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

LĪMENIS

PROGRAMMA

FAKULTĀTE

GADS

VALODA

Konteineru nelīdzsvarotība prognozēšana pielietojot laika rindu algoritmus uz konteineru pārvietošanas datiem.

Pētījuma mērķis ir novērtēt laika rindas modeļu pielietojumu konteineru nelīdzsvarotības prognozēšanai, izmantojot konteineru notikumu datus. Salīdzināt modeļu rezultātus un izdarīt secinājumus par reālās pasaules pielietojuma iespējām un ierobežojumiem. Pētījuma objekts ir laika rindas modeļi konteineru nelīdzsvarotības prognozēšanai, un pētījuma subjekts ir modeļu veiktspēja konteineru nelīdzsvarotības prognozēšanai, balstoties uz notikumu datiem.Pētījumam ir trīs nodaļas. Pirmā nodaļa ir literatūras apraksts par tukšo konteineru pārpozicionēšanas (ECR) prognozēšanas metodēm un pieejām. Otrā nodaļa ir konteineru nelīdzsvarotības prognozēšanas iespēju izpēte, izmantojot notikumu datus. Trešā nodaļa ir laika rindas metožu pielietojums konteineru nelīdzsvarotības prognozēšanai, eksperimenti ar reāliem datiem un mēģinājumi izstrādāt jaunu datu vadītu sistēmu notikumu datos apmācītu laika rindas modeļu novērtēšanai. Trešā nodaļa ietver eksperimentu rezultātu analīzi un interpretāciju.Tika testēti un novērtēti 8 dažādi ARIMA, VAR, VECM algoritmu modeļi, ņemot vērā dažādu konteineru izmēru un tipu kombinācijas, kā arī 6 dažādu ostu atrašanās vietas. Beidzot, pētījuma secinājumiem seko atsauces un pielikumi.

Autors: Vjačeslavs Matvejevs

Vadītājs: Dmitry Pavlyuk

Līmenis: Maģistrs

Gads: 2024

Darba valoda: Angļu

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

Shooter spēles izstrāde, izmantojot Unity

Šis bakalaura darbs ir veltīts šaušanas spēļu (SHMUP) žanra spēles izstrādei, izmantojot C# skriptu rakstīšanu Unity programmā. Projekta mērķis ir izprast problēmas, ar kurām saskaras neatkarīgie izstrādātāji, un pašu spēles radīšanas procesu. Tas tiek panākts, īstenojot pamatmehāniku, izstrādājot lietotājam draudzīgas saskarnes, veidojot daudzveidīgus līmeņus, optimizējot veiktspēju un veicot spēles testēšanu. Rezultātā radītais produkts kalpo kā praktisks piemērs spēļu pamatalgoritmu piemērošanai, vienlaikus sniedzot ieskatu par neatkarīgo spēļu izstrādi.

Autors: Vladislavs Jevstifejevs

Vadītājs: Irina Pticina

Līmenis: Bakalaurs

Gads: 2024

Darba valoda: Angļu

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

Uz mašīnmācīšanos balstīta neobjektivitātes novēršana nākotnes atlasē, kas balstīta uz mākslīgo intelektu

Mūsdienu cilvēkresursu vidē mākslīgā intelekta integrācija rada gan iespējas, gan izaicinājumus, jo īpaši personāla atlases jomā, kas aptver visus procesa posmus, sākot no kandidātu meklēšanas līdz gala atlasei. Tomēr šī integrācija nav bez problēmām. Neobjektīvi dati, kas izriet no vēsturiskiem datiem vai sabiedrības aizspriedumiem, var būt nozīmīgs šķērslis, kas var izraisīt diskriminējošu praksi. Pētījumā "Uz mašīnmācīšanos balstīta neobjektivitātes novēršana nākotnes atlasē, kas balstīta uz mākslīgo intelektu" mērķis ir analizēt esošas novirzes gan no cilvēka, gan no mākslīgā intelekta perspektīvas personāla atlases procesā. Tā ietvaros tiek meklētas atbildes uz šādiem pētījuma jautājumiem: kādas ir esošās neobjektivitātes personāla atlases procesā, gan tiešas, gan netiešas, un kā var efektīvi mazināt vai novērst novirzes personāla atlases procesā, izmantojot modelēšanas metodes nākotnes atlases sistēmās, kas balstītas uz mākslīgo intelektu. Izmantojot uz datiem balstītu pieeju un mašīnmācīšanās modeļu pielāgošanu, tiks atklāts, kāda veida novirzes pastāv atlases procesā un kā tās mazināt.

Autors: Ērika Todjēre

Vadītājs: Jeļena Kijonoka

Līmenis: Maģistrs

Gads: 2024

Darba valoda: Angļu

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

Kriptovalūtas tirdzniecības bota izstrāde, izmantojot AWS
mākoņdatošanas risinājumus

Šis bakalaura darbs ir veltīts automatizēta tirdzniecības bota izstrādei kriptovalūtu tirgum. Mērķis ir izveidot kriptovalūtu tirdzniecības botu, izmantojot vidējās atgriešanās stratēģiju, un ieviest mākoņrisinājumus un Binance kriptovalūtu biržas atbalstu.Izstrādes process ietvēra AWS infrastruktūras izveidi, piemēram, EC2 instances, API Gateway un Nginx, lai hostētu botu. Bota dizains sastāv no atsevišķiem moduļiem, kurus var viegli paplašināt, pievienojot atbalstu citām kriptovalūtu biržām. Rezultātā bots izmanto vidējās atgriešanās algoritmu uz lietotāja izvēlētajiem tirdzniecības pāriem un izvieto pirkšanas vai pārdošanas orderi atbilstoši algoritma lēmumam. Turklāt tas izmanto Binance API, lai piekļūtu lietotāja kriptovalūtām un tās pārvaldītu.Bots tika veiksmīgi testēts reālā tirdzniecības vidē un pierādīja spēju palielināt sākotnējo kapitālu un pārvaldīt riskus. Šis darbs parāda iespējas apvienot.

Autors: Ēriks Mašinskis

Vadītājs: Karina Kostjkina

Līmenis: Bakalaurs

Gads: 2024

Darba valoda: Angļu

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

Table View
Text View