`set_list_marker(—,;,.)` `set_list_digit({counter}. ,.,;)` `work_interval(12.02.2025, 30.05.2025)` # **Аннотация **ФИО автора**: Иванов Иван Иванович. **Название работы**: привидение аргументов почему Вычислительной Техники кафедру лучшая. Направление: 09.03.04 Программная инженерия. Номинация: программный документ. Год выполнения работы: 2025 г. Объём работы: 88 страниц. Количество приложений (страниц): 6 (страниц — 48). Количество иллюстраций: `count_images`. Количество таблиц: `count_tables`. Количество использованных источников: `count_sources`. Характеристика работы: . Актуальность работы: повышение популярности кафедры ВТ. Цель разработки (научной работы): приведение и разъяснение причин преимуществ кафедры Вычислительной Техники. Основные результаты: кафедра Вычислительной Техники стала популярнее. Практическая ценность: Вычислительной Техники будет рада, отплачу им за труды. Ключевые слова: Институт Информационных Технологий, Вычислительной Техники, Вычислительной Техники рулит. # **Содержание `table_of_contents` # **Список используемых сокращений - **ИИТ** — институт информационных технологий; - **ВТ** — вычислительная техника. # **Введение `TODO: Написать введение` `store_var(цель): приведение и разъяснение причин преимуществ кафедры ВТ` Целью данной выпускной квалификационной работы является `var(цель)`. Объектом исследования выпускной квалификационной работы являются преимущества кафедры ВТ. Предметами исследования – `TODO: Написать предметы исследования`. Настоящая ВКР решает следующие современные проблемы: - 111; - 222; - 333. `TODO: Текст` В исследовательском разделе `store_var_return(исследовательский_раздел): ...` В аналитическом разделе `store_var_return(аналитический_раздел): ...` В технологическом разделе `store_var_return(технологический_раздел): ...` В экономическом разделе `store_var_return(экономический_раздел): ...` В процессе написания выпускной квалификационной работы руководствовался следующими нормативными актами: 1. «О защите населения и территории от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера» от 21.12.1994 № 68-ФЗ. 2. «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации» от 21.11.2011 № 323-ФЗ. 3. «О гражданской обороне» от 12.02.1998 № 28-ФЗ. 4. Приказ Минздравсоцразвития РФ от 04.05.2012 № 477н «Об утверждении перечня состояний, при которых оказывается первая помощь, и перечня мероприятий по оказанию первой помощи». 5. Трудовой кодекс Российской Федерации от 30.12.2001 № 197-ФЗ (ред. 07.04.2025). 6. СанПин — 2.2.2/542-96 «Гигиенические требования к видеодисплейным терминалам, персональным электронно-вычислительным машинам и организации работы». # **Литературный обзор В процессе изучения предметной области способствовали следующие литературные издания: ... # Исследовательский раздел В данном разделе `var(исследовательский_раздел)` ## Анализ предметной области Итог разбора языков приведён в таблице `mention(only_number): Сравнение языков программирования для машинного обучения`. `table_name: Сравнение языков программирования для машинного обучения` | Критерий | Python | Java | C++ | C# | |-------------------|--------|------|-----|----| | Простота | 5 | 3 | 2 | 4 | | Производит. | 2 | 4 | 5 | 4 | | Библиотеки | 5 | 4 | 3 | 3 | | Глубокое обучение | 5 | 3 | 4 | 2 | | Enterprise | 3 | 5 | 4 | 5 | | Исследования | 5 | 2 | 1 | 2 | | MLOps | 5 | 4 | 3 | 3 | ## Анализ среды обучения нейронной сети ## Постановка цели и задачи исследования Целью данной выпускной квалификационной работы является `var(цель)`. Для данной цели следует решить следующие задачи: - 111; - 222; - 333. # Аналитический раздел В данном разделе `var(аналитический_раздел)` # Технологический раздел В данном разделе `var(технологический_раздел)` В качестве инструментов реализации работы используется язык [[Python]](https://www.python.org/about/). Он позволяет быстро реализовать необходимый функционал, имеет понятную документацию и множество библиотек, упрощающие программирование. В качестве основной библиотеки по обучению нейронных сетей используется torch [[PyTorchSite]](https://pytorch.org). Она позволяет гибко управлять тензорами без необходимости управления памяти с помощью аргумента **requires_grad* [[requires_grad]](https://docs.pytorch.org/docs/2.7/notes/autograd.html#setting-requires-grad), представленный в каждой функции и тензоре torch. ## Реализация связи модуля оценки важности и модулей Прямой связи между МОВ и модулями нет. Выходом МОВ является тензор, содержащей числа с плавающей точки, преимущественно в пределах от 0 до 1. Данный тензор конвертируется в массив *numpy*, который потом используется в функции *numpy.average* для вычисления средневзвешенного значения по одной переменной действия агента. Реализация данного алгоритма приведена в формуле `mention(only_number): Нахождение средневзвешенного в numpy.average`. `formula(Нахождение средневзвешенного в numpy.average): v=\frac{\sum{}x_{i}p_{i}}{\sum{p}_{i}}` `formula_describe(v — среднее значение, x — отдельное значение, з — вес значения)` `formula(число ошибок): N=n\frac{S}{v}` `formula_describe(n — найденные собственные ошибки, S — всего внесённых ошибок, v — найденные внесённые ошибки)` `formula(*число ошибок2): N=2\frac{10}{6}=3,(6)` где S – количество искусственно внесённых ошибок. Таким образом, делается предположение о количестве необнаруженных ошибок, (`mention: число необнаруженных ошибок`). `formula(число необнаруженных ошибок): (N-n)=3,6-2=1,6` Тогда по формуле соотношения (`mention: формула соотношения`): `formula(формула соотношения): p=\frac{1,6}{1,6+K+1}=\frac{5}{5+0+1}=0,615` Можно сказать с вероятностью 0,615, что в программе только две первоначальные ошибки. Внесённые и обнаруженные первоначальные ошибки исправлены по окончанию тестирования. # Экономический раздел В данном разделе `var(экономический_раздел)` `table_name: Этапы и исполнители с продолжительностью`
№ | Название этапа | Исполнитель | Трудоёмкость, чел/дни | Продолжительность работ, дни | |||
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | Разработка и утверждение технического задания | Руководитель | 5 | 5 | |||
Консультант | 1 | ||||||
Разработчик | 5 | ||||||
2 | Технические предложения | Руководитель | 7 | 7 | |||
Разработчик | 7 | ||||||
3 | Эскизный проект: | 16 | |||||
3.1 | Анализ исходных данных и требований | Разработчик | 9 | ||||
3.2 | Постановка задачи и цели | Консультант | 1 | ||||
3.3 | Разработка описания основного алгоритма | Руководитель | 2 | ||||
Разработчик | 7 | ||||||
4 | Технический проект: | 15 | |||||
4.1 | Определение типов входных и выходных данных | Руководитель | 2 | ||||
Разработчик | 5 | ||||||
4.2 | Разработка структуры программы и логической структуры базы данных | Руководитель | 2 | ||||
Разработчик | 10 | ||||||
5 | Рабочий проект: | 47 | |||||
5.1 | Программирование и отладка программы | Разработчик | 24 | ||||
5.2 | Испытание программы | Разработчик | 4 | ||||
5.3 | Корректировка программы по результатам испытаний | Разработчик | 5 | ||||
5.4 | Подготовка технической документации на программный продукт | Консультант | 1 | ||||
Разработчик | 7 | ||||||
5.5 | Сдача готового продукта и внедрение | Руководитель | 2 | ||||
Разработчик | 7 | ||||||
Итого | 90 |