Персона: Радыгин, Виктор Юрьевич
Загружается...
Email Address
Birth Date
Научные группы
Организационные подразделения
Организационная единица
Другие подразделения НИЯУ МИФИ
Структурные подразделения НИЯУ МИФИ, не включенные в состав институтов и факультетов.
Статус
Фамилия
Радыгин
Имя
Виктор Юрьевич
Имя
15 results
Результаты поиска
Теперь показываю 1 - 10 из 15
- ПубликацияОткрытый доступБазы данных: основы, проектирование, разработка информационных систем, проекты. Курс лекций(НИЯУ МИФИ, 2020) Радыгин, В. Ю.; Куприянов, Д. Ю.; Куприянов, Дмитрий Юрьевич; Радыгин, Виктор ЮрьевичДанный курс предназначен для обучения практическому применению современных технологий баз данных и содержит: знакомство с основными видами моделей и систем управления базами данных на примерах; подробное практическое изучение технологий реляционных баз данных на основе решений от Oracle или PostgreSQL, включая широкий спектр практических работ по SQL и PL/SQL; обзор технологий проектирования баз данных, включая теорию нормальных форм, основы IDEF1x, способы повышения роизводительности и т.д.; проекты по разработке собственных баз данных на основе подробного описания предметной области и дальнейшей работе с ними; обзор NoSQL-технологий; объектные технологии баз данных; подробное изучение работы с объектно-реляционными преобразователями на примере ActiveRecord-технологии; проекты по созданию консольных и веб-риентированных информационных систем на основе баз данных; сравнение технологий OLTP и OLAP, введение в хранилища данных. Доступный, но строгий с научной точки зрения язык изложения, а также большое количество примеров и задач позволят обучающимся по дисциплине «Базы данных» и «Базы данных и экспертные системы», IT-направлениям и направлениям, связанным с экономической безопасностью, освоить одноименный курс и эффективно подготовиться к сдаче зачетов и экзаменов. Большое количество примеров, включающих скриншоты рабочих окон с запросами и результатами их выполнения, а также подробное объяснение приведенных в качестве примера диаграмм, позволяют сделать курс доступным для самоизучения. Подготовлено в рамках Проекта по созданию и развитию Международного научно-методического центра НИЯУ МИФИ.
- ПубликацияТолько метаданныеIncreasing Student Motivation by Using Dynamic Rating: Approach and Implementation as Part of the LMS Based on Open-Source Software(2021) Ivanov, M.; Radygin, V.; Радыгин, Виктор Юрьевич© 2021, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.The issue of choosing a modern learning management system for working with part-time students has been investigated in detail. The possibilities of integrating the most popular modern learning management systems with the digital environment of the university are disclosed. The disadvantages of using ready-made solutions are shown. The influence of the choice of a student performance monitoring system and its integration into the modern learning management system on the motivation of a virtual group of students is studied. The disadvantages of the credit rating system are shown. An approach based on a dynamic rating is proposed. The methodology and calculation formulas for calculating the student rank are given. The modern technologies of building web services and mobile applications are investigated. The choice of technological tools for building a modern learning management system at NRNU “MEPhI” is justified. The idea of a three-level modern learning management system is revealed. Examples of ready-made system elements and a description of e-architecture are given.
- ПубликацияОткрытый доступ"ИС "КОНТИНГЕНТ ОБУЧАЮЩИХСЯ НИЯУ МИФИ 2.0"(НИЯУ МИФИ, 2023) Куприянов, Д. Ю.; Радыгин, В. Ю.; Радыгин, Виктор Юрьевич; Куприянов, Дмитрий ЮрьевичПрограмма предназначена для учета контингента обучающихся, создания электронной личной карточки обучающегося, учета движения контингента на основе выпускаемых приказов, учета результатов промежуточной аттестации обучающихся, информационного сопровождения процесса обучения, а также автоматизации подготовки статистической отчетности. В информационной системе реализованы компоненты сервисов цифровых услуг, предоставляемых обучающимся деканатами и студенческим офисом, а также компоненты обеспечения взаимодействия с другими информационными системами и сервисами на основе REST API. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Debian Linux 4.9.
- ПубликацияТолько метаданныеMathematical apparatus of artificial neural networks for genetic algorithm controlling under structural parametric synthesis of large discrete systems(2022) Petrosov, D. A.; Pleshakova, E. S.; Osipov, A. V.; Ivanov, M. N.; Lopatnuk, L. A.; Radygin, V. Y.; Радыгин, Виктор Юрьевич
- ПубликацияТолько метаданныеThe architecture of the emotion recognition program by speech segments(2022) Tsaregorodtsev, A. V.; Tsaregorodtsev, A.V.; Samoylov, V.E.; Zenov, A.E.; Radygin, V. Y.; Радыгин, Виктор Юрьевич
- ПубликацияОткрытый доступИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА УЧЁТА ВЫБОРА ЭЛЕКТИВНЫХ КУРСОВ(НИЯУ МИФИ, 2022) Александров, А. И.; Радыгин, В. Ю.; Роганов, Е. А.; Роганов, Евгений Александрович; Радыгин, Виктор Юрьевич; Александров, Алексей ИгоревичПрограмма предназначена для организации процедуры выбора обучающимися элективных курсов, предусмотренных образовательной программой в соответствии с требованиями Федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Linux.
- ПубликацияОткрытый доступ"ПРОГРАММА ДЛЯ МОБИЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ "НИЯУ МИФИ. ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ"(НИЯУ МИФИ, 2022) Крючков, Г. К.; Радыгин, В. Ю.; Радыгин, Виктор Юрьевич; Крючков, Георгий КонстантиновичПрограмма предназначена для предоставления пользователям доступа к функционалу корпоративного портала НИЯУ МИФИ посредством использования мобильного устройства. Программа позволяет, единожды введя учётные данные, получать различные цифровые услуги, предоставляемые корпоративным порталом НИЯУ МИФИ, такие как просмотр расписания, заказ справок, просмотр оценок и так далее. Тип ЭВМ: Мобильное устройство; ОС: iOS 10 и выше; Android 4.3 и выше.
- ПубликацияТолько метаданныеIntelligent Web-Application for Countering DDoS Attacks on Educational Institutions(2022) Mikhail, I.; Korchagin, S.; Ekaterina, P.; Dmitry, S.; Victor, Radygin.; Радыгин, Виктор Юрьевич© 2022, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.The work is devoted to the development of an intelligent prevention system DDoS attacks on educational institutions using blockchain technology. The principles of developing decentralized applications were studied using smart con-tracts. A model of a system for countering DDoS attacks using blockchain has been developed. A new architecture of an intelligent system is proposed using the blockchain to counter cyber-attacks, such as distributed denial of service. A com-putational experiment for issuing DDoS attacks on educational institutions was carried out. A comparison of the proposed intelligent system with traditional countermeasures against DDoS attacks used by educational institutions to ensure information security. The advantages of an intelligent blockchain system are established prevention of DDoS attacks, applied to political institutions. The results will be useful to specialists and researchers in both the field information security, and in the field of social and political sciences.
- ПубликацияТолько метаданныеDevelopment of the Intelligent Object Detection System on the Road for Self-driving Cars in Low Visibility Conditions(2022) Vasiliev, N.; Pavlov, N.; Aleksey, O.; Mikhail, I.; Victor, Radygin.; Радыгин, Виктор Юрьевич© 2022, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.Self-driving cars is rapidly developing area in modern world. Many companies, such as Tesla, are using computer vision technologies to automate driving process by computers using a lot of cameras, integrated in car bodies. One of the problems is weather. We are solving the following task: One day a self-driving car was driving and suddenly it started to rain. The main camera has lost image clarity, except random square area. We need to find out, either a man or a car is in this square area. It is guaranteed that there is a car or a man there. Classes are balanced. For train dataset we have images, positions of square areas with their size and labels. We do not have test dataset, but it is known, that it has only images. So, we need to create algorithm to locate areas, where image is not blurred and only then solve classification task. Finally, model scored using cross-validation.
- ПубликацияТолько метаданныеDynamic Model of Semantic Information Signal Processing(2024) Khidirova, M.; Abdivakhidov, K.; Bylevsky, P.; Osipov, A.; Pleshakova, E.; Radygin, V.; Kupriyanov, D. Y.; Радыгин, Виктор Юрьевич; Куприянов, Дмитрий Юрьевич