DSpace Repository (Univ. Tehnica A Moldovei)
Not a member yet
27504 research outputs found
Sort by
Tehnologia IoT în monitorizarea continuă a calității aerului
No full textFişierul ataşat conţine: Rezumat, Abstract, Cuprins, Introducere, Bibliografie.În contextul unei lumi tot mai poluate, monitorizarea calității aerului a devenit o preocupare globală, având un impact direct asupra sănătății umane și mediului.Lucrarea de față abordează provocarea monitorizării continue a calității aerului prin utilizarea tehnologiilor IoT (Internet of Things), având ca scop dezvoltarea unei infrastructuri eficiente pentru colectarea în timp real a datelor și analiza tendințelor de poluare. Proiectul propune dezvoltarea unui sistem IoT dedicat monitorizării continue a calității aerului, utilizând o combinație de senzori pentru detectarea particulelor fine, gazelor poluante și altor parametri atmosferici. Scopul principal al cercetării este de a crea un sistem autonom care să colecteze datele dintr-o zonă specifică, să le analizeze și să le vizualizeze într-un panou interactiv, accesibil autorităților și cetățenilor. Acest sistem include senzori de tip GP2Y1010AU0F pentru particule de praf, MQ -7 pentru gaze periculoase și DHT11 pentru umiditate și temperatură, iar datele sunt procesate printr -o unitate de control bazată pe tehnologia Arduino și NodeMCU ESP8266. De asemenea, un modul GSM este integrat pentru a trimite alerte în cazul în care limitele de poluare sunt depășite. În continuare, lucrarea trece la analiza și modelarea sistemului, unde este prezentată arhitectura detaliată a sistemului de monitorizare propus pe bază de IoT. Designul sistemului este realizat cu scopul de a echilibra funcționalitatea, costurile
și scalabilitatea. În această secțiune sunt abordate selecția senzorilor, modulelor de comunicație și soluțiilor de management al energiei, astfel încât sistemul să poată funcționa autonom în diverse condiții. De asemenea, sunt incluse simulări și modele pentru a prezice performanța sistemului și a optimiza integrarea componentelor hardware. Faza următoare a cercetării se concentrează pe implementarea și testarea
sistemului. Un punct important este dezvoltarea unui tablou de bord pentru vizualizarea datelor în timp real, esențial pentru furnizarea de informații accesibile și utile. Lucrarea analizează fiecare componentă a sistemului, de la selecția senzorilor și integrarea acestora, până la dezvoltarea software-ului necesar pentru procesarea și vizualizarea datelor. Testele efectuate în condiții reale de operare au validat eficiența sistemului, iar rezultatele au fost prezentate sub forma unor studii de caz care demonstrează impactul monitorizării asupra reducerii poluării într-o zonă urbană. Prin această cercetare, teza subliniază rolul esențial al tehnologiilor IoT în protecția mediului și gestionarea resurselor naturale. Implementarea unui astfel de sistem poate contribui semnificativ la îmbunătățirea calității vieții în orașele moderne, oferind o soluție sustenabilă și eficientă pentru monitorizarea poluării atmosferice. În final, concluziile evidențiază implicațiile practice ale cercetării, arătând modul în care sistemul propus ar putea fi aplicat în zonele urbane pentru monitorizarea pe termen lung a calității aerului. Rezultatele demonstrează că sistemul bazat pe IoT poate detecta și raporta eficient evenimentele de poluare, ajutând autoritățile să ia decizii informate. Sunt oferite recomandări pentru cercetări viitoare, inclusiv integrarea algoritmilor de învățare automată pentru modelele predictive și îmbunătățirea preciziei senzorilor și fiabilității rețelelor.In the context of an increasingly polluted world, air quality monitoring has become a global concern, having a direct impact on human health and the environment. The present work addresses the challenge of continuous air quality monitoring using IoT (Internet of Things) technologies, aiming to develop an efficient infrastructure for real-time data collection and analysis of pollution trends. The project proposes the development of an IoT system dedicated to continuous air quality monitoring, using a combination of sensors for the detection of fine particles, polluting gases and other atmospheric parameters. The main goal of the research is to create an autonomous system that collects data from a specific area, analyzes it and visualizes it in an interactive panel, accessible to authorities and citizens. This system includes GP2Y1010AU0F sensors for dust particles, MQ-7 for hazardous gases and DHT11 for humidity and temperature, and the data is processed by a control unit based on Arduino technology and NodeMCU ESP8266. Also, a GSM module is integrated to send alerts in case pollution limits are exceeded. Next, the paper moves on to the analysis and modeling of the system, where the detailed architecture of the proposed IoT-based monitoring system is presented. The system design is carried out with the aim of balancing functionality, costs and scalability. In this section, the selection of sensors, communication modules and energy management solutions are addressed, so that the system can operate autonomously under various conditions. Simulations and models are also included to predict the system performance and optimize the integration of hardware components. The next phase of the research focuses on the implementation and testing of the system. An important point is the development of a dashboard for real-time data visualization, essential for providing accessible and useful information. The paper analyzes each component of the system, from the selection of sensors and their integration, to the development of the software necessary for data processing and visualization. Tests conducted under real operating conditions validated the system's efficiency, and the results were presented in the form of case studies demonstrating the impact of monitoring on pollution reduction in an urban area. Through this research, the thesis highlights the essential role of IoT technologies in environmental protection and natural resource management. The implementation of such a system can significantly contribute to improving the quality of life in modern cities, providing a sustainable and efficient solution for air pollution monitoring. Finally, the conclusions highlight the practical implications of the research, showing how the proposed system could be applied in urban areas for long-term air quality monitoring. The results demonstrate that the IoT-based system can effectively detect and report pollution events, helping authorities make informed decisions. Recommendations for future research are provided, including the integration of machine learning algorithms for predictive models and improving sensor accuracy and network reliability
Analiza comparativă a algoritmilor de inteligență artificială
No full textFişierul ataşat conţine: Rezumat, Abstract, Cuprins, Lista abrevierilor, Bibliografie.Lucrarea de față oferă o analiză comparativă detaliată a performanței mai multor algoritmi de inteligență artificială, având ca scop evaluarea eficienței acestora în diverse contexte aplicative. Studiul include atât algoritmi de clasificare, cum ar fi Naive Bayes, Logistic Regression, SVM, KNN, și Random Forest, cât și algoritmi probabilistici, pentru a investiga impactul diferitelor tehnici de învățare asupra seturilor de date specifice. Seturile de date utilizate în acest studiu sunt Spam, Iris și Cancer, reprezentând domenii diverse precum detecția de spam, clasificarea speciilor de flori și predicția riscului de cancer. În cadrul analizei comparative, performanța fiecărui algoritm a fost evaluată pe baza unor metrici esențiale, inclusiv acuratețea, recall, precizia, scorul F1 și timpul de execuție, pentru a înțelege atât eficiența în termenii corectitudinii, cât și impactul resurselor utilizate. Aceste metrici au permis identificarea punctelor forte și a limitărilor fiecărui algoritm în funcție de caracteristicile setului de date și de cerințele specifice ale fiecărei aplicații. Un aspect important al analizei a fost legat de timpul de execuție al algoritmilor, care a fost comparat în condițiile unor seturi de date de dimensiuni variabile. Astfel, s-a observat că algoritmii precum Naïve Bayes și Logistic Regression au avut performanțe rapide, dar cu variații în precizie, în timp ce algoritmi mai complecși precum SVM și Random Forest au demonstrat o acuratețe mai mare, dar cu costuri de calcul mai ridicate. Aceste observații au permis formularea de recomandări pentru optimizarea performanței algoritmilor, inclusiv ajustarea hiperparametrilor și implementarea unor metode de paralelizare a procesului de învățare. Lucrarea propune și direcții pentru cercetări viitoare, precum analiza algoritmilor pe seturi de date mult mai mari, pentru a evalua scalabilitatea și eficiența acestora în condiții de volum mare de date. În plus, se propune analiza comportamentului algoritmilor în condiții de date incomplete sau zgomotoase, identificând algoritmii care sunt mai rezistenți la astfel de perturbări și care pot asigura rezultate fiabile într-un mediu de date mai variabil. O altă direcție de cercetare sugerată este compararea performanței între modelele probabilistice și cele deterministe, pentru a înțelege mai bine avantajele și limitările fiecărei abordări în funcție de tipul de problemă de rezolvat. Această lucrare subliniază importanța selecției algoritmului optim pe baza cerințelor specifice ale aplicațiilor, oferind totodată o evaluare detaliată a performanței acestora. De asemenea, concluziile sugerează necesitatea continuării cercetărilor pentru îmbunătățirea eficienței algoritmilor în condiții variabile de date și resurse, în scopul implementării unor soluții mai rapide și mai precise în diverse domenii ale inteligenței artificiale.This study provides a detailed comparative analysis of the performance of several artificial intelligence algorithms, aiming to evaluate their effectiveness in various application contexts. The study includes both classification algorithms, such as Naive Bayes, Logistic Regression, SVM, KNN, and Random Forest, as well as probabilistic algorithms, to investigate the impact of different learning techniques on specific datasets. The datasets used in this study are Spam, Iris, and Cancer, representing diverse domains such as spam detection, flower species classification, and cancer risk prediction. In the benchmarking, the performance of each algorithm was evaluated based on key metrics, including accuracy, recall, precision, F1 score, and execution time, to understand both the efficiency in terms of correctness and the impact of the resources used. These metrics made it possible to identify the strengths and limitations of each algorithm depending on the characteristics of the data set and the specific requirements of each application. An important aspect of the analysis was related to the execution time of the algorithms, which was compared under the conditions of data sets of variable sizes. Thus, it was observed that algorithms such as Naive Bayes and Logistic Regression performed fast but with variations in accuracy, while more complex algorithms such as SVM and Random Forest demonstrated higher accuracy but with higher computational costs. These observations allowed the formulation of recommendations for optimizing the performance of the algorithms, including the adjustment of hyperparameters and the implementation of some methods of parallelization of the learning process. The study also suggests directions for future research, such as analyzing the algorithms on much larger datasets to assess their scalability and efficiency under high data volume conditions. In addition, it is proposed to analyze the behavior of algorithms under conditions of incomplete or noisy data, identifying algorithms that are more robust to such perturbations and that can provide reliable results in a more variable data environment. Another suggested research direction is to compare the performance between probabilistic and deterministic models to better understand the advantages and limitations of each approach depending on the type of problem to be solved. This studyemphasizes the importance of selecting the optimal algorithm based on the specific requirements of the applications, while providing a detailed evaluation of their performance. Also, the conclusions suggest the need for continued research to improve the efficiency of algorithms under variable conditions of data and resources, in order to implement faster and more accurate solutions in various fields of artificial intelligence
Influența arhitecturii bazei de date asupra performanței în domeniul fintech
No full textFişierul ataşat conţine: Rezumat, Abstract, Cuprins, Introducere, Bibliografie.Teza de masterat explorează impactul tehnologiilor fintech asupra industriei financiare globale, evidențiind modul în care acestea au revoluționat gestionarea serviciilor financiare. Primul capitol descrie ecosistemul fintech, accentuând beneficiile aduse, precum accesibilitatea, eficiența costurilor și personalizarea serviciilor. De asemenea, subliniază importanța arhitecturii bazelor de date în performanța aplicațiilor financiare, analizând provocările legate de consistență, disponibilitate și securitate. A doua parte a primului capitol oferă o analiză tehnică a diferitelor arhitecturi de baze de date distribuite, atât omogene, cât și eterogene, inclusiv modele de tip Master-Slave și inel. Lucrarea s-a concentrat pe patru arhitecturi principale: arhitectura omogenă cu server centralizat, arhitectura omogenă Master-Slave, arhitectura neomogenă cu server centralizat și arhitectura neomogenă de tip Ring-Based. Pentru fiecare arhitectură, s-a realizat atât o analiză teoretică, cât și o implementare practică folosind tehnologii precum Java, Spring Boot, MySQL, și librăria Faker pentru generarea datelor necesare testării. Arhitecturile au fost modelate și implementate în prototipul distribuit pentru a obține date relevante privind performanța și rezistența fiecărei abordări. Sistemul de testare a inclus mai multe aplicații: aplicația server pentru baze de date, aplicația server central care a servit drept intermediar pentru gestionarea cererilor către bazele de date, și aplicația client, care a fost utilizată pentru a simula diverse scenarii de acces concurent. Aplicația client a generat cereri HTTP către serverul centralizat, care, la rândul său, a coordonat operațiunile asupra bazelor de date distribuite. Toate aceste aplicații au fost dezvoltate într-un mod flexibil, astfel încât parametrii de pornire puteau fi modificați pentru a permite sistemului să funcționeze sub fiecare dintre modelele arhitecturale propuse. Studiul a analizat performanțele a patru modele arhitecturale distribuite, utilizând cereri de tip insert, get, update și delete pentru a evalua timpii de răspuns și consistența acestora. Fiecare model a fost testat în condiții similare, cu generarea unor cereri simultane pentru a simula activități bancare complexe. Rezultatele au fost sintetizate în tabele comparative care includ valori statistice relevante, cum ar fi media, mediana, modulul, valoarea maximă, valoarea minimă și dispersia. Modelul Master-Slave (Modelul 2) s-a remarcat ca fiind cel mai eficient pentru majoritatea tipurilor de cereri, având timpi medii și mediane scăzute, precum și o dispersie minimă. Acest lucru indică o consistență ridicată și o performanță stabilă. Modelele omogene au avut o performanță mai consistentă și dispersii mai mici, demonstrând o mai bună predictibilitate a timpilor de răspuns. Modelele eterogene, deși mai flexibile, au avut timpi maximali ridicați și o dispersie mai mare, în special în cazul arhitecturii Ring-Based.The master's thesis explores the impact of fintech technologies on the global financial industry, highlighting how they have revolutionized financial services management. The first chapter describes the fintech ecosystem, emphasizing the benefits it brings, such as accessibility, cost efficiency, and service personalization. It also highlights the importance of database architecture in the performance of financial applications, analyzing challenges related to consistency, availability, and security. The second part of the first chapter provides a technical analysis of various distributed database architectures, both homogeneous and heterogeneous, including Master-Slave and Ring-Based models. The study focused on four main architectures: the homogeneous architecture with a centralized server, the homogeneous Master-Slave architecture, the heterogeneous architecture with a centralized server, and the heterogeneous Ring-Based architecture. For each architecture, both a theoretical analysis and a practical implementation were conducted using technologies such as Java, Spring Boot, MySQL, and the Faker library to generate the data needed for testing. The architectures were modeled and implemented in a distributed prototype to obtain relevant data on the performance and resilience of each approach. The testing system included multiple applications: the database server application, the central server application that acted as an intermediary for managing requests to the databases, and the client application, which was used to simulate various concurrent access scenarios. The client application generated HTTP requests to the centralized server, which in turn coordinated operations on the distributed databases. All these applications were developed flexibly so that startup parameters could be modified to enable the system to operate under each of the proposed architectural models. The study analyzed the performance of four distributed architectural models, using insert, get, update, and delete requests to evaluate their response times and consistency. Each model was tested under similar conditions, with the generation of simultaneous requests to simulate complex banking activities. The results were synthesized into comparative tables that include relevant statistical values such as mean, median, mode, maximum value, minimum value, and variance. The Master-Slave model (Model 2) stood out as the most efficient for most request types, featuring low mean and median response times as well as minimal variance. This indicates high consistency and stable performance. Homogeneous models demonstrated more consistent performance and lower variance, showcasing better predictability in response times. Heterogeneous models, while more flexible, exhibited higher maximum response times and greater variance, particularly in the case of the Ring-Based architecture
Экономика предприятия: учебник
No full textFişierul ataşat conţine: Cuprins, Introducere, Bibliografie. Textul integral al publicaţiei poate fi accesat pe site-ul https://library.utm.md. Accesul prin logare este valabil pentru studenţi, masteranzi, doctoranzi şi cadre didactice UTM.Учебник охватывает теоретические аспекты тем курса «Экономика предприятия», включает задания для самостоятельной проверки знаний, примеры решений задач, а также задачи для самостоятельного решения и для практических занятий.
Учебник предназначен для студентов первого цикла, очной и заочной формы обучения, по специальности «Бизнес и управление», «Бухгалтерский учет», «Маркетинг и логистика», «Фиансы и банки», факультета Экономическая Инженерия и Бизнес
Recognition and visualization of data of an automated surveillance system
No full textFişierul ataşat conţine: Rezumat, Abstract, Contents, Introduction, References.This paper presents the application of the YOLO v8 (You Only Look Once) model for real-time object detection within an automated video surveillance system. YOLO v8, recognized for its superior balance between speed and accuracy, is leveraged to detect various objects in live surveillance feeds. The proposed system processes video streams in real-time, using the latest advancements in convolutional neural networks to achieve object detection with minimal latency, which is crucial for time-sensitive environments like security monitoring. As experiments have demonstrated, YOLO v8 achieved an average precision (AP) of 52.7% on the COCO dataset and processed up to 60 frames per second (FPS) on 1080p video, outperforming previous YOLO versions in both detection accuracy and processing speed [1]. This represents a notable improvement over YOLOv4, which reported an AP of 43.5% and a speed of 50 FPS under similar conditions [2].
The primary objective of this thesis is demonstrating how YOLO v8 can be effectively integrated into a real-time video surveillance system, offering both high detection accuracy and performance efficiency. Future work will focus on extending the system's capability to detect complex human activities and refining the interface for enhanced user interaction.Această lucrare prezintă aplicarea modelului YOLO v8 (You Only Look Once) pentru detectarea obiectelor în timp real în cadrul unui sistem automatizat de supraveghere video. YOLO v8, recunoscut pentru echilibrul superior între viteză și acuratețe, este utilizat pentru detectarea diverselor obiecte în fluxuri video de supraveghere live. Sistemul propus procesează fluxurile video în timp real, folosind cele mai recente progrese în rețele neuronale convoluționale pentru a realiza detectarea obiectelor cu latență minimă, un aspect de bază pentru medii sensibile la timp, cum ar fi monitorizarea de securitate. Experimentele au demonstrat că YOLO v8 a obținut o precizie medie (AP) de 52,7% pe setul de date COCO și a procesat până la 60 de cadre pe secundă (FPS) la rezoluție video 1080p, depășind versiunile anterioare YOLO atât în ceea ce privește acuratețea detecției, cât și viteza de procesare [1]. Acest lucru reprezintă o îmbunătățire notabilă față de YOLOv4, care a raportat un AP de 43,5% și o viteză de 50 FPS în condiții similare [2]. Contribuția principală a acestui studiu constă în demonstrarea modului în care YOLO v8 poate fi integrat eficient într-un sistem de supraveghere video în timp real, oferind atât o acuratețe ridicată a detecției, cât și eficiență în performanță. Lucrările viitoare se vor concentra pe extinderea capacității sistemului de a detecta activități umane complexe și pe rafinarea interfeței pentru a îmbunătăți interacțiunea cu utilizatorul
ICT procedures and instructions for judicial expertise
No full textFişierul ataşat conţine: Rezumat, Abstract, Lista abrevierilor, Cuprins, Introducere, Bibliografie.Această teză de master explorează utilizarea procedurilor tehnice și a instrucțiunilor în domeniul cercetărilor Tehnologiilor Informaționale și Comunicațiilor (TIC). În cadrul introducerii, proiectul se concentrează asupra importanței și necesității procedurilor tehnice și a instrucțiunilor în contextul expertizelor judiciare în domeniul TIC. Scopul principal al acestei cercetări este de a dezvolta și implementa proceduri tehnice eficiente și instrucțiuni clare pentru utilizarea echipamentelor și softurilor
din dotarea unui laborator criminalistic specializat. Semnificația și valoarea aplicativă. Această cercetare aduce o contribuție semnificativă în domeniul expertizelor judiciare TIC, oferind un cadru solid pentru pregătirea, desfășurarea și gestionarea acestor investigații specializate. Este un pas esențial în direcția asigurării calității și eficienței în procesul de expertiză judiciară în contextul tehnologiilor informaționale și comunicărilor. În prima secțiune a proiectului, se abordează procedurile tehnice fundamentale care stau la baza expertizelor judiciare, cu accent pe pregătirea pentru examinare și efectuarea copiei criminalistice a informației digitale, examinarea informațiilor stocate pe diferiți purtători de informații și examinarea dispozitivelor mobile. Partea a doua a proiectului se axează pe elaborarea instrucțiunilor de utilizare a echipamentului și softului din dotarea laboratorului criminalistic. Aceasta include virtualizarea sistemelor informatice și utilizarea unor echipamente specifice precum "Tableau TD3 Touch Screen Forensic Imager", "Tableau SATA/IDE Forensic Bridge T35u" și "Ditto Forensic FieldStation". Fiecare instrument este detaliat în ceea ce privește funcționalitățile sale și modul de utilizare. În final, proiectul acoperă implementarea procedurilor și instrucțiunilor dezvoltate în cadrul unui sistem de management, inclusiv cerințe generale pentru competența laboratoarelor de încercări și etalonări, precum și elaborarea rapoartelor de expertiză judiciară.This master's thesis explores the use of technical procedures and instructions in the field of Information and Communication Technologies (ICT) investigations. In the introduction, the project focuses on the importance and necessity of technical procedures and instructions in the context of judicial expertise in the field of ICT. The main purpose of this research is to develop and implement efficient technical procedures and clear instructions for the use of equipment and software in a specialized forensic laboratory. Significance and Applicability: This research makes a significant contribution to the field of ICT judicial expertise, providing a solid framework for the preparation, conduct, and management of these specialized investigations. It is an essential step towards ensuring the quality and efficiency of the judicial expertise process in the context of information technologies and communications. The first section of the project addresses fundamental technical procedures underlying judicial expertise, with a focus on preparation for examination and the forensic copying of digital information, examination of information stored on various carriers, and examination of mobile devices. The second part of the project focuses on the development of instructions for the use of equipment and software in the forensic laboratory. This includes virtualization of information systems and the use of specific equipment such as "Tableau TD3 Touch Screen Forensic Imager," "Tableau SATA/IDE Forensic Bridge T35u," and "Ditto Forensic FieldStation." Each instrument is detailed regarding its functionalities and mode of use. Finally, the project covers the implementation of developed procedures and instructions in a management system, including general requirements for the competence of testing and calibration laboratories, as well as the preparation of judicial expertise reports
Procese de prelucrare a limbajului natural pentru analiza datelor textuale din rețelele sociale
No full textFişierul ataşat conţine: Rezumat, Abstract, Cuprins, Lista abrevierilor, Bibliografie.Această teză abordează procesarea limbajului natural (PLN) pentru analiza datelor textuale generate de rețelele sociale, cu scopul de a dezvolta metode automatizate de colectare, preprocesare și interpretare a datelor. Lucrarea este structurată în mai multe capitole, fiecare având un rol specific în fundamentarea teoretică și aplicativă a subiectului. Introducerea oferă contextul și relevanța studiului, subliniind importanța utilizării PLN pentru gestionarea volumelor mari de date textuale și transformarea acestora în informații valoroase. Se definesc scopul și obiectivele tezei, evidențiind nevoia de soluții automatizate pentru analiza textului din rețelele sociale. Capitolul 1 analizează procesele fundamentale de prelucrare a limbajului natural. Sunt descrise contextul și importanța PLN, tehnicile și metodele utilizate, precum și aplicațiile acestora în diverse domenii. De asemenea, se discută specificul textului din rețelele sociale și provocările pe care le prezintă în analiza automată. Capitolul 2 se concentrează pe metodele de colectare și pregătire a datelor din rețelele sociale. Se prezintă sursele de date, clasificarea platformelor sociale și tipurile de date disponibile, inclusiv text, metadate și conținut multimedia. Se discută metodele de preprocesare, precum eliminarea zgomotului, tokenizarea și normalizarea, alături de provocările etice și tehnice asociate acestora. Concluziile sintetizează contribuțiile și rezultatele obținute, subliniind importanța tehnologiilor de PLN pentru analiza textului din rețelele sociale. Sunt identificate direcții viitoare de cercetare și provocările care trebuie abordate pentru îmbunătățirea aplicațiilor existente. Lucrarea aduce o contribuție în domeniul procesării limbajului natural, oferind un cadru teoretic și practic pentru analiza datelor textuale din rețelele sociale, cu aplicații în marketing, cercetare socială și alte domenii relevante.This thesis explores natural language processing (NLP) for analyzing textual data generated from social networks, aiming to develop automated methods for data collection, preprocessing, and interpretation. The thesis is structured into several chapters, each contributing to the theoretical and practical understanding of the subject. The introduction provides the context and relevance of the study, highlighting the importance of using NLP to manage large volumes of textual data and transform them into valuable insights. The objectives and purpose of the thesis are defined, emphasizing the need for automated solutions for analyzing social media text. Chapter 1 examines the fundamental processes of natural language processing. It describes the context and significance of NLP, the techniques and methods used, as well as its applications across various fields. Additionally, it discusses the specific characteristics of social media text and the challenges it presents for automated analysis. Chapter 2 focuses on methods for collecting and preparing data from social networks. It presents data sources, the classification of social platforms, and the types of data available, including text, metadata, and multimedia content. The chapter covers preprocessing methods such as noise reduction, tokenization, and normalization, alongside ethical and technical challenges associated with these processes. The conclusions summarize the contributions and results, emphasizing the significance of NLP technologies for analyzing social media text. Future research directions and challenges to be addressed for improving current applications are also identified. This thesis makes a contribution to the field of natural language processing, offering both theoretical and practical frameworks for analyzing textual data from social networks, with applications in marketing, social research, and other relevant domains
Analysis and implementation of stylometric features for intrinsic plagiarism detection systems
No full textFişierul ataşat conţine: Rezumat, Abstract, Contents, Introduction, References.This thesis investigates the analysis and implementation of stylometric features for intrinsic plagiarism detection systems, addressing the increasing demand for effective methods to detect unoriginal content in written works. Intrinsic plagiarism detection operates by examining the internal stylistic
characteristics of a document, identifying potential plagiarism based on changes in the author’s writing
style without requiring comparison to external sources. The first chapter focuses on presenting the background research and motivation for this study. It
discusses the relevance of intrinsic plagiarism detection in today’s digital world, where a vast amount of
information is easily accessible. A thorough examination of the current landscape in plagiarism detection technologies is provided, along with the limitations and challenges faced by traditional, external comparison methods. The second chapter delves into related works, offering an in-depth review of previous studies in the fields of stylometry and plagiarism detection. It explores the various stylometric features that are essential for analyzing text, including word frequency, sentence length, and syntactic patterns, and how these are employed to detect stylistic shifts indicative of plagiarism. In the first half of the third chapter, the technical design and implementation of the system are discussed. This section explains the feature extraction methods used, the algorithms for stylometric analysis, and the architecture of the proposed system. Special attention is given to the software tools and libraries used to build a reliable and scalable system. The second half of the implementation chapter provides an evaluation of the system’s performance. The experiments conducted are outlined, showcasing how the system detects stylistic anomalies in various documents. The results are analyzed based on performance metrics like precision, recall, and accuracy, highlighting the effectiveness and potential limitations of the system in different scenarios. The conclusion presents a summary of the findings and their implications for plagiarism detection in academic and professional contexts. Future directions for improving the system, such as incorporating multilingual capabilities and enhancing accuracy, are also discussed.Această lucrare investighează analiza și implementarea caracteristicilor stilometrice pentru sistemele de detectare a plagiatului intrinsec, răspunzând cererii tot mai mari de metode eficiente pentru detectarea conținutului neoriginal în lucrările scrise. Detectarea plagiatului intrinsec funcționează prin examinarea caracteristicilor stilistice interne ale unui document, identificând potențialul plagiat pe baza schimbărilor în stilul de scriere al autorului, fără a fi necesară compararea cu surse externe. Primul capitol se concentrează pe prezentarea cercetării de fond și a motivației pentru acest studiu. Se discută relevanța detectării plagiatului intrinsec în lumea digitală de astăzi, în care o cantitate vastă de informații este ușor accesibilă. Este oferită o examinare detaliată a peisajului actual al tehnologiilor de detectare a plagiatului, împreună cu limitările și provocările cu care se confruntă metodele tradiționale, bazate pe comparații externe. Capitolul al doilea explorează lucrările conexe, oferind o revizuire detaliată a studiilor anterioare în domeniile stilometriei și detectării plagiatului. Acesta analizează diversele caracteristici stilometrice esențiale pentru analiza textului, inclusiv frecvența cuvintelor, lungimea propozițiilor și tiparele sintactice, și modul în care acestea sunt utilizate pentru a detecta schimbările stilistice indicatoare de plagiat. În prima jumatate din al treilea capitol, sunt discutate aspectele tehnice ale designului și implementării sistemului. Această secțiune explică metodele de extragere a caracteristicilor utilizate, algoritmii pentru analiza stilo metrică și arhitectura sistemului propus. O atenție deosebită este acordată instrumentelor software și bibliotecilor folosite pentru a construi un sistem fiabil și scalabil. A doua jumatate a capitolului trei oferă o evaluare a performanței sistemului. Experimentele efectuate sunt detaliate, demonstrând modul în care sistemul detectează anomaliile stilistice în diverse documente. Rezultatele sunt analizate pe baza unor metrici de performanță precum precizia, revocarea și acuratețea, evidențiind eficiența și posibilele limitări ale sistemului în diferite scenarii. Concluzia prezintă un rezumat al constatărilor și implicațiilor acestora pentru detectarea plagiatului în context academic și profesional. Sunt discutate direcții viitoare pentru îmbunătățirea sistemului, cum ar fi integrarea capacităților multilingve și creșterea preciziei
Integrarea sursei eoliene de energie într-un sistem de distribuție închis
No full textFişierul ataşat conţine: Содержание, Rezumat, Abstract, Cuprins, Introducere, Bibliografie.Цель исследования. Разработка и обосновывание концепций автономной холодильной установки, использующей энергию ветра для питания, с акцентом на энергоэффективность, экологическую устойчивость и стабильность работы в условиях переменной выработки электроэнергии.
Актуальность темы. Глобальный переход на возобновляемые источники энергии требует инновационных решений в области энергоснабжения. Ветрогенераторы представляют собой один из самых перспективных источников экологически чистой энергии. Использование их для питания холодильных установок особенно актуально для удалённых регионов, где централизованное энергоснабжение либо отсутствует, либо крайне затруднено. Это касается сельских районов, исследовательских баз, медицинских учреждений и других объектов, требующих надёжного охлаждения.
Задачи исследования:
1. Изучение технических характеристик и особенностей работы холодильных установок при
питании от нестабильных источников энергии, таких как ветрогенераторы.
o Анализ существующих решений в данной области.
o Определение оптимальных конструктивных параметров установки.
2. Разработка модели холодильной установки, интегрированной с ветрогенератором.
o Разработка системы управления, обеспечивающей стабильную работу холодильника в условиях
переменной выработки энергии.
o Использование аккумуляторных систем и устройств накопления холода для повышения
надёжности.
3. Оценка энергоэффективности и устойчивости работы системы.
o Исследование энергетических потерь.
o Оптимизация распределения нагрузки между источником энергии и накопителями.
4. Экологическое и экономическое обоснование предложенной системы.
o Сравнение экологических и экономических характеристик с традиционными холодильными
установками.
o Выявление преимуществ использования ветровой энергии для питания холодильников.
Практическая значимость. Результаты исследования могут быть применены в разработке автономных систем охлаждения, что особенно актуально для:
• сельского хозяйства (хранение скоропортящихся продуктов, молока, рыбы, мяса);
• медицины (сохранение вакцин, биоматериалов, лекарств);
• логистики (перевозка продуктов в условиях автономного энергоснабжения);
• научных станций в удалённых регионах.
Ожидаемые результаты:
1. Разработка оптимизированной конструкции холодильной установки, питающейся от ветрогенератора.
2. Создание алгоритмов управления, обеспечивающих стабильную работу в условиях переменной генерации.
3. Подтверждение энергетической, экологической и экономической эффективности системы в сравнении с традиционными решениями.
Исследование вносит вклад в развитие технологий устойчивого развития и демонстрирует перспективы использования возобновляемых источников энергии для автономного охлаждения.Scopul cercetării. Dezvoltarea și fundamentarea conceptelor unei instalații frigorifice autonome, care utilizează energia eoliană pentru alimentare, cu accent pe eficiența energetică, sustenabilitatea ecologică și stabilitatea funcționării în condițiile unei producții variabile de energie electrică.
Actualitatea temei. Tranziția globală către surse de energie regenerabilă necesită soluții inovatoare în domeniul aprovizionării cu energie. Generatoarele eoliene reprezintă una dintre cele mai promițătoare surse de energie ecologică. Utilizarea acestora pentru alimentarea instalațiilor frigorifice este deosebit de relevantă pentru regiunile izolate, unde alimentarea centralizată cu energie fie lipsește, fie este extrem de dificilă. Acest aspect este important pentru zonele rurale, bazele de cercetare, instituțiile medicale și alte obiective care necesită o răcire fiabială.
Obiectivele cercetării:
1. Studierea caracteristicilor tehnice și a particularităților de funcționare ale instalațiilor frigorifice alimentate de surse de energie instabile, precum generatoarele eoliene.
- Analiza soluțiilor existente în acest domeniu.
- Determinarea parametrilor constructivi optimi ai instalației.
2. Dezvoltarea unui model de instalație frigorifică integrată cu un generator eolian.
- Elaborarea unui sistem de control care să asigure funcționarea stabilă a frigiderului în condițiile unei producții variabile de energie.
- Utilizarea sistemelor de acumulare și a dispozitivelor de stocare a frigului pentru creșterea fiabilității.
3. Evaluarea eficienței energetice și a sustenabilității sistemului.
- Studierea pierderilor energetice.
Optimizarea distribuției sarcinii între sursa de energie și sistemele de stocare.
4. Fundamentarea ecologică și economică a sistemului propus.
- Compararea caracteristicilor ecologice și economice cu instalațiile frigorifice tradiționale.
- Identificarea avantajelor utilizării energiei eoliene pentru alimentarea frigiderelor.
Semnificația practică. Rezultatele cercetării pot fi aplicate în dezvoltarea sistemelor autonome de răcire, fiind deosebit de relevante pentru:
- agricultură (păstrarea produselor perisabile, laptelui, peștelui, cărnii);
- medicină (conservarea vaccinurilor, materialelor biologice, medicamentelor);
- logistică (transportul produselor în condiții de alimentare autonomă);
- stații de cercetare în regiuni izolate.
Rezultate așteptate:
1. Dezvoltarea unei construcții optimizate a instalației frigorifice alimentate de generatorul eolian.
2. Crearea algoritmilor de control care să asigure funcționarea stabilă în condițiile unei generări
variabile.
3. Confirmarea eficienței energetice, ecologice și economice a sistemului în comparație cu soluțiile tradiționale.
Cercetarea contribuie la dezvoltarea tehnologiilor sustenabile și demonstrează perspectivele
utilizării surselor de energie regenerabilă pentru răcirea autonomă.Research goal. Development and justification of concepts for an autonomous refrigeration system powered by wind energy, focusing on energy efficiency, ecological sustainability, and operational stability under variable electricity production conditions.
Relevance of the topic. The global transition to renewable energy sources requires innovative solutions in energy supply. Wind turbines are among the most promising sources of environmentally friendly energy. Their use for powering refrigeration systems is especially relevant in remote areas where centralized power supply is either unavailable or extremely challenging. This is crucial for rural areas, research bases, medical facilities, and other sites requiring reliable cooling.
Research objectives:
1. Study the technical characteristics and operational features of refrigeration systems powered by unstable energy sources, such as wind turbines.
- Analyze existing solutions in this field.
- Determine the optimal design parameters for the system.
2. Develop a refrigeration system model integrated with a wind turbine.
- Design a control system to ensure stable refrigerator operation under variable energy generation.
- Utilize battery systems and cold storage devices to enhance reliability.
3. Evaluate the energy efficiency and operational sustainability of the system.
- Investigate energy losses.
- Optimize load distribution between the energy source and storage systems.
4. Provide ecological and economic justification for the proposed system.
- Compare ecological and economic characteristics with traditional refrigeration systems.
- Identify the advantages of using wind energy for powering refrigeration units.
Practical significance. The research results can be applied to the development of autonomous cooling systems, which are particularly relevant for:
- Agriculture (storage of perishable products, milk, fish, meat);
- Medicine (preservation of vaccines, biological materials, medicines);
- Logistics (transportation of goods under autonomous energy supply conditions);
- Research stations in remote areas.
Expected outcomes:
1. Development of an optimized design for a refrigeration system powered by a wind turbine.
2. Creation of control algorithms to ensure stable operation under variable energy generation.
3. Confirmation of the energy, ecological, and economic efficiency of the system compared to traditional solutions.
The research contributes to the development of sustainable technologies and demonstrates the
potential of renewable energy sources for autonomous cooling
Research on microservices architecture for an Automated Surveillance System
No full textFişierul ataşat conţine: Rezumat, Abstract, Contents, Introduction, References.This work presents an exploration of designing an Automated AI Surveillance System using a microservices architecture. The study begins with an analysis of the research domain, providing an overview of automated surveillance systems. The concepts of microservices are introduced, outlining their benefits and drawbacks. The discussion emphasizes the relevance of microservices to automated surveillance systems, contrasting them with monolithic architectures in this context. This comparison sets the stage for advocating a microservices-based solution to address the challenges identified in monolithic systems. System requirements are detailed, containing both functional and non-functional aspects. Functional requirements specify the essential capabilities of the surveillance system, such as real-time video processing, event detection, notification mechanisms, and user management. Non-functional requirements address performance metrics, scalability, security, and compliance considerations. A detailed breakdown of each service is presented. For each service, the roles, responsibilities, technologies used, communication protocols, deployment strategies, and infrastructure considerations are elaborated. This granular examination demonstrates how each microservice contributes to the overall functionality, performance, and reliability of the system. This thesis contributes to the field of intelligent surveillance by presenting a scalable, secure, and high-performance system architecture capable of meeting the demanding requirements of modern security applications. Future work will explore enhancements such as edge computing integration, adaptive AI models, and advanced privacy-preserving techniques to further augment the system's capabilities and efficacy. In conclusion, this work demonstrates that a microservices architecture offers significant advantages for automated AI surveillance systems. By addressing the limitations of monolithic architectures, the proposed design achieves greater scalability, maintainability, and adaptability. The comprehensive analysis of requirements, detailed system design, emphasis on security and performance, and rigorous testing contribute to a robust and effective surveillance solution capable of meeting current and future challenges.Această lucrare prezintă o explorare a proiectării unui Sistem Automatizat de Supraveghere AI utilizând o arhitectură bazată pe microservicii. Studiul începe cu o analiză a domeniului de cercetare, oferind o privire de ansamblu asupra sistemelor de supraveghere automate. Sunt introduse conceptele de microservicii, evidențiindu-le beneficiile și dezavantajele. Discuția subliniază relevanța microserviciilor pentru sistemele de supraveghere automate, contrastându-le cu arhitecturile monolitice în acest context. Această comparație pregătește terenul pentru promovarea unei soluții bazate pe microservicii pentru a aborda provocările identificate în sistemele monolitice. Cerințele sistemului sunt detaliate, incluzând atât aspecte funcționale, cât și non-funcționale. Cerințele funcționale specifică capacitățile esențiale ale sistemului de supraveghere, cum ar fi procesarea video în timp real, detectarea evenimentelor, mecanismele de notificare și gestionarea utilizatorilor. Cerințele non-funcționale abordează metricile de performanță, scalabilitatea, securitatea și considerentele de conformitate. Este prezentată o defalcare detaliată a fiecărui serviciu. Pentru fiecare serviciu, sunt elaborate rolurile, responsabilitățile, tehnologiile utilizate, protocoalele de comunicație, strategiile de implementare și considerentele de infrastructură. Această examinare granulară demonstrează modul în care fiecare microserviciu contribuie la funcționalitatea generală, performanța și fiabilitatea sistemului. Această teză contribuie la domeniul supravegherii inteligente prin prezentarea unei arhitecturi de sistem scalabile, securizate și de înaltă performanță, capabile să îndeplinească cerințele solicitante ale aplicațiilor moderne de securitate. Munca viitoare va explora îmbunătățiri precum integrarea calculului la margine (edge computing), modele AI adaptative și tehnici avansate de protecție a confidențialității pentru a spori și mai mult capacitățile și eficacitatea sistemului. În concluzie, această lucrare demonstrează că o arhitectură bazată pe microservicii oferă avantaje semnificative pentru sistemele automate de supraveghere AI. Prin abordarea limitărilor arhitecturilor monolitice, designul propus atinge o scalabilitate, întreținere și adaptabilitate mai mare. Analiza cuprinzătoare a cerințelor, designul detaliat al sistemului, accentul pus pe securitate și performanță și testarea riguroasă contribuie la o soluție de supraveghere robustă și eficientă, capabilă să facă față provocărilor actuale și viitoare