LV EN

LĪMENIS

PROGRAMMA

FAKULTĀTE

GADS

VALODA

ATSLĒGVĀRDI

Nosaukums Vadītājs Līmenis
Bakalaurs 2024
Fakultāte: Inženierzinātņu fakultāte

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

Maģistrs 2024
Fakultāte: Inženierzinātņu fakultāte

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

Maģistrs 2024
Fakultāte: Inženierzinātņu fakultāte

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

AI vadīta balss atpazīšana: Modeļa izstrāde un pielietojums

Šī bakalaura darba mērķis bija izstrādāt runas atpazīšanas modeli ar aplikāciju, kurai ir sistēmas palīga iespējas. Autora darba rezultāts ir modelis, kas spēj atpazīt runu no ierobežota vārdu kopuma, un lietojumprogramma, kas ir koncepcijas prototips. Programmatūra ir izstrādāta, izmantojot Visual Studio Code/Jupyter un Python programmēšanas valodu ar tādiem lieliem ietvariem kā Keras. Bakalaura darba izpildes procesā izveidotais programprodukts pilnībā atbilst visām tam izvirzītajām prasībām un ir gatavs darbam.

Autors: Aleksejs Ņikiforovs

Vadītājs: Dmitry Pavlyuk

Līmenis: Bakalaurs

Gads: 2024

Darba valoda: Angļu

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...


Prognozējošā analīze par tiešsaistes kazino ienākumiem Austrālijas tirgū.

Šajā darbā tiek pētīta ekonomisko rādītāju un laika apstākļu ietekme uz tiešsaistes spēļu azartspēļu ieradumiem un ieņēmumiem Austrālijas tirgū. Izpētot IKP, patēriņa cenu indeksa (PCI) un bezdarba līmeņa savstarpējo mijiedarbību, pētījums atklāj šo faktoru ietekmi uz azartspēļu klientiem, norādot, ka veselīgāka ekonomika palielina azartspēļu izdevumus, savukārt finansiālais spriedums samazina klienta aktivitāti. Laika apstākļu ietekme bija minimāla, dēļ azartspēļu norises telpu rakstura. Tika izstrādāti un novērtēti prognozēšanas modeļi, ieskaitot vairākas lineārās regresijas, ARIMAX un SARIMAX modeļus. ARIMAX un SARIMAX modeļi izrādījās precīzāki bruto spēļu ieņēmumu un laimēto likmju prognozēšanā, uztverot sezonālās un ārējās ietekmes. Šis pētījums sniedz būtiskus ieskatus uzņēmuma vadības veidotājiem un nozares ieinteresētajām pusēm, uzsverot nepieciešamību pēc vietējiem pētījumiem, lai labāk izprastu šīs dinamikas un uzlabotu stratēģisko plānošanu azartspēļu sektorā. Turpmākajos darbos jākoncentrējas uz datu kopu paplašināšanu un dažādu ekonomisko un laika apstākļu modeļu iekļaušanu, lai uzlabotu prognožu precizitāti un nozares piemērojamību.

Autors: Jānis Želannovs

Vadītājs: Nadežda Spiridovska

Līmenis: Maģistrs

Gads: 2024

Darba valoda: Angļu

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...


LLM BALSTĪTAS SQL ĢENERĒŠANAS PIEEJU SALĪDZINOŠĀ ANALĪZE

Lielo valodu modeļu straujā attīstība ir pavērusi iespējas pārstrukturēt programmatūras izstrādes procesus kopumā, kā arī tādos gadījumos kā dabiskās valodas konvertēšana SQL vaicājumos. Šī pētījuma mērķis ir eksperimentāli novērtēt četru uz LLM balstītu metožu ietekmi uz SQL ģenerēšanas efektivitāti un kvalitāti. Novērtēšana tiek veikta, pamatojoties uz šādiem rādītājiem: pareizība, pilnīgums un konsekvence. Izpētītās uz LLM balstītās SQL ģenerēšanas metodes ietver īpašus LLM, kas pielāgoti SQL koda ģenerēšanai, piemēram, SQL kodētāju ietvarus SQL koda ģenerēšanai (Vanna.ai, 2023; Llamaindex, 2023) un vairāku aģentu sadarbības tīklus valodas pārveidošanai SQL.Pētījumā tiek izmantota literatūras apskata gadījumu izpēte un simulācijas. Tas piedāvā visaptverošu pārskatu par LLM vadītās SQL paaudzes sasniegumiem, kas ietver koncepcijas, tehnoloģijas, metodoloģijas, stiprās puses, ierobežojumus un ētiskus apsvērumus.Šis pētījums veiksmīgi novērš plaisu starp teorētiskajiem pamatiem un AI papildināto pieeju praktisko pielietojumu, vienlaikus veicinot uz LLM balstītas SQL ģenerēšanas integrāciju automatizētos programmatūras izstrādes procesos.

Autors: Maksim Ilin

Vadītājs: Dmitry Pavlyuk

Līmenis: Maģistrs

Gads: 2024

Darba valoda: Angļu

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

Table View
Text View