Andmebaasi logo
Valdkonnad ja kollektsioonid
Kogu ADA
Eesti
English
Deutsch
  1. Esileht
  2. Sirvi autori järgi

Sirvi Autor "Plemakova, Viktoria" järgi

Tulemuste filtreerimiseks trükkige paar esimest tähte
Nüüd näidatakse 1 - 2 2
  • Tulemused lehekülje kohta
  • Sorteerimisvalikud
  • Laen...
    Pisipilt
    listelement.badge.dso-type Kirje , listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
    Edasijõudnud Bash skriptimise õpetamine kasutades poolautomatiseeritud hindamiskeskkonda
    (2016) Plemakova, Viktoria; Lind, Artjom
    Bash on Unix'i käsuinterpretaator ning skriptimiskeel. Käesolev töö keskendub ülesannetekogu ning testimismehhanismi implementeerimisele progressiivse Bash skriptimise õpetamiseks. Antud hetkel puuduvad paljudes ülikoolikursustes materjalid, mis kasutavad õpetamisel Linux'i keskkonda. Antud lähenemine üritab muuta skriptimise õppimise efektiivsemaks ning erineda programmeerimisainetele omastest lähenemistest. Põhiosa teadustööst keskendub ülesanneteplokkide struktuurile, kolme ploki implementeerimisele (\\textit{for} ja \\textit{while} tsüklid, tingimuslaused) ja kontrollskriptile. Kokkuvõttes vajab antud süsteem veel testimist, kuid on üliõpilastele Bash skriptimise õpetamiseks paljulubav automaatõppesüsteem. Tulevikus on võimalik täiendada olemasolevat tulemust uute ülesannete juurde tegemisega ning testskripti muutmisega. Selleks, et mõista, millised on õpilaste nõrkused Bash skriptimise alal, tuleks läbi viia täiendavaid katseid.
  • Laen...
    Pisipilt
    listelement.badge.dso-type Kirje , listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
    Sõidukite tuvastus kasutades konvolutsioonilisi närvivõrke
    (2018) Plemakova, Viktoria; Amnir Hadachi
    Sõidukite täpne tuvastus ja klassifitseerimine mängib suurt rolli intelligentsete transpordisüsteemide valdkonnas. Sõidukite tuvastus liikluses võimaldab analüüsida autojuhtide käitumist ning lisaks tuvastada liikluseeskirja rikkumisi ja liiklusõnnetusi. Sõidukite tuvastus ja klassifitseerimine on keeruline ülesanne erinevate valgustingimuste, ilmastikunähtuste ja sõidukite mitmekesisuse tõttu. Mitmed olemasolevad lahendused kasutavad tunnuste eraldamise algoritme ning tugivektorklassifitseerijat. Hiljuti on konvolutsioonilised närvivõrgud osutunud paremaks lahenduseks. Antud lõputöö esitleb konvolutsioonilist tehisnärvivõrku, mis suudab liigitada ja tuvastada sõidukeid erinevate nurkade alt. Peale selle eeltöödeldakse andmeid kiire Fourier' teisenduse abil. Välja pakutud eeltöötluse mõju uuritakse selle lõputöö käigus valminud sõidukite tuvastus- ja klassifitseerimisprogrammi abil.

DSpace tarkvara autoriõigus © 2002-2026 LYRASIS

  • Teavituste seaded
  • Saada tagasisidet