https://repository.utm.md/handle/5014/33290 2026-04-17T20:18:36Z https://repository.utm.md/handle/5014/33315 Instrument digital de prelucrare și vizualizare a datelor aferente calamităților naturale TUREȚCHI, Gabriel Prezenta lucrare se concentrează pe dezvoltarea unui instrument digital pentru prelucrarea și vizualizarea datelor legate de calamități naturale, cu accent pe prognozarea ulterioară a datelor. obiective: Implementarea unor metode eficiente de colectare și procesare a datelor, incluzând utilizarea bazelor de date NoSQL, algoritmi de învățare automată și tehnici de vizualizare grafică pentru interpretarea rezultatelor. Dezvoltarea unui sistem digital interactiv pentru prelucrarea și vizualizarea datelor aferente calamităților naturale, utilizând tehnologii moderne de analiză și prognoză. Analiza datelor istorice și a tendințelor, care să permită anticiparea și minimizarea impactului acestora asupra comunităților și mediului. Scopul tezei de master este de a crea un sistem eficient care să permită analiza, interpretarea și previzionarea impactului calamităților asupra mediului și comunităților umane. Tehnologii utilizate: Python, Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib, Streamlit, MongoDB. Capitolul 1: În acest capitol sunt explorate necesitățile, avantajele și dezavantajele utilizării tehnologiilor moderne pentru monitorizarea calamităților naturale, precum și impactul acestora asupra mediului. Capitolul 2: Capitolul descrie procesul de dezvoltare a sistemului digital pentru prelucrarea și vizualizarea datelor. Sunt prezentate arhitectura sistemului, tehnologiile utilizate și metodele de colectare și procesare a datelor. Se pune accent pe utilizarea bibliotecilor de analiză statistică și vizualizare pentru interpretarea informațiilor relevante. Capitolul 3: În acest capitol sunt detaliate metodele utilizate pentru analiza și prognozarea calamităților naturale. Se discută algoritmii de modelare a datelor, tehnicile de învățare automată aplicate în detectarea și estimarea probabilității de apariție a calamităților, precum și strategiile de interpretare a rezultatelor obținute. Valoarea aplicativă a tezei constă în elaborarea și testarea modelului de baze de date hibrid în cadrul administrației publice locale.; This paper focuses on the development of a digital tool for processing and visualizing data related to natural disasters, with an emphasis on subsequent data forecasting. Objectives: Implementing efficient methods for data collection and processing, including the use of NoSQL databases, machine learning algorithms, and graphical visualization techniques for result interpretation. Developing an interactive digital system for processing and visualizing natural disaster data using modern analytical and forecasting technologies. Analyzing historical data and trends to enable anticipation and mitigation of their impact on communities and the environment. The aim of the master’s thesis is to create an efficient system that enables the analysis, interpretation, and forecasting of the impact of natural disasters on the environment and human communities. The used technologies: Python, Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib, Streamlit, MongoDB. Chapter 1: This chapter explores the needs, advantages, and disadvantages of using modern technologies for monitoring natural disasters, as well as their environmental impact. Chapter 2: This chapter describes the development process of the digital system for data processing and visualization. It presents the system architecture, the technologies used, and the methods for data collection and processing. Emphasis is placed on the use of statistical analysis and visualization libraries for interpreting relevant information. Chapter 3: This chapter details the methods used for analyzing and forecasting natural disasters. It discusses data modeling algorithms, machine learning techniques applied to the detection and probability estimation of disasters, and strategies for interpreting the obtained results. The practical value of the thesis lies in the development of an interactive digital platform that can be used for monitoring, analyzing, and visualizing natural disaster data, thereby supporting informed decision-making and risk reduction at the community level. Fişierul ataşat conţine: Adnotare, Annotation, Cuprins, Introducere, Bibliografie. 2025-01-01T00:00:00Z https://repository.utm.md/handle/5014/33314 Dezvoltarea unui sistem de recomandare personalizat în turism cu tehnologii și instrumente Data Science STRATAN, Marcela Lucrarea de față abordează problematica personalizării experiențelor turistice prin intermediul tehnologiilor moderne de analiză a datelor. Într-un context în care volumul informațional disponibil în turism este în continuă creștere, iar utilizatorii caută sugestii relevante și adaptate profilului lor individual, sistemele de recomandare devin esențiale pentru luarea unor decizii eficiente și rapide. Scopul principal al tezei este dezvoltarea unui sistem de recomandare personalizat în domeniul turismului, bazat pe metode și instrumente din sfera Data Science, care să ofere sugestii relevante în funcție de istoricul, preferințele și trăsăturile psihologice ale utilizatorilor. În acest sens, sunt analizate modelele existente de recomandare: colaborative, bazate pe conținut, hibride. Structura tezei cuprinde trei capitole majore. În primul capitol sunt prezentate fundamentele teoretice ale sistemelor de recomandare personalizate, clasificate în funcție de metodele utilizate, alături de o analiză a factorilor interni și externi care influențează eficiența recomandărilor. Capitolul al doilea este dedicat metodologiei de dezvoltare, incluzând analiza problemei abordate, definirea profilului utilizatorului și alegerea modelelor de predicție. Capitolul al treilea conține descrierea tehnică a prototipului realizat, arhitectura sistemului, instrumentele utilizate, evaluarea performanțelor modelelor și comparația între diferitele metode de recomandare. Pentru realizarea sistemului s-au aplicat metode de învățare automată și modele de filtrare colaborativă și pe bază de conținut. A fost integrat și un modul de personalizare psihologică, pe baza modelului Big Five, pentru a îmbunătăți relevanța recomandărilor. Rezultatele experimentale confirmă acuratețea sistemului propus, demonstrând că integrarea mai multor surse de date (istoric, preferințe, profil psihologic) contribuie semnificativ la eficiența recomandărilor turistice. Teza de master are o importantă valoare practică, putând fi extinsă și integrată în platforme turistice existente, oferind utilizatorilor o experiență personalizată și eficientă.; This thesis addresses the issue of personalizing tourism experiences through modern data analysis technologies. In a context where the volume of available information in tourism is continuously growing and users seek relevant suggestions tailored to their individual profiles, recommendation systems become essential for making efficient and timely decisions. The main goal of the thesis is to develop a personalized recommendation system in the tourism sector, based on methods and tools from the field of Data Science, which can provide relevant suggestions according to users’ travel history, preferences, and psychological traits. In this regard, the existing recommendation models are analyzed: collaborative filtering, content-based, and hybrid systems. The thesis is structured into three main chapters. The first chapter presents the theoretical foundations of personalized recommendation systems, classified according to the applied methods, along with an analysis of internal and external factors influencing the effectiveness of recommendations. The second chapter focuses on the development methodology, including the analysis of the addressed problem, the definition of the user profile, and the selection of prediction models. The third chapter provides the technical description of the implemented prototype, the system architecture, the tools used, the evaluation of model performance, and the comparison between different recommendation approaches. To develop the system, machine learning methods and both collaborative and content-based filtering models were applied. A psychological personalization module based on the Big Five model was also integrated to enhance the relevance of the recommendations. Experimental results confirm the accuracy of the proposed system, demonstrating that the integration of multiple data sources (travel history, preferences, psychological profile) significantly contributes to the effectiveness of tourism recommendations. This master’s thesis holds significant practical value, with the potential to be extended and integrated into existing tourism platforms, offering users a personalized and efficient experience. Fişierul ataşat conţine: Adnotare, Annotation, Cuprins, Introducere, Bibliografie. 2025-01-01T00:00:00Z https://repository.utm.md/handle/5014/33312 Platformă inteligentă pentru analiza și optimizarea activităților economice în comunitățile rurale PLEȘCA, Virgiliu În ultimele decenii, procesele de digitalizare și automatizare au devenit prioritare în aproape toate domeniile economiei și administrației publice. Mediul rural se confruntă cu o serie de dificultăți ce influențează calitatea vieții și perspectivele de dezvoltare. Accesul la apă potabilă, deși esențial, rămâne inegal; conform rapoartelor oficiale, peste 58% din populația rurală are acces la rețeaua publică de apă, comparativ cu 90,8% din mediul urban. Scopul lucrării – Scopul central al acestei teze este de a modernizarea platforma digitala existenta cu module pentru monitorizarea, validarea și optimizarea consumului de apă, prin automatizarea proceselor de citire a datelor de pe contoare, validarea acestora și identificarea comportamentelor suspecte, creșterea transparenței și eficienței operaționale în gestionarea resurselor de apă. Obiectivele cercetării: -Analiza literaturii științifice și a surselor de specialitate. -Elaborarea modelului care va extrage datele despre consumul de apa de pe contor cu eventuala identificare a contorului si a consumatorului cui apartine in baza barcodului. -Elaborarea modelului pentru validarea datelor, verificarea acurateței informațiilor raportate în funcție de consumul mediu al clienților. -Utilizarea tehnicilor de analiză a seriilor temporale și a algoritmilor de detectare a anomaliilor. -Elaborarea modelului pentru identificarea comportamentelor suspecte și implementarea unui sistem de notificare pentru persoanele responsabile din intreprindere.; In recent decades, digitization and automation processes have become priorities in almost all areas of the economy and public administration. The rural environment faces a series of difficulties that influence the quality of life and development prospects. Access to drinking water, although essential, remains unequal; According to official reports, over 58% of the rural population has access to the public water network, compared to 90.8% in urban areas. Purpose of the work – The central goal of this thesis is to modernize the existing digital platform with modules for monitoring, validating and optimizing water consumption, by automating the processes of reading data from meters, validating them and identifying suspicious behaviors, increasing transparency and operational efficiency in water resources management. Research objectives: -Analysis of the scientific literature and specialized sources. -Elaboration of the model that will extract the data on water consumption from the meter with the eventual identification of the meter and the consumer to whom it belongs based on the barcode. -Elaboration of the model for data validation, verification of the accuracy of the reported information according to the average consumption of customers. Use of time series analysis techniques and anomaly detection algorithms. -Develop the model for identifying suspicious behaviors and implement a notification system for the responsible persons in the enterprise. Fişierul ataşat conţine: Adnotare, Annotation, Cuprins, Introducere, Bibliografie. 2025-01-01T00:00:00Z https://repository.utm.md/handle/5014/33311 The development of an open-source software package for biological sequences analysis PĂPĂLUȚĂ, Vasile Teza dată descrie structura și funcționalitățile unui pachet Python cu sursă deschisă pentru realizarea analizei secvențelor biologice. Lucrarea relatează istoria și contextul geneticii și a bioinformaticii, motivând importanța realizării unui asemenea pachet în limbajul de programare Python. În plus lucrarea descrie modulele și algoritmii principali din pachet care răspund de secvențele biologice, căutarea motif-urilor, tabele de frecvență a kmer-ilor, secvențierea peptidelor și pipeline-urile de procesarea a secvențelor biologice. Aceasta este scrisă în limba engleză și conține 92 pagini, 5 tabele, 35 figuri, 38 listări de cod și 38 de referințe. Teza constă dintr-o listă de tabele, listă de figuri, introducere, trei capitole, concluzie și bibliografie. Acest document este destinat cititorilor specializati în domeniul tehnic.; The given thesis describes the structure and functionalities of an open-source Python package for analysis of biological sequences. It tells the history and the context of genetics and bioinformatics, explaining the motivation behind developing such a package in the Python programming language. Additionally thai work is describing the main modules and algorithms of the package that implement the biological sequences, motif search, frequency tables of k-mers, peptide sequencing and processing pipelines for biological sequences.. It is written in english and contains 92 pages, 5 tables, 35 figures, 38 code listings și 38 references. The thesis consists of a list of tables, a list of figures, introduction, three chapters, a conclusion and references. This document is intended for readers with technical background. Fişierul ataşat conţine: Rezumat, Abstract, Contents, Introduction, References. 2025-01-01T00:00:00Z