дадян эдуард григорьевич методы модели средства хранения и обработки данных
Дадян Э., Зеленков Ю. Методы, модели, средства хранения и обработки данных. Учебник
В учебнике рассмотрены следующие вопросы: теория, методология и практика работы с данными, базами данных, базами знаний и хранилищами данных; модели представления данных в памяти компьютера — модель «сущность — связь»; дореляционные модели представления данных, реляционные базы данных; проектирование реляционных баз данных; направления развития баз данных; физическая организация систем управления базами данных. . .Сформулированы концептуальные основы понятия «знание», изложены понятия и определения знаний, баз знаний, модели представления знаний. Здесь же даны принципы построения систем, ориентированных на анализ данных, — хранилища данных, модели данных, используемые при построении хранилищ данных. Рассмотрены основные вопросы защиты данных, обеспечения их безопасности и секретности, а также системы хранения и обработки больших данных. . .Учебник предназначен для бакалавров и магистрантов всех специальностей, а также для аспирантов и слушателей ИПК. .
1420 Руб.
Дадян Э., Зеленков Ю. Методы, модели, средства хранения и обработки данных. Учебник
В учебнике рассмотрены следующие вопросы: теория, методология и практика работы с данными, базами данных, базами знаний и хранилищами данных; модели представления данных в памяти компьютера — модель «сущность — связь»; дореляционные модели представления данных, реляционные базы данных; проектирование реляционных баз данных; направления развития баз данных; физическая организация систем управления базами данных. . .Сформулированы концептуальные основы понятия «знание», изложены понятия и определения знаний, баз знаний, модели представления знаний. Здесь же даны принципы построения систем, ориентированных на анализ данных, — хранилища данных, модели данных, используемые при построении хранилищ данных. Рассмотрены основные вопросы защиты данных, обеспечения их безопасности и секретности, а также системы хранения и обработки больших данных. . .Учебник предназначен для бакалавров и магистрантов всех специальностей, а также для аспирантов и слушателей ИПК. .
1420 Руб.
Дадян Эдуард Григорьевич Данные: хранение и обработка. Учебник
В учебнике рассмотрены и проанализированы: базы данных и СУБД, данные и ЭВМ, концепция баз данных, архитектура СУБД, инфологическая, даталогическая и физическая модели данных, типы даталогических моделей данных, представление данных с помощью модели "сущность - связь", диаграмма "сущность - связь", целостность данных. Дан обзор нотаций, используемых при построении диаграмм "сущность - связь". Подробно рассмотрены: реляционные базы данных, операции с таблицами реляционных баз данных, правила порождения реляционных отношений из модели "сущность - связь. Подробно представлены разделы: средства ускоренного доступа к данным, язык SQL, физическая организация СУБД, "клиент-серверная" архитектура, обработка распределенных данных и структура сервера базы данных. В учебнике также сформулированы концептуальные основы понятия "знание", изложены понятия и определения знаний, баз знаний, модели представления знаний. Здесь же даны: принципы построения систем, ориентированных на анализ данных - хранилища данных, модели данных, используемые при построении хранилищ данных. Заканчивается учебник рассмотрением вопросов по защите данных. Для студентов учреждений среднего профессионального образования, обучающихся по укрупненной группе специальностей 09.02.00 "Информатика и вычислительная техника".
841 Руб.
Бобонова Е.Н. Методы математической обработки данных
Показаны математические методы обработки информации в дискретной форме. Пособие построено на концепции интеграции предметных областей математики и информатики. Рассмотрены элементы теории множеств и отношений, элементы комбинаторики, вероятностные методы обработки данных. Для студентов высших учебных заведений гуманитарного профиля, изучающих дискретную математику, математическую статистику и смежные дисциплины.
1099 Руб.
Бобонова Е.Н. Методы математической обработки данных
Показаны математические методы обработки информации в дискретной форме. Пособие построено на концепции интеграции предметных областей математики и информатики. Рассмотрены элементы теории множеств и отношений, элементы комбинаторики, вероятностные методы обработки данных. Для студентов высших учебных заведений гуманитарного профиля, изучающих дискретную математику, математическую статистику и смежные дисциплины.
1099 Руб.
Дадян Эдуард Григорьевич Конфигурирование и моделирование в системе 1С: Предприятие. Учебник
Учебник посвящен изучению основ языка программирования 1С 8.3 и методам конфигурирования прикладных решений на платформе системы "1С:Предприятие". Рассмотрены основы программирования и общие архитектурные решения, используемые в технологической платформе "1С:Предприятие 8.3". Перечислены имеющиеся в системе средства разработки и администрирования, описана прикладная функциональность. Подробно рассмотрены система типов и идеология работы с данными. Учебник разработан в соответствии с учебным планом (уровень магистратуры). Соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования последнего поколения. Для студентов высших образовательных организаций, обучающихся по всем направлениям подготовки магистратуры, а также для аспирантов и слушателей института повышения квалификации.
5161 Руб.
Шовенгердт Роберт А. Дистанционное зондирование. Методы и модели и методы обработки изображений
Учебное пособие, в котором изложены современные методы дистанционного зондирования Земли и обработки космических снимков. В книге представлены материалы по атмосферной и ФПМ-коррекции, пространственной чувствительности датчиков, методам подавления шума и алгоритмам совмещения гиперспектральных снимков. Часть издания посвящена таким актуальным темам, как методы разделения смешанных пикселов и использование стереоснимков для построения цифровой модели рельефа. Книга адресована студентам, преподавателям, а также инженерам и научным сотрудникам, которые занимаются разработкой и внедрением систем обработки данных дистанционного зондирования.
690 Руб.
Григорьев А. Методы и алгоритмы обработки данных. Учебное пособие
В данном учебном пособии рассматриваются некоторые методы и алгоритмы обработки данных, последовательность решения задач обработки и анализа данных для создания модели поведения объекта с учетом всех компонент его математической модели. Описываются виды технологических методов использования программно-аппаратных средств для решения задач в этой области. Рассматриваются алгоритмы распределений, регрессий временных рядов, их преобразование с целью получения математических моделей и прогноза поведения информационно-экономических систем (объектов). Соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования последнего поколения. Для студентов экономических специальностей, специалистов, аспирантов.
1461 Руб.
Григорьев А. Методы и алгоритмы обработки данных. Учебное пособие
В данном учебном пособии рассматриваются некоторые методы и алгоритмы обработки данных, последовательность решения задач обработки и анализа данных для создания модели поведения объекта с учетом всех компонент его математической модели. Описываются виды технологических методов использования программно-аппаратных средств для решения задач в этой области. Рассматриваются алгоритмы распределений, регрессий временных рядов, их преобразование с целью получения математических моделей и прогноза поведения информационно-экономических систем (объектов). Соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования последнего поколения. Для студентов экономических специальностей, специалистов, аспирантов.
1461 Руб.
Математические методы обработки неопределенных данных. Учебное пособие
В первых главах монографии изложены основные понятия параметрической и непараметрической статистики, включая понятия оценки и свойств, предъявляемых к оценкам с точки зрения их вычисления при обработке данных на компьютере. В 7-13 главах монографии изложены методы и алгоритмы восстановления регрессионных зависимостей, включая методы прогнозирования и решения задач планирования оптимальных экспериментов. Предполагается, что читатель предварительно освоил курс теории вероятностей и математической статистики на базе, например, книги В. С. Пугачева "Теория вероятностей и математическая статистика". В монографии представлены некоторые новые методы робастного оценивания и учета априорной информации, включая алгоритмы их численной реализации. Основная цель монографии - ознакомить читателя с наиболее эффективными и апробированными классическими и новыми статистическими методами оценки и восстановления, научить использовать эти методы при решении конкретных задач обработки неопределенных данных. Монография предназначена научным работникам, аспирантам, студентам старших курсов различных специальностей. 0
1001 Руб.
Бобонова Елена Николаевна Методы математической обработки данных
Показаны математические методы обработки информации в дискретной форме. Пособие построено на концепции интеграции предметных областей математики и информатики. Рассмотрены элементы теории множеств и отношений, элементы комбинаторики, вероятностные методы обработки данных. Для студентов высших учебных заведений гуманитарного профиля, изучающих дискретную математику, математическую статистику и смежные дисциплины.
1099 Руб.
Математические методы обработки неопределенных данных. Учебное пособие
В первых главах монографии изложены основные понятия параметрической и непараметрической статистики, включая понятия оценки и свойств, предъявляемых к оценкам с точки зрения их вычисления при обработке данных на компьютере. В 7-13 главах монографии изложены методы и алгоритмы восстановления регрессионных зависимостей, включая методы прогнозирования и решения задач планирования оптимальных экспериментов. Предполагается, что читатель предварительно освоил курс теории вероятностей и математической статистики на базе, например, книги В. С. Пугачева "Теория вероятностей и математическая статистика". В монографии представлены некоторые новые методы робастного оценивания и учета априорной информации, включая алгоритмы их численной реализации. Основная цель монографии - ознакомить читателя с наиболее эффективными и апробированными классическими и новыми статистическими методами оценки и восстановления, научить использовать эти методы при решении конкретных задач обработки неопределенных данных. Монография предназначена научным работникам, аспирантам, студентам старших курсов различных специальностей. 0
1001 Руб.
Шовенгердт Р. Дистанционное зондирование. Методы и модели обработки изображений
Классическое учебное пособие, в котором последовательно изложены современные методы дистанционного зондирования и обработки космических снимков. В книге дано описание съемочных систем новейших спутников NASA Terra, Aqua и EO-1, а также коммерческих спутников IKONOS и Quickbird. В книге представлены материалы по атмосферной и ФПМ-коррекции, пространственной чувствительности датчиков, методам подавления шума и алгоритмам совмещения гиперспектральных снимков. Добавлено более 15 новых упражнений, 16 цветных иллюстраций и более 40 рисунков. Значительная часть книги посвящена обсуждению таких актуальных тем, как анализ гиперспектральных данных, методы разделения смешанных пикселов и использование стереоснимков для построения цифровой модели рельефа. Подробное описание алгоритмов обработки данных и многочисленные примеры их использования позволят читателям лучше понять связь между характеристиками съемочных систем и той информацией, которую можно получить на основании космических снимков. Для лучшего усвоения материала книги в конце каждой главы помещен раздел с упражнениями. .Книга адресована студентам, преподавателям, а также инженерам и научным сотрудникам, занимающимся разработкой и внедрением систем обработки данных дистанционного зондирования.
1199 Руб.
Шовенгердт Р. Дистанционное зондирование. Методы и модели обработки изображений
Классическое учебное пособие, в котором последовательно изложены современные методы дистанционного зондирования и обработки космических снимков. В книге дано описание съемочных систем новейших спутников NASA Terra, Aqua и EO-1, а также коммерческих спутников IKONOS и Quickbird. В книге представлены материалы по атмосферной и ФПМ-коррекции, пространственной чувствительности датчиков, методам подавления шума и алгоритмам совмещения гиперспектральных снимков. Добавлено более 15 новых упражнений, 16 цветных иллюстраций и более 40 рисунков. Значительная часть книги посвящена обсуждению таких актуальных тем, как анализ гиперспектральных данных, методы разделения смешанных пикселов и использование стереоснимков для построения цифровой модели рельефа. Подробное описание алгоритмов обработки данных и многочисленные примеры их использования позволят читателям лучше понять связь между характеристиками съемочных систем и той информацией, которую можно получить на основании космических снимков. Для лучшего усвоения материала книги в конце каждой главы помещен раздел с упражнениями. .Книга адресована студентам, преподавателям, а также инженерам и научным сотрудникам, занимающимся разработкой и внедрением систем обработки данных дистанционного зондирования.
1199 Руб.
Парамонов И., Смагин В., Косых Н. и др. Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных. Монография
Создание, накопление, обработка и использование информации в мире составляют мощную информационную среду. Она занимает ведущее значение в различных областях человеческой деятельности. Монография представляет начальный шаг выделения частных свойств указанного сложного процесса, их численного изучения с помощью предложенных методов и моделей инженерного характера. На наш взгляд, именно такие методы и модели составляют основу обработки больших данных в сфере решения научно-исследовательских задач. Рассматриваются и усовершенствуются классические методы и модели исследования сложных систем, основные законы (Меткалфа, Амдала, Густавсона — Барсиса, Гроша) взаимодействия сетевых структур, модели и методы оценивания их эффективности и качества, а также модели и методы исследования сложных систем с нечеткими параметрами. Рассматриваются современные инструментальные средства и технологии интеллектуальной обработки больших данных. Представлены оригинальные результаты, касающиеся решения задач: информационного взаимодействия, контроля состояния, оценивания надежности и предсказания событий для сложных систем; оценивания эффективности, качества и производительности сетевых структур, а также оценивания и обеспечения их надежности; расчета функций принадлежности с нечётким аргументом и коэффициентом, решения нечётких нелинейных уравнений, поиска условного экстремума при нечётком ограничении, решения дифференциальных уравнений с нечёткими коэффициентами. Дан вариант обработки больших данных на основе совместного использования инструментальной системы Hadoop под управлением Windows и сверточной нейронной сети при решении задачи распознавания рукописных цифр. Обучение нейронной сети проводится на основе набора данных MNIST образцов написания рукописных цифр. Построение сверточной нейронной сети производится с помощью системы Neural Network Toolboox. .Рекомендуется преподавателям и научным сотрудникам, а также магистрантам и аспирантам и при исследовании сложных систем и технологий обработки больших данных.
2194 Руб.
Парамонов И., Смагин В., Косых Н. и др. Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных. Монография
Создание, накопление, обработка и использование информации в мире составляют мощную информационную среду. Она занимает ведущее значение в различных областях человеческой деятельности. Монография представляет начальный шаг выделения частных свойств указанного сложного процесса, их численного изучения с помощью предложенных методов и моделей инженерного характера. На наш взгляд, именно такие методы и модели составляют основу обработки больших данных в сфере решения научно-исследовательских задач. Рассматриваются и усовершенствуются классические методы и модели исследования сложных систем, основные законы (Меткалфа, Амдала, Густавсона — Барсиса, Гроша) взаимодействия сетевых структур, модели и методы оценивания их эффективности и качества, а также модели и методы исследования сложных систем с нечеткими параметрами. Рассматриваются современные инструментальные средства и технологии интеллектуальной обработки больших данных. Представлены оригинальные результаты, касающиеся решения задач: информационного взаимодействия, контроля состояния, оценивания надежности и предсказания событий для сложных систем; оценивания эффективности, качества и производительности сетевых структур, а также оценивания и обеспечения их надежности; расчета функций принадлежности с нечётким аргументом и коэффициентом, решения нечётких нелинейных уравнений, поиска условного экстремума при нечётком ограничении, решения дифференциальных уравнений с нечёткими коэффициентами. Дан вариант обработки больших данных на основе совместного использования инструментальной системы Hadoop под управлением Windows и сверточной нейронной сети при решении задачи распознавания рукописных цифр. Обучение нейронной сети проводится на основе набора данных MNIST образцов написания рукописных цифр. Построение сверточной нейронной сети производится с помощью системы Neural Network Toolboox. .Рекомендуется преподавателям и научным сотрудникам, а также магистрантам и аспирантам и при исследовании сложных систем и технологий обработки больших данных.
2194 Руб.