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: Datorzinātnes

Vairāk...

Maģistrs 2024
Fakultāte: Inženierzinātņu fakultāte

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

Maģistrs 2024
Fakultāte: Inženierzinātņu fakultāte

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

Bakalaurs 2024
Fakultāte: Inženierzinātņu fakultāte

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

Maģistrs 2024
Fakultāte: Inženierzinātņu fakultāte

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

2D Platformera Spēles Izstrāde, Izmantojot Godot Engine

Šajā bakalaura darbā ir detalizēti aprakstīta spēles "Parry Knight" izstrāde, kas ir 2D bezgalīgais skrējējs, izmantojot Godot Engine. Spēle, kurā bruņinieks navigē pa dinamiski ģenerētām platformām, izvairoties vai atvairot naidīgu NPC uzbrukumus, ir iedvesmojusies no spēlēm Jetpack Joyride, Knightmare Tower, Cuphead un Shovel Knight. Projekts izceļ spēļu dizaina principu un programmēšanas prasmju praktisko pielietojumu, izmantojot Godot GDScript. Galvenie aspekti ietver galveno spēles mehānismu izveidi, lietotāja interfeisa dizainu un testēšanu. Darbā tiek prezentēti visaptveroši diagrammas, ieskaitot lietošanas gadījumu, secības un klases diagrammas, lai ilustrētu izstrādes procesu. Spēle tika izstrādāta un testēta. Šī programmatūra un darbs, kas to apraksta, atbilst visām noteiktajām prasībām.

Autors: Jurijs Luņovs

Vadītājs: Karina Kostjkina

Līmenis: Bakalaurs

Gads: 2024

Darba valoda: Angļu

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

Boosting algoritmi kredītkaršu krāpšanas atklāšanai dažādās datu kopās

Manuāla pārskatīšana un noteikumu bāzētas sistēmas, kā arī datu ieguves tehnikas, piemēram, klasterēšanas un klasifikācijas algoritmi, ir būtiski kredītkaršu krāpšanas atklāšanai, jo tie palīdz identificēt krāpnieciskas transakcijas. Neskatoties uz apmācības datu vākšanas grūtībām, nesen ir pieejami vairāk dati, tomēr pilnīga pašreizējo mašīnmācīšanās pieeju salīdzināšana vēl nav veikta. Algoritmi, piemēram, XGBoost, AdaBoost un Gradient Boosting Machine, bieži pārspēj vecākas metodes. Šajā pētījumā tiek salīdzināti palielināšanas algoritmi ar tradicionālām pieejām, izmantojot trīs dažādas kredītkaršu transakciju datu kopas: sintētiskas, līdzsvarotas ar 50% krāpnieciskām transakcijām un ļoti nesabalansētas ar tikai 0,17% krāpnieciskām transakcijām. Īstajās transakciju datu kopās bija 28 anonimizēti parametri, piemēram, laiks un vieta. Katrs algoritms tika novērtēts pēc F1 score, accuracy, precision, un recall. Šis pētījums sniedz ieteikumus par algoritmu izmantošanu reālās situācijās, sniedzot vērtīgas atziņas nākotnes pētījumiem un praktiskai izmantošanai kredītkaršu krāpšanas atklāšanā.

Autors: Justs Vīdušs

Vadītājs: Nadežda Spiridovska

Līmenis: Maģistrs

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...

Personīgo finanšu pārvaldības lietojumprogrammas izstrāde

Mūsdienās finanšu pārvaldība ir būtiska cilvēku dzīvē, jo cenu pieaugums un ekonomikas nestabilitāte liek rūpīgāk plānot personīgās finanses. Tehnoloģiju attīstība padara šo procesu pieejamu ikvienam, piedāvājot dažādus tēriņu uzskaites un budžeta plānošanas risinājumus. Bakalaura darba ietvaros tika pārskatītas populārākās finanšu pārvaldības programmas, konstatējot, ka, lai arī tās piedāvā intuitīvu interfeisu un automatizētas budžeta funkcijas, tām ir arī trūkumi.Darba mērķis ir izveidot lietojumprogrammu, kas nodrošina ērtu un digitāli pilnveidotu rīku finanšu plānošanai un sekošanai. Mērķa sasniegšanai tika definēti uzdevumi, kuri ietvēra analogu lietojumprogrammu pārskatu, prasību definēšanu, interfeisa un datu bāzes izveidi, darījumu pārvaldības un budžetēšanas funkcionalitātes izstrādi, lietojumprogrammas pārbaudi. Visi uzdevumi tika pilnībā izpildīti.Lietojumprogramma izmanto Python un Flask, SQLite datu bāzi, HTML, CSS un JavaScript. Rezultātā tika izstrādāta lietojumprogramma ar saprotamu interfeisu, kas nodrošina manuālu darījumu ievadi un bankas konta Excel formāta augšupielādi, rediģēšanu un dzēšanu, kā arī budžeta kontroli un darījumu vizualizācijas. Šīs funkcijas palīdz lietotājiem efektīvāk pārvaldīt savas finanses un pieņemt labākus lēmumus.

Autors: Jūlija Ivčenkova

Vadītājs: Olga Dribeņeca

Līmenis: Bakalaurs

Gads: 2024

Darba valoda: Latviešu

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