Полигональная аппроксимация - это построение оптимальной ломаной по данным набора GPS/ГЛОНАС координат маршрута. Цель - сжатие данных наблюдения. Применяется в транспорте, логистике, интеллектуальных помощниках, системах навигации etc. Известно несколько десятков таких алгоритмов. Цель работы: провести их сравнительный анализ.

Разработка и анализ моделей производительности элементов инфраструктуры сетей передачи данных. В частности маршрута точка-точка, алгоритмов сетевых протоколов, маршрутизаторов.

Матрицы трафика являются определяющими исходными данными для корректного
решения задач сетевого управления, планирования мощности (capacity planning)
и рационализации трафика (traffic engineering).

Навыки получаемые студентами:

- Математическое моделирование сетевых ситем.
- Сетевое управление, его протоколы (SNMP и др.).
- Разработка веб систем.


Приветствуются выступления на конференциях и конкурсах, публикация научных
статей.

Литература:


Recent Advances in Networking Hamed Haddadi, Olivier Bonaventure (Editors)
ACM SIGCOMM, 2013
открытая публикация, доступная по ссылке:

http://sigcomm.org/education/ebook/SIGCOMMeBook2013v1.pdf

Изучать главу Internet Traffic Matrices: A Primer
Paul Tune and Matthew Roughan, стр. 108

Позже будет предоставлена другая литература.

Работа нацелена на разработку математических моделей и программных систем для поддержки системных администраторов Сетей. Получить представление о работе можно в презентации: http://cs.petrsu.ru/~ybgv/net-graph.pdf Прдлагается студентам, интересующимся прикладной математикой.

Работа предполагает сбор образовательных траекторий, накопившихся за ряд лет, подготовку данных и прогонку наборов данных на нейронной сети.

Работа предполагает изучение и реализацию метрик для сравнения и классификации теоретико-графовых моделей (в том числе в случае графов с упорядоченными вершинами), а также применение полученных результатов для решения прикладных задач

Рассматриваются различные математические методы атрибуции текстов (многомерный статистический анализ данных, методы машинного обучения и др.). Проводится сравнительный анализ программных систем, предназначенных для этих целей (Антиплагиат, СМАЛТ, Атрибутор и др.). Также предполагается реализация программной системы с автоматизированной процедурой атрибуции текстов.

Имеется общая модель планирования производства в агрохозяйстве на трехлетний период, в которой вычисляются в том числе потребности в земле для заготовки кормов собственного производства с учетом урожайности. Консультационные пункты интересует оборот стада и общая потребность стада в кормах без детализации как корма произвести. Тема: Модификация модели оптимального планирования производства в агрохозяйстве под потребности информационно-консультационных пунктов.
Краткое описание
Имеется общая модель планирования производства в агрохозяйстве на трехлетний период, в которой вычисляются в том числе потребности в земле для заготовки кормов собственного производства с учетом урожайности. Консультационные пункты интересует оборот стада и общая потребность стада в кормах без детализации как корма произвести.
1. Зятьков Ю. И. Моделирование задач производственного планирования в информационно-консультационных системах АПК России: дисс. канд. экон. наук. - М.: 2000.
1. Трофимов А. А., Чугин И. В. Моделирование оборота стада крупного рогатого скота и оптимальное планирование производства в агрохозяйстве: //Моделирование инновационных процессов и экономической динамики: сб. науч. тр. – М.: Ленанд, 2006. С. 212 – 225.
2. Трофимов А. А. Моделирование детальных годовых норм кормления молодняка с учетом его внутригодового движения в стаде. // Теория и практика общественного развития: экономические науки, науч. журн. 2014. N 9. С. 116-121.
3. Трофимов А. А., Пойкалайнен В.В., Пранкатьева Т. И. Алгоритм моделирования норм использования ресурсов для оптимального планирования производства в агрохозяйстве // Системы и модели в информационном мире: Междунар. науч. конференция. Ч. 2. – Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2009. - С. 61 – 67.
4. Трофимов А. А., Заболотских Е. В. Анализ производственной деятельности агрохозяйства с использованием оптимизационной модели // Дистанционное и виртуальное обучение. – М., 2012. № 2. - С. 64 – 76.
5. Трофимов А. А. Анализ влияния внутренних и внешних факторов на прибыль агрохозяйства. // Научное обозрение: теория и практика. -2016. N 4. -С. 159-173.
6. Трофимов А. А. Модельно-компьютерная оценка жизнеспособности агрохозяйства. // Научное обозрение: теория и практика: - 2017. N 2. -С. 46-61.
7. Трофимов А. А. Модельно-компьютерный анализ производства для оценки объема и состава инвестиционных вложений в агрохозяйство [Текст] / А.А. Трофимов, Е.А. Кондратюк // Материалы XXIII международной научно-практической конференции "Аграрная экономическая наука: истоки, состояние, задачи на будущее" (22-23 октября 2018 года). - Москва, 2018. - С.236-237. - Режим доступа: https://elibrary.ru/title_about.asp?id=32292

Управление компьютерными классами

Статистические характеристики: общий уровень вибрации, СКЗ, коэффициент эксцесса, ПИК, ПИК-ПИК, ПИК-фактор и др.

Цель работы: разработка сетевого приложения для тестирования пропускной способности беспроводных сетей передачи данных. Сведения тестирования могут быть использованы сетевыми приложениями.

Предполагается разработка сервера, который интегрирует данные о пропускной способности сетевых соединений, привязанные к географической локации, а также сообщает сведения о мощности сети в заданной точке по запросу сетевых приложений на устройствах клиента

Разработка подсистемы для ввода и представления информации на сервере кафедры ИМО

Clojure — современный диалект Лиспа, который используется в система
визуализации графов узлов Интернет, разрабатываемой на кафедре ИМО. После
изучения языка предполагается участие в развитии этой системы визуализации.

План работы.

1 семестр - изучение идей функциональноного программирования и языка,
разработка примеров программ.
2 семестр - изучение предметно-ориетированного языка описания
визуальных объектов (см. последнюю ссылку).

Ссылки:

https://ru.wikipedia.org/wiki/Clojure

https://clojure.org/

http://kappa.cs.petrsu.ru/~ybgv/viz.pdf (слайды 22-32)

Предполагается освоение студентом методов и инструментов веб разработки в среде каркаса Flask на базе Python.

Blender - профессиональное cвободное и открытое программное обеспечение для создания трёхмерной компьютерной графики, включающее в себя средства моделирования, анимации, симуляции, рендеринга и др. В настоящее время пользуется большой популярностью среди бесплатных 3D-редакторов в связи с его быстрым стабильным развитием и технической поддержкой. В работе предполагается как изучение существующих возможностей Blender, так и реализация различных трехмерных компьютерных моделей и анимации.

Работа предполагает изучение методов и алгоритмов визуализации графов, а также реализацию собственного алгоритма визуализации информации в сетях.

Предварительный анализ оптимального решения показал, что агрохозяйство работает расточительно, производя корма для животных в излишних количествах. Требуется смоделировать статьи расхода хозяйства по оптимальному решению. Сравнить результаты и выяснить расточительно ли хозяйство или имеются другие причины отклонения отчетных и расчетных показателей. Возможно хозяйство создало большой переходящий запас кормов с учетом непредсказуемости погоды.
Литература:
1. Зятьков Ю. И. Моделирование задач производственного планирования в информационно-консультационных системах АПК России: дисс. канд. экон. наук. - М.: 2000.
2. Фирма “1С”. 1С: Предприятие 8. Решения для агропромышленного комплекса. - М., 2010.
3. Трофимов А. А., Чугин И. В. Моделирование оборота стада крупного рогатого скота и оптимальное планирование производства в агрохозяйстве: //Моделирование инновационных процессов и экономической динамики: сб. науч. тр. – М.: Ленанд, 2006. С. 212 – 225.
4. Трофимов А. А. Моделирование детальных годовых норм кормления молодняка с учетом его внутригодового движения в стаде. // Теория и практика общественного развития: экономические науки, науч. журн. 2014. N 9. С. 116-121.
5. Трофимов А. А., Пойкалайнен В.В., Пранкатьева Т. И. Алгоритм моделирования норм использования ресурсов для оптимального планирования производства в агрохозяйстве // Системы и модели в информационном мире: Междунар. науч. конференция. Ч. 2. – Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2009. - С. 61 – 67.
6. Трофимов А. А., Заболотских Е. В. Анализ производственной деятельности агрохозяйства с использованием оптимизационной модели // Дистанционное и виртуальное обучение. – М., 2012. № 2. - С. 64 – 76.
7. Трофимов А. А. Анализ влияния внутренних и внешних факторов на прибыль агрохозяйства. // Научное обозрение: теория и практика. -2016. N 4. -С. 159-173.
8. Трофимов А. А. Модельно-компьютерная оценка жизнеспособности агрохозяйства. // Научное обозрение: теория и практика: - 2017. N 2. -С. 46-61.
9. Трофимов А. А. Модельно-компьютерный анализ производства для оценки объема и состава инвестиционных вложений в агрохозяйство [Текст] / А.А. Трофимов, Е.А. Кондратюк // Материалы XXIII международной научно-практической конференции "Аграрная экономическая наука: истоки, состояние, задачи на будущее" (22-23 октября 2018 года). - Москва, 2018. - С.236-237. - Режим доступа: https://elibrary.ru/title_about.asp?id=32292

Освоение программного интерфейса модулей Zabbix, язык программирования Go

Программный каркас SimPy (язык программирования Python).

Набор технологий: HDFS, Apache Kafka, Apache Spark, HBase, Neo4j и др.

Полигональная аппроксимация - это построение оптимальной ломаной по данным набора GPS/ГЛОНАС координат маршрута. Цель - сжатие данных наблюдения. Применяется в транспорте, логистике, интеллектуальных помощниках, системах навигации etc. Известно несколько десятков таких алгоритмов. Цель работы: разработать приложение для сбора данных геолокации и реализации алгоритмов полигональной аппроксимации

Проведение экспериментов с помощью системы gettcp и ее модернизация, см.
1. http://www.myshared.ru/slide/172671/
2. http://novtex.ru/IT/it2010/number_01_annot.htm
АННОТАЦИИ СТАТЕЙ ЖУРНАЛА "ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ" №1, 2010
В. А. Пономарев, ст. преподаватель, О. Ю. Богоявленская, канд. техн. наук, доц., Ю. А. Богоявленский, канд. техн. наук, зав. каф., Петрозаводский государственный университет, e-mail: vadim@cs.karelia.ru

Конфигурируемая модульная система мониторинга поведения транспортного протокола на уровне ядра операционной системы

Описывается новая версия системы мониторинга GetTCP. Ключевое отличие системы GetTCP от общеизвестных средств — возможность получения данных, находящихся в адресном пространстве ядра ОС Linux, а также малое влияние на временные характеристики процесса передачи данных. Приведен анализ существующих механизмов получения данных, описана разработанная методика измерения времени выполнения малых участков кода, находящихся в ядре ОС Linux. Описаны архитектура, особенности реализации и временные характеристики системы GetTCP. Приведен пример практического использования системы GetTCP для учета трафика.
Ключевые слова: ядро ОС Linux, система мониторинга трафика, GetTCP.

Стр. 54 – 59

Ponomarev V. A., Bogoyavlenskaya O. Yu., Bogoyavlenskiy Yu. A. Configurable Kernel-Level Monitoring System of the TCP Behavior
The paper describes a new version of the GetTCP monitoring system. The key features of the GetTCP system are ability to capture data available only in the Linux kernel and low data capture overhead. Analysis of known data capturing methods is given. We present method of measuring execution time of a small areas of kernel code, architecture, implementation and overhead measurements of GetTCP system. An example of practical usage of the GetTCP system is presented, as well.
Keywords: TCP, Linux kernel, traffic monitoring, GetTCP.

Начальные данные см. по ссылке: http://www.myshared.ru/slide/620904/
Уточнения будут даны при личной беседе.

Нейронная сеть - математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования сетей нервных клеток живого организма. Студенту предлагается изучить принципы работы и построения нейронных сетей. Работа предполагает реализацию нейронной сети для решения прикладных задач.

Компьютерное зрение - это теория и технология создания машин, которые могут производить обнаружение, отслеживание и классификацию объектов. Как научная дисциплина, компьютерное зрение относится к теории и технологии создания искусственных систем, которые получают информацию из изображений. Цель работы: изучить алгоритмы, методы и системы компьютерного зрения.

CI/CD в GitLab

Сравнение программных каркасов unit-тестирования для Python.
Примеры работы выбранной системы.

На примере Neo4j