WWW.KONFERENCIYA.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Конференции, лекции

 

Pages:     | 1 ||

«ИНФОРМАТИКА И КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 2005 Сборник трудов первой международной студенческой научно-технической конференции 15 декабря 2005 года Донецк 2005 ДонНТУ СОДЕРЖАНИЕ ...»

-- [ Страница 2 ] --
Тихоокеанский государственный университет Несмотря на множество методологических подходов в анатомии и физиологии, классическое изучение организма, проводимое в течение длительного периода, всегда включало в себя в той или иной пропорции два основных средств познания визуального отражения и метрический. Принцип визуального отражения состоит в стремлении максимально достоверно или схематически изобразить на носителе информации внешний вид и внутреннюю структуру изучаемого объекта. При этом носителем информации может быть как печатный образ, рисунок или фотография, так и электронное изображение. Метрический принцип заключается в качественном и количественном анализе объекта. В качестве биообъекта в зависимости от характера и объема исследования может рассматриваться как весь организм, так и его отдельные органы, ткани, клетки и субклеточные структуры. Как правило, метрический принцип используется и при изучении связей между отдельными элементами объекта. До сих пор в научных исследованиях данные принципы исследования применяются параллельно, взаимно дополняя друг друга. Их интеграция, как правило, осуществляется самим ученым, связывающим результаты метрических исследований с визуальными характеристиками объекта исследования. Идеология ВИМ объектов биологического происхождения основана на оригинальном теоретико-игровом подходе к задачам распознавания образов, принципах визуализации создаваемых специализированных баз данных и разрабатываемых логико-семантических представлениях о жизнедеятельности организмов [1]. Были разработаны совместно с кафедрой инженерной компьютерной графики ТОГУ методы рентгеновской диагностики патологических процессов на основе авторских методов числового виртуального моделирования в задачах медицинской компьютерной томографии.

Создан комплекс компьютерных программ, позволяющих переводить серии послойных рентгеновских КТ-изображений головы и других органов человека в электронные таблицы, что имеет приоритетное значение в решении задач визуализации и стадирования злокачественных новообразований, а также способствует углубленным исследованиям в области неврологии, нейрофизиологии, нейроинформатики, нейрохирургии, нейробиологии процессов сознания, психологии, психиатрии и экологии человека. Разработаны методологические принципы перевода программного обеспечения ВИМ для работы на мультипроизводительных комплексах кластерного типа, исследованы возможности широкого применения современных компьютерных технологий и информационного обеспечения для целей практического здравоохранения, в частности, средств телемедицины и информационной среды Интернет для повышения эффективности профилактики, диагностики и лечения заболеваний, прежде всего в удаленных районах региона. Разработаны программнотехнические средства клинической визуализации и виртуальной имитации различных состояний организма в норме и патологии с применением данных, доступных пользователям ВИМ, при медико-биологическом мониторинге, диспансеризации, клиническом обследовании пациентов для повышения эффективности профилактики заболеваний и возможности выбора наиболее приемлемого метода лечения. ВИМ биообъекта состоит из целого ряда уровней, отражающей строение и связи в модели органа, ткани, клеток, субклеточных структур. Все уровни представлены в виде электронных таблиц. В процессе моделирования функции биологического организма могут быть задействованы как все уровни, так и один-два. Число задействованных уровней может быть неодинаковым в разных частях виртуальной информационной модели и определяется конкретными актульными задачами моделирования.

Взаимоотношения между уровнями ВИМ построено по принципу иерархии. Каждая точка модели представлена определенным количеством виртуальных информационных моделей более низкого уровня. В каждой из них происходят определенные процессы, так или иначе меняющих состояние этих систем. Параметры изменения состояния суммируются и анализируются с помощью базовой обслуживающей программы.

Наиболее часто встречающееся состояние ВИМ более низкого уровня переносится на точку (пиксель) более сложной информационной виртуальной модели (визуально – один пиксель). Прообразом т.н. упрощенной ВИМ является набор растровых изображений послойных срезов медико-биологического объекта, представленных графическими файлами. При создании биоинформационных систем для задач медицинской диагностики и дистанционного образования применялись как стандартные функции графических пакетов Corel Draw, 3D Studio MAX, 3D Doctor, так и вновь созданные пакеты прикладных программ ВИМ. Более сложные трехмерные построения осуществлялись на основе методов обратной проекции и обратной проекции с фильтрацией для решения основной задачи компьютерной томографии [2].

Была разработана структура локальной вычислительной сети Хабаровского краевого онкоцентра и второй краевой больницы, выбраны методы информационной защиты проектируемой сети, предложены криптографические методы защиты информации для повышения информационной безопасности биоинформационных систем, определены требования к работе современного диагностического медицинского оборудования в рамках проекта ВИМ по гранту РГНФ № 04-07-96316, разработана технология сбора и обработки изображений в графических форматах данных. Технология ВИМ для задач клинической визуализации успешно внедрена на этапе практических испытаний по адаптации рентгеновского аппарата STENOSCOP 2 S6000 ET 9000 и ультразвукового сканера Aloka SSD-650, реализовано их подключение к корпоративной сети «Дальтелемедицина», произведены опытные сеансы связи и диагностики в удаленном режиме. Создано алгоритмическое, программное и информационное обеспечение автоматизированной информационно-распознающей экспертной системы для оперативной диагностики по трехмерным визуальным изображениям и дополнительным материалам, которые могут успешно применяться в обучающих программах при дистанционном образовании и переподготовке специалистов в области радиобиологии, экологии, медицины и нейрофизиологии.



Литература Золотов Е.В., Ионичевский В.А., Кондратьев А.И., Савин С.З.

Информационное моделирование живых систем. Владивосток: ДВО РАН, Савин С.З., Косых Н.Э., Чушкин Н.А. Виртуальные информационные системы в задачах медицинской компьютерной томографии // Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании: Мат-лы межд. Науч.-техн. конференции ВИТ-2003. УстьКаменогорск, Казахстан. Вычислительные технологии, 2003, том 8.

ПРОТОКОЛ УПРАВЛЕНИЯ ЛИНИЕЙ ПЕРЕРАБОТКИ РЕСУРСОВ

Донецкий национальный технический университет В этом докладе рассматривается разработка протокола управления для линии по производству картонных ящиков MITSUBITHI SUMMIT 100. Разработанный протокол позволяет осуществлять эффективное управление при перестройке системы под конкретный размер. Также был проведен сравнительный анализ возможности применения других протоколов управления. Произведено детальное исследование и построение математической модели среды передачи данных.

1. Способ передачи данных в разработанном протоколе.

Данный способ приема заключается в следующем. На шине в момент отсутствия передачи, присутствует высокий уровень совместимый с ТТЛ уровнем. Передачу инициализирует ведущий сети, путем переключения шины в низкий уровень. Низкий уровень должен присутствовать на шине 20 мкс, данная задержка позволяет ведомому правильно определить начало передачи, даже в том случае если он некоторые моменты времени не производит анализа шины.

На рис 2 приведена временная диаграмма передачи бита информации от ведущего к ведомому. В нулевой момент времени ведущий инициализирует передачу, выставляя на шину сигнал низкого уровня. Низкий уровень должен присутствовать на шине время t1=20мкс, если ведущий фиксирует на шине сигнал низкого уровня, то этот сигнал расценивается, как начало цикла приема одного бита. После окончания времени t1 ведущий выставляет на шину значение передаваемого бита. После времени t6, передаваемый бит должен быть установлен на шине, и держаться t1+t2-t6 = 45мкс, т.е.

освобождение шины ведущим происходит по окончанию промежутка времени равного t1+t2 = t5+t4 = 85мкс от начала инициализации цикла передачи. После определения ведомым начала цикла приема бита данных, он производит опрос шины через время t6 to t5, т.к. ведущий фиксирует начало передачи не по заднему фронту, а по уровню сигнала на шине, то определение им начала цикла приема может произойти в конце интервала t1, следовательно, опрос шины ведомым может произойти в конце интервала t1+t5, для предотвращения ошибок передачи вводится задержка t4.

Интервалы t1=t4 позволяют ведомому производить опрос шины через промежутки времени равные t1=t4 и менее.

2. Построение математической модели канала передачи данных.

Характеристики линейной системы можно определить с помощью импульсного отклика. На вход системы подается прямоугольный импульс с площадью равной 1.

Этот сигнал задается с помощью соотношения Отклик сети на входной импульс является сверткой x ( t ) с h ( t ), что записывается следующим образом Рис. 1. Импульсная характеристика линейной системы Знак * обозначает операцию свертки. Система предполагается причиной, что означает отсутствие сигнала на входе до момента времени t = 0, т.е. нижняя граница интегрирования может быть взята равной 0.

Таким образом, если определить функцию h(t ), мы получим математическую модель канала данных, которая легко представима в виде, удобном для написания моделирующей программы.

Рис. 2. Цикл передачи бита информации от мастера к ведомому Литература Хоровиц П., Хилл У. Искусство схемотехники: пер. с англ. - Изд. 6 - е.–

ПРОБЛЕМА ПОСТРОЕНИЯ ПРЕПРОЦЕССОРА ДЛЯ МЕТОДА

КОНЕЧНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ

Донецкий национальный технический университет Проектирование объектов – одна из основных задач современного мира в условиях технического прогресса. Структура и поведение каждой создаваемой конструкции подлежит детальному анализу, в результате которого расчитываются важнейшие характеристики, определяющие дальнейшую судьбу всего проекта.

Метод конечных элементов – один из наиболее широко используемых компьютерных методов анализа механических конструкций. Среди других существующих методов можно отметить такие, как кинематический расчет, который позволяет определять траекторию и скорость звеньев механизмов, а также динамический анализ, способный определить нагрузки и смещения в сложных составных конструкциях. Кинематический и динамический анализ проводятся на наборе дискретных элементов.

вышеперечисленными методами анализа механизмов является то, что данный метод позволяет рассчитывать напряжения, деформации, распределение магнитного поля, потоки жидкостей, теплообмен и другие характеристики на непрерывных средах.

1. Формулировка метода конечных элементов Системы, с которыми в науке и технике часто приходится сталкиваться, имеют сложную с точки зрения геометрического описания структуру и нерегулярный физический состав. В настоящее время среди приближенных численных методов, которые используются для расчета таких систем, наиболее популярным является метод конечных элементов. Анализ данным методом начинается с аппроксимации области исследуемой задачи и делении ее на ячейки сетки. Типы ячеек могут быть самыми разными: от линейных типа балки и фермы, содержащих два узла, до кубических гексаэдральных элементов, состоящих из 32-х узлов [1]. После аппроксимации объекта конечными элементами необходимо задать характеристики материала и граничные условия. Метод позволяет задавать различные характеристики для конечных элементов, давая возможность проводить анализ объекта, состоящего из различных материалов. Под граничными условиями понимают задание характеристик (смещения, температуры) на внешней границе объекта, то есть в узлах внешних конечных элементов. Следующим этапом после задания граничных условий является сопоставление каждому узлу неизвестной величины, которая должна быть найдена в течение анализа. Примером такой величины может служить смещение. При чем неизвестными считаются значения смещений в узлах, затем, когда они будут найдены, с помощью функции формы считаются значения смещений внутри элемента. После вычисления смещений можно продолжить поиск деформаций, как частных производных от смещения, а затем по деформациям можно определить напряжения.





После задания граничных условий и сопоставления неизвестной с каждым узлом, программа анализа конечных элементов формирует систему уравнений, которая связывает их между собой, а затем решает ее.

2. Функции препроцессора Как правило, все программные комплексы, использующие данный метод подразделяют анализ на три раздела: препроцессор, процессор, постпроцессор. Обычно на первом этапе происходит подготовка модели для расчета. Затем процессор приступает к расчету модели на основе данных, полученных от препроцессора.

Проанализировав каждый элемент, результаты собираются воедино и представляются в визуальной форме в постпроцессоре.

Начальный этап анализа методом конечных элементов, препроцессинг, является основополагающим для дальнейшего расчета объектов.

Работа с препроцессором начинается с выбора геометрии объекта или области задачи. В современных системах предусмотрены собственные расширенные средства моделирования, либо обмен данными с системами автоматического моделирования. В наиболее развитых системах, таких как ANSYS, Impact и др. реализованы обе возможности. Популярным становится метод «поверх CAD», преимуществами которого является устранение преобразований, которое нередко влечет за собой потерю данных, а также сокращение длительности цикла «проектирование-анализ-корректировка». Использование CAD значительно упрощает моделирование и предоставляет более сложные функции создания и изменения геометрических форм. Однако существует проблема использования модели, созданной в CAD, в дальнейшем расчете, поскольку она может содержать недопустимые для дальнейшего расчета элементы. Даже если модель, построенная в CAD, лишена ранее упомянутых недостатков, она может оказаться слишком детальной, вследствие чего может существенно возрасти время расчета. Например, в объектах большой сложности нередко встречаются несущественные (фаски) или повторяющиеся элементы, которые рекомендуется исключить из объектов [2].

Удаление элементов из геометрической модели позволяет уменьшить временные затраты дальнейшего анализа.

После определения геометрической формы объекта следующим этапом работы препроцессора является разбиение объекта на множество ячеек, каждой из которых сопоставляются узлы. Поскольку данный процесс довольно трудоемкий большинство систем предлагают автоматизацию построения сетки с последующим ее уточнением в критических областях. От сложности сетки зависит объем исходных данных, которые подаются затем на процессор метода. Выбор типа элементов должен соответствовать размерности объекта. Это значит, что двумерной модели объекта должны соответствовать двумерные элементы, трехмерной модели – трехмерные элементы.

Рекомендуется повышать плотность сетки в тех областях объекта, где предположительно будут происходить резкие изменения неизвестной величины.

Заключительный этап работы препроцессора – задание типа анализа:

статический или динамический, линейный или нелинейный, связывание неизвестных (температура, напряжение и т. п.) с узлами полученной сетки, задание граничных условий [1]. Задание свойств материала каждого элемента также является одной из задач на данном этапе.

С одной стороны, с увеличением детализации объекта возрастает точность вычислений, а с другой стороны также увеличивается время вычислений и требования к вычислительным ресурсам. Поэтому задача построения препроцессора для МКЭ сводится к поиску компромисса между требуемой точностью вычислений и доступными временными и вычислительными ресурсами.

Литература Кунву Ли. Основы САПР CAD/CAM/CAE. Питер, СПб, Сайт для разработчиков программных комплексов, использующих МКЭ www.dermotmonaghan.com

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ

ГРАФИЧЕСКИХ API ДЛЯ ПРОГРАММНЫХ ПЛАТФОРМ JAVA И

Донецкий национальный технический университет В докладе рассматриваются графические интерфейсы программирования приложений для конкурирующих программных платформ Java и.NET — Java2D и GDI+ соответственно. Целью работы является получение качественных и количественных характеристик, позволяющих судить о скорости вывода графических объектов (линий, изображений, текста, и т.п.) в приложениях для программных платформ Java и.NET на различных системах.

Исторически, анализ производительности графического API программных платформ склонялся к сравнению его с производительностью приложения, написанного на машинном коде. Очевидно, что наиболее производительными приложениями являются приложения, максимально приближенные к аппаратному уровню, проходящие через минимальное количество слоёв.

Приложения для кроссплатформенных программных платформ склонны вытеснять приложения, написанные под одну платформу. К кроссплатформенным приложениям, активно использующим графические средства ПК, относятся обучающие системы, среды разработки приложений, приложения для конкретной отрасли бизнеса либо промышленности.

Так, крупные интегральные среды разработки приложений, как правило, разрабатываются уже с использованием программной платформы Java и устанавливаются на любую аппаратную платформу. Среди них — Sun One Studio, IBM Web Sphere Applications, Zend Development Environment.

Так как попытки Microsoft перенести.NET на другие платформы сопровождаются успехом, возникает необходимость в сравнении графических API данных Java и.NET, для обоснования выбора программной платформы для разработки конкретного кроссплатформенного графического приложения.

Достаточная производительность практически всех типов графических приложений необходима, в первую очередь, для адекватного психологического восприятия приложения пользователем. В случае таких приложений, как обучающие системы, низкая производительность графического приложения просто недопустима.

Существенное влияние на производительность графического приложения оказывают алгоритмы повышения качества изображения (интерполяция, сглаживание, и т.п.) [1,2]. Они, как правило, не входят в базовые программные средства растеризации операционных систем. Поэтому они реализованы программно на более высоких уровнях программного обеспечения. В случае Java и.NET они реализованы в библиотеках Java2D и GDI+. Так как повышение качества изображения является довольно ресурсоёмким процессом, возникает также необходимость в сравнительном анализе производительности этих алгоритмов как части графических API платформ Java и.NET. Аппаратное обеспечение (в основном, тип видеоадаптера) также оказывает существенное влияние на производительность графического приложения. В данной работе также было исследовано поведение программных платформ Java и.NET на различных видеоадаптерах.

2. Экспериментальное определение производительности Java2D и GDI+ Для определения производительности GDI+ и Java2D были проведены тесты по выводу следующих двумерных графических объектов на экран: прямые линии, текстовые строки, немасштабированные изображения, масштабированные изображения, заливка прямоугольной области.

При графическом выводе использовалась двойная буферизация (т.е.

изображение предварительно целиком формировалось в памяти и затем полностью переносилось на экран (в видеопамять)). При выводе масштабированных изображений использовалась билинейная интерполяция. При проведении эксперимента варьировался тип видеоадаптера и наличие сглаживающего (antialiasing) фильтра.

Для линий и текста измерялась скорость вывода графических объектов, а для тестов по выводу изображений и заливки измерялась также зависимость скорости вывода изображения (заливки) от размера изображения (области экрана).

3. Полученные результаты Основные качественные результаты, полученные в результате эксперимента:

1. Скорость вывода почти всех объектов (кроме текста и масштабированных изображений) в режиме без сглаживания в Java2D зависит от видеоадаптера, т.е. в Java более эффективно, чем в GDI+, используются аппаратные средства ускорения вывода.

2. Скорость вывода текста в.NET на 25% выше Java. Более того, производительность GDI+ не изменяется при включении/отключении сглаживания экранных шрифтов в ОС. Качество же изображения, полученного с использованием Java2D растеризации, совпадает с качеством GDI с включённой опцией сглаживания экранных шрифтов. В сущности, сравнение показывает, что.NET эффективнее Java на платформе Windows не на четверть, а в 4 раза, так как сглаживание в Java выполняется в 4 раза медленнее, чем вывод как сглаженного, так и несглаженного текста в.NET.

3. Зависимость скорости вывода изображений от размера приведена на рисунке 1. Она может быть распространена на другие типы видеоадаптеров умножением на масштабный коэффициент. Полученная зависимость демонстрирует возможность оптимизации вывода больших изображений в.NET путём разбития их на несколько малых. Также полученная зависимость позволяет определить Java2D как более производительный API для вывода изображений Рис. 1. Зависимость скорости вывода изображения от его размера [1] J. Knudsen. Java 2D Graphics. O'Reilly & Associates, Inc., Sebastopol, CA, 1999 -291p.

[2] Microsoft Corporation. MSDN Library,

ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНОЕ СЛОВО

Итак, в донецком национальном техническом университете по инициативе факультета вычислительной техники и информатики была проведена первая международная студенческая научно-техническая конференция "Информатика и компьютерные технологии 2005". С самого начала она ставила своей целью поддержание и развитие творческой активности учащихся, привлечение их к решению актуальных задач современной науки; сохранение и развитие единого научно-образовательного пространства; содействие общению и налаживанию контактов между студентами и аспирантами различных вузов и стран.

Будем считать, что выполнению этих целей было положено хорошее начало, так как на конференции было представлено 208 докладов из 19 различных вузов:

o Донецкий национальный технический университет o Донецкий институт железнодорожного транспорта o Донецкий государственный университет экономики и торговли o Национальный технический университет «Харьковский политехнический o Донецкий национальный университет o Славянский государственный педагогический университет o Запорожский национальный технический университет o Красноармейский индустриальный институт ДонНТУ o Донбасская национальная академия строительства и архитектуры o Донецкий колледж, ДонНТУ o Донецкий государственный институт искусственного интеллекта o Донецкий институт предпринимательства o Тихоокеанский государственный университет, Хабаровск o Дальневосточный государственный медицинский университет o Дальневосточная государственная академия экономики и права, o Вычислительный центр ДВО РАН, Хабаровск o Дальневосточный государственный университет путей сообщения, o Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева, Красноярск o Институт имени Хассо-Платтнера при университете Потсдам Для многих молодых исследователей эта конференция стала первым шагом на тернистом пути познания. Она позволила приобрести незаменимый опыт исследовательского общения, дала возможность поближе познакомиться с теми проблемами, над которыми работают молодые ученые Украины и других стран.

Высокая активность учащихся, выступающих на конференции, указывает на неизменный интерес и желание молодых ученых заниматься решением тех проблем, которые стоят сегодня перед современной наукой. Это особенно важно, учитывая участие Украины в Болонском процессе и связанный с этим переход на многоуровневую систему высшего образования "бакалаврат – магистратура". Надеемся, что прошедшая конференция способствовала активизации интереса к профессиональному занятию наукой в молодёжной среде и повышению уровня имиджа и престижа украинского ученого.

Особая благодарность администрации ДонНТУ в помощи при проведении конференции, оргкомитету, руководителям секций, всем остальным, кто принимал участие в организации и проведении конференции, лично проректор ДонНТУ по научной работе Башкову Е.А., а также всем участникам и их научным руководителям.

«Информатика и компьютерные технологии 2006»

в Донецком национальном техническом университете

Pages:     | 1 ||
Похожие работы:

«Качество знаний 2. Воронин Ю. Ф., Матохина А. В. Моделирование влияния причин возникновения дефектов на качество отливок // Литейщик России, 2004. № 8. C. 33–37. 3. Воронин Ю. Ф., Бегма В. А., Давыдова М. В., Михалев А. М. Автоматизированная система повышения эффективности обучения студентов вузов и технологов литейных специальностей // Сборник КГУ: Материалы международной научно-технической конференции, 2010. С. 237–244. 4. Воронин Ю. Ф., Камаев В. А., Матохина А. В., Карпов С. А. Компьютерный...»

«Federal Agency on Education State Educational Establishment of Higher Professional Education Vladimir State University ACTUAL PROBLEMS OF MOTOR TRANSPORT Materials Second Interuniversity Student’s Scientific and Technical Conferences On April, 12.14 2009 Vladimir Edited by Alexander G. Kirillov Vladimir 2009 Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Владимирский государственный университет АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ...»

«МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Саратовский государственный аграрный университет имени Н.И. Вавилова ВАВИЛОВСКИЕ ЧТЕНИЯ – 2011 Материалы Международной научно-практической конференции, 24–25 ноября 2011 г. Саратов 2011 1 УДК 378:001.891 ББК 4 В 12 Вавиловские чтения – 2011 : Материалы межд. науч.-практ. конф.– Саратов : В12 Изд-во КУБИК, 2011. – 310 с. Редакционная...»

«№16 (28) апрель 2011 г Пищевая промышленность Содержание: РУБРИКА: РЕЕСТР МЕРОПРИЯТИЙ 2 ВЫСТАВКИ, КОТОРЫЕ ПРОЙДУТ С 10.05.2011 ПО 31.07.2011: 2 РУБРИКА: НОВОСТИ ГОССТРУКТУР 3 ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ТЕХНИЧЕСКОМУ РЕГУЛИРОВАНИЮ И МЕТРОЛОГИИ: 3 РУБРИКА: ОБЗОР РОССИЙСКОЙ И ЗАРУБЕЖНОЙ ПРЕССЫ 7 ШКОЛЬНОЕ МОЛОКО 7 №16(28) апрель 2011 г. Рубрика: Реестр мероприятий ВЫСТАВКИ, КОТОРЫЕ ПРОЙДУТ С 10.05.2011 ПО 31.07.2011: Название выставки Дата проведения Место проведения ПИЩЕВАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ Региональная...»

«ФГБОУ ВПО “Сибирский государственный технологический университет” Лесосибирский филиал при поддержке Администрации г. Лесосибирска, КГАУ Красноярский краевой фонд поддержки научной и научно-технической деятельности и Лесосибирского Управления Росприроднадзора Экология, рациональное природопользование и охрана окружающей среды Сборник статей по материалам III Всероссийской научно-практической конференции с международным участием школьников, студентов, аспирантов и молодых ученых 14-15 ноября...»

«Совместная техническая комиссия МОК-ВМО по океанографии и морской метеорологии Четвертая сессия Йосу, Республика Корея 28-31 мая 2012 г. абочее резюме сокращенного заключительного доклада с резолюциями и рекомендациями рганизация Межправительственная бъединенньх аций по Океанографическая вопросам образования, Комиссия наук и и культуры WMO-IOC/JCOMM-4/3 WMO-No. 1093 Совместная техническая комиссия МОК-ВМО по океанографии и морской метеорологии Четвертая сессия Йосу, Республика Корея 28-31 мая...»

«Научно-издательский центр Социосфера Факультет бизнеса Высшей школы экономики в Праге Факультет управления Белостокского технического университета Пензенская государственная технологическая академия Информационный центр МЦФЭР Ресурсы образования СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ СОВРЕМЕННОГО ОБЩЕСТВА Материалы II международной научно-практической конференции 1–2 июня 2012 года Пенза – Прага – Белосток 2012 УДК 316.33 ББК 60.5 С 69 С 69 Социально-экономические проблемы современного общества:...»

«ГРОЗНЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НЕФТЯНОЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени академика М.Д. МИЛЛИОНЩИКОВА АКАДЕМИЯ НАУК ЧЕЧЕНСКОЙ РЕСПУБЛИКИ КНИИ им. Х.И. ИБРАГИМОВА РАН КАЗАХСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. АЛЬ-ФАРАБИ ФИЗИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ МЕТАЛЛОВ И СПЛАВОВ НАН УКРАИНЫ ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПРОИЗВОДСТВЕ, НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ II Международная научно-практической конференции 19-21 октября 2012 г. Сборник трудов Том 2 ГРОЗНЫЙ – 201 II Международная научно-практическая конференция...»

«Министерство образования и наук и Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный университет технологии и дизайна ИННОВАЦИИ МОЛОДЕЖНОЙ НАУКИ ТЕЗИСЫ ДОКЛАДОВ Всероссийской научной конференции молодых ученых Санкт-Петербург 2012 УДК 009+67/68(063) ББК 6/8+37.2я43 И66 Инновации молодежной науки: тез. докл. Всерос. науч. конф. И66 молодых ученых / С.-Петербургск. гос. ун-т технологии и...»









 
2014 www.konferenciya.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Конференции, лекции»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.