемой организации, выведена и апробирована комплексная модель оценки эффективности обучения персонала, созданная на базе известных моделей оценки эффективности обучения персонала. В заключении подведены итоги в соответствии с поставленными задачами. / The final qualifying work consists of an introduction, two main parts, a conclusion, a reference list and applications. The theoretical part gives the characteristic of terms significant for understanding the study, provides a review and analysis of the current practice of evaluating the effectiveness of personnel training. It presents models for assessment the efficiency of personnel training and it gives an analysis of the possibilities of their application during the evaluation of training that took place in the conditions of digitalization. The practical part gives the characteristics of the organization under the research. The study of the personnel training system is conducted in the organization, a comprehensive model for evaluating the effectiveness of personnel training is derived and tested, created on the basis of well-known models for evaluating the effectiveness of personnel training. The conclusion summarizes the results in accordance with the tasks set.

No description available.

No description available.

Целью исследования является создание эффективного инструмента на платформе визуального программирования Dynamo в Autodesk Revit для автоматизации аэродинамического расчета систем воздуховодов в цифровой информационной модели. Задачи: исследовать возможности платформы визуального программирования Dynamo; разработать алгоритмы и скрипты для проведения аэродинамики в цифровой информационной модели. Гипотеза исследования предполагает, что автоматизация аэродинамического расчета позволит сократить время проектирования и уменьшить вероятность ошибок. Результаты исследования подтвердили эффективность использования разработанного скрипта для автоматизации расчета: он ускоряет процесс, обеспечивает более точные результаты и повышает качество проектных решений в области вентиляции. / The aim of the study is to create an effective tool on the Dynamo visual programming platform in Autodesk Revit for automating the aerodynamic calculation of duct systems in a digital information model. Tasks: to explore the possibilities of the Dynamo visual programming platform; to develop algorithms and scripts for conducting aerodynamics in a digital information model. The hypothesis of the study suggests that automation of aerodynamic calculation will reduce design time and reduce the likelihood of errors. The results of the study confirmed the effectiveness of using the developed script to automate the calculation: it speeds up the process, provides more accurate results and improves the quality of design solutions in the field of ventilation.

Тема автоматизации процесса проектирования финишных покрытий промышленного здания является крайне актуальной, так как позволяет сократить время на разработку проекта, повысить эффективность работы, уменьшить когнитивную нагрузку на память проектировщика, минимизировать риск ошибок, а также позволяет быстрее адаптироваться к изменяющимся условиям рынка, повышает конкурентоспособность компании и открывает возможности для развития отрасли и внедрения новых технологий. В данной работе описана проблема автоматизации проектирования отделки в цифровой информационной модели промышленного здания и затронута тема методологии разработки дополнительных надстроек к существующим программным комплексам, а также создание дополнительного программных модулей. Целью работы является автоматизация процессов проектирования отделки помещений промышленных зданий, посредством создания дополнительного программного продукта в программном комплексе «Autodesk Revit». Для анализа существующей проблемы были выбраны несколько плагинов «Отделка помещений», существующих на рынке, описаны их свойства, функции, преимущества и недостатки. Составлено Техническое задание и разработан собственный плагин «Отделка помещений», учитывающий результаты анализа имеющихся продуктов и позволяющий облегчить и ускорить работу проектировщика. Описана работа программного обеспечения для проектировщиков. Выполнено сравнение, показывающее как работа с плагином ускоряет разработку цифровой информационной модели промышленного здания. Для этого разработанный нами плагин внедрен в работу компании ООО Уралпромгазпроект и проведен анализ эффективности работы проектировщиков. По итогам проведенного анализа видно, что разработанный программный продукт облегчил работу проектировщиков и положительно сказался на её эффективности: скорость выполнения задачи увеличилась практически вдвое при этом уменьшилось количество допущенных ошибок в проектной документации. Таким образом команда разработчиков достигла поставленной цели -осуществлена автоматизация процесса проектирования отделки помещений промышленных зданий. / The topic of automation of the process of design of industrial building finishes is extremely relevant, as it allows to reduce the time for project development, increase the efficiency of work, reduce the cognitive load on the designer's memory, minimize the risk of errors, and also allows to adapt faster to changing market conditions, increases the competitiveness of the company and opens up opportunities for the development of the industry and the introduction of new technologies. This paper describes the problem of automating the design of finishes in the digital information model of an industrial building and touches upon the topic of methodology for the development of additional add-ons to existing software systems, as well as the creation of additional program modules. The purpose of the work is to automate the processes of designing of finishing of premises of industrial buildings, by creating an additional software product in the software complex "Autodesk Revit". To analyze the existing problem, several plugins "Finishing of premises" existing on the market were selected, their properties, functions, advantages and disadvantages were described. The Technical Assignment was drawn up and the plugin "Room Finishing" was developed, taking into account the results of the analysis and allowing to facilitate and speed up the work of the designer. The work of the software for designers is described. We compared how working with the plugin will speed up the development of a digital information model of an industrial building. For this purpose we implemented our plugin in the company Uralpromgazproekt and gave statistics. The developed additional software product was able to improve the work of designers - to speed it up almost twice and reduce the number of errors in the design documentation, and thus achieved our goal - we have automated the design of industrial building interior decoration.