Browsing by Author "Tretyakov, Konstantin"

Now showing 1 - 6 of 6

A linear model of genetic transcription regulation that combines microarray and genome sequence data
(Tartu Ülikool, 2005) Tretyakov, Konstantin; Vilo, Jaak, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
DNA regulatiivsete elementide parendatud otsing kasutades geneetilist algoritmi
(Tartu Ülikool, 2007) Stalnuhhin, Anton; Tretyakov, Konstantin; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
N/A
Mälusäästlik kiire ligikaudne lühima tee otsing suurtes graafides
(Tartu Ülikool, 2013) Floreskul, Volodymyr; Tretyakov, Konstantin; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Lühima tee otsing on üks olulisematest graafi algoritmidest. Suurte graafide korral tihti tekib vajadus kasutada selleks aga ligikaudseid meetodeid, kuna täpsed algoritmid on talumatult aeglased. Üks populaarne, lihtne, ning hästi skaleeruv ligikaudsete lühima tee otsimise meetodite pere põhineb orientiiride (landmarks) ideel. Nimelt kui ette arvutada kaugusi igast tipust x ühte väljavalitud orientir-tippu u, saab iga tipu s ja t vahelise kauguse lähendada kasutades kolmnurga võrratust: d(s,t)< = d(s,u) + d(u,t). Tulemuse täpsust saab suurendada, suurendades kasutatavate orientiirtippude arvu. Sel juhul tuleb valida k erinevat orientiiri ning arvutada ette kaugused igast tipust igasse orientiiri. Käesolevas töös me tutvustame lihtsat, kuid võimsat modifikatsiooni sellele lähenemisele, mida nimetame pügatud orientiiride puuks. Modifikatsiooni idee baseerub sellel faktil, et enamasti piisab salvestada mitte kõik kaugused sõlmest kõigesse orientiiridesse, vaid ainult r lähima orientiirini (kus r võib olla kõvasti väiksem kui k). Pakutud meetodite lähendamise täpsust ning kiirust testisime suurte sotsiaalvõrkude graafide peal: DBLP, Orkut, Twitter ja Skype. Saadud tulemused olid võrreldud traditsiooniliste orientiiridel baseeruvate algoritmite tulemustega. Võrdlus näitas, et pakutud lahendus tõepoolest lubab märgatavalt vähendada algoritmide poolt kasutatava mälu, jättes täpsust ja päringu täitmise aega suuresti samasuguseks.
Mustride tuvastamine mitteinvasiivse EEG tehnoloogial baseeruvas Aju-Arvuti liideses
(Tartu Ülikool, 2011) Kuzovkin, Ilja; Tretyakov, Konstantin; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Töö põhieesmärk on uurida aina populaarsemaks muutuval EEG tehnoloogial baseeruva Aju-Arvuti liidese võimalusi. Viimaste aastate jooksul on tu- rule jõudnud seadmed, mis on loodud spetsiaalselt tavakasutajate jaoks. Reklaami järgi võimaldavad nad kontrollida arvutit mõttega. Kuid tege- likkuses, selleks, et teha tehnoloogiat töökindlamaks, üritavad need seadmed lugeda ka inimese miimikat, pulssi ja muud sellist. Meid huvitas aga just see, kui palju on võimalik saavutada ainult ajusignaalide lugemisega.
Tasulise teenuse kasutuselevõtmise ennustamine suures sotsiaalvõrgustikus
(Tartu Ülikool, 2012) Melnikov, Dmitri; Dumas, Marlon; Tretyakov, Konstantin; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Tõenäosuslik Jalgpalliroboti Lokaliseerimine
(Tartu Ülikool, 2013) Kallas, Priit; Tretyakov, Konstantin; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Mobiilsed autonoomsed robotid vajavad iseseisvaks navigeerimiseks teadmist oma umbkaudse asukoha kohta. Tihtipeale pole see otseselt tuvastatav, vaid roboti positsioon tuleb järeldada mitmete müraste sensorite mõõtmistest. Antud tees tegeleb probleemiga, kuidas lokaliseerida iseseisvat jalgpallirobotit videopildi alusel. Kasutatakse statistilisi Bayesi filtreerimise meetodeid nagu Kalmani- ja osakeste filter, mis arvestavad sellistele süsteemidele omase müra ja ebakindlusega. Implementeeritakse ja võrreldakse mitmeid erinevaid lokalisatsioonialgoritme ja testitakse neid ka lisaks simulaatorile ka füüsilise roboti peal. Töötatakse välja toimiv praktiline lahendus mobiilse jalgpalliroboti lokaliseerimiseks.