| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Datu saspiešanas algoritmu efektivitātes analīze mazjaudīgās sistēmās |
| Nosaukums angļu valodā |
Effectiveness Analysis of Data Compression Algorithms in Low Power Systems |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Aleksejs Jurenoks |
| Recenzents |
Ints Meijers |
| Anotācija |
Šis darbs pievēršas datu saspiešanas algoritmu efektivitātes analīzei mazjaudas sistēmās. Pētījuma gaitā tika veikts literatūras pārskats, lai izprastu dažādu saspiešanas metožu principus un to pielietošanas jomas, kā arī veikti eksperimentāli testi, lai analizētu algoritmu ietekmi uz sistēmas veiktspēju. Testēšanas procesā īpaša uzmanība tika pievērsta tādiem rādītājiem kā saspiešanas laiks, atmiņas patēriņš un saspiešanas koeficients, kas ir būtiski efektivitātes mērījumi resursu ierobežotā vidē.
Rezultātā tika izstrādāti skaidri kritēriji, kas ļauj objektīvi novērtēt dažādu algoritmu efektivitāti un noteikt optimālos saspiešanas algoritmus konkrētām vajadzībām mazjaudas sistēmās. Darba noslēgumā ir sniegti ieteikumi par efektīvākajiem datu saspiešanas algoritmiem, balstoties uz iegūtajiem rezultātiem, kā arī uzlabota izpratne par saspiešanas metožu izmantošanas iespējām un ierobežojumiem ierīcēs ar ierobežotiem resursiem.
Šajā darbā tika izmantots mākslīgais intelekts – ChatGPT, kas kalpoja gan kā tulkotājs, gan kā redaktors, lai nodrošinātu teksta atbilstību akadēmiskajam stilam. ChatGPT palīdzēja precizēt formulējumus, kā arī veikt tulkošanu un rediģēšanu, lai darbs atbilstu augstiem zinātniskās valodas standartiem. |
| Atslēgas vārdi |
Saspiešanas algoritms, mazjaudiga sistema, atteli, efektivitate |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Compression algorithm, low-power system, images, efficiency |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2024 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
04.11.2024 20:46:25 |
