Персональные инструменты
Вы здесь: Главная seminar

Семинар кафедры системного программирования

 

 

 

 

 

Ближайшее заседание: вторник 8 ноября 2022 12-30 (каб. А.Н. Терехова)

проф. Д. В. Кознов
Учебное пособие. Как написать хороший диплом по программированию

Предлагается обсудить учебное пособие, в котором собран положительный опыт работы автора с текстами выпускных работ Кафедры системного программирования СПбГУ и отделения информатики Матмеха СПбГУ в целом.

Аннотация пособия:
В последние годы в России нарастает интерес к профессии программиста. Всё больше и больше студентов поступают на ИТ-специальности в университеты, и самих этих специальностей становится всё больше. Соответственно, всё больше студентов пишут и защищают дипломы. В области программирования дипломы всегда штучные – их не скачать из Интернета, не выбрать из списка заранее заготовленных тем. Как правило, студенту самому предлагается найти интересную тему, и после этого целиком и полностью самостоятельно и выполнить работу, и написать текст. И если с практической частью работы – разработкой некоторой системы или выполнением исследований – дела обстоят нормально, то вот с написанием текстов дела обстоят плачевно. Особенно это касается бакалаврских дипломов.
Представлен метод проектирования текстов дипломов, позволяющий создать управляющую структуру, которая состоит из постановки задачи, результатов и оглавления, и руководствуясь этой структурой писать текст. Подробно разбираются отдельные ключевые аспекты текста – введение, литературный обзор, основная часть, эксперименты. Рассматриваются правила создания и оформление объектов, встроенных в текст – формул, графиков, рисунков и схем, а также таблиц. Параллельно с этим даётся широкий контекст для понимания формы и содержания выпускной университетской работы: развитие науки и соотнесение науки и программирования, история развития университетов и концепция К.В. Гумбольдта, научность диплома (по форме и по содержанию). В пособии также большое внимание уделено русскому языку – языку и стилю текста диплома, некоторым правилам синтаксиса (в частности, оформлению вынесенных перечислений), а также рассматривается вопрос корректного использования англоязычной терминологии, которой очень много в области программирования.
Пособие может быть интересно студентам самых разнообразных специальностей в области программирования, а также преподавателям для организации работ в поддержку дипломного процесса.

Вход для онлайн-участия: https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3axefOkcQELduhVdeX8ZBJaGWFMZWNXQEguaT97Yv52kA1%40thread.tacv2/1667470319167?context=%7b%22Tid%22%3a%228681a15c-23d6-4921-b30e-393b84f79d2c%22%2c%22Oid%22%3a%22ba255343-6445-4703-8a4b-2e4b2c237cec%22%7d


Прошедшие заседания 2022/2023 учебного года:

4 октября 2022
(вторник 17-00 каб. А.Н. Терехова)

Сергеенко Анна Николаевна (научный руководитель проф. Граничин О.Н.)
Управление сенсорной сетью на основе рандомизированного и мультиагентного подходов

Отслеживание нескольких целей — это классическая задача обработки сигналов, которая возникает во многих приложениях, например, в управление воздушным, морским и дорожным движением. Сети автономных датчиков служат желательными платформами для многоцелевого отслеживания ввиду их избыточности и реконфигурируемости. Однако сетевая реализация делает невозможным использование классических централизованных подходов к фильтрации, поскольку каждый датчик имеет ограниченные вычислительные возможности и ограниченный доступ к измерениям других датчиков. Помимо топологических ограничений (каждый датчик может взаимодействовать только с несколькими соседними узлами сети), связь между датчиками может быть ограничена, например, из-за ограниченной пропускной способности каналов связи, задержки и искажения данных.

В работе предлагается новый алгоритм для распределенного отслеживания нескольких целей в сенсорной сети, который является совмещением рандомизированного алгоритма стохастической аппроксимации и протокола локального голосования. Показывается, что такой алгоритм эффективен в задачах, включающих значительные нестатистические неопределенности, включая неизвестные, но ограниченные помехи. Проводится консолидация алгоритма в условиях таких помех, а также оптимизация размера шага алгоритма и моделирование, подтверждающее его работоспособность.


Архив семинара

Заседания 2021/2022 учебного года

Заседания 2020/2021 учебного года

Заседания 2019/2020 учебного года

Заседания 2018/2019 учебного года

Заседания 2017/2018 учебного года

Заседания 2016/2017 учебного года

Заседания 2014/2015 учебного года

Заседания 2013/2014 учебного года

Заседания 2012/2013 учебного года

Заседания 2011/2012 учебного года

Заседания 2010/2011 учебного года

Заседания 2009/2010 учебного года

Действия с Документом