Difference between revisions of "LU-BST-m"

From DiLab
Jump to: navigation, search
(07.02.2017.)
(Rakstu recenzēšana)
Line 192: Line 192:
====MD4====
====MD4====


====Rakstu recenzēšana====
=Rakstu recenzēšana=


Kursā ir jāanalizē un jārecenzē raksti ar mērķi tos izprast, mācīties par aktuālākajiem sasniegumiem, risinājumiem, tehnoloģijām un pētījumiem. Raksta recenzēšana iekļauj analīzi par tā stiprajām un vājajām pusēm.
Kursā ir jāanalizē un jārecenzē raksti ar mērķi tos izprast, mācīties par aktuālākajiem sasniegumiem, risinājumiem, tehnoloģijām un pētījumiem. Raksta recenzēšana iekļauj analīzi par tā stiprajām un vājajām pusēm.

Revision as of 16:44, 14 February 2017

Bezvadu sensoru tīkli [M] (BST)

LU DF maģistru un doktorantu studiju kurss DatZ7032, meklēt eStudijās.

Par kursu

Kursa ietvaros studenti un pasniedzējs apskata bezvadu sensoru tīklus un kiber-fizikālas sistēmas, to pielietojumus un saistītās pētniecības problēmas. Būtiska kursa daļa ir jaunāko publikāciju lasīšana, referēšana un diskusijas. Otra kursa daļa ir kursa projekts kura piedalās studenti individuāli vai grupās, atkarībā no projekta apjoma un tēmas. Projekta tēmas studenti ir aicināti izvēlēties paši, bet dažas iespējas piedāvās arī pasniedzējs.

Kursa aktuālā informācija un kalendārs atrodami šajā kursa wiki, uz ko ir saite arī no e-studijām.

Administratīvā informācija

  • Pasniedzējs: Leo Seļāvo (epasts: vards.uzvards @ gmail.com)


Praktisko un mājas darbu iesniegšana izpildāma noteiktajos datumos un laikos elektroniski, e-studijās.

  • Iesniegšanas termiņa laiks ir 30 minūtes pirms lekcijas sākuma.
  • Ja darbs iesniedzams e-pastā, tad Subj. jānorāda sekojošā formā "BST MD1 Vards Uzvards" - piemērs MD1 iesniegumam.
  • Iesniegto failu vārdam jābūt sekojošā formātā, ar svītru tukšumu vietā, piemēram: "BST_MD1_Vards_Uzvards.pdf"
  • Ja iesniedzams teksts, piemēram, eseja vai apraksts, tad failam jābūt PDF formātā, ja vien nav prasīts citādi uzdevuma nosacījumos.
  • Ja iesniedzami vairāki faili, piemēram, programmas pirmkods, tad tie iepriekš arhivējami kā *.zip arhīvs ar tādu pat faila vārdu kā aprakstīts iepriekš: "BST_MD1_Vards_Uzvards.zip".
  • Ja darbs tiek iesniegts ar novēlošanos, rezultāts tiek samazināts par 50%. Ja darbs iesniegts vairāk kā nedēļu pēc termiņa, pasniedzējs darbu var nepieņemt.


Kalendārs

Datums, nedēļa Kursa saturs Uzdevumi un piezīmes

07.02.2017.

Bezvadu sensoru tīkli (BST). Ievads. Pielietojumi. Veiktspējas kritēriji. Resursu ierobežotība. Pētniecības problēmas.

BST tematika:

  • Iepakojums, izmēri, svars.
  • Izmaksas ražošanā un pētniecībā
  • Sensori un signāli, diskretizācija
  • Aparatūra (resursu ierobežotība, MCU arhitektūra)
  • Programmatūra (operētājsistēmas, bibliotēkas, skriptēšana, atkļūdošana)
  • Uzticamība, noturība. Sistēmas un mezgla līmenī. Aparatūras un programmatūras līmenī.

Pētniecības novirzieni un problēmas BST:

  • Komunikācija,
  • MAC un tīkla protokoli,
  • laika sinhronizācija,
  • lokalizācija,
  • programmēšanas abstrakcijas,
  • drošība un privātums,
  • enerģijas taupība.
  • Datu apstrāde, lēmumu pieņemšana, misijas kontrole.

14.02.2017.

  • Diskusija par IMU un virtuāliem sensoriem.
  • Diskusija par kursa projekta tēmām.
  • Case study: LUSTER - wireless sensor network for environmental research.

Uzdots MD1 mājas darbs - recenzēt LUSTER rakstu.

21.02.2017.

Lekcija nenotiek klātienē (EWSN konference)


Kursa materiāli:

  • Matt Welsh: The Next Decade of Sensor Networking (video) - keynote at EWSN'2010

Termiņš: MD1

28.02.2017.

Diskusija par jaunākajiem pētījumiem, kas prezentēti EWSN konferencē un NextMote un MadCom semināros.

07.03.2017.

14.03.2017.

21.03.2017.

28.03.2017.

04.04.2017.

10.04.2015. - 17.04.2017.

Lieldienu brīvdienas

18.04.2017.

25.04.2017.

02.05.2017.

09.05.2017.

16.05.2017.

23.06.2017.

30.06.2017.

Kopsavilkums, kuersa noslēguma lekcija. Projektu statusa apskats.

xx.06.2017.

12:30 Eksāmens - projektu demonstrācijas un plakāti.

MD

Mājas darbi.

MD1

Raksta recenzija: "LUSTER: Wireless Sensor Network for Environmental Research" (PDF)

MD2

Kursa projekta pieteikums, plāns. Motivacija, risinājums, sagaidāmie rezultāti, nepieciešamie resursi.

MD3

MD4

Rakstu recenzēšana

Kursā ir jāanalizē un jārecenzē raksti ar mērķi tos izprast, mācīties par aktuālākajiem sasniegumiem, risinājumiem, tehnoloģijām un pētījumiem. Raksta recenzēšana iekļauj analīzi par tā stiprajām un vājajām pusēm.

Katram studentam tiks izsniegts raksti, kas jārecenzē. Recenzija jāiesniedz elektroniski, pa epastu pasniedzējam ar "subject": BST MD? vards uzvards. Epasta piekabē ir jāpievieno jūsu recenzija PDF formā 1-2 lapu apmērā.

Jautājumi, uz kuriem jāatbild recenzentam:

  1. "Contribution" - ko raksta autori ir vērā ņemamu un jaunu sasnieguši vai izdarījuši.
  2. "Strengths" - 2-3 pozitīvie, stiprie publikācijas aspekti
  3. "Weaknesses" - 2-3 negatīvie, vājie publikācijas aspekti
  4. Komentāri publikācijas autoriem, kas pamato lēmumu un apraksta iespējas uzlabot publikāciju.

Saites

Praktiska informācija

Ieteikumi prezentāciju veidošanā


Pielietojumi