Программа конференции

Распечатать программу

Институт иностранных языков

Секция "Английский язык в профессиональной деятельности. Междисциплинарная секция на английском языке для студентов магистратуры ФТИ, ИМИТ, ИБЭАТ, ИЛГИСН "

Программа секции

ПетрГУ, Учебный корпус № 10, ауд. 303, проспект Ленина д. 29, Петрозаводск
8 апреля 2026 (среда), 10:00-13:00
Формат проведения очный

Информация для участников секции «Английский язык в профессиональной деятельности. Междисциплинарная секция на английском языке для студентов магистратуры ФТИ, ИМИТ, ИБЭАТ, ИЛГИСН» в рамках 78-й Международной научной конференции обучающихся и молодых учёных Уважаемые коллеги! Оргкомитет секции рад приветствовать вас и сообщает подробности организации работы. Дата проведения: 8 апреля 2026 года Время проведения: с 10:00 до 13:00 Место проведения: Петрозаводск, пр. Ленина, д. 29, Учебный корпус № 10, ауд. 303 Формат проведения: очный Руководители секции: • Дмитриева Наталия Константиновна — кандидат наук, доцент, заведующий кафедрой иностранных языков естественно-технических направлений и специальностей (ИИЯ ПетрГУ); • Соколова Евгения Ивановна — кандидат наук, доцент кафедры иностранных языков естественно-технических направлений и специальностей (ИИЯ ПетрГУ); • Дорофеев Владислав Борисович — старший преподаватель кафедры иностранных языков естественно-технических направлений и специальностей (ИИЯ ПетрГУ). Приветственное слово: Дорофеев Владислав Борисович — старший преподаватель кафедры иностранных языков естественно-технических направлений и специальностей (ИИЯ ПетрГУ). Регламент выступлений: На секции заявлено 11 докладов. • Время на доклад: до 9 минут (строго не более). • Время на вопросы жюри и внешнего эксперта: 3–5 минут. Убедительная просьба строго соблюдать регламент, чтобы все участники могли выступить и получить обратную связь. Организационные моменты: Просим прибыть в аудиторию заранее (за 10–15 минут до начала) для регистрации и подготовки презентаций. Презентацию необходимо иметь на USB-накопителе или в облачном хранилище для быстрой загрузки на компьютер. По всем вопросам можно обращаться к руководителям секции. Желаем успешных выступлений и продуктивной дискуссии!

1. Biochemical characteristics of natural bilberry populations (Vaccinium myrtillus L.) under different growing conditions in Karelia as an element of assessement of their raw material potential (preliminary data of 2025)
   [Биохимическая характеристика природных популяций Черники обыкновенной (Vaccinium myrtillus L.) в различных условиях произрастания Карелии как элемент оценки их сырьевого потенциала (предварительные данные 2025 года)]
   • Аннотация
     
     В исследовании оценен биохимический состав черники, произрастающей в Карелии. В Олонце (юг) выявлено преобладание антоцианов, в Костомукше (север) – витамина C. Различия в составе обусловлены климатическим градиентом. Полученные данные обосновывают географическую специализацию заготовок и оценку сырьевого потенциала региона.
   • Андреев Егор Константинович, студент 1 курса магистратуры, Институт биологии, экологии и агротехнологий ПетрГУ
   • Научный руководитель:
     Марковская Евгения Федоровна, доктор наук, профессор, профессор, кафедра ботаники и физиологии растений, Институт биологии, экологии и агротехнологий ПетрГУ
   • Научный консультант:
     Дмитриева Наталия Константиновна, кандидат наук, доцент, заведующий кафедрой, кафедра иностранных языков естественно-технических направлений и специальностей, Институт иностранных языков ПетрГУ
     
2. Porting and Application of Machine Learning Models on Mobile Platforms
   [Портирование и применение моделей машинного обучения на мобильных платформах]
   • Аннотация
     
     В настоящее время большие языковые модели (LLM) все чаще используются в различных приложениях, однако их широкому внедрению препятствуют значительный объем и высокие требования к вычислительным ресурсам. Данная работа посвящена решению проблемы снижения вычислительных затрат при эксплуатации больших языковых моделей, что является ключевым фактором, ограничивающим их применение на мобильных и встраиваемых устройствах. В докладе основное внимание будет уделено анализу и классификации современных методов оптимизации LLM.
   • Ананьин Егор Михайлович, студент 1 курса магистратуры, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
   • Научный руководитель:
     Корзун Дмитрий Жоржевич, кандидат наук, доцент, доцент, кафедра информатики и математического обеспечения, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
   • Научный консультант:
     Дорофеев Владислав Борисович, старший преподаватель, кафедра иностранных языков естественно-технических направлений и специальностей, Институт иностранных языков ПетрГУ
     
3. Development of a software package for optical character recognition.
   [Разработка программного комплекса для распознавания текста документа]
   • Аннотация
     
     В данном докладе представлена разработка программного комплекса, предназначенного для распознавания текста документов. Учитывая текущую незавершенность проекта, основное внимание в выступлении будет уделено всестороннему обзору существующих методов оптического распознавания символов (OCR) и технологических решений. Анализ охватывает как классические подходы к предобработке изображений, сегментации и выделению признаков, так и современные методы глубокого обучения. Ключевая цель работы — обосновать архитектурные решения для предлагаемого программного продукта путем оценки сильных и слабых сторон актуальных технологий, тем самым заложив теоретическую основу для последующей реализации экспериментального прототипа.
   • Мендюков Михаил Алексеевич, студент 1 курса магистратуры, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
   • Научный руководитель:
     Смирнов Николай Васильевич, кандидат наук, доцент, доцент, кафедра теории вероятностей и анализа данных, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
   • Научный консультант:
     Дорофеев Владислав Борисович, старший преподаватель, кафедра иностранных языков естественно-технических направлений и специальностей, Институт иностранных языков ПетрГУ
     
4. Development of Web-Based Video Monitoring Systems for Production Equipment Operation
   [Разработка веб-систем видеоконтроля работы производственного оборудования]
   • Аннотация
     
     В данном докладе представлена разработка программного комплекса для автоматизированного видеоконтроля процесса газовой резки металлических листов на основе компьютерного зрения. Учитывая текущую незавершенность проекта, основное внимание в выступлении будет уделено всестороннему обзору существующих методов детекции и сегментации объектов на производственных сценах. Анализ охватывает как классические подходы к обработке изображений, так и современные архитектуры глубокого обучения, включая YOLO и U-Net. Ключевая цель работы - обосновать выбор технологий для предлагаемой системы путем оценки сильных и слабых сторон актуальных решений, заложив теоретическую основу для последующей реализации экспериментального прототипа.
   • Мурзаев Дмитрий Сергеевич, студент 1 курса магистратуры, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
   • Научный руководитель:
     Корзун Дмитрий Жоржевич, кандидат наук, доцент, доцент, кафедра информатики и математического обеспечения, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
   • Научный консультант:
     Дорофеев Владислав Борисович, старший преподаватель, кафедра иностранных языков естественно-технических направлений и специальностей, Институт иностранных языков ПетрГУ
     
5. Integrating computer vision for weed detection and control
   [Интеграция компьютерного зрения для распознавания и уничтожения сорняков]
   • Аннотация
     
     Доклад посвящен разработке системы автоматической прополки на основе компьютерного зрения. Для детекции сорняков и саженцев обучена модель YOLO11n. В дальнейшем планируется применение обучения с подкреплением для оптимизации процесса селективного уничтожения сорной растительности
   • Новикова Дарья Андреевна, студент 1 курса магистратуры, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
   • Научный руководитель:
     Рего Григорий Эйнович, кандидат наук, доцент, кафедра прикладной математики и кибернетики, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
   • Научный консультант:
     Дорофеев Владислав Борисович, старший преподаватель, кафедра иностранных языков естественно-технических направлений и специальностей, Институт иностранных языков ПетрГУ
     
6. GenAI-Driven Synthesis of Visual Distortions to Improve the Robustness of Computer Vision Systems
   [Синтез визуальных искажений на основе генеративных ИИ моделей для повышения устойчивости систем компьютерного зрения]
   • Аннотация
     
     Визуальные искажения подводной среды (пузырьки, взвесь, каустики) возникают в результате нелинейных физических процессов, сложность которых не позволяет точно воспроизвести их с помощью классических методов аугментации на основе матричных фильтров. Данная работа посвящена исследованию синтеза реалистичных искажений с помощью генеративных моделей ИИ для повышения устойчивости систем компьютерного зрения, применяемых в аквакультуре. Представляемый генеративный конвейер, реализованный в среде ComfyUI с использованием Flux 2.klein, позволяет создавать фотореалистичные подводные артефакты, обеспечивая моделирование сложных условий, недоступных для традиционных параметрических шумов.
   • Павлов Максим Павлович, студент 1 курса магистратуры, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
   • Научный руководитель:
     Рогов Александр Александрович, доктор наук, профессор, заведующий кафедрой, кафедра теории вероятностей и анализа данных, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
   • Научный консультант:
     Дорофеев Владислав Борисович, старший преподаватель, кафедра иностранных языков естественно-технических направлений и специальностей, Институт иностранных языков ПетрГУ
     
7. Model for Quantitative Evaluation of Training Sets in Weightlifting
   [Модель количественной оценки тренировочных подходов в тяжелой атлетике]
   • Аннотация
     
     В данной работе представлена модель количественной оценки подходов в тяжелой атлетике, использующая данные кинематики с сенсоров. Предлагаемый подход позволяет вычислять механическую работу, импульс и другие производные кинематические показатели, обеспечивая объективную численную оценку тренировочной нагрузки и производительности спортсмена.
   • Разин Егор Сергеевич, студент 1 курса магистратуры, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
   • Научный руководитель:
     Рогов Александр Александрович, доктор наук, профессор, заведующий кафедрой, кафедра теории вероятностей и анализа данных, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
   • Научный консультант:
     Дорофеев Владислав Борисович, старший преподаватель, кафедра иностранных языков естественно-технических направлений и специальностей, Институт иностранных языков ПетрГУ
     
8. Graph-Based Image Analysis
   [Анализ изображений при помощи графов ]
   • Аннотация
     
     В данном исследовании рассматривается преобразование растровых изображений рукописного текста в структурированное графическое представление, где узлы соответствуют ключевым точкам, а ребра отражают топологию линий и связность символов. Основное внимание уделяется используемым методам и сравнительному анализу их эффективности.
   • Тумазов Владислав Вячеславович, студент 1 курса магистратуры, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
   • Научный руководитель:
     Москин Николай Дмитриевич, доктор наук, доцент, профессор, кафедра теории вероятностей и анализа данных, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
   • Научный консультант:
     Дорофеев Владислав Борисович, старший преподаватель, кафедра иностранных языков естественно-технических направлений и специальностей, Институт иностранных языков ПетрГУ
     
9. Emulation of sensor signals for vibration diagnostics systems
   [Эмуляция сигналов датчиков для систем вибродиагностики]
   • Аннотация
     
     В докладе рассматривается задача генерации синтетических наборов данных, отражающих работу промышленного оборудования с заданными характеристиками. В качестве пилотного датчика был выбран акселерометр.
   • Туманян Марк Михайлович, студент 1 курса магистратуры, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
   • Научный руководитель:
     Кулаков Кирилл Александрович, кандидат наук, доцент, доцент, кафедра информатики и математического обеспечения, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
   • Научный консультант:
     Дорофеев Владислав Борисович, старший преподаватель, кафедра иностранных языков естественно-технических направлений и специальностей, Институт иностранных языков ПетрГУ
     
10. Fine-Tuning AI Models for Personalized Preparation for International English Exams
    [Дообучение моделей искусственного интеллекта для персонализированной подготовки к международным экзаменам по английскому языку]
    • Аннотация
      
      Современные системы искусственного интеллекта все активнее внедряются в образование, однако большинство языковых моделей не согласованы с требованиями шкалы CEFR, используемой в международных экзаменах по английскому языку. Данное исследование посвящено дообучению моделей ИИ для генерации заданий, соответствующих уровням CEFR, и создания персонализированных учебных материалов для подготовки к экзаменам.
    • Чащин Леонид Михайлович, студент 1 курса магистратуры, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
    • Научный руководитель:
      Богоявленский Юрий Анатольевич, кандидат наук, доцент, заведующий кафедрой, кафедра информатики и математического обеспечения, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
    • Научный консультант:
      Дорофеев Владислав Борисович, старший преподаватель, кафедра иностранных языков естественно-технических направлений и специальностей, Институт иностранных языков ПетрГУ
      
11. Natural Language Processing Methods in the Analysis of Historical and Cultural Texts
    [Методы обработки естественного языка в задачах анализа историко-культурных текстов]
    • Аннотация
      
      Бурное развитие цифровых архивов, сетевых изданий и электронных библиотек обеспечило доступ к значительному массиву исторических и культурных текстов. Тем не менее, разрозненность этих материалов по разным источникам осложняет возможность их комплексного изучения. Настоящая работа посвящена применению методов NLP (обработки естественного языка) для анализа и систематизации исторических текстов, связанных с событиями Второй мировой войны.
    • Шаркевич Арсений Игоревич, студент 1 курса магистратуры, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
    • Научный руководитель:
      Корзун Дмитрий Жоржевич, кандидат наук, доцент, доцент, кафедра информатики и математического обеспечения, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ
    • Научный консультант:
      Дорофеев Владислав Борисович, старший преподаватель, кафедра иностранных языков естественно-технических направлений и специальностей, Институт иностранных языков ПетрГУ
      

Подведение итогов заседания секции