Распределенные системы обработки данных
Реферат, 07 Ноября 2013
Прогресс в этих областях предоставляет новые возможности в том, что касается управления данными и эффективности обработки данных. После определения того, что представляет из себя мультипроцессорная и мультимашинная архитектура, мы вводим основные понятия, на которых строятся возможности применения ресурсов нескольких машин:
- распределение или разделение;
- возможность взаимодействия;
- прозрачность;
- модель "клиент-сервер".
Моделирование системы обработки непрерывно - дискретного потока входных данных
Курсовая работа, 02 Октября 2014
Цель: разработать модель системы обработки непрерывного потока входных данных средствами языка программирования высокого уровня.
Задачи:
1) Описать объект моделирования
2) Разработать имитационную модель непрерывно-дискретного потока
псевдослучайных последовательности данных процедурами их
машинной генерации
3) Использовать в основе алгоритма математическая модель определения пространственно-временного состояния объекта
4) Построить концептуальную модель системы перехода объекта из состояния в состояние.
Автоматизированные системы обработки данных системы поддержки принятия решений
Контрольная работа, 15 Мая 2012
Для успешного ведения бизнеса в наше время требуется информация. То, как успешно компания использует и управляет информацией, говорит о том, какого успеха эта компания может достигнуть. Невозможно принять верное управленческое решение не подвергая информацию обработке. Обработка данных - это процесс преобразования информации из первоначального вида к определенному результату. Сбор, накопление, хранение информации часто не являются конечной целью информационного процесса. Чаще всего первичные данные привлекаются для решения какой-либо проблемы, затем они преобразуются шаг за шагом в соответствии с алгоритмом решения задачи до получения выходных данных, которые после анализа пользователем предоставляют необходимую информацию.
Комплексное обеспечение безопасности персональных данных при их обработке в информационной системе персональных данных ООО «Арсенал+»
Дипломная работа, 05 Марта 2013
Цель дипломной работы заключается в модернизации и подготовки информационной системы персональных данных ООО «Арсенал+» к аттестации на соответствие закону № 152-ФЗ.
Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:
Рассмотреть основные понятия в области безопасности информационных технологий.
Обработка системы данных
Сайт-партнер: referat911.ru
Реферат, 12 Января 2013
Цель работы: Получить основные навыки работы в программе Quartus2. Разработать и настроить интерфейс для работы с ПЛИС
В стандарте RS-485 для передачи и приёма данных используется одна витая пара проводов, иногда сопровождаемая экранирующей оплеткой или общим проводом. Передача данных осуществляется с помощью дифференциальных сигналов. Разница напряжений между проводниками одной полярности означает логическую единицу, разница другой полярности — ноль.
Прикладные системы обработки данных
Сайт-партнер: referat911.ru
Контрольная работа, 08 Апреля 2014
Транспортная задача. Имеются n пунктов производства и m пунктов распределения продукции. Стоимость перевозки единицы продукции с i-го пункта производства в j-й центр распределения cij приведена в таблице, где под строкой понимается пункт производства, а под столбцом - пункт распределения. Кроме того, в этой таблице в i-й строке указан объем производства в i-м пункте производства, а в j-м столбце указан спрос в j-м центре распределения. Необходимо составить план перевозок по доставке требуемой продукции в пункты распределения, минимизирующий суммарные транспортные расходы.
Прикладные системы обработки данных
Сайт-партнер: referat911.ru
Контрольная работа, 22 Мая 2012
Линейная регрессия определяет прямую, которая наилучшим образом представляет множество данных. Основываясь на данных продаж за текущий год, линейная регрессия может определить прогнозируемый объем продаж за март следующего года. Линейная регрессия возвращает наклон и у-пересечение (точки, в которой прямая пересекает ось Y) прямой, аппроксимирующей данные продаж. Продолжая эту линию для будущих значений времени и предполагая линейный рост, можно оценить будущие продажи.
Коэффициенты линейной регрессии Y = mX+b и их ошибки вычисляются по довольно сложным формулам. Excel предлагает ряд функций, облегчающих эти расчеты.
Коэффициент m (наклон) линии, описываемой уравнением Y = mX+b может быть получен при помощи статистической функции НАКЛОН.
Коэффициент b, показывающий отрезок, отсекаемый линией Y = mX+b на оси Y, может быть определен с помощью функции ОТРЕЗОК.