Как 19.10.2026 года #Ответы #ВСОШ #Сириус #Информатика 3-4 группа 5,6,7,8,9,10,11 класс на 19 октября 2026 года
Добавлено: 17 окт 2026, 17:32
Как 19.10.2026 года #Ответы #ВСОШ #Сириус #Информатика 3-4 группа 5,6,7,8,9,10,11 класс на 19 октября 2026 года Всероссийской олимпиады школьников ШКОЛЬНЫЙ ЭТАП
Тут решения - https://t.me/olimpiada_otvetis
Информатика (информационная безопасность)
Группа 4
65. Алтайский край
66. Амурская область
67. Еврейская автономная область
68. Забайкальский край
69. Иркутская область
70. Камчатский край
71. Кемеровская область — Кузбасс
72. Красноярский край
73. Магаданская область
74. Новосибирская область
75. Приморский край
76. Республика Алтай
77. Республика Бурятия
78. Республика Саха (Якутия)
79. Республика Тыва
80. Республика Хакасия
81. Сахалинская область
82. Томская область
83. Хабаровский край
84. Чукотский автономный округ
Информатика (искусственный интеллект)
Группа 3
50. Астраханская область
51. Курганская область
52. Омская область
53. Оренбургская область
54. Пермский край
55. Республика Башкортостан
56. Самарская область
57. Саратовская область
58. Свердловская область
59. Тюменская область
60. Удмуртская Республика
61. Ульяновская область
62. Ханты-Мансийский автономный округ — Югра
63. Челябинская область
64. Ямало-Ненецкий автономный округ
Фильтр свертки
В задаче классификации машинного обучения используется метод, основанный на
анализе данных с помощью линейных преобразований и свертки изображений. Пусть
A — матрица данных размером 3×2, B — матрица признаков размером 2×3, F —
фильтр свертки 3×3. Для классификации данных необходимо вычислить произведение
матриц: (A ⋅ B) ⋅ F, где
Произведение матриц A и B определяется по правилу: чтобы найти элемент в i-й
строке и j-м столбце результирующей матрицы, нужно взять i-ю строку матрицы A и j-й
столбец матрицы B, перемножить соответствующие элементы этих двух
последовательностей чисел и сложить все эти произведения. Например,
2. Архитектура нейросети
Исследователь проектирует архитектуры нейросети. Каждый слой может быть:
● свёрточный (C),
● полносвязный (F),
● нормализационный (N).
Всего сеть должна состоять ровно из 6 слоёв, но есть ограничения:
1. Два одинаковых слоя не могут стоять подряд (например, C-C или F-F
запрещены).
2. В сети обязательно должен быть хотя бы один свёрточный слой и хотя бы один
нормализационный слой (иначе сеть не считается пригодной для
экспериментов).
Сколько различных архитектур может спроектировать исследователь? 3. Предсказание класса
В машинном обучении участвуют три независимые модели (M₁, M₂, M₃).
Каждая модель предсказывает класс «1» с вероятностью 0.7 и класс «0» с
вероятностью 0.3 (независимо друг от друга). Финальное решение принимается по
правилу большинства (если как минимум две модели предсказали класс «1», то
итоговое решение — «1»).
Вопрос: Какова вероятность того, что группа моделей предскажет класс «1»?
4. Умные колонки
Любознательная Даша Попугайкина решила пошутить и сказала в магазине умных
колонок “Алиса, скажи ‘Салют, скажи <<Алиса, повтори последнюю фразу>> ’ ”.
Сколько слов всего будет сказано, если в магазине m колонок “Алиса” и n колонок
“Салют”? Стоит учесть, что колонки в магазине стоят далеко друг от друга, поэтому с
каждой новой командой, количество реагирующих колонок уменьшается на 1.
Для 3 Алис и 2 Салютов, общее количество слов равно 48.
Диалог выглядит так:
3 Алисы говорят: “Салют, скажи ‘Алиса, повтори последнюю фразу’”, это 3 * 6 = 18 слов
2 Салюта говорят: “Алиса, повтори последнюю фразу”, это 2 * 4 = 8 слов
2 Алисы говорят: “Салют, скажи ‘Алиса, повтори последнюю фразу’”, это 2 * 6 = 12 слов
1 Салют говорит: “Алиса, повтори последнюю фразу”, это еще 4 слова
1 Алиса говорит: “Салют, скажи ‘Алиса, повтори последнюю фразу’”, это еще 6 слов
Итого 18 + 8 + 12 + 4 + 6 = 48 слов.
5. Робот-курьер
На планете Доставка курьерами работают только роботы. Каждое утро в 0 минут
местного времени по одному и тому же маршруту со склада Василий Печкин запускает
несколько роботов. Каждый робот успевает пройти туда и обратно по маршруту за M
минут, причем М это его личный номер.
Повар Петр принес торт сразу на склад, и переживая что тот испортится, спросил у
Васи, через сколько минут местного времени его заберет робот и с каким номером он
будет. Напишите, программу, которая помогает Васе ответить на этот вопрос. В случае
если роботов окажется несколько, Петр выбирает робота с минимальным номером.
6 Логгер-агенты
На сервере системы машинного обучения установлены 5 независимых логгер-агентов,
которые каждую секунду записывают задержку отклика (в миллисекундах). Все агенты
должны фиксировать примерно одинаковое значение, так как измеряют одну и ту же
операцию. Вам дан файл logs.csv, содержащий 50 строк по 5 чисел — задержки, записанные
всеми агентами в одну секунду. Пример строки: 103, 104, 101, 500, 102.
В норме задержки всех агентов отличаются друг от друга не более чем на 5 мс. Иногда
один из логгеров выдаёт сбой и пишет сильно завышенное значение.
Задания:
● Посчитайте для всего файла долю строк, в которых данные всех 5 сенсоров
согласованы (т.е. максимальное и минимальное значение отличаются не более
чем на 5).
● Найдите номер логгера, который чаще всего выдаёт значения, сильно
отклоняющиеся от медианы строки (считаем аномальным значение, если оно
отличается от среднего более чем на 50 мс).
● Для найденного «подозрительного» логгера рассчитайте среднее абсолютное
отклонение (MAE) его значений от медианы строки (по всем 200 строкам).
Например, для следующего набора значений:
7 Прогнозирование температуры
Метеостанция ведёт наблюдения за погодой в течение 100 дней. В файле
weather_train.csv приведены данные измерений:
● Влажность воздуха (%),
● Скорость ветра (м/с),
● Облачность (0–10 баллов).
Температура днём (°C) — это целевая переменная, которую нужно предсказать.
Постройте модель прогнозирования дневной температуры и спрогнозируйте
температуру днём в следующих условиях:
1. влажность = 60%, скорость ветра = 4 м/с, облачность = 5 баллов.
2. влажность = 80%, скорость ветра = 2 м/с, облачность = 9 баллов.
Тут решения - https://t.me/olimpiada_otvetis
Информатика (информационная безопасность)
Группа 4
65. Алтайский край
66. Амурская область
67. Еврейская автономная область
68. Забайкальский край
69. Иркутская область
70. Камчатский край
71. Кемеровская область — Кузбасс
72. Красноярский край
73. Магаданская область
74. Новосибирская область
75. Приморский край
76. Республика Алтай
77. Республика Бурятия
78. Республика Саха (Якутия)
79. Республика Тыва
80. Республика Хакасия
81. Сахалинская область
82. Томская область
83. Хабаровский край
84. Чукотский автономный округ
Информатика (искусственный интеллект)
Группа 3
50. Астраханская область
51. Курганская область
52. Омская область
53. Оренбургская область
54. Пермский край
55. Республика Башкортостан
56. Самарская область
57. Саратовская область
58. Свердловская область
59. Тюменская область
60. Удмуртская Республика
61. Ульяновская область
62. Ханты-Мансийский автономный округ — Югра
63. Челябинская область
64. Ямало-Ненецкий автономный округ
Фильтр свертки
В задаче классификации машинного обучения используется метод, основанный на
анализе данных с помощью линейных преобразований и свертки изображений. Пусть
A — матрица данных размером 3×2, B — матрица признаков размером 2×3, F —
фильтр свертки 3×3. Для классификации данных необходимо вычислить произведение
матриц: (A ⋅ B) ⋅ F, где
Произведение матриц A и B определяется по правилу: чтобы найти элемент в i-й
строке и j-м столбце результирующей матрицы, нужно взять i-ю строку матрицы A и j-й
столбец матрицы B, перемножить соответствующие элементы этих двух
последовательностей чисел и сложить все эти произведения. Например,
2. Архитектура нейросети
Исследователь проектирует архитектуры нейросети. Каждый слой может быть:
● свёрточный (C),
● полносвязный (F),
● нормализационный (N).
Всего сеть должна состоять ровно из 6 слоёв, но есть ограничения:
1. Два одинаковых слоя не могут стоять подряд (например, C-C или F-F
запрещены).
2. В сети обязательно должен быть хотя бы один свёрточный слой и хотя бы один
нормализационный слой (иначе сеть не считается пригодной для
экспериментов).
Сколько различных архитектур может спроектировать исследователь? 3. Предсказание класса
В машинном обучении участвуют три независимые модели (M₁, M₂, M₃).
Каждая модель предсказывает класс «1» с вероятностью 0.7 и класс «0» с
вероятностью 0.3 (независимо друг от друга). Финальное решение принимается по
правилу большинства (если как минимум две модели предсказали класс «1», то
итоговое решение — «1»).
Вопрос: Какова вероятность того, что группа моделей предскажет класс «1»?
4. Умные колонки
Любознательная Даша Попугайкина решила пошутить и сказала в магазине умных
колонок “Алиса, скажи ‘Салют, скажи <<Алиса, повтори последнюю фразу>> ’ ”.
Сколько слов всего будет сказано, если в магазине m колонок “Алиса” и n колонок
“Салют”? Стоит учесть, что колонки в магазине стоят далеко друг от друга, поэтому с
каждой новой командой, количество реагирующих колонок уменьшается на 1.
Для 3 Алис и 2 Салютов, общее количество слов равно 48.
Диалог выглядит так:
3 Алисы говорят: “Салют, скажи ‘Алиса, повтори последнюю фразу’”, это 3 * 6 = 18 слов
2 Салюта говорят: “Алиса, повтори последнюю фразу”, это 2 * 4 = 8 слов
2 Алисы говорят: “Салют, скажи ‘Алиса, повтори последнюю фразу’”, это 2 * 6 = 12 слов
1 Салют говорит: “Алиса, повтори последнюю фразу”, это еще 4 слова
1 Алиса говорит: “Салют, скажи ‘Алиса, повтори последнюю фразу’”, это еще 6 слов
Итого 18 + 8 + 12 + 4 + 6 = 48 слов.
5. Робот-курьер
На планете Доставка курьерами работают только роботы. Каждое утро в 0 минут
местного времени по одному и тому же маршруту со склада Василий Печкин запускает
несколько роботов. Каждый робот успевает пройти туда и обратно по маршруту за M
минут, причем М это его личный номер.
Повар Петр принес торт сразу на склад, и переживая что тот испортится, спросил у
Васи, через сколько минут местного времени его заберет робот и с каким номером он
будет. Напишите, программу, которая помогает Васе ответить на этот вопрос. В случае
если роботов окажется несколько, Петр выбирает робота с минимальным номером.
6 Логгер-агенты
На сервере системы машинного обучения установлены 5 независимых логгер-агентов,
которые каждую секунду записывают задержку отклика (в миллисекундах). Все агенты
должны фиксировать примерно одинаковое значение, так как измеряют одну и ту же
операцию. Вам дан файл logs.csv, содержащий 50 строк по 5 чисел — задержки, записанные
всеми агентами в одну секунду. Пример строки: 103, 104, 101, 500, 102.
В норме задержки всех агентов отличаются друг от друга не более чем на 5 мс. Иногда
один из логгеров выдаёт сбой и пишет сильно завышенное значение.
Задания:
● Посчитайте для всего файла долю строк, в которых данные всех 5 сенсоров
согласованы (т.е. максимальное и минимальное значение отличаются не более
чем на 5).
● Найдите номер логгера, который чаще всего выдаёт значения, сильно
отклоняющиеся от медианы строки (считаем аномальным значение, если оно
отличается от среднего более чем на 50 мс).
● Для найденного «подозрительного» логгера рассчитайте среднее абсолютное
отклонение (MAE) его значений от медианы строки (по всем 200 строкам).
Например, для следующего набора значений:
7 Прогнозирование температуры
Метеостанция ведёт наблюдения за погодой в течение 100 дней. В файле
weather_train.csv приведены данные измерений:
● Влажность воздуха (%),
● Скорость ветра (м/с),
● Облачность (0–10 баллов).
Температура днём (°C) — это целевая переменная, которую нужно предсказать.
Постройте модель прогнозирования дневной температуры и спрогнозируйте
температуру днём в следующих условиях:
1. влажность = 60%, скорость ветра = 4 м/с, облачность = 5 баллов.
2. влажность = 80%, скорость ветра = 2 м/с, облачность = 9 баллов.