Магистерская диссертация посвящена проблеме дискриминации по возрасту в трудовой сфере, которая с повышением пенсионного возраста в России актуализировалась еще больше. Сегодняшняя ситуация, связанная с мерами противодействия распространения короновируса в России, также грозит усилением проявлений эйджизма. Цель исследования: оценить влияние повышения пенсионного возраста на масштабы распространения возрастной дискриминации на рынке труда и разработать рекомендации по противодействию возрастной дискриминации на рынке труда в Свердловской области в связи с последствиями, вызванными повышением пенсионного возраста. Методология исследования основана на сочетании количественных и качественных методов сбора необходимой информации, обеспечивающих рассмотрение проблемы как с позиции работников (метод массового анкетного опроса населения), так и с точки зрения работодателя (методы: контент-анализ объявлений о вакансиях в Свердловской области и глубинные интервью с работодателями). В исследовании проанализированы социально-экономические последствия повышения пенсионного возраста для рынка труда; выявлены основные проблемы крайних возрастных групп на рынке труда, дана оценка масштаба распространения возрастной дискриминации в сфере труда; определены оптимальные способы для преодоления выявленных проблем. Результатом работы стала разработка ряда рекомендаций для противодействия возрастной дискриминации на рынке труда в Свердловской области. / The master's thesis is devoted to the problem of age discrimination in the labor sector, which has become even more relevant with the increase in the retirement age in Russia. The current situation related to measures to counteract the spread of coronovirus in Russia also threatens to increase the manifestations of ageism. Objective: to assess the impact of raising the retirement age on the prevalence of age discrimination in the labor market and to develop recommendations for countering age discrimination in the labor market in the Sverdlovsk region in connection with the consequences caused by the increase in the retirement age. The research methodology is based on a combination of quantitative and qualitative methods for gathering the necessary information, ensuring the consideration of the problem both from the position of employees (mass questionnaire survey of the population) and from the point of view of the employer (methods: content analysis of job ads in the Sverdlovsk region and in-depth interviews with employers). The study analyzes the socio-economic consequences of raising the retirement age for the labor market; identifies the main problems of extreme age groups in the labor market, assesses the scale of age discrimination in the labor sphere; identifies the best ways to overcome the identified problems. The work resulted in the development of a number of recommendations to counteract age discrimination in the labor market in the Sverdlovsk region.

Магистерская диссертации посвящена проектированию технологии обучения в целях развития транспрофессиональных компетенций персонала. В теоретической части рассматриваются аспекты проектирования технологии обучения персонала при переходе к тримодальной организации. В практической части описывается общая характеристика исследуемой компании, проводится анализ кадрового состава, а также анализируется HR-бизнес-процесс «Обучение персонала» в ПАО Сбербанк. На основании этих результатов был разработан проект по развитию транспрофессиональных компетенций персонала. / The master's thesis is devoted to the design of training technology for the development of personnel's TRANS-professional competencies. In the theoretical part, the aspects of designing the technology of personnel training in the transition to a trimodal organization are considered. The practical part describes the General characteristics of the company under study, analyzes the personnel structure, and analyzes the HR-business process "personnel Training" in Sberbank. Based on these results, a project was developed to develop the staff's TRANS-professional competencies.

В настоящей работе тренинг рассматривается как метод обучения лексике иностранного языка для специальных целей с использованием мультимедийных средств. Для достижения цели работы – теоретическое обоснование, разработка и опытная проверка эффективности метода тренинга, как способа обучению лексике иностранного языка для специальных целей с использованием мультимедийных средств – были выполнены следующие задачи: проведен сравнительный анализ традиционного метода обучения и метода тренинга на основе исследования научно-методической литературы, были рассмотрены понятие, функции, структура и приемы тренинга; описаны особенности использования тренинга в обучении иностранным языкам; описана технология подготовки и проведения тренингов, направленных на изучение лексики иностранного языка для специальных целей с использованием мультимедийных средств; проведен анализ и апробацию учебного процесса, отвечающего требованиям метода тренинга; проверена эффективность разработанной методики для обучения лексике иностранного языка в ходе опытно-поисковой работы. Магистерская диссертация по теме «Метод тренинга для обучения лексике иностранного языка для специальных целей с использованием мультимедийных средств» содержит 80 страниц текстового документа, 10 рисунков, 70 использованных источников. В первой главе была рассмотрена роль мультимедийных средств в образовательном процессе, основные подходы и принципы обучения иностранному языку с использованием информационно-коммуникационных технологий и тренинг как метод обучения. Во второй главе описана организация, апробация и сделан анализ практической работы по проведению тренинга для обучения лексике иностранного языка для специальных целей с использованием мультимедийных средств. В заключении был сделан вывод об эффективности данного метода. / In this work, training is considered as a method of teaching foreign language vocabulary for special purposes using multimedia. To achieve the goal of the work – theoretical justification, development and experimental verification of the effectiveness of the training method, as a way of teaching foreign language vocabulary for special purposes using multimedia – the following tasks were completed: a comparative analysis of the traditional teaching method and the training method based on the research of scientific and methodological literature was carried out, the concept, functions, structure and methods of training were considered; the features of raining usage in teaching foreign languages are described; the technology of preparing and conducting trainings aimed at studying the vocabulary of a foreign language for special purposes using multimedia is described; the analysis and approbation of the educational process that meets the requirements of the training method was carried out; the effectiveness of the developed methodology for teaching foreign language vocabulary in the course of experimental search work was tested. Master's thesis on the topic "Method of training for teaching foreign language vocabulary for special purposes using multimedia" contains 80 pages of a text document, 10 pictures, 70 used sources. The first chapter examined the role of multimedia in the educational process, the main approaches and principles of teaching a foreign language using information and communication technologies and training as a teaching method. The second chapter describes the organization, approbation and analysis of practical work on conducting training for teaching foreign language vocabulary for special purposes using multimedia. To sum up, it was concluded that this method is effective.

Диссертационное исследование посвящено обучению изучающему виду чтения подростков на занятиях в лингвистическом центре при использовании технологии цифрового повествования. В данной работе рассматриваются теоретические основы и описан поэтапный процесс внедрения технологии “Digital Storytelling” на занятиях в лингвистическом центре. / The dissertation research is devoted to teaching the study reading to teenagers in the classroom at the linguistic school using Digital Storytelling. This study discusses the theoretical foundations and describes the step-by-step process of implementing the technology “Digital Storytelling” in the classroom at the linguistic school.

В работе предпринято исследования российско-китайской межкультурной коммуникации и культурных различий. На основании компонентного анализа теорий лингвистики, социолингвистики, психолингвистики и лингвокультуры, посредством исследования влияния российско-китайской межкультурной коммуникации и культурных различий на преподавание иностранных языков дать общие предложения по повышению уровня преподавания иностранного языка. / The work undertakes research on Russian-Chinese intercultural communication and cultural differences. Based on the component analysis of the theories of linguistics, sociolinguistics, psycholinguistics and linguistic culture, through the study of the influence of Russian-Chinese intercultural communication and cultural differences on the teaching of foreign languages, to give general proposals for improving the level of teaching a foreign language.

Магистерская диссертация посвящена разработке программного обеспечения интеллектуальной системы анализа температуры холодильников системы охлаждения доменной печи. В ходе работы рассмотрены основные этапы реализации программного модуля: анализ предметной области, функциональное моделирование, проектирование и программная реализация web-приложения. Разработанная система предоставляет пользователю возможность отображения данных о температуре в графическом и табличном виде, а также проведение анализа и прогнозирования температуры тела холодильника в доменной печи. Она позволяет оперативно мониторить и контролировать температурные показатели, что является важным фактором для обеспечения эффективности и надежности работы печи. Научная новизна полученных в работе результатов заключается в разработке методов эффективной организации, ведения процесса разработки и сопровождения специализированного информационного, алгоритмического и программного обеспечения, включая базу данных доменного цеха и пользовательское приложение системы интеллектуального анализа температуры холодильников системы охлаждения доменной печи: использование гибкой методологии разработки (Agile, SCRUM) и таск-трекера Microsoft Azure DevOps для ведения проекта, взаимодействия с заказчиком во время разработки, отслеживания ошибок, визуального отображения задач и мониторинга процесса их выполнения; функциональное моделирование процессов и подсистем для реализации web-приложения подготовки технического отчета доменного цеха на основе методологии IDEF0 и средства реализации Ramus Educational; использование методики коллективного владения программным кодом на основе сервиса (удаленного репозитория) GitHub; применение методов машинного обучения для реализации алгоритма прогнозирования температуры холодильников системы охлаждения доменной печи. Практическая значимость результатов заключается в том, что разработанное программное обеспечение позволит: программное обеспечение позволит сэкономить время на получение, хранение, обработку данных, что положительно скажется на эффективности работы доменного производства, поможет снизить риск возникновения аварийных ситуаций и неплановых остановок доменных печей; специалистам отдела сопровождения информационных систем снизить трудозатраты на сопровождение, совершенствование и развитие системы с учетом пожеланий пользователей. Результаты работы могут быть использованы также в учебном процессе для обучения бакалавров и магистрантов по направлению «Информационные системы и технологии». Результаты работы представлены и обсуждены на международных и всероссийских конференциях: X, XI Всероссийских научно-практических конференциях студентов, аспирантов и молодых учёных «Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве» (ТИМ’2022, ТИМ’2023) с международным участием (г. Екатеринбург, УрФУ, 2022, 2023); Всероссийской научно-практической конференции (с международным участием) «Системы автоматизации (в образовании, науке и производстве)» AS’2022 (г. Новокузнецк, СибГИУ, 2022); международной научно-технической конференции «Состояние и перспективы развития электро и теплотехнологии» XXII Бенардосовские чтения (г. Иваново, ИГЭУ, 2023). / The master's thesis is devoted to the development of software for an intelligent system for analyzing the temperature of refrigerators in the blast furnace cooling system. In the course of the work, the main stages of the implementation of the software module were considered: domain analysis, functional modeling, design and software implementation of a web application. The developed system provides the user with the ability to display temperature data in graphical and tabular form, as well as to analyze and predict the body temperature of the refrigerator in the blast furnace. It allows you to quickly monitor and control temperature indicators, which is an important factor for ensuring the efficiency and reliability of the furnace. The scientific novelty of the results obtained in the work lies in the development of methods for the effective organization, management of the development process and maintenance of specialized information, algorithmic and software, including the database of the blast furnace shop and the user application of the system for intelligent temperature analysis of the refrigerators of the blast furnace cooling system: − use of flexible development methodology (Agile, SCRUM) and the Microsoft Azure DevOps task tracker for project management, interaction with the customer during development, tracking errors, visual display of tasks and monitoring the progress of their implementation; − functional modeling of processes and subsystems for the implementation of a web application for preparing a technical report for a blast furnace shop based on the IDEF0 methodology and the Ramus Educational implementation tool; − use of the methodology of collective ownership of program code based on the service (remote repository) GitHub; − application of machine learning methods to implement an algorithm for predicting the temperature of refrigerators in the blast furnace cooling system. The practical significance of the results lies in the fact that the developed software will allow: − the software will save time for receiving, storing, processing data, which will have a positive impact on the efficiency of blast-furnace production, help reduce the risk of emergencies and unscheduled shutdowns of blast furnaces; - specialists of the information systems maintenance department to reduce labor costs for maintenance, improvement and development of the system, taking into account the wishes of users. The results of the work can also be used in the educational process for training bachelors and masters in the direction of "Information Systems and Technologies". The results of the work are presented and discussed at international and all-Russian conferences: X, XI All-Russian scientific and practical conferences of students, graduate students and young scientists "Heat engineering and informatics in education, science and production" (TIM'2022, TIM'2023) with international participation (Ekaterinburg, UrFU, 2022, 2023); All-Russian scientific and practical conference (with international participation) "Automation systems (in education, science and production)" AS'2022 (Novokuznetsk, SibGIU, 2022); International Scientific and Technical Conference "Status and Prospects for the Development of Electrical and Thermal Technologies" XXII Benardos Readings (Ivanovo, ISPU, 2023).

Выпускная квалификационная работа на тему «Разработка прототипа системы управления в сфере логистики и транспорта, основанной на технологии обработки данных с использованием ML» посвящена разработке и созданию прототипа системы онлайн-бронирования отправлений сборных грузов с встроенной технологией независимого прогнозирования сроков доставки, основанной на использовании комплексной модели машинного обучения. Цель работы – повышение уровня обоснованности принимаемых управленческих решений в сфере логистики за счет разработки системы управления, основанной на принципах оптимизации стоимости и времени доставки и базирующейся на комплексе моделей анализа данных и машинного обучения. Работа состоит из четырех основных разделов: 1. Теоретические основы разработки прототипа системы управления в сфере логистики и транспорта, основанной на технологии обработки данных с использованием ML. В этом разделе проводится теоретический анализ методов и моделей, классификация алгоритмов ML для решения задач в сфере логистики и транспорта, а также рассматриваются преимущества и специфика внедрения перспективной модели машинного обучения в информационное приложение. 2. Разработка модели машинного обучения системы управления в сфере логистики и транспорта. В рамках данного раздела осуществляется формализация основных математических и аналитических зависимостей для имплементируемой в систему управления в сфере транспорта и логистики модели машинного обучения. 3. Тестирование алгоритма машинного обучения. В этом разделе описывается эксперимент по использованию модели машинного обучения, оценивается его эффективность по сравнению с базовыми моделями и рассматриваются условия и ограничения применения данного алгоритма. 4. Разработка прототипа системы управления в сфере логистики и транспорта, основанной технологии обработки данных с использованием ML и экономическая оценка реализации проекта. В этом разделе приводится описание и процесс создания прототипа системы, его архитектура, стек, основные планируемые функции и характеристики, а также экономическая оценка реализации проекта. Научная новизна работы состоит в решении актуальной задачи предсказания времени доставки грузов на основе исторической информации о сроке доставке заказов применительно к сервисам онлайн-бронирования логистических услуг. При этом актуальность работы также обусловлена предложением нового подхода при предсказании сроков доставки, разработанного и адаптированного к современным условиям управления в сфере логистики и транспорта. В результате исследования было осуществлено прототипирование решения, позволяющего существенно сократить ресурсные затраты экономических агентов на логистические процессы и в целом качественно повысить уровень таких бизнес-процессов. / The final qualification work titled "Development of a prototype management system in the field of logistics and transport based on data processing technology using ML" is dedicated to the development and creation of a prototype system for online booking of consolidated cargo shipments with an integrated independent delivery time forecasting technology based on a comprehensive machine learning model. The aim of the work is to improve the justification level of managerial decisions in logistics by developing a management system based on the principles of cost and delivery time optimization, utilizing a complex of data analysis and machine learning models. The work consists of four main sections: 1. Theoretical foundations for the development of a prototype management system in the field of logistics and transport based on data processing technology using ML. This section conducts a theoretical analysis of methods and models, classification of ML algorithms for solving problems in logistics and transport, and discusses the advantages and specifics of implementing a promising ML model. 2. Development of a machine learning model for the management system in the field of logistics and transport. This section formalizes the main mathematical and analytical dependencies for the machine learning model implemented in the transport and logistics management system. 3. Testing the machine learning algorithm. This section describes the experiment on using the ML model, evaluates its efficiency compared to basic models, and discusses the conditions of applying this algorithm. 4. Development of a prototype management system in the field of logistics and transport based on data processing technology using ML and economic evaluation of the project implementation. This section provides a description and process of creating the system prototype, its architecture, stack, main planned functions and characteristics, as well as an economic evaluation of the project implementation. Scientific novelty of the work lies in solving the urgent problem of predicting cargo delivery times based on historical information about order delivery times in relation to online booking services for logistics services. The relevance of the work is also due to the proposal of a new approach to predicting delivery times, developed and adapted to modern management conditions in the field of logistics and transport. As a result of the research, a prototype solution was developed that significantly reduces resource costs for economic agents in logistic processes and generally qualitatively improves the level of such processes.

Целью данной работы является разработка программного обеспечения для генерации данных журналов и трассировки ИТ систем, а также создание модели машинного обучения для обнаружения аномалий в подобных данных. Объектом исследования являются процессы мониторинга и управления IT-операциями. В работе исследуются методы машинного обучения и анализа данных для обнаружения аномалий в реальном времени. Были разработаны тестовый стенд для генерации событий журналов и трассировок, а также алгоритм для анализа и обнаружения аномальных событий, что позволяет оптимизировать процессы управления IT-операциями и повысить надежность систем. Результаты могут быть использованы в дальнейших работах по теме поиска аномалий в данных журналов и данных трассировки ИТ систем. / The aim of this work is to develop software for generating log and trace data of IT systems, as well as to create a machine learning model for detecting anomalies in such data. The object of the research is the processes of monitoring and managing IT operations. The study explores machine learning methods and data analysis for real-time anomaly detection. A test bench was developed for generating log and trace events, along with an algorithm for analyzing and detecting anomalous events, which optimizes IT operations management processes and improves system reliability. The results can be used in further work on the topic of anomaly detection in log and trace data of IT systems.

Отчет содержит 80 страниц, 35 рисунков, 3 таблицы, 25 источников, 3 приложения. Объект исследования – модель машинного обучения, используемая в сфере научных исследований и мониторинга сна человека. Цель работы – создание модели машинного обучения, способной на основе данных акселерометра с достаточной степенью точности определять состояние сна: пробуждение или засыпание. Методы проведения работы: исследование научных работ, сбор и подготовка данных, разработка, обучение и тестирование моделей машинного обучения. Результаты работы и их новизна: обученная модель машинного обучения, способная определять одно из двух состояний сна: пробуждение или засыпание и оказать влияние на практику мониторинга сна в домашних условиях. Область применения полученных результатов: исследования в медицинских учреждениях. Рекомендации по внедрению: наличие программного и аппаратного обеспечения для запуска обученной модели машинного обучения, устройства сбора данных – акселерометра, специалистов для дальнейшего поддержания работоспособности модели машинного обучения. Значимость работы: разработанная модель машинного обучения поможет исследователям быстрее и качественнее анализировать данные с акселерометра, глубже понять закономерности и функции сна человека. Прогнозные предположения о развитии объекта исследования: совершенствование алгоритмов машинного обучения разработанного инструмента, использование устройств с более точными датчиками и с расширенным набором дополнительных датчиков, обучение модели на данных, размеченных более качественно. / The report contains 80 pages, 35 figures, 3 tables, 25 sources, 3 appendices. The object of research is a machine learning model used in the field of scientific research and human sleep monitoring. The aim of the work is to create a machine learning model capable of determining the state of sleep with a sufficient degree of accuracy based on accelerometer data: waking up or falling asleep. Methods of work: research of scientific papers, data collection and preparation, development, training and testing of machine learning models. The results of the work and their novelty: a trained machine learning model capable of determining one of two sleep states: waking up or falling asleep and influencing the practice of sleep monitoring at home. The scope of the results obtained: research in medical institutions. Implementation recommendations: availability of software and hardware to run a trained machine learning model, an accelerometer data acquisition device, and specialists to further maintain the machine learning model. The significance of the work: the developed machine learning model will help researchers analyze data from the accelerometer faster and better, and better understand the patterns and functions of human sleep. Predictive assumptions about the development of the research object: improving the machine learning algorithms of the developed tool, using devices with more accurate sensors and with an expanded set of additional sensors, training the model on data marked up more efficiently.

Разработка нейросетевой модели детектора препятствий для квадрокоптеров с использованием компьютерного зрения и её оптимизация для развертывания на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами. В работе проведен обзор особенностей задачи бинарной классификации, обучена базовая нейросетевая модель детектора препятствий и применены различные методы оптимизации для повышения её вычислительной эффективности. / Development of a neural network obstacle detector for quadcopters using computer vision and its optimization for deployment on resource-constrained embedded devices. The project involved a review of the features of binary classification tasks, training a base neural network model for obstacle detection, and applying various optimization techniques to improve its computational efficiency.