«“是针对人文和技术专业学士和硕士的竞赛。 它由俄罗斯大型 IT 公司和俄罗斯最强大的大学（包括 ITMO 大学）组织。 今天我们讨论奥林匹克竞赛的目标和我们大学负责的两个领域——“大数据”和“机器人”（其余的——在我们的下一个哈布拉主题中）。
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关于奥运会的几句话
目的。 评估学生的知识并向他们介绍雇主的要求。 学生在国际公司工作，在自己选择的科学领域发展。 雇主也受益——他不需要重新注册经过培训的专家，也不需要用这句话来迎接新雇用的员工：“忘记你在大学学到的一切。”
为什么要参加？ 获奖者 无需考试即可进入俄罗斯大学。 您可以在 Yandex、Sberbank、IBS、Mail.ru 和其他大公司实习。 去年，来自俄罗斯公司的报价 四百多名最佳参与者。 此外，已经证明自己的学生将能够参观 .
谁参加？ 所有专业的学生——技术、人文和自然科学。 除了毕业生、研究生、住院医师和外国大学的学生。
事件格式。 您可以在 18 月 22 日之前注册。 在线资格赛阶段将于 8 月 XNUMX 日至 XNUMX 月 XNUMX 日进行，但如果您成功完成至少两项比赛，则可以跳过该阶段 。 预选赛的获胜者将进入全国主要大学的校内比赛，比赛定于一月至三月举行。 “我是职业”奥林匹克竞赛成绩将于四月公布 .
今年的奥林匹克竞赛包括68个项目。 圣光机和光学大学的专家负责监督其中五个领域：“光子学”、“信息和网络安全”、“编程和信息技术”以及“大数据”和“机器人学”。 我们将告诉您有关后两个的更多信息。
大数据
该领域涵盖大数据生命周期的所有技术，包括收集、存储、处理、建模和解释。 获奖者将能够免试进入ITMO大学硕士课程：“应用数学和信息学”、“数字健康”、“大数据金融技术”和 .
参与者还将有机会在合作伙伴公司进行数据科学家和数据工程师专业的实习。 它们是国家认知研究中心、Mail.ru、Gazpromneft STC、Rosneft、Sberbank 和 ER-Telecom。
“近年来，大数据领域越来越受欢迎。 主要数据收集和存储技术正在发展，新的数字机制正在出现（在物联网和社交网络领域），用于记录以前不可观察的过程，”总监 Alexander Valerievich Bukhanovsky 评论道 圣光机械光学大学。 “与此同时，人们不仅关注如何组织存储和使用数据的过程，还关注证明结论和决策的合理性，以及创建预测模型。”
将会有哪些任务？ 团队为他们做好准备 圣光机械光学大学。 他们考虑到大数据专家必须具备概率论和数理统计以及机器学习的基础知识。 了解现代人工智能系统的逻辑和方法论，并会说 R、Java、Scala、Python（或其他解决实际问题的工具）。
下面我们举一个奥林匹克竞赛某一阶段的问题示例。
示例任务： 集群中有 50 台服务器，每台服务器有 12 个可用核心。 Mapper和Reducer之间的资源是动态重新分配的（没有严格的资源划分）。 写出需要 1000 个映射器的 MapReduce 任务将在这样的集群上运行多少分钟。 在这种情况下，一台映射器的运行时间为 20 分钟。 如果任务中只留下1个reducer，那么它将在1000分钟内处理所有数据。 答案被接受精确到小数点后一位。
一个44.6
二43.2
三41.6
D. 50.0正确的答案C
如何准备。 您可以从以下资源开始：
- 。 它对于使用源代码独立工作来解决问题非常有用。
- 。 这项基础工作说明了为什么概率模型需要 σ 代数这样的数学结构。
- 。 一本简单而有用的书，概述了随机事件概率计算的基础知识。
还有几本关于各个活动领域的应用统计学的书籍。 他们的作者简单而有效地解释了解决点估计和区间估计问题的逻辑：
参考文献
还可以在专题课程中找到信息 在奥运会网站上。
Робототехника
机器人学结合了算法、电子学和机械学等学科。 对于那些已经在学习或准备进入软件工程、应用力学、应用数学和计算机科学或电子工程硕士和研究生课程的人来说，这个方向值得选择。 经过验证的学生可以免费注册课程““，”“和”“我们大学的。
将会有哪些任务？ 硕士和学士学生解决不同的任务。 然而，所有任务都考验控制理论、信息处理和机器人建模的复杂知识。 例如，参与者将被要求检查系统的稳定性或可控性、选择结构或计算调节器系数。
副主任谢尔盖·阿列克谢耶维奇·科柳宾 (Sergei Alekseevich Kolyubin) 表示：“我们必须解决移动或操纵机器人的正运动学或逆运动学问题，使用系统的雅可比行列式，并寻找给定外部负载下关节的平衡力矩。” 在ITMO。 “会有编程任务 - 你需要编写一个小程序来建模机器人或用 Python 或 C++ 规划轨迹。”
在决赛中，学生必须对机器人进行编程，以执行合作伙伴公司的任务：俄罗斯铁路、Diakont、KUKA 等。这些项目涉及陆地和空中无人机，以及在与物体有身体接触的条件下工作的协作机器人。环境。 比赛形式类似于 。 首先，学生在模拟器上工作，然后在真实的硬件上工作。
接下来，我们将考虑学生可能遇到的机器人领域任务的几种选择。 以下是硕士课程申请者的示例：
示例任务#1： 汽车运动机器人以线速度v=0,3 m/s运动。 方向盘转动角度 w=0,2 rad。 如果机器人轮子的半径等于r=0,02 m，并且机器人的长度和轨迹分别等于L=0,3 m和d=0,2 m，则每个后轮的角速度是多少w1 和 w2，以 rad/s 表示？
以用空格分隔的两个数字的格式输入答案，精确到小数点后第二位，并考虑到符号。示例任务#2： 如果按照系统的结构图来分析的话，在一个封闭的系统中相对于参考影响力来说，什么是无政府主义的标志呢？
开路中存在非周期性链路；
开环中存在理想的积分链路；
开路中存在振荡和保守链路。
以下是那些进入研究生院或住院医师实习的人面临的问题：
示例任务#1： 该图显示了一个具有冗余运动学和 7 个旋转关节的机器人操纵器。 图中显示了机器人基础坐标系{s}，y轴矢量垂直于页面平面，坐标系{b}连接到法兰并与{s}共线。 机器人的配置中所有连杆的角坐标都等于 0。图中显示了七个运动副的螺旋轴（逆时针正方向）。 关节2、4、6的轴线同向，关节1、3、5、7的轴线与底座初始坐标系的轴线相同。 链接尺寸 L1 = 0,34 m、L2 = 0,4 m、L3 = 0,4 m 和 L4 = 0,15 m。
示例任务#2： 为了使基于粒子滤波器的移动机器人同步定位与建图（SLAM）算法运行更加稳定，开发人员决定使用重采样轮重采样算法。 在算法运行的某个时刻，权重为 w(5) = 1、w(0,5) = 2、w(1,2) = 3、w(1,5) = 4 的 1,0 个“粒子”样本保留在内存中。5 w(0,8) = XNUMX。 在给定迭代中有效样本量的最小阈值是多少时，将启动重采样机制。 以十进制格式写下您的答案，精确到小数点后一位。
如何准备。 您可以使用清单评估您的知识和前景。 机器人专业的参与者必须：
- 了解机器人建模原理、现代传感器的特点以及获取感官信息的方法。
- 了解并能够在实践中应用轨迹规划和自动控制以及处理感知信息的方法和算法。
- 具备结构化和面向对象编程的技能。 能够在机器人系统的开发环境中工作。
- 了解现代机器人计算部分、驱动器和传感器的原理、关键特性和操作特点。 具备计划和设置实验的技能。
要“收紧”任何一个区域，您可以注意 。 那里讨论了以前奥运会的一些问题。 还有专门的文献，例如：
更多书籍
以及 Openedu、Coursera 和 Edx 上的在线课程
有关奥林匹克运动会的其他信息：
来源： habr.com