Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- tematy_prac_inzynierskich [2019/06/24 02:27]
pszwed [Tematy prac inżynierskich]
+++ tematy_prac_inzynierskich [2019/12/28 20:42]
pszwed
@@ Line 1: / Line 1: @@
+===== Proces dyplomowania ======
+  - Dyplomatka/Dyplomant przesyła mailem Promotorowi pracę do poprawy
+  - Promotor nanosi poprawki. Ten cykl może się powtarzać...
+  - Kiedy nie ma uwag, przygotowywana jest wersja finalna w PDF i przekazywana przez Dyplomantkę/Dyplomanta do Wirtualnej Uczelni. //Proszę zwrócić uwagę, czy poprawnie podano informacje na stronie tytułowej, np. tytuł w j. angielskim, kierunek, katedrę itp.// Od tego czasu nie można wprowadzać zmian, ponieważ system przetwarza sumy kontrolne wygenerowane z PDF. Jest to także dobry moment na przesłanie kodu pracy, zbiorów danych, itp.
+  - Praca automatycznie trafia do systemu antyplagiatowego i po jakimś czasie (liczonym na ogół w godzinach) pojawia się raport
+  - Promotor potwierdza, że praca nie jest plagiatem, pisze opinię w systemie Baza Prac i wgrywa opinię do systemu. Wystawia też ocenę.
+  - Często w tym momencie następuje wybór Recenzenta (o ile nie jest narzucony wcześniej)
+  - Następnie praca zmienia status na //zatwierdzona// i recenzent jest powiadamiany, że może pobrać PDF i przystąpić do recenzji. Czasem recenzent nie jest wprowadzony do systemu i musi to zrobić jawnie pracownik Dziekanatu.
+  - Recenzent przygotowuej recenzję w systemie Baza Prac i wgrywa ją do Wirtualnej Uczelni, wystawia też ocenę. Zazwyczaj nie trwa to długo, ale system zakłada 5 dni na recenzję. CZasem Recenzent może chcieć uzyskać wgląd do kodu pracy.
+  - Recenzent i promotor drukują opinie (są to osobne kartki), podpisują je i najczęściej zostawiają na półeczce w sekretariacie Katedry C2 406, czynne od 9.00-15.00
+  - Zadaniem Dyplomantki/Dyplomanta jest zebranie popdpisanych recenzji, wydrukowanie pracy i niezbędnych dokumentów oraz złożenie w Dziekanacie
+===== Struktura pracy ======
+[[struktura_pracy_inz|Struktura pracy]]
+=====Uwagi=====
+  * W tekście pracy nie używamy czasu przyszłego (opisujemy to, co jest/istnieje lub to, co zostało zrobione)
+  * Nie piszemy, że //chcemy przybliżyć// lub //ułatwić zrozumienie//. Czytelnikiem jest osoba oceniająca pracę, więc nie można sugerować, że czegoś może nie rozumieć ;-)
+  * W miarę mozliwosci ilustrujemy tekst rysunkami. Nawet prostymi, typu przepływ danych od A do D poprzez B i C: A -> B -> C -> D.
+  * Podczas obrony przewidziana jest trwająca około 7 min prezentacja, podczas której pokazuje się 8-12 slajdów. Prezentacja jest oceniana (25% oceny z obrony). Rysunki wybrane z pracy są tu dobrymi kandydatami na treść slajdów.
+  * Prezentacja powinna obejmować:
+      - Slad tytułowy
+      - Cel pracy
+      - Przedstawiennie problemu, motywacje
+      - Może zawierać elementu przegladu literatury (ale krótko)
+      - Opis prac własnych (zaprojektowano, zaimplementowano, przetestowano, rezultaty). Raczej rysunki, diagramy, niewielkie tabele, mało tekstu.
+      - Podsumowanie
+  * Zła prezentacja:
+     * Ma 20 slajdów
+     * W tym 12+ to przegląd literatury i przytoczenie znanych faktów/definicji/rozwiązań/technologii, a 3 slady na prace własne
+     * Dyplomant skupia się na szczegółach
+     * Około 14 slajdu przewodniczący komisji przerywa i prosi o przejście do podsumowania (przed slajdami z pracami własnymi)
 ====== Tematy prac inżynierskich ======
 ===== 2019 =====
+Obecnie zarezerwowanych jest 12/12
+:!: ** Nie podejmuję się prowadzenia kolejnych prac ze wzgledu na osiągnięcie limitu** :!:
 ==== 1. Wizualizacja danych geograficznych ====
+:!: Rezerwacja
 Przegląd oraz dobór bibliotek, pakietów do wizualizacji. Główny cel - kolorowanie odcinków dróg na podstawie danych w celu pokazania dodatkowych własności, jak natężenie ruchu lub prędkość.  Źródło: dane OSM (nie Google Maps) z lokalnej bazy lub zewnętrznego serwera. Dane do wizualizacji z plików lub bazy danych.  Java lub Python .
 ==== 2. Narzędzia WebScraping ====
+:!: Rezerwacja
 Przegląd i porównanie narzędzi WebScraping dla kilku przykładowych zadań, np. zbieranie danych z serwisu nieruchomości lub samochodów, zbieranie publikacji prasowych na popularnych portalach, produktów z Allegro, itp. Zakres zadań do uzgodnienia.
 ==== 3. Map matching ====
-(a) Implementacja (znanego) algorytmu rzutowania sekwencji odczytów GPS na mapę w postaci procedur składowanych dla PostgreSQL/PostGIS.
+(a) Implementacja (znanego) algorytmu rzutowania sekwencji odczytów GPS na mapę w postaci procedur składowanych dla PostgreSQL/PostGIS, na podsatwie [[https://www.researchgate.net/publication/263855222_SLIDES_An_Incremental_Map-Matching_Algorithm_Based_on_Hidden_Markov_Model]]
-(b) Alternatywnie, dla mapy przecowywanej w pamięci w językach Java lub Python, ale konieczna implementacja funkcjonalności, które są w PostGIS zaimplementowane (indeksy przestrzene, obliczanie odleglości) oraz wstępne prztewarzanie danych mapy.
+Procedury mogą być zaimplementowane w
+  - [[https://www.postgresql.org/docs/9.2/plpgsql.html]] preferowane, łatwe w konfiguracji i wydajne
+  - Java lub Pythonie (trudniejsze w konfiguracji i dyskusyjne wydajnościowo)
+(b) Alternatywnie, dla mapy przechowywanej w pamięci w językach Java lub Python, ale konieczna implementacja funkcjonalności, które są w PostGIS zaimplementowane (indeksy przestrzene, obliczanie odleglości) oraz wstępne prztewarzanie danych mapy.
+Zakres:
+  - załaduj mapę oryginalną
+  - podziel drogę na segmenty (od skrzyżowania do skrzyżowania)
+  - dodaj tabele/struktury danych do przechowywania ścieżek GPS
+  - dodaj tabele/struktury danych na graf przypisujący odczyty do punktów na odcinkach dróg
+  - napisz procedurę, która dla nowego punktu:
+    - rozszerza graf o nowe możliwe wierzchołki //expansion//
+    - usuwa z grafu wierchołki, z których nie można kontynuować //contraction//
+  - podprocedury powinny mieć warianty lub być sterowane parametrami
+  - Testy:
+    - jakościowe - czy ścieżki są odwzorowane poprawnie
+    - wydajnościowe - ile zapytań można przetwarzać w jednostce czasu, ewentualnie grupowanie punktów jednej ściezki
 ==== 4. Wykorzystannie reguł rozmytych do rekomendacji produktów ====
+:!: Rezerwacja
 Z użyciem zbioru danych MovieLens. Implementacja Python lub Java. Celem jest wyznaczenie zbioru reguł rozmytych (a zwłaszcza parametrów funkcji przynależności o założonym kształcie) [[https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_rule]]
 //Jeżeli X lubi kryminały i komedie, Y lubi kryminały i Y ocenił wysoko film F, to rekomenduj F dla X.//
 ==== 5. Aplikacja webowa do edycji dokumentacji projektowej ====
+:!: Rezerwacja
 Projekt w stylu [[http://home.agh.edu.pl/~pszwed/wiki/doku.php?id=amo:projekt]]
 Konfigurowalna struktura dokumentu: [[http://home.agh.edu.pl/~pszwed/wiki/doku.php?id=amo:rup_tailored]]
@@ Line 24: / Line 86: @@
 ==== 6. Optymalizacja na GPU ====
-Implementacja popularnych algorytmów optymalizacji ciągłej na GPU: CUDA lub OpenCL
+Implementacja popularnych algorytmów optymalizacji ciągłej na GPU: CUDA lub OpenCL. //Takich prac może być wiecej...//
+W ramach **jednej** pracy implementacja **jednego** z wybranych algorytmów i przeprowadzenie testów dla różnych parametrów z uzyciem funkcji opublikowanych np. na CEC 2015.
+Typowy zakres:
+  - opis algorytmu (np. mrówki, pszczoły, Differential Evolution, Backtracking, elektromagnetyczny, świetliki, karaluchy, itp)
+  - opis platfromy (CUDA/OpenCL) i bibliotek dedykowanych dla konkretnego języka programowania C/C++/Java/Python lub użycie wysokopoziomowej biblioteki, np. [[https://deeplearning4j.org/docs/latest/nd4j-overview]] z akceleracją GPU
+  - opis implmentacji (wraz z parametrami i wariantami). W zależności od platformy i dostępnego sprzetu GPU można wykorzystywać wątki lokalne wewnątrz bloku
+  - wielokrotne testy dla okolo 15-20 funkcji z benchmarku dla różnych wymiarów i ich wyniki dla różnych parametrów.
+  - porównanie czasów wykonania
+  - tabele ilustrujące wyniki (procentowa odległość od rozwiązania optymalnego, wartości średnie, mediana, min/max, odchylenie standardowe)
+  - wykresy - wartość funckji celu dla kolejnych iteracji
+  - dyskusja wyników
@@ Line 33: / Line 108: @@
   - WebAssembly
   - Rekomendacja/ocena utworów muzycznych
-  - Przepisy
+  - Przepisy (zamienione na web crawling + walidację)
+  - Smart Mirror