Šperos.lt > Informatika
Progressive technology in immovable property tradeŠiuolaikinės technologijos nekilnojamo turto versle. Referatas anglų kalba. Skaityti daugiau
Projekto valdymas: vertinimasProgramų projektų planavimas. Projekto vertinimas. Dekompozicijos technikos. Dydžio vertinimas. Į problemas orientuotas vertinimas. Į procesus orientuotas vertinimas. Empiriniai vertinimo modeliai. Vertinimo modeliu struktūra. Cocomo modelis (constructive cost model). Programinės įrangos lygtis. Sprendimas: daryti ar pirkti. Automatizuoti vertinimo įrankiai. Priedas (1). Skaityti daugiau
Projektų valdymas (2)Projektų valdymas. Valdymo spektras. Žmonės. Problema. Procesas. Žmonės. Žaidėjai. Komandų vadovai. Komanda. Demokratinė decentralizuota (DD). Kontroliuojama decentralizuota (KD). Kontroliuojama centralizuota (KC). Koordinavimo ir susisiekimo klausimai. Formalūs, neasmeniniai metodai. Formalūs, tarpasmeniniai metodai. Neformalūs, tarpasmeniniai metodai. Elektroninė komunikacija. Tarpasmeninis tinklas. Problema (užduotis). Taikymo sritis. Kontekstas. Informacijos tikslai. Funkcijos ir našumas. Problemos suskaidymas. Procesas. Problemos ir proceso susiejimas. Proceso suskaidymas. Projektas. Santrauka. Skaityti daugiau
Projektų valdymas: planavimasĮvadas. Pagrindinės idėjos. Žmonių ir sąnaudų sąryšis. Pastangų paskirstymas. Užduočių sekos nustatymas. Griežtumo laipsnis. Adaptacijos kriterijai. Programos kūrimo užduočių pasirinkimas. Pagrindinių užduočių detalizavimas. Užduočių tinklo nustatymas. Tvarkaraščio sudarymas. Tvarkaraščio schemos. Sekimas tvarkaraščiu. Projekto planas. Skaityti daugiau
PROXY serverių analizė (2)PowerPoint pristatymas. Proxy. Tipinė proxy serverio struktūros schema. PROXY serverio veikimas. Proxy serveriai būna. PROXY serverių privalumai. PROXY serverių trūkumai. Išvados. Skaityti daugiau
Realaus tinklo monitoringo rezultatų analizėDarbo tikslas: Atlikti realaus tinklo monitoringo sistemų duomenų analizę, kurios rezultatais remiantis paruošiama ataskaita apie tinkle vykstančius procesus. Darbo priemonės. Darbo eiga. Susipažinimas su darbe analizuojamų sistemų funkcinėmis galimybėmis Atliekama tinklo įvykių registravimo sistemoje užregistruotų įvykių analizė, identifikuojami tinklo mazgai. Naudojantis LITNET tinklo srautų monitoringo sistema vykdoma tinklo srautų analizė Utenos apskrityje. Naudojantis informavimo apie kompiuterines atakas sistema nustatoma tinklo atakoms dažniausiai naudojamus protokolus dažniausiai puolamas paslaugas, atakų šaltinius. Išvados. Skaityti daugiau
Redukcija (duomenų sumažinimas) ir vizualizavimasĮvadas. Informacijos vizualizavimo samprata. Informacijos vizualizavimo paskirtis. Informacijos vizualizavimo reikšmė. Vizualizavimo aplinkos. Uždavinių klasifikacija. Duomenų tyrimo analizė. Duomenų redukavimas. Duomenų pateikimas. Išvadų suformulavimas (verifikavimas). Apibendrinimo lapas. Dokumentų lapas. Vizualizavimo aplinkų apžvalga. Vienmačių duomenų vizualizavimo aplinkos. Dvimačių ir trimačių duomenų vizualizavimo aplinkos. Trimačių duomenų vizualizavimo aplinkos. Daugiamatė informacijos vizualizavimo aplinka. Laikinių duomenų vizualizavimas. Hierarchinė informacijos vizualizavimo aplinka. Tinklinės informacijos vizualizavimas. Apibendrinimas. Išvados. Darbas iliustruotas paveiksliukais (9). Skaityti daugiau
Rinkimų organizavimas naudojant informacines technologijasĮvadas. Elektroninis balsavimas - privalumai ir trūkumai. Lietuvos situacija. Išvados. Skaityti daugiau
RobotaiPowerPoint pristatymas. Robotai. Namų robotukas "Karcher" RC3000. Ar robotai gali mylėti? Mažiausias pasaulyje robotas. Robotai - vairuotojai. Skaityti daugiau
Robotai (2)PowerPoint pristatymas. Pirmasis robotas. Mažiausias robotas. Robotų sudarymas. Kampuoti robotai. Prototipai. Žiurkės-robotai. Robotai, tikintys į Dievą? Tai koks jų tikėjimas? Robotai susišneka. Kam reikalingi robotai? Skaityti daugiau
Robotai (3)PowerPoint pristatymas. Robotai pradeda perversmą. Mažiausi pasaulyje robotai. Robotai–vairuotojai: nuo fantastikos iki realybės. ERA: Robotai užvaldys sostinės žmonių protus. Robotai literatūroje. Ar gali robotas nusidėti? Robotai-mašinos. Robotai-Žaislai. Robotai Japonijoje. Skaityti daugiau
Robotai (4)PowerPoint prezentacija. Robotai pradeda perversmą. Pagaminamų robotų skaičius. Mažiausi robotai. Pirmasis humanoidas. Pažangesni humanoidai. Pirmasis bėgantis robotas. Skaityti daugiau
Robotai ir intelektinis valdymasĮvadas. Robotų technika. Intelektinio valdymo apžvalga. Hibridinės dirbtinio intelekto sistemos. Neuroniniai tinklai ir miglotosios logikos sistemos. Programinių skaičiavimų vystymasis ir intelektinis valdymas. Intelektinis valdymas industrijoje. Miglotoji logika ir miglotosios sistemos. Miglotųjų žinių modelis. Neuroniniai tinklai. Pagrindinės neuroninių tinklų funkcijos. Neuroninių tinklų biologinis pagrindas. Dirbtiniai neuronai ir jų tinklai. Specifiniai neuroniniai tinklai. Išvados. Skaityti daugiau
Robotai ir šuniukas AIBOĮvadas. Robotų istorija. Pagrindiniai komponentai. AIBO istorija. Vizija. Pirmasis prototipas. Kiti prototipai. AIBO išparduotas per 20 minučių. Antra AIBO karta. AIBO nevienam kartui, AIBO – gyvenimui. AIBO sandara. Galvos jutimo sensorius. Letenos jutimo sensorius. Kaklo jutimo sensorius. Nugaros jutimo sensorius. Kamera. Infraraudonųjų spindulių sensorius. Stereo mikrofonas. Emocinės veido lempos - AIBO "akys". Garsiakalbis. Neoninės švieselės. Programinė įranga "Memory Stick" atmintinėje. AIBO žaislai. Pabaiga. Skaityti daugiau
RSA algoritmo analizėUžduotis: Sudaryti programą RSA algoritmo analizei. Joje realizuoti: Pirminio, slapto raktų generavimas, Slapto rakto išskaičiavimas žinant viešą (fiksuoti laikus), Skaičiaus užkodavimas, bei atkodavimas tais raktais. Stengtis kiek galima daugiau optimizuoti programos skaičiavimus, ypač koduojant tekstą, kur reikalingi dideli kėlimai laipsniu. Ataskaitoje pateikti įvairias priklausomybes grafiškai. Darbas. Skaityti daugiau
Save mokančios sistemos (machine learning), jų taikymas, šiuolaikiniai pasiekimaiPenkios save mokančių sistemų pagrindinės sritys. Save mokančių sistemų (Mahine learning) tikslai. Save mokančių sistemų pagrindinės paradigmos. Mokymosi metodai. Induktyvumo tendencijos. Vienos svarbiausių mokančių sistemų (learning systems). Skaityti daugiau
Save mokančios sistemos (machine learning), jų taikymas, šiuolaikiniai pasiekimai (2)PowerPoint pristatymas. Penkios save mokančių sistemų pagrindinės sritys. Save mokančių sistemų (machine learning) tikslai. Mokymosi metodai. Skaityti daugiau
Sesijos inicijavimo protokolo (SIP) tyrimas6 laboratorinis darbas. Darbo tikslas. Trumpos teorinės žinios. Skirtingų 3 ryšio variantų atveju siunčiamos žinutės ir jų aptarimas. Nagrinėjamų 3 ryšio variantų analizė ir palyginimas. Sesijos metu sudarytų ryšių analizė. Sesijos metu sudarytų ryšių analizė. Išvados. Skaityti daugiau
Signalų koreliacija ir jos savybių tyrimas (2)Variantas 4. Tikslas. Susipažinti su signalų koreliaciją, jos savybėmis , realizaciją ir panaudojimu. Užduotis. Darbo eiga. Sudaryta MATLAB programa dviejų sekų koreliacinei funkcijai rasti panaudojant formulę. Iš savo mobilaus numerio aštuonių paskutinių skaitmenų sudarytos dvi keturių skaitmenų sekos. Apskaičiuota šių sekų koreliacinė funkcija naudodami sudarytą programą ir MATLAB funkciją xcorr(). Sugeneruoti amplitudžių A1 ir A2, dažnių f1 ir f2, fazės postūmių θ1 ir θ2 sinusinių sumos ir amplitudžių A1 ir A3, dažnių f1 ir f3, fazės postūmių θ1 ir θ3 sinusinių sumos signalai. Diskretizuota dažniu FS, naudojant N atskaitų. Atvaizduoti signalai naudodami funkciją plot() taip, kad horizontalioje ašyje būtų vaizduojamas laikas. Naudojant funkciją xcorr() rasti šių signalų koreliacinė funkcija. Naudodami funkcijas fft() ir abs(), apskaičiuotas koreliacinės funkcijos spektras. Viename lange atvaizduota koreliacinė funkcija ir jos spektras. Vaizduojant koreliacinę funkciją, horizontalioje ašyje vaizduojama J, kurio rėžiai yra nuo -N+1 iki N-1. Vaizduojant spektrą, horizontalioje ašyje vaizduojami dažniai, kurių rėžiai nuo 0 iki fs/2. Sugeneruotas N atskaitų atsitiktinis signalas, naudojant funkciją randn(). Naudojant funkciją xcorr() rasta atsitiktinio signalo autokoreliacija. Viename lange atvaizduoti signalas ir jo autokoreliacija naudodami funkciją plot() taip, kad horizontalioje ašyje būtų atidedamas J, kurio rėžiai nuo 0 iki N-1. Rasta pirmojo sinusinių sumos signalo ir atsitiktinio signalo koreliacija. Viename lange atvaizduoti koreliacinė funkcija ir jos spektras. Vaizduojant koreliacinę funkciją, horizontalioje ašyje vaizduojama J, kurio rėžiai yra nuo -N+1 iki N-1. Vaizduojant spektrą, horizontalioje ašyje vaizduojami dažniai, kurių rėžiai nuo 0 iki fs/2. Sugeneruotas etaloninis N atskaitų signalas, kurio pradžioje yra f1 dažnio A1 amplitudės θ1 fazės postūmio sinusinio signalo K periodų, o vėliau – nuliai. Sumodeliuotas atsispindėjęs signalas prie atsitiktinio signalo pridedant N1 atskaitų užvėlintą etaloninį signalą. Atvaizduoti šie signalai naudojant funkciją plot() taip, kad horizontalioje ašyje būtų vaizduojamas laikas. Naudojant funkciją xcorr() apskaičiuota atsispindėjusio ir etaloninio signalų koreliacinė funkcija. Naudojant funkciją max() rastas koreliacinės funkcijos maksimumas ir jį atitinkantis j. Išvesta j ir palyginta su N1. Įvertintas ir išvestas vėlinimas sekundėmis. Atvaizduota koreliacinė funkcija naudojant funkciją plot() taip, kad horizontalioje ašyje būtų atvaizduojamas J, kurio rėžiai nuo 0 iki N-1. Koreliacinės funkcijos maksimumas pažymėtas apskritimu. Pagal formulę apskaičiuota atsispindėjusio ir etaloninio signalų koreliacinė funkcija, kai j yra nuo 0 iki N-1. Atvaizduota koreliacinė funkcija naudojant funkciją plot() taip, kad horizontalioje ašyje būtų atvaizduojamas J. Realizuotas greitas koreliacinės funkcijos skaičiavimas naudodami funkcijas fft(), ifft(), conj(). Apskaičiuota atsispindėjusio ir etaloninio signalų koreliacija. Atvaizduota reali koreliacinės funkcijos dalis, naudodami funkciją plot() taip, kad horizontalioje ašyje būtų vaizduojamas J. Naudojant funkcijas TIC() ir TOC() įvertintos koreliacinės funkcijos skaičiavimo trukmės skaičiuojant pagal formulę ir naudojant greitą skaičiavimą. Skaityti daugiau
Simetrinių juostelinių ir mikrojuostelinių linijų modeliavimas6 laboratorinis darbas. Darbo tikslas: Susipažinti su simetrinių juostelinių ir mikrojuostelinių linijų konstrukcijomis. Išnagrinėti elektromagnetinio lauko struktūrą šiose linijose. Išmokti rasti elektromagnetinių bangų sklidimo greitį linijose. Bangolaidžių modeliavimo paveikslai. Skaityti daugiau
......