Propozycja kontynuacji dla grup
Zamiast: Interfejs do wprowadzania danych dla systemu służącego do ustalania ograniczeń prędkości
W projekcie zaimplementowano miary podobieństwa reprezentacji grafowych. Zastosowanie do rzeczywistych ontologii. Główne pytanie - czy styl ich definiowania wykazuje statystyczne podobieństwo (głębokość, liczba relacji, liczba atrybutów).
Metoda - Wyszukiwane są ontologie na Swoogle. - Są przekształcane do reprezentacji grafowej (raczej kod Java) - Budowane są cząstkowe miary podobieństwa - Budowana miara sumaryczna (agregacja miar cząstkowych)
Map matching to rzutowanie ciągu danych GPS na rzeczywiste drogi tak, aby zbudować prawdopodobną ścieżkę ruchu pojazdu. Ten problem budzi bardzo duże zainteresowanie, ponieważ funkcja jest przydatna w wielu aplikacjach.
Celem projektu jest implementacja biblioteki (rozwiązania) dla wybranej platformy. Wymagane funkcje to (1) zdefiniowanie grafu dróg (wraz z topologią) oraz (2) implementacja właściwego algorytmu rzutowania.
Źródłem danych powinna być mapa OSM Możliwe rozwiązania: * implementacja wewnątrz Postgres + Postgis w języku PL/pgSQL (wykorzystanie gotowych narzędzi importu do Postgres), * interfejs do definiowania grafu w pamięci (lub importu) oraz implementacja algorytmu w wybranym języku programowania (Java, Python)
W obu przypadkach wskazane jest wykorzystanie biblioteki GIS do przetwarzania geometrii i zwracanie rezultatów w postaci geometrii (linestring).
Terminy spotkań: środa 12.30 ?
Projekty są wykonywane w grupach. Zaleca się, aby były to grupy o liczebności wskazanej przy tematach projektów. Grupa powinna wybrać temat projektu z listy i zarezerwować za pomocą formularza rejestracji. Tematy projektów muszą być unikalne. Jeżeli na liście pojawią się dwie rezerwacje tego samego projektu – późniejszy wpis zostanie usunięty.
Grupa, która wybrała projekt ma zaproponować i ustalić:
Dla poszczególnych projektów/grup zostaną założone repozytoria git. Mają się tam znaleźć:
Poniższe tematy są częściowo związane z prowadzonymi pracami magisterskimi.
1-3 os
Celem projektu jest generacja ontologii (grafu) o zadanych parametrach statystycznych. Parametry należy częściowo wzorować na propozycji w publikacji http://www.nature.com/ncomms/2015/151020/ncomms9627/full/ncomms9627.html.
Podane miary należy dostosować do modelu: - krawędź grafu może być związana z relacją
- parametrem jest też liczba atrybutów (klasy i obiektu)
1-3 os
Celem jest zbudowanie modelu symulacyjnego i jego wizualizacja (OpenGL). Zakładamy:
1-3 os
Uruchomienie i ocena narzędzi/bibliotek realizujących model word2vec. Zastosowanie do języka polskiego (z lematyzacją/bez lematyzacji wyrazów).
https://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-words-and-phrases-and-their-compositionality.pdf
http://deeplearning4j.org/word2vec
3 os
Celem projektu jest zbudowanie biblioteki ogólnego przeznaczenia umożliwiającej tworzenie i uruchamianie modeli w postaci grafów komunikujących się agentów (protokół P2P). Biblioteka Akka.
Szczegółowe wymagania powinny zostać ustalone tak, aby odpowiadały one typowym zastosowaniom do optymalizacji w środowisku rozproszonym.
- różne typy/role agentów - wsparcie dla topologii zawierających hierarchie - różna postać przechowywanych i przesyłanych danych (np. typ generyczny) - sterowanie pojawianiem się i zanikaniem agentów - agent oszust?
Grupa 1-2 os.
Celem pracy jest praktyczna realizacja integracja danych obejmujących:
W ramach projektu należy zaproponować model danych, utworzyć bazę i zaimportować dane. W przypadku projektu 2-osobowego dodatkowo interfejs REST/SOAP.
—
Repozytorium przechowuje zasoby (np. klipy wideo, ramki wideo, wydzielone obiekty) oraz implementuje kontenery typu sekwencja oraz zbiór (bag). Dodatkowo, implementuje także nazwane relacje binarne pozwalające na ustalenie powiązań. Dla każdego z elementów można zdefiniować metadane w postaci par klucz-wartość. Należy przewidzieć hierarchiczne klucze (np.. w stylu rejestrów windows), które w interfejsie mogą być np. odwzorowane na XML. Zastosowanie: wsparcie dla systemu analizy wideo.
Co może być umieszczone?
Przykłady zbiorów podlegających obróbce:
Do zrealizowania:
W projekcie można wykorzystać fragmenty implementacji serwera z poprzedniego cyklu.
Grupa 2 os. Kontynuacja
Celem projektu jest budowa systemu symulującego inteligentny obszarowe sterowanie oświetleniem dróg.
Rozważamy sieć drogową podmiejską. Przy drogach rozmieszczone są lampy diodowe, dla których można sterować natężeniem światła. Przy lampach zainstalowane są czujniki ruchu pozwalające wykryć pojazd i oszacować jego prędkość.
System składa się ze sterowników (agentów) działających równolegle i zarządzających kilkunastoma lampami i czujnikami na pewnym obszarze. Agenci przekazują sobie informację o nadjeżdżającym pojeździe tak, aby “przekazać” sobie pojazd.
Grupa 2-3 os.
Ideą sieci XQPN jest wykorzystanie języka funkcyjnego XQuery do przetwarzania rozproszonych dokumentów XML. Umieszczone są one w miejscach sieci. Tranzycje przesyłają dane pomiędzy miejscami. W ich definicji stosowane są wyrażenia zapisane w języku Xquery.
Projekt obejmuje dwa moduły:
Platforma Java.
Informacje o sieciach:
Grupa 2 os.
Motywacje: w rozwijanym systemie zbierane są parametry ruchu dla wybranych dużych skrzyżowań (np.: skrzyżowanie Czarnowiejska/Aleje). Ich źródłem są kamery wideo. Na podstawie interpretacji danych z kamer określane są takie parametry, jak prędkość ruchu, czas wykonania manewru na skrzyżowaniu lub długość kolejki pojazdów. Pokrycie pomiarami w docelowym systemie można szacować na 1% odcinków dróg. Równocześnie, system powinien dostarczać przybliżone informacje o parametrach ruchu dla dróg nieobjętych monitorowaniem.
Mapy kognitywne: http://home.agh.edu.pl/~pszwed/en/lib/exe/fetch.php?media=papers:fcm-ocena-jednostek-slides.pdf
Projekt obejmuje następujące etapy:
Źródło mapy: Open Street Map (OSM)
Projekt ma wykorzystywać pakiet SUMO będący zaawansowanym narzędziem symulacji ruchu drogowego.
Możliwe wykorzystanie wyników pracy magisterskiej (w tym zbieranie danych z SUMO)
Grupa 2 os. Repozytorium (o charakterze hurtowni danych, czyli danych nie usuwamy) przechowuje informacje o sekwencjach zdarzeń oraz pozwala na wykonanie zapytań, których wynikiem są sekwencje.
Platforma, narzędzia, sposób interakcji – do ustalenia
Grupa 2-3 os.
Dynamicznie zmieniające się informacje taktyczne reprezentowane są w postaci grafu z atrybutami: Wierzchołki:
Krawędzie (relacje):
Graf sytuacyjny
Jest to projekt w pewnym sensie bliski programowaniu gier. Oczekiwana jest symulacja ruchu, np. na heksagonalnej siatce, wraz z możliwością wizualizacji stanu grafu (punkt widzenia agenta).
Celem projektu jest implementacja wybranych populacyjnych algorytmów optymalizacyjnych, np.:
Cechą charakterystyczną ma być implementacja na platformie obliczeń równoległych OpenCL (można także użyć biblioteki aparapi w języku Java ). Biblioteka i driver OpenCL są dostępne dla kart graficznych Intel, AMD, znacznej części kart NVIDIA, Procesorów wielordzeniowych Intela oraz Intel HD graphics. Podczas obliczeń równoległych można przetwarzać duże populacje, rzędu 10000 osobników.
Uwaga Przed zarejestrowaniem tematu sprawdź, czy nie jest zajęty. Dany temat może zostać wybrany tylko przez jedną grupę.
Funkcja do rejestracji jest niestety bardzo prymitywna, za co z góry przepraszam. Działanie jej polega na dopisywaniu kolejnych wierszy do pliku tekstowego. Nanosząc ręcznie poprawki najłatwiej jest mi usuwać całe wiersze.