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
output
stringlengths
0
738
is_personal
bool
2 classes
is_sentence
bool
2 classes
is_corrected
bool
2 classes
10,757
2026-02-24T10:05:40.740000Z
2026-02-24T10:05:40.740000Z
Lec.
Концепция V2X-коммуникации является основополагающей для моделирования подключенного и беспилотного транспорта, и для получения достоверных результатов необходимо, чтобы моделирование несло многоагентный характер
false
true
false
10,756
2026-02-24T10:05:38.963000Z
2026-02-24T10:05:38.963000Z
Lec.
Он предназначен для моделирования движения ощутимого количества транспортных средств на заданной дорожной сети с учетом правил дорожного движения, светофоров и маршрутов [14, 15, 18]
false
true
false
10,755
2026-02-24T10:05:36.963000Z
2026-02-24T10:05:36.963000Z
Lec.
SUMO (Simulation of Urban Mobility) — открытый, масштабируемый микроскопический симулятор дорожного движения
false
true
false
10,754
2026-02-24T10:05:35.019000Z
2026-02-24T10:05:35.019000Z
Lec.
CAVISE — среда, представляющая собой комбинацию нескольких специализированных симуляторов, каждый из которых отвечает за определенный аспект моделирования транспортной системы
false
true
false
10,753
2026-02-24T10:05:33.252000Z
2026-02-24T10:05:33.252000Z
Lec.
В данной работе используется среда моделирования CAVISE [25] для проведения комплексных экспериментов с подключенными автономными транспортными средствами
false
true
false
10,752
2026-02-24T10:05:30.924000Z
2026-02-24T10:05:30.924000Z
Lec.
Такие явления, как самоформирующиеся транспортные заторы или эффект «тормозной волны», естественным образом возникают в микросимуляции в результате взаимодействия отдельных агентов
false
true
false
10,751
2026-02-24T10:05:29.156000Z
2026-02-24T10:05:29.156000Z
Lec.
Многоагентные системы способны воспроизводить сложные нестационарные эффекты и внезапное поведение, которое невозможно предсказать с помощью математических моделей [8]
false
true
false
10,750
2026-02-24T10:05:27.390000Z
2026-02-24T10:05:27.390000Z
Lec.
Например, было отмечено, что даже на упомянутом этапе показатели безопасности ощутимо улучшаются при низкой доле автоматизированного транспорта, в то время как улучшение пропускной способности дорог проявляется на низком уровне
false
true
false
10,749
2026-02-24T10:05:25.596000Z
2026-02-24T10:05:25.596000Z
Lec.
Такой результат согласуется с тем фактом, что даже базовые функции, такие как AEB и LDW, способны предотвратить ощутимую часть типичных аварий
false
true
false
10,748
2026-02-24T10:05:23.816000Z
2026-02-24T10:05:23.816000Z
Lec.
В исследовательском моделировании городской зоны Цукуба в Японии, предполагающем постепенное увеличение доли автоматизированных транспортных средств, количество моделируемых ДТП сократилось с 859 до 156 при внедрении технологий помощи водителю высокого уровня [13]
false
true
false
10,747
2026-02-24T10:05:21.911000Z
2026-02-24T10:05:21.911000Z
Lec.
Следовательно, полностью автономные транспортные средства теоретически способны устранять часть ДТП
false
true
false
10,746
2026-02-24T10:05:20.113000Z
2026-02-24T10:05:20.113000Z
Lec.
Все упомянутое призвано повысить безопасность и эффективность транспортной системы
false
true
false
10,745
2026-02-24T10:05:18.445000Z
2026-02-24T10:05:18.445000Z
Lec.
Подключенный транспорт предполагает оснащение транспортных средств устройствами беспроводной связи, которые позволяют им обмениваться данными друг с другом (V2V - vehicle -to- vehicle) и с элементами дорожной инфраструктуры (V2E – vehicle-to-environment), например, светофорами, датчиками и облачными сервисами, в режиме...
false
true
false
10,744
2026-02-24T10:05:16.520000Z
2026-02-24T10:05:16.520000Z
Lec.
Экспериментально оценить влияние различных долей CAV в транспортном потоке на ключевые метрики безопасности и эффективности дорожного движения
false
true
false
10,743
2026-02-24T10:05:14.900000Z
2026-02-24T10:05:14.900000Z
Lec.
Исследовать эффективность централизованного алгоритма маршрутизации, направленного на предотвращение негативного эффекта парадокса Браесса в условиях крупномасштабных транспортных сценариев
false
true
false
10,742
2026-02-24T10:05:13.188000Z
2026-02-24T10:05:13.188000Z
Lec.
Предложить конкретные подходы для повышения масштабируемости и эффективности многоагентных сценариев
false
true
false
10,741
2026-02-24T10:05:11.670000Z
2026-02-24T10:05:11.670000Z
Lec.
Исследовать возможности и ограничения параллельных вычислений в существующих симуляторах
false
true
false
10,740
2026-02-24T10:05:09.779000Z
2026-02-24T10:05:09.779000Z
Lec.
Описать теоретические основы и архитектуру интегрированной среды CAVISE (Connected and Autonomous Vehicles Integrated Simulation Environment), включающую подсистемы имитации дорожного движения (SUMO), беспроводных коммуникаций (OMNeT++ и др.) и детализированную визуальную среду для автономных автомобилей (CARLA), а так...
false
true
false
10,739
2026-02-24T10:05:07.587000Z
2026-02-24T10:05:07.587000Z
Lec.
Определить характеристики многоагентного моделирования дорожного движения и методы его масштабирования, включая параллелизацию;
false
true
false
10,738
2026-02-24T10:05:05.849000Z
2026-02-24T10:05:05.849000Z
Lec.
Затем проанализировать модели и инструменты моделирования, используемые для изучения CAV;
false
true
false
10,737
2026-02-24T10:05:04.311000Z
2026-02-24T10:05:04.311000Z
Lec.
Цель исследования – выявить и изучить влияние технологий подключенного и автономного транспорта на характеристики транспортных систем и подходов к повышению производительности моделирования в многоагентных и крупномасштабных сценариях с использованием современных средств моделирования
false
true
false
10,736
2026-02-24T10:05:02.517000Z
2026-02-24T10:05:02.517000Z
Lec.
Вместе с тем проведение полевых экспериментов с ощутимым количеством реальных транспортных средств чрезвычайно дорого и сложно
false
true
false
10,735
2026-02-24T10:05:00.752000Z
2026-02-24T10:05:00.752000Z
Lec.
Упомянутая ситуация требует исследования влияния частичной автоматизации на существующую транспортную систему, а также разработки сценариев кооперативного вождения
false
true
false
10,734
2026-02-24T10:04:59.069000Z
2026-02-24T10:04:59.070000Z
Lec.
С ростом урбанизации и увеличением количества автомобилей на дорогах, безопасность дорожного движения и транспортные заторы становятся особенно острыми проблемами [17]
false
true
false
10,733
2026-02-24T10:04:57.219000Z
2026-02-24T10:04:57.219000Z
Lec.
Кроме того, такие технологии позволяют повысить пропускную способность дорог и оптимизировать транспортный поток за счет координации и обеспечения устойчивого движения транспортных средств [10]
false
true
false
10,732
2026-02-24T10:04:55.590000Z
2026-02-24T10:04:55.590000Z
Lec.
Приложение 1 37
false
false
false
10,731
2026-02-24T10:04:54.028000Z
2026-02-24T10:04:54.028000Z
Lec.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 34
false
false
false
10,730
2026-02-24T10:04:52.310000Z
2026-02-24T10:04:52.310000Z
Lec.
Концепт буферных зон 19. 5 Алгоритм централизованной маршрутизации 21. 5.1 Используемые сети и тестовые сценарии 21. 5.2 Результаты экспериментов 23. 6 Экспериментальная оценка влияния CAV на транспортную систему в многоагентном и масштабном сценарии 24. 6.1 Метрики для анализа 25. 6.2 Профиль CAV и обоснование выбора ...
false
false
false
10,729
2026-02-24T10:04:50.186000Z
2026-02-24T10:04:50.186000Z
Lec.
ВВЕДЕНИЕ 3. 1 Обзор литературы 6. 1.1 Подключенный и автономный транспорт: концепции и тенденции 6. 1.2 Имитационное моделирование и многоагентные подходы в исследованиях подключенного и беспилотного транспорта 8. 2 Теоретические основы моделирования транспортных систем с подключенным и беспилотным транспортом 9. 2.1 А...
false
false
false
10,728
2026-02-24T10:04:47.142000Z
2026-02-24T10:04:47.142000Z
Lec.
Ключевые слова: подключенный транспорт, беспилотный транспорт, компьютерное моделирование, интегрированная среда моделирования, многоагентный, крупномасштабный, параллелизация
false
false
false
10,727
2026-02-24T10:04:45.463000Z
2026-02-24T10:04:45.463000Z
Lec.
В рамках исследования рассмотрены существующие подходы к компьютерному моделированию взаимодействия транспортных средств и инфраструктуры, а также предложены методы повышения производительности моделирования за счет параллелизации вычислений
false
true
false
10,726
2026-02-24T10:04:43.680000Z
2026-02-24T10:04:43.680000Z
Lec.
В работе исследуется влияние технологий подключенного и беспилотного транспорта на безопасность и эффективность дорожного движения в условиях многоагентных и крупномасштабных сценариев, реализованных с помощью интегрированной среды моделирования
false
true
false
10,725
2026-02-24T10:04:41.780000Z
2026-02-24T10:04:41.780000Z
Lec.
Эффективным подходом к решению указанной проблемы является компьютерное моделирование, позволяющее объединить симуляторы транспортных потоков, динамики транспортных средств и сетей передачи данных, но существующие программные инструменты сложны для интеграции в единую модель, а некоторые важные аспекты исследуемой пред...
false
true
false
10,724
2026-02-24T10:04:40.087000Z
2026-02-24T10:04:40.087000Z
Lec.
Но перед широким внедрением упомянутых технологий необходима их тщательная проверка, которая является финансово затратной и затруднительной в условиях реального дорожного движения
false
true
false
10,723
2026-02-24T10:04:38.442000Z
2026-02-24T10:04:38.442000Z
Lec.
По мере развития вычислительной мощности устройств, пропускной способности каналов связи и других аппаратных и программных технологий, в городском пространстве появляются транспортные средства, которые способны обмениваться информацией с пользователями и окружающей средой, самостоятельно обрабатывать ее и перемещаться ...
false
true
false
10,722
2026-02-24T10:04:26.896000Z
2026-02-24T10:04:26.896000Z
Lec.
Рис.10 - Пример конфигурации модели и параметров обучения.
false
true
false
10,721
2026-02-24T10:04:25.202000Z
2026-02-24T10:04:25.202000Z
Lec.
Рис.4 – папка с результатами обучения
false
true
false
10,720
2026-02-24T10:04:23.463000Z
2026-02-24T10:04:23.463000Z
Lec.
А именно создается отдельная папка в названии которой идет время и дата эксперимента, архитектура модели, критерий оценки
false
true
false
10,719
2026-02-24T10:04:21.372000Z
2026-02-24T10:04:21.372000Z
Lec.
После обучения в папке Run_result сохраняются логи обучения, лучшая модель эксперимента, конфигурация обучения и модели
false
true
false
10,718
2026-02-24T10:04:19.813000Z
2026-02-24T10:04:19.813000Z
Lec.
Рис.3 – пример логов обучения нейронной сети
false
false
false
10,717
2026-02-24T10:04:17.945000Z
2026-02-24T10:04:17.945000Z
Lec.
Следовательно есть возможность следить за выполнением этапов программы
false
true
false
10,716
2026-02-24T10:04:16.131000Z
2026-02-24T10:04:16.131000Z
Lec.
Работа программы сопровождается логами в терминале
false
true
false
10,715
2026-02-24T10:04:14.414000Z
2026-02-24T10:04:14.414000Z
Lec.
После добавления датасета и выбора модели, загрузчика данных, пользователь может запустить процесс обучения
false
true
false
10,714
2026-02-24T10:04:12.777000Z
2026-02-24T10:04:12.777000Z
Lec.
Полный перечень приведен в README проекта
false
true
false
10,713
2026-02-24T10:04:11.007000Z
2026-02-24T10:04:11.007000Z
Lec.
В программе доступен выбор методов обучения, архитектуры модели, какой формат схемы используется и другие
false
true
false
10,712
2026-02-24T10:04:09.401000Z
2026-02-24T10:04:09.401000Z
Lec.
Запуск ПО производится либо из main файла, если проект был установлен исходником, либо из приложения docker
false
true
false
10,711
2026-02-24T10:04:07.909000Z
2026-02-24T10:04:07.909000Z
Lec.
Рис.2 - Пример архива
false
true
false
10,710
2026-02-24T10:04:06.393000Z
2026-02-24T10:04:06.393000Z
Lec.
Пример датасет на рисунке 2
false
true
false
10,709
2026-02-24T10:04:04.090000Z
2026-02-24T10:04:04.090000Z
Lec.
Нужно добавить датасет в папку datasets
false
true
false
10,708
2026-02-24T10:04:02.104000Z
2026-02-24T10:04:02.104000Z
Lec.
После скачивания программы и установки всех необходимых модулей
false
true
false
10,707
2026-02-24T10:04:00.473000Z
2026-02-24T10:04:00.473000Z
Lec.
Рис.1 - Пример конфигуратора
false
true
false
10,706
2026-02-24T10:03:58.772000Z
2026-02-24T10:03:58.772000Z
Lec.
Примеры конфигураций находяться в дирректории Start_config.n
false
true
false
10,705
2026-02-24T10:03:57.243000Z
2026-02-24T10:03:57.243000Z
Lec.
В проекте есть конфигурационные файлы формата JSON
false
true
false
10,704
2026-02-24T10:03:55.758000Z
2026-02-24T10:03:55.758000Z
Lec.
Взаимодействие с программой осуществляется через терминал
false
true
false
10,703
2026-02-24T10:03:54.038000Z
2026-02-24T10:03:54.038000Z
Lec.
Одним из возможных вариантов является создание виртуальной среды, в которой будет происходить запуск программы
false
true
false
10,702
2026-02-24T10:03:52.448000Z
2026-02-24T10:03:52.448000Z
Lec.
Пользователю необходимо загрузить ПО с MOS.Hub и запустить сборку проекта из dockerfile
false
true
false
10,701
2026-02-24T10:03:50.928000Z
2026-02-24T10:03:50.928000Z
Lec.
Хранение кода программы в MosHub:. https://hub.mos.ru/circuitgen/CircuitGen_AI
false
false
false
10,700
2026-02-24T10:03:49.222000Z
2026-02-24T10:03:49.222000Z
Lec.
Требования к транспортировке не предъявляются
false
true
false
10,699
2026-02-24T10:03:47.694000Z
2026-02-24T10:03:47.694000Z
Lec.
Поддержка C++17
false
true
false
10,698
2026-02-24T10:03:46.197000Z
2026-02-24T10:03:46.197000Z
Lec.
Python 3.10+
false
false
false
10,697
2026-02-24T10:03:39.641000Z
2026-02-24T10:03:39.641000Z
Lec.
Docker (для контейнеризованного запуска)
false
false
false
10,696
2026-02-24T10:03:38.076000Z
2026-02-24T10:03:38.076000Z
Lec.
Память: более 1 ТБ быстрого SSD накопителя
false
true
false
10,695
2026-02-24T10:03:36.311000Z
2026-02-24T10:03:36.311000Z
Lec.
Видеокарта: NVIDIA с поддержкой CUDA
false
true
false
10,694
2026-02-24T10:03:34.833000Z
2026-02-24T10:03:34.833000Z
Lec.
Процессор: Intel Core i7/i9
false
true
false
10,693
2026-02-24T10:03:33.117000Z
2026-02-24T10:03:33.117000Z
Lec.
Рекомендуемые требования (для обучения):
false
true
false
10,692
2026-02-24T10:03:29.899000Z
2026-02-24T10:03:29.899000Z
Lec.
ОС: Windows 10-11 или Ubuntu 20+
false
true
false
10,691
2026-02-24T10:03:27.932000Z
2026-02-24T10:03:27.932000Z
Lec.
Минимальные требования (для предсказания):
false
true
false
10,690
2026-02-24T10:03:26.451000Z
2026-02-24T10:03:26.451000Z
Lec.
Серверное (для обучения моделей)
false
true
false
10,689
2026-02-24T10:03:24.761000Z
2026-02-24T10:03:24.761000Z
Lec.
Локальное (для предсказания)
false
true
false
10,688
2026-02-24T10:03:23.046000Z
2026-02-24T10:03:23.046000Z
Lec.
В проект входит два ПО:
false
true
false
10,687
2026-02-24T10:03:18.054000Z
2026-02-24T10:03:18.054000Z
Lec.
Репозиторий проекта размещен на Mos.Hub
false
true
false
10,686
2026-02-24T10:03:16.409000Z
2026-02-24T10:03:16.409000Z
Lec.
Для надежности пользователю предоставлен заданный выбор методов предсказания параметров комбинационных схем без возможности получить некорректный результат
false
true
false
10,685
2026-02-24T10:03:14.894000Z
2026-02-24T10:03:14.894000Z
Lec.
Предсказанные результаты сохраняются в формате CSV или JSON
false
true
false
10,684
2026-02-24T10:03:13.129000Z
2026-02-24T10:03:13.129000Z
Lec.
После обучения, модель сохраняется в формате pth для иморта в клиентскую программу
false
true
false
10,683
2026-02-24T10:03:10.829000Z
2026-02-24T10:03:10.829000Z
Lec.
Для обучения требуется датасет схем в тех же форматах
false
true
false
10,682
2026-02-24T10:03:09.157000Z
2026-02-24T10:03:09.157000Z
Lec.
Пользователь может загрузить схемы в следующих форматах:
false
true
false
10,681
2026-02-24T10:03:07.615000Z
2026-02-24T10:03:07.615000Z
Lec.
На данный момент, для расчета характеристик СБИС на этапе проектирования, уже используются методы машинного обучения, но занимаются этим, пока что, только иностранные компании, программный код которых находится в закрытом доступе. выбор используемого датасета;. выбор алгоритма предсказания параметров для комбинационн...
false
false
false
10,680
2026-02-24T10:03:05.685000Z
2026-02-24T10:03:05.685000Z
Lec.
Однако, широко используемые методы расчета данных параметров требуют значительных вычислительных мощностей и занимают много времени
false
true
false
10,679
2026-02-24T10:03:04.041000Z
2026-02-24T10:03:04.041000Z
Lec.
При оценке схемы необходимо учитывать задержку сигнала, потребление энергии, площадь чипа и другие параметры
false
true
false
10,678
2026-02-24T10:03:02.402000Z
2026-02-24T10:03:02.402000Z
Lec.
Весь процесс требует различных оптимизаций и расчетов промежуточных характеристик схемы
false
true
false
10,677
2026-02-24T10:03:00.642000Z
2026-02-24T10:03:00.642000Z
Lec.
Быстрая и точная оценка параметров комбинационных схем требуется для оптимизации процесса проектирования СБИС
false
true
false
10,676
2026-02-24T10:02:59.023000Z
2026-02-24T10:02:59.023000Z
Lec.
Примените стиль заголовка к тексту, чтобы он появился в оглавлении
false
true
false
10,675
2026-02-24T10:02:56.952000Z
2026-02-24T10:02:56.952000Z
Lec.
В документе нет заголовков
false
true
false
10,674
2026-02-24T10:02:55.309000Z
2026-02-24T10:02:55.309000Z
Lec.
Москва, 2024
false
false
false
10,673
2026-02-24T10:02:53.515000Z
2026-02-24T10:02:53.515000Z
Lec.
Ястребов Арсений Михайлович БИВ235
true
false
false
10,672
2026-02-24T10:02:51.714000Z
2026-02-24T10:02:51.714000Z
Lec.
Саункин Данил Николаевич БПМ232
true
false
false
10,671
2026-02-24T10:02:50.187000Z
2026-02-24T10:02:50.187000Z
Lec.
Зиазетдинов Артур Айратович МПЭФ242
true
false
false
10,670
2026-02-24T10:02:48.659000Z
2026-02-24T10:02:48.659000Z
Lec.
Подгорный Леонид Евгеньевич БИВ214
true
false
false
10,669
2026-02-24T10:02:46.825000Z
2026-02-24T10:02:46.825000Z
Lec.
Бобриков Петр Алексеевич БПМ222
true
false
false
10,668
2026-02-24T10:02:45.332000Z
2026-02-24T10:02:45.332000Z
Lec.
Руководство пользователя. к проектной работе. 1799: “Разработка системы предсказания параметров цифровых схем с использованием методов машинного обучения”
false
true
false
10,667
2026-02-24T10:02:43.541000Z
2026-02-24T10:02:43.541000Z
Lec.
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение. высшего образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
false
false
false
10,666
2026-02-24T10:02:20.790000Z
2026-02-24T10:02:20.790000Z
Lec.
Чтобы вернуть оборудование нужно выполнить действия, аналогичные странице «Подтвердить заказ»
false
true
false
10,665
2026-02-24T10:02:19.260000Z
2026-02-24T10:02:19.260000Z
Lec.
Страница «Вернуть оборудование»
false
false
false
10,664
2026-02-24T10:02:13.863000Z
2026-02-24T10:02:13.863000Z
Lec.
Рис. 36 сообщение об успехе
false
true
false
10,663
2026-02-24T10:02:12.428000Z
2026-02-24T10:02:12.428000Z
Lec.
После этого нужно нажать «Подтвердить взятие заказа», после этого появится сообщение об успехе взятия оборудования:
false
true
false
10,662
2026-02-24T10:02:10.290000Z
2026-02-24T10:02:10.290000Z
Lec.
Рис. 35 Подтверждение взятия. 5
false
false
false
10,661
2026-02-24T10:02:08.849000Z
2026-02-24T10:02:08.849000Z
Lec.
После этого позвать преподавателя, который должен подтвердить взятие заказов, приложив карту:
false
true
false
10,660
2026-02-24T10:02:07.313000Z
2026-02-24T10:02:07.313000Z
Lec.
Рис. 34 выбор заказов. 4
false
false
false
10,659
2026-02-24T10:02:05.794000Z
2026-02-24T10:02:05.794000Z
Lec.
Выбрать заказы и нажать «Подтвердить»
false
true
false
10,658
2026-02-24T10:02:04.384000Z
2026-02-24T10:02:04.384000Z
Lec.
Рис. 33 Подробная информация о заказе. 3
false
true
false