Browsing by Author "Kull, Meelis"

Now showing 1 - 14 of 14

Continuous Delivery põhimõtete rakendamisest Eesti Töötukassa infosüsteemi arendusprotsessis
(Tartu Ülikool, 2012) Siimann, Rauno; Leping, Vambola; Kull, Meelis; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Bakalaureusetöö eesmärgiks on viia läbi uurimus, kas AS Webmedia Group projektis EMPIS on võimalik realiseerida Continuous Delivery(eesti k. pideva tarne) tehnikaid ja põhimõtteid, et saavutada kuude pikkuste arendustsüklite asemel pidev tarkvara tarne voog kliendile. Continuous Delivery e. pidev tarne on hulk tarkvara arendamise tavasid ja põhimõtteid, mille eesmärk on parandada tarkvara tarnimise protsessi. Uuritav teema pakub lahendust ühele tüüpilisele pikkade arendustsükilitega tarkvaraprojektides esinevale probleemile, milleks on tähtaegade planeerimine ja nendest kinni pidamine. Nimelt peaks pidev tarnimine võimaldama tarkvara tarnimist kliendile nädalapikkuste arendustsüklite tagant või lausa komponent haaval. Pidev tarnimine võiks pakkuda võrreldes senini kasutatava arendusprotsessiga eeliseid nii tarnijale, kui ka kliendile. Kliendi jaoks on oluliseld kasutegurid tehtava arendustöö läbipaistvus ja pidevalt ning stabiilselt kasvav rakenduse funktsionaalsus. Tarnijale tähendaks pidev tarnimine lihtsamini planeeritavaid tähtaegasid ja pidevat tagasiside voogu, mis omakorda tõstaks toote kvaliteeti. EMPIS’e projekti eesmärk on arendada Eesti töötukassa infosüsteemi. AS Webmedia on tegelenud infosüsteemi arendamisega Eesti Töötukassale alates aastast 2008. Kuna Eesti Töötukassa pakutavad teenused ja äriprotsessid on ajas pidevalt muutuvad ja täienevad vastvalt vajadusele ja ka seadusandlusele, tuleb ka infosüsteemi pidevalt täiendada, et see võimaldaks realiseerida kogu nende äriloogikat. Pideva tarne põhimõtete teerajajaks on infotehnoloogia- ja juhtimisalase konsultatiooniga tegelev ettevõte ThoughtWorks Inc.[1] Oma uurimustöö kirjutan ma ThougtWorks töötajate Jez Humble’i ja David Farley raamatu põhjal “Continuous Delivery”.[2] Alustuseks kirjeldan uurimuses ära hetkel kasutusel oleva tootmisprotsessi. Uurimuse käigus toon ma välja raamatu autorite poolt ära kirjeldatud vajalikud mõtteviisid, metoodikad, tavad ja tehnoloogiad pideva tarnimise juurtamiseks ühes tarkvaraprojektis. Järgnevalt tuleb üles loetleda, millised väljatoodud mõtteviisidest, metoodikatest, tavadest ja tehnoloogiatest on meil juba kasutusel ja millised pole. Sellele järgneb analüüs teemal “kas ja kuidas saaksime veel mitte kasutusel olevaid nõuandeid kasutusele võtta?”. Antud bakalaureusetöö eesmärk pole mitte luua tegevuskava antud metoodika kasutusele võtmiseks, vaid esialgu ainult uurida selle kasutusele võtu võimalikkust antud projektis. Kuna tegu on laia valdkonnaga, on minu töö eesmärgiks süveneda pideva tarne arendusega soetud aspekidesse: versioonihaldus konfiguratsioonihaldus andmetehaldus pidev integreerimine pideva integreerimise töövahendid ja serverid Sellegipoolest ei saa piirduda ainult tehnoloogiliste aspektidega, vaid tuleb arvestada ka metoodika alustalasid. Töö keerukus võib seisneb selles, et kogu teema puhul on valdavaks materjaliks inglisekeelne kirjandus, seega võib tekkida raskusi tehniliste terminite tõlkimisel eesti keelde.
Eesti sotsiaalmeedia RSS voogude roomaja
(Tartu Ülikool, 2012) Soop, Oliver; Küngas, Peep; Kull, Meelis; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Bakalaureusetöö raames valmis kaks roomajat eesti keelse sotsiaalmeedia roomamiseks. Töös on kirjeldatud roomajate algoritmiline ülesehitus ning samuti antud hinnang roomajate efektiivsusele läbitud eksperimendi põhjal. Rakendused leiavad kasutust Tartu Ülikooli eesti keele uurimisgrupi töös.
Fast clustering in metric spaces
(2004) Kull, Meelis; Vilo, Jaak, juhendaja
Heuristikud WSDL standardil veebiteenuste otsimiseks roomaja Heritrix näitel
(Tartu Ülikool, 2012) Põld, Taniel; Küngas, Peep; Kull, Meelis; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Resümee Käesoleva bakalureuse töö eesmärgiks on seadistada ja täiustada avatud lähtekoodil baseeruvat Heritrix veebiussi. Tehtud muudatuste tulemina peab Heritrix suutma leida veebiteenuseid märkivaid WSDL faile. Veebiuss ehk web crawler on programm, mis otsib automatiseeritult mööda Interneti avarusi ringi liikudes soovitud veebidokumente. WSDL on XML formaadis keel, mis sätestab veebiteenuse asukoha ja protokolli ning kirjeldab pakutavad meetodid ja funktsioonid. Eesmärgi saavutamiseks uuriti avaldatud artikleid, mis kirjeldasid erinevaid strateegiaid Internetist veebiteenuste otsimiseks kasutades veebiussi. Mainitud tööde põhjal loodi Heritrix'i seadistus, mis võimaldas WSDL teenuse kirjeldusi otsida. Lisaks kirjutati programmeerimis keeles Java Heritrixi täiendav klass, mis võimaldab lihtsustatud kujul salvestada veebi roomamise tulemusi. Ühes leitud artiklites kirjeldati suunatud otsingu (focused crawling) toe lisamist veebiteenuseid otsivale Heritrix veebiussile. Suunatud otsing võimaldab ussil hinnata uusi avastatud veebilehti ning lubab keskenduda lehtedele, mis suurema tõenäosusega sisaldavad otsitavaid ressursse. Kuna vaadeldavas programmis puudub tugi suunatud otsingu funktsionaalsusele, lisati see käesoleva töö käigus täiendava mooduli loomisega. Algoritmi aluseks võeti mainitud artiklis kirjeldatud lahendus. Selleks, et kontrollida kas lisatud täiendus muutis roomamise protsessi täpsemaks või kiiremaks teostati eksperiment kolme katsega. Käivitati kaks Heritrixi exemplari, millest mõlemad seadistati WSDL teenuse kirjeldusi ostima, kuid ainult ühele neist lisati suunatud otsingu tugi. Katse käigus vaadeldi leitud teenuste arvu ja kogu läbi kammitud veebilehtede kogust. Eksperimendi tulemuste analüüsist võis järeldada, et suunatud otsingu funktsionaalsus muudab roomamise protsessi täpsemaks ning võimaldab seeläbi WSDL teenuse kirjeldusi kiiremini leida.
Klasterduspõhine motiiviotsing lühikestel peptiididel
(2015) Kruup, Mari-Liis; Kull, Meelis; Vilo, Jaak
Uute sekveneerimistehnoloogiate abil genereeritakse palju erineva taustaga bioloogilisi andmeid. Olulise info leidmiseks tuleb neid andmeid analüüsida. Antud töös koostame meetodi, mis suudab tuvastada motiive suurest hulgast lühikestest aminohapete järjestustest ehk peptiididest, mis sisaldavad infot konkreetse inimese organismis olevate antikehade kohta. On alust arvata, et leitud motiivide abil võib olla võimalik tuvastada, milliseid haiguseid inimene on põdenud. Kuna ükski uuritud olemasolevatest tööriistadest selle probleemi lahendamiseks ei sobinud, koostasime motiivide tuvastamiseks uue meetodi. Meetodi esimene osa, sarnaste peptiidigruppide tuvastamine, põhineb hierarhilisel klasterdamisel ning sisaldab kahte erinevat võimalust hierarhilise klasterduse puust automaatselt klastrite eraldamiseks. Meetodi teine osa on sarnaste peptiidide klastritest motiivide tuvastamine. Kuna pärisandmetes olevad motiivid ei ole teada, genereerisime sünteetilised andmed, mille peal koostatud meetodit valideerida. Koostatud meetod suutis vastavalt sünteetiliste andmete omadustele tuvastada 50% kuni 100% sinna sisestatud motiividest, pärisandmetele eeldatavalt kõige sarnasema andmestiku peal 86%. Motiivide lugemise meetod töötas samamoodi hästi, etteantud mürata klastrite pealt suudetakse tuvastada 100% motiividest ning müraga klastrite pealt 90% motiividest. Koostatud meetodit on võimalik rakendada ka teistest bioloogilistest andmetest motiivide otsimiseks. Sel juhul peaks muutma teatud parameetreid, mis selles töös kasutatava andmestiku jaoks on seatud. Edaspidiseks tööks võiks olla meetodi töötamise valideerimine teiste omadustega andmete peal.
Laenuandmise infosüsteemi arendus ettevõtte 1Credit näitel
(Tartu Ülikool, 2012) Kriibi, Roland; Leping, Vambola; Kull, Meelis; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Töö eesmärgiks oli teha nõuete analüüs uuele 1Crediti infosüsteemile, luua nõuete järgi andmebaas ning luua dokument kujundajale, mis hõlbustaks tema tööd ja arusaama temalt nõutavast. Lisaks sellele mõeldi välja uue süsteemi arhitektuur ja tehnoloogiad, mida arendamisel kasutama hakatakse. Nõuete analüüsis pandi kirja nii funktsionaalsed kui ka mittefunktsionaalsed nõuded. Analüüs tehti kasutades FRUPS metoodikat. Nõuete kirja panemine oli kogu töö kõige mahukam osa. Analüüs neile tehti koos 1Crediti-poolse spetsialistiga, kes jagas oma nägemust ja soove süsteemist. Tänu põhjalikule analüüsile tuli andmebaasi loomine kergesti. Kindlasti ei ole see viimane versioon andmebaasist, kuna kõiki aspekte alati ei näe ja vahel muutuvad kliendi enda soovid. Kuid antud andmebaasi näol saab juba hakkata edukalt süsteemi arendama, ja see on peamine. Lisaks eelpool nimetatud tegevustele pandi kirja ka mõningad nõuded kasutajaliidese kavandamisele. See oli vajalik, kuna kujundus ei tulnud meiepoolne vaid kliendi enda oma. Sellest hoolimata peaks antud dokument edukalt edasi andma selged mõtted ja nõuded, kuidas seda teha. Püstitatud eesmärkidest said täidetud kõik. Kokku kulus ajaliselt kogu töö jaoks kolm kuud. Töö autoril on hea meel, et klient oli rahul nõuete analüüsis tehtud tööga, mille alusel allkirjastati leping antud süsteemi loomiseks.
Motiivide leidmine lühikestest peptiididest
(Tartu Ülikool, 2013) Kruup, Mari-Liis; Kull, Meelis; Rajashekar, Balaji; Laur, Sven; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Käesoleva töö eesmärgiks on arendada töövoog, mis leiaks etteantud lühikestest peptiididest sarnaste peptiidide grupid ning esitaks need grupid motiividena. Sellist töövoogu oleks hiljem võimalik kasutada motiivide avastamiseks erinevate indiviidide peptiididest, et leida sarnasusi sama diagnoosiga haigete vahel. Peptiididest motiivide leidmise töövoo koostamiseks kombineeritakse erinevaid üldtuntud meetodeid, bioinformaatika tööriistu ning lisaskripte. Koostatud töövoog põhineb hierarhilisel klasterdamisel, mille abil jagatakse etteantud peptiidid sarnasuse alusel gruppidesse. Leitud gruppe modifitseeritakse, et koostada just sellised grupid, millest igaüks sisaldaks ühte unikaalset motiivi. Lõplikest gruppidest leitakse motiivid, mis visualiseeritakse logodena ning esitatakse ka regulaaravaldise kujul. Leitud motiividele lisatakse skoorid, mis annaksid infot selle kohta, kui hästi iga motiiv just oma peptiidigruppi kirjeldab. Valminud töövoog koostati ning rakendati ühe testindiviidi peal. Töövoo rakendamine oli edukas ning etteantud 277 166 peptiidist suudeti 71.19% jagada 46 motiivigruppi, millest 43 said ka väga head skoorid. Selle töövoo abil on võimalik edaspidi analüüsida erinevaid indiviide, et leida sama diagnoosiga haigetel ühiseid motiive.
Olemite leidmine protsessi läbiviimise logidest
(Tartu Ülikool, 2012) Teinemaa, Tanel; Popova, Viara; Kull, Meelis; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Töö on kirjutatud protsessikaeve valdkonnas Artefaktikeskse teenuste koosvõime projekti (ACSI) raames. Töö eesmärgiks oli luua meetod sündmuste logidest olemite avastamiseks ja seda meetodit rakendada. Loodud meetod on kirjutatud Javas ning kujutab endast pluginat ProM raamistikule. ProM on geneeriline avatud lähtekoodiga Java raamistik protsessikaeve algoritmide rakendamiseks pluginatena. Olemite leidmise protsessi saab jaotada järgmisteks sammudeks: 1. Integreerimine ProM-iga. 2. Sisendandmetest (XES formaadis logifailidest) sündmuste tüüpide relatsioonide koostamine. 3. Funktsionaalsete sõltuvuste leidmine sündmuste logide relatsioonilisest esitusest. Funktsionaalsete sõltuvuste leidmiseks kasutatakse algoritmi TANE. 4. Funktsionaalsete sõltuvuste alusel kandidaatvõtmete leidmine. Kui relatsioonil on mitu kandidaatvõtit, palutakse kasutajal valida neist üks primaarseks võtmeks. 5. Sama primaarse võtmega sündmustest moodustatakse üks olem. 6. Kasutajale esitatakse töö käigus moodustatud olemid väljundina või saadetakse need järgmisele algoritmile töötlemiseks. Meetodit testiti kahe logifaili puhul, milles olid andmed CD-poe näitel. Meetod töötas mõlema logifaili puhul korrektselt.
Onlain äriprotsessimudelite simulaator
(Tartu Ülikool, 2012) Kärgenberg, Viljar; Dumas; Marlon; Kull, Meelis; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Äriprotsesside modelleerimine ning nende simuleerimine on äriprotsesside juhtimise tähtsad komponendid. Äriprotsesside simulatsioon on laialdaselt kasutatav viis analüüsimaks äriprotsesside mudeleid, pöörates tähelepanu just jõudluse ning efektiivsuse mõõtmetele nagu aeg, maksumus ning ressursside hõivatus. Ettevõtted parandavad oma jõudlust, analüüsides regulaarselt väärtust ning panust, mida äriprotsessi erinevates osades lisatakse. Äriprotsessid on pidevates täiustustsüklites, milles protsessi disain ning rekonstruktsioon mängivad olulist rolli. BIMP on äriprotsessimudelite simulaator, mille onlain liidese prototüüp valmis meeskonnapõhise tarkvaraprojekti raames. Kuna antud projekt oli lühiajaline, siis valminud prototüüp oli vähesel määral testitud, oli jõudlusprobleemidega ning polnud integreeritud modelleerimistööriistadega. Antud bakalaureusetöö keskendubki BIMP onlain äriprotsessi-mudelite simulaatori arhitektuuri kirjeldamisele, rakenduse testimisele ning täiendamisele. Käesoleva bakalaureusetöö esimeses osas kirjeldadakse äriprotsesse, nende modelleerimist ning simuleerimist. Töö teises osas antakse ülevaade BIMP’i arhitektuurist ning veebirakenduse põhikomponentidest, sealjuures on põhirõhk kasutajapoolse rakenduse ehituse kirjeldusel. Lisaks kirjeldatakse ka integratsioonilahendust Signavio äriprotsessimudelite modelleerimistarkvaraga. Bakalaureusetöö kolmandas osas tutvustatakse BIMP simulaatori testimisprotsessi ning valminud automaattestide jooksutamise lahendust. Lisaks käsitletakse ka leitud vigu ning tehtud parandusi. Samuti tuuakse välja kliendipoolse rakenduse jõudlustestide tulemused ning tehtud täiendused. Antud bakalaureusetöö tulemid on järgmised: 1. BIMP veebirakenduse detailne dokumentatsioon; 2. Automaattestimist võimaldav infrastruktuur, toetamaks BIMP’i arendust tulevikus; 3. BIMP’i integratsioon kommertstarkvaraga, mis võimaldab äriprotsesside modelleerimist; 4. Mitmed täiendused ning veaparandused BIMP’i veebirakenduses, tuginedes automaattestide ning kasutajate testide tulemustele.
Piiratud võimsusega regulaaravaldistele sobituvate sõnade loendamine
(Tartu Ülikool, 2013) Alman, Anti; Kull, Meelis; Laur, Sven; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Käesolev bakalaureusetöö keskendub ühe algoritmi arendamisele ja implementeerimisele. See algoritm moodustab ühe osa suuremast biomarkerite otsimise töövoost. Töövoogu arendatakse Tartu Ülikooli BIIT grupis ühe koostööprojekti raames. Algoritmi sisendiks on suur kogus andmeid erinevate bioloogiliste proovide kohta. Andmed nende proovide kohta on esitatud kasutades lühikesi sõnu ja vastavaid esinemise sagedusi, mille kaudu on võimalik tuvastada olulisi erinevuseid proovide vahel. Lisaks on teada, et mõningatel juhtudel võib piiratud võimsusega regulaaravaldis anda palju paremat infot proovide erinevuste kohta. Samas regulaaravaldistele vastavad sagedused ei ole ette teada vaid tuleb arvutada sisendiks proove iseloomustavate sõnade ja vastavate sageduste põhjal. Selle probleemi saab jagada kaheks osaks. Esiteks tuleb leida kõik sõnad mis vastavad ette antud regulaaravaldisele. Selle saavutamiseks kasutame suuri bitivektoreid, mida hoitakse pidevalt mälus. Teiseks tuleb arvutada regulaaravaldise sagedused regulaaravaldisele vastavate sõnade sageduste põhjal. Kiirus on siinkohal saavutatud hõreda maatrikis pidevalt mälus hoidmisega. Maatriksile vastava andmestruktuuri formaat on valitud selliselt, et maatriksi ridu saaks võimalikult kiirelt proovide veergude kaupa kokku liita. Bakalaureusetöö tulemuseks olev algoritm on implementeeritud programeerimiskeeltes Python ja C++. Töös on toodud mõlema implementatsiooni detailid ning lõpuks on võrreldud nende kiirust sama ülesande lahendamiseks arendatud naiivse lahendusega.
Scrum-metoodika kasutamine pikaajalistes tudengiprojektides ESTCube-1 Missioonijuhtimissüsteemi näitel
(Tartu Ülikool, 2012) Kusmin, Kadri-Liis; Lätt, Silver; Kull, Meelis; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Bakalaureusetöö eesmärk oli analüüsida Scrum-metoodika kasutamist pikaajalistes tudengiprojektides, kasutades näitena ESTCube-1 Missioonijuhtimissüsteemi (edaspidi MJS). Analüüs tõi välja senise Scrum-implementatsiooni nõrgemad küljed ja nende võimalikud lahendused. Et töö kirjutati ajal, mil MJS arendusprotsess oli alles pooleli, analüüsiti ka, kas antud metoodikaga tasub jätkata või tuleb valida mõni teine. Analüüsi usaldusväärsuse tõstmiseks on sisse toodud kolm teist arendusmetoodikat ja neid MJS Scrum-implementatsiooniga võrreldud. Scrum on agiilne tarkvara arendamise metoodika, mis põhineb iteratiivsetel ja inkrementaalsetel praktikatel. Iteratiivne lähenemine näeb ette, et esmalt ehitatakse valmis väike osa tootest, mida edaspidi inkrementaalselt ehk järk-järgult järgmistes etappides laiendatakse. Scrum’i üheks olulisemaks tunnuseks ongi etappidepõhine tsükliline arendamisprotsess. Samuti iseloomustavad Scrum’i iseorganiseeruvad meeskonnad ja tugev rõhk tehnilisel täiuslikkusel. Bakalaureusetöö kirjutamise hetkeks on Scrum arendusmetoodikat kasutanud kolm MJS-meeskonda. Analüüsist selgus, et hetkel MJS arenduses kasutusel olev Scrum-implementatsioon vastab hästi antud projekti kontekstile. Ainsa nõrkusena võib välja tuua haavatavuse juhul, kui meeskond motivatsiooni kaotab. Võimalikku probleemi saab aga vältida rangete arendustsüklite kehtestamisega või kogenematu Scrum Master’i (Scrum’i meeskonnajuhi) väljavahetamisega. Eelnev oli ainus Scrum’i kasutamisega seotud potsentsiaalne oht, seega võib öelda, et hetkel kasutusel olev Scrum-implementatsioon tuleb projektile kindlasti kasuks. Sellegipoolest võiks töö optimeerimise eesmärkidel kaaluda ka kasulikemate praktikate laenamist teistest metoodikatest. MJS meeskondade liikmete tase on tihti väga erinev ja seega tasuks meeskonnasiseseks ühtlustamiseks rakendada ekstreemprogrammeerimise (Extreme Programming) paarisprogrammeerimist. Paarisprogrammeerimine on kahe inimese üheaegne programmeerimine ühe arvuti taga. See aitaks vähesema eelneva kogemusega meeskonnaliikmetel teistele järele jõuda ja samal ajal ka projekti arendamisesse panustada. Et vähendada juhtusid, mil käimasolevaid Sprinte (Scrum’i arendustsükkel) on vaja muuta, võiksid meeskonnad implementeerida Lean Software Development metoodika praktikat “Otsusta nii hilja kui võimalik”. Hetkel alustatakse tööd kõrgema prioriteediga ülesannetest, olenemata sellest, kas need on lõplikult määratletud või mitte. Antud praktika aitaks vähendada olukordi, kus varasemalt määratletud eesmärki muudetakse ja sellega seotud töö on vaja kas osaliselt või täielikult uuesti teha.
Sentimentaalne analüüs eestikeelse peavoolumeedia veebiartiklite kommentaaride baasil
(Tartu Ülikool, 2012) Marran, Siim-Toomas; Küngas, Peep; Kull, Meelis; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Dokumendis.
Statistical enrichment analysis in algorithms for studying gene regulation
(2011-07-19) Kull, Meelis
Geeniregulatsioon määrab geeniproduktide tootmise hulga ja ajastuse, võimaldades näiteks hulkrakse organismi identse genoomiga rakkudel olla vägagi erinevad. Geeniregulatsiooni kohta käivate andmete analüüsimiseks on bioinformaatikas laialdast kasutust leidnud statistiline rikastatusanalüüs. Rikastatus on kõige üldisemalt defineerituna olukord, kus millegi kogus on mingist kontrollväärtusest oluliselt suurem. Rikastatuse avastamise teel on võimalik leida seoseid geenide ja muude bioloogiliste objektide ja nähtuste vahel. Näiteks funktsionaalse rikastatuse korral on oodatust suuremale osale mingisse gruppi kuuluvatest geenidest annoteeritud mingi bioloogiline funktsioon, viidates seosele grupi ja funktsiooni vahel. Käesoleva doktoritöö eesmärgiks on edasi arendada ja rakendada statistilise rikastatusanalüüsiga seotud algoritme, mis on loodud geeniregulatsiooni uurimiseks. Esiteks pakub töö välja formaalse rikastatuse definitsiooni, millele vastavalt on töös esitatud mitmed tuntud rikastatusanalüüsi meetodid. Teiseks arendatakse hierarhilise klasterdamise jaoks välja uus kiire ligikaudne algoritm. Seda algoritmi rakendatakse geeniekspressiooni andmete hierarhilist funktsionaalset rikastatusanalüüsi teostavas tarkvaras, mis sobib kasutamiseks geeniregulatsiooni uurimise algfaasis. Kolmandaks arendatakse välja uus rikastatuse tugevuse mõõt, et teostada regulatoorset rikastatusanalüüsi, mis on välja pakutud laiendus motiivide rikastatuse analüüsile. Uut mõõtu rakendatakse kahes hiire embrüonaalsete tüvirakkude geeniregulatsiooni uuringus. Lõpuks pakutakse välja evolutsiooniline DNA alamstringide jaotuse mudel, mille potentsiaalseks rakenduseks on tausta modelleerimine motiivide otsimisel ja motiivide rikastatuse analüüsil.
Teadusarvutuse tööaja ennustaja
(Tartu Ülikool, 2013) Masing, Karl-Oskar; Kull, Meelis; Laur, Sven; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Töö koosneb kahest suuremast osast. Esimeses osas tutvustame meetodit, kuidas ennustada suvalise arvutuse tööaega, kasutades eelnevate jooksutamiste tulemusi. Teises osas tutvustame implementatsiooni koos kasutusjuhendi ja näidetega. Tööaja ennustamine tugineb järgnevale tähelepanekule. Me saame eristada erinevaid programmi jooksutamisi jooksutamise tööaega potentsiaalselt mõjutavate parameetrite abil. Talletades jooksutamiste parameetreid ja kulunud aega, saame andmetest tuletada mudeli, mis hindaks parameetrite alusel programmi kestust. Olles huvitatud mudeli arusaadavusest, ei saa me kasutada tavalisi mitteparameetrilise regressiooni meetodeid. Seetõttu kasutame üldistatud lineaarset regressiooni erinevate baasfunktsioonidega nagu n*n, n*log(n) ja n*n*n*log(n). Lähenedes lihtsa ja täpse mudeli leidmise probleemile mudelite ruumis genereerimise abil, võivad baasfunktsioonid ka keerulisemaid kujusid võtta, avaldudes näiteks erinevate astmetega parameetrite korrutise kaudu. Leitud mudeli ja parameetrite abil on juba võimalik ennustada programmi kestust. Tööga on kaasas ka Pythoni teek, mis rakendab kirjeldatud meetodit, ennustamaks suvalise programmi tööaega.