This work is devoted to the development of a diagnostic system based on EEG data using machine learning. The purpose of the work is to create a system for assessing cognitive functions based on EEG analysis using machine learning methods in the field of diagnosing psychofunctional diseases. An analysis of existing research provided insight into the state of the art in the fields of electroencephalography, multimodal data acquisition, machine learning, and learning approaches. A group of studies was also analyzed where all previously mentioned scientific fields are applied together. As a result of searching and structuring information about the theoretical foundations in the field of electroencephalography, tools and approaches for processing EEG recordings were studied. Based on the results of this work, we collected our own anonymous dataset, processed the data to remove noise and artifacts, created a version of the machine learning model, and also proposed a version of the diagnostic system for the VR environment, applicable in clinical tasks. / Данная работа посвящена разработке диагностической системы на основе данных ЭЭГ с использованием машинного обучения. Цель работы заключается в создании системы оценки когнитивных функций на основе анализа ЭЭГ с применением методов машинного обучения в сфере диагностирования психофункциональных заболеваний. По результатам анализа существующих исследований было получено представление о состоянии сфер электроэнцефалографии, мультимодального сбора данных, машинного обучения, а также подходов к обучению. Также была проанализирована группа исследований, где все ранее упомянутые научные сферы применяются в совокупности. В результате поиска и структурирования информации о теоретических основах в сфере электроэнцефалографии были изучены инструменты и подходы обработки записей ЭЭГ. По итогам данной работы собран собственный анонимный датасет, проведена обработка данных по очистке от шумов и артефактов, создан вариант модели машинного обучения, а также предложен вариант диагностической системы для среды VR, применимый в клинических задачах.

The dissertation is devoted to the creation of a system of graphic design products aimed at unlocking the potential of schoolchildren in learning and increasing their motivation. The work reveals the topic of creating a design system aimed at activating the learning process of adolescents, and explores the mythology of the hero, which became the basis for creating a design concept. As a result of applying the design method, products such as motivational posters, stickers, bookmarks, planners, pictograms, and booklets have been developed. The overall outcome of the dissertation research was a set of graphic design products designed to increase students' motivation to learn. / Диссертационная работа посвящена создание системы продуктов графического дизайна, направленных на то, чтобы раскрыть потенциал школьников в обучении, увеличить их мотивацию. В работе раскрыта тема создания дизайн-системы, направленной на активизацию процесса обучения подростков, исследована мифологема героя, которая стала базовой для создания дизайн-концепции. В результате применения метода дизайн проектирования разработаны такие продукты как мотивационные плакаты, стикеры-наклейки, закладки, планер, пиктограммы, буклет. Общим итогом диссертационного исследования стал набор продуктов графического дизайна, предназначенных для повышения мотивации среди школьников учиться.

The object of the study is an automated task setting system for a private financial company. The purpose of the work is to develop a web application for effective task management, monitoring of their implementation and employee interaction. In the course of the work, the subject area was characterized, task management problems were identified, requirements for the system were formulated and an analysis of existing solutions was carried out. Based on the analysis, key functions were determined and the system architecture was selected. The following technologies were selected: Java and Spring Boot for the server part, Angular Material for the client. The database structure, user interface, use case diagrams, sequences and blocks were designed, and a class diagram describing the interactions in the server part was created using reverse engineering. At the final stage of the work, a system was implemented that included modules for user registration and authorization, setting, monitoring and searching for tasks, as well as a form of user interaction through comments to tasks. To ensure security, a token validation mechanism based on JSON Web Token (JWT) was implemented. As a result, a web application with a monolithic architecture, a database of the deployed MySQL 8.0 DBMS and an intuitive interface was created. The system has been tested and is ready for implementation. In the future, it is planned to collect feedback from employees, further optimize the system and add new functions aimed at improving productivity and ease of use. / Объектом исследования является автоматизированная система постановки задач для частной финансовой компании. Цель работы – разработка веб-приложения для эффективного управления задачами, контроля их выполнения и взаимодействия сотрудников. В ходе работы была охарактеризована предметная область, выявлены проблемы управления задачами, сформулированы требования к системе и проведен анализ существующих решений. На основе анализа определены ключевые функции и выбрана архитектура системы. Проведен выбор технологий: Java и Spring Boot для серверной части, Angular Material для клиентской. проектированы структура базы данных, интерфейс пользователя, диаграммы вариантов использования, последовательности и блоков, а также обратным проектированием выполнена диаграмма классов, описывающая взаимодействия в серверной части. На завершающем этапе работы была реализована система, включающая модули регистрации и авторизации пользователей, постановки, мониторинга и поиска задач, а также форма взаимодействия пользователей через комментарии к задачам. Для обеспечения безопасности был внедрен механизм валидации токенов на основе JSON Web Token (JWT). В результате создано веб-приложение с монолитной архитектурой, базой данных развёрнутой СУБД MySQL 8.0 и интуитивно понятным интерфейсом. Система протестирована и готова к внедрению. В перспективе планируется сбор обратной связи от сотрудников, дальнейшая опти-мизация системы и добавление новых функций, направленных на улучшение производи-тельности и удобства работы.

В данной выпускной квалификационной работе разработана система устного перевода с акцентом на улучшение пользовательского интерфейса. В ходе исследования выявлены ключевые аспекты, влияющие на удобство и эффективность взаимодействия пользователя с системой, такие как мультиязычность, интуитивная понятность и адаптация к различным культурным контекстам. Разработан интерфейс, сочетающий голосовое управление и графические элементы, поддерживающий английский и русский языки. Проведена проверка работоспособности, показавшая стабильность и надежность приложения. Даны рекомендации по улучшению контекстуальной точности, адаптации для людей с ограниченными возможностями, расширению функциональности и обеспечению конфиденциальности данных. Работа представляет значительный вклад в развитие методов создания и оценки пользовательских интерфейсов, способствуя прогрессу в области компьютерных наук и межкультурного общения. / In this graduate qualification work the interpreting system with the focus on the improvement of user interface is developed. In the course of the research the key aspects influencing the convenience and efficiency of user interaction with the system, such as multilingualism, intuitive comprehensibility and adaptation to different cultural contexts, are identified. An interface combining voice control and graphical elements was developed, supporting English and Russian languages. A performance test was conducted, showing the stability and reliability of the application. Recommendations are made to improve contextual accuracy, adaptation for people with disabilities, enhanced functionality, and data privacy. The work represents a significant contribution to the development of methods for creating and evaluating user interfaces, contributing to advances in computer science and intercultural communication.

В условиях глобального изменения климата солнечная энергетика является одним из ключевых направлений развития возобновляемых источников энергии, которую необходимо эффективно внедрить в энергосистему Российской Федерации. Объект исследования – класс систем прогнозирования выработки возобновляемых источников энергии. Цель работы – разработка системы прогнозирования генерации энергии под нужды энергосбытовых организаций. Методы исследования: анализ, выбор архитектуры системы, сравнение и анализ инструментов, технологий и принципов построения информационных систем. Работа посвящена решению актуальной практической задачи прогнозирования выработки солнечных электростанций. Актуальность работы обусловлена необходимостью в максимально точном прогнозе нагрузки группы солнечных электростанций на сутки вперед с целью эффективного использования в энергосистеме. Новизна работы заключается в инновационности и универсальности системы, которую можно будет внедрить в коротки сроки на любую солнечную электростанцию, с результатами погрешности прогнозирования, соответствующими регламенту оптового рынка электроэнергии и мощности. Результатом работы является разработанная и отлаженная система прогнозирования выработки солнечных электростанций на сутки вперед, подготовлены прототипы интерфейса. / In the context of global climate change, solar energy is one of the key areas for the development of renewable energy sources, which must be effectively introduced into the energy system of the Russian Federation. The object of the study is a class of forecasting systems for the production of renewable energy sources. The purpose of the work is to develop a system for forecasting energy generation for the needs of energy marketing organizations. Research methods: analysis, choice of system architecture, comparison and analysis of tools, technologies and principles of building information systems. The work is devoted to solving an urgent practical problem of forecasting the production of solar power plants. The relevance of the work is due to the need for the most accurate forecast of the load of a group of solar power plants for the day ahead in order to effectively use it in the energy system. The novelty of the work lies in the innovativeness and versatility of the system, which can be implemented in a short time to any solar power plant, with the results of forecasting errors corresponding to the regulations of the wholesale electricity and capacity market. The result of the work is a developed and debugged system for forecasting the generation of solar power plants for the day ahead, and prototypes of the interface have been prepared.

В настоящей работе описана разработка системы для распознавания текста, созданного искусственным интеллектом. Основная цель работы — создать систему, способную определять, был ли текст, сгенерированный российскими GPT-сервисами. В работе рассмотрены существующие системы распознавания, а также проанализированы их методы и подходы. Была разработана собственная система, включающая веб-приложение с серверной частью на Python и клиентской на JavaScript, с использованием базы данных PostgreSQL. Результаты работы включают создание модели системы с выбором алгоритмов для обучающей выборки и последующее тестирование системы. Работа имеет значительное прикладное значение для областей, где важно различать искусственно созданный и человеческий тексты, включая области информационной безопасности, авторского права и академической честности. / This paper describes the development of a system for recognizing text generated by artificial intelligence. The main goal of the work is to create a system capable of determining whether the text was generated by Russian GPT services. The work reviews existing recognition systems and analyzes their methods and approaches. A proprietary system was developed, including a web application with a server part in Python and a client part in JavaScript, using a PostgreSQL database. The results include the creation of a system model with a selection of algorithms for the training sample and subsequent testing of the system. The work has significant practical significance for areas where it is important to distinguish between artificially created and human texts, including the areas of information security, copyright, and academic integrity.

Это исследование представляет собой комплексное исследование по разработке надежной модели классификации языка с использованием передовых методов обработки естественного языка (NLP). Основной мотивацией этого исследования является повышение безопасности и эффективности связи в критически важных областях, таких как управление воздушным движением (УВД), путем интеграции технологии автоматического распознавания речи (ASR). Это исследование предлагает многослойную сверточную нейронную модель (CNN) для классификации русского и белорусского языков. Гипотеза, сформулированная в этом исследовании, направлена на повышение точности распознавания речи с помощью эффективных коэффициентов Mel-Frequency Cepstral (MFCC) для извлечения признаков. Трехслойная архитектура CNN, используемая в этом исследовании, демонстрирует эффективное извлечение признаков и высокие возможности классификации, достигая заметной точности в различении образцов русской и белорусской речи. Для поддержки разработки модели был подготовлен комплексный набор данных восточнославянских языков, охватывающий различные диалекты и нюансы произношения. Эта подготовка набора данных включала тщательный сбор, очистку и маркировку аудиообразцов для обеспечения высококачественных входных данных для модели CNN, что имеет решающее значение для эффективного обучения и оценки. Включение разнообразных лингвистических характеристик в набор данных повышает надежность и обобщаемость модели. Исследование также включает строгие методы перекрестной проверки для проверки производительности модели, обеспечивая ее надежность и устойчивость в реальных приложениях. Эти методы включают разделение набора данных на несколько подмножеств, обучение модели на различных комбинациях этих подмножеств и ее тестирование на оставшихся данных. Этот процесс помогает оценить согласованность модели и ее способность обобщать новые, неизвестные данные. Важным аспектом этого исследования является адаптивность фреймворка для включения языков меньшинств, таких как русинский. Эта гибкость подчеркивает потенциал модели для сохранения языкового разнообразия и улучшения многоязычной поддержки в различных приложениях. Способность распознавать и классифицировать языки меньшинств открывает новые возможности для улучшения инструментов перевода, образовательных ресурсов и платформ обслуживания клиентов. Значение этого исследования выходит за рамки ATC, предлагая ценный вклад в технологии, здравоохранение и межкультурную коммуникацию. В технологии разработанные системы ASR могут быть интегрированы в голосовых помощников и другие интерактивные приложения, улучшая пользовательский опыт за счет более точного распознавания языка. В здравоохранении системы ASR могут способствовать лучшему общению между пациентами и поставщиками медицинских услуг, говорящими на разных языках, обеспечивая точный обмен информацией и улучшая уход за пациентами. Будущая работа будет сосредоточена на нескольких ключевых областях для дальнейшего улучшения возможностей разработанной модели. Во-первых, расширение набора данных для включения большего количества восточнославянских и других языков меньшинств будет приоритетным. Это расширение будет включать сбор и аннотирование дополнительных аудиообразцов из различных языковых фонов для улучшения данных обучения модели. Во-вторых, будет продолжено совершенствование архитектуры модели и процедур обучения для повышения ее точности и обобщаемости. Это может включать эксперименты с различными конфигурациями нейронных сетей, оптимизацию гиперпараметров и внедрение передовых методов извлечения признаков. Кроме того, важным шагом станет интеграция разработанной структуры в системы ASR в реальном времени. Эта интеграция направлена на обеспечение возможности развертывания модели в практических приложениях, таких как живые коммуникации ATC, услуги перевода в реальном времени и интерактивные образовательные инструменты. Системы ASR в реальном времени пройдут обширное тестирование для обеспечения их производительности и надежности в динамических средах. В заключение следует отметить, что это исследование делает значительные шаги в области классификации языков и технологии ASR, разрабатывая надежную модель на основе CNN для русского и белорусского языков. Комплексная подготовка набора данных, строгая перекрестная проверка и адаптируемость к языкам меньшинств подчеркивают потенциал модели для различных практических приложений. Будущие усилия будут продолжать расширять и совершенствовать модель, в конечном итоге направленную на улучшение многоязычной коммуникации и сохранение языкового разнообразия во все более взаимосвязанном мире. / This research presents a comprehensive study on the development of a robust language classification model using advanced natural language processing (NLP) techniques. The primary motivation behind this research is to enhance communication safety and efficiency in mission-critical domains such as air traffic control (ATC) by integrating automatic speech recognition (ASR) technology. This study proposes a multilayer convolutional neural network (CNN) model for the classification of Russian and Belarusian languages. The hypothesis formulated in this research aims to improve speech recognition accuracy by utilizing Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) for feature extraction. The three-layer CNN architecture employed in this study demonstrates efficient feature extraction and high classification capabilities, achieving notable accuracy in distinguishing between Russian and Belarusian speech samples. To support the model development, a comprehensive dataset of East Slavic languages was prepared, encompassing various dialects and pronunciation nuances. This dataset preparation involved meticulous collection, cleaning, and labeling of audio samples to ensure high-quality input data for the CNN model, which is crucial for effective training and evaluation. The inclusion of diverse linguistic features in the dataset enhances the model's robustness and generalizability. The research also incorporates rigorous cross-validation techniques to validate the model's performance, ensuring its reliability and robustness in real-world applications. These techniques involve dividing the dataset into multiple subsets, training the model on different combinations of these subsets, and testing it on the remaining data. This process helps in assessing the model's consistency and its ability to generalize to new, unseen data. A significant aspect of this study is the framework's adaptability to include minority languages such as Rusyn. This flexibility highlights the model's potential to preserve linguistic diversity and improve multilingual support in various applications. The ability to recognize and classify minority languages opens new avenues for enhancing translation tools, educational resources, and customer service platforms. The implications of this research extend beyond ATC, offering valuable contributions to technology, healthcare, and cross-cultural communication. In technology, the developed ASR systems can be integrated into voice-activated assistants and other interactive applications, enhancing user experience through more accurate language recognition. In healthcare, ASR systems can facilitate better communication between patients and healthcare providers who speak different languages, ensuring accurate information exchange and improving patient care. Future work will focus on several key areas to further advance the capabilities of the developed model. Firstly, expanding the dataset to include more East Slavic and other minority languages will be prioritized. This expansion will involve collecting and annotating additional audio samples from diverse linguistic backgrounds to enhance the model's training data. Secondly, refining the model's architecture and training procedures will be pursued to improve its accuracy and generalizability. This may include experimenting with different neural network configurations, optimizing hyperparameters, and incorporating advanced feature extraction techniques. Additionally, integrating the developed framework into real-time ASR systems will be a crucial step. This integration aims to enable the deployment of the model in practical applications, such as live ATC communications, real-time translation services, and interactive educational tools. The real-time ASR systems will undergo extensive testing to ensure their performance and reliability in dynamic environments. In conclusion, this research makes significant strides in the field of language classification and ASR technology by developing a robust CNN-based model for Russian and Belarusian languages. The comprehensive dataset preparation, rigorous cross-validation, and adaptability to minority languages underscore the model's potential for various practical applications. Future efforts will continue to expand and refine the model, ultimately aiming to enhance multilingual communication and preserve linguistic diversity in an increasingly interconnected world.

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.

Объект исследования – система менеджмента безопасности труда и охраны здоровья АО «ИРМ». Цель данной работы является актуализация документации интегрированной системы менеджмента в соответствие с требованиями международного стандарта ISO 45001:2018. Методология проведения исследования – в работе использованы такие методы, как: изучение СМИ и литературы, анализ данных от предприятия, сравнение. Полученные результаты и их новизна – в работе раскрыта актуальная на сегодняшний день тема перехода предприятия на стандарт ISO 45001:2018. Новая версия стандарта была опубликована не так давно и вопрос перехода на новый стандарт является насущным для многих предприятий. В дипломной работе произведен сравнительный анализ прошлой и настоящей версии стандартов ISO 45001 и OHSAS 18001, что позволяет оценить предприятию возможные изменения в системе менеджмента безопасности труда и охраны здоровья. Область применения – при сертификации или ресертификации на стандарт ISO 45001:2018. Значимость работы – теоретическое и практические вопросы, исследуемые в работе, являются значимыми, так как затрагивают актуальную тему перехода на ISO 45001:2018. / The object of study is the management system for labor safety and health protection of JSC INM. The purpose of this work is to update the documentation of the integrated management system in accordance with the requirements of the international standard ISO 45001:2018. The methodology of the study – the methods used are: the study of the media and literature, analysis of data from the enterprise, comparison. The results obtained and their novelty – the topic of the enterprise’s transition to the ISO 45001: 2018 standard is disclosed in the current work. A new version of the standard was published not so long ago and the issue of transition to a new standard is urgent for many enterprises. In the thesis, a comparative analysis of the past and present versions of the ISO 45001 and OHSAS 18001 standards is made, which allows the company to evaluate possible changes in the system of labor safety management and health protection. Scope – in the certification or recertification to the standard ISO 45001: 2018. Significance of the work – theoretical and practical issues studied in the work are significant, as they touch on the current topic of the transition to ISO 45001: 2018.

<p>In order to automate development of integration adapters in industrial<br />settings, a model-driven approach to adapter specification is devised. In this<br />approach, a domain-specific modeling language is created to allow<br />specification of mappings between integrated technical spaces. Also<br />proposed is the mapping automation engine that comprises reuse and<br />alignment algorithms. Based on mapping specifications, executable adapters<br />are automatically generated and executed. Results of approach evaluations<br />indicate that it is possible to use a model-driven approach to successfully<br />integrate technical spaces and increase the automation by reusing domainspecific<br />mappings from previously created adapters.</p> / <p>За потребе повећања степена аутоматизације развоја адаптера за<br />интеграцију у индустријском окружењу, осмишљен је моделом вођен<br />приступ развоју адаптера. У оквиру овог приступа развијен је наменски<br />језик за спецификацију пресликавања између техничких простора који су<br />предмет интеграције. Приступ обухвата и алгоритме за поравнање и<br />поновно искориштење претходно креираних пресликавања са циљем<br />аутоматизације процеса спецификације. На основу креираних<br />пресликавања, могуће je аутоматски генерисати извршиви код адаптера.<br />У испитивањима приступа, показано је да је могуће успешно применити<br />моделом вођен приступ у интеграцији техничких простора као и да је<br />могуће успешно повећати степен аутоматизације поновним<br />искоришћењем претходно креираних пресликавања.</p> / <p>Za potrebe povećanja stepena automatizacije razvoja adaptera za<br />integraciju u industrijskom okruženju, osmišljen je modelom vođen<br />pristup razvoju adaptera. U okviru ovog pristupa razvijen je namenski<br />jezik za specifikaciju preslikavanja između tehničkih prostora koji su<br />predmet integracije. Pristup obuhvata i algoritme za poravnanje i<br />ponovno iskorištenje prethodno kreiranih preslikavanja sa ciljem<br />automatizacije procesa specifikacije. Na osnovu kreiranih<br />preslikavanja, moguće je automatski generisati izvršivi kod adaptera.<br />U ispitivanjima pristupa, pokazano je da je moguće uspešno primeniti<br />modelom vođen pristup u integraciji tehničkih prostora kao i da je<br />moguće uspešno povećati stepen automatizacije ponovnim<br />iskorišćenjem prethodno kreiranih preslikavanja.</p>