Изучение языка – это замечательное занятие, которое расширяет наш кругозор и позволяет нам общаться с представителями различных культур и людей по всему миру. Традиционно языковое образование основывалось на традиционных методах, таких как учебники, словарный запас и языковой обмен. Однако с появлением машинного обучения наступила новая эра в обучении языку, предлагающая инновационные и эффективные способы ускорения овладения языком. Одним из интригующих применений машинного обучения в изучении языков является использование родственных слов, слов, которые имеют схожее значение и написание в разных языках. Для решения этой темы в данной исследовательской работе предлагается облегчить процесс изучения второго языка с помощью искусственного интеллекта, в частности нейронных сетей, которые могут идентифицировать и использовать слова, похожие или идентичные как на первом языке учащегося, так и на целевом языке. Эти слова, известные как лексические родственные слова, могут облегчить изучение языка, предоставляя учащимся знакомый ориентир и позволяя им связывать новый словарный запас со словами, которые они уже знают. Используя возможности нейронных сетей для обнаружения и использования этих родственных слов, учащиеся смогут ускорить свой прогресс в освоении второго языка. Хотя исследование семантического сходства в разных языках не является новой темой, наша цель состоит в том, чтобы применить другой подход для выявления русско-английских лексических родственных слов и представить полученные результаты в качестве инструмента изучения языка, используя выборку данных о лексическом и семантическом сходстве. между языками, чтобы построить модель обнаружения лексических родственных слов и ассоциаций слов. Впоследствии, в зависимости от нашего анализа и результатов, мы представим приложение для определения словесных ассоциаций, которое смогут использовать конечные пользователи. Учитывая, что русский и английский являются одними из наиболее распространенных языков в мире, а Россия является популярным местом для иностранных студентов со всего мира, это послужило значительной мотивацией для разработки инструмента искусственного интеллекта, который поможет людям, изучающим русский язык как англоговорящие, или изучающим английский язык. как русскоязычные. / Language learning is a remarkable endeavor that expands our horizons and allows us to connect with diverse cultures and people around the world. Traditionally, language education has relied on conventional methods such as textbooks, vocabulary drills, and language exchanges. However, with the advent of machine learning, a new era has dawned upon language instruction, offering innovative and efficient ways to accelerate language acquisition. One intriguing application of machine learning in language learning is the utilization of cognates, words that share similar meanings and spellings across different languages. To address this subject, this research paper proposes to facilitate the process of acquiring a second language with the help of artificial intelligence, particularly neural networks, which can identify and use words that are similar or identical in both the learner's first language and the target language. These words, known as lexical cognates which can facilitate language learning by providing a familiar point of reference for the learner and enabling them to associate new vocabulary with words they already know. By leveraging the power of neural networks to detect and utilize these cognates, learners will be able to accelerate their progress in acquiring a second language. Although the study of semantic similarity across different languages is not a new topic, our objective is to adopt a different approach for identifying Russian-English Lexical cognates and present the obtained results as a language learning tool, by using the lexical and semantic similarity data sample across languages to build a lexical cognates detection and words association model. Subsequently, depend on our analysis and results, will present a word association application that can be utilized by end users. Given that Russian and English are among the most widely spoken languages globally and that Russia is a popular destination for international students from around the world, it served as a significant motivation to develop an AI tool to assist individuals learning Russian as English speakers or learning English as Russian speakers.

В сфере строительства и недвижимости конкуренция высока, и необходимость в постоянном привлечении новых клиентов растет с каждым днем. Внедрение решений ИИ, таких как чат-боты и виртуальные помощники, может помочь компании автоматизировать процессы работы с клиентами, ускорить ответы на запросы и улучшить качество обслуживания. Использование чат-ботов для общения с потенциальными клиентами и виртуальных помощников для уже имеющихся, является одним из наиболее востребованных применений ИИ в современном бизнесе. Эти решения позволяют компаниям автоматизировать процессы работы с клиентами, ускорить ответы на запросы и улучшить качество обслуживания. / In the field of construction and real estate, competition is high, and the need to constantly attract new customers is growing every day. The introduction of AI solutions, such as chatbots and virtual assistants, can help a company automate customer processes, speed up responses to requests and improve the quality of service. The use of chatbots to communicate with potential customers and virtual assistants for existing ones is one of the most popular applications of AI in modern business. These solutions allow companies to automate customer service processes, speed up responses to requests and improve the quality of service.

Объектом исследования являются cстатистические методы контроля производственных процессов. Предмет исследования – разработка ПО для статистического анализа производственных данных. В данном исследовании производится разработка программного обеспечения для контроля производственных процессов путём визуализации показателей датчиков оборудования методом контрольных карт Шухарта с использованием средства Jupyter Lab. / The object of this research are statistical production control methods. The subject of research is the development of an application for the statistical analysis of production process data. This research consists of developing software for production process control using visualization of machinery sensor data using Shewhart control charts with Jupyter Lab.

В условиях современного конкурентного рынка торговые компании, особенно работающие в фармацевтическом секторе, сталкиваются с проблемой привлечения и удержания клиентов. Использование технологий искусственного интеллекта привлекло значительное внимание как средство повышения вовлеченности клиентов и улучшения результатов бизнеса. В этой диссертации исследуется актуальность внедрения решений искусственного интеллекта в торговой компании для решения этих проблем и извлечения выгоды из появляющихся возможностей. Целью магистерской диссертации является исследование потенциала и предложение стратегии внедрения решений искусственного интеллекта в деятельность торговой компании для привлечения клиентов, приобретающих фармацевтическую продукцию. Объект исследования – информационные технологии в торговой деятельности. Предметом исследования является стратегия эффективного внедрения ИИ-решений, направленная на привлечение клиентов фармацевтической продукции. Исследование направлено на понимание того, как ИИ может оптимизировать различные аспекты деятельности компании, чтобы повысить вовлеченность клиентов и улучшить общую эффективность бизнеса. В задачи исследования входит выявление наиболее эффективных приложений искусственного интеллекта, анализ их влияния на поведение и удовлетворенность клиентов, а также предложение стратегии и плана ее успешной реализации на практике. Эта диссертация дополняет существующий объем знаний, исследуя конкретное применение решений искусственного интеллекта в контексте привлечения клиентов, приобретающих фармацевтическую продукцию. В нем исследуются новые подходы и стратегии использования технологий искусственного интеллекта, таких как машинное обучение, обработка естественного языка и персонализированные рекомендации, для создания инновационного опыта работы с клиентами и получения конкурентного преимущества на рынке. Результаты этого исследования имеют практическое значение для торговых компаний, работающих в фармацевтическом секторе. Внедряя решения искусственного интеллекта, компании могут улучшить взаимодействие с клиентами, повысить точность прогнозирования спроса, оптимизировать управление запасами и предоставлять персонализированные рекомендации по продуктам. Эти результаты могут повысить удовлетворенность клиентов, увеличить продажи и обеспечить долгосрочную лояльность клиентов. / In today's competitive marketplace, trade companies, particularly those operating in the pharmaceutical sector, face the challenge of attracting and retaining customers. The utilization of AI technologies has gained significant attention as a means to enhance customer engagement and improve business outcomes. This thesis explores the relevance of implementing AI solutions in a trade company to address these challenges and capitalize on emerging opportunities. The purpose of this master's thesis is to investigate the potential and to propose the strategy of AI solutions implementation in a trade company's operations to attract customers who purchase pharmaceutical products. The object of the study is the information technologies in the trading activity. The subject of the study is the strategy of effective implementation of AI solutions aimed at attracting customers of pharmaceutical products. The research focuses on understanding how AI can optimize various aspects of the company's operations to enhance customer engagement and improve overall business performance. The objectives of the study include identifying the most effective AI applications, analyzing their impact on customer behavior and satisfaction, and proposing a strategy and a plan for its successful implementation in practice. This thesis contributes to the existing body of knowledge by examining the specific application of AI solutions in the context of attracting customers who purchase pharmaceutical products. It explores novel approaches and strategies to leverage AI technologies, such as machine learning, natural language processing, and personalized recommendations, to create innovative customer experiences and gain a competitive edge in the market. The findings of this research have practical implications for trade companies operating in the pharmaceutical sector. By implementing AI solutions, companies can enhance customer engagement, improve the accuracy of demand forecasting, optimize inventory management, and provide personalized product recommendations. These outcomes have the potential to drive customer satisfaction, increase sales, and establish long-term customer loyalty.

Данная работа исследует методы обучения U-Net для сегментации эхокардиографических изображений и показывает возможный вариант внедрения модели. Работа основана на анализе эффективности и применимости машинного обучения в сегментации эхокардиографических изображений. Исследование описывает возможные методы машинного обучения, а также метрики для задачи сегментации. В работе рассматривается разработка веб-приложения для автоматизации сегментирования эхокардиографических изображений в медицинских центрах, которое позволит ускорить процесс приема пациентов, не потеряв качества сегментации. / This work explores U-Net training methods for segmentation of echocardiographic images and shows a possible implementation of the model. The work is based on the analysis of the effectiveness and applicability of machine learning in segmentation of echocardiographic images. The study describes possible machine learning methods, as well as metrics for the segmentation task. The paper considers the development of a web application for automating segmentation of echocardiographic images in medical centers, which will speed up the process of receiving patients without losing the quality of segmentation.

В выпускной квалификационной работе рассмотрены различные теоретические подходы к социальному предпринимательству и гендеру, выделены основные тенденции развития социального предпринимательства в целом и женского в частности. В рамках собственного эмпирического исследования были отмечены специфические черты ведения социального бизнеса в России мужчинами и женщинами, структурированы проблемы и трудности, с которыми сталкиваются социальные предпринимательницы в процессе ведения бизнеса. / The final qualifying work examines various theoretical approaches to social entrepreneurship and gender, highlighting the main trends in the development of social entrepreneurship in general and women's entrepreneurship in particular. As part of our own empirical research, the specific features of running social business in Russia by men and women were noted, and the problems and difficulties that social entrepreneurs face in the process of doing business were structured.

Теоретическая значимость исследования заключается в развитии методических и теоретических основ финансового обеспечения мероприятий в области охраны окружающей среды. Сформулированные в диссертации теоретические положения могут служить для дальнейшего совершенствования методов государственного регулирования финансовых потоков в национальных проектах. Практическая значимость исследования заключается в разработке практических рекомендаций по совершенствованию механизма финансового обеспечения мероприятий в области охраны окружающей среды, которые могут быть использованы в деятельности органов государственного и муниципального управления. / The theoretical significance of the study lies in the development of methodological and theoretical foundations for financial support for environmental protection activities. The theoretical principles formulated in the dissertation can serve to further improve methods of state regulation of financial flows in national projects. The practical significance of the study lies in the development of practical recommendations for improving the mechanism of financial support for measures in the field of environmental protection, which can be used in the activities of state and municipal authorities.

Выпускная квалификационная работа состоит из введения, трех частей, заключения, библиографического списка, приложений. В теоретической части представлены понятие, виды и этапы карьеры и карьерного развития, основные модели и стратегии карьерного развития, а также сущность и основные аспекты управления карьерой персонала, специфика управления карьерным развитием молодых специалистов в организации. В практической части описывается общая характеристика базы исследования, проведен анализ системы работы с молодыми специалистами и процесса управления карьерным развитием молодых специалистов в ООО «Газпром трансгаз Екатеринбург». На основе полученных данных разрабатывается модель управления карьерным развитием для молодых специалистов ООО «Газпром трансгаз Екатеринбург». В заключении подведены итоги в соответствии с поставленными задачами. / The final qualification work consists of an introduction, three parts, a conclusion, a reference list and applications. The theoretical part presents the concept, types and stages of career and career development, the main models and strategies of career development, the essence and main aspects of personnel career management, the specifics of career development management of young professionals in the organization. The practical part describes the general characteristics of the research base, analyzes the system of work with young specialists and the process of managing the career development of young specialists at “Gazprom Transgaz Yekaterinburg” LLC. A model of career development management is being developed for young specialists of “Gazprom Transgaz Yekaterinburg” LLC based on the obtained results. The conclusion summarizes the results in accordance with the tasks set.

Магистерская диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Во введении описана актуальность темы магистерской диссертации, рассмотрены цель и главные задачи исследования, определен объект и предмет исследования, сформирована гипотеза исследования. В первой главе магистерской диссертации рассматриваются теоретические аспекты цифровых методов формирования команды, определяется содержание и ключевые особенности коммуникации. Во второй главе магистерской диссертации дается краткая характеристика организации ООО «ЦБУ ТМК-Синара» и разрабатывается модель формирования команды с помощью цифровых методов, а также анализ результатов. В третьей главе магистерской диссертации разрабатывается программа использования цифровых методов формирования команды в ООО «ЦБУ ТМК-Синара», определяется ее структура и содержание. В заключении подводятся итоги исследования по созданию цифровых методов формирования команды исследуемой организации и оцениваются полученные результаты. / The master's thesis includes an introduction, three chapters, a conclusion, a reference list and applications. The introduction describes the relevance of the topic of the master's thesis, considers the purpose and main objectives of the study, defines the object and the subject of the study, and forms a research hypothesis. The first chapter of the master's thesis examines the theoretical aspects of digital methods of team building, defines the content and key features of communication. The second chapter of the master's thesis gives a brief description of the organization - “CBU TMK-Sinara” LLC. It develops the model of team building with the use of digital methods, and provides an analysis of the results. The third chapter of the master's thesis develops a program for using digital methods of team building at “CBU TMK-Sinara” LLC, determines its structure and content. The conclusion summarizes and evaluates the obtained results of the research of implementing the digital methods for building a team in the organization under study.

Выпускная квалификационная работа состоит из введения, трех частей, заключения, списка использованных источников, приложений. В теоретической части представлены основные понятия, компоненты профессионального развития персонала, описание гибридного формата работы и инновационных методов обучения, связанных с этим форматом. В практической части описывается общая характеристика исследуемого предприятия и деятельность отдела управления персоналом, проведен анализ эффективности системы профессионального развития персонала в коммерческом подразделении ООО «Тема Ритейл Ру». На основе полученных данных разработаны предложения по совершенствованию данной системы. В заключении подведены итоги в соответствии с поставленными задачами. / The final qualifying work includes an introduction, three parts, a conclusion, a reference list and applications. The theoretical part presents the basic concepts and components of personnel development, a description of the work in hybrid approach and innovative training methods associated with this approach. The practical part describes the general characteristics of the enterprise under study and the work of the personnel management department, analyzes the effectiveness of the personnel professional development system in the commercial division of “Tema Retail Ru” LLC. The proposals have been developed to improve the existing system. The conclusion summarizes the results in accordance with the tasks set.