The document discusses object detection using YOLOv5 models of varying sizes on different hardware platforms. It evaluates the mAP, inference time, parameters, and GFLOPS of YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, and YOLOv5x models on a reduced COCO dataset. It also measures the average inference time of the optimized Int8 versions of these models on an iPhone 12's Neural Engine, GPU, and CPU. The results show that optimized YOLOv5 models can run real-time object detection at up to 100 images per second on the iPhone 12's Neural Engine.
This document summarizes research on supervised environmental data classification using spatial auto-beta models. The data consists of random fields with attribute values and class labels. A training set is used to classify new observations using generative classification methods. Specifically, attribute values fall within an interval and class labels take one of two values. Transformations are applied to make the data distribution normal. The best fitting distribution is selected to best describe the data. Classification accuracy is evaluated using actual error rates estimated from the data.
The document discusses object detection using YOLOv5 models of varying sizes on different hardware platforms. It evaluates the mAP, inference time, parameters, and GFLOPS of YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, and YOLOv5x models on a reduced COCO dataset. It also measures the average inference time of the optimized Int8 versions of these models on an iPhone 12's Neural Engine, GPU, and CPU. The results show that optimized YOLOv5 models can run real-time object detection at up to 100 images per second on the iPhone 12's Neural Engine.
This document summarizes research on supervised environmental data classification using spatial auto-beta models. The data consists of random fields with attribute values and class labels. A training set is used to classify new observations using generative classification methods. Specifically, attribute values fall within an interval and class labels take one of two values. Transformations are applied to make the data distribution normal. The best fitting distribution is selected to best describe the data. Classification accuracy is evaluated using actual error rates estimated from the data.
This document summarizes a presentation on analyzing Lombard speech and its acoustic properties. It discusses an experiment where 8 speakers recorded words in two rooms, one with acoustic treatment and one without, both with and without noise. Acoustic features were extracted from the speech samples and analyzed based on noise type, room type, and speaker gender. Key findings included identifying features that distinguish Lombard speech from normal speech and vary based on noise level. Future work will use these findings to automatically monitor and improve speech quality and intelligibility in noise.
This document discusses the history and development of hypertext and markup languages. It begins with early methods of calculating and writing before discussing the development of printing press and moveable type in the 15th century. It then outlines important developments in hypertext standards and systems from 1945 to the present, including XML, HTML, CSS and the creation of the World Wide Web in 1990. It also discusses early limitations and issues with HTML and predictions for the future of hypertext.
The document discusses Python and C++ programming languages. It provides definitions of what each language is, why they were created, their main functions and uses. It also compares the two languages, listing advantages and disadvantages of each. Some key points covered include:
- Python is an interpreted, interactive programming language while C++ is a mid-level language used for complex systems.
- Python code is easier to write and read while C++ code runs faster.
- Python is widely used for data analysis, machine learning and web development. C++ is used for performance-critical applications.
- Advantages of Python include simple syntax and large library support. Advantages of C++ include speed and ability to access
This document summarizes a presentation on analyzing Lombard speech and its acoustic properties. It discusses an experiment where 8 speakers recorded words in two rooms, one with acoustic treatment and one without, both with and without noise. Acoustic features were extracted from the speech samples and analyzed based on noise type, room type, and speaker gender. Key findings included identifying features that distinguish Lombard speech from normal speech and vary based on noise level. Future work will use these findings to automatically monitor and improve speech quality and intelligibility in noise.
This document discusses the history and development of hypertext and markup languages. It begins with early methods of calculating and writing before discussing the development of printing press and moveable type in the 15th century. It then outlines important developments in hypertext standards and systems from 1945 to the present, including XML, HTML, CSS and the creation of the World Wide Web in 1990. It also discusses early limitations and issues with HTML and predictions for the future of hypertext.
The document discusses Python and C++ programming languages. It provides definitions of what each language is, why they were created, their main functions and uses. It also compares the two languages, listing advantages and disadvantages of each. Some key points covered include:
- Python is an interpreted, interactive programming language while C++ is a mid-level language used for complex systems.
- Python code is easier to write and read while C++ code runs faster.
- Python is widely used for data analysis, machine learning and web development. C++ is used for performance-critical applications.
- Advantages of Python include simple syntax and large library support. Advantages of C++ include speed and ability to access
4. +28%
+11%
+1%
-2%
-4%
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000
Programinės įrangos ir taikomųjų programų
kūrėjai ir analitikai
Duomenų bazių ir tinklų specialistai
IRT sistemų eksploatavimo ir pagalbos jų
naudotojams technikai
IRT paslaugų srities vadovai
Telekomunikacijų ir transliavimo technikai
2015 m. 2018 m.
24388
27954
1,80%
2,05%
1,65%
1,70%
1,75%
1,80%
1,85%
1,90%
1,95%
2,00%
2,05%
2,10%
22000
23000
24000
25000
26000
27000
28000
29000
2015-11-01
2016-01-01
2016-03-01
2016-05-01
2016-07-01
2016-09-01
2016-11-01
2017-01-01
2017-03-01
2017-05-01
2017-07-01
2017-09-01
2017-11-01
2018-01-01
2018-03-01
2018-05-01
2018-07-01
2018-09-01
2018-11-01
Skaičius Dalis nuo visų užimtų darbo vietų
IRT profesijų užimtos darbo vietos
IRT specialistų užimtų darbo vietų skaičiaus
pokytis pagal profesijų grupes
5. IRT profesijų užimtų darbo vietų
skaičiaus pokytis 2015 – 2018 m.
IRT profesijų užimtų darbo vietų
skaičius 2018 m.
6.
7. Vidutinės IRT specialistų pajamos
Vidutinės IRT specialistų pajamos pagal
profesijų grupes, 2018 m.
1187
1604
566
742
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
2015-11-01
2016-01-01
2016-03-01
2016-05-01
2016-07-01
2016-09-01
2016-11-01
2017-01-01
2017-03-01
2017-05-01
2017-07-01
2017-09-01
2017-11-01
2018-01-01
2018-03-01
2018-05-01
2018-07-01
2018-09-01
2018-11-01
IRT profesijos Kitos profesijos
2228
1895
1331
1105
939
IRT paslaugų srities vadovai
Programinės įrangos ir taikomųjų programų
kūrėjai ir analitikai
Duomenų bazių ir tinklų specialistai
IRT sistemų eksploatavimo ir pagalbos jų
naudotojams technikai
Telekomunikacijų ir transliavimo technikai
10. Įsitojusiųjų į IRT skaičius 2014 – 2018 m.
3304
3683
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
2014 2015 2016 2017 2018
Viso Profesinis mokymas I pakopos studijos kolegijose
I pakopos studijos universitetuose II pakopos studijos III pakopos studijos
11. Merginų, pirmu pageidavimu nurodžiusių IRT studijas, skaičius
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
2013 2014 2015 2016 2017 2018
55 proc. – tiek per 6 metus išaugo į
IRT priimtų merginų skaičius
1 iš 5 pirmųjų pageidavimų studijuoti
IRT pateikia mergina
12.
13. Respondentai pagal aukštąją mokyklą
36%
17%16%
14%
13%
5%
Vilniaus
universitetas
Kauno
kolegija
Vilniaus
Gedimino
technikos
universitetas
Kauno
technologijos
universitetas
Vilniaus
kolegija
Vytauto
Didžiojo
universitetas
27%
72%
1%
Moteris
Vyras
Nenoriu atsakyti
Respondentai pagal lytį
Respondentai pagal kursą
Pirmas
32%
Antras
24%
Trečias
22%
Ketvirtas
17%
Magistrai
5%
Pirmas
Antras
Trečias
Ketvirtas
Magistrai
14. Kaip nusprendėte pasirinkti IT studijas?
53%
26%
03%
02%
02%
01%
00%
00%
12%
Profesinis interesas, asmeninis pomėgis,
aukšti pasiekimai bendrajame ugdyme
Geresnės perspektyvos darbo rinkoje
Poreikis kelti kvalifikaciją/persikvalifikuoti
Draugų, artimųjų, pažįstamų
rekomendacijos
Niekur kitur įstoti nepavyko
Galimybė studijuoti nuotoliniu būdu
Galimybė gauti valstybės finansuojamą
studijų vietą
Lankstus darbo pobūdis
Kita
15. Ar šiuo metu dirbate darbo sutarties ar
individualios veiklos pagrindu?
43%55%
1%
Taip
Ne
Neatsakė
42%
21%
20%
13%
4%
Pirmame
Antrame
Trečiame
Ketvirtame
Po bakalauro studijų baigimo
Kuriame kurse pradėjote dirbti?
59%
4%
18%
14%
3%
3%
Dirbu pagal studijuojamą specialybę kaip nuolatinis darbuotojas
Dirbu pagal studijuojamą specialybę kaip laisvai samdomas darbuotojas (angl. freelancer)
Dirbu ne pagal studijuojamą specialybę, tačiau su IT susijusį darbą
Dirbu ne pagal studijuojamą specialybę kaip nuolatinis darbuotojas
Dirbu ne pagal studijuojamą specialybę kaip laisvai samdomas darbuotojas (angl. freelancer)
Kita (įrašykite):
Nurodykite, kuris teiginys geriausiai apibūdina dabartinę Jūsų padėtį darbo rinkoje
16. Kokia yra pagrindinė priežastis, paskatinusi Jus pradėti dirbti studijų laikotarpiu?
47%
33%
4%
4% 12%
Papildomų pajamų poreikis
Noras įgyti praktinių įgūdžių, darbo
patirties
Patrauklus darbo pasiūlymas (po
atliktos praktikos)
Nepasitenkinimas studijų kokybe
Kita
17. Ar planuojate tolimesnę savo karjerą IT srityje?
84%
00%
13%
02%
Taip
Ne
Nežinau/Nesu apsisprendęs (-usi)
Neatsakė
Kokie yra Jūsų atlyginimo lūkesčiai? Nurodykite apytikslį
mėnesinį atlyginimą eurais „į rankas“.
Atsakymas Vidurkis, EUR/mėn.
Darbo pradžioje: 766
Po 2 metų darbo: 1337
Po 4 metų darbo: 2189
18. Kokie veiksniai Jums yra svarbiausi renkantis darbdavį?
15%
08%
17%
26%
17%
16%
08%
12%
14%
06%
04%
02%
04%
03%
38%
44%
33%
37%
28%
36%
20%
15%
13%
10%
16%
09%
06%
18%
20%
21%
38%
39%
28%
45%
49%
51%
49%
37%
45%
30%
03%
11%
13%
16%
17%
17%
28%
30%
34%
35%
43%
45%
63%
Įmonės žinomumas
Galimybė dirbti globaliose komandose
Kultūriškai įvairi, tarptautinė darbo aplinka
Galimybė dirbti savarankiškai
Darbo vietos lokacija mieste
Galimybė dirbti komandoje
Papildomos socialinės garantijos (sveikatos draudimas, maitinimas ir pan.)
Geri atsiliepimai apie darbdavį
Organizacijos veiklos sritis (vykdomi projektai, kuriamas produktas)
Darbo įrankių modernumas
Lankstus darbo grafikas
Atlyginimo dydis
Galimybė išmokti naujų dalykų
Visai nesvarbu (1) Nesvarbu (2) Nei svarbu, nei nesvarbu (3) Svarbu (4) Labai svarbu (5)
19. Kontaktai pasiteiravimui:
office@infobalt.lt | +370 5 262 2623
Mokslininkų g. 2a-128, 08412, Vilnius
Kristina Samasionokaitė
E: kristina@infobalt.lt
info@investlithuania.com | +370 5 262 7438
Upės g. 23, 08128, Vilnius
Birutė Noreikaitė
E: birute.noreikaite@investlithuania.com