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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
11,607 | 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 оптимизации | 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 точность обучения;. реализованная сеть имеет структуру, схожую с энкодером трансформера: имеет слои self-attention, позиционное кодирование, а также послоевую нормализацию;. имеет skip connection и dropout, которые снижают симметрию параметрического пространства и улучшают сходимость | 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 | |
11,557 | 2026-02-24T10:29:12.547000Z | 2026-02-24T10:29:12.547000Z | Lec. | Запуск программы должен быть выполнен с компьютера на базе Windows 10-11, Ubuntu 20+ | false | true | false | |
11,556 | 2026-02-24T10:29:10.557000Z | 2026-02-24T10:29:10.557000Z | Lec. | Требования к информационной и программной совместимости | false | true | false | |
11,555 | 2026-02-24T10:29:09.006000Z | 2026-02-24T10:29:09.006000Z | Lec. | Для успешного запуска программы из минимальной конфигурации технических средств необходимы: объем ОЗУ 4 Гб, требуемый объем памяти устройства – 500 Мб | false | true | false | |
11,554 | 2026-02-24T10:29:07.208000Z | 2026-02-24T10:29:07.208000Z | Lec. | Требования к составу и параметрам технических средств | false | true | false | |
11,553 | 2026-02-24T10:29:05.632000Z | 2026-02-24T10:29:05.632000Z | Lec. | Программа запускается с любого ПК клиента, пока сервер находится на другом компьютере (Windows) | true | true | false | |
11,552 | 2026-02-24T10:29:03.693000Z | 2026-02-24T10:29:03.693000Z | Lec. | Необходимо устойчивое соединение с сетью | false | true | false | |
11,551 | 2026-02-24T10:29:01.908000Z | 2026-02-24T10:29:01.908000Z | Lec. | Пользователю не должен быть предоставлен доступ к редактированию кода программы на MOS.HUB | false | true | false | |
11,550 | 2026-02-24T10:29:00.242000Z | 2026-02-24T10:29:00.242000Z | Lec. | Код программы должен быть скачан из репозитория MOS.HUB | false | true | false | |
11,549 | 2026-02-24T10:28:58.717000Z | 2026-02-24T10:28:58.717000Z | Lec. | Программа должна быть запущена на операционной системе Windows или Ubuntu | false | true | false | |
11,548 | 2026-02-24T10:28:57.176000Z | 2026-02-24T10:28:57.176000Z | Lec. | Условия эксплуатации | false | true | false | |
11,547 | 2026-02-24T10:28:55.408000Z | 2026-02-24T10:28:55.408000Z | Lec. | Так же в документации разработчика и пользователя представлен «план» добавления новых архитектур моделей и обработчиков данных | false | true | false | |
11,546 | 2026-02-24T10:28:53.807000Z | 2026-02-24T10:28:53.807000Z | Lec. | Требования к надежности | false | true | false | |
11,545 | 2026-02-24T10:28:52.255000Z | 2026-02-24T10:28:52.255000Z | Lec. | После обучения модели, в отдельной дирректории хранятся: логи обучения, лучшая модель, конфигурация модели и запуска | false | true | false | |
11,544 | 2026-02-24T10:28:50.737000Z | 2026-02-24T10:28:50.737000Z | Lec. | Предсказанные параметры комбинационной схемы в формате CSV | false | true | false | |
11,543 | 2026-02-24T10:28:48.568000Z | 2026-02-24T10:28:48.568000Z | Lec. | Программа может обрабатывать схемы в форматах: Verilog, GraphML | false | true | false | |
11,542 | 2026-02-24T10:28:46.993000Z | 2026-02-24T10:28:46.993000Z | Lec. | Исходные данные (модели комбинационных схем) | false | true | false | |
11,541 | 2026-02-24T10:28:45.485000Z | 2026-02-24T10:28:45.485000Z | Lec. | Для пользователя:. выбор алгоритма предсказания параметров для комбинационных схем (Модель);. выбор предсказываемых параметров для комбинационных схем (Target) | false | true | false | |
11,540 | 2026-02-24T10:28:43.835000Z | 2026-02-24T10:28:43.835000Z | Lec. | Выполняемые функции | false | true | false | |
11,539 | 2026-02-24T10:28:42.192000Z | 2026-02-24T10:28:42.192000Z | Lec. | Требования к функциональным характеристикам | false | true | false | |
11,538 | 2026-02-24T10:28:39.985000Z | 2026-02-24T10:28:39.985000Z | Lec. | Требования к ПО | false | true | false | |
11,537 | 2026-02-24T10:28:37.906000Z | 2026-02-24T10:28:37.906000Z | Lec. | Интегрировать модуль предсказания параметров комбинационных схем в программное обеспечение CirciutGen | false | true | false | |
11,536 | 2026-02-24T10:28:35.582000Z | 2026-02-24T10:28:35.582000Z | Lec. | Разработать unit тесты для разработанного ПО | false | true | false | |
11,535 | 2026-02-24T10:28:33.770000Z | 2026-02-24T10:28:33.770000Z | Lec. | Разработать набор алгоритмов предсказания площади, задержки и энергопотребления комбинационных схем с использованием методов машинного обучения; | false | true | false | |
11,534 | 2026-02-24T10:28:32.107000Z | 2026-02-24T10:28:32.107000Z | Lec. | Разработать алгоритм предобработки данных, который на вход будет получать файл типа graphml; | true | true | false | |
11,533 | 2026-02-24T10:28:24.210000Z | 2026-02-24T10:28:24.210000Z | Lec. | Задачи проекта | false | true | false | |
11,532 | 2026-02-24T10:28:20.865000Z | 2026-02-24T10:28:20.865000Z | Lec. | Программный модуль предназначен для предсказания параметров комбинационных схем на маршруте проектирования СБИС с использованием методов машинного обучения | false | true | false | |
11,531 | 2026-02-24T10:28:18.997000Z | 2026-02-24T10:28:18.997000Z | Lec. | Основанием разработки является выполнение проекта №1799 | false | true | false | |
11,530 | 2026-02-24T10:28:17.166000Z | 2026-02-24T10:28:17.166000Z | Lec. | Основания для разработки | false | true | false | |
11,529 | 2026-02-24T10:28:14.901000Z | 2026-02-24T10:28:14.901000Z | Lec. | Созданное ПО можно использовать в дальнейшем при синтезе СБИС, добавляя новые способы предсказания характеристик схем или расширить функционал программы, предсказывая другие параметры схем, чтобы увеличить эффективность дальнейших работ | false | true | false | |
11,528 | 2026-02-24T10:28:13.123000Z | 2026-02-24T10:28:13.123000Z | Lec. | Методы машинного обучения стремительно развиваются из года в год, появляются более совершенные модели | false | true | false | |
11,527 | 2026-02-24T10:28:11.371000Z | 2026-02-24T10:28:11.371000Z | Lec. | Применение результатов проекта актуально в проектировании и создании цифровых схем | false | true | false | |
11,526 | 2026-02-24T10:28:09.620000Z | 2026-02-24T10:28:09.620000Z | Lec. | В рамках общей задачи проектного направления оптимизации процесса синтеза цифровых схем необходимо разработать набор алгоритмов предсказания параметров цифровых схем (площади, задержки, мощности) на основе первоначальной схемы и реализовать их в виде переносимых программных модулей | false | true | false | |
11,525 | 2026-02-24T10:28:07.875000Z | 2026-02-24T10:28:07.875000Z | Lec. | Кроме того, при выборе оптимальных параметров схемы важно учитывать технологические ограничения и ограничения по стоимости, чтобы достичь наилучших результатов | false | true | false | |
11,524 | 2026-02-24T10:28:06.327000Z | 2026-02-24T10:28:06.327000Z | Lec. | Быстрая и точная оценка параметров комбинационных схем требуется для оптимизации процесса проектирования СБИС (Сверхбольшие интегральные схемы) | false | true | false | |
11,523 | 2026-02-24T10:28:04.562000Z | 2026-02-24T10:28:04.562000Z | Lec. | Актуальность проекта и характеристика области применения | false | true | false | |
11,522 | 2026-02-24T10:28:03.018000Z | 2026-02-24T10:28:03.018000Z | Lec. | Программа предназначена для проведения исследования по предсказанию параметров комбинационных схем на этапах проектирования СБИС с использованием методов машинного обучения | false | true | false | |
11,521 | 2026-02-24T10:28:01.243000Z | 2026-02-24T10:28:01.243000Z | Lec. | Краткая характеристика области применения | false | true | false | |
11,520 | 2026-02-24T10:27:59.654000Z | 2026-02-24T10:27:59.654000Z | Lec. | Разработка системы предсказания параметров цифровых схем с использованием методов машинного обучения | false | true | false | |
11,519 | 2026-02-24T10:27:57.894000Z | 2026-02-24T10:27:57.894000Z | Lec. | Таким образом получается снизить вычислительно-временные затраты на проектирование и повысить качество результатов | false | true | false | |
11,518 | 2026-02-24T10:27:56.145000Z | 2026-02-24T10:27:56.145000Z | Lec. | В работе предлагаются подходы к внедрению методов машинного обучения в проектировании цифровых СБИС | false | true | false | |
11,517 | 2026-02-24T10:27:54.348000Z | 2026-02-24T10:27:54.348000Z | Lec. | Потенциал дальнейшей проработки 31. 11 | false | true | false | |
11,516 | 2026-02-24T10:27:52.638000Z | 2026-02-24T10:27:52.638000Z | Lec. | Перечень основных технических и научных результатов 30. 10 | false | false | false | |
11,515 | 2026-02-24T10:27:50.963000Z | 2026-02-24T10:27:50.963000Z | Lec. | Информация о составе проектной команды 29. 9 | false | true | false | |
11,514 | 2026-02-24T10:27:49.171000Z | 2026-02-24T10:27:49.171000Z | Lec. | Зиазетдинов Артур Айратович: 28. 8 | true | true | false | |
11,513 | 2026-02-24T10:27:47.625000Z | 2026-02-24T10:27:47.625000Z | Lec. | Ястребов Арсений Михайлович 27. 7.5 | true | false | false | |
11,512 | 2026-02-24T10:27:45.999000Z | 2026-02-24T10:27:45.999000Z | Lec. | Саункин Данил Николаевич 26. 7.4 | true | false | false | |
11,511 | 2026-02-24T10:27:44.234000Z | 2026-02-24T10:27:44.234000Z | Lec. | Подгорный Леонид Евгеньевич 26. 7.3 | true | true | false | |
11,510 | 2026-02-24T10:27:42.602000Z | 2026-02-24T10:27:42.602000Z | Lec. | Бобриков Петр Алексеевич 26. 7.2 | true | false | false | |
11,509 | 2026-02-24T10:27:41.006000Z | 2026-02-24T10:27:41.006000Z | Lec. | Ход работы 26. 7.1 | false | false | false | |
11,508 | 2026-02-24T10:27:39.030000Z | 2026-02-24T10:27:39.030000Z | Lec. | Обучение моделей 23. 7 | false | false | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.