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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
5,807 | 2026-02-23T13:14:55.937000Z | 2026-02-23T13:14:55.937000Z | Lec. | Ключевым элементом реализации является класс RulesChecker, который инкапсулирует в себе всю логику обработки текста | false | true | false | |
5,806 | 2026-02-23T13:14:54.378000Z | 2026-02-23T13:46:36.001000Z | Lec. | Модуль может быть использован в системах проверки качества текстов, где требуется соответствие специфическим стилистическим и грамматическим нормам | Модуль может быть использован в системах проверки качества текстов, где требуется соответствие конкретным стилистическим и грамматическим нормам. | false | true | true |
5,805 | 2026-02-23T13:14:52.651000Z | 2026-02-23T17:58:37.515000Z | Lec. | Основное назначение — выявление запрещенных символов, последовательностей символов, слов, а также глаголов в будущем времени | Основное назначение — выявление запрещенных символов, последовательностей символов, слов и глаголов в будущем времени. | false | true | true |
5,804 | 2026-02-23T13:14:51.030000Z | 2026-02-23T13:14:51.030000Z | Lec. | Данный модуль предназначен для автоматизированного анализа текстов с целью обнаружения определённых языковых конструкций, признанных недопустимыми в рамках заданных правил | false | true | false | |
5,803 | 2026-02-23T13:14:49.275000Z | 2026-02-23T13:14:49.275000Z | Lec. | Таким образом, модуль обеспечивает последовательную и надежную обработку HTML-документов, позволяя получить структурированный, чистый и грамматически разделённый текст, готовый для дальнейшего анализа | false | true | false | |
5,802 | 2026-02-23T13:14:47.503000Z | 2026-02-23T17:40:38.220000Z | Lec. | Такие предложения заменяются маркером <#excluded#> | Такие предложения заменяются маркером <#excluded> | false | true | true |
5,801 | 2026-02-23T13:14:46.014000Z | 2026-02-23T13:14:46.014000Z | Lec. | Функция form_list_of_clean_sents формирует итоговый список предложений, исключая из него слишком короткие и неинформативные фрагменты текста | true | true | false | |
5,800 | 2026-02-23T13:14:44.507000Z | 2026-02-23T13:14:44.507000Z | Lec. | Далее, методом get_clean_sentences, происходит окончательная нормализация каждой строки | true | true | false | |
5,799 | 2026-02-23T13:14:42.403000Z | 2026-02-23T13:14:42.403000Z | Lec. | С помощью регулярных выражений функции clean_urls и clean_whitespaces удаляют из текста гиперссылки и лишние пробелы | true | true | false | |
5,798 | 2026-02-23T13:14:40.917000Z | 2026-02-23T13:14:40.917000Z | Lec. | На последнем этапе выполняется очистка текста | false | true | false | |
5,797 | 2026-02-23T13:14:39.432000Z | 2026-02-23T13:14:39.432000Z | Lec. | Для их устранения реализована функция merge_raw_sents, которая сливает предложения, ошибочно разделённые по пунктуационным признакам или незакрытым скобкам | true | true | false | |
5,796 | 2026-02-23T13:14:37.925000Z | 2026-02-23T13:14:37.925000Z | Lec. | Однако в процессе токенизации могут возникать ошибки, связанные с некорректным разбиением предложений, особенно в случае сложных конструкций со скобками или пунктуацией | false | true | false | |
5,795 | 2026-02-23T13:14:36.355000Z | 2026-02-23T13:14:36.355000Z | Lec. | Функции sents_tokenizer_split и get_sents_per_para последовательно обрабатывают каждый абзац и объединяют все полученные предложения в единый список | true | true | false | |
5,794 | 2026-02-23T13:14:34.856000Z | 2026-02-23T13:26:02.628000Z | Lec. | Для этого применяется токенизатор из библиотеки nltk — функция sent_tokenize, адаптированная под русский язык | Для этого применяется токенизатор из библиотеки nltk — функция sent_tokenize, поддерживающая русский язык | false | true | true |
5,793 | 2026-02-23T13:14:33.312000Z | 2026-02-23T13:14:33.312000Z | Lec. | После извлечения текстов начинается этап сегментации на предложения | false | true | false | |
5,792 | 2026-02-23T13:14:31.811000Z | 2026-02-23T16:46:28.720000Z | Lec. | Для этого используется функция text_references_split, которая анализирует текст тега и соответствующий ему HTML-тег, чтобы точно определить момент начала списка источников | Для этого используется функция text_references_split, которая анализирует текст тега и соответствующий ему HTML-тег, чтобы точно определить момент начала списка источников. | false | true | true |
5,791 | 2026-02-23T13:14:30.297000Z | 2026-02-23T17:27:04.389000Z | Lec. | Разделение осуществляется на основе предопределенного списка ключевых слов, таких как "список литературы", "references" и других их вариаций | Разделение осуществляется на основе предопределенного списка ключевых слов, таких как "список литературы", "reference" и других их вариаций. | false | true | true |
5,790 | 2026-02-23T13:14:28.792000Z | 2026-02-23T13:34:53.754000Z | Lec. | В дальнейшем текст разбивается на два логических блока: основной текст и список литературы | В дальнейшем текст разбивается на два логических блока: основной текст. Список литератур. | false | true | true |
5,789 | 2026-02-23T13:14:26.403000Z | 2026-02-23T13:14:26.403000Z | Lec. | Основной блок документа извлекается из тега <body>, после чего из него удаляются нежелательные элементы, такие как таблицы, подвали (footers), сноски (footnotes) и вложенные div-элементы со специальными атрибутами | false | true | false | |
5,788 | 2026-02-23T13:14:24.844000Z | 2026-02-23T13:14:24.844000Z | Lec. | Это позволяет гибко работать с содержимым HTML-структуры | false | true | false | |
5,787 | 2026-02-23T13:14:22.754000Z | 2026-02-23T13:14:22.754000Z | Lec. | На вход модуль принимает HTML-документ, который затем преобразуется в объект BeautifulSoup с помощью метода get_bs4_repr | true | true | false | |
5,786 | 2026-02-23T13:14:12.978000Z | 2026-02-23T13:14:12.978000Z | Lec. | Он разработан для подготовки текстов к последующему лингвистическому анализу и обладает поддержкой русского языка | false | true | false | |
5,785 | 2026-02-23T13:14:11.369000Z | 2026-02-23T13:14:11.369000Z | Lec. | Данный модуль реализует полный цикл обработки HTML-документов, включающий извлечение основного содержимого, идентификацию и выделение списка литературы, очистку текста от шумов и токенизацию по предложениям | false | true | false | |
5,784 | 2026-02-23T13:14:09.804000Z | 2026-02-23T13:38:09.506000Z | Lec. | Результатом работы является финальный PDF, путь для записи которого указан во втором аргументе основного модуля | Результатом работы является финальный PDF. Путь для записи указан во втором аргументе основного модуля. | false | true | true |
5,783 | 2026-02-23T13:14:08.027000Z | 2026-02-23T13:14:08.027000Z | Lec. | После отработки проверяющих модулей все результаты собираются в один массив и отправляются модулю подсветки предложений | false | true | false | |
5,782 | 2026-02-23T13:14:06.498000Z | 2026-02-23T13:14:06.498000Z | Lec. | Функция parse_args считывает входные аргументы при вызове модуля из CLI, и нигде вне этого модуля не используется | false | true | false | |
5,781 | 2026-02-23T13:14:04.974000Z | 2026-02-23T13:48:42.626000Z | Lec. | Функции call_highlight_pdf и check_literature формируют CLI команду для вызова соответствующих модулей и больше нигде не используются | Функции call_highlight_pdf и check_literature формируют CLI-команду для вызова соответствующих модулей и больше нигде не используются. | false | true | true |
5,780 | 2026-02-23T13:14:03.453000Z | 2026-02-23T13:14:03.453000Z | Lec. | Основной модуль принимает пути к входным и выходным файлам формата DOCX и создает новый PDF файл с выделенными ошибками | false | true | false | |
5,779 | 2026-02-23T13:14:01.914000Z | 2026-02-23T13:24:50.210000Z | Lec. | Модуль цветового выделения неправильных предложений и некорректных записей в списке литературы в оригинальном DOCX | Модуль цветового выделения неправильных предложений и некорректных записей в списке литературы в оригинальном DOCX. | false | true | true |
5,778 | 2026-02-23T13:14:00.345000Z | 2026-02-23T16:49:50.639000Z | Lec. | Модуль формирования библиографических ссылок с помощью Cross Ref API | Модуль формирования библиографических ссылок с помощью CrossRef API | false | true | true |
5,777 | 2026-02-23T13:13:58.590000Z | 2026-02-23T13:28:18.671000Z | Lec. | Модуль проверки библиографических ссылок с помощью регулярных выражений | Модуль проверки библиографических ссылок с помощью регулярных выражений | false | true | true |
5,776 | 2026-02-23T13:13:57.100000Z | 2026-02-23T17:43:49.898000Z | Lec. | Данный модуль проверяет из входного файла список литературы и состоит из двух подмодулей | Данный модуль проверяет список литературы, входящий в файл, и состоит из двух подмодулей. | false | true | true |
5,775 | 2026-02-23T13:13:55.555000Z | 2026-02-23T13:50:57.732000Z | Lec. | Модуль проверки списка литературы | Модуль проверки списка литературы. | false | true | true |
5,774 | 2026-02-23T13:13:53.602000Z | 2026-02-23T13:13:53.602000Z | Lec. | Модуль Rules Checker | false | true | false | |
5,773 | 2026-02-23T13:13:52.117000Z | 2026-02-23T13:13:52.117000Z | Lec. | Он получает на вход массив с предложениями из документа DOCX | true | true | false | |
5,772 | 2026-02-23T13:13:42.453000Z | 2026-02-23T13:30:21.062000Z | Lec. | Модуль проверки предложений моделью ruRoBERTa-large | Модуль проверки предложений по модели ruRoBERTa-large | false | true | true |
5,771 | 2026-02-23T13:13:40.970000Z | 2026-02-23T13:13:40.970000Z | Lec. | Модуль обработки входного DOCX документа и преобразования его в набор текстовых и табличных файлов для последующей их обработки моделями, | false | true | false | |
5,770 | 2026-02-23T13:13:39.347000Z | 2026-02-23T13:13:39.347000Z | Lec. | При загрузке файлов для обработки, фронт вызывает backend через cli интерфейс, который в свою очередь вызывает следующие четыре модуля для обработки загруженного файла: | false | true | false | |
5,769 | 2026-02-23T13:13:36.622000Z | 2026-02-23T13:13:36.622000Z | Lec. | В качестве фронта выступает django приложение, которое запускается при старте приложения | true | true | false | |
5,768 | 2026-02-23T13:13:26.653000Z | 2026-02-23T18:19:15.960000Z | Lec. | На высоком уровне приложение делится на 2 части - frontend и backend | На высоком уровне приложение делится на 2 части: frontend и backend. | false | true | true |
5,767 | 2026-02-23T13:13:24.614000Z | 2026-02-23T17:04:07.181000Z | Lec. | Настоящее приложение состоит из нескольких модулей, соединенных через API, CLI и вызовы функций | Настоящее приложение состоит из нескольких модулей, соединенных через API, CLI и вызовы функций. | false | true | true |
5,766 | 2026-02-23T13:13:23.095000Z | 2026-02-23T13:13:23.095000Z | Lec. | Система распознавания, стандартизации и форматирования библиографических ссылок 7. 6.Поиск предложений в документе и формирования отчета с результатами поверке 8 | false | true | false | |
5,765 | 2026-02-23T13:13:21.583000Z | 2026-02-23T13:13:21.583000Z | Lec. | Модуль классификации текстов с использованием LLM 6. 5 | false | false | false | |
5,764 | 2026-02-23T13:13:19.791000Z | 2026-02-23T13:13:19.791000Z | Lec. | Модуль проверки правил(Rules checker) 5. 4 | false | false | false | |
5,763 | 2026-02-23T13:13:18.211000Z | 2026-02-23T13:13:18.211000Z | Lec. | Модуль с обработчиком данных docx 4. 3 | false | true | false | |
5,762 | 2026-02-23T13:13:16.471000Z | 2026-02-23T13:13:16.471000Z | Lec. | Backend 3. 2 | false | false | false | |
5,761 | 2026-02-23T13:13:14.849000Z | 2026-02-23T13:13:14.849000Z | Lec. | Обзор архитектуры 3. 1 | false | true | false | |
5,760 | 2026-02-23T13:13:13.006000Z | 2026-02-23T13:13:13.006000Z | Lec. | Руководитель проекта:. к.т.н., доц | false | true | false | |
5,759 | 2026-02-23T13:13:11.116000Z | 2026-02-23T16:34:00.347000Z | Lec. | Документация разработчика. по проектной работе. 1746: «Система автоматической проверки лексической приемлемости студенческих отчетов» | Документация разработчика по проектной работе 1746: «Система автоматической проверки лексической приемлемости студенческих отчетов» | false | true | true |
5,758 | 2026-02-23T13:13:09.159000Z | 2026-02-23T13:13:09.159000Z | Lec. | Улучшение масштабируемости и ускорение работы СтнК с большим количеством узлов; | false | true | false | |
5,757 | 2026-02-23T13:13:07.615000Z | 2026-02-23T13:13:07.615000Z | Lec. | Существует большое количество бенчмарков и видов трафика из различных сфер человеческой деятельности, поэтому расширять возможности тестирования СтнК можно безгранично | false | true | false | |
5,756 | 2026-02-23T13:13:05.987000Z | 2026-02-23T13:25:19.570000Z | Lec. | Обучив модель при помощи данных, полученных при запуске различных бенчмарков и программ на разных системах, использующих разные топологии и протоколы маршрутизации, в результате станет возможны мотправлять запросы для создания наборов тестов для определенной топологии, для выбора топологии, наиболее подходящей под заданный тип трафика и многое другое | Обучив модель с помощью данных, полученных при запуске различных бенчмарков и программ на разных системах, использующих разные топологии и протоколы маршрутизации, в результате станет возможным моторизовать запросы для создания наборов тестов для определенной топологии, для выбора топологии, наиболее подходящей под заданный тип трафика и многое другое. | false | true | true |
5,755 | 2026-02-23T13:13:04.319000Z | 2026-02-23T13:13:04.319000Z | Lec. | После обучения ИНС будет воспроизводить трафик, подобный реалистичному, но еще не существующий в других приложениях | false | true | false | |
5,754 | 2026-02-23T13:13:02.731000Z | 2026-02-23T13:13:02.731000Z | Lec. | Нейронные сети можно использовать для создания новых реалистичных профилей трафика и бенчмарков путем обучения их на основе поведения реальных приложений | false | true | false | |
5,753 | 2026-02-23T13:13:00.983000Z | 2026-02-23T13:13:00.983000Z | Lec. | Можно обучить ИНС для генерации трафика на основе уже известных профилей и генерировать с ее помощью новые пары источник-получатель и проверять, насколько такие профили будут применимы для реальных СтнК | false | true | false | |
5,752 | 2026-02-23T13:12:59.386000Z | 2026-02-23T18:24:40.071000Z | Lec. | Применение нейронных сетей для генерации трафика для СтнК будет полезно для обнаружения новых закономерностей и улучшения возможностей тестирования | Применение нейронных сетей для генерации трафика для СНК будет полезно для обнаружения новых закономерностей и улучшения возможностей тестирования | false | true | true |
5,751 | 2026-02-23T13:12:57.742000Z | 2026-02-23T16:44:59.860000Z | Lec. | Оно позволяет разворачивать в СтнК более сложные модели ГНС, использующие слои Conv и Pooling | Оно позволяет разворачивать в Стек более сложные модели ГНС, использующие слои Conv и Pooling | false | true | true |
5,750 | 2026-02-23T13:12:55.991000Z | 2026-02-23T16:13:33.466000Z | Lec. | При увеличении размеров ГНС и при уменьшении количества или скорости работы ядер возникает больше обращений к памяти, что приводит к возникновению скопления горячих точек в области коммуникации с памятью | При увеличении размеров ГНС, и при уменьшении количества или скорости работы ядер возникает большее количество обращений к памяти, что приводит к возникновению скопления горячих точек в области коммуникации с памятью | false | true | true |
5,749 | 2026-02-23T13:12:54.342000Z | 2026-02-23T16:56:15.459000Z | Lec. | Размещение большой ГНС с помощью слайсинга | Размещение большой ГНС с помощью слайсинга. | false | true | true |
5,748 | 2026-02-23T13:12:52.860000Z | 2026-02-23T17:42:34.950000Z | Lec. | Результаты работы этих слоев сохраняются в память; | Результаты работы этих слоев сохранились в памяти; | false | true | true |
5,747 | 2026-02-23T13:12:51.296000Z | 2026-02-23T13:36:23.856000Z | Lec. | В СтнК размещается максимально возможное целое количество слоев нейронной сети по порядку; | В Стеке размещается максимально возможное целое количество слоев нейронной сети по порядку; | false | true | true |
5,746 | 2026-02-23T13:12:49.548000Z | 2026-02-23T16:07:22.279000Z | Lec. | ГНС делится на «большие нейроны» – группы нейронов, которые возможно уместить в одном ядре; | ГНС делится на «большие нейроны» — группы нейронов, которые возможно уместить в одном ядре; | false | true | true |
5,745 | 2026-02-23T13:12:47.900000Z | 2026-02-23T13:51:06.091000Z | Lec. | Для решения этой проблемы применяется «слайсинг» [72] | Для решения этой проблемы применяется "сlicing" | false | true | true |
5,744 | 2026-02-23T13:12:46.023000Z | 2026-02-23T13:12:46.023000Z | Lec. | На практике современные ГНС обычно настолько большие, что их невозможно целиком поместить в СтнК | false | true | false | |
5,743 | 2026-02-23T13:12:44.435000Z | 2026-02-23T17:33:07.589000Z | Lec. | При развертывании ГНС в СтнК профиль трафика составляют связи, изначально отображенные на графе нейронной сети, и данный трафик относится к категории «многие ко многим» | При развертывании ГНС в Статистической комиссии профиль трафика составляют связи, изначально отображенные на графе нейронной сети, и данный трафик относится к категории «многие ко многим» | false | true | true |
5,742 | 2026-02-23T13:12:42.777000Z | 2026-02-23T16:10:05.046000Z | Lec. | Если в сети хватает аппаратных ресурсов для воспроизведения целой ГНС, нейроны можно отобразить на ядра двумя способами: прямым и многоуровневым [71] | Если в сети хватает аппаратных ресурсов для воспроизведения целой ГНП, нейроны можно отобразить на ядра двумя способами: прямым и многоуровневым [71] | false | true | true |
5,741 | 2026-02-23T13:12:41.196000Z | 2026-02-23T17:18:42.058000Z | Lec. | Главная сложность в такой задаче – размещение крупной нейронной сети в рамках небольших СтнК | Главная сложность в такой задаче – размещение крупной нейронной сети в рамках небольших СНТК | false | true | true |
5,740 | 2026-02-23T13:12:39.384000Z | 2026-02-23T13:12:39.384000Z | Lec. | Глубокие нейронные сети (ГНС) могут быть представлены в виде графа, точно также, как приложения для СтнК | false | true | false | |
5,739 | 2026-02-23T13:12:37.760000Z | 2026-02-23T13:12:37.760000Z | Lec. | Глубокая нейронная сеть (ГНС) – это искусственная нейронная сеть, которая содержит несколько скрытых слоев между узлами ввода и вывода | false | true | false | |
5,738 | 2026-02-23T13:12:36.013000Z | 2026-02-23T13:42:37.831000Z | Lec. | Так, например, в IoT-Flock пользователь может создавать, делиться и запускать собственные бенчмарки через XML-файл, задавая в нем начальные условия и принципы генерации трафика | Так, например, в IoT-Flock пользователь может создавать, делиться и запускать собственные бенчмарки через XML-файл, задавая в нем начальные условия и принципы генерации трафика. | false | true | true |
5,737 | 2026-02-23T13:12:34.163000Z | 2026-02-23T13:30:58.151000Z | Lec. | Когда злоумышленник отправляет недействительные опции на сервер CoAP, это вызывает сбой памяти, поскольку обработка пакета с одной недействительной опцией тратит 24 байта памяти | Когда злоумышленники отправляют недействительные опции на сервер CoAP, это вызывает сбой работы, поскольку обработка пакета с одной недействительной опцией тратит 24 байта памяти | false | true | true |
5,736 | 2026-02-23T13:12:32.619000Z | 2026-02-23T13:40:03.720000Z | Lec. | Публикация сообщений MQTT с высокой скоростью может вызвать атаку типа «отказ в обслуживании» (DoS); | Публикация сообщений MQTT с высокой скоростью может вызвать атаку типа "отказ в обслуживании" (DoS). | false | true | true |
5,735 | 2026-02-23T13:12:31.177000Z | 2026-02-23T13:12:31.177000Z | Lec. | Злоумышленник сначала устанавливает соединение с MQTT на транспортном уровне, а затем отправляет команду публикации MQTT в самом начале вместо отправки запроса на соединение; | false | true | false | |
5,734 | 2026-02-23T13:12:29.519000Z | 2026-02-23T13:44:38.992000Z | Lec. | В этой атаке пакеты MQTT специально создаются для сбоя в приложении | В этой атаке пакеты MQTT специально создаются для сбоя в приложении. | false | true | true |
5,733 | 2026-02-23T13:12:27.892000Z | 2026-02-23T13:12:27.892000Z | Lec. | Они выявляют интересующие закономерности, которые могут указывать на необходимость коррекции, или прогнозы, основанные на текущем поведении, которые требуют упреждающих действий; | false | true | false | |
5,732 | 2026-02-23T13:12:26.134000Z | 2026-02-23T13:44:57.462000Z | Lec. | Выполняют статистическую агрегацию и аналитику потоков данных, чтобы понять поведение системы IoT на более низком уровне; | Выполняют статистическую агрегацию и аналитику данных потоков, чтобы понять поведение системы IoT на более низком уровне; | false | true | true |
5,731 | 2026-02-23T13:12:24.511000Z | 2026-02-23T13:37:10.835000Z | Lec. | Основные приложения на основе этих задач: | Основные приложения на основе этих задач: | false | true | true |
5,730 | 2026-02-23T13:12:21.386000Z | 2026-02-23T15:42:27.070000Z | Lec. | Это может быть хранение или загрузка обученных моделей, архивирование входящих потоков данных, доступ к историческим данным для агрегации и сравнения, а также отслеживание потоков сообщений или публикация действий обратно в систему | Это может быть хранение или загрузка обученных моделей, архивирование входящих потоков данных, доступ к историческим данным для агрегации и сравнения, а также отслеживание потоков сообщений или публикация действий обратно в систему. | false | true | true |
5,729 | 2026-02-23T13:12:18.856000Z | 2026-02-23T18:07:36.307000Z | Lec. | Производится сопоставление определенных пользователем предикатов в сообщениях, которые могут не быть последовательными или даже не охватывать потоки, и возвращаются сопоставленные сообщения; | Производится сопоставление определенных пользователем предикатов в сообщениях, которые могут не быть последовательными или даже не охватывать потоки. Возвращаются сопоставленные сообщения; | false | true | true |
5,728 | 2026-02-23T13:12:17.342000Z | 2026-02-23T13:48:30.220000Z | Lec. | Различные алгоритмы машинного обучения и статистические фунции могут использоваться для предиктивной аналитики по потокам информации с датчиков; | Различные алгоритмы машинного обучения и статистические функции могут использоваться для предиктивной аналитики по потокам информации с датчиков; | false | true | true |
5,727 | 2026-02-23T13:12:15.702000Z | 2026-02-23T13:38:19.011000Z | Lec. | Они также могут быть статистическими функциямиболее высокого порядка, такими как поиск выбросов, квартилей, а также моментов второго и третьего порядка; | Они также могут быть статистическими функциями более высокого порядка, такими как поиск выбросов, квартилей, а также моментов второго и третьего порядка; | false | true | true |
5,726 | 2026-02-23T13:12:14.151000Z | 2026-02-23T13:12:14.151000Z | Lec. | Функции агрегации могут быть обычными математическими операциями, такими как нахождение среднего, минимума и максимума | false | true | false | |
5,725 | 2026-02-23T13:12:12.520000Z | 2026-02-23T13:12:12.520000Z | Lec. | Т.е. выполняется задачакодирования и декодирования стандартных форматов, таких как SenML, CSV, XML и JSON, а также двоичных форматов EXI и CBOR; | false | true | false | |
5,724 | 2026-02-23T13:12:10.939000Z | 2026-02-23T13:12:10.939000Z | Lec. | Сообщения кодируются в стандартном текстовом или двоичном представлении источниками потока и должны быть проанализированы по прибытии к получателю | false | true | false | |
5,723 | 2026-02-23T13:12:09.295000Z | 2026-02-23T13:26:00.978000Z | Lec. | Бенчмарки IoT состоят из потоковых приложений, которые, в свою очередь, являются наборами из большого количества стандартных задач Интернета вещей | Бенчмарки IoT состоят из потоковых приложений, которые являются наборами большого количества стандартных задач Интернета вещей. | false | true | true |
5,722 | 2026-02-23T13:12:07.519000Z | 2026-02-23T13:33:23.275000Z | Lec. | В программах IoT (Internet of Things, Интернета вещей) используются большие объемы непрерывных данных с датчиков [69], поэтому в данной области очень важна точность коммуникации и мгновенное исправление ошибок | В программах IoT (Internet of Things, Интернета вещей) используются большие объемы непрерывных данных с датчиков [69], поэтому в данной области очень важна точность коммуникации и мгновенное исправление ошибок. | false | true | true |
5,721 | 2026-02-23T13:12:05.659000Z | 2026-02-23T13:12:05.659000Z | Lec. | В целом бенчмарки для суперкомпьютеров и квантовых компьютеров можно применить для крупных сетей на кристалле, т.к. обычные бенчмарки теряют в скорости выполнения и масштабируемости при увеличении количества ядер в топологии, а задачи суперкомпьютеров настолько сложны, что изначально требуют много вычислительной мощности и большое количество вычислительных ядер | false | true | false | |
5,720 | 2026-02-23T13:12:03.842000Z | 2026-02-23T16:57:30.399000Z | Lec. | Все квантовые операции сложны в переносе на обычные компьютеры и СтнК, но будут полезны для выявления новых особенностей и закономерностей в работе сетей | Все квантовые операции сложны в переносе на обычные компьютеры и СНК, но будут полезны для выявления новых особенностей и закономерностей в работе сетей | false | true | true |
5,719 | 2026-02-23T13:12:02.088000Z | 2026-02-23T13:12:02.088000Z | Lec. | Является одним из наиболее перспективных приложений квантовых вычислений | false | true | false | |
5,718 | 2026-02-23T13:12:00.551000Z | 2026-02-23T13:12:00.551000Z | Lec. | VQE (Variational Quantum Eigensolver) – цель этого алгоритма состоит в том, чтобы найти наименьшее собственное значение заданной матрицы путем вычисления сложной функции стоимости на QPU и передачи этого значения в процедуру оптимизации, выполняемую на CPU; | false | true | false | |
5,717 | 2026-02-23T13:11:58.771000Z | 2026-02-23T13:11:58.771000Z | Lec. | QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm) – вариативный квантово-классический алгоритм, который можно обучить генерировать битовые строки для решения задач комбинаторной оптимизации | false | true | false | |
5,716 | 2026-02-23T13:11:56.823000Z | 2026-02-23T13:11:56.823000Z | Lec. | Error Correction Subroutines, Error Correcting Codes (ECCs) – это метод, с помощью которого отказоустойчивые квантовые компьютеры могут выполнять программы произвольной длины | false | true | false | |
5,715 | 2026-02-23T13:11:55.064000Z | 2026-02-23T13:40:02.280000Z | Lec. | Mermin-Bell – одно из основных применений квантовых компьютеров до сих пор было связано с демонстрацией квантовости природы в небольших масштабах | Mermin-Bell – одно из основных применений квантовых компьютеров до сих пор было связано с демонстрацией квантовости природы в небольших масштабах. | false | true | true |
5,714 | 2026-02-23T13:11:53.312000Z | 2026-02-23T13:25:35.183000Z | Lec. | Основные тестовые задачи этого бенчмарка такие же, как и у других версий LINPACK – решаются случайные СЛАУ, а результаты тестов завышены относительно реальной производительности квантовых компьютеров | Основные тестовые задачи этого бенчмарка такие же, как и у других версий LINPACK – решаются случайные СЛАУ. А результаты тестов завышены относительно реальной производительности квантовых компьютеров. | false | true | true |
5,713 | 2026-02-23T13:11:51.711000Z | 2026-02-23T13:39:10.942000Z | Lec. | Такие бенчмарки могут быть полезны для тестирования СтнК | Такие бенчмарки могут быть полезны для тестирования СНТ | false | true | true |
5,712 | 2026-02-23T13:11:49.882000Z | 2026-02-23T13:11:49.882000Z | Lec. | Минимальный порог работы программы – вычисление для 6 областей (1 для каждой грани коробки), что составляет 8812 операций с плавающей точкой, т.е. мощность компьютера должна составлять от 148 FLOPS | false | true | false | |
5,711 | 2026-02-23T13:11:47.870000Z | 2026-02-23T13:11:47.870000Z | Lec. | Программа выполняется 1 минуту и проводится расчет количества операций, которые компьютер успел выполнить за это время | false | true | false | |
5,710 | 2026-02-23T13:11:46.309000Z | 2026-02-23T13:11:46.309000Z | Lec. | Также HPCG использует больше взаимодействий с памятью, что позволяет лучше отображать узкие места реальных приложений | false | true | false | |
5,709 | 2026-02-23T13:11:44.567000Z | 2026-02-23T16:05:21.414000Z | Lec. | Реалистичный трафик дает более корректные результаты при тестировании | Реальный трафик дает более корректные результаты при тестировании | false | true | true |
5,708 | 2026-02-23T13:11:42.286000Z | 2026-02-23T13:11:42.286000Z | Lec. | Для устранения этой проблемы был создан реалистичный бенчмарк High Performance Conjugate Gradients (HPCG) | false | true | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.