Темы курсовых/дипломных работ

LARS and Complex Event Processing

Сложность: высокая. Язык: Haskell. Выбрано: нет.

LARS - A Logic-based Framework for Analytic Reasoning over Streams

See Luigi Bellomarini, Georg Gottlob, Andreas Pieris, and Emanuel Sallinger. Swift Logic for Big Data and Knowledge Graphs - Overview of Requirements, Language, and System // SOFSEM 2018 Proceedings (можно получить доступ у меня по запросу)

Задача обработки сложных запросов над потоками стала актуальной с появлением большого количества данных, например, от IoT и в будущем будет лишь становиться актуальнее с развитием информатизации общества.

В работе необходимо будет реализовать на Haskell (прототип) системы - языка программирования для рассуждений о потоках - представленной на SOFSEM 2018, и добавить в неё возможность обработки сложных запросов.

Cascase Heap Implementation in Haskell

Сложность: высокая. Язык: Haskell. Выбрано: нет.

Cascade Heap реализует структуру кучи с обычными для куч параметрами временной сложности и одним дополнительным: время получения $k$ минимальных элементов из кучи из $n$ элементов равно $O(k)$.

В работе необходимо будет реализовать на Haskell структуру Cascade Heap, провести необходимые benchmarks и сравнить имеющиеся реализации с Cascade Heap.

QISKit for ejudge and olympiads

Сложность: средняя. Язык: не слишком важен. Выбрано: нет.

Написать наиболее простое корректно работающее и поддерживаемое решение для возможности реализации олимпиад по квантовой информатике на базе QISKit от IBM и, вероятно, ejudge.

Propp

Сложность: выше средней. Язык: Haskell (?). Выбрано: нет.

Аналогично статье Miroslava Hrešková and Kristína Machová. Models used in Automated Haiku Poetry Generation // SOFSEM 2018 Proceedings (можно получить доступ у меня по запросу), детали будут добавлены позже.

Pirozhki generation

Сложность: выше средней. Язык: Haskell (?). Выбрано: нет.

Аналогично статье Miroslava Hrešková and Kristína Machová. Models used in Automated Haiku Poetry Generation // SOFSEM 2018 Proceedings (можно получить доступ у меня по запросу), рассмотреть модели и написать ПО генерации стишков-пирожков

Science of Science: case study of Russia

Сложность: выше средней. Язык: Python, R, Haskell (?). Выбрано: нет.

Аналогично статье Antonia Gogoglou, Theodora Tsikrika, Yannis Manolopoulos. Network Analysis of the Science of Science: A Case Study in SOFSEM Conference // SOFSEM 2018 Proceedings (можно получить доступ у меня по запросу) изучить статьи, опубликованные в КФУ, в России и т.д., кластеризовать их по влиянию аффилиации, страны, положения в сети соавторства и прочих признаков на "импакт" - влияние статьи, количество её цитирований и т.п. Выделить возможные кластеры по временному распределению цитирований.

Science of Science: case study of pseudoscience

Сложность: выше средней. Язык: Python, R, Haskell (?). Выбрано: нет.

Аналогично статье Antonia Gogoglou, Theodora Tsikrika, Yannis Manolopoulos. Network Analysis of the Science of Science: A Case Study in SOFSEM Conference // SOFSEM 2018 Proceedings (можно получить доступ у меня по запросу) изучить "статьи", публикуемые в области каких-либо псевдо- или лженаук, кластеризовать их по влиянию аффилиации, страны, положения в сети соавторства, временному распределению цитирований и прочих признаков. Сравнить с имеющимися данными по научным статьям.