Прогнозирование инцидентов в ИТ-инфраструктуре
Аренда ITSM — приложение Naumen SMP, развернутое на серверах Naumen. Системой мониторинга производится слежение за состоянием самого приложения и железа, на котором оно развернуто.
Аренда ITSM — приложение Naumen SMP, развернутое на серверах Naumen. Системой мониторинга производится слежение за состоянием самого приложения и железа, на котором оно развернуто.
Задача тарификатора - по информации о звонках между банком и клиентами вычислять их стоимость для банка. Это внутренний сервис. Взаимодействие с пользователем происходит через Web-GUI.
Назначение – моделирование деятельности специалиста в области матфизики, работающего с системой научной визуализации, реализованной на базе виртуальной реальности.
Куратор: Константин Серков
Кураторы: Лимановская О.В. , Александр Лемех
Описание проекта: Проект направлен на отработку различных методов и алгоритмов обработки изображений как в RGBXY пространстве (цветное изображение), так и многомерном RGBXYZ (облако размеченных точек) для решения задач Г
Разработать программу для анализа позиций товара прошедших тендеров с целью формирования прогноза выигрышной цены текущего тендера. Использовать машинное обучение ( язык написания Питон ).
Данные есть в экселе.
Куратор: Хлебников Николай
Тема связанная с проектированием элементов игр, 3d визуализацией и элементами AR/VR. Современные методы взаимодействия с виртуальными средами.
Куратор: Стародубцев Илья
Куратор: Мокрушин А.А., Ушенин К., Шибаев В.
Проект (приложение) для организации внеучебной деятельности (мессенджеры, социально-краудфандинговые платформы) в УрФУ
Кураторы: Николай Хлебников, Вячеслав Шибаев
В качестве примера будут рассматриваться задачи обработки одно-, двух- и много мерных медицинских изображений. Будут рассмотрены доказательные методы ML, кластеризации и обработки изображений.
Куратор: Илья Стародубцев
Цель проекта – автоматизировать процесс создания тендеров сотрудниками отдела закупок в Сбербанке.
Задача выглядит следующим образом:
Куратор: Лимановская О.В.
Необходимо создать представительную обучающую выборку для решения задачи классификации дефектов по данных дефектограмм.
