2. Articole

Permanent URI for this collectionhttps://msuir.usm.md/handle/123456789/17

Browse

Author: search.filters.author.Cristei, Maria

Search Results

Now showing 1 - 5 of 5
  • Thumbnail Image
    Item
    ADAPTAREA LA TEHNOLOGIE: FIGMA VS. SKETCH ÎN DESIGNUL UX/UI PENTRU MEDIUL ONLINE
    (CEP USM, 2024) Cristei, Maria
    The paper describes the concepts, methodology and tools used in UI/UX design, with an emphasis on the online environment, and emphasizes their importance in creating quality design. The article also covers a detailed analysis of Figma with other tools, such as Sketch, highlighting its ability to facilitate team collaboration, flexible project sharing, and efficient integration of the development process.
  • Thumbnail Image
    Item
  • Thumbnail Image
    Item
    PROCESAREA IMAGINILOR DIGITALE CU IMPLEMENTAREA ALGORITMILOR ÎNVĂŢĂRII NESUPERVIZATE
    (CEP USM, 2018) Cristei, Maria
    Lucrarea de faţă prezintă elaborarea unei aplicaţii informatice de procesare a imaginilor bazată pe algoritmi de analiză, de segmentare în baza modelului de culori, cu implementarea metodei de învăţare automată nesupervizată K-means şi a algoritmului de detectare a contururilor Canny, în vederea îmbunătăţirii calităţii imaginilor de înaltă rezoluţie şi extragerii datelor relevante pentru utilizarea ulterioară a acestora în analiza automată sau pentru interpretarea prin afişare. Utilizarea aplicaţiei elaborate la prelucrarea şi analiza imaginilor biomedicale (tomografii computerizate, radiografii, rezonanţă magnetică, ultrasunete şi altele) face posibilă îmbunătăţirea contrastului, codarea intensităţii (nivelurilor de gri) imaginilor monocrome în culori, detectarea contururilor şi recunoaşterea formelor specifice, contribuind astfel la determinarea mai uşoară a unor anomalii. De asemenea, acestea pot fi utilizate pentru monitorizarea pacienţilor şi pentru descoperirea/ identificarea de boli şi tumori, îmbunătăţind astfel actul medical.
  • Thumbnail Image
    Item
    PREZICEREA PERFORMANŢELOR STUDENŢILOR FOLOSIND ÎNVĂŢAREA AUTOMATĂ (Machine Learning)
    (CEP USM, 2017) Cristei, Maria; Marin, Ghenadie; Stelea, Victor
    În prezent, învăţarea automată (machine learning) ocupă un loc important în inteligenţa artificială, preocupându-se de dezvoltarea algoritmilor ce permit unui sistem informatic să înveţe date, reguli şi algoritmi. Învăţarea automată presupune în primul rând identificarea şi implementarea unei modalităţi cât mai eficiente de reprezentare a informaţiilor, în sensul facilitării căutării, reorganizării şi modificării acestora. În acest sens, în prezentul articol se descrie utilitatea şi aplicabilitatea tehnicilor de învăţare automată supervizată la problemele de predicţie şi implementarea acestora în dezvoltarea aplicaţiilor informatice. Aplicaţia elaborată este unică prin felul ei de executare a modelului machine learning de predicţie. Metodologia folosită în aplicaţia elaborată este mixtă, cuprinzând tehnologii complexe de ultimă oră: mediul de dezvoltare Jupyter Notebook, limbajul de programare Python împreună cu cele mai populare librării ale acestuia utilizate în machine learning, instrumente de dezvoltare a aplicaţiei web Flask.
  • Thumbnail Image
    Item
    PROGRAMAREA APLICAŢIILOR GRAFICE PRIN IMPLEMENTAREA ALGORITMILOR INTELIGENŢI
    (CEP USM, 2017) Cristei, Maria
    În prezent, programarea grafică ocupă un loc important în mediul de dezvoltare a societăţii şi în rezolvarea multor probleme real complexe. Elemente grafice pot fi create folosind majoritatea limbajelor de programare cunoscute în prezent. Unul dintre acestea este Java, care la ora actuală este unul dintre cele mai folosite limbaje de programare. În acest sens, în prezentul articol se descrie elaborarea unei aplicaţii grafice cu date reale, prin implementarea algoritmilor genetici în rezolvarea problemelor real complexe, şi anume: a problemei ,,Comis Voiajorul”, ce oferă posibilităţi majore oricărui tip de utilizator dornic de a cunoaşte un traseu, sau distanţa acestuia, folosind harta geografică în timp real. Aplicaţia de concepţie proprie prin implementarea algoritmilor genetici este mult mai puternică în funcţionalităţile pe care le conţine faţă de alte soft-uri existente, acest lucru fiind demonstrat prin analiza comparativă efectuată în cercetare.