Курсовые работы по информатике, информационным технологиям

Введение 3
1. Теоретическая часть 4
1.1. Масштабирование изображения 4
1.2. Основы масштабирования 6
2. Сравнительный анализ 10
2.1. Сравнительный анализ распространенных методов масштабирования 10
2.2. Оптимизация вычислений, проводимых алгоритмами масштабирования 12
3. Практическая часть 15
3.1. Алгоритм масштабирования 15
3.2. Пример масштабирования изображения 17
Заключение 21
Список литературы 22

Введение 3
Глава 1. Место и роль информационных технологий в становлении электронного бизнеса 6
1.1. Понятие и сущность электронного бизнеса 6
1.2. Роль информационных технологий в становлении электронного бизнеса 12
Глава 2. Анализ применения информационных технологий в становлении электронного бизнеса в России 15
2.1. Особенности и этапы развития электронного бизнеса в России 15
2.2. Современное состояние информатизации электронного бизнеса в России 16
Глава 3. Основные направления совершенствования информационных технологий в России 19
3.1. Основные проблемы использования информационных технологий в электронном бизнесе в России 19
3.2. Перспективы применения и тенденции развития информационных технологий в электронном бизнесе 21
Заключение 25
Список литературы 27

Введение 3
Глава 1. Теоретические часть 4
1.1. Основы метасистемного подхода 4
1.2. Предоставления доступа к CAD-программам через облачные вычисления 10
Глава 2. Практическая часть 16
2.1. Выявление диапазонов эффективного функционирования систем 16
2.2. Оценка и управление готовностью систем к функционированию 18
2.3. Стратегия переключения 19
2.4. Сочетаемость систем 20
2.5. Оптимальное перераспределение ресурсов и синтез метасистемы 20
Заключение 22
Список литературы 23

Введение 3
Глава 1. Теория и методы интеллектуального анализа данных 5
1.1. Данные и требования к их обработке 6
1.2. Виды данных и критерии их оценивания 9
1.3. Классификация стадий Data Mining 11
1.4. Классификация методов интеллектуального анализа 12
1.5. Задачи интеллектуального анализа 13
Глава 2. Виды анализа и их практическое применение 14
2.1. Деревья решений 15
2.2. Метод опорных векторов 16
2.3. Метод ближайшего соседа 18
2.4. Метод нейронных сетей 19
Глава 3. Применение методов интеллектуального анализа 20
Глава 4. Дерево решений 25
Заключение 30
Список литературы 31
Приложение 32

Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты методов и средств защиты информации в сетях 5
1.1. Классификация методов обеспечения безопасности компьютерной сети 5
1.2. Особенности аппаратных и программных средств защиты информации в компьютерной сети 7
1.3. Характеристика специализированных программных средств защиты информации 9
Глава 2. Оценка уровня автоматизации ООО «It-Line» 13
2.1. Общая характеристика деятельности предприятия 13
2.2. Анализ информационных систем и технологий предприятия 15
Глава 3. Практические навыки работы с системой криптозащиты «Аккорд-У» 20
Заключение 27
Список литературы 29

Введение 3
Глава 1. Теория и методы интеллектуального анализа данных 5
1.1. Данные и требования к их обработке 6
1.2. Виды данных и критерии их оценивания 9
1.3. Классификация стадий Data Mining 11
1.4. Классификация методов интеллектуального анализа 11
1.5. Задачи интеллектуального анализа 12
Глава 2. Системный анализ деятельности компании 14
2.1. Общая характеристика 14
2.2. Анализ внутренней среды предприятия 16
2.3. Анализ внешней среды предприятия 20
Глава 3. Разработка проекта по внедрению системы интеллектуального анализа данных на предприятии 21
3.1. Разработка сетевого графика 21
3.2. Анализ резервов времени 24
3.3. Перспективы развития систем интеллектуального анализа данных 26
Заключение 28
Список литературы 29

Введение 3
Глава 1. Основные методы классификации 4
1.1. Понятие классификации данных 4
1.2. Примеры задач классификации 4
1.3. Основные методы классификации 5
Глава 2. Метод k-ближайших соседей 6
2.1. Описание метода 6
2.2. Пример использования метода 7
2.3. Преимущества и недостатки 7
2.4. Анализ результатов классификации 8
Глава 3. Логистическая регрессия 9
3.1. Описание метода 9
3.2. Пример использования метода 10
3.3. Преимущества и недостатки 10
3.4. Анализ результатов классификации 11
Глава 4. Метод опорных векторов 12
4.1. Описание метода 12
4.2. Пример использования метода 13
4.3. Преимущества и недостатки 14
4.4. Анализ результатов классификации 15
Заключение 17
Список литературы 19
Приложение 20

Введение 3
Глава 1. Словарь терминов 4
Глава 2. Проектирование модели данных 6
2.1. Модель Закмана 6
2.2. Шаблоны Александера 8
2.3. Предметная область 10
2.4. Модель «Сущность связь» 12
2.5. Логическая модель данных 14
2.6. Физическая модель данных 19
Глава 3. Создание SQL скриптов и хранимых процедур 21
3.1. Создание таблиц 21
3.2. Создание последовательностей и триггеров 23
3.3. Индексы 25
3.4. Секционирование таблиц 27
Заключение 29
Список литературы 30

Введение 3
Глава 1. Обзор существующих видов атак типа «переполнение буфера» 5
1.1. Общие сведения об атаках типа «переполнение буфера» 5
1.2. Повреждение данных приложения 6
1.2.1. В стеке 7
1.2.2. В куче 8
1.3. Изменение логики работы приложения 9
1.3.1. Внедрение кода 10
1.3.2. Перенаправление кода 12
Глава 2. Обзор существующих средств защиты от атак типа «переполнение буфера», предоставляемых компилятором Visual C++ 13
2.1. Определение переполнения буфера на основе стека 13
2.2. Безопасная обработка исключений 14
2.3. Совместимость с DEP 14
2.4. Рандомизация образов 14
Глава 3. Формирование подхода по повышению защищенности приложений на C/C++ 15
3.1. Обучение кадров 16
3.2. Формирование требований 16
3.2.1. Соблюдение стандартов безопасного кодирования 16
3.2.2. Формирование требований безопасности 16
3.2.3. Формирование сценариев использования и злоупотребления 17
3.3. Проектирование 17
3.4. Реализация 19
3.5. Верификация 19
3.6. Выводы 20
Заключение 21
Список Литературы 22

Введение 3
Глава 1. Введение в искусственные нейронные сети 4
1.1. История развития ИНС 4
1.2. Задачи, решаемые в рамках ИНС 5
1.3. Структура искусственного нейрона 8
1.4. Архитектура нейронной сети 9
1.5. Обучение нейронных сетей 15
1.6. Алгоритм обратного распространения ошибки 21
1.7. Некоторые проблемы ИНС 23
Глава 2. Создание нейронных сетей 27
2.1. Среда разработки искусственных нейронных сетей 27
2.2. Пример элементарной сети на Keras 30
Глава 3. Программная реализация нейронной сети 33
3.1. Постановка задачи 33
3.2. Выбор среды разработки 33
3.3. Описание алгоритма реализации 34
Заключение 37
Список литературы 39

Введение 3
Глава 1. Надёжность и тестирование 6
1.1. Надёжность, ремонтопригодность, показатели 6
1.2. Методы диагностики 7
1.3. Интерфейсный метод диагностики 8
Глава 2. Методы разработки моделей компонентов 10
Глава 3. Методика выбора метода разработки модели 18
Заключение 20
Библиографический список 21

Введение 3
Глава 1. Теоретические основы методологии ранжирования 5
1.1. Общие понятия теории ранжирования 5
1.2. Сравнительный анализ методов ранжирования 8
1.3. Метод экспертных оценок 10
Глава 2. Системный анализ деятельности средней общеобразовательной школы 13
2.1. Общая характеристика деятельности средней общеобразовательной школы 13
2.2. Анализ внутренней среды организации 14
2.3. Исследование внешней среды организации 25
Глава 3. Разработка модели ранжирования дерева целей 28
3.1. Постановка задачи ранжирования 28
3.2. Экспертный анализ дерева целей методом ранжирования 29
3.3. Перспективы развития и методы исследования современной системы образования 39
Заключение 43
Список литературы 45

Введение 3
Глава 1. Теоретические основы парольной безопасности 6
1.1. Понятие и значение парольной безопасности в информационной безопасности организации 6
1.2. Типы паролей и требования к их формированию 8
1.3. Основные угрозы и уязвимости в парольных системах 12
Глава 2. Методологические аспекты укрепления парольной безопасности 18
2.1. Использование сложных и длинных паролей 19
2.2. Многофакторная аутентификация 21
2.3. Использование менеджера паролей 23
2.2. Политики паролей 24
2.5. Мониторинг утечек паролей 26
2.6. Технические средства и программные решения для управления паролями 27
Глава 3. Практические рекомендации по укреплению парольной безопасности в организации ООО «Прогресс 2021» 29
3.1. Описание организации ООО «Прогресс 2021» 29
3.2. Анализ существующих методов укрепления парольной безопасности ООО «Прогресс 2021» 30
3.3. Разработка политики управления паролями 33
3.4. Внедрение многофакторной аутентификации 34
3.5. Обучение и информирование пользователей 35
Заключение 38
Список литературы 39

Введение 3
Глава 1. Принцип работы пчелиного алгоритма 5
Глава 2. Постановка задачи составления расписания 7
2.1. Основные положения теории расписаний 7
2.2. Задача составления расписания для учебного заведения 8
Глава 3. Постановка задачи составления расписания в рамках пчелиного алгоритма 10
3.1. Адаптация алгоритма 10
3.2. Адаптация входных данных 12
Глава 4. Программная реализация 13
4.1. Основные сведения о программе 13
4.2. Особенности реализации 16
Глава 5. Анализ параметров алгоритма 21
Заключение 24
Список литературы 25
Приложения 26

Введение 3
Глава 1. Дисперсионный анализ 5
1.1. Основные понятия 5
1.2. Однофакторный дисперсионный анализ 5
1.3. Применение однофакторного дисперсионного анализа 9
1.4. Двухфакторный дисперсионный анализ 11
1.5. Применение двухфакторного дисперсионного анализа 14
Глава 2. Приложения для работы с дисперсионным анализом 17
Глава 3. Описание созданного мобильного приложения 19
3.1. О приложении 19
3.2. Результат работы приложения 20
Заключение 24
Список литературы 25
Приложение 26

Введение 3
Глава 1. Технологии разработки мобильных приложений 5
Глава 2. Реализация Android-приложения 11
2.1. Реализация базы данных 11
2.2. Реализация приложения 13
Глава 3. Интерфейс пользователя 25
Заключение 29
Список литературы 30

Введение 3
Глава 1. Обзор существующих мобильных приложений для работы со списком покупок 5
1.1. Список покупок - купи Батон 5
1.2. Умный список покупок Listonic 7
1.3. Список покупок (автор Dmitry Bugrov) 9
1.4. Список покупок (maloil) 11
1.5. Шефлист - список покупок с синхронизацией 12
1.6. Список покупок S (OSHEMB dev.) 14
1.7. Список покупок (Litvinenko Dima) 16
1.8. СуперПростой Список Покупок 17
1.9. Ini -Список покупок с ценами 19
1.10. Покупки 20
Глава 2. Реализация Android-приложения 22
2.1. Реализация базы данных 22
2.2. Реализация приложения 26
Глава 3. Интерфейс пользователя 35
Заключение 42
Список литературы 43

Введение 3
Глава 1. Машина Тьюринга 4
1.1. Обычная машина Тьюринга 4
1.1.1. Компоненты и неформальное описание 4
1.1.2. Формальное определение детерминированной машины Тьюринга 5
1.2. Разновидности машин Тьюринга 6
1.2.1. Многоленточная машина Тьюринга 7
1.2.2. Многоголовочная машина Тьюринга 8
Глава 2. Используемые инструменты 9
Глава 3. Имитатор машины Тьюринга 11
3.1. Возможности приложения 11
3.2. Интерфейс приложения 11
3.3. Описание языка программ 13
3.4. Реализация 15
3.4.1. Лента 15
3.4.2. Машина 17
3.4.3. Окна приложения 18
3.5. Описание работы приложения 20
Заключение 22
Список литературы 23
Приложение 24

Введение 3
Глава 1. Постановка задачи разработки информационной системы 5
1.1. Задание на разработку информационной системы 5
1.2. Обоснование выбора инструментальных средств 5
1.2.1. BPwin 6
1.2.2. Erwin 7
1.3. Характеристика предметной области 8
1.4. Структура информационной системы 9
Глава 2. Функциональная модель бизнес-процесса 11
2.1. Моделирование в IDEF0 11
2.2. Моделирование в IDEF3 15
2.3. Моделирование в DFD 18
2.4. Расчет оценки функциональной модели 20
2.5. Node Tree Diagram 22
2.6. Моделирование FEO Diagram 22
2.7. Organization Chart 23
2.8. Swim Lane диаграммы 24
Глава 3. Модели данных информационной системы 26
3.1. Логическая модель данных в 3НФ из Erwin 26
3.2. Физическая модель данных в 4НФ из Erwin 27
Заключение 29
Список литературы 30

Введение 3
Глава 1. Основные понятия компьютерной графики 4
1.1. Растровые изображения 4
1.2. Векторные изображения 5
1.3. Трехмерное пространство и оси координат 7
Глава 2. Интерфейс Autodesk Maya 9
2.1. Рабочее пространство 9
2.2. Оси координат 11
2.3. Работа с меню 12
2.4. Объекты 13
2.5. Status Line 15
2.6. Панель Shelf 16
2.7. Работа с объектами 17
2.8. Работа с видовыми окнами 19
Глава 3. Инструменты полигонального моделирования 21
Заключение 37
Список литературы 38

Введение 3
1. Страничное описание 4
2. Моделирование данных 5
3. Добавление данных 6
4. Запросы в Oracle Application Express 11
Заключение 14
Список литературы 15
Приложения 28

Введение 3
Глава 1. Онтология 4
1.1. Понятие онтологии 4
1.2. Структура онтологии 5
Глава 2. OWL - язык описания онтологии 8
Глава 3. Разработка СУЗ юридической организации 10
3.1. Разработка структуры представления знаний 10
3.2. Представление структуры (модели) в машинном виде (кодирование модели) 13
3.2.1. Классы и их экземпляры 14
3.2.2. Свойства 17
Глава 4. Управление процессом решения профессиональных задач 21
Глава 5. Пример работы программы 24
5.1. Открытие онтологии 24
5.2. Добавление задачи 25
5.3. Предоставление нормативных документов 27
Заключение 29
Список литературы 30

Введение 3
Глава 1. Математические модели сетей 5
1.1. Области применения графов 5
1.2. Ориентированные графы 6
1.2.1. Способы задания графов 6
1.2.2. Связность в орграфах 8
1.3. Нечеткие графы 9
Глава 2. Алгоритмы поиска компонент сильной связности 11
2.1. Алгоритм Мальгранжа 11
2.2. Алгоритм Косарайю 11
2.3. Алгоритм Тарьяна 12
Глава 3. Реализация алгоритмов и их сравнительный анализ 13
3.1. Представление ориентированных и нечетких графов в памяти ЭВМ 13
3.2. Описание программной реализации алгоритма Мальгранжа 13
3.3. Описание программной реализации алгоритма Косарайю 15
3.4. Описание программной реализации алгоритма Тарьяна 16
3.5. Реализация алгоритмов и их сравнительный анализ 17
Заключение 20
Список литературы 21
Приложение 22

Введение 3
Глава 1. Постановка задачи 7
Глава 2. Требования к системе 10
Глава 3. Аналитический обзор использованных технологий и методов 11
3.1. Агентно-ориентированное моделирование 11
3.2. Методы описания географических объектов (форматы) 11
3.3. Паттерны проектирования 14
3.4. Средства работы с изображениями 16
Глава 4. Анализ результатов работы 17
4.1. Общая архитектура приложения 17
4.2. Модуль географического описания 19
Заключение 24
Список литературы 25
Приложение 26

Введение 3
Глава 1. Теоретические вопросы разработки профиля компании в социальных сетях 5
1.1. Позиционирование объекта во внешней среде 5
1.2. История развития маркетинга в интернете 7
1.3. Методические подходы к разработке профиля компании 12
Глава 2. Системное моделирование профиля фирмы в социальных сетях на примере компании «Байкалсофт» 16
2.1. Характеристика компании «Байкалсофт» с точки зрения системного подхода 16
2.2. Анализ внешней среды компании «Байкалсофт» 20
2.3. Анализ профиля компании «Байкалсофт» 23
Заключение 27
Список литературы 29

Введение 3
Глава 1. Постановка задачи 6
Глава 2. Клеточный автомат 7
2.1. Общие сведения 7
2.2. Виды окрестностей клеточных автоматов 8
Глава 3. Основные понятия SIR модели 10
3.1. SIRS-модель 11
3.2. SIRS модель в виде решетки клеточных автоматов 12
3.3. КА-диффузия 14
3.4. SIRS модель с учётом вакцинации 15
Глава 4. Программная реализация 16
4.1. Инструментарий 16
4.2. Описание работы алгоритма 17
4.3. Результат работы программы 17
Заключение 26
Список литературы 27

Введение 3
Глава 1. Информационно-документационное обеспечение деятельности высшего учебного заведения в Российской Федерации на современном этапе 6
Глава 2. Опыт выстраивания информатизации в учебном заведении на примере организации приема абитуриентов 16
2.1. Политика и практика информатизации ТУСУРа 16
2.2. Организация приема абитуриентов с помощью сервиса «Информационный центр абитуриента ТУСУР» 25
Заключение 32
Список литературы 35
Приложение 41

Введение 3
Глава 1. Основные аспекты задачи идентификации 4
1.1. Понятия идентификации и аутентификации 4
1.2. Универсальный уникальный идентификатор 6
1.3. Алгоритм декодирования QR кода 9
Глава 2. Задача генерации QR кода посещаемости студента 14
2.1. Архитектура REST 14
2.2. Микрофреймворк Flask 17
2.3. Структура используемого QR кода 21
2.4. Генерация QR кода посещаемости студента 22
Глава 3. Результаты работы приложения 26
Заключение 29
Список литературы 30

Введение 3
Глава 1. Морфологический анализ 4
1.1. Основные понятия морфологического анализа 4
1.2. Лексическая неоднозначность 6
Глава 2. Реферативный обзор сервисов морфологического анализа 9
Глава 3. Проектирование модуля определения корректности структуры технической документации по ГОСТу 15
3.1. О технической документации и её структуре 15
3.2. Подходы к морфологическому анализу 17
3.3. Реализация модуля определения корректности структуры технической документации по ГОСТу 21
Заключение 26
Список литературы 27

Введение 3
Глава 1. Теоретические основы исследования мультиагентных систем 5
1.1. Понятие, классификация и свойства интеллектуальных агентов 5
1.2. Определение, структура и работа мультиагентных систем 9
1.3. Области применения мультиагентных систем 12
Глава 2. Применение мультиагентной системы (на примере ОАО «РЖД») 15
2.1. Общая характеристика РЖД 15
2.2. Организационно-управленческая структура 16
2.3. Организационно-функциональная модель 18
2.4. Дерево целей и анализ целей деятельности РЖД 20
2.5. Использование метода анализа иерархий для решения проблемы РЖД 22
2.6. Анализ строительства железных дорог посредством построения сетевого графика 29
2.7. Мультиагентная система РЖД 34
Заключение 35
Список литературы 36

Введение 3
Глава 1. Введение в искусственные нейронные сети 4
1.1. История развития ИНС 4
1.2. Проблемы решаемые в рамках ИНС 4
1.3. Структура искусственного нейрона 6
1.4. Архитектура нейронной сети 7
1.5. Обучение нейронных сетей 10
1.6. Некоторые проблемы ИНС 14
Глава 2. Создание нейронных сетей 16
2.1. Методы реализации ИНС 16
2.2. Реализация нейронной сети 16
2.3. Машинное обучение 18
2.4. Данные для обучения ИНС 18
Заключение 20
Список литературы 21
Приложение 22

Введение 3
Глава 1. Нейронные сети 5
1.1. История развития 5
1.2. Виды 10
1.3. Структура искусственного нейрона 11
1.3.1. Математическая модель 12
1.3.2. Виды нейронов 12
1.4. Архитектура нейронной сети 13
Глава 2. Распознавание образов 15
2.1. Задача 15
2.2. Персептрон как метод 16
2.3. Теория 18
2.4. Распознавание образов нейронными сетями 21
Глава 3. Программная реализация 22
3.1. Постановка задачи 22
3.2. Выбор платформы и языка программирования 23
3.3. Реализация 24
3.4. Результаты работы 30
3.5. Дополнительная программная реализация 32
Глава 4. Реализация с помощью Microsoft custom vision 36
4.1. Custom vision 36
4.2. Практическая реализация 36
Заключение 41
Список литературы 42
Приложение 43

Введение 4
Глава 1. Нервная система человека 6
1.1. Строение головного мозга 6
1.2. Периферическая нервная система 7
1.3. Основные функции нервной системы 8
Глава 2. Нейрон 9
2.1. Основные сведения и структура нейрона 9
2.2. Классификация нейронов 10
2.3. Синапс нейронов 12
Глава 3. Нейронные сети 13
3.1. Однослойные нейронные сети 14
3.2. Многослойные искусственные нейронные сети 15
3.3. Обучение искусственных нейронных сетей 17
3.3.1. Цель обучения 17
3.3.2. Обучение с учителем 17
3.3.3. Обучение без учителя 18
3.3.4. Алгоритмы обучения 18
Глава 4. Применение нейронных сетей в постановке медицинского диагноза 20
Глава 5. Применение нейронных сетей в принятии решений 23
Заключение 24
Список литературы 25

Введение 3
Глава 1. Искусственный интеллект и создание изображений 6
1.1. Современное искусство и нейронные сети 6
1.2. Архитектуры нейронных сетей для генерации изображений 12
1.3. Диффузионная модель нейронных сетей 15
1.4. Сервисы и программы для создания изображений 17
Глава 2. Краткая характеристика сред разработки и языков программирования 17
2.1. Язык программирования Python 19
2.2. Библиотека PyTorch 20
2.3. Среда Google Colaboratory 21
Глава 3. Зарождение идеи, процесс обучения и полученные результаты 23
3.1. Зарождение идеи 23
3.2. Поиск и предобработка набора данных для обучения 23
3.3. Процесс создания собирательных образов в Stable Diffusion 24
3.4. Процесс создания собирательных образов в Midjourney 28
3.5. Собирательные образы факультетов университета 30
3.6. Результаты и подведение итогов 31
Заключение 33
Список литературы 35
Приложение 37

Введение 3
Глава 1. Реферативный обзор 4
1.1. Веб-сервис Detexity 5
1.2. Веб-сервис Mathematical Expression Recognition 5
1.3. Приложение PhotoMath 6
1.4. Приложение MicrosoftMathSolver 7
Глава 2. Задача распознавания математических выражений 9
2.1. Стадии распознавания 9
2.2. Применение нейронной сети для решения задачи распознавания 10
2.3. Обзор готовых решений для создания нейросетей 16
Глава 3. Описание проекта 18
3.1. Проектирование приложения 18
3.2. Описание приложения 20
Заключение 30
Список литературы 31

Введение 3
Глава 1. Нейронные сети 7
1.1. Краткая история ИНС 7
1.2. Узлы ИНС 8
1.3. Состав ИНС 11
1.4. Функции активации 11
1.5. Методики обучения ИНС 14
1.6. Многослойный перцептрон 17
Глава 2. Электрокардиограмма 19
2.1. Система отведений электрокардиограммы 19
2.2. Комплекс электрокардиограммы 22
2.3. Анализ электрокардиограммы 23
Глава 3. Разработка программы для анализа электрокардиограмм 26
3.1. Используемые данные 27
3.2. Программная реализация алгоритма классификации 28
3.3. Анализ результатов 29
Заключение 32
Список литературы 33
Приложение 36

Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты нечеткого моделирования оценки уровня логистического отдела 5
1.1. Существенные характеристики объекта исследования 5
1.2. Анализ моделей нечеткого вывода 7
1.3. Анализ программ для построения нечеткой модели 9
Глава 2. Реализация поставленной задачи 13
2.1. Описание нечеткой модели 13
2.2. Реализация в FuzzyTech 20
2.3. Результаты моделирования 31
Заключение 35
Список литературы 36

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТЕХНОЛОГИЯ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ 5
1.1. Основные понятия и терминология облачных вычислений 5
1.2. Статистика использования облачных вычислений 9
1.3. Ключевые факторы развития облачных вычислений 11
ГЛАВА 2. ОСНОВНЫЕ ОБЛАЧНЫЕ СЕРВИСЫ 13
2.1. Ключевые характеристики облачных вычислений 13
2.2. Основные модели обслуживания в облачных системах 16
2.2.1. Программное обеспечение как услуга 16
2.2.2. Платформа как услуга 18
2.2.3. Инфраструктура как услуга 19
ГЛАВА 3. ВОПРОСЫ БЕЗОПАСНОСТИ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ 21
3.1. Управление данными 21
3.2. Методы и средства защиты информации в облаках 24
3.3. Аварийное восстановлении и в облачной среде 26
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 29
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 30

Введение 3
Глава 1. Основные понятия 4
Глава 2. Модели обслуживания облачных технологий 6
Глава 3. Основные свойства облачных технологий 8
Глава 4. Облачные структуры 10
Глава 5. Сравнение крупнейших поставщиков облачных технологий 13
Глава 6. Тенденции развития облачных технологий 18
Глава 7. Обработка больших объемов данных и некоторые задачи 22
7.1. Задачи распределения и использования ресурсов 22
7.2. Модель вычислений MapReduce 23
7.3. Защита облачной инфраструктуры 23
Заключение 25
Список литературы 26

Введение 3
1. История появления облачных вычислений 5
2. Облачные технологии для предприятий 7
2.1. Облачные хранилища 13
Заключение 30
Список литературы 32

Введение 3
Глава 1. Теоретические основы облачных технологий управления 5
1.1. Понятие облака и виртуального компьютера 5
1.2. Виды облачных технологий и их характеристика 7
1.3. Основные модели обслуживания в облачных системах 8
Глава 2. Анализ модели облачной зрелости и внедрение облачных сервисов в структуру работы компании 11
2.1. Анализ состояния российского рынка облачных технологий управления 11
2.2. Структура модели облачной зрелости 12
2.3. Выбор подходящего предприятия, нуждающегося в оптимизации процессов хранения информации 16
2.4. Исследование организационной и функциональной структуры компании 17
2.5. Построение технологической таблицы и сетевого графика работ по внедрению облачного сервиса 23
Заключение 26
Список литературы 27

Введение 3
Глава 1. Обработка естественного языка 4
Глава 2. Методы машинного обучения для классификации текстов 5
2.1. Предварительная обработка текста 5
2.2. Векторизация текста 5
2.2.1. One-hot encoding 5
2.2.2. Counts(счётчики) 6
2.2.3. Bag of Words 7
2.3. Выбор алгоритма для классификации 8
2.3.1. NBC (Naïve Bayes Classifier) 8
2.3.2. Логистическая регрессия 9
Глава 3. TF-IDF 13
Глава 4. Модель Word2Vec 14
4.1. Continuous Bag of Words (CBOW) 14
4.2. Skip-gram 15
Глава 5. Нейронные сети 17
5.1. Функции активации 18
5.2. Функции ошибок 19
5.3. Как работает нейронная сеть 20
5.4. Обучение нейронных сетей 20
5.4.1. Прямое распространение ошибки 21
5.4.2. Обратное распространение ошибки 22
Глава 6. Сверточные нейронные сети 24
6.1. Архитектура свёрточных нейронных сетей 24
6.2. Модели использования сверточной нейронной сети для классификации тестов 27
6.2.1. Посимвольный подход 27
6.2.2. Подход c использованием кодирования слов 28
Глава 7. Программная реализация 29
7.3. Постановка задачи 29
7.2. Выбор платформы и языка программирования 29
7.3. Результаты работы 32
Заключение 33
Список литературы 34

Введение 3
Глава 1. Общие сведения о компьютерном обучении и нейронных сетях 5
1.1. Искусственный интеллект. История. Основные понятия 5
1.2. Компьютерное обучение. Основные понятия. Модели 6
1.3. Глубокое обучение. Нейронные сети 9
1.4. Функции активации 11
1.5. Разновидности нейронных сетей 15
Глава 2. Компьютерное зрение. Обработка изображений 19
2.1. Сферы применения, решаемые задачи 19
2.2. Обработка изображений сверточными нейронными сетями 20
2.3. Обработка изображений автокодировщиками 24
Глава 3. Описание модели 27
Заключение 30
Список литературы 32
Приложение 34

Введение 3
Глава 1. Задача определения стилистики текста 4
1.1. Практическая ценность определения стилистики текста 4
1.2. Возможности программной реализации классификации текста с помощью нейронной сети 5
Глава 2. Процедура подготовки текста 8
2.1. Преобразование текста в векторно-бинарный вид 8
2.2. Применение стеммера Портера к полученному вектору слов 9
2.3. Удаление из вектора повторяющихся слов 11
2.4. Принцип формирования словаря на основе обучающих выборок 11
2.5. Процесс разработки приложения 13
Глава 3. Проблемы моделирования сети и ее обучения 14
3.1. Трудности реализации поставленной задачи 14
3.2. Определение подходящей модели нейронной сети 15
3.3. Проблемы, возникшие при использовании метода обратного распространения ошибки для обучения 16
Глава 4. Результаты работы 19
Заключение 22
Список литературы 24

Введение 3
Глава 1. Основы теории массового обслуживания 5
1.1. Общие понятия теории массового обслуживания 5
1.2. Случайные процессы 10
1.3. Графы состояний СМО 11
Глава 2. Модели систем массового обслуживания 13
2.1. Классификация систем массового обслуживания 13
2.2. Моделирование систем массового обслуживания с ограниченной очередью 14
2.3. Одноканальная СМО с ограниченной длиной очереди 16
2.4. Многоканальная СМО с ограниченной длиной очереди 18
2.5. Замкнутые СМО 21
Глава 3. Постановка и решение задачи СМО 24
3.1. Задача одноканальной СМО с ограниченной длиной очереди 24
3.2. Оптимизация работы при изменении интенсивности поступления заявок 25
Заключение 28
Список литературы 29

Введение 3
Глава 1. Общие сведения 4
1.1. Ad-hoc система: общие сведения 4
1.2. Технологии, используемые для построения ad-hoc сетей 4
1.3. Мобильный агент, собирающий информацию о ad-hoc системе 8
1.4. Алгоритмы, предсказывающие характеристики динамических графов компьютерных сетей и их оптимизация 8
Глава 2. Практическая реализация оптимизированного алгоритма предсказывающего характеристики динамических графов компьютерных систем 9
2.1. Реализация мобильного агента 9
2.2. Реализация оптимизированного алгоритма предсказывающего характеристики динамических графов компьютерных сетей 26
Заключение 30
Список литературы 31
Приложение 32

Введение 3
Глава 1. Описание предметной области 4
1.1. Описание деятельности организации 4
1.2. Описание бизнес-процессов организации на текущий момент (до автоматизации) 4
1.3. Определение проблемных областей в функционировании организации 4
Глава 2. Постановка задачи на проектирование 6
Глава 3. Разработка структуры данных информационной системы 7
3.1. Проектирование внешнего информационного обеспечения 7
3.2. Инфологическое проектирование данных 8
3.3. Физическое проектирование без учёта ПО для разработки СУБД 9
Глава 4. Выбор среды создания информационной системы 14
Глава 5. Практическая реализация 16
5.1. Функциональная схема приложения 16
5.2. Разработка интерфейса приложения 17
Заключение 26
Список литературы 27
Приложение 28

Введение 3
Глава 1. Совершенствование и внедрение IT-технологий в деятельности органов внутренних дел Российской Федерации 5
1.1. Перспективы развития АПК «Безопасный город» 5
1.2. Концепция АПК «Безопасный город» 8
Глава 2. Информационно-телекоммуникационные технологии в деятельности органов внутренних дел Новосибирской области 12
2.1. Развитие информационных технологий в ГУ МВД России по Новосибирской области 12
2.2. Положительный опыт внедрения АПК «Безопасный город» 17
Заключение 20
Список литературы 23
Приложение 24

Введение 3
1. Доктрина информационной безопасности: анализ и предложения по совершенствованию 5
2. Кибертерроризм как угроза национальной информационной безопасности 14
3. Безопасность интернет-банкинга как часть информационной безопасности 22
Заключение 29
Список литературы 31

Введение 3
1. Теоретические основы компьютерной визуализации информации 4
1.1. Сущность визуализации данных на ЭВМ 4
1.2. Технологии компьютерной графики 6
2. Визуализация трехмерных моделей 8
2.1. 3ds Max 8
2.2. Unity 3d 10
3. Практическая часть 13
3.1. Создание модели Математического факультета Дагестанского Государственного университета 13
3.2. Создание игры в Unity 3d 30
Заключение 32
Список литературы 33