Tematyka prac dyplomowych inżynierskich dla specjalności I.SID
Transkrypt
Tematyka prac dyplomowych inżynierskich dla specjalności I.SID
Tematyka prac dyplomowych inżynierskich dla specjalności I.SID Sem. 16Z (opieka od sem. 17L) Opiekun Tematyka prac Zespół Technik Sterowania dr P. Domański • • Historia wojen a prawo potęgowe mgr J. Gustowski • Hierarchiczna sieć urządzeń HMI do nadzorowania procesu przemysłowego • Diagnostyka węzłów sterujących sieci przemysłowej PROFINET • Aplikacja wspomagająca dobór kształtu funkcji przynależności regulatorów rozmytych, z uwzględnieniem ich wpływu na jakość regulacji • Narzędzie programowe wspomagające projektowanie algorytmów regulacji predykcyjnej bazujących na modelach o strukturze Hammersteina • Implementacja sieci neuronowych w środowisku sieci komputerowej • Efektywna obliczeniowo implementacja algorytmów roju – zastosowanie do uczenia sieci neuronowych dr P. Marusak prof. M. Ławryńczuk • Wpływ „emocji” (optymizm, pesymizm) na efektywność pokonywania siodła przez algorytm ewolucyjny Internetowy symulator algorytmów regulacji predykcyjnej Bliższe informacje o tematach i warunkach współpracy można znaleźć na stronie http://www.ia.pw.edu.pl/~maciek/dydaktyka Zespół Złożonych Systemów dr P. Arabas • Aplikacja do zbierania i analizy danych o połączeniach między systemami autonomicznymi Celem jest opracowanie systemu pozwalającego na gromadzenie danych o połączeniach między systemami autonomicznymi zbieranych w ramach projektu CAIDA. Powinien on agregować dostępne dane, umożliwiać ich okresowe uzupełniania ( w miarę publikacji przez projekt CAIDA) oraz analizy związane m.in. z badaniem wpływu położenia sond na kompletność danych oraz potencjalną zmiennością w czasie. dr hab. A. Karbowski dr M. Karpowicz dr M. Kamola • Optymalizacja zdekomponowana metodą równoległego rozkładu zmiennych • Implementacja w AMPL-u i badania porównawcze różnych wersji metody cen dla zadań optymalizacji nieliniowej • Badania porównawcze możliwości języka Chapel oraz wątków OpenMP w odniesieniu do realizacji równoległych obliczeń optymalizacyjnych w środowisku wielordzeniowym • Badania porównawcze możliwości języków modelowania optymalizacyjnego: Pyomo, JuMP oraz AMPL • Rozwiązanie dwuwarstwowego, mieszanego zadania optymalizacji sieciowej przy użyciu solwera PDCGM • Mechanizm zarządzania klastrami maszyn wirtualnych • Algorytmy wykrywania wybranych typów ataków i anomalii w ruchu sieciowym • Narzędzia i techniki przeprowadzania wybranych typów ataków sieciowych • Implementacja usługi sieciowej powiadamiającej o wyjątkowych opóźnieniach komunikacji miejskiej Zadaniem usługi jest bieżące monitorowanie położenia środków transportu zbiorowego w ustalonym mieście i wnioskowanie o wystąpieniu sytuacji szczególnych. Usługę powiadamiania należy zrealizować poprzez dedykowane kanały popularnych serwisów społecznościowych, udostępniając jednocześnie otwarte API. dr A. Kozakiewicz • • Aktywne przeciwdziałanie atakowi slowloris i pokrewnym Domowy honeypot IoT Realizacja tematu może wymagać posiadania programowalnego routera WiFi (tzn. bazującego np. na Open WRT). dr T. Kruk • Metody wykrywania sygnatur złośliwego oprogramowania prof. E. Niewiadomska • Cyberbezpieczeństwo w Internecie Rzeczy Zespół Biometrii i Uczenia Maszynowego prof. A. Pacut • Łączenie elementów podpisu odręcznego off-line i wykorzystanie rozwiązania do weryfikacji tożsamości dr P. Wawrzyński • Implementacja i porównanie algorytmów uczenia się ze wzmocnieniem wykorzystujących rekurencyjne sieci neuronowe Zespół Inżynierii Oprogramowania dr A. Ratkowski • Symulator środowiska IoT Problem polega na stworzeniu symulacji, która będzie modelowała środowisko w którym funkcjonuje instalacja IoT, generowała komunikaty od czujników IoT i wpływała na środowisko przez urządzenia wykonawcze IoT. dr M. Szlenk • Narzędzie do wizualizacji modeli zapisanych w języku Alloy -1- dr hab. A. Zalewski • Internetowy, modułowy system wspierający zarządzanie projektami zgodnie z metodyką Prince2 • System integrujący wybrane aplikacje służące do podejmowania decyzji architektonicznych Zakład Badań Operacyjnych i Systemów Zarządzania dr M. Kaleta • • Rozwój języka dziedzinowego (domain-specific language) do zarządzania projektami, implementacja w środowisku MS Aplikacja wspierająca kojarzenie zasobów w modelu Software as a Service Bliższe informacje o tematach i warunkach współpracy można znaleźć na stronie http://zbois.ia.pw.edu.pl/twiki/bin/view/Staff/MariuszKaleta dr P. Pałka • Wspomaganie projektowania systemów wieloagentowych w środowisku FLAME • Ontologia wspierająca komunikację agentów w środowiskach handlowych • Algorytmy wieloagentowe dla elektroniki ubieralnej (wearables) • Wykorzystanie elementów rzeczywistości rozszerzonej (augmented reality) w systemach wieloagentowych Bliższe informacje o tematach i warunkach współpracy można znaleźć na stronie http://zbois.ia.pw.edu.pl/twiki/bin/view/Staff/PiotrPalkaPL#Proponowane_tematy dr hab. K. Pieńkosz prof. E. Toczyłowski dr I. Żółtowska • Implementacja algorytmów wyznaczania połączeń w sieciach teleinformatycznych • Analiza metod planowania projektów w warunkach występowania niepewności • Algorytmy efektywnego rozdziału zasobów porcjowanych • Rozwój systemów zarządzania łańcuchami dostaw • Optymalizacja w sieciowych systemach dystrybucji dóbr • Rynkowe udostępnianie zasobów i usług w sieciach teleinformatycznych • Rozwój mechanizmów wymiany transgranicznej w ramach europejskiego rynku energii • Informatyczne wspomaganie procesów rozwoju gospodarki niskoemisyjnej • Projekt i implementacja środowiska symulacyjnego do oceny efektywności łańcucha dostaw • Projekt i implementacja środowiska wspomagającego rynkową wymianę zasobów produkcyjnych łańcuchów dostaw Zespół Programowania Robotów i Systemów Rozpoznających prof. W. Kasprzak • Aproksymacja funkcji wyznaczania atrybutów obiektów 3D w obrazach RGB lub RGB-D za pomocą algorytmów deep learning Kategorie obiektów pozyskiwane są automatycznie z obrazów uczących. Trudność sprawia nam jednak automatyczne wyznaczanie funkcji określających wartości atrybutów dla poszczególnych instancji obiektów. Z kolei, jeśli funkcja nie jest zadana analitycznie a jedynie przybliżana siecią neuronową, to występuje problem znalezienia odwzorowania odwrotnego do niej. Celem pracy dyplomowej jest zastosowanie algorytmów „uczenia głębokiego” do wyznaczenia aproksymacji funkcji i określenie algorytmów realizujących przekształcenie odwrotne. • Rozpoznawanie słów/fraz/zdań w sygnale mowy Celem jest weryfikacja nowych rozwiązań w dziedzinie rozpoznawania mowy, stosujących modele DNN+HMM lub GMM+SVM zamiast tradycyjnego modelu GMM+HMM, poprzez projekt i implementację aplikacji korzystającą m.in. z bibliotek opracowanych w projektach Spinx lub Kaldi. Preferowane technologie implementacji: Java lub C++. Wyjaśnienie skrótów: GMM (Gaussian mixture model), HMM (Hidden Markow Model), SVM (Support vector machine), DNN (Deep neural network). Zakres tematu obejmuje 2 prace dyplomowe. dr hab. W. Szynkiewicz dr T. Winiarski • Unikanie kolizji człowiek-robot z wykorzystaniem czujnika Kinect • Planowanie bezpiecznych trajektorii ruchu robota mobilnego w interakcji z człowiekiem • Cyberbezpieczeństwo robotów usługowych • Interfejs komunikacyjny ethercat dla zespołu sterowników manipulatora IRP6 • Graficzny interfejs użytkownika dla systemu IRPOS do sterowania manipulatorów • Wyznaczenie i implementacja ograniczenia przestrzeni roboczej manipulatorów IRp6 • Modelowanie sprzężenia haptycznego manipulatorów Bliższe informacje o tematach i warunkach współpracy można znaleźć na stronie http://robotyka.ia.pw.edu.pl/twiki/bin/view/Theses/TomaszWiniarski Zakład Optymalizacji i Wspomagania Decyzji dr J. Granat dr A. Krzemienowski • Budowa hurtowni danych do celów dydaktycznych • Modułowe środowisko do budowy symulatorów rynku • Wykorzystanie baz NoSQL w hurtowniach danych • Optymalizacja portfela w warunkach niejednoznaczności reprezentowanej zbiorem rozkładów stóp zwrotu aktywów finansowych (ang. multiple priors) • Interfejs użytkownika oparty na koncepcji REST (representational state transfer) dla systemu wyboru odpornego portfela inwestycyjnego -2- prof. W. Ogryczak dr hab. A. Stachurski • Agregacja i ranking wyników z wielu wyszukiwarek dokumentów • Optymalizacja portfela z ryzykiem mierzonym wskaźnikiem Omega • Wspomaganie ustalania ofert cenowych przy systemie rezerwacyjnym on-line • Przybliżony algorytm wyznaczania optymalnych lokalizacji w sensie leksykograficznej minimaksymalizacji • Wspomaganie wyceny samochodów z wykorzystaniem aktualnych danych rynkowych • Optymalizacja portfela z ryzykiem mierzonym wskaźnikiem STARR • Uruchamianie aplikacji z systemu Windows na tablecie działającym w systemie Android • Optymalizacja kształtu w odtwarzaniu obrazów -3-