id int64 18 21.1k | created_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 07:30:20 2026-02-24 16:54:39 | updated_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 08:08:14 2026-02-24 16:54:39 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
7,007 | 2026-02-24T08:13:23.312000Z | 2026-02-24T08:13:23.312000Z | Lec. | Используемое оборудование 20 | false | true | false | |
7,006 | 2026-02-24T08:13:21.234000Z | 2026-02-24T08:13:21.234000Z | Lec. | Протоколы API 16 | false | true | false | |
7,005 | 2026-02-24T08:13:19.427000Z | 2026-02-24T08:13:19.427000Z | Lec. | Реализация базы данных 13 | false | true | false | |
7,004 | 2026-02-24T08:13:17.951000Z | 2026-02-24T08:13:17.951000Z | Lec. | Реализация API системы 13 | false | true | false | |
7,003 | 2026-02-24T08:13:16.549000Z | 2026-02-24T08:13:16.549000Z | Lec. | Структурная часть проекта 9 | false | true | false | |
7,002 | 2026-02-24T08:13:15.058000Z | 2026-02-24T08:13:15.058000Z | Lec. | Реализация 9 | false | true | false | |
7,001 | 2026-02-24T08:13:13.522000Z | 2026-02-24T08:13:13.522000Z | Lec. | Конфигурация 8 | false | true | false | |
7,000 | 2026-02-24T08:13:12.012000Z | 2026-02-24T08:13:12.012000Z | Lec. | Требования к функциям, выполняемым системой 8 | false | true | false | |
6,999 | 2026-02-24T08:13:09.739000Z | 2026-02-24T08:13:09.739000Z | Lec. | Требование к надежности 7 | false | true | false | |
6,998 | 2026-02-24T08:13:07.822000Z | 2026-02-24T08:13:07.822000Z | Lec. | Требования к численности и квалификации персонала системы и режиму его работы 7 | false | false | false | |
6,997 | 2026-02-24T08:13:06.348000Z | 2026-02-24T08:13:06.348000Z | Lec. | Требования к структуре и функционированию системы 7 | false | true | false | |
6,996 | 2026-02-24T08:13:04.606000Z | 2026-02-24T08:13:04.606000Z | Lec. | Требования к системе в целом 7 | false | true | false | |
6,995 | 2026-02-24T08:13:02.421000Z | 2026-02-24T08:13:02.421000Z | Lec. | Требования к функционалу 7 | false | true | false | |
6,994 | 2026-02-24T08:13:00.464000Z | 2026-02-24T08:13:00.464000Z | Lec. | График выполнения 1 | false | true | false | |
6,993 | 2026-02-24T08:12:58.478000Z | 2026-02-24T08:12:58.478000Z | Lec. | Список использованных источников. 1 | false | true | false | |
6,992 | 2026-02-24T08:12:56.648000Z | 2026-02-24T08:12:56.648000Z | Lec. | Для улучшения качества данных планируется проведение сравнительного анализа изображений с разными коэффициентами для нахождения оптимального значения, которое бы минимизировало появление артефактов и одновременно создавало желаемый эффект | false | true | false | |
6,991 | 2026-02-24T08:12:54.854000Z | 2026-02-24T08:12:54.854000Z | Lec. | Появление обусловлено ошибкой при оценке глубины | false | true | false | |
6,990 | 2026-02-24T08:12:53.351000Z | 2026-02-24T08:12:53.351000Z | Lec. | Конференция | false | true | false | |
6,989 | 2026-02-24T08:12:51.961000Z | 2026-02-24T08:12:51.961000Z | Lec. | Искажение по Гауссу привело к визуально заметному искажению, но измененная область сосредоточена в центре, что не позволяет воспроизвести кривизну широкого поля зрения, характерную для широкоугольных объективов | false | true | false | |
6,988 | 2026-02-24T08:12:50.184000Z | 2026-02-24T08:12:50.184000Z | Lec. | Просмотр сгенерированных данных | false | true | false | |
6,987 | 2026-02-24T08:12:48.172000Z | 2026-02-24T08:12:48.172000Z | Lec. | Интенсивность тумана регулируется коэффициентом (0,1 – легкая дымка, 1,5 – густой туман) | false | false | false | |
6,986 | 2026-02-24T08:12:46.625000Z | 2026-02-24T08:12:46.625000Z | Lec. | Физическая модуль тумана (5):. где, : наблюдаемое размытое изображение, : истинная яркость сцены, : карта пропускания, 𝛽: коэффициент рассеяния в атмосфере, : глубина сцены, : общее атмосферное освещение (цвет неба) | false | true | false | |
6,985 | 2026-02-24T08:12:44.706000Z | 2026-02-24T08:12:44.706000Z | Lec. | Функция apply_physical_fog() для применения тумана состоит из этапов:. преобразование изображения в вещественные числа;. инвертирование карты глубины для получения расстояния;. расчет коэффициенты пропускания света по закону Бугера-Ламберта (4):. реализация модели тумана;. смешивание исходного изображения с цветом тумана согласно коэффициенту пропускания | false | true | false | |
6,984 | 2026-02-24T08:12:42.708000Z | 2026-02-24T08:12:42.708000Z | Lec. | В другом подходе estimate_ground_depth (рисунок 6) реализованы шаги:. выделяются области неба по HSV-характеристикам: низкая насыщенность ( ), высокая яркость ( );. создаются две компоненты глубины для наземных объектов: вертикальная составляющая (глубина зависит от положения строки), перспективная составляющая (как в базовом методе);. комбинируются две найденные компоненты в пропорции ;. отдельно обрабатывается небо для назначения ему максимальной глубины;. подвергается нормализации карта глубины | false | false | false | |
6,983 | 2026-02-24T08:12:40.747000Z | 2026-02-24T08:12:40.747000Z | Lec. | Метод добавления реалистичного эффекта тумана на изображениях, полученных с БПЛА, основан на оценке карты глубины сцены и физически моделировании рассеяния света в атмосфере | false | true | false | |
6,982 | 2026-02-24T08:12:38.977000Z | 2026-02-24T08:12:38.977000Z | Lec. | Имитация условий окружающей среды | false | true | false | |
6,981 | 2026-02-24T08:12:37.456000Z | 2026-02-24T08:12:37.456000Z | Lec. | Коэффициенты искажения: (сильный бочкообразный эффект), , устанавливаются равными нулю и (без тангенциальных искажений) | false | true | false | |
6,980 | 2026-02-24T08:12:35.919000Z | 2026-02-24T08:12:35.919000Z | Lec. | Формулы радиальной дисторсии (1, 2):. где, – координаты неискаженного пикселя, ( , ) – координаты пикселя на искаженном изображении, – расстояние (3) | false | true | false | |
6,979 | 2026-02-24T08:12:34.167000Z | 2026-02-24T08:12:34.167000Z | Lec. | Коэффициенты искажения матрицы камеры:. – первый коэффициент радиального искажения (управляет силой бочкообразного эффекта и равен -0,3);. – второй коэффициент радиального искажения (устанавливается равным нулю для базового бочкообразного искажения);. , – коэффициенты тангенциальных искажений (устанавливаются равными нулю для чисто радиальных искажений) | false | false | false | |
6,978 | 2026-02-24T08:12:32.352000Z | 2026-02-24T08:12:32.352000Z | Lec. | Завершающим шагом стало создание карт преобразования | false | true | false | |
6,977 | 2026-02-24T08:12:30.815000Z | 2026-02-24T08:12:30.815000Z | Lec. | Затем была сформирована матрица камеры, которая служит основой для дальнейших преобразований | false | true | false | |
6,976 | 2026-02-24T08:12:29.021000Z | 2026-02-24T08:12:29.021000Z | Lec. | Вначале было произведено вычисление параметров камеры: фокусного расстояния, определяемого по эмпирической формуле, оптического центра, совпадающего с центром изображения, условного фокусного расстояния, центра искажений | false | true | false | |
6,975 | 2026-02-24T08:12:27.176000Z | 2026-02-24T08:12:27.176000Z | Lec. | Искажение было выполнено посредством последовательных шагов | false | true | false | |
6,974 | 2026-02-24T08:12:25.302000Z | 2026-02-24T08:12:25.302000Z | Lec. | Оптические искажения | false | true | false | |
6,973 | 2026-02-24T08:12:23.855000Z | 2026-02-24T08:12:23.855000Z | Lec. | Дополненные изображения сохраняются в отдельной папке «uav_dataset_augmented» с дополнительными метаданными, связывающими их с исходными кадрами | false | true | false | |
6,972 | 2026-02-24T08:12:22.196000Z | 2026-02-24T08:12:22.196000Z | Lec. | Полученный датасет является входным для компонента увеличения данных | false | true | false | |
6,971 | 2026-02-24T08:12:20.605000Z | 2026-02-24T08:12:20.605000Z | Lec. | В компоненте сборки набора данных извлеченные кадры сохраняются в виде изображений в формате JPEG в папке «uav_dataset» | false | true | false | |
6,970 | 2026-02-24T08:12:18.861000Z | 2026-02-24T08:12:18.861000Z | Lec. | Фрагменты имитируют снимки, сделанные камерой БПЛА в различных положениях и ориентациях | false | true | false | |
6,969 | 2026-02-24T08:12:17.093000Z | 2026-02-24T08:12:17.093000Z | Lec. | Моделирование кадра камеры осуществляется на каждой точке траектории, где извлекается прямоугольный фрагмент из выровненного изображения на основе положения и курса БПЛА | false | true | false | |
6,968 | 2026-02-24T08:12:15.188000Z | 2026-02-24T08:12:15.188000Z | Lec. | Для моделирования траектории полета БПЛА применяется кубическая интерполяция в виде B-сплайна к набору случайно сгенерированных контрольных точек, что обеспечивает плавные и реалистичные траектории, отражающие движение БПЛА лучше, чем прямолинейные или состоящие только из путевых точек | false | true | false | |
6,967 | 2026-02-24T08:12:13.188000Z | 2026-02-24T08:12:13.188000Z | Lec. | Осуществляется выравнивание путем вычисления матрицы аффинного преобразования сопоставленных точек (механизмы извлечения и сопоставления объектов SuperPoint и LightGlue) | false | true | false | |
6,966 | 2026-02-24T08:12:11.623000Z | 2026-02-24T08:12:11.623000Z | Lec. | Перед сопоставлением объектов обзорное изображение выравнивается по карте | false | true | false | |
6,965 | 2026-02-24T08:12:10.029000Z | 2026-02-24T08:12:10.029000Z | Lec. | Файлы представляют интересующую область и используются для сопоставления изображений с геопространственными привязками на следующем этапе | false | true | false | |
6,964 | 2026-02-24T08:12:08.394000Z | 2026-02-24T08:12:08.394000Z | Lec. | На вход компонента «ввода и предварительной обработки данных» поступает карта в формате TIFF и соответствующее обзорное изображение Google Maps в формате PNG | false | true | false | |
6,963 | 2026-02-24T08:12:06.750000Z | 2026-02-24T08:12:06.750000Z | Lec. | Система реализована на языке Python и имеет модульную архитектуру, состоящую из нескольких компонентов | false | true | false | |
6,962 | 2026-02-24T08:12:04.731000Z | 2026-02-24T08:12:04.732000Z | Lec. | Генератор полусинтетических наборов данных создает кадры изображений, подобные изображениям БПЛА, моделируя траектории полета на спутниковом снимке высокого разрешения в формате TIFF, и применяет оптические искажения для имитации реальных эффектов камеры | false | true | false | |
6,961 | 2026-02-24T08:12:02.947000Z | 2026-02-24T08:12:02.947000Z | Lec. | Архитектура генератора полусинтетических наборов данных | false | true | false | |
6,960 | 2026-02-24T08:12:01.477000Z | 2026-02-24T08:12:01.477000Z | Lec. | Также применяются методы изменения условий окружающей среды, включающие регулировку яркости и контрастности, добавление шума и наложение тумана | false | true | false | |
6,959 | 2026-02-24T08:11:59.897000Z | 2026-02-24T08:11:59.897000Z | Lec. | Среди них – эффекты широкоугольного объектива, которые реализованы с помощью функций из библиотек Python, таких как OpenCV и Augmentor | false | true | false | |
6,958 | 2026-02-24T08:11:58.138000Z | 2026-02-24T08:11:58.138000Z | Lec. | Для имитации изменений окружающей среды и оптических вариаций на изображениях, полученных с БПЛА, используются различные методы преобразования изображений | false | true | false | |
6,957 | 2026-02-24T08:11:56.361000Z | 2026-02-24T08:11:56.361000Z | Lec. | С точки зрения наложения эффектов на изображение выделяются направления:. изменение времени суток;. изменение сезона;. изменение погодных условий;. оптические искажения | false | true | false | |
6,956 | 2026-02-24T08:11:54.491000Z | 2026-02-24T08:11:54.491000Z | Lec. | Методы аугментации | false | false | false | |
6,955 | 2026-02-24T08:11:52.838000Z | 2026-02-24T08:11:52.838000Z | Lec. | Изображения TIFF и Google Maps имеют преимущества перед существующими наборами данных снимков с БПЛА (например, CVUSA, University-1652) – охватывают ограниченные территории, не обновляются своевременно | false | true | false | |
6,954 | 2026-02-24T08:11:51.266000Z | 2026-02-24T08:11:51.266000Z | Lec. | Карты TIFF – крупномасштабные ортофотоснимки области с высоким разрешением, сохраняющие пространственную точность и спектральную детализацию благодаря сжатию без потерь | false | true | false | |
6,953 | 2026-02-24T08:11:49.502000Z | 2026-02-24T08:11:49.502000Z | Lec. | Исходные данные были получены из двух основных источников: карты в формате TIFF высокого разрешения с географической привязкой и статического снимка экрана из Google Maps области, соответствующий карте | false | true | false | |
6,952 | 2026-02-24T08:11:47.721000Z | 2026-02-24T08:11:47.721000Z | Lec. | Источники данных | false | true | false | |
6,951 | 2026-02-24T08:11:45.728000Z | 2026-02-24T08:11:45.728000Z | Lec. | Решением такой проблемы является специализированный генератор полусинтетических данных, который расширяет существующие наборы снимков БПЛА за счет контролируемых искусственных преобразований | false | true | false | |
6,950 | 2026-02-24T08:11:44.087000Z | 2026-02-24T08:11:44.087000Z | Lec. | Но сбор реальных изображений со всеми возможными вариациями освещения, погодных явлений и оптических искажений представляет существенные практические трудности | false | true | false | |
6,949 | 2026-02-24T08:11:42.435000Z | 2026-02-24T08:11:42.435000Z | Lec. | Современные алгоритмы компьютерного зрения, особенно в области анализа аэрофотоснимков, требуют разнообразных наборов данных для обеспечения устойчивости работы в различных условиях | false | true | false | |
6,948 | 2026-02-24T08:11:40.632000Z | 2026-02-24T08:11:40.632000Z | Lec. | В результате практики и выполнения поставленных задач планировалось получение следующих результатов:. разработанная архитектура генератора полусинтетических данных»;. реализованный конвейер расширения данных;. разработанный полусинтетический набор данных | false | false | false | |
6,947 | 2026-02-24T08:11:38.629000Z | 2026-02-24T08:11:38.629000Z | Lec. | Задачами практики являются:. - источников данных и методов аугментации;. - выбор источников данных и методов аугментации;. - разработка архитектуры генератора данных;. - реализация эффектов оптических искажений на изображениях;. - имитация условий окружающей среды на изображениях;. - проверка правильности сгенерированных данных | false | false | false | |
6,946 | 2026-02-24T08:11:36.620000Z | 2026-02-24T08:11:36.620000Z | Lec. | Просмотр сгенерированных данных 11. 2.7 | false | true | false | |
6,945 | 2026-02-24T08:11:34.530000Z | 2026-02-24T08:11:34.530000Z | Lec. | Имитация условий окружающей среды 9. 2.6 | false | true | false | |
6,944 | 2026-02-24T08:11:32.292000Z | 2026-02-24T08:11:32.292000Z | Lec. | Оптические искажения 6. 2.5 | false | false | false | |
6,943 | 2026-02-24T08:11:30.626000Z | 2026-02-24T08:11:30.626000Z | Lec. | Архитектура генератора полусинтетических наборов данных 5. 2.4 | false | false | false | |
6,942 | 2026-02-24T08:11:28.990000Z | 2026-02-24T08:11:28.990000Z | Lec. | Методы аугментации 4. 2.3 | false | false | false | |
6,941 | 2026-02-24T08:11:27.061000Z | 2026-02-24T08:11:27.061000Z | Lec. | Содержание. 1 | false | true | false | |
6,940 | 2026-02-24T08:11:25.257000Z | 2026-02-24T08:11:25.257000Z | Lec. | Евтушенко. (должность, ФИО руководителя от факультета). (оценка). (подпись). (дата) | true | false | false | |
6,939 | 2026-02-24T08:11:23.699000Z | 2026-02-24T08:11:23.699000Z | Lec. | Романов. (должность, ФИО руководителя ВКР). (оценка). (подпись). 21.04.2025 | false | false | false | |
6,938 | 2026-02-24T08:11:21.781000Z | 2026-02-24T08:11:21.781000Z | Lec. | График зависимости стоимости портфеля от времени, Обучение алгоритма DDPG на данных криптовалют. | false | false | false | |
6,937 | 2026-02-24T08:11:19.581000Z | 2026-02-24T08:11:19.581000Z | Lec. | Приложение 6 | false | true | false | |
6,936 | 2026-02-24T08:11:18.126000Z | 2026-02-24T08:11:18.126000Z | Lec. | График зависимости стоимости портфеля от времени, Обучение алгоритма DDPG на данных акций | false | true | false | |
6,935 | 2026-02-24T08:11:15.935000Z | 2026-02-24T08:11:15.935000Z | Lec. | Приложение 5 | false | true | false | |
6,934 | 2026-02-24T08:11:14.499000Z | 2026-02-24T08:11:14.499000Z | Lec. | График зависимости стоимости портфеля от времени, Обучение алгоритма A2C на данных криптовалют | false | true | false | |
6,933 | 2026-02-24T08:11:12.798000Z | 2026-02-24T08:11:12.798000Z | Lec. | Приложение 4 | false | true | false | |
6,932 | 2026-02-24T08:11:11.360000Z | 2026-02-24T08:11:11.360000Z | Lec. | График зависимости стоимости портфеля от времени, Обучение алгоритма A2C на данных акций | false | true | false | |
6,931 | 2026-02-24T08:11:09.603000Z | 2026-02-24T08:11:09.603000Z | Lec. | Приложение 3 | false | false | false | |
6,930 | 2026-02-24T08:11:08.010000Z | 2026-02-24T08:11:08.010000Z | Lec. | График кумулятивной доходности выбранного набора криптовалют: | false | true | false | |
6,929 | 2026-02-24T08:11:06.471000Z | 2026-02-24T08:11:06.471000Z | Lec. | Приложение 2 | false | true | false | |
6,928 | 2026-02-24T08:11:05.036000Z | 2026-02-24T08:11:05.036000Z | Lec. | График кумулятивной доходности выбранного набора акций: | false | true | false | |
6,927 | 2026-02-24T08:11:03.547000Z | 2026-02-24T08:11:03.547000Z | Lec. | Приложение 1 | false | true | false | |
6,926 | 2026-02-24T08:11:02.195000Z | 2026-02-24T08:11:02.195000Z | Lec. | URL: https://arxiv.org/abs/2112.06552 | false | false | false | |
6,925 | 2026-02-24T08:11:00.795000Z | 2026-02-24T08:11:00.795000Z | Lec. | Cryptocurrency Market Consolidation in 2020–2021. arXiv preprint arXiv:2112.06552, 2021 | false | false | false | |
6,924 | 2026-02-24T08:10:58.892000Z | 2026-02-24T08:10:58.892000Z | Lec. | Kwapień, J., Wątorek, M., & Drożdż, S | true | false | false | |
6,923 | 2026-02-24T08:10:57.390000Z | 2026-02-24T08:10:57.390000Z | Lec. | AEA Papers and Proceedings, 113, 76–80. https://doi.org/10.1257/pandp.20231028. 20 | false | true | false | |
6,922 | 2026-02-24T08:10:55.510000Z | 2026-02-24T08:10:55.510000Z | Lec. | Quantifying the Inflationary Impact of Fiscal Stimulus under Supply Constraints | false | false | false | |
6,921 | 2026-02-24T08:10:53.773000Z | 2026-02-24T08:10:53.773000Z | Lec. | Hidden-layer configurations in reinforcement learning models for stock portfolio optimization // Intelligent Systems with Applications. — 2025. — Vol. 25. — Article 200467. — DOI: 10.1016/j.iswa.2024.200467. 19. di Giovanni, J., Kalemli-Özcan, Ş., Silva, A., & Yıldırım, M | false | true | false | |
6,920 | 2026-02-24T08:10:51.748000Z | 2026-02-24T08:10:51.748000Z | Lec. | K., Faturohman T | true | false | false | |
6,919 | 2026-02-24T08:10:50.407000Z | 2026-02-24T08:10:50.407000Z | Lec. | K., Wiryono S | true | false | false | |
6,918 | 2026-02-24T08:10:49.065000Z | 2026-02-24T08:10:49.065000Z | Lec. | Aritonang P | true | false | false | |
6,917 | 2026-02-24T08:10:47.593000Z | 2026-02-24T08:10:47.593000Z | Lec. | Practical Deep Reinforcement Learning Approach for Stock Trading [Электронный ресурс] // arXiv preprint. — 2018. — arXiv:1811.07522. 18 | false | true | false | |
6,916 | 2026-02-24T08:10:45.513000Z | 2026-02-24T08:10:45.513000Z | Lec. | Liu X.-Y., Xiong Z., Zhong S., Yang H., Walid A | false | false | false | |
6,915 | 2026-02-24T08:10:43.773000Z | 2026-02-24T08:10:43.773000Z | Lec. | A Deep Reinforcement Learning Framework for the Financial Portfolio Management Problem [Электронный ресурс] // arXiv preprint. — 2017. — arXiv:1706.10059. 17 | false | true | false | |
6,914 | 2026-02-24T08:10:41.853000Z | 2026-02-24T08:10:41.853000Z | Lec. | Jiang Z., Xu D., Liang J | false | false | false | |
6,913 | 2026-02-24T08:10:40.217000Z | 2026-02-24T08:10:40.217000Z | Lec. | Continuous control with deep reinforcement learning [Электронный ресурс] // arXiv preprint. — 2015. — arXiv:1509.02971. — Режим доступа: https://arxiv.org/abs/1509.02971, свободный. — Загл. с экрана. 16 | false | true | false | |
6,912 | 2026-02-24T08:10:38.198000Z | 2026-02-24T08:10:38.198000Z | Lec. | J., Pritzel A., Heess N., Erez T., Tassa Y., Silver D., Wierstra D | false | false | false | |
6,911 | 2026-02-24T08:10:36.387000Z | 2026-02-24T08:10:36.387000Z | Lec. | Lillicrap T | true | false | false | |
6,910 | 2026-02-24T08:10:34.838000Z | 2026-02-24T08:10:34.838000Z | Lec. | Deep deterministic policy gradient algorithm: A systematic review // Heliyon. – 2024. – Т. 10, № 9. – С. e030697. 15 | false | false | false | |
6,909 | 2026-02-24T08:10:32.980000Z | 2026-02-24T08:10:32.980000Z | Lec. | M., Alqushaibi A., Ragab M | true | false | false | |
6,908 | 2026-02-24T08:10:31.398000Z | 2026-02-24T08:10:31.398000Z | Lec. | S., Al-Selwi S | true | true | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.