Подкатегории
По выбору
  • НИР. Магистры

  • Содержание дисциплины:

    Представление цифрового изображения.
    Введение в цифровую обработку изображений в информационных системах.
    Основные понятия и определения. Взаимосвязь обработки изображений и ряда других дисциплин: обработки сигналов, распознавания образов, искусственного интеллекта, компьютерного зрения. Предварительное рассмо-трение структуры и операций обработки цифрового изображения. История цифровой обработки изображений. Области применения цифровой обработки изображений. Основные этапы цифровой обработки изображений. Основы цифрового представления изображений. Зрительная система человека. Схема построения изображения на сетчатке глаза. Электронный глаз. Определение контрастной чувствительности. Примеры воспринимаемой яркости. Характеристики света в отношении формирования изображения. Разложение света в спектр. Способы захвата (или регистрации) цифровых изображений. Одиночный сенсор. Линейка сенсоров. Матрица сенсоров. Пример работы ПЗС камеры. Математическая модель формирования цифрового изображения. Равномерная пространственная дискретизация и квантование изображения. Дискретизация и квантование матрицей сенсоров. Представление цифрового изображения в виде матрицы и функции. Пространственные и яркостные разрешения и их влияние на качество изображения. Эффект муара. Методы увеличения/уменьшения цифровых изображений. Основные взаимосвязи между пикселями: соседи, смежность, связность, границы, области, путь. Меры расстояния. Поэлементные операции на изображениями. Линейные и нелинейные операторы. Восстановление цифровых изображений.
    Модель процесса искажения/восстановления изображения. Модели шума: Гауссов, Релея, Эрланга, экспоненциальный, равномерный, импульсный. Примеры шумов на цифровых изображениях. Построение оценок для параметра шума. Подавление шумов с помощью пространственной фильтрации. Усредняющие фильтры: фильтр, основанный на вычислении среднего арифметического; фильтр, основанный на вычислении среднего геометрического; фильтр, основанный на вычислении среднего гармони-ческого; фильтр, основанный на вычислении среднего контрагармонического. Примеры восстановления изображений с помощью усредняющих фильтров. Подавление шумов с помощью частотной фильтрации: режекторные фильтры, полосовые фильтры, узкополосные фильтры. Примеры удаления периодического шума с помощью узкополосной фильтрации. Оценка искажающей функции: на основе визуального анализа изображения, на основе эксперимента, на основе моделирования.
    Улучшение цифрового изображения.
    Пространственные методы улучшения изображений.Основные градационные преобразования. Преобразования для улучшения контраста цифрового изображения. Функции градационных преобразований. Преобразование изображения в негатив. Логарифмическое преобразование. Степенные преобразования. Пример улучшения контраста при помощи степенных преобразований. Кусочно-линейные функции преобразования: усиление контраста, вырезание диапазона яркостей. Вырезание битовых плоскостей. Нормализированная гистограмма цифрового изображения. Видоизменение гистограммы: эквализация гистограммы, приведение гистограммы. Сравнение эквализации и приведения гистограмм. Улучшение изображения с использованием глобальных и локальных гистограмм. Улучшение основанное на локальных статистиках. Арифметико-логические операции улучшения изображений. Вычитание цифровых изображений. Усреднение изображений. Пространственная фильтрация. Сглаживающие пространственные фильтры. Сглаживание масками различного размера. Фильтры основанные на порядковых статистиках. Пространственные фильтры повышения резкости на основе первой и второй производных от функции цифрового изображения. Улучшение изображений с использованием лапласиан. Пример повышения резкости с использованием лапласиана. Пример повышения резкости с использованием составной маски лапласиана. Нерезкое маскирование и фильтрация с подъемом высоких частот. Улучшение изображений с использованием градиента. Пример применения градиента. Комбинирование методов пространственного улучшения цифровых изображений. Частотные методы улучшения изображений. Преобразование Фурье и частотная область. Одномерное преобразование Фурье. Двумерное дискретное преобразование Фурье. Центрированный спектр двумерной функции. Принципы фильтрации в частотной области. Сглаживающие частотные фильтры. Основные фильтры и их свойства. Фильтры низких и высоких частот. Взаимосвязь фильтров в пространственной и частотной области. Гауссовы фильтры низких частот. Идеальный фильтр низких частот. Энергия изображения как функция расстояния от центра ДПФ. Фильтры низких частот Баттерворта. Примеры низкочастотной фильтрации. Частотные фильтры повышения резкости. Идеальные фильтры высоких частот. Фильтры высоких частот Баттерворта. Гауссовы фильтры высоких частот. Лапласиан в частотной области. Высокочастотная фильтрация с подъемом частотной характеристики. Обработка цветных цифровых изображений. Цветные цифровые изображения. Смешение источников света и красителей. Диаграмма цветностей МКО. Цветовые пространства: RGB, CMY, HSI, HSV, YIQ, YUV. HSI компоненты цветового куба. Обработка изображений в псевдоцветах. Квантование по яркости. Примеры квантования по яркости. Преобразование яркости в цвет с помощью гладких и нелинейных функций. Преобразование яркости в цвет с помощью нескольких монохромных изображений. Цветовые преобразования. Изменение интенсивности при помощи цветовых преобразований. Цветное изображение в различных цветовых пространствах. Цветовое дополнение. Вырезание цветового диапазона. Яркостная и цветовая коррекция. Примеры цветовой коррекции для CMYK изображений. Обработка гистограмм цветного изображения. Сглаживание и повышение резкости. Пространственные маски для полутоновых и цветных изображений. Сглаживание с помощью усреднения по окрестности. Цветовая сегментация. Сегментация в цветовом пространстве HSI. Сегментация в цветовом пространстве RGB. Обнаружение контуров на цветных изображениях. Примеры обнаружения контуров. Примеры обработки шума на цветных изображениях. Сжатие цветных изображений.
    Распознавание образов на цифровых изображениях.
    Морфологическая обработка изображений. Основы морфологической обработки. Центральное отражение. Сдвиг. Применение логических операций. Дилатация. Эрозия. Примеры применения эрозии. Размыкание и замыкание. Пример применения размыкания и замыкания. Свойства операции размыкания. Свойства операции замыкания. Применение операций размыкания и замыкания для морфологической фильтрации. Преобразование “Успех/Неудача”. Морфологические алгоритмы: Выделение границ, Алгоритм заполнения областей, Выделение связных компонент, Выпуклая оболочка, Утончение, Утолщение, Построение остова, Усечение. Применение алгоритмов к полутоновым изображениям: Дилатация, Эрозия, Размыкание и Замыкание. Описание цифрового изображения.Коды, линии, границы, области цифрового изображения. Цепной код. Аппроксимация ломаной линией. Сегменты границы. Дескрипторы границ. Простые дескрипторы границ: Диаметр границы, Эксцентриситет, Кривизна. Нумерация фигур. Пример вычисления номеров фигур. Фурье-дескрипторы. Пример восстановления границы по Фурье-дескрипторам. Статистические дескрипторы. Дескрипторы областей. Простые дескрипторы областей: Площадь, Периметр, Компактность, Среднее значение, Медиана. Топологические дескрипторы. Текстурные дескрипторы. Применение моментов двумерных функций в качестве дескрипторов. Распознавание образов и компьютерное зрение в информационных системах.
    Система компьютерного зрения. Знание в системах компьютерного зрения. Распознавание образов и жестов. Классификация жестов. Основные системы и математические модели распознавания: Оптический поток, Динамическое программирование, Скрытые Марковские модели, Нейронные сети, Байесовские сети. Алгоритмы захвата и отслеживания областей интересов в видеопотоке. Параллельный захват и отслеживание динамических жестов руки человека. Каскадный детектор характерных признаков Хаара. Интегральное изображение. Усиленные простые классификаторы. Известные системы захвата и отслеживания. Примеры распознавания образов на цифровых изображениях.

  • Содержание дисциплины:

    Принципы построения многоканальных ИС
    Введение. Этапы развития ИС. Краткий исторический обзор. Связь курса с предшествующими дисциплинами. Принципы построения многоканальных ИС. Радиотелеметрическая система(РТС) как базовый пример современной многоканальных ИС. Задачи курса. Структура ИС. Основные характеристики. Информативность ИС. Критерии и оценки качества и эффективности ИС. Классификация ИС. Требования к ИС. Разбиение на подсистемы ИС. Уплотнение и разделение каналов в многоканальных СПИ. Основные принципы уплотнения и разделения каналов. Ансамбли канальных сигналов. Линейные и нелинейные методы уплотнение и разделение каналов. Методы уплотнения, учитывающие статистику активности каналов. Технические предложения для проектирования новых ИС Этапы проектирования ИС.Проведение НИР в целях проектирования ИС. Экспериментальные исследования ИС. Моделирование многоканальных СПИ. Оценка достоверности. Техническое задание на ИС и ее элементы. Структура и содержание эскизного проекта. Этапы опытно-конструкторской работы (ОКР). Структура и содержание технического проекта. Структура и состав технической документации на этапах проектирования ИС.
    Проектирование систем сбора информации.
    Задачи бортовой системы измерений. ТЗ на бортовую систему измерений. ТЗ на ПО бортовой системы измерений. Разработка телеметрических структур. Многоступенчатые системы коммутации. Примеры конкретных телеметрических структур Адаптивная телеметрия. Основные пути оптимизации процессов телеизмерения. Устройства устранения избыточности в передаваемых сообщениях. Характеристики адаптивной телеметрической системы с буферным запоминающим устройством. Реализация подсистемы сбора на основе методов уменьшения избыточности информации. Адаптивная коммутация. Реализация адаптивных методов сбора информации.
    Проектирование средств приема и обработки информации.
    Задачи наземного комплекса приема и обработки информации. Разработка структур наземного комплекса. Распределение функций приема и обработки информации между программными и аппаратными средствами. Система кадровой синхронизации. Устройства преобразования форматов. Оценка достоверности. Линии передачи программно-командной информации. Структуры информационных сообщений. Обеспечение защиты от несанкционированного доступа. Средства контроля и управления. Метод диагностики и тестирования. Выбор и представление контрольной информации.

  • Содержание курса

    Основы администрирования Windows Server

    Операционная система Windows Server. Версии семейства Windows Server. Основные понятия. Сетевые инструменты и протоколы. Развертывание Windows Server. Основные роли Windows Server и связанные с ним службы. Основные и дополнительные компоненты Windows Server. Доменная структура. Физическая структура. Логическая структура. Служба глобального каталога. Учетные записи. Система учетных записей. Учетные записи компьютеров. Учетные записи пользователей и групп. Стандартные учетные записи. Возможности учетной записи. Групповая политика. Основные понятия. Редакторы объектов групповой политики. Управление локальными групповыми политиками. Управление политиками сайта, домена, подразделения.Редактирование объекта групповой политики. Перенаправление папок. Управление сценариями. Развертывание программного обеспечения. Политики паролей и учетных записей. 

    Основные сервисы

    Файловый сервер. Установка и настройка. Система шифрования файлов. Шифрование открытым ключом. Сервис сертификатов. Обеспечение безопасности. Протокол IPSec. Расширение сетевой безопасности. Система архивации данных. Восстановление системы. DHCP. Настройка IPv4. Настройка IPv6. Установка и настройка DHCP сервера. Интеграция DHCP и NAP. DNS. Интеграция с глобальным каталогом. Интеграция с DHCP. Работа DNS. Настройка клиентов DNS. Установка и настройка DNS – сервера. DNS зоны. DNS записи. WINS. NetBIOS. Работа WINS-сервера. Установка и настройка WINS-сервера и клиентов. Поддержка не WINS клиентов. База данных WINS-сервера. LLMNR. Администрирование наборов томов.  Физические диски. Разделы. Типы дисков в Windows Server. Интерфейсы. Горячая замена. Работа с дисками в Windows Server. Администрирование массивов RAID. Типы RAID. Реализация RAID в Windows Server. Восстановление после сбоя. Управление номерами LUN в сетях хранения данных. SUN. Блокировка файлов. Репликация.

    Администрирование промышленных СУРБД

    Общие сведения о промышленных базах данных. Особенности промышленных баз данных. Их достоинства и недостатки. Задачи администратора. Инструменты администрирования.  Структура памяти.   Компоненты памяти и их параметры. Команды управления распределением памяти. Устройства БД.  Определение. Типы устройств. Инициализация устройства. Удаление устройства. Зеркализация устройств. Создание БД.  Типы баз данных. Вычисление размера таблиц и индексов БД. Журнал транзакций. Создание БД. Удаление БД. Параметры БД. Сегменты БД. Типы сегментов и их назначение. Добавление и удаление сегмента. Системная база данных Tempdb. Система безопасности.  Доступ к серверу. Структура учетных записей. Доступ к БД. Добавление, удаление и персонифицирование пользователей. Доступ к объектам и данным. Схема отдельного пользователя. Виды блокировок. Схемы блокирования. Структура индексов. DOL таблицы.

  • Дисциплина «Корпоративные информационные системы» входит в цикл специальных дисциплин. Изучение дисциплины обеспечивает магистра сведениями о современных корпоративных информационных системах (КИС) и первоначальными навыками объектно-ориентированного анализа бизнес-процессов хозяйственной деятельности предприятия и работы в среде профессиональных пакетов КИС. Материалы дисциплины используются при последующем обучении специалиста.
    В читаемой дисциплине излагаются:

    Ведение

    Цель и задачи курса, понятие КИС, этапы создания КИС;

    Общие сведения о предметной области КИС

    Предприятие как объект управления, введение в основы бухгалтерского учета, логистики и управленческого учета;

    Методики моделирования предметной области

    Общие сведения, функциональные методики IDEF0 и потоков данных, объектно-ориентированная методика, унифицированный язык моделирования UML, CASE-средства моделирования бизнес-процессов предприятия;

    функциональность КИС

    Методологии MRP, MRP II, ERP, ERP II, обзор функциональности КИС, классификация КИС;

    Распределенные КИС

    Понятие распределенной системы, общие сведения о промежуточном слое, удаленный вызов процедур, объектно-ориентированный промежуточный слой, жизненный цикл распределенных объектов, о технологиях RMI/Java и CORBA, обзор вариантов реализации КИС.


  • Содержание курса:

    Логические (символические) модели представления знаний
    Искусственный интеллект и знания. Искусственный интеллект. Понятие. Определения. История развития. Области использования. Перспективы развития. Мультиагентные системы. Онтологии. Исчисления логики высказываний. Язык логики высказываний. Синтаксис и семантика. Исчисления высказываний: язык, правила вывода, аксиомы., примеры. Рассуждения в исчислениях высказываний. Исчисления логики предикатов первого порядка. Язык логики предикатов первого порядка. Синтаксис и семантика. Переход от естественного языка к языку логики предикатов первого порядка. Примеры представления знаний на языке логики предикатов перового порядка. Классические и натуральные исчисления первого порядка: язык, правила вывода, аксиомы, примеры. Прямой и обратный вывод. Полнота и непротиворечивость. Язык логического программирования ПРОЛОГ. Теоретические основы языка логического программирования ПРОЛОГ. Синтаксис. Разделы. Простейшие программы. Стратегия вывода. Анализ процесса вывода с помощью графа И-ИЛИ. Структуры данных. Базы знаний. Рекурсивный и нерекурсивный вывод. Экспертные системы в ПРОЛОГе.
    Модели представления знаний в условиях неопределенности
    Модальные исчисления. Языки модальных исчислений. Модальные операторы. Синтаксис и семантика. Примеры представления знаний на языке модальных исчислений. Области применения: проверка корректности программ, мультиагентные системы. Вывод в модальных исчислениях. Нечеткие исчисления. Нечеткое множество и функция принадлежности. Операции над нечеткими множествами. Лингвистические переменные. Нечеткие исчисления. Синтаксис и семантика. Примеры представления знаний на языке нечетких исчислений. Области применения: распознавание образов, экспертные системы. Вывод в нечетких исчислениях. Стохастические исчисления.Вероятностные подходы к представлению знаний. Байесовские модели. Вывод в байесовских моделях. Абдуктивные исчисления. Логики абдуктивных исчислений. Логическая абдукция и вывод в логиках абдуктивных исчислений.
    Процессные и сетевые модели представления знаний
    Сетевые модели представления знаний. Семантические сети. Фреймы. Реляционные модели представления знаний. Вывод в сетевых моделях представления знаний. Процессные модели представления знаний. Процессные исчисления. Синтаксис и семантика. Примеры представления знаний на языках процессных исчислений. Области применения: моделирование мобильных систем, бизнес процессов и устройств. Редукция в процессных исчислениях. Марковские процессы. Продукционные модели. Представление знаний и решение проблем посредством поиска. Стратегии вывода и поиска. Оценки успеха при поиске цели. Слепой поиск. Направленный поиск. Генетические алгоритмы. Сложность поиска.

  • Erlang это функциональный язык программирования предназначенный для разработки распределенных, отказоустойчивых, параллельных телекоммуникационных систем. Erlang используется во многих масштабных телекоммуникационных и Интернет приложениях, например: Amazon EC2, чат Facebook, T-Mobile, Ejabberd, Wings 3D.

    Краткое содержание курса:

    Установка и запуск эмулятора Erlang. Ведение в Erlang и OTP. История создания.Компиляция и запуск программ. Комментарии. Типы. Функции. Переменные. Привязка переменных и сопоставление с образцом. Списки. Рекурсия и хвостовая рекурсия. Оператор if. Операторы сравнения. Логические операторы. Конкурентное исполнение кода. Процессы. Запуск процессов. Передача сообщений. Кортежи.Записи. Заголовчные файлы. Макроопределения. Строки и символы. Встроенные функции. Обработка XML документов. Модуль xmerl. Оператор case. Генератор документации edoc. Регистрация процессов. Связывание процессов. Перехват сигналов выхода. Мониторы. Вызов и обработка исключений. Классы исключений. Оператор try/catch.Модуль http. Ведение журнала. Типовой сервер. Цикл сервера. Модули и функции обратного вызова. Обработка синхронных и асинхронных запросов. Хранение данных. Файловый ввод/вывод. Обработка двоичных данных. Хранилище термов ETS. Дисковое хранилище термов DETS. Таблицы.