Дедупликация почтовых адресов с помощью методов обработки естественного языка и машинного обучения.

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "Дедупликация почтовых адресов с помощью методов обработки естественного языка и машинного обучения."

Транскрипт

1 Дедупликация почтовых адресов с помощью методов обработки естественного языка и машинного обучения. Артем Филиппов, Александр Семѐнов KMPG. Москва Аннотация. В докладе представлена разработка решения для дедупликации текстовых данных на примере почтовых адресов с использованием методов обработки естественного языка и алгоритмов машинного обучения. Описываются основные этапы работы, оценка качества результатов и дальнейшие шаги по усовершенствованию системы. Ключевые слова: дедупликация текстовых данных, машинное обучение, обработка естественного языка, информационный поиск, деревья решений, алгоритм C4.5 Введение Автоматическое определение, разбор и дедупликация адресов в больших массивах слабоструктурированных данных, является одной из наиболее востребованных задач в области "информационного поиска" ("Information Retreival") и обработки естественного языка ("Natural Language Processing"). Выходные данные сборника. Национальный Открытый Университет «ИНТУИТ», 2012

2 2 Название статьи В рамках оптимизации сервиса, предназначенного для автоматического анализа конфликтов интересов, аффилированности контрагентов и выявления прочих рисков, мы столкнулись с проблемой дедупликации больших объѐмов текстовых данных (имена людей, адреса, номера телефонов, названия организаций). Например, зачастую при выгрузке данных даже из одного источника один и тот же адрес может быть написан тремя различными способами. С учѐтом того, что количество таких строк исчисляется тысячами, поиск взаимно однозначных соответствий между данными полученными из различных внешних источников возможен только с помощью применения алгоритмов обработки естественного языка и машинного обучения. В данной работе мы опишем наш подход к решению этой проблемы, предварительные результаты, и предполагаемые способы их улучшения. Существующие решения В результате анализа существующих подходов [1, 2] по разбиению адреса на части было принято решение, что разбиение на основе нейронных сетей может оказаться не точным. Например: « г Набережные Челны Набережные Челны г, , ул Западная, д. 2» В данном примере тип населенного пункта (город) встречается дважды, название населенных пунктов находятся между типами, что не позволит методу выделения частей на основе нейронных сетей правильно выделить части. Верным решением в данной ситуации выглядит использование правил преобразования, а также словаря для определение названий не принадлежащих ни одному типу. Поэтому в качестве основного алгоритма нами были выбраны алгоритмы построения обучаемых деревьев решений, в частности алгоритм C4.5 [3, c. 406]. Этапы сравнения адресов Решение данной задачи состояло из выполнения следующей последовательности шагов: 1) Разбиение адреса на части.

3 Название статьи 3 2) Сравнение одноименных частей для двух адресов-кандидатов. 3) Построение дерева решений Разбиение адреса на части. Адрес представлен в виде текста. Сравнение двух адресов может оказаться многоэтапной задачей в связи с возможностью написания одного адреса множеством способов. Данный этап предполагает разделение исходного адреса в текстовом представлении на части (индекс, населенный пункт, улица, дом, корпус/строение, квартира) текстового представления. Деление производится по средствам применения эвристического набора правил (преобразование адреса к стандартному виду, выделение частей по идентификаторам частей/типам, такие как: ул., дом, г, и т.д., а также работы со словарем для неизвестных частей/типов). Например в адресе «142030, Московская область, Домодедовский район, д Старосъяново, ул Садовая, д 4» будут выделены части: индекс - «142030», населенный пункт - «Старосъяново», улица - «Садовая», дом - «4» Сравнение одноименных частей адресов Сравнение разделенных частей осуществляется на основе алгоритмов нечеткого сравнения строк: Дамерау-Левенштейна [4] и Fuzzy String Matching [5]. В результате сравнения частей на выходе данного этапа получается числовое значение. Построение дерева решений. В результате получения количественных мер сравнения для частей адресов строится обучаемое дерево решений, построенное по алгоритму С4.5. Фрагмент дерева изображен на рисунке 1.

4 4 Название статьи Рисунок 1Фрагмент дерева решений. В «узлах» дерева находятся условия проверки критериев сравнения по частям на которые были разделены адреса (индекс, населенный пункт, улица, дом, итд). Запись вида «Индекс <= 1» означает, что в результате сравнения двух одноименных частей (индексов) критерий сравнения наберет значение не более 1 очка (в данном случаю по критерию Левенштейна), то необходимо перемещаться в левое дерево, В «листьях» дерева хранятся результаты сравнения двух адресов: 0 адреса не совпадаю, 1 адреса совпадают. Формат и объем данных Каждый адрес представлен в виде текста. Для работы алгоритма было подготовлено пар адресов в качестве кандидатов для сравнения, которые были вручную отмечены как совпадающие или несовпадающие (0/1). Обучение производилось на пар адресов, соответственно проверка результатов и оценка точности производилась на пар.

5 Название статьи 5 Полученные результаты На данный момент достигнуто 98,58% точности (отношение числа правильно классифицированных данных к общему числу данных правильных классификаций). Среди неправильных классификаций 66 неодинаковых адресов определены как одинаковые (46% от общего количества false positive) и 76 одинаковых как неодинаковые. Дальнейшие шаги по улучшению работы алгоритма В качестве возможных способов улучшения работы алгоритма выделены следующие способы: 1. Произвести тестирование на том же объеме данных с разбиением исходного массива в отношении 80/20 и выборкой данных из других мест. Данный способ позволит на размеченных на текущий момент данных увеличить точность работы алгоритма, а также произвести его тестирование. 2. Тестирование данных на объеме адресов. Выявление ошибок, улучшение точности. 3. Использования алгоритма бустинга [6]. Усиление модели принятия решений. Выводы 1. Разработанная система, основанная на использовании методов обработки естественного языка и алгоритмов машинного обучения продемонстрировала достаточно высокие показатели точности результатов; 2. Мы планируем увеличить точность за счѐт увеличения соотношения и объѐмов обучающей и проверяющих выборок, а также применения бустинга. Список источников 1. Алексей Арустамов "Разбор адреса на составляющие", Base- Group Labs 2. "Точка, точка, запятая: машинное обучение" Хабрахабр. Блог компании Mai.Ru

6 6 Название статьи 3. Паклин Н. Б. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. Издательство "Питер", 2009, с В.И. Левенштейн (1965). "Двоичные коды с исправлением выпадений, вставок и замещений символов". Доклады Академий Наук СCCP 163 (4): Boytsov, Leonid (2011). "Indexing methods for approximate dictionary searching: Comparative analysis". Jea Acm 16 (1): Рассел, Норвиг. Искусственный интеллект, Издательство "Вильямс", 2007, с. 884.

Дедупликация почтовых адресов с помощью методов обработки естественного языка и машинного обучения.

Дедупликация почтовых адресов с помощью методов обработки естественного языка и машинного обучения. Дедупликация почтовых адресов с помощью методов обработки естественного языка и машинного обучения. Артем Филиппов, Александр Семёнов afilippov@kpmg.ru, alexandrsemenov@kpmg.ru KPMG Москва Аннотация. В

Подробнее

В. М. Черненький, Ю. Е. Гапанюк МЕТОДИКА ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАССАЖИРА ПО УСТАНОВОЧНЫМ ДАННЫМ

В. М. Черненький, Ю. Е. Гапанюк МЕТОДИКА ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАССАЖИРА ПО УСТАНОВОЧНЫМ ДАННЫМ УДК 004.02 В. М. Черненький, Ю. Е. Гапанюк МЕТОДИКА ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАССАЖИРА ПО УСТАНОВОЧНЫМ ДАННЫМ Рассмотрена методика идентификации пассажира по установочным данным с учетом возможных опечаток в тексте.

Подробнее

Райкова О. А. 1 (Липецкий государственный педагогический университет, Липецк)

Райкова О. А. 1 (Липецкий государственный педагогический университет, Липецк) УДК 004.658.3 ББК 32.973.26-018.2 НЕСТРОГОЕ ОТОЖДЕСТВЛЕНИЕ ЗАПИСЕЙ ИЕРАРХИЧЕСКИХ СТРУКТУР БАЗ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ КОСВЕННОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ Райкова О. А. 1 (Липецкий государственный педагогический университет,

Подробнее

Распознавание именованных сущностей с использованием алгоритмов машинного обучения, основанных на принципе минимальной длины описания

Распознавание именованных сущностей с использованием алгоритмов машинного обучения, основанных на принципе минимальной длины описания Титульный лист Распознавание именованных сущностей с использованием алгоритмов машинного обучения, основанных на принципе минимальной длины описания курсовая работа Москва 23 Выполнил: Студент 328-й группы

Подробнее

Методы очистки и обогащения персональных данных

Методы очистки и обогащения персональных данных Методы очистки и обогащения персональных данных Проблема Разрозненные источники Данные с ошибками Неполная информация Некачественный анализ Невозможность проведения анализа! Решение Стандартизация Очистка

Подробнее

АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ ТЕКСТА

АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ ТЕКСТА САНКТ- ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ МАТЕМАТИКО- МЕХАНИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ КАФЕДРА СИСТЕМНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ ТЕКСТА КУРСОВАЯ РАБОТА СТУДЕНТА 361 ГРУППЫ КАЛМЫКОВА АЛЕКСЕЯ ВЛАДИМИРОВИЧА

Подробнее

Содержание. Часть I. Погружение в С++ Глава 1. Введение и настройка среды разработки...20

Содержание. Часть I. Погружение в С++ Глава 1. Введение и настройка среды разработки...20 Содержание Часть I. Погружение в С++ Глава 1. Введение и настройка среды разработки...20 Что такое язык программирования?...20 В чем различие между C и C++?.........................................21 Обязательно

Подробнее

РАЗДЕЛ 1. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА.

РАЗДЕЛ 1. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА. РАЗДЕЛ 1. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА. 1.1. Требования к студентам Требуются базовые знания по математике, алгоритмам и минимальный уровень владения персональным компьютером 1.2. Краткая характеристика данной

Подробнее

Data Mining [K.04] Сертификационная программа (АРХИВ)

Data Mining [K.04] Сертификационная программа (АРХИВ) Data Mining [K.04] Сертификационная программа (АРХИВ) BaseGroup Labs 2007-2013 Аннотация программы Сертификационная программа Data Mining действовала с июня 2008 по июнь 2013 года и представляла собой

Подробнее

Ктрадиционным редакционно-издательским

Ктрадиционным редакционно-издательским 4 (46) 203 К. В. Чувилин, аспирант Московского физико-технического института Гибридный алгоритм сравнения документов в формате LaTeX Многие научные конференции и издательства принимают материалы от авторов

Подробнее

УДК М.А.Демихов МЕТОДЫ НЕЧЕТКОГО ПОИСКА В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ Воронежский институт высоких технологий

УДК М.А.Демихов МЕТОДЫ НЕЧЕТКОГО ПОИСКА В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ Воронежский институт высоких технологий УДК 681.3 М.А.Демихов МЕТОДЫ НЕЧЕТКОГО ПОИСКА В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ Воронежский институт высоких технологий В работе рассмотрены особенности методов нечеткого поиска, которые используются в современных

Подробнее

АННОТАЦИЯ к рабочей программе. Основное общее образование (ФГОС) Приказ по школе 113 от г

АННОТАЦИЯ к рабочей программе. Основное общее образование (ФГОС) Приказ по школе 113 от г Предмет Уровень образования Когда и где утверждена рабочая программа Структура рабочей программы Место предмета в учебном плане Результаты освоения предмета АННОТАЦИЯ к рабочей программе ИНФОРМАТИКА Основное

Подробнее

ИННОВАТИКА Под ред. проф. А.Н. Солдатова, доц. С.Л. Минькова

ИННОВАТИКА Под ред. проф. А.Н. Солдатова, доц. С.Л. Минькова МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Национальный исследовательский Томский государственный университет Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники Российский

Подробнее

Тематическая классификация текстов

Тематическая классификация текстов Тематическая классификация текстов С.В. Панков, С.П. Шебанин, А.А. Рыбаков ROOKEE sergey.pankov@re-actor.ru, sergey.shebanin@re-actor.ru, alexander.ribakov@re-actor.ru Аннотация В статье описан алгоритм

Подробнее

В БАЗАХ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ МЕТРИКИ ЛЕВЕНШТЕЙНА Н.И. Лиманова, М.Н. Седов

В БАЗАХ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ МЕТРИКИ ЛЕВЕНШТЕЙНА Н.И. Лиманова, М.Н. Седов УДК 621.3 АЛГОРИТМ ИДЕНТИФИКАЦИИ РЕКВИЗИТОВ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ В БАЗАХ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ МЕТРИКИ ЛЕВЕНШТЕЙНА Н.И. Лиманова, М.Н. Седов При передаче данных от одного учреждения к другому возникает проблема персональной

Подробнее

Отчет по курсовой работе «Повышение прозрачности сайта госзакупок РФ»

Отчет по курсовой работе «Повышение прозрачности сайта госзакупок РФ» СПБГУ Кафедра системного программирования Отчет по курсовой работе «Повышение прозрачности сайта госзакупок РФ» Студент: Коноплев Юрий 445гр. Научный руководитель: кандидат физ-мат. наук Сергей Сысоев

Подробнее

Автоматическое построение графа цитирований Задачи и методы

Автоматическое построение графа цитирований Задачи и методы Автоматическое построение графа цитирований Задачи и методы Полежаев Валентин 3 октября 2012 Документ. Граф цитирований. Представление данных. Применение методов машинного обучения. ВВЕДЕНИЕ Введение Введение

Подробнее

Использование алгоритмов комбинаторной генерации при построении генераторов тестовых заданий

Использование алгоритмов комбинаторной генерации при построении генераторов тестовых заданий УДК: 681.142.2 Ю.А. Зорин Использование алгоритмов комбинаторной генерации при построении генераторов тестовых заданий Статья посвящена проблеме автоматизации процесса получения тестовых заданий на основе

Подробнее

Кейс-задание 2 Кейс - задания выполняются по вариантам Выберите вариант в соответствии с первой буквой Вашей фамилии

Кейс-задание 2 Кейс - задания выполняются по вариантам Выберите вариант в соответствии с первой буквой Вашей фамилии Кейс-задание 2 Кейс - задания выполняются по вариантам Выберите вариант в соответствии с первой буквой Вашей фамилии Вариант 1 - для студентов (фамилии с А до В) Вариант 2 - для студентов (фамилии с Г

Подробнее

Рабочая программа по направлению «Информатика. 9 (10) класс»

Рабочая программа по направлению «Информатика. 9 (10) класс» Муниципальное автономное образовательное учреждение дополнительного образования детей Центр дополнительного образования детей «СТРАТЕГИЯ» Рассмотрено на заседании кафедры физико-математических и компьютерных

Подробнее

Практическая работа. Формы представления числовой информации на компьютере.

Практическая работа. Формы представления числовой информации на компьютере. Практическая работа. Формы представления числовой информации на компьютере. Часть I. Системы счисления. Под системой счисления понимается способ представления любого числа с помощью некоторого алфавита

Подробнее

ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ В ДИСКРЕТНОЙ МАТЕМАТИКЕ

ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ В ДИСКРЕТНОЙ МАТЕМАТИКЕ ПРИКЛАДНАЯ ДИСКРЕТНАЯ МАТЕМАТИКА 2014 Вычислительные методы в дискретной математике 2(24) ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ В ДИСКРЕТНОЙ МАТЕМАТИКЕ УДК 519.7 ОДНОВРЕМЕННЫЙ ПОИСК НЕСКОЛЬКИХ ДВОИЧНЫХ ШАБЛОНОВ В ПОТОКЕ

Подробнее

ОНЛАЙН РАСПОЗНАВАНИЕ РУКОПИСНЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ФОРМУЛ. Надеран Эдрис

ОНЛАЙН РАСПОЗНАВАНИЕ РУКОПИСНЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ФОРМУЛ. Надеран Эдрис 70 I T H E A ОНЛАЙН РАСПОЗНАВАНИЕ РУКОПИСНЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ФОРМУЛ Надеран Эдрис Аннотация: рассматривается разработанный алгоритм структурного анализа для онлайн распознавания рукописных математических

Подробнее

Итоговая контрольная работа по Информатике и ИКТ 9 класс. Демоверсия. Инструкция по выполнению работы

Итоговая контрольная работа по Информатике и ИКТ 9 класс. Демоверсия. Инструкция по выполнению работы Итоговая контрольная работа по Информатике и ИКТ 9 класс Демоверсия Инструкция по выполнению работы На выполнение итоговой контрольной работы по информатике отводится 45 минут. Работа состоит из 3 частей,

Подробнее

Проектное задание 1 Токенизатор и сплиттер Задание 1. Анализ статей: 1. Знаки пунктуации: 1. Точка 2. Вопросительный и восклицательный знаки

Проектное задание 1 Токенизатор и сплиттер Задание 1. Анализ статей: 1. Знаки пунктуации: 1. Точка 2. Вопросительный и восклицательный знаки Проектное задание 1 Токенизатор и сплиттер Задание 1. Анализ статей: 1. What is a word? What is a sentence? Problems of tokenization. Gregory Grefenstette and Pasi Tapanainen (1994) 2. Adaptive Multilingual

Подробнее

Белов В.И., Панимаскин Е.И. Быстрое преобразование Фурье (БПФ) с прореживанием по времени

Белов В.И., Панимаскин Е.И. Быстрое преобразование Фурье (БПФ) с прореживанием по времени Белов В.И., Панимаскин Е.И. Быстрое преобразование Фурье (БПФ) с прореживанием по времени. Описание преобразования Теория БПФ рассматривается во многих работах. В некоторых из них приведены программы реализации

Подробнее

Практическая работа 6 Работа со строками на Паскале Цель работы: Содержание работы. Основные понятия.

Практическая работа 6 Работа со строками на Паскале Цель работы: Содержание работы. Основные понятия. Практическая работа 6 Работа со строками на Паскале Цель работы: Изучить строковый тип string. Изучить стандартные функции работы со строками, научиться выполнять стандартные операции со строками. Содержание

Подробнее

DEDUCTOR DATA QUALITY ОПИСАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ РЕШЕНИЯ

DEDUCTOR DATA QUALITY ОПИСАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ РЕШЕНИЯ DEDUCTOR DATA QUALITY ОПИСАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ РЕШЕНИЯ Версия документа 1.00 BaseGroup Labs 2015 Оглавление Назначение решения... 2 Функции, реализуемые в решении... 2 Функционал решения по очистке атрибутов

Подробнее

Распознавание математических символов с использованием сверточной нейронной сети

Распознавание математических символов с использованием сверточной нейронной сети ÍÀÓÊÎœÌÊÈÅ ÈÍÔÎÐÌÀÖÈÎÍÍÛÅ ÒÅÕÍÎËÎÃÈÈ. Ïåðåñëàâëü-Çàëåññêèé, 2013 А. Е. Кирюшина Распознавание математических символов с использованием сверточной нейронной сети Научный руководитель: к.т.н. И. П. Тищенко

Подробнее

Содержание тем учебного курса по информатике в 11 «В» классе

Содержание тем учебного курса по информатике в 11 «В» классе Содержание тем учебного курса по информатике в 11 «В» классе Информационные системы и базы данных: Что такое система. Модели систем. Пример структурной модели предметной области. Что такое информационная

Подробнее

Искусственные нейронные сети

Искусственные нейронные сети Искусственные нейронные сети Искусственный нейрон Искусственный нейрон имитирует свойства биологического нейрона. x 1 x 2 w 1 u w Σ f(u) 2 y x n 1 w n w 0 блок суммирования входные сигналы веса функция

Подробнее

Анализ методов автоматической генерации вопросов на естественном языке

Анализ методов автоматической генерации вопросов на естественном языке Анализ методов автоматической генерации вопросов на естественном языке # 12, декабрь 2015 Тарасенко С. В. 1,*, Рязанова Н. Ю. УДК 004.5:378.14 1 Россия, МГТУ им. Н.Э. Баумана *s.v.tarasenko@ya.ru Введение

Подробнее

Информационные основы ЭВМ

Информационные основы ЭВМ Информационные основы ЭВМ 1. Системы счисления.. равила перевода чисел из одной системы счисления в другую. 3. Способы представления чисел в ЭВМ. 4. Машинные коды двоичного числа. Системы счисления Можно

Подробнее

Организация фонетического поиска

Организация фонетического поиска УДК 004.021 Алгоритм нечеткого фонетического поиска на основе простых чисел В. В. Ставровиецкий, Ю.Е. Гапанюк, В.А. Галкин slava.lion25@gmail.com, sfm2007@yandex.ru, galkinvalery@rambler.ru Введение Нечёткий

Подробнее

Структуры и алгоритмы обработки данных

Структуры и алгоритмы обработки данных С.С. ЧЕБОТАРЁВ Структуры и алгоритмы обработки данных Сборник тестовых заданий 2014 УДК 004.4 ББК 32.973.26-018.2 Чеботарёв С.С. Структуры и алгоритмы обработки данных: сборник тестовых заданий. Челябинск:

Подробнее

Индексирование русских текстов с использованием словаря, представленного на основе разреженной хэштаблицы

Индексирование русских текстов с использованием словаря, представленного на основе разреженной хэштаблицы Индексирование русских текстов с использованием словаря, представленного на основе разреженной хэштаблицы Современные компьютерные программы, анализирующие текст на естественном языке, как правило, используют

Подробнее

Лингвистика длинного хвоста. Николай Григорьев Отдел голосовых технологий

Лингвистика длинного хвоста. Николай Григорьев Отдел голосовых технологий Лингвистика длинного хвоста Николай Григорьев Отдел голосовых технологий Устройство Web-поиска Индекс: архив документов обратный индекс: по слову выдает все содержащие его документы данные о документах

Подробнее

Надо уметь: составлять алгоритм на естественном языке для решения различных задач.

Надо уметь: составлять алгоритм на естественном языке для решения различных задач. Г л а в а 7 ОСНОВЫ АЛГОРИТМИЗАЦИИ Цель: ввести понятие алгоритма, изучить свойства алгоритма. Надо знать: определение алгоритма, свойства алгоритма, способы записи алгоритма, элементы блоксхемы алгоритма

Подробнее

ЧАСТЬ І. МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ 23 Глава 1. Принципы программирования и разработки программного обеспечения 24

ЧАСТЬ І. МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ 23 Глава 1. Принципы программирования и разработки программного обеспечения 24 Содержание Предисловие 13 Обращение к студентам 13 Метод изложения 14 Необходимые условия 14 Гибкость 14 Абстракция данных 15 Решение задач 16 Приложения 16 Новый и переработанный материал 16 Обзор 17

Подробнее

Тесты по дисциплине «Информационные сети и базы данных» 1 Вопрос

Тесты по дисциплине «Информационные сети и базы данных» 1 Вопрос 1 Вопрос Тесты по дисциплине «Информационные сети и базы данных» Впишите недостающее слово: это достаточно мощные ЭВМ, предоставляющие свои ресурсы менее мощным машинам, выполняющим роль рабочих станций.

Подробнее

Аннотация к рабочим программам по информатике и ИКТ на

Аннотация к рабочим программам по информатике и ИКТ на Аннотация к рабочим программам по информатике и ИКТ на 2016-2017 7 класс (основное общее образование) Изучение информатики и ИКТ в VII классах направлено на достижение следующих целей: - формирование общеучебных

Подробнее

Основные элементы языка

Основные элементы языка Основные элементы языка Язык Pascal (Паскаль), изобретенный в начале 70-х годов 20-го века Н. Виртом и названный в честь французского математика и философа Блеза Паскаля, является одним из наиболее распространенных

Подробнее

Библиотека БГУИР УДК 004.[932.75'1+89] Бурый Ярослав, Анатольевич

Библиотека БГУИР УДК 004.[932.75'1+89] Бурый Ярослав, Анатольевич Министерство образования Республики Беларусь Учреждение образования Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники УДК 004.[932.75'1+89] Бурый Ярослав, Анатольевич Модель распознавания

Подробнее

Лабораторная работа 66 Тема. Создание педагогических тестов в среде MS Excel

Лабораторная работа 66 Тема. Создание педагогических тестов в среде MS Excel Лабораторная работа 66 Тема. Создание педагогических тестов в среде MS Excel Каптерев А.И. Цель. Изучить особенности программы с целью создания педагогических тестов. Задание. Познакомиться с особенностями

Подробнее

«МОСКОВСКИЙ ИНФОРМАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ МОСКОВСКИЙ АРХИТЕКТУРНО-СТРОИТЕЛЬНЫЙ ИНСТИТУТ»

«МОСКОВСКИЙ ИНФОРМАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ МОСКОВСКИЙ АРХИТЕКТУРНО-СТРОИТЕЛЬНЫЙ ИНСТИТУТ» УТВЕРЖДАЮ 2016 г. Программа общеобразовательного вступительного испытания по ИНФОРМАТИКЕ и ИКТ для поступающих по направлениям подготовки высшего образования программам бакалавриата, программам специалитета

Подробнее

ЗАДАЧА ТАКСОНОМИИ И ТУПИКОВЫЕ ПОКРЫТИЯ ЦЕЛОЧИСЛЕННОЙ МАТРИЦЫ

ЗАДАЧА ТАКСОНОМИИ И ТУПИКОВЫЕ ПОКРЫТИЯ ЦЕЛОЧИСЛЕННОЙ МАТРИЦЫ РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ ЦЕНТР СООБЩЕНИЯ ПО ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКЕ Е.В. ДЮКОВА, А.С. ИНЯКИН ЗАДАЧА ТАКСОНОМИИ И ТУПИКОВЫЕ ПОКРЫТИЯ ЦЕЛОЧИСЛЕННОЙ МАТРИЦЫ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ ЦЕНТР РАН МОСКВА 200

Подробнее

Задача A. Наша Таня громко плачет

Задача A. Наша Таня громко плачет Задача A. Наша Таня громко плачет 1 секунда 56 мегабайт Тяжела жизнь системного администратора в крупной компании! То у одного из сотрудников не работает принтер, то у другого отключился интернет. Передохнуть

Подробнее

СИНХРОНИЗАЦИЯ ПРОЦЕДУР НЕЙРОСЕТЕВОГО ОБУЧЕНИЯ ОСОБЕННОСТЯМ РУКОПИСНОГО ПОЧЕРКА ПО ТОЧКАМ СМЕНЫ НАПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЯ

СИНХРОНИЗАЦИЯ ПРОЦЕДУР НЕЙРОСЕТЕВОГО ОБУЧЕНИЯ ОСОБЕННОСТЯМ РУКОПИСНОГО ПОЧЕРКА ПО ТОЧКАМ СМЕНЫ НАПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЯ Информационно-инновационные технологии: интеграция науки, образования и бизнеса: Труды II Международной научно-практической конференции. - 2. - Том 2. - С. 8-23 СИНХРОНИЗАЦИЯ ПРОЦЕДУР НЕЙРОСЕТЕВОГО ОБУЧЕНИЯ

Подробнее

Для описания строковых переменных в Паскале существует предопределенный тип string.

Для описания строковых переменных в Паскале существует предопределенный тип string. Pascal _5. Строки. Для описания строковых переменных в Паскале существует предопределенный тип string. Действия со строками в Паскале Операция слияния (сцепления, конкатенации) применяется для соединения

Подробнее

БАЗОВЫЙ АЛГОРИТМ ВОССТАНОВЛЕНИЯ РАЗДЕЛЕННЫХ ГРАММАТИК

БАЗОВЫЙ АЛГОРИТМ ВОССТАНОВЛЕНИЯ РАЗДЕЛЕННЫХ ГРАММАТИК УДК 004.8 авторская копия для www.prk.glossry.ru) БАЗОВЫЙ АЛГОРИТМ ВОССТАНОВЛЕНИЯ РАЗДЕЛЕННЫХ ГРАММАТИК C.Ю. Соловьев soloviev@glossry.ru) МГУ имени М.В. Ломоносова, Москва В работе описывается алгоритм

Подробнее

Обобщенная методика идентификации автора неизвестного текста

Обобщенная методика идентификации автора неизвестного текста 108 УДК 519.25: 004.8 А.С. Романов, А.А. Шелупанов, С.С. Бондарчук Обобщенная методика идентификации автора неизвестного текста Рассмотрена проблема идентификации автора текста при ограниченном наборе

Подробнее

Индивидуальные дистанционные курсы 1C.ArtemVM.info. Учебный курс «Полный курс Microsoft Excel» Краткий учебный план занятий 2016 год

Индивидуальные дистанционные курсы 1C.ArtemVM.info. Учебный курс «Полный курс Microsoft Excel» Краткий учебный план занятий 2016 год Индивидуальные дистанционные курсы 1C.ArtemVM.info Учебный курс «Полный курс Microsoft Excel» Краткий учебный план занятий 2016 год Аннотация Данный документ показывает общее содержание курса, выраженное

Подробнее

Курс «Подготовка к ГИА-9 по информатике» Лекция 4

Курс «Подготовка к ГИА-9 по информатике» Лекция 4 Курс «Подготовка к ГИА-9 по информатике» Лекция 4 1. Как представляются в компьютере целые числа? Целые числа могут представляться в компьютере со знаком или без знака. Целые числа без знака Обычно занимают

Подробнее

ГЛАВА 3. Лексические анализаторы. Лексические анализаторы

ГЛАВА 3. Лексические анализаторы. Лексические анализаторы ГЛАВА 3. Лексические анализаторы ГЛАВА 3 Лексические анализаторы Лексические анализаторы (сканеры). Принципы построения сканеров Назначение лексического анализатора Прежде чем перейти к рассмотрению лексических

Подробнее

МЕТОД ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ФУНКЦИИ ПЕРЕХОДОВ ДЕРЕВЬЯМИ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ АВТОМАТОВ С ПОМОЩЬЮ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ * 1.

МЕТОД ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ФУНКЦИИ ПЕРЕХОДОВ ДЕРЕВЬЯМИ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ АВТОМАТОВ С ПОМОЩЬЮ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ * 1. Сборник научных трудов V Международной научно-практической конференции «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте». М.: Физматлит. 2009, с. 589 595 МЕТОД ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ФУНКЦИИ

Подробнее

Data Mining: Классификация редких событий

Data Mining: Классификация редких событий Professional Association for SQL Server Data Mining: Классификация редких событий Максим Гончаров maxgon@microsoft.com http://www.businessdataanalytics.ru Москва Microsoft Содержание Data Mining: введение

Подробнее

СОВМЕЩЕНИЕ АЛГОРИТМОВ НЕЧЕТКОГО ПОИСКА И ФОНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ

СОВМЕЩЕНИЕ АЛГОРИТМОВ НЕЧЕТКОГО ПОИСКА И ФОНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ Министерство образования и науки Российской Федерации ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «САРАТОВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Подробнее

Негосударственное частное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Армавирский лингвистический социальный институт»

Негосударственное частное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Армавирский лингвистический социальный институт» Негосударственное частное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Армавирский лингвистический социальный институт» «Утверждаю» Ректор НЧОУ ВПО АЛСИ /Ф.Н. Аванесова/ 26 сентября

Подробнее

Всероссийские предметные олимпиады и конкурсы учебный год ИНФОРМАТИКА, 1 курс

Всероссийские предметные олимпиады и конкурсы учебный год ИНФОРМАТИКА, 1 курс ФАМИЛИЯ КЛАСС - ИМЯ Отметьте верный вариант ответа. Время выполнения работы - 90 минут. 1. Алфавит в некоторой позиционной системе счисления состоит из следующих цифр: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, А,

Подробнее

Определение расстояния между словами в алгоритмах словарной корректировки результатов распознавания

Определение расстояния между словами в алгоритмах словарной корректировки результатов распознавания Определение расстояния между словами в алгоритмах словарной корректировки результатов распознавания Определение В. М. Кляцкин, расстояния Н. В. Котович, между О. словами А. Славин в алгоритмах распознавания

Подробнее

Лекция 11 ВЫЧИСЛЕНИЯ В ТАБЛИЧНОМ ПРОЦЕССОРЕ MS EXCEL 2010

Лекция 11 ВЫЧИСЛЕНИЯ В ТАБЛИЧНОМ ПРОЦЕССОРЕ MS EXCEL 2010 Лекция 11 ВЫЧИСЛЕНИЯ В ТАБЛИЧНОМ ПРОЦЕССОРЕ MS EXCEL 2010 Цель лекции. Изучить особенности проведения вычислений с использованием формул в табличном процессоре Ms Excel 2010. Вопросы лекции: 1. Формулы

Подробнее

Единый государственный экзамен по ИНФОРМАТИКЕ И ИКТ. Кодификатор

Единый государственный экзамен по ИНФОРМАТИКЕ И ИКТ. Кодификатор Единый государственный экзамен по ИНФОРМАТИКЕ И ИКТ Кодификатор элементов содержания и требований к уровню подготовки выпускников общеобразовательных учреждений для единого государственного экзамена 2010

Подробнее

ПРОЦЕДУРА ХЭШИРОВАНИЯ В ЗАДАЧЕ СТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА ФИНАНСОВЫХ РЫНКАХ

ПРОЦЕДУРА ХЭШИРОВАНИЯ В ЗАДАЧЕ СТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА ФИНАНСОВЫХ РЫНКАХ 8130 УДК 62-50 ПРОЦЕДУРА ХЭШИРОВАНИЯ В ЗАДАЧЕ СТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА ФИНАНСОВЫХ РЫНКАХ А.Г. Спиро Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН Россия, 117997, Москва, Профсоюзная

Подробнее

Введение в нейронные сети [M.160]

Введение в нейронные сети [M.160] Введение в нейронные сети [M.160] Ранее отмечалось, что такие популярные инструменты Data Mining, как регрессия и деревья решений, широко используемые для решения задач классификации и прогнозирования,

Подробнее

Разработка электронных тестов и курсов с помощью инструментального пакета "УНИАР Билдер"

Разработка электронных тестов и курсов с помощью инструментального пакета УНИАР Билдер Разработка электронных тестов и курсов с помощью инструментального пакета "УНИАР Билдер" Типовые экранные формы В конструкторе "УНИАР Билдер" имеются следующие типовые экранные формы для подготовки тестов

Подробнее

Факультет БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКИ. Программирование прикладных задач

Факультет БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКИ. Программирование прикладных задач Правительство Российской Федерации Государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования Государственный университет Высшая школа экономики Факультет БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКИ

Подробнее

СИСТЕМА ОЦЕНКИ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ КОРПОРАТИВНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ С НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКОЙ

СИСТЕМА ОЦЕНКИ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ КОРПОРАТИВНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ С НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКОЙ Мозохин А.Е. Система оценки производительности компьютерных сетей корпоративной информационной системы на основе нейронной сети с нечеткой логикой [Электронный ресурс] // Информационно-экономические аспекты

Подробнее

Вопросы к зачеты по программированию 8А, 8Б класс

Вопросы к зачеты по программированию 8А, 8Б класс Класс: 8А, 8Б Сроки: 14-19 марта Форма: устный зачет по программированию Вопросы к зачеты по программированию 8А, 8Б класс 1. Понятие алгоритма и его свойства 2. Исполнитель алгоритмов. СКИ (система команд

Подробнее

для учащихся 9 11 классов «Школа плюс»

для учащихся 9 11 классов «Школа плюс» Рабочая программа "Олимпиадное программирование" для учащихся 9 11 классов «Школа плюс» на 2016 учебный год Автор: Бовин Александр Валентинович учитель информатики МОУ СОШ 4 Ростов 2016 Курс "Олимпиадное

Подробнее

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ВОЗДУШНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ВОЗДУШНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ВОЗДУШНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ГРАЖДАНСКОЙ

Подробнее

Лабораторная работа 9 «Векторная графика»

Лабораторная работа 9 «Векторная графика» Лабораторная работа 9 «Векторная графика» Цель работы: изучение технологии создания векторных графических изображений 1. Краткие теоретические сведения В настоящее время существует два класса программных

Подробнее

КЛАССИФИКАЦИЯ С ПОМОЩЬЮ ДЕРЕВЬЕВ РЕШЕНИЙ

КЛАССИФИКАЦИЯ С ПОМОЩЬЮ ДЕРЕВЬЕВ РЕШЕНИЙ КЛАССИФИКАЦИЯ С ПОМОЩЬЮ ДЕРЕВЬЕВ РЕШЕНИЙ Деревья решений применяются для решения задачи классификации. Дерево представляет собой иерархический набор условий (правил), согласно которым данные относятся

Подробнее

Трансформация упорядоченных данных [M.042]

Трансформация упорядоченных данных [M.042] Трансформация упорядоченных данных [M.042] Многие аналитические задачи, например прогнозирование, анализ продаж, динамики спроса, состояния бизнес-объектов и других протяженных во времени процессов, связаны

Подробнее

ПОСТРОЕНИЕ МНОЖЕСТВА СЕЧЕНИЙ В ЗАДАЧЕ ОПТИМАЛЬНОГО РАЗБИЕНИЯ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ УПРАВЛЯЮЩИХ АЛГОРИТМОВ

ПОСТРОЕНИЕ МНОЖЕСТВА СЕЧЕНИЙ В ЗАДАЧЕ ОПТИМАЛЬНОГО РАЗБИЕНИЯ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ УПРАВЛЯЮЩИХ АЛГОРИТМОВ УДК 68.5.6 5 + 68.5.68.3 ПОСТРОЕНИЕ МНОЖЕСТВА СЕЧЕНИЙ В ЗАДАЧЕ ОПТИМАЛЬНОГО РАЗБИЕНИЯ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ УПРАВЛЯЮЩИХ АЛГОРИТМОВ Ватутин Э.И., Зотов И.В., Титов В.С. Курский государственный технический университет

Подробнее

АВТОМАТИЗАЦИЯ МЕТОДА «ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ» Некрасов М.В. Рязанский государственный радиотехнический университет, г. Рязань

АВТОМАТИЗАЦИЯ МЕТОДА «ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ» Некрасов М.В. Рязанский государственный радиотехнический университет, г. Рязань АВТОМАТИЗАЦИЯ МЕТОДА «ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ» Некрасов М.В. Рязанский государственный радиотехнический университет, г. Рязань В данной статье рассматриваются практическое применение и структура наиболее распространенных

Подробнее

Инструкция пользователя «c-academic.ru»

Инструкция пользователя «c-academic.ru» Инструкция пользователя «c-academic.ru» Регистрация нового пользователя 1. Для того чтобы зарегистрироваться на сайте, Вам необходимо перейти по ссылке «Войти» (расположена в верхнем правом углу) или по

Подробнее

ИНФОРМАТИКА, 11 класс Демонстрационный вариант, март Сколько единиц в двоичной записи восьмеричного числа 752 8?

ИНФОРМАТИКА, 11 класс Демонстрационный вариант, март Сколько единиц в двоичной записи восьмеричного числа 752 8? Демонстрационный вариант работа по ИНФОРМАТИКЕ и ИКТ Инструкция по выполнению работы На выполнение краевой диагностической работы по математике дается 45 минут. Работа состоит из тринадцати заданий. Задания

Подробнее

НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «УНИВЕРСИТЕТ УПРАВЛЕНИЯ «ТИСБИ»

НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «УНИВЕРСИТЕТ УПРАВЛЕНИЯ «ТИСБИ» НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «УНИВЕРСИТЕТ УПРАВЛЕНИЯ «ТИСБИ» СОГЛАСОВАНО На заседании совета факультета «Информационных технологий» Протокол 5 от «18»

Подробнее

МОДИФИКАЦИИ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПЕРАТИВНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НАГРУЗКИ НА ЭНЕРГОБЛОКИ ТЕПЛОВЫХ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЙ

МОДИФИКАЦИИ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПЕРАТИВНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НАГРУЗКИ НА ЭНЕРГОБЛОКИ ТЕПЛОВЫХ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЙ 90 УДК 004.896 МОДИФИКАЦИИ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПЕРАТИВНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НАГРУЗКИ НА ЭНЕРГОБЛОКИ ТЕПЛОВЫХ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЙ Качура И.С., Ткаченко В.Н. Донецкий национальный технический

Подробнее

НОВЫЙ ПОДХОД К ОРГАНИЗАЦИИ СРЕД ПРОГРАММИРОВАНИЯ

НОВЫЙ ПОДХОД К ОРГАНИЗАЦИИ СРЕД ПРОГРАММИРОВАНИЯ ISSN 1993-5552 Альманах современной науки и образования, 1 (44) 2011 1 УДК 20 Дмитрий Анатольевич Клосовский Компания «Ваш ИТ Офис» НОВЫЙ ПОДХОД К ОРГАНИЗАЦИИ СРЕД ПРОГРАММИРОВАНИЯ 1. Введение Обычные

Подробнее

Об одном методе распознавания изображений

Об одном методе распознавания изображений Модел. и анализ информ. систем. Т.14, 4 (2007) 7 12 УДК 519.68:[681.5137+612.8.001.57+007.51/52] Об одном методе распознавания изображений Михайлов И. А. Ярославский государственный университет 150 000,

Подробнее

Министерство образования Республики Беларусь Учреждение образования Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники

Министерство образования Республики Беларусь Учреждение образования Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники Министерство образования Республики Беларусь Учреждение образования Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники УДК 004.55 Якубенко Александр Игоревич Модель сложноструктурированного

Подробнее

Тема 7. Программирование на языке Паскаль. Основные конструкции. Реализация линейной и разветвляющейся структур.

Тема 7. Программирование на языке Паскаль. Основные конструкции. Реализация линейной и разветвляющейся структур. Тема 7. Программирование на языке Паскаль. Основные конструкции. Реализация линейной и разветвляющейся структур. Общие сведения о языке программирования Паскаль Язык программирования Паскаль (Pascal) является

Подробнее

Операционные системы. Управление памятью. Страничная организация

Операционные системы. Управление памятью. Страничная организация Операционные системы Лекция 6 Управление памятью. Страничная организация 6.1 Основные понятия Менеджер памяти - часть операционной системы, отвечающая за управление памятью. Основные методы распределения

Подробнее

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В АНАЛИЗЕ ПОЧЕРКА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ЛИЧНОСТИ

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В АНАЛИЗЕ ПОЧЕРКА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ЛИЧНОСТИ ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В АНАЛИЗЕ ПОЧЕРКА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ЛИЧНОСТИ Дружинина Н.А., Репинский В.Н. Московский технический университет связи и информатики Москва,

Подробнее

Практическое задание по курсу "Обработка текстов". Осень 2015

Практическое задание по курсу Обработка текстов. Осень 2015 Практическое задание по курсу "Обработка текстов". Осень 2015 Практическое задание включает решение двух задач: Выявление личных оскорблений в дискуссиях пользователей Livejournal. Определение демографических

Подробнее

В задании указаны номера разрядов. Расставим соответствующие веса разрядов для указанной разрядной сетки:

В задании указаны номера разрядов. Расставим соответствующие веса разрядов для указанной разрядной сетки: ФЗ.10.1 Дайте аналитическое выражение значений X, X и X 0 для двоичных чисел с фиксированной запятой, представленных дополнительным кодом в разрядной сетке: Зн ЦЧ ДЧ u+1 u t t-1 0 В задании указаны номера

Подробнее

➀ Информационные системы и банки данных.

➀ Информационные системы и банки данных. ➀ Информационные системы и банки данных. Важнейшим условием обеспечения эффективного функционирования любой организации является наличие развитой информационной системы. Информационная система это система,

Подробнее

ВЫЯВЛЕНИЕ ПЛАГИАТА В ИСХОДНОМ КОДЕ ПРОГРАММ СТУДЕНТОВ

ВЫЯВЛЕНИЕ ПЛАГИАТА В ИСХОДНОМ КОДЕ ПРОГРАММ СТУДЕНТОВ УДК 004, 378.147.88 ВЫЯВЛЕНИЕ ПЛАГИАТА В ИСХОДНОМ КОДЕ ПРОГРАММ СТУДЕНТОВ Е.Ю. Суханова, студент гр. ПИ-101, V курс Научный руководитель: В.С. Дороганов, ст. преподаватель Кузбасский государственный технический

Подробнее

Если у меня нет команды, могу ли я участвовать в хакатоне?

Если у меня нет команды, могу ли я участвовать в хакатоне? FAQ О чем данный хакатон? Основные направления хакатона - компьютерное зрение и искусственный интеллект. В рамках соревнования участникам будет предложено решить реальные задачи, возникающие при создании

Подробнее

Системы управления базами данных (СУБД)

Системы управления базами данных (СУБД) Системы управления базами данных (СУБД) 1. Общие сведения о СУБД 2. Модели данных 3. СУБД Microsoft Access 1. Общие сведения о системах управления базами данных Два основных направления использования компьютеров:

Подробнее

Специальное программное обеспечение «Справки БК» (версия ) ОПИСАНИЕ СПЕЦИАЛЬНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

Специальное программное обеспечение «Справки БК» (версия ) ОПИСАНИЕ СПЕЦИАЛЬНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ Специальное программное обеспечение «Справки БК» (версия 2.1.0.0) ОПИСАНИЕ СПЕЦИАЛЬНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ Москва 2015 2 СОДЕРЖАНИЕ 1. ВВЕДЕНИЕ 3 2. ПОРЯДОК РАБОТЫ С СПО «СПРАВКИ БК» 3 3. ВЫВОД СПРАВКИ

Подробнее

MS Excel. Работа с большими объёмами данных

MS Excel. Работа с большими объёмами данных MS Excel. Работа с большими объёмами данных Знание Excel - одно из часто предъявляемых требований к сотрудникам, занимающим руководящие должности, экономистам, маркетологам и др. Хорошее владение Excel

Подробнее

Об одном способе решения систем логических уравнений

Об одном способе решения систем логических уравнений Математика и математическое моделирование УДК 004.023 Семенов Сергей Максимович Владивостокский государственный университет экономики и сервиса Россия. Владивосток Об одном способе решения систем логических

Подробнее

Ввод данных с использованием клавиатуры Общие правила ввода данных

Ввод данных с использованием клавиатуры Общие правила ввода данных Ввод данных с использованием клавиатуры Общие правила ввода данных Данные можно вводить непосредственно в ячейку или в строку формул. 1. Выделите ячейку. 2. Введите данные с клавиатуры непосредственно

Подробнее

Примерные вопросы теста к экзамену по дисциплине «Основы компьютерных информационных технологий»

Примерные вопросы теста к экзамену по дисциплине «Основы компьютерных информационных технологий» Примерные вопросы теста к экзамену по дисциплине «Основы компьютерных информационных технологий» Теоретические основы курса 1. Программа, на основе которой машина преобразует вводимые в нее команды на

Подробнее

19. Десятичное число 59 в некоторой системе счисления записывается как 214. Определите основание системы

19. Десятичное число 59 в некоторой системе счисления записывается как 214. Определите основание системы Системы счисления Вариант 1 1. Дано: а = 27 8, b = 19 16. Какое из чисел х, записанных в двоичной системе, отвечает условию а < х < b? 1) 11000 2 2) 101111 2 3) 110000 2 4) 110111 2 2. Сколько верных неравенств

Подробнее

Диагностическое тестирование в 9 технологический класс. Тестируемый: Дата: Задание 1

Диагностическое тестирование в 9 технологический класс. Тестируемый: Дата: Задание 1 Диагностическое тестирование в 9 технологический класс Тестируемый: Дата: Задание 1 В одном из изданий книги М.А. Булгакова «Мастер и Маргарита» 256 страниц. Какой объём памяти (в Мбайтах) заняла бы эта

Подробнее

Оглавление. Глава 1. Подготовка к работе с Excel Глава 2. Простейшие действия над числами Введение От издательства...

Оглавление. Глава 1. Подготовка к работе с Excel Глава 2. Простейшие действия над числами Введение От издательства... Введение... 11 От издательства... 11 Глава 1. Подготовка к работе с Excel... 12 Словарь терминов... 12 Адрес... 12 Активизация... 12 Буфер обмена... 12 Выделение... 13 Выделенный диапазон ячеек... 13 Имя...

Подробнее

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НАЛИЧИЯ ЗАИМСТВОВАНИЙ В РАБОТАХ СТУДЕНТОВ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ. МЕТОДЫ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ТЕКСТА

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НАЛИЧИЯ ЗАИМСТВОВАНИЙ В РАБОТАХ СТУДЕНТОВ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ. МЕТОДЫ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ТЕКСТА РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НАЛИЧИЯ ЗАИМСТВОВАНИЙ В РАБОТАХ СТУДЕНТОВ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ. МЕТОДЫ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ТЕКСТА Зиберт Андрей Оскарович студент Хакасского государственного университета,

Подробнее