Главная Работы на конкурс Предметное образование Технические дисциплины Выпускная квалификационная работа «Разработка программного модуля для определения зон роста биологического объекта с применением машинного обучения»

Выпускная квалификационная работа «Разработка программного модуля для определения зон роста биологического объекта с применением машинного обучения»

Автор: Кошикова Елизавета Сергеевна

Место работы/учебы (аффилиация): Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники», студент

Научный руководитель: Федоров Петр Алексеевич

Автоматизация научных исследований играет ключевую роль в современном мире, ускоряя процесс получения и анализа данных, повышая точность и качество результатов, а также обеспечивая возможность более глубокого анализа и предсказаний. С развитием технологий и появлением новых инструментов автоматизации, исследователи получают доступ к более эффективным методам работы, которые позволяют сократить время на выполнение рутинных задач и уделить больше внимания на расшифровку результатов и поиск зависимостей. Одним из основных аспектов автоматизации научных исследований является использование специализированных программ и алгоритмов для сбора, обработки и анализа данных. Мощные вычислительные технологии и искусственный интеллект позволяют обрабатывать огромные объемы информации за короткое время и находить скрытые закономерности и взаимосвязи, которые могут положительно повлиять на развитие науки и технологий. Таким образом, автоматизация научных исследований в современном мире играет важную роль в ускорении научного прогресса, улучшении качества исследований и обеспечении более широкого доступа к знаниям и технологиям.

Разрабатываемый модуль предназначен для разметки и подсчёта зон контраста среза биологического объекта, таким образом, чтобы выделить зоны смены роста и зоны воздействия факторов окружающей среды, с возможностью анализа полученных данных.

Цель — автоматизация разметки и подсчёта зон контраста среза биологического объекта.

Задачи:

  • исследовать предметную область;
  • провести сравнительный анализ существующих программных решений;
  • произвести выбор инструментальных средств и среды разработки для написания внутреннего алгоритма обработки изображения;
  • произвести выбор инструментальных средств и среды разработки для создания пользовательского интерфейса;
  • разработка алгоритмов ПМ БОМО;
  • разработка прототипа пользовательского интерфейса ПМ БОМО;
  • программная реализация ПМ БОМО;
  • отладка и тестирование ПМ БОМО;
  • разработка руководства оператора.

Результаты и выводы:

Результатом выпускной квалификационной работы является рабочая версия программного модуля для определения зон роста биологического объекта с применением машинного обучения. ПМ БОМО позволяет автоматизировать разметку и подсчёт зон контраста среза биологического объекта. Поэтому можно утверждать, что разработка данный версии программного о модуля завершена.

2 комментария на ««Выпускная квалификационная работа «Разработка программного модуля для определения зон роста биологического объекта с применением машинного обучения»»»

  1. Алексей Сергеевич

    Представленная работа интересна тем, что она объединяет в себе несколько ключевых аспектов современных технологий и научных направлений. Она включает в себя исследование предметной области, выбор оптимальных инструментов для разработки как внутреннего алгоритма обработки изображения, так и пользовательского интерфейса, а также сам процесс программной реализации и тестирования модуля. Кроме того, использование машинного обучения для автоматизации процесса определения зон роста биологического объекта делает эту работу актуальной и инновационной в контексте развития современных методов анализа и обработки данных.

  2. Сергей Игнатьевич

    Автоматизация научных исследований ускоряет процесс получения и анализа данных, повышая точность и качество результатов. Современные технологии и инструменты позволяют исследователям эффективнее работать, сокращая время на рутинные задачи и уделяя больше внимания анализу результатов и поиску зависимостей. Использование специализированных программ и алгоритмов для обработки данных позволяет обрабатывать большие объемы информации и находить скрытые закономерности, способствующие развитию науки и технологий.
    Выпускная квалификационная работа «Разработка программного модуля для определения зон роста биологического объекта с применением машинного обучения» посвящена созданию модуля для автоматизации разметки и подсчета зон контраста среза биологического объекта. Модуль позволяет выделять зоны смены роста и воздействия факторов окружающей среды, предоставляя возможность анализа полученных данных.
    Вопрос
    Какие конкретные алгоритмы машинного обучения были использованы для определения зон роста биологического объекта, и каким образом они способствуют повышению точности и эффективности автоматической разметки и анализа данных?

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Смотреть похожие работы

Исследовательский проект «Создание web-сайта»

Цель: создать свой сайт. Задачи: изучить способы создания web-сайтов; изучить основы HTML, CSS, JavaScript; создать сайт по дизайну. Актуальность. Создание сайтов очень актуально в наше время. Мы используем как интернет, так и сайты каждый день. Собс…

Научно-исследовательский проект «Создание Telegram-бота на Python»

Целью данной работы является не только разработка функционального бота, но и изучение принципов его работы, начиная от регистрации бота в Telegram и заканчивая его развертыванием на облачном сервере. В процессе работы будут рассмотрены ключевые аспек…

Проект «Неземные машины»

Доступна к просмотру полнотекстовая версия работы

Цель: исследовать существующие «неземные машины»(планетоходы, луноходы); разработать действующую модель. Задачи: провести анализ литературы по теме; разработать концептуальную схему модели; определить и подобрать необходимые комплектующие; изготовить…

Исследовательский проект «Разработка программного приложения для распознавания лиц на языке Python»

Целью исследования является разработка программного приложения для распознавания лиц с использованием алгоритмов компьютерного зрения и нейронных сетей на языке Python. Задачи исследования Изучить принципы работы алгоритмов компьютерного зрения и про…

Проект «Упрощение работы с большим объёмом данных при помощи MSExcel и языка программирования VBA (Visual Basic for Applications)»

Доступна к просмотру полнотекстовая версия работы

Цель: разработать VBA-решения для оптимизации работы с данными в Excel. Задачи: изучить Excel и основы VBA; создать макросы для фильтрации, сортировки и отчётов; сравнить ручную и автоматизированную обработку. Актуальность: ручная работа с большими м…

Исследование «Умный дом на основе базы Arduino»

Доступна к просмотру полнотекстовая версия работы

Цель заключается в разработке прототипа «Умного дома», который будет управлять освещением, безопасностью с использованием Arduino. Это позволит не только продемонстрировать возможности платформы, но и создать функциональную модель, которую можно адап…

Мероприятие завершено