TSI logo 25 years
LV EN
Home > Par mums > Struktūra un pārvaldība > Anotācijas

LĪMENIS

PROGRAMMA

FAKULTĀTE

GADS

VALODA

Nosaukums Vadītājs Līmenis
Bakalaurs 2024
Fakultāte: Inženierzinātņu fakultāte

Studiju programma: Robotika

Vairāk...

Maģistrs 2024
Fakultāte: Inženierzinātņu fakultāte
Bakalaurs 2024
Fakultāte: Transporta un vadībzinātņu fakultāte
Maģistrs 2024
Fakultāte: Inženierzinātņu fakultāte

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

Profesionālais maģistrs 2024
Fakultāte: Transporta un vadībzinātņu fakultāte

Studiju programma: Aviācijas vadība

Vairāk...

Mobilā robotizētā metināšanas kamera

Šajā dokumentā ir analizēts metināšanas ražošanas robotizācijas tirgus. Pamatojoties uz šīm atziņām, tajā ierosināts izstrādāt pārnēsājamu robotizētu metināšanas šūnu. Darbs ir sadalīts četrās nodaļās.Pirmajā nodaļā tiek pētīts pašreizējais robotizēto metināšanas sistēmu tirgus un novērtēta šādu sistēmu integrēšanas nepieciešamība metināšanas ražošanā. Tajā aplūkotas tādas priekšrocības kā lielāka efektivitāte un precizitāte, kā arī tādi trūkumi kā augstas sākotnējās izmaksas un uzturēšana.Otrajā nodaļā izklāstīti būtiskākie kritēriji mobilas robotizētas metināšanas šūnas projektēšanai. Tas ietver tehniskās diagrammas izveidi, kurā detalizēti norādīta nepieciešamo komponentu atrašanās vieta un komplekts, definēti nepieciešamie izmēru kritēriji, kā arī izveidots 3D modelis un strukturālā shēma, lai ilustrētu komponentu mijiedarbību.Trešajā nodaļā ir atlasītas noteiktajiem kritērijiem atbilstošas sastāvdaļas. Tiek izveidota funkcionālā diagramma, lai parādītu, kā šīs sastāvdaļas darbojas kopā, lai sasniegtu mobilās robotizētās metināšanas šūnas vēlamo funkcionalitāti.Pēdējā sadaļā tiek izstrādāta elektriskās ķēdes shēma vadības ierīces komponentu savienojumam. Tajā ir parādīts komponentu loģiskais savienojums un to signālu mijiedarbība, izmantojot PLC programmēšanas ar Ladder.

Autors: Saveliy Martynov

Vadītājs: Aleksandrs Kraiņukovs

Līmenis: Bakalaurs

Gads: 2024

Darba valoda: Angļu

Studiju programma: Robotika

Vairāk...

Personiskās informācijas pārvaldībā izmantojot Adaptīvās informācijas sistēmas

Mūsdienās cilvēkiem ir grūtības organizēti un efektīvi apstrādāt savu personisko informāciju. Vidēji lietotājs patērē aptuveni 74 Gb dienā (Heim, 2017), kas veicina informācijas pārslodzi un ierobežo informācijas apjomu, ko cilvēka prāts spēj apstrādāt.Cilvēka unikalitātes dēļ visiem cilvēkiem ir dažādas informācijas preferences. Adaptīvās informācijas sistēmas (AIS) ir salīdzinoši jauns pētniecības virziens informācijas zinātnes, cilvēka un datora mijiedarbības un mākslīgā intelekta krustcelēs. Tā ir alternatīva tradicionālajai "viens izmērs der visiem" pieejai informācijas sistēmu izstrādē.Ņemot vērā, ka informācijas pārslodze ir lietotāja personiska problēma, AIS ļauj iekļaut adaptācijas procesu informācijas sistēmā, aktivizē pastiprināšanas mācīšanos zināšanu veidošanai par lietotāja uzvedību informācijas apstrādē. Kā nākamo soli apkopotās zināšanas AIS izmanto pašpielāgošanās izmaiņu veikšanai sistēmas iekšienē ar galīgo mērķi samazināt informācijas pārslodzi.Šajā pētījumā tika piedāvāts jauns veids, kā apstrādāt un kontrolēt informācijas pārslodzi, izmantojot AIS, kam ir jāņem vērā un jāpielāgojas lietotāja personīgajai pieredzei personas informācijas apstrādē.

Autors: Sergejs Paškovskis

Vadītājs: Boriss Mišņevs

Līmenis: Maģistrs

Gads: 2024

Darba valoda: Angļu

Salīdzinoša analīze par tiešsaistes kazino riskiem Latvijā

Bakalaura darbs sastāv no 3 nodaļām, kuru mērķis ir, pamatojoties uz salīdzinošo analīzi, izstrādāt priekšlikumu tiešsaistes kazino darbības uzlabošanai, Pirmā nodaļa palīdzēs izprast tiešsaistes kazino teorētiskos aspektus, faktorus, koncepcijas un darbības principus.Otrajā nodaļā ir atlasīti un salīdzināti 3 Latvijā populāri tiešsaistes kazino.Trešajā nodaļā analizēti tiešsaistes kazino darbības riski.

Autors: Sergejs Storožuks

Vadītājs: Marina Koževņikova

Līmenis: Bakalaurs

Gads: 2024

Darba valoda: Latviešu

Izgūšanas-papildināšanas ģenerēšanas sistēmu uzlabošanas stratēģijas

Šis darbs sistemātiski pēta izgūšanas-papildināšanas ģenerēšanas sistēmu (RAG) sistēmu uzlabošanu lielo valodu modeļos, uzsverot izguves parametru optimizāciju un ģenerēšanas precizitāti. Tiek pētīta RAG sistēmu optimālās konfigurācijas, tostarp informācijas daļu lielumu un pārklāšanās procentus, top-k atlasi, vaicājumu transformācijas, dažādas izguves metodes, dažādus lielos valodu modeļus, proti, GPT-3.5-Turbo un GPT-4, atklājot, ka informācijas lielums visbiežāk ir 500 marķieri. piedāvā vislabāko veiktspēju. Vektoru meklēšana, izmantojot kosinusu līdzību, kļūst par visefektīvāko izguves metodi, ievērojami uzlabojot gan konteksta precizitāti, gan dažādu uzdevumu un zināšanu bāzu atsaukšanu. Eksperimentēšana CRUD-RAG ietvaros parāda tās pielietojamību dažādos uzdevumos, sākot no satura izveides līdz zināšanu pilnveidošanai. Atklājumi liecina, ka izguves iestatījumu uzlabojumi var ievērojami uzlabot RAG sistēmu veiktspēju, padarot tās efektīvākas un pielāgojamākas sarežģītiem informācijas sintēzes un izguves uzdevumiem. Šie rezultāti apstiprina sistemātisku uzlabojumu potenciālu, lai uzlabotu mākslīgā intelekta vadītus valodas modeļus praktiskos lietojumos, sniedzot nozīmīgu ieskatu un praktiskas pieejas RAG sistēmu izpētes ainavai.

Autors: Sigita Lapiņa

Vadītājs: Dmitry Pavlyuk

Līmenis: Maģistrs

Gads: 2024

Darba valoda: Angļu

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

Mākslīgais intelekts apkalpes plānošanai aviācijas sektorā

Šis pētījums cenšas izpētīt faktorus, kas saistīti ar mākslīgā intelekta (MI) pielietošanu apkalpes plānošanā un grafikā zemo izmaksu aviokompānijās, par pamatu ņemot IndiGO, lai mazinātu cilvēkresursu laiku un pūles un palielinātu efektivitāti. Pētījums aplūko iespēju izmantot mākslīgā intelekta piedāvāto modeli, lai plānotu caur lēmumu atbalsta sistēmu,samazinot cilvēka kļūdu iespējamību.Izmantotās tehnikas ietver plašu literatūras pārskatīšanu, sešas kvalitatīvas intervijas ar diviem respondentiem no katras nozares un 109 kvantitatīvas tiešsaistes aptaujas apkalpes plānošanas nodaļas respondentiem. Aptaujas laikā savāktie dati tika analizēti un prezentēti grafiku veidā, lai atvieglotu šī pētījuma interpretāciju, koncentrējoties uz izaicinājumiem un izmaksām, kas saistītas ar mākslīgo intelektu. Tādējādi tehnikas, piemēram, datu samazināšana un abdukcijas loģika, tika izmantotas, lai iegūtu būtiskāko informāciju no visa informācijas kopuma. No aptaujas rezultātiem un interviju jautājumiem izriet, ka MI integrācija apkalpes plānošanā un grafikā sniedz ievērojamas priekšrocības. Pētījums arī piedāvā labāko pieeju, ko zemo izmaksu aviokompānijas var izmantot, lai samazinātu kļūdas un uzturētu veiktspēju, efektīvi parādot, ka MI pielietošana nozarē ir ievērojami izdevīga.

Autors: Slavia Robert Kanjirethingal

Vadītājs: Nadežda Spiridovska

Līmenis: Profesionālais maģistrs

Gads: 2024

Darba valoda: Angļu

Studiju programma: Aviācijas vadība

Vairāk...

Table View
Text View