Global ETD Search

1	Экосистема анализа больших данных hadoop : магистерская диссертация / Ecosystem of analysis of big data hadoop Харин, А. В., Kharin, A. V. January 2017 (has links) Технологии хранения и анализа огромного количества информации разного типа являются актуальным направлением информационных технологий для всех компаний на сегодняшний день. Целью данной диссертационной работы является создание учебного пособия для студентов, разработчиков или простого человека, который хочет расширить свой кругозор, по экосистеме анализа данных «Hadoop». Данная научно–исследовательская работа представляет из себя учебное пособие по теме: «Экосистема анализа больших данных Hadoop». Эта система считается одной из основополагающих технологий «Big Data». / Currently, the technological methods of saving and analyzing of large amounts of information of different kinds are at the forefront of information technology development for most companies. The goal of the thesis is to create an instructional manual for students, web developers, and laypeople aiming to expand their tech savvy, about the ecosystem of big data analysis Hadoop. This research paper is a manual on “the Ecosystem of Big Data Analysis Hadoop.” This system is considered to be one of the groundbreaking technologies of “Big Data.” БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ НАУКА О ДАННЫХ ЭКОСИСТЕМА HADOOP MASTER'S THESIS THE SCIENCE OF DATA BIG DATA ECOSYSTEM HADOOP
2	Философско-методологическое своеобразие идей русского космизма в науке: автореф. дис…. канд. филос. наук: 09.00.01 Останина, С. В. January 2004 (has links) No description available. НАУКА (ФИЛОСОФИЯ) АВТОРЕФЕРАТЫ 09.00.01
3	Поређење скупова података помоћу графова / Poređenje skupova podataka pomoću grafova / Comparing Data Sets Using Graphs Ivančević Vladimir 02 March 2017 (has links) <p>За потребе поређења скупова података осмишљен је приступ поређењу<br />који се заснива на употреби графова. У овом приступу развијене су две<br />врсте графовских представа: представе вредности које описују скуп<br />података и представе разлика које описују разлике између две<br />представе вредности. У испитивањима приступа над синтетичким и<br />реалним скуповима података, показано је да је кроз визуално<br />истраживање представа разлика и примену помоћних поступака обраде<br />могуће уочити корисне обрасце који приказују разлике између представа<br />вредности, а посредно и између скупова података описаних путем ових<br />представа вредности.</p> / <p>Za potrebe poređenja skupova podataka osmišljen je pristup poređenju<br />koji se zasniva na upotrebi grafova. U ovom pristupu razvijene su dve<br />vrste grafovskih predstava: predstave vrednosti koje opisuju skup<br />podataka i predstave razlika koje opisuju razlike između dve<br />predstave vrednosti. U ispitivanjima pristupa nad sintetičkim i<br />realnim skupovima podataka, pokazano je da je kroz vizualno<br />istraživanje predstava razlika i primenu pomoćnih postupaka obrade<br />moguće uočiti korisne obrasce koji prikazuju razlike između predstava<br />vrednosti, a posredno i između skupova podataka opisanih putem ovih<br />predstava vrednosti.</p> / <p>In order to support data set comparison, a graph-based approach to<br />comparison was devised. In this approach, two types of graph-based<br />representations were introduced: value representations that represent a data<br />set and difference representations that represent differences between two<br />value representations. The results of approach evaluations on synthetic and<br />real data sets indicate that, by visually exploring difference representations<br />and applying auxiliary procedures, it is possible to discover useful patterns<br />which describe differences between two value representations and,<br />consequently, differences between the data sets corresponding to the value<br />representations.</p>
4	Утицај мултимедије на постигнућа и мотивацију ученика при обради географских садржаја у настави Природе и друштва / Uticaj multimedije na postignuća i motivaciju učenika pri obradi geografskih sadržaja u nastavi Prirode i društva / The impact of multimedia on student’s achievements and motivation to the processing of geographic content in teaching subject Nature and Society Maričić Olja 25 September 2020 (has links) <p>У  првом  делу  докторске  дисертације  сагледана  је теоријска  основа  мултимедијалне  наставе,  могућности који  се  њеном  применом  постижу,  али  и  претходна истраживања  која  су  се  бавила  њеном  применом  у настaвном  процесу.  Емпиријски  део  докторске дисертације  представља  резултате  педагошког истраживања са паралелним групама (Е и К) током кога је сагледана ефикасност примене мултимедије у настави Прирoде  и  друштва  у  поређењу  са  традиционалном наставом.  Експериментални  узорак  је  обухватио  узорак од  142  ученика  IV  разреда.  Инструменти  примењени  у овом  истраживању  су  тестови  (иницијални,  финални  и поновљени),  састављани  на  шест  нивоа  ревидиране<br />Блумове  таксономије.   Коришћени  су  и  протоколи посматрања  и  анкете  за  ученике  и  учитеље експерименталне  групе.  Статистичка  обрада  података<br />добијених  након  тестирања  извршена  је  применом програмског  пакета  SPSS 19.0.  Резултати  истраживања показују  да  примена  мултимедије  у  наставном  процесу повећава квалитет и квантитет усвојеног знања ученика,као и и да утиче на пораст мотивације ученика.</p> / <p>U  prvom  delu  doktorske  disertacije  sagledana  je teorijska  osnova  multimedijalne  nastave,  mogućnosti koji  se  njenom  primenom  postižu,  ali  i  prethodna istraživanja  koja  su  se  bavila  njenom  primenom  u nastavnom  procesu.  Empirijski  deo  doktorske disertacije  predstavlja  rezultate  pedagoškog istraživanja sa paralelnim grupama (E i K) tokom koga je sagledana efikasnost primene multimedije u nastavi Prirode  i  društva  u  poređenju  sa  tradicionalnom nastavom.  Eksperimentalni  uzorak  je  obuhvatio  uzorak od  142  učenika  IV  razreda.  Instrumenti  primenjeni  u ovom  istraživanju  su  testovi  (inicijalni,  finalni  i ponovljeni),  sastavljani  na  šest  nivoa  revidirane<br />Blumove  taksonomije.   Korišćeni  su  i  protokoli posmatranja  i  ankete  za  učenike  i  učitelje eksperimentalne  grupe.  Statistička  obrada  podataka<br />dobijenih  nakon  testiranja  izvršena  je  primenom programskog  paketa  SPSS 19.0.  Rezultati  istraživanja pokazuju  da  primena  multimedije  u  nastavnom  procesu povećava kvalitet i kvantitet usvojenog znanja učenika,kao i i da utiče na porast motivacije učenika.</p> / <p>In the first part of the doctoral dissertation, the theoretical basis  for  multimedia  teaching,  the  opportunities  that  are achieved by its application, and the previous research that dealt  with  its  application  in  the  actual  process  were examined.  The  empirical  part  of  the  doctoral  dissertation represents  the  results  of  a  parallel-group  pedagogical research  (E  and  C)  during  which  the  effectiveness  of multimedia  application  in  subject  Nature  and  Society teaching compared to traditional teaching was considered. The experimental group included a sample of 142 pupils of forth  grade.  The  instruments  applied  in  this  study  were tests (initial, final, and repeated), composed on six levels of revised  Bloom  taxonomy.  The  monitoring  protocols  and the  survey  for  students  and  teachers  of  the  experimental group were used. Statistical data processing obtained after the  testing  was  carried  out  using  the  software  package SPSS 19.0. The results of the research show that the use of multimedia  in  the  teaching  process  increases  the  quality and  quantity  of  students'  acquired  knowledge,  as  well  as that it affects the growth of student motivation.</p>
5	Проблемы государственной власти и управления зурубежных стран в русской исторической науке второй половины XIX - начала XX веков : автореф. дис. … канд. ист. наук : 07.00.09 Насибуллин, Р. А. January 2006 (has links) No description available. АВТОРЕФЕРАТЫ 07.00.09
6	Философия исторического познания в трудах школы "Анналов" (Франция, 1929-1994): Автореф. дис. ... канд. филос. наук: 09.00.03 Сарпова, О. В. January 2004 (has links) No description available. АВТОРЕФЕРАТЫ 09.00.03
7	Философия исторического познания в трудах школы "Анналов" (Франция, 1929-1994): Дис. ... канд. филос. наук: 09.00.03 Сарпова, О. В. January 2004 (has links) No description available. ДИССЕРТАЦИИ 09.00.03
8	Исследование и оптимизация городских автобусных перевозок на примере пассажирского автотранспортного предприятия АП-3 г. Екатеринбурга : магистерская диссертация / Research and optimization of urban bus transport on the example of passenger transport enterprise AP-3 Yekaterinburg Пазылидинов, И. А., Pazylidinov, I. A. January 2018 (has links) In this work, the current state and prospects of development of urban passenger transport in the operating conditions of the city of Yekaterinburg of the Sverdlovsk region are investigated and analyzed. The analysis and evaluation of the management and organization of passenger traffic to urban passenger transport in the city of Yekaterinburg. The solution of the problem of dispatching control and organization of passenger traffic in the urban cycle by mathematical modeling and optimization is considered. A General view of the simulation model of the automated system of urban passenger transport management by levels is developed. It also proposes the structure of management and organization of urban passenger transport. / В данной работе исследована и проанализирована современное состояние и перспективы развитие городского пассажирского транспорта в условиях эксплуатации города Екатеринбург Свердловской области. Изложена анализ и оценка эффективности управления и организации пассажиропотока городским пассажирским транспортам в городе Екатеринбург. Рассмотрена решение проблемы диспетчеризации управления и организации пассажирских перевозок в городском цикле математическим методом моделирования и оптимизации. Разработан общий вид имитационной модели автоматизированной системы управлении городского пассажирского транспорта по уровням. А также предлагается структура управления и организации городского пассажирского транспорта. MASTER'S THESIS PASSENGER TRANSPORT PASSENGER TRAFFIC ROUTES INFRASTRUCTURE PASSENGER TRAFFIC TRAFFIC INTENSITY TRAFFIC LOAD ROAD NETWORK TRANSPORT SERVICE DISPATCHING SERVICE URBAN PASSENGER TRANSPORT TRANSPORT URBAN PLANNING DISPATCHING TRANSPORT SCIENCE PASSENGER TRANSPORT TRANSPORT SERVICES ROUTE NETWORK MODELING MATHEMATICAL APPARATUS TRANSPORT SYSTEMS TRANSPORT PROCESS ПАССАЖИРОПОТОК МАРШРУТЫ ИНФРАСТРУКТУРА ДИСПЕТЧЕРСКАЯ СЛУЖБА ДИСПЕТЧЕРИЗАЦИЯ ТРАНСПОРТНАЯ НАУКА ТРАНСПОРТНЫЕ УСЛУГИ МАРШРУТНАЯ СЕТЬ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТРАНСПОРТНЫЕ СИСТЕМЫ ТРАНСПОРТНЫЙ ПРОЦЕСС
9	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)

Search results