Prace dyplomowe

RSS
Format: 2018-02-18
Format: 2018-02-18

Symulator ruchu 3D robota humanoidalnego Nao

Promotor: Kwolek Bogdan

Status: stacjonarne, w trakcie realizacji, magisterska

Autorzy: Magdalena Książek

Data obrony:

Charakterystyka:

Celem pracy jest przygotowanie narzędzi do symulacji, animacji i wizualizacji ruchu 3D robota humanoidalnego Nao. Symulacja i animacja ruchu zrealizowana zostanie w oparciu o modele przygotowane w programie Blender, które zostaną następnie wykorzystane w silniku graficznym Unity 3D.

System Zarządzania Budynkiem Oparty Na FPGA

Promotor: Długopolski Jacek

Status: inżynierski, niestacjonarne, proponowana

Autorzy: Robert KRZEMYK, Adam JANIK

Data obrony:

Charakterystyka:

Celem pracy jest zaprojektowanie i praktyczne wykonanie prototypu przykładowego systemu 

zarządzania budynkiem, bazującego na technologii FPGA. 

 

Do realizacji projektu wymagane są:

-  Znajomość podstaw elektroniki i techniki cyfrowej.

-  Znajomość podstaw automatyki.

-  Wiedza na temat programowania współbieżnego.

-  Rozumienie zagadnień programowania i rekonfiguracji układów FPGA.

-  Umiejętność posługiwania się językiem opisu sprzętu VHDL.

 

Temat pracy zarezerwowany jest dla:

 

Robert KRZEMYK 

Adam JANIK

Analiza systemów wykorzystujących środowisko mobilnej chmury obliczeniowej (Mobile Cloud Computing) w kontekście uczenia maszynowego

Promotor: Nawrocki Piotr

Status: stacjonarne, w trakcie realizacji, magisterska

Autorzy: Hubert Słojewski

Data obrony:

Charakterystyka:

Celem pracy jest analiza systemów optymalizujących wykonanie usług z wykorzystaniem środowiska mobilnej chmury obliczeniowej w kontekście uczenia maszynowego. Oprócz przeprowadzenia analizy istniejących rozwiązań w pracy zostanie wykonane porównanie tych rozwiązań z opracowaną biblioteką na urządzenia mobilne która umożliwia uczenie gdzie mają być wykonywane różnorodne usługi (na urządzeniu mobilnym czy w chmurze obliczeniowej). W części praktycznej przeprowadzone zostaną testy czy i w jaki sposób można zintegrować istniejącą bibliotekę wykorzystującą uczenie maszynowe z systemami optymalizującymi wykonanie usług na urządzeniu mobilnym. W przypadku możliwej integracji zostaną przeprowadzone odpowiednie prace implementacyjne.

Platforma do wykonywania usług w środowisku mobilnej chmury obliczeniowej (Mobile Cloud Computing) bazująca na uczeniu maszynowym

Promotor: Nawrocki Piotr

Status: inżynierski, stacjonarne, w trakcie realizacji

Autorzy: Szymon Wojtkowski, Wojciech Adaszyński

Data obrony:

Charakterystyka:

Celem pracy jest opracowanie platformy w środowisku mobilnej chmury obliczeniowej która będzie umożliwiać uczenie gdzie mają być wykonywane różnorodne usługi (na urządzeniu mobilnym czy w chmurze obliczeniowej). Opracowana platforma powinna uwzględniać wiele możliwych metod uczenia maszynowego w tym uczenie z nadzorem, uczenie ze wzmocnieniem oraz sieci neuronowe. Platforma powinna także uwzględniać w swoich decyzjach kontekst wykonania usługi (m.in. zużycie energii) oraz powinna wykorzystywać sensory które udostępniają urządzenia mobilne (takie jak akcelerometr, czujnik światła, moduł lokalizacji GPS).

Platforma do wykonywania usług w środowisku mobilnej chmury obliczeniowej (Mobile Cloud Computing) bazująca na uczeniu maszynowym

Promotor: Nawrocki Piotr

Status: inżynierski, stacjonarne, w trakcie realizacji

Autorzy: Szymon Wojtkowski, Wojciech Adaszyński

Data obrony:

Charakterystyka:

Celem pracy jest opracowanie platformy w środowisku mobilnej chmury obliczeniowej która będzie umożliwiać uczenie gdzie mają być wykonywane różnorodne usługi (na urządzeniu mobilnym czy w chmurze obliczeniowej). Opracowana platforma powinna uwzględniać wiele możliwych metod uczenia maszynowego w tym uczenie z nadzorem, uczenie ze wzmocnieniem oraz sieci neuronowe. Platforma powinna także uwzględniać w swoich decyzjach kontekst wykonania usługi (m.in. zużycie energii) oraz powinna wykorzystywać sensory które udostępniają urządzenia mobilne (takie jak akcelerometr, czujnik światła, moduł lokalizacji GPS).

Platforma do wykonywania usług w środowisku mobilnej chmury obliczeniowej (Mobile Cloud Computing) bazująca na uczeniu maszynowym

Promotor: Nawrocki Piotr

Status: inżynierski, stacjonarne, w trakcie realizacji

Autorzy: Szymon Wojtkowski, Wojciech Adaszyński

Data obrony:

Charakterystyka:

Celem pracy jest opracowanie platformy w środowisku mobilnej chmury obliczeniowej która będzie umożliwiać uczenie gdzie mają być wykonywane różnorodne usługi (na urządzeniu mobilnym czy w chmurze obliczeniowej). Opracowana platforma powinna uwzględniać wiele możliwych metod uczenia maszynowego w tym uczenie z nadzorem, uczenie ze wzmocnieniem oraz sieci neuronowe. Platforma powinna także uwzględniać w swoich decyzjach kontekst wykonania usługi (m.in. zużycie energii) oraz powinna wykorzystywać sensory które udostępniają urządzenia mobilne (takie jak akcelerometr, czujnik światła, moduł lokalizacji GPS).

System agentowy dla adaptacji usług na urządzeniach mobilnych

Promotor: Nawrocki Piotr

Status: stacjonarne, w trakcie realizacji, magisterska

Autorzy: Jakub Kołodziej

Data obrony:

Charakterystyka:

Tematem pracy jest analiza możliwości oraz stworzenie systemu wykorzystującego agentów do adaptacji usług na urządzeniach mobilnych. W celu adaptacji wykorzystane zostaną różne algorytmy uczenia maszynowego oraz koncepcja Mobilnej Chmury Obliczeniowej (Mobile Cloud Computing). Optymalizacja działania usługi powinna brać pod uwagę miedzy innymi czas wykonania usługi, zużycie energii urządzenia mobilnego oraz koszt wykonania usługi w chmurze. Praca będzie także zawierać wyniki testów działania opracowanego systemu agentowego.

Środowisko do przetwarzania siatek adaptacyjnych za pomocą gramatyk grafowych

Promotor: Paszyński Maciej

Status: proponowana, stacjonarne, magisterska

Data obrony:

Charakterystyka:

Praca polega na zimplementowaniu w środowisku GALOIS w C++

http://iss.ices.utexas.edu/?p=projects/galois

wersji gramatyk grafowych które 

wykonują współbieżne przetwarzania grafowej reprezentacji siatek adaptacyjnych, zgodnie z prezentacją w załączniku

 

Środowisko to będzie wykorzystywane do modelowania wzrostu nowotworu

 

https://www.researchgate.net/publication/311983987_Application_of_fast_i...

 

Mozliwe jest zakończenie pracy na etapie opracowania systemu do współbieżnego przetwarzania gramatyk, lub kontynuacji w celu włączenia obliczeń do systemu. Możliwe

wyjazdy naukowe na The University of Texas in Austin, do grupy prof. Keshava Pingali, we współpracy z zespołem COmputational Oncology z UT, kierowanym przez prof. J.T.R.Odena.

Wszelkie prawa zastrzeżone © 2010 Katedra Informatyki   |   Akademia Górniczno-Hutnicza   |   Realizacja Creative Bastards