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
11,807
2026-02-24T10:36:45.011000Z
2026-02-24T10:36:45.011000Z
Lec.
Рис. 9 Расположение элементов
false
true
false
11,806
2026-02-24T10:36:43.350000Z
2026-02-24T10:36:43.350000Z
Lec.
Сканер Штрих кодов/QR кодов;
false
true
false
11,805
2026-02-24T10:36:41.502000Z
2026-02-24T10:36:41.503000Z
Lec.
NFC считыватель;
false
true
false
11,804
2026-02-24T10:36:39.829000Z
2026-02-24T10:36:39.829000Z
Lec.
Raspberry Pi5;
false
false
false
11,803
2026-02-24T10:36:38.107000Z
2026-02-24T10:36:38.107000Z
Lec.
RFID считыватель;
false
true
false
11,802
2026-02-24T10:36:36.370000Z
2026-02-24T10:36:36.370000Z
Lec.
Внутри располагаются следующие элементы:
false
true
false
11,801
2026-02-24T10:36:34.472000Z
2026-02-24T10:36:34.472000Z
Lec.
Рис. 8 Вид 3d модели корпуса
false
false
false
11,800
2026-02-24T10:36:32.900000Z
2026-02-24T10:36:32.900000Z
Lec.
Рис. 7 Держатель антенны
false
true
false
11,799
2026-02-24T10:36:31.119000Z
2026-02-24T10:36:31.119000Z
Lec.
Рис. 6 Подставка штрих-сканера
false
false
false
11,798
2026-02-24T10:36:29.205000Z
2026-02-24T10:36:29.205000Z
Lec.
Рис. 5 Ножка
false
false
false
11,797
2026-02-24T10:36:27.771000Z
2026-02-24T10:36:27.771000Z
Lec.
Рис. 4 Соединительная система
false
true
false
11,796
2026-02-24T10:36:25.766000Z
2026-02-24T10:36:25.766000Z
Lec.
Рис. 3 Чертеж передней стенки
false
false
false
11,795
2026-02-24T10:36:24.264000Z
2026-02-24T10:36:24.264000Z
Lec.
Рис. 2 Чертеж задней стенки
false
false
false
11,794
2026-02-24T10:36:22.561000Z
2026-02-24T10:36:22.561000Z
Lec.
Рис. 1 Общий вид корпуса с 4 сторон
false
false
false
11,793
2026-02-24T10:36:20.950000Z
2026-02-24T10:36:20.950000Z
Lec.
Все размеры указаны в мм
false
true
false
11,792
2026-02-24T10:36:19.323000Z
2026-02-24T10:36:19.323000Z
Lec.
Предназначена для инженеров, разработчиков и энтузиастов, желающих создать собственное устройство с использованием передовых технологий и методов производства
false
true
false
11,791
2026-02-24T10:36:17.563000Z
2026-02-24T10:36:17.563000Z
Lec.
Описывается процесс сборки устройства с пошаговыми инструкциями и необходимыми материалами
false
true
false
11,790
2026-02-24T10:36:15.918000Z
2026-02-24T10:36:15.918000Z
Lec.
В документации содержится информация о выбранных компонентах, их технических характеристиках и способах взаимодействия
false
true
false
11,789
2026-02-24T10:36:14.304000Z
2026-02-24T10:36:14.304000Z
Lec.
Данная конструкторская документация представляет собой подробное руководство по созданию терминала с RFID сканером, обычным сканером и Raspberry Pi 5, изготовленного с использованием 3D принтера
false
true
false
11,788
2026-02-24T10:36:12.451000Z
2026-02-24T10:36:12.451000Z
Lec.
Сборка корпуса 10
false
false
false
11,787
2026-02-24T10:36:11.015000Z
2026-02-24T10:36:11.015000Z
Lec.
Расположение элементов внутри 9. 4
false
true
false
11,786
2026-02-24T10:36:09.384000Z
2026-02-24T10:36:09.384000Z
Lec.
Чертежи корпуса устройства 4. 3
false
false
false
11,785
2026-02-24T10:36:07.813000Z
2026-02-24T10:36:07.813000Z
Lec.
Аннотация 3. 2
false
true
false
11,784
2026-02-24T10:36:06.226000Z
2026-02-24T10:36:06.226000Z
Lec.
ОГЛАВЛЕНИЕ. 1
false
true
false
11,783
2026-02-24T10:36:04.519000Z
2026-02-24T10:36:04.519000Z
Lec.
Кущ Тимофей Дмитриевич, СКБ 211
true
true
false
11,782
2026-02-24T10:36:02.857000Z
2026-02-24T10:36:02.857000Z
Lec.
Плотников Дмитрий Константинович, СКБ 211
true
false
false
11,781
2026-02-24T10:36:01.282000Z
2026-02-24T10:36:01.282000Z
Lec.
Викторович Руководитель направления:. д.т.н., проф
true
true
false
11,780
2026-02-24T10:35:59.574000Z
2026-02-24T10:35:59.574000Z
Lec.
Руководитель проекта:. ст. преподаватель Зунин Владимир
true
true
false
11,779
2026-02-24T10:35:57.936000Z
2026-02-24T10:35:57.936000Z
Lec.
Конструкторская документация к проекту
false
true
false
11,778
2026-02-24T10:35:45.912000Z
2026-02-24T10:35:45.912000Z
Lec.
Python и машинное обучение. – Litres, 2022.
false
true
false
11,777
2026-02-24T10:35:44.252000Z
2026-02-24T10:35:44.252000Z
Lec.
Графовые нейронные сети //Инженерные. технологии и системы. – 2012 – №. 2 – С. 161-163
false
true
false
11,776
2026-02-24T10:35:42.427000Z
2026-02-24T10:35:42.427000Z
Lec.
С., Федосин С
true
false
false
11,775
2026-02-24T10:35:40.909000Z
2026-02-24T10:35:40.909000Z
Lec.
URL: https://github.com/vvzunin/CAD_CombinationalCircuits
false
false
false
11,774
2026-02-24T10:35:39.428000Z
2026-02-24T10:35:39.428000Z
Lec.
Страница github генератора логических схем [Электронный ресурс]
false
false
false
11,773
2026-02-24T10:35:37.531000Z
2026-02-24T10:35:37.531000Z
Lec.
URL: https://wiki.loginom.ru/articles/coefficient-of-determination.html (Дата обращения 19.02.2024)
false
true
false
11,772
2026-02-24T10:35:35.550000Z
2026-02-24T10:35:35.550000Z
Lec.
Коэффициент детерминации. [Электронный ресурс]
false
true
false
11,771
2026-02-24T10:35:33.616000Z
2026-02-24T10:35:33.616000Z
Lec.
URL: https://git.miem.hse.ru/1799/Verilog_to_embendings/-/blob/master/ml_models_with_optimathed_circuits.ipynb (Дата обращения 19.02.2024)
false
false
false
11,770
2026-02-24T10:35:31.719000Z
2026-02-24T10:35:31.719000Z
Lec.
Программный код с обученными моделями [Электронный ресурс]
false
true
false
11,769
2026-02-24T10:35:30.159000Z
2026-02-24T10:35:30.159000Z
Lec.
Leskovec. node2vec: Scalable Feature Learning for Networks // arXiv:1607.00653v1 – 2016
false
true
false
11,768
2026-02-24T10:35:28.262000Z
2026-02-24T10:35:28.262000Z
Lec.
URL: https://git.miem.hse.ru/1799/Verilog_to_embendings/-/blob/master/many_files.ipynb (Дата обращения 19.02.2024)
false
false
false
11,767
2026-02-24T10:35:26.373000Z
2026-02-24T10:35:26.373000Z
Lec.
Программа для перевода Verilog файла в эмбеддинги [Электронный ресурс]
false
true
false
11,766
2026-02-24T10:35:24.317000Z
2026-02-24T10:35:24.317000Z
Lec.
Neural Netw. – 2009
false
false
false
11,765
2026-02-24T10:35:22.626000Z
2026-02-24T10:35:22.626000Z
Lec.
The Graph Neural Network Model // IEEE Trans
false
false
false
11,764
2026-02-24T10:35:20.864000Z
2026-02-24T10:35:20.864000Z
Lec.
Scarselli et. al
false
false
false
11,763
2026-02-24T10:35:19.186000Z
2026-02-24T10:35:19.186000Z
Lec.
URL: https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/590651/ (Дата обращения 10.02.2024)
false
false
false
11,762
2026-02-24T10:35:17.302000Z
2026-02-24T10:35:17.302000Z
Lec.
Эмбеддинги признаков и повышение точности ML-моделей. [Электронный ресурс]
false
true
false
11,761
2026-02-24T10:35:15.114000Z
2026-02-24T10:35:15.114000Z
Lec.
De Micheli, Technology Mapping of Digital Circuits // Proceedings, Advanced Computer Technology, Reliable Systems and Applications – 1991
false
false
false
11,760
2026-02-24T10:35:13.225000Z
2026-02-24T10:35:13.225000Z
Lec.
MAVIREC: ML-Aided Vectored IR-Drop Estimation and Classification arXiv:2012.10597v1 – 2020
false
false
false
11,759
2026-02-24T10:35:11.335000Z
2026-02-24T10:35:11.335000Z
Lec.
Chhabria et. al
false
false
false
11,758
2026-02-24T10:35:09.724000Z
2026-02-24T10:35:09.724000Z
Lec.
Morgan Kaufmann – 2021
false
false
false
11,757
2026-02-24T10:35:07.970000Z
2026-02-24T10:35:07.970000Z
Lec.
Harris, Digital Design and Computer Architecture RISC-V Edition
false
false
false
11,756
2026-02-24T10:35:06.312000Z
2026-02-24T10:35:06.312000Z
Lec.
Harris and D
false
true
false
11,755
2026-02-24T10:35:04.523000Z
2026-02-24T10:35:04.523000Z
Lec.
Использование более сложных архитектур: Увеличение размерности эмбеддингов может потребовать использования более сложных архитектур моделей машинного обучения, таких как глубокие нейронные сети или трансформеры, что может привести к созданию более мощных и эффективных моделей
false
true
false
11,754
2026-02-24T10:35:02.834000Z
2026-02-24T10:35:02.834000Z
Lec.
Улучшение качества предсказания: Увеличение размерности эмбеддингов может увеличить их информативность, за счет чего модель сможет лучше улавливать сложные зависимости в данных и делать более точные предсказания
false
true
false
11,753
2026-02-24T10:35:01.058000Z
2026-02-24T10:35:01.058000Z
Lec.
Вот несколько потенциальных практических применений и дальнейших направлений развития:
false
true
false
11,752
2026-02-24T10:34:59.499000Z
2026-02-24T10:34:59.499000Z
Lec.
При наличии больших вычислительных мощностей и доступа к большому объему данных можно применить модели машинного обучения для обучения эмбеддингов большей размерности
false
true
false
11,751
2026-02-24T10:34:57.873000Z
2026-02-24T10:34:57.873000Z
Lec.
Потенциал дальнейшей проработки
false
true
false
11,750
2026-02-24T10:34:55.912000Z
2026-02-24T10:34:55.912000Z
Lec.
Рис.18 - Метрики ошибок для предсказания задержки
false
false
false
11,749
2026-02-24T10:34:54.215000Z
2026-02-24T10:34:54.215000Z
Lec.
SelfAttentionNeuralNetwork. 1118.1313. 0.9197. 0.3550
false
false
false
11,748
2026-02-24T10:34:52.466000Z
2026-02-24T10:34:52.466000Z
Lec.
Рис.17 - Метрики ошибок для предсказания площади
false
false
false
11,747
2026-02-24T10:34:50.791000Z
2026-02-24T10:34:50.791000Z
Lec.
SelfAttentionNeuralNetwork. 8249.7451. 0.7637. 0.2052
false
false
false
11,746
2026-02-24T10:34:49.047000Z
2026-02-24T10:34:49.047000Z
Lec.
Создано программное обеспечение, способное предсказывать параметры комбинационных схем
false
true
false
11,745
2026-02-24T10:34:47.315000Z
2026-02-24T10:34:47.315000Z
Lec.
Перечень основных технических и научных результатов
false
true
false
11,744
2026-02-24T10:34:45.652000Z
2026-02-24T10:34:45.652000Z
Lec.
Роль в проекте: Стажер Почта: amiastrebov@edu.hse.ru
true
true
false
11,743
2026-02-24T10:34:43.711000Z
2026-02-24T10:34:43.711000Z
Lec.
Саункин Данил Николаевич БПМ232 Роль в проекте: Стажер Почта:
true
false
false
11,742
2026-02-24T10:34:42.069000Z
2026-02-24T10:34:42.069000Z
Lec.
Зиазетдинов Артур Айратович МПЭФ242 Роль в проекте: Программист на языке высокого уровня Почта: aaziazetdinov@edu.hse.ru
true
false
false
11,741
2026-02-24T10:34:39.527000Z
2026-02-24T10:34:39.527000Z
Lec.
Подгорный Леонид Евгеньевич БИВ214 Роль в проекте: Программист на языке высокого уровня Почта: lepodgornyy@edu.hse.ru
true
true
false
11,740
2026-02-24T10:34:37.418000Z
2026-02-24T10:34:37.418000Z
Lec.
Бобриков Петр Алексеевич БМП222 Роль в проекте: Программист на языке высокого уровня Почта: pabobrikov@edu.hse.ru
true
false
false
11,739
2026-02-24T10:34:35.455000Z
2026-02-24T10:34:35.455000Z
Lec.
Информация о составе проектной команды
false
true
false
11,738
2026-02-24T10:34:33.782000Z
2026-02-24T10:34:33.782000Z
Lec.
Написание отчетной документации
false
true
false
11,737
2026-02-24T10:34:31.955000Z
2026-02-24T10:34:31.955000Z
Lec.
Добавление parser для graphMl данных
false
true
false
11,736
2026-02-24T10:34:30.569000Z
2026-02-24T10:34:30.569000Z
Lec.
Добавление архитектуры transformerConv;
false
true
false
11,735
2026-02-24T10:34:29.031000Z
2026-02-24T10:34:29.031000Z
Lec.
Создание Docker образа;
false
true
false
11,734
2026-02-24T10:34:27.540000Z
2026-02-24T10:34:27.540000Z
Lec.
А именно написание абстрактных модулей ПО;
false
true
false
11,733
2026-02-24T10:34:26.006000Z
2026-02-24T10:34:26.006000Z
Lec.
Разработка общего pipeline для обучения нейронных сетей
false
true
false
11,732
2026-02-24T10:34:24.471000Z
2026-02-24T10:34:24.471000Z
Lec.
Зиазетдинов Артур Айратович:
true
true
false
11,731
2026-02-24T10:34:18.995000Z
2026-02-24T10:34:18.995000Z
Lec.
Ястребов Арсений Михайлович
true
false
false
11,730
2026-02-24T10:34:17.472000Z
2026-02-24T10:34:17.472000Z
Lec.
Конспект статей
false
false
false
11,729
2026-02-24T10:34:15.797000Z
2026-02-24T10:34:15.797000Z
Lec.
Добавление функционала для контролирования случайности предсказаний
false
true
false
11,728
2026-02-24T10:34:13.568000Z
2026-02-24T10:34:13.568000Z
Lec.
Генерация схем
false
false
false
11,727
2026-02-24T10:34:12.090000Z
2026-02-24T10:34:12.090000Z
Lec.
Саункин Данил Николаевич
true
true
false
11,726
2026-02-24T10:34:10.360000Z
2026-02-24T10:34:10.360000Z
Lec.
Интеграция в pipeline
false
true
false
11,725
2026-02-24T10:34:08.884000Z
2026-02-24T10:34:08.884000Z
Lec.
Создание моделей, в основе которых лежит предобученный GCN или GAT энкодер
false
true
false
11,724
2026-02-24T10:34:07.305000Z
2026-02-24T10:34:07.305000Z
Lec.
Создание и обучение моделей энкодеров на основе GCN и GAT с контрастивной потерей
false
true
false
11,723
2026-02-24T10:34:05.559000Z
2026-02-24T10:34:05.559000Z
Lec.
Изучение контрастивного обучения
false
true
false
11,722
2026-02-24T10:34:04.038000Z
2026-02-24T10:34:04.038000Z
Lec.
Изучение GCN и GAT архитектур
false
true
false
11,721
2026-02-24T10:34:02.273000Z
2026-02-24T10:34:02.273000Z
Lec.
Подгорный Леонид Евгеньевич
true
true
false
11,720
2026-02-24T10:34:00.687000Z
2026-02-24T10:34:00.687000Z
Lec.
Создание отчетных материалов
false
true
false
11,719
2026-02-24T10:33:58.996000Z
2026-02-24T10:33:58.996000Z
Lec.
Добавление parser для verilog, а также создание данных в определенном формате
true
true
false
11,718
2026-02-24T10:33:57.500000Z
2026-02-24T10:33:57.500000Z
Lec.
Добавление архитектуры HOGA GNN
false
true
false
11,717
2026-02-24T10:33:55.828000Z
2026-02-24T10:33:55.828000Z
Lec.
Изучение pipeline для обучения нейронных сетей
false
true
false
11,716
2026-02-24T10:33:54.100000Z
2026-02-24T10:33:54.100000Z
Lec.
Создание специального энкодера и признакового пространства по характеристикам графа и последующее обучение моделей классического ML на них
true
true
false
11,715
2026-02-24T10:33:52.302000Z
2026-02-24T10:33:52.302000Z
Lec.
Преобразование HOGA под задачу регрессии
false
true
false
11,714
2026-02-24T10:33:50.815000Z
2026-02-24T10:33:50.816000Z
Lec.
Изучение статьи и архитектуры по HOGA GNN
false
true
false
11,713
2026-02-24T10:33:49.002000Z
2026-02-24T10:33:49.002000Z
Lec.
Бобриков Петр Алексеевич
true
false
false
11,712
2026-02-24T10:33:47.460000Z
2026-02-24T10:33:47.460000Z
Lec.
Сохранение: Лучшая модель сохраняется в models/another_model.pth
false
true
false
11,711
2026-02-24T10:33:45.734000Z
2026-02-24T10:33:45.734000Z
Lec.
Воспроизводимость экспериментов: Фиксация случайных seed;
false
true
false
11,710
2026-02-24T10:33:43.996000Z
2026-02-24T10:33:43.996000Z
Lec.
Параллельная загрузка данных;
false
true
false
11,709
2026-02-24T10:33:42.449000Z
2026-02-24T10:33:42.449000Z
Lec.
Возможность использовать GPU;
false
true
false
11,708
2026-02-24T10:33:40.913000Z
2026-02-24T10:33:40.913000Z
Lec.
Гибкость: Конфигурация через JSON позволяет менять архитектуру без изменения кода;
false
true
false