Split (1)

train · 18.6k rows

id int64 18 18.8k	created_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 07:30:20 2026-02-24 14:51:09	updated_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 08:08:14 2026-02-24 14:51:09	doc_name stringclasses 1 value	input stringlengths 11 9.24k	is_personal bool 2 classes	is_sentence bool 2 classes	is_corrected bool 2 classes
11,657	2026-02-24T10:32:05.062000Z	2026-02-24T10:32:05.062000Z	Lec.	Описание параметров:	false	true	false
11,656	2026-02-24T10:32:02.928000Z	2026-02-24T10:32:02.928000Z	Lec.	Файл позволяет гибко настраивать эксперименты — от выбора данных и методов их обработки до архитектуры модели и параметров обучения.;	false	true	false
11,655	2026-02-24T10:32:01.182000Z	2026-02-24T10:32:01.182000Z	Lec.	Конфигурационный файл JSON	false	true	false
11,654	2026-02-24T10:31:59.564000Z	2026-02-24T10:31:59.564000Z	Lec.	Были разработаны модули Dataloder, Parser, Encoder (все являются частью репозитория CircuitGen_AI в ветке New_Pipeline)	false	true	false
11,653	2026-02-24T10:31:57.683000Z	2026-02-24T10:31:57.683000Z	Lec.	Их необходимо собрать в единую базу	false	true	false
11,652	2026-02-24T10:31:56.011000Z	2026-02-24T10:31:56.011000Z	Lec.	Последний представляет собой структурированные данные о схеме в формате JSON	false	true	false
11,651	2026-02-24T10:31:54.231000Z	2026-02-24T10:31:54.231000Z	Lec.	Полученный датасет представляет собой Verilog, GraphML и JSON [Описание] файлы	false	true	false
11,650	2026-02-24T10:31:52.105000Z	2026-02-24T10:31:52.105000Z	Lec.	В этих схемах уже посчитаны параметры площадь и задержка, они вычислены стандартными алгоритмами, именно эти параметры будет предсказывать программа	false	true	false
11,649	2026-02-24T10:31:50.463000Z	2026-02-24T10:31:50.463000Z	Lec.	Так для этого будем использовать датасет, который представляет собой цифровые, они сгенерированы при помощи генератора схем (разработан проектом 1289 и 1290)	false	true	false
11,648	2026-02-24T10:31:48.379000Z	2026-02-24T10:31:48.379000Z	Lec.	Для разработки моделей необходимы данные, на которых будет происходить обучение и тренировка полученной модели	false	true	false
11,647	2026-02-24T10:31:46.580000Z	2026-02-24T10:31:46.580000Z	Lec.	Данные для обучения моделей	false	true	false
11,646	2026-02-24T10:31:45.115000Z	2026-02-24T10:31:45.115000Z	Lec.	Это может значительно повысить эффективность процесса проектирования, обеспечивая оптимальные характеристики при меньших затратах времени и усилий	false	true	false
11,645	2026-02-24T10:31:43.384000Z	2026-02-24T10:31:43.384000Z	Lec.	Оно позволяет на ранних этапах прогнозировать характеристики синтезируемых схем, а также направлять применение методов преобразования для улучшения результатов	false	true	false
11,644	2026-02-24T10:31:41.762000Z	2026-02-24T10:31:41.762000Z	Lec.	Машинное обучение предлагает решение этой проблемы	false	true	false
11,643	2026-02-24T10:31:39.680000Z	2026-02-24T10:31:39.680000Z	Lec.	Однако этот процесс трудоемкий и может занять много времени	false	true	false
11,642	2026-02-24T10:31:38.127000Z	2026-02-24T10:31:38.127000Z	Lec.	Традиционно для достижения наилучшего результата используются многократные итерации синтеза	false	true	false
11,641	2026-02-24T10:31:36.393000Z	2026-02-24T10:31:36.393000Z	Lec.	Для оптимизации синтеза необходимо учитывать множество настроек	false	true	false
11,640	2026-02-24T10:31:34.639000Z	2026-02-24T10:31:34.639000Z	Lec.	Эти методы влияют на эффективность синтеза, определяя качество конечного аппаратного средства, включая его производительность, энергопотребление и занимаемую площадь	false	true	false
11,639	2026-02-24T10:31:33.078000Z	2026-02-24T10:31:33.078000Z	Lec.	Логический синтез включает использование различных методов, таких как преобразования, проверка эквивалентности и имитационное моделирование	false	true	false
11,638	2026-02-24T10:31:31.431000Z	2026-02-24T10:31:31.431000Z	Lec.	Целью логического синтеза является создание схемы аппаратного средства на определенном уровне представления (базисе) на основе его поведения, описанного на языке описания аппаратных средств (например, Verilog или VHDL)	false	true	false
11,637	2026-02-24T10:31:29.778000Z	2026-02-24T10:31:29.778000Z	Lec.	Логический синтез является ключевой частью процесса проектирования цифровой микроэлектронной аппаратуры	false	true	false
11,636	2026-02-24T10:31:27.875000Z	2026-02-24T10:31:27.875000Z	Lec.	Экономическая эффективность	false	true	false
11,635	2026-02-24T10:31:26.098000Z	2026-02-24T10:31:26.098000Z	Lec.	Стадия fine-tuning обязательна: Для регрессии необходимо дообучать линейную голову отдельно, так как контрастивная цель не ориентирована на конкретные предсказания	false	true	false
11,634	2026-02-24T10:31:24.483000Z	2026-02-24T10:31:24.483000Z	Lec.	Зависимость от качества графов: Ошибки в структуре графа могут сильно повлиять на обучение	false	true	false
11,633	2026-02-24T10:31:22.914000Z	2026-02-24T10:31:22.914000Z	Lec.	Сложность настройки: Выбор хороших аугментаций и температурного коэффициента в NT-Xent критичен	false	true	false
11,632	2026-02-24T10:31:21.377000Z	2026-02-24T10:31:21.377000Z	Lec.	Недостатки подхода:	false	true	false
11,631	2026-02-24T10:31:19.462000Z	2026-02-24T10:31:19.462000Z	Lec.	Интерпретируемость (в случае GAT): Attention-механизмы позволяют интерпретировать, какие части схемы наиболее важны для решения задачи	false	true	false
11,630	2026-02-24T10:31:17.816000Z	2026-02-24T10:31:17.816000Z	Lec.	Работа с неразмеченными данными: Контрастивное обучение не требует лейблов, позволяя обучать мощные представления в режиме обучения без учителя	false	true	false
11,629	2026-02-24T10:31:16.252000Z	2026-02-24T10:31:16.252000Z	Lec.	Обобщаемость: Контрастивное обучение помогает извлекать представления, пригодные для различных downstream-задач (включая регрессию)	false	true	false
11,628	2026-02-24T10:31:14.458000Z	2026-02-24T10:31:14.458000Z	Lec.	Аугментации графа: выполняются дважды для каждого графа, создавая близкие пары графов	false	true	false
11,627	2026-02-24T10:31:12.883000Z	2026-02-24T10:31:12.883000Z	Lec.	Функция потерь NT-Xent: вычисляется между парами положительных и отрицательных примеров в батче	false	true	false
11,626	2026-02-24T10:31:11.270000Z	2026-02-24T10:31:11.270000Z	Lec.	Linear head: после обучения энкодер замораживается, а этот модуль используется для обучения на размеченных данных	false	true	false
11,625	2026-02-24T10:31:09.612000Z	2026-02-24T10:31:09.612000Z	Lec.	Projection Head: улучшает свойства эмбеддингов для контрастивной задачи, отделяя обучаемое пространство от downstream-задачи	false	true	false
11,624	2026-02-24T10:31:07.880000Z	2026-02-24T10:31:07.880000Z	Lec.	GCN/GAT энкодер: обучается через контрастивную задачу, преобразуя графы в фиксированные эмбеддинги	false	true	false
11,623	2026-02-24T10:31:06.342000Z	2026-02-24T10:31:06.342000Z	Lec.	Архитектура включает следующие компоненты:	false	true	false
11,622	2026-02-24T10:31:04.868000Z	2026-02-24T10:31:04.868000Z	Lec.	Такая архитектура позволяет отделить обучение модели для создания эмбеддинга от обучения модели для основной задачи, что повышает универсальность модели	false	true	false
11,621	2026-02-24T10:31:03.098000Z	2026-02-24T10:31:03.098000Z	Lec.	MLP поверх эмбеддингов используется для регрессионных задач	false	true	false
11,620	2026-02-24T10:31:01.381000Z	2026-02-24T10:31:01.381000Z	Lec.	Linear head:	false	true	false
11,619	2026-02-24T10:30:59.866000Z	2026-02-24T10:30:59.866000Z	Lec.	Это позволяет формировать устойчивые и обобщаемые векторные представления графов, даже без необходимости в разметке	false	true	false
11,618	2026-02-24T10:30:58.301000Z	2026-02-24T10:30:58.301000Z	Lec.	Функция потерь NT-Xent (Normalized Temperature-scaled Cross Entropy Loss) стимулирует модель приближать эмбеддинги похожих графов и отдалять непохожие	false	true	false
11,617	2026-02-24T10:30:56.652000Z	2026-02-24T10:30:56.652000Z	Lec.	Используется два аугментированных представления одного графа, которые проходят через общий энкодер	false	true	false
11,616	2026-02-24T10:30:55.044000Z	2026-02-24T10:30:55.044000Z	Lec.	Контрастивное обучение (NT-Xent):	false	true	false
11,615	2026-02-24T10:30:53.332000Z	2026-02-24T10:30:53.332000Z	Lec.	Поддерживают работу с графами произвольной топологии и размера	false	true	false
11,614	2026-02-24T10:30:51.560000Z	2026-02-24T10:30:51.560000Z	Lec.	GAT (Graph Attention Network) использует механизмы внимания, позволяя каждому узлу "взвешивать" вклад соседей и выявлять наиболее значимые связи	false	true	false
11,613	2026-02-24T10:30:49.792000Z	2026-02-24T10:30:49.792000Z	Lec.	GCN (Graph Convolutional Network) агрегирует информацию от соседних узлов, эффективно захватывая локальные зависимости в графе	false	true	false
11,612	2026-02-24T10:30:48.241000Z	2026-02-24T10:30:48.241000Z	Lec.	GCN/GAT-энкодеры:	false	true	false
11,611	2026-02-24T10:30:46.750000Z	2026-02-24T10:30:46.750000Z	Lec.	Он особенно эффективен для извлечения информативных эмбеддингов из сложных графовых структур, таких как цифровые схемы, и последующего предсказания значений на их основе	false	true	false
11,610	2026-02-24T10:30:45.190000Z	2026-02-24T10:30:45.190000Z	Lec.	Данный подход сочетает графовые нейронные сети (GCN или GAT), контрастивное обучение в духе SimCLR/NT-Xent, а также простую линейную надстройку для решения задач регрессии	false	true	false
11,609	2026-02-24T10:30:43.406000Z	2026-02-24T10:30:43.406000Z	Lec.	Зависимость от данных: Для стабильной работы необходимы большие объемы размеченных данных	false	true	false
11,608	2026-02-24T10:30:41.663000Z	2026-02-24T10:30:41.663000Z	Lec.	Настройка гиперпараметров: Большое количество слоев и параметров усложняет оптимизацию	false	true	false
11,607	2026-02-24T10:30:39.891000Z	2026-02-24T10:30:39.891000Z	Lec.	Вычислительная сложность: Требует значительных ресурсов для обучения из-за комбинации attention и сверток	true	true	false
11,606	2026-02-24T10:30:38.185000Z	2026-02-24T10:30:38.185000Z	Lec.	Недостатки TransformerCONV	false	false	false
11,605	2026-02-24T10:30:36.747000Z	2026-02-24T10:30:36.747000Z	Lec.	Универсальность: Может работать с различными типами данных — последовательностями, графами, изображениями	false	true	false
11,604	2026-02-24T10:30:34.960000Z	2026-02-24T10:30:34.960000Z	Lec.	Высокая точность: Эффективна для задач, где важны как локальные, так и глобальные паттерны (например, предсказание параметров схем)	false	true	false
11,603	2026-02-24T10:30:33.403000Z	2026-02-24T10:30:33.403000Z	Lec.	Гибридный подход: Сочетает сильные стороны CNN (локальная обработка) и трансформеров (глобальный контекст)	false	true	false
11,602	2026-02-24T10:30:31.867000Z	2026-02-24T10:30:31.867000Z	Lec.	Преимущества использования TransformerCONV	false	true	false
11,601	2026-02-24T10:30:30.344000Z	2026-02-24T10:30:30.344000Z	Lec.	Обучение модели происходит путем минимизации функции потерь (например, MSE для регрессии) с использованием оптимизаторов типа Adam	false	true	false
11,600	2026-02-24T10:30:28.776000Z	2026-02-24T10:30:28.776000Z	Lec.	Skip-connections: Облегчают обучение глубоких сетей, уменьшая проблему исчезающих градиентов	false	true	false
11,599	2026-02-24T10:30:27.030000Z	2026-02-24T10:30:27.030000Z	Lec.	Слои нормализации и dropout: Используются для стабилизации обучения и предотвращения переобучения	false	true	false
11,598	2026-02-24T10:30:25.279000Z	2026-02-24T10:30:25.279000Z	Lec.	Механизмы внимания: Self-attention слои анализируют глобальные зависимости между всеми узлами графа или элементами последовательности	false	true	false
11,597	2026-02-24T10:30:23.529000Z	2026-02-24T10:30:23.529000Z	Lec.	Например, для графов применяются слои GCN, агрегирующие информацию от соседних узлов	false	true	false
11,596	2026-02-24T10:30:21.876000Z	2026-02-24T10:30:21.876000Z	Lec.	Сверточные блоки: Обрабатывают локальные структуры данных	false	true	false
11,595	2026-02-24T10:30:20.129000Z	2026-02-24T10:30:20.129000Z	Lec.	Архитектура TransformerCONV включает следующие компоненты:	false	true	false
11,594	2026-02-24T10:30:18.347000Z	2026-02-24T10:30:18.347000Z	Lec.	Адаптация к графам: Модель может обрабатывать графовые представления схем, используя свертки на графах (Graph Convolutional Networks, GCN) в сочетании с attention-механизмами	false	true	false
11,593	2026-02-24T10:30:16.576000Z	2026-02-24T10:30:16.576000Z	Lec.	Масштабируемость: За счет оптимизированной реализации сверточных слоев и механизмов внимания модель эффективно работает с данными высокой размерности	false	true	false
11,592	2026-02-24T10:30:14.803000Z	2026-02-24T10:30:14.803000Z	Lec.	Позиционное кодирование: Как и в классическом трансформере, используется для сохранения информации о порядке элементов	false	true	false
11,591	2026-02-24T10:30:13.248000Z	2026-02-24T10:30:13.248000Z	Lec.	Комбинирование внимания и сверток: Сверточные слои извлекают локальные паттерны (например, связи между соседними элементами схемы), а механизмы внимания анализируют глобальные взаимодействия между удаленными компонентами	false	true	false
11,590	2026-02-24T10:30:11.473000Z	2026-02-24T10:30:11.473000Z	Lec.	Ключевые особенности:	false	true	false
11,589	2026-02-24T10:30:09.871000Z	2026-02-24T10:30:09.871000Z	Lec.	Данная архитектура разработана для обработки структурных данных, таких как графы, где требуется одновременный учет локальных связей (через свертки) и глобальных зависимостей (через self-attention)	false	true	false
11,588	2026-02-24T10:30:08.195000Z	2026-02-24T10:30:08.195000Z	Lec.	TransformerCONV — это гибридная архитектура, сочетающая механизмы внимания из трансформеров и сверточные слои (Convolutional Neural Networks, CNN)	false	true	false
11,587	2026-02-24T10:30:06.434000Z	2026-02-24T10:30:06.434000Z	Lec.	Особенности нейронной сети TransformerCONV	false	false	false
11,586	2026-02-24T10:30:04.708000Z	2026-02-24T10:30:04.708000Z	Lec.	Архитектура TransformerConv	false	false	false
11,585	2026-02-24T10:30:03.043000Z	2026-02-24T10:30:03.043000Z	Lec.	Недостатки нейронной сети с self-attention:. все недостатки нейронных сетей;. простые реализации, формирующие полную матрицу внимания, расходуют памяти;. временная дороговизна: сложность self-attention составляет по длине последовательности;. большое количество гиперпараметров, что влечет за собой сложность их оптимиза...	false	true	false
11,584	2026-02-24T10:30:01.460000Z	2026-02-24T10:30:01.460000Z	Lec.	Преимущества нейронной сети с self-attention:. все преимущества нейронных сетей;. лучше работает с последовательностями, чем другие модели нейронных сетей;. хорошо выявляет нелинейные зависимости	false	false	false
11,583	2026-02-24T10:29:59.759000Z	2026-02-24T10:29:59.759000Z	Lec.	Особенности нейронной сети с self-attention:. все особенности нейронных сетей;. параллельность вычислений: за счет отсутствия рекуррентности (в отличие от RNN) можно применять слой ко всей последовательности одновременно;. позволяет определять важность различных элементов в последовательности, что может улучшить точнос...	false	true	false
11,582	2026-02-24T10:29:57.826000Z	2026-02-24T10:29:57.826000Z	Lec.	Self-attention от обычного внимания отличается тем, что выходом являются новые представления для элементов той же последовательности, что подается на вход, причем каждый элемент этой последовательности напрямую взаимодействует с каждым	false	true	false
11,581	2026-02-24T10:29:56.033000Z	2026-02-24T10:29:56.033000Z	Lec.	Механизм attention (внимание) — метод машинного обучения, имитирующий работу человеческого внимания, присваивая разные уровни важности разным словам в предложении или разным элементам в последовательности	false	true	false
11,580	2026-02-24T10:29:54.262000Z	2026-02-24T10:29:54.262000Z	Lec.	GCN и GAT энкодеры	false	true	false
11,579	2026-02-24T10:29:52.586000Z	2026-02-24T10:29:52.586000Z	Lec.	TransformerCONV[]	false	false	false
11,578	2026-02-24T10:29:50.677000Z	2026-02-24T10:29:50.677000Z	Lec.	Нейронная сеть с механизмом Self-attention	false	false	false
11,577	2026-02-24T10:29:48.994000Z	2026-02-24T10:29:48.994000Z	Lec.	Использовались следующие методы машинного обучения:	false	true	false
11,576	2026-02-24T10:29:47.316000Z	2026-02-24T10:29:47.316000Z	Lec.	Описание используемых моделей	false	true	false
11,575	2026-02-24T10:29:45.146000Z	2026-02-24T10:29:45.146000Z	Lec.	Созданное ПО можно использовать в дальнейшем при синтезе СБИС, добавляя новые способы предсказания характеристик схем или расширить функционал программы, предсказывая другие параметры схем, что увеличить эффективность дальнейших работ	false	true	false
11,574	2026-02-24T10:29:43.337000Z	2026-02-24T10:29:43.337000Z	Lec.	О_ИВУ – Оценка индивидуального вклада участника	false	true	false
11,573	2026-02-24T10:29:41.568000Z	2026-02-24T10:29:41.568000Z	Lec.	О_ОзП – Общая оценка за проект;	false	true	false
11,572	2026-02-24T10:29:39.860000Z	2026-02-24T10:29:39.860000Z	Lec.	О_ППвРЗ – Оценка представления проекта в рамках защиты;	false	true	false
11,571	2026-02-24T10:29:38.400000Z	2026-02-24T10:29:38.400000Z	Lec.	О_Р – Оценка руководителя проекта;	false	true	false
11,570	2026-02-24T10:29:36.707000Z	2026-02-24T10:29:36.707000Z	Lec.	Итоговая оценка = 0,1 * О_Р + 0,2 * О_ППвРЗ + 0,4 * О_ОзП + 0,3 * О_ИВУ, где:	false	true	false
11,569	2026-02-24T10:29:34.271000Z	2026-02-24T10:29:34.271000Z	Lec.	По итогу защиты проектная комиссия оценивает всю работу проекта по следующей формуле:	false	true	false
11,568	2026-02-24T10:29:32.689000Z	2026-02-24T10:29:32.689000Z	Lec.	При защите проекта команда должна четко и ясно объяснить количество проделанной работы, смысл разработки проекта и материал, прямо связанный с темой проекта, и ответить на дополнительные вопросы проектной комиссии, если они будут озвучены	false	true	false
11,567	2026-02-24T10:29:30.844000Z	2026-02-24T10:29:30.844000Z	Lec.	Все названия перечисленной документации должны быть написаны в соответствии с установленным форматом нейминга файлов	false	true	false
11,566	2026-02-24T10:29:29.295000Z	2026-02-24T10:29:29.295000Z	Lec.	В перечень необходимой документации входят:. презентация проекта;. ссылка на разработанное ПО;. техническое задание;. руководство пользователя;. руководство разработчика	false	false	false
11,565	2026-02-24T10:29:27.347000Z	2026-02-24T10:29:27.347000Z	Lec.	За три дня до начала проектной сессии команда проекта должна загрузить необходимую документацию на сайте МИЭМ проектов, на собственной странице проекта	false	true	false
11,564	2026-02-24T10:29:25.690000Z	2026-02-24T10:29:25.690000Z	Lec.	Обязательным условием для приемки проекта является разработка и представление пакета документации по проекту, оформленного в соответствии с проектным заданием МИЭМ НИУ ВШЭ	false	true	false
11,563	2026-02-24T10:29:23.945000Z	2026-02-24T10:29:23.945000Z	Lec.	Порядок контроля и приемки	false	true	false
11,562	2026-02-24T10:29:22.213000Z	2026-02-24T10:29:22.213000Z	Lec.	В состав сопровождающей документации должны входить:. техническое задание;. руководство пользователя;. руководство разработчика;. отчет	false	true	false
11,561	2026-02-24T10:29:20.041000Z	2026-02-24T10:29:20.041000Z	Lec.	Написанные программные модули должны содержать необходимые комментарии от разработчиков	false	true	false
11,560	2026-02-24T10:29:18.479000Z	2026-02-24T10:29:18.479000Z	Lec.	Хранение кода программы в MosHub:. https://hub.mos.ru/circuitgen/CircuitGen_AI/-/tree/New_pipeline/	false	false	false
11,559	2026-02-24T10:29:16.407000Z	2026-02-24T10:29:16.407000Z	Lec.	Требования к транспортированию и хранению	false	true	false
11,558	2026-02-24T10:29:14.880000Z	2026-02-24T10:29:14.880000Z	Lec.	Использующиеся в программе языки программирования: C++, Python (с версии 3.10)	false	false	false

Subsets and Splits

No community queries yet

The top public SQL queries from the community will appear here once available.