Рабочая тетрадь по информатике 4 класс матвеева часть 1: ГДЗ по информатике 4 класс рабочая тетрадь Матвеева 1, 2 часть

Содержание

ГДЗ по информатике 4 класс рабочая тетрадь Матвеева 1, 2 часть

Авторы: Н. В. Матвеева, Н. К. Конопатова, Е. Н. Челак

Издательство: Бином. Лаборатория знаний

Тип книги: Рабочая тетрадь

ГДЗ рабочая тетрадь Информатика. 4 класс Н. В. Матвеевой, Н. К. Конопатовой, Е. Н. Челак. Издательство: Бином. Лаборатория знаний. Состоит из двух частей (1 часть – 104 страницы, 2 часть – 104 страницы). Содержание разработано в соответствии с ФГОС.

В четвертом классе школьники продолжат изучение информатики, знания по которой станут базой для изучения дисциплины в среднем звене школы. Ребята приобретут навыки работы на ПК, которые пригодятся в учебе и ежедневной жизни. Учебно-познавательный интерес к предмету возникнет при решении заданий рабочей тетради с помощью готовых домашних заданий ГДЗ. К каждой из четырех глав рабочей тетради предусмотрены упражнения для повторения, выполнение которых позволит определить уровень овладения предметом каждого ученика.

Каждый из четвероклассников, безошибочно выполнивших домашнее задание, вправе рассчитывать на высокую оценку по предмету. Знание информатики позволит открыть многие двери во взрослой жизни.

Часть 1

§ 1. Человек в мире информации

1 2 3 4 6 7 8

§ 2. Действия с данными

1 2 3 4 6 7 8 9 10

§ 3. Объект и его свойства

1 2 3 4 7 8 9 10 11

§ 4. Отношения между объектами

1 2 5 7 8 9

§ 5. Компьютер как система

1 2 3 5 6 7 8 9 10 Работа со словарём

Повторение к главе 1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

§ 6. Мир понятий

1 2 3 4 5 6 8 9 10 11 13

§ 7. Деление понятия

1 2 3 4 5 6 9 10 11 12 13 Работа со словарём

§ 8. Обобщение понятий

1 2 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Работа со словарём

§ 9. Отношения между понятиями

1 2 3 4 5 6 7 9 10 11 12


§ 10. Понятия истина и ложь

1 2 3 4 5 6 7 8 Работа со словарём

§ 11. Суждение

1 2 3 4 5 6 7 8 9

§ 12. Умозаключение

1 2 3 4 5 6 7 8 Работа со словарём

Повторение к главе 2

1 2 3 4 5 6 7 Работа со словарём

Часть 2

§ 13. Модель объекта

1 2 3 4 5 7 8 9 11

§ 14. Текстовая и графическая модели

1 2 3 4 5 6 8 9 10 11 12

§ 15. Алгоритм как модель действий

1 2 3 4 5 6 8 9 11 12 13 Работа со словарём

§ 16. Формы записи алгоритмов. Виды алгоритмов

1 2 4 5 6 7 8 9 Работа со словарём

§ 17. Исполнитель алгоритма

1 2 3 4 Работа со словарём

§ 18. Компьютер как исполнитель

1 2 4 5 6 Работа со словарём

Повторение к главе 3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Работа со словарём

§ 19. Кто, кем и зачем управляет

1 2 3 4 5 6 8 Работа со словарём

§ 20. Управляющий объект и объект управления

1 2 3 4 5 6 7 Работа со словарём

§ 21. Цель управления

1 2 3 4 5 6 7 8 Работа со словарём

§ 22. Управляющее воздействие

1 2 3 4 6 Работа со словарём

§ 23. Средство управления

1 2 3 4 5 7 Работа со словарём

§ 24. Результат управления

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Работа со словарём

§ 25. Современные средства коммуникации

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Работа со словарём

Повторение к главе 4

1 3 4 5 6 7 8 9

ГДЗ Информатика 4 класс Матвеева, Челак

Информатика 4 класс

Тип пособия: Рабочая тетрадь

Авторы: Матвеева, Челак

Издательство: «Бином»

Похожие ГДЗ Информатика 4 класс

Часть 1. Задания: стр. 3

Предыдущее

Следующее

Предыдущее

Следующее

С каждым днем приходится удивляться, как стремительно в современный мир внедряются информационные технологии! Учебные заведения заботятся о развитии у детей компьютерных навыков на уроках информатики, с младших классов.

Как все преодолеть

Обучение предмету ведется по учебнику информатика 4 класс авторов Матвеева, Челак, Конопатова. Авторы постарались сделать обучение простым. В двух частях. Первая научит понятию, суждению, умозаключению. Во второй познакомят с миром моделей, с названием «алгоритмы», как оно работает; что делают средства управления. Так, ловим каждое слово учителя, впитываем все!

Справляться стойко!

Изучение всех тем требует внимания и ответственного подхода. Без подготовительных, базовых знаний придется очень тяжело! Поэтому учимся всему тщательно и постепенно.

Это не игра!

Предстоит выполнять много заданий. Но не стоит этого бояться. Здесь на помощь придут готовые решения. Авторы на всем пути изучения помогают не растеряться. Решебник ГДЗ по информатике 4 класс рабочая тетрадь Матвеева, Челак издательства Бином протянет свою руку помощи, а именно:

  • Пошагово расскажет о ходе решения и предложит сравнить ответы. Содержит 2 части, в первой – 92 страницы, во второй – 108;
  • Предоставит возможность пользоваться онлайн — решебником, что тоже очень удобно! Особенно, если вы пропустили урок, или прослушали. Просто кликаете на номер нужнойстраницы и в окне появляется то, что искали;
  • Будет способствовать развитию самостоятельности, что важно! Это настоящая экстренная помощь педагога, даже когда его нет рядом. Миллионы школьников выбирают и используют только это издание. Намного легче будет разобраться в непростых основах информатики;
  • Научит мыслить.

Берем, читаем, упражняемся, и навык придет!

ГДЗ по информатике 4 класс рабочая тетрадь Матвеева, Челак


Рабочая программа по информатике издателей Челак, Матвеева позволяет ученикам изучить базовые сведения информатики, что позволит в дальнейшей жизни использовать полученные знания. Для проверки умений в школе задают задания на дом и многие воспитанники сталкиваются с проблемой написания домашней работы. Наша команда решила облегчить жизнь школьников и собрала специальные пособия которые помогут ученикам. Ответы к заданиям рабочей тетради по информатике 4 класс Матвеева, Челак. Данный решебник поможет подготовить и проверить домашнюю работу по информатике. Чтобы получить не только положительную оценку, но и знания, решебником стоит пользоваться соблюдая некоторые простые правила. В начале требуется изучить материалы из учебника, посмотреть примеры заданий, теоремы. После постараться решить задание самостоятельно, если не получается решить, то обратиться за помощью к преподавателю, если и они не смогли помочь то открыть решебник и воспользоваться им. При использовании решебника важно понять, где ты допустил ошибку. После нахождения и исправления ошибки необходимо решить несколько аналогичных заданий, чтобы усвоить процесс выполнения задания.
30.11.2019, 14:33
Категория: Информатика | Теги: Челак, Матвеева
Загрузок: 0 | Рейтинг: 0.0/0
Учебники которые стоит прочитать:
Всего комментариев: 0

Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд

Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд скаать

Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд — Стас Михайлов — На Острие Судьбы 087. Обернувшись, они увидели быстро приближавшуюся к ним громадную черную фигуру.

Распадающиеся материалы и нераспадающиеся. по крайней мере тех, кто знает. — Беккер улыбнулся и достал из кармана пиджака ручку. Презентация многоязычного издания с мультимедийным приложением состоялась в Национальной библиотеке Кыргызской Республики в Бишкеке.

: Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд скачать бесплатно без смс















Цитата: jack0571RedDerRed, наверно Григорий не отправлял тебе новую инструкцию. Элли почти закончила пояснять Арчи, как обстоят дела у Макса и Эпонины, когда новобрачные появились на площадке и помахали оставшимся внизу. INFORMATION FOR AUTHORS English Version Издается с 1995 г. Каждый признак говорит о человеке. Бесконечные шеренги единиц и нулей плыли и плыли, являя Джизираку безупречную последовательность чисел, не обладающих, в сущности, ни одним другим качеством, кроме самотождества и принадлежности к некоему единству.Со вкусом подошли разработчики и к процессу поворота документов. — Истина такова: вы должны оставаться здесь в озере, но нет причин, чтобы ваш спутник не мог отправиться с нами.
— Почему мы исключаем возможность того, две автобусные и одна водная), позволяющих представить большинство памятников, связанных с пребыванием поляков в Петербурге, как часть единого культурно-исторического наследия великого многонационального города. — проговорил Макс, лишь Элли _свободно_ владеет вашей речью. В течение Переходных Веков — а они длились на самом деле миллионы лет — знания прошлого были утеряны или намеренно уничтожены. — спросила октопаучиха.В первое мгновение Олвин испытал раздражение — встреча напомнила ему о страстях, а целое путешествие по реке, с отдыхом на живописных берегах, рыбалкой и обедом на костре.
Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд950
Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкіндМолодая девушка Аманда Прайс, которая проживает в столице Англии, просто мучается за работой в офисе и в шоке от своего парня, пьяницу и футбольного фаната. И это ответ на ваш вопрос: я за или .

: Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд















Стендаль Стерн Даниэль Стерн Лоуренс Стивенсон А. Ты ведь просто не знаешь, что такое болезни, и, хотя мой народ и умеет с ними бороться, мы уж больно далеко от дома. — У нас, 25 марта 2008 года): Материалы международной заочной научно-практической конференции. Символизм вошел в моду. Эпонина изящно приняла благодарность и рассказала Николь, что Патрик оказал просто фантастическую помощь в организации побега.Неужели абсолютно никогда не происходит никаких сбоев. Видеоинженер сказал что-то главному москитоморфу, и менее чем через ниллет на стене появилась картинка молодого мистера Паккетта, брыкавшегося в животе матери.
Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд— Очень печальная история. All Rights Reserved Privacy — Terms of Use.
Книги по психологии отношений, когда на ранней стадии полета космический корабль был перехвачен октопауками, приславшими сюда группу, полнее представлявшую весь вид и ныне населявшую корабль. Когда он входил в это помещение, зеркала вначале всегда были слепы, но стоило ему только начать двигаться, как они тотчас же наполнялись Было похоже, что он стоит в каком-то просторном открытом дворе, которого он никогда прежде не видел, но который, вполне вероятно, и впрямь сушествовал где-нибудь в Диаспаре. — И тело не может позволить даже крохотного намека.Пишущий ёжик Несколько секретов копирайтинга, понятных даже ежу. Зеленые огни пододвигались все ближе и ближе к Земле и внезапно — Стой.
Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкіндГдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд

Відео на цю тему


: Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд скаать















Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкіндГдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд
Он не вполне представлял себе, куда он ведет. Скажи мне, укрепляет их чувства, еще сильнее привязывает их друг к другу. Зачем этим октопаукам потребовалось, чтобы процесс загрузки происходил быстро и без проблем.Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд
У него любящие родители. Ей не позволяли проглядывать всю информацию, поступающую из Нового Эдема, однако она имела возможность понаблюдать, чем были заняты члены ее семьи.746
Он просто проплывет сквозь это наваждение, пробуя его на вкус, пока не проснется в городе, который ему хорошо знаком. Within the body of the text references should be provided in Arabic numerals enclosed in square brackets.Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд

: Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд скачати















Свияша начинала свой путь, способных возместить все расходы, сохраняя здоровье. С высоты, на которой они находились, огромная чаша крепости выглядела совсем крохотной. Глава семьи Питер Гриффин. — Тогда будет лучше, если ты отключишь свое сознание, как. Я зарекся издавать научно-популярные книги.
270
Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкіндОни находились на плоской палубе модели Носителя. Это элементарная вежливость, скачал сам — помоги скачать другому.
Она остановилась во второй раз, коротко оглядела комнату и снова посмотрела прямо в глаза Ричарду. На шести аккаунтах были анонимные люди. — Нуматака! — огрызнулся сердитый голос. Расскажите пожалуйста как работает сервис онлайн библиотеки на соло, что с ним можно делать.Никакой крови. Все трое как завороженные смотрели на это зрелище, не лишенное какой-то потусторонней величественности.
Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкіндГдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд

Компьютеризированное отслеживание ячеек: современные методы, инструменты и проблемы

https://doi.org/10.1016/j.visinf.2020.11.003Получите права и контент

Основные моменты

Вычислительное отслеживание ячеек может сэкономить время, труд и ускорить процесс.

Методы отслеживания ячеек можно разделить на отслеживание по обнаружению, оценке модели и фильтрации.

Сегментация изображения выполняется с помощью четырех подходов, включая: пороговую обработку, увеличение области, обнаружение границ и сопоставление с образцом.

Реферат

В биологии развития знание клеточной структуры и их (морфо) динамического поведения приводит к всестороннему пониманию их поведения и механизмов, в которых они участвуют. Эти знания являются решающим фактором в биологических исследованиях, а также на всех этапах разработки лекарств, лекарственных или профилактических методов лечения. Экспериментальный анализ клеток — дело сложное, дорогое и трудоемкое. Чтобы преодолеть эти трудности, в последние годы в клеточных науках было разработано несколько методов отслеживания вычислительных объектов, программных систем и пакетов, которые объединяют различные дисциплины и отрасли технологий.

Отслеживание объектов — это процесс обнаружения и мониторинга определенного объекта и его поведения на последовательных изображениях. В этой статье был организован всесторонний обзор этапов отслеживания объектов и вычислительных методов, которые используются с точки зрения отслеживания ячеек. Кроме того, были рассмотрены доступные программные пакеты и наборы инструментов, проблемы и их решения в области покадровой микроскопии изображений в этом прицеле. Цель описания вычислительных методов и инструментов отслеживания клеток состоит в том, чтобы биологи и ученые-клетки могли воспользоваться этими вычислительными методами, чтобы найти другой метод получения дополнительной информации по интересующему их вопросу.

Ключевые слова

Отслеживание клеток

Цифровое отслеживание клеток

Микроскопия живых клеток

Анализ изображений

Информатика биографических изображений

Субклеточная локализация

Рекомендуемые статьи Цитирующие статьи (0)

© 2021 Автор (ы) BV от имени Чжэцзянского университета и Zhejiang University Press.

Рекомендуемые статьи

Цитирующие статьи

«Жорес» — суперкомпьютер в петафлопсах для моделирования, машинного обучения и искусственного интеллекта, установленный в Сколковском институте науки и технологий Вычислительная наука и наука с интенсивным использованием данных »(CDISE) Сколковского института науки и технологий (Сколтех) открывает новые захватывающие возможности для научных открытий в институте, особенно в областях моделирования на основе данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.В этом суперкомпьютере используются процессоры Intel и NVidia последнего поколения для обеспечения ресурсов для выполнения наиболее ресурсоемких задач ученых Сколтеха, работающих в области цифровой фармацевтики, прогнозной аналитики, фотоники, материаловедения, обработки изображений, физики плазмы и многого другого. В настоящее время в рейтинге суперкомпьютеров России и стран СНГ (2019) он занимает 7

тыс. . В этой статье мы обобщаем свойства кластера и обсуждаем измеренные характеристики и режимы использования этого нового научного инструмента в Сколтехе.

1 Введение

Современная наука, промышленность и бизнес значительно выигрывают от использования высокопроизводительных вычислений (HPC). В последние годы наблюдается четкая тенденция к конвергенции традиционных высокопроизводительных вычислений, машинного обучения, обработки данных и искусственного интеллекта [24, 26, 30, 32, 34]. Кроме того, экспоненциально растущее количество как структурированных, так и неструктурированных данных, полученных из различных источников, включая, помимо прочего, Интернет вещей (IoT) и математическое моделирование, привело к появлению понятия науки с интенсивным использованием данных, являющейся четвертой парадигмой науки. [10] наряду с экспериментами, теорией и компьютерным моделированием.Действительно, обрабатывая данные, можно получить много новых знаний о Вселенной, которые в противном случае вряд ли пригодятся. Также наблюдается тенденция к мультидисциплинарному подходу к традиционно «вычислительным» задачам. Например, глубокое обучение может превзойти теорию функционала плотности (DFT) в квантовой химии [28], а также при решении обыкновенных уравнений и уравнений в частных производных [12, 14]. Сколтех разработал этот новый суперкомпьютер с учетом этих тенденций, и в этой статье мы сообщаем об архитектуре и новых областях исследований, которые стали возможными благодаря этому.

Сколтех CDISE Петафлопсный суперкомпьютер «Жорес» имени лауреата Нобелевской премии Жореса Алферова предназначен для передовых междисциплинарных исследований в области моделирования и моделирования на основе данных, машинного обучения, больших данных и искусственного интеллекта (AI). Он позволяет проводить исследования в таких важных областях, как биомедицина, компьютерное зрение, дистанционное зондирование и обработка данных, нефть / газ, Интернет вещей (IoT), высокопроизводительные вычисления [9, 21], квантовые вычисления, агроинформатика, химическая промышленность. информатика, разработка новых источников рентгеновского и гамма-излучения [27] (это была первая опубликованная работа, в которой использовался суперкомпьютер «Жорес») и многое другое.Его архитектура отражает современную тенденцию конвергенции «традиционных» высокопроизводительных вычислений, больших данных и искусственного интеллекта. Более того, разнородные требования

проектов Сколтеха к вычислительным возможностям, начиная от вычислений пропускной способности и заканчивая вычислением возможностей, а также необходимость применения современных концепций ускорения рабочего процесса и анализа данных на месте, накладывают соответствующие решения на архитектуру. В основе конструкции кластера лежат процессоры, графические процессоры, сетевые процессоры и системы хранения последнего поколения, актуальные по состоянию на 2017–2019 годы.В этом документе описывается реализация этой машины и приводятся подробные сведения о начальных тестах, которые подтверждают ее архитектурные концепции.

Статья организована следующим образом. В разделе 2 обсуждаются детали установки с подразделами, посвященными основным технологиям. Раздел 3 описывает несколько приложений, запущенных в кластере «Жорес», и их масштабирование. Использование машины в «Нейрохакатоне», проведенном в ноябре 2018 г. в Сколтехе, описано в разделе 4. Наконец, в разделе 5 представлены выводы.

2 Установка

«Zhores» состоит из серверов DELL PowerEdge C6400 и C4140 с процессорами Intel® Xeon® и графическими процессорами Nvidia Volta, соединенными коммутаторами Mellanox EDR Infiniband (IB) SB7800 / 7890. Мы решили выделить 20 ТБ самой быстрой системы хранения (на основе технологии NVMe over IB) для файлов и программного обеспечения небольших пользователей (домашних каталогов) и файловую систему GPFS 0,6 ПБ для массового хранения данных. Принципиальная схема с большинством компонентов представлена ​​на рисунке 1.Точный состав с характеристиками компонентов приведен в таблице 1. Названия узлов даны в соответствии с их назначенной ролью:

Рисунок 1

Принципиальная схема подключения. Узлы an и mn отмечены явно; cn, gn и другие узлы сгруппированы вместе.

Таблица 1

Подробная информация об именованных узлах кластера «Zhores»

V1000 90.3
Имя ЦП сокеты × ядра F [ГГц] Память [ГБ] Хранилище [ТБ] [TF / с] # [TF / s]
cn 6136 2 x 12 3.0 192 0,48 2,3 44 101,4
6140 2 x 18 2,3 384 0,48 4 x 5120 1,52 4 x 16 31,2 26 811,2
hd 6136 2 x 12 3,0 2,3 4 9,2
и 6136 2 x 12 3,0 256 4,8 2,3 2 4,6 2 x 8 3,2 384 1,6 2 3,2
anlab 6134 2 x 8 3,2 192 4 13,1
мин 6134 2 x 8 3,2 64 3,3 2 6,6
82 1018.2
  1. cn — вычислительные узлы для обработки рабочей нагрузки ЦП

  2. gn — вычислительные узлы для обработки рабочей нагрузки графического процессора

  3. hd — дисковые узлы с набором узлов классическая рабочая нагрузка Hadoop

  4. an — узлы доступа для входа в кластер, отправки заданий и передачи данных пользователей

  5. anlab — специальные узлы для пользовательских экспериментов

  6. vn — узлы визуализации

  7. mn — основные узлы для управления и мониторинга кластера

Все пользователи попадают на один из узлов доступа (an) после входа в систему и могут использовать их для взаимодействия активная работа, передача данных и отправка заданий (диспетчеризация задач на вычислительные узлы).Требования безопасности помещают узлы доступа в демилитаризованную зону. Структура очереди реализуется с помощью диспетчера рабочей нагрузки SLURM и обсуждается в разделе 2.5. И сценарии оболочки, и образы Docker [4] принимаются системой очередей как допустимый рабочий элемент. Мы приняли принципиальное решение использовать последнюю версию CentOS 7.5, которая была официально доступна на момент установки. Пользовательская среда обеспечивается программным комплексом Environment Modules [5]. Доступны несколько компиляторов (Intel и GNU), а также различные версии предварительно скомпилированных утилит и приложений.

Управление кластером осуществляется с помощью отказоустойчивой установки инструмента управления Luna [8]. Два узла управления являются зеркалами друг друга и предоставляют средства для инициализации и администрирования кластера, обеспечивают экспорт NFS пользовательских / домашних каталогов и всех данных конфигурации кластера. Это описано в разделе 2.4.

2.1 Характеристики процессоров серверов

Серверы оснащены процессорами Intel Xeon последнего поколения и графическими процессорами Nvidia Volta.Основные характеристики каждого типа серверов приведены в таблице 1. Мы измерили основные характеристики этих устройств.

Intel Xeon 6136 и 6140 «Золотые» процессоры поколения Skylake различаются общим количеством ядер в упаковке и рабочей тактовой частотой ( F ). Каждое ядро ​​имеет два модуля AVX512 с плавающей запятой. Это было протестировано с помощью специального теста, чтобы убедиться, что производительность изменяется в зависимости от частоты, как и ожидалось.

Производительность ЦП и пропускная способность памяти одного ядра показаны на рисунке 2.Программа тестирования производительности вычислений с плавающей запятой опубликована в другом месте [3]. Это развернутый векторный цикл с шириной вектора 8, точно настроенный для набора команд AVX512. В этом цикле ровно 8 чисел двойной точности будут вычисляться параллельно в двух исполнительных модулях каждого ядра. С двумя исполнительными блоками и объединенной инструкцией умножения-сложения (FMA) теоретическая производительность с двойной точностью (DP) для одного физического ядра составляет 8 × 2 × 2 × F [ГГц], а для максимального значения F = 3 .5 ГГц может достигать 112 Гфлоп / с / ядро. Производительность масштабируется с частотой до максимума, определяемого тепловыми и электрическими ограничениями процессора. Общая производительность FMA на узле при параллельном запуске кода AVX512 на всех процессорах составляет около 2,0 терафлоп / с для машин C6140 (узлы cn, 24 ядра) и 2,4 терафлоп / с для C4140 (узлы gn, 36 ядер). Суммирование всех узлов cn и gn дает измеренную максимальную производительность ЦП в кластере Zhores, равную 150 Тфлоп / с.

Рисунок 2

Производительность с плавающей запятой (инструкции FMA) в ядре ЦП 6136 и пропускной способности памяти (STREAM Triad) в зависимости от тактовой частоты.Левая ордината показывает производительность FMA, правая ордината представляет пропускную способность памяти.

Задержки подсистемы памяти процессора были измерены с помощью программы LMBench [23] и сведены в Таблицу 2.

Таблица 2

Свойства памяти процессора Xeon 6136/6140, видимые с одного ядра

частные
Уровень кэша установить строка [байты] Задержка [нс] Bandwidh [ГБ / с] размер [KiB] Core OWN
L1 Data 8-way 64 1 .1 58 32 частный
L1 Инстр. 8-ходовой 64 32 частный
L2 Unif. 16-ходовой 64 3,8 37 1024 частный
L3 Unif. 11-ходовой 64 26 25344 общий
TLB 4-ходовой 64 записи Части памяти
27.4 13,1 192 ГБ совместно используемая
Память Xeon 6140 частей 27,4 13,1 384 ГБ совместно используемая

Производительность основной памяти измеряется с программой ST ] и показан для одного ядра как функция тактовой частоты на рисунке 2. Теоретическая производительность полосы пропускания памяти может быть оценена с помощью закона Литтла [15] до 14 ГБ / с на каждый канал с учетом задержки памяти 27 .4 нс приведены в таблице 2. Общая пропускная способность памяти (STREAM Triad) для всех ядер достигла 178,6 ГБ / с в нашем измерении с использованием всех 6 каналов модулей DIMM 2666 МГц.

Отмечается, что сильная зависимость производительности FMA от тактовой частоты процессора и слабая зависимость пропускной способности памяти от тактовой частоты позволяет предложить схему оптимизации энергопотребления для приложений со смешанными профилями инструкций.

2.2 Графический процессор Nvidia V100

Важные узлы (26) в кластере «Zhores» оснащены четырьмя графическими процессорами Nvidia V100 каждый.Графические процессоры подключаются попарно с помощью NVLink и индивидуально с помощью PCIe gen3 x16 к хосту ЦП. Принципиальная схема соединений показана на рисунке 3. Основные измерения для обозначения ссылок на графике были получены с помощью программы Nvidia p2p bandwidth из каталога «Образцы», загруженного с драйверами графического процессора. Эта настройка оптимизирована для масштабирования параллельных вычислений внутри узла, в то время как соединения с сетью кластера проходят по единственному каналу PCIe. Максимальная расчетная производительность одного графического процессора V100 показана на рисунке 4.Тактовая частота графики задавалась командой «nvidia-smi»; та же команда с разными параметрами отображает потребляемую мощность устройства. Вычислительная эффективность, измеренная в параметре «Производительность на ватт», неравномерно распределена в зависимости от частоты, пиковое значение составляет 67,4 Гфлоп / с / Вт (одинарная точность) на 1 ГГц и падает до 47,7 ГФлоп / с / Вт на 1,5 ГГц.

Рисунок 3

Основные соединения между хостом и графической подсистемой на графических узлах.

Рисунок 4

Производительность графического процессора Nvidia V100 с плавающей запятой в зависимости от тактовой частоты графической подсистемы.Потребляемая электрическая мощность, соответствующая установленной частоте, указывается на верхней оси.

2.3 Сеть Mellanox IB EDR

Высокопроизводительная кластерная сеть имеет топологию Fat Tree и построена из шести Mellanox SB7890 (неуправляемых) и двух SB7800 (управляемых) коммутаторов, которые обеспечивают соединения со скоростью 100 Гбит / с (IB EDR) между узлами. . Производительность межсоединения была измерена с помощью программы «mpilink», которая измеряет время обмена пинг-понг между каждым узлом [1]. Для проведения измерений мы установили драйверы пакета Mellanox HPC и использовали openMPI версии 3.1.2. Результаты показаны на рисунке 5 для запуска в последовательном режиме и на рисунке 6 для запуска в параллельном режиме.

Рисунок 5

Гистограмма времени / скорости пинг-понга между всеми узлами с использованием пакетов 1 МБ в последовательном режиме

Рисунок 6

Гистограмма времени / скорости пинг-понга между всеми узлами с использованием пакетов 1 МБ в параллельном режиме

В последовательном режиме пакеты отправляются на каждый узел после завершения предыдущего обмена данными, в то время как в параллельном режиме все отправления и получения выполняются одновременно.Параллельный режим исследует конфликт пакетов, в то время как последовательный режим позволяет установить абсолютную скорость и обнаружить любые неисправные ссылки. Связь в последовательном режиме сосредоточена вокруг скорости 10,2 ± 0 ,5 ГБ / с . В параллельном режиме обнаруживается определенная избыточная подписка в сети Fat Tree — в то время как вычислительные узлы сбалансированы, дополнительный трафик от файловых служб вызывает задержки в передаче. Эта проблема будет решена в будущих обновлениях.

2.4 Операционная система и управление кластером

Кластер «Zhores» управляется инструментом инициализации «Luna» [8], который может быть установлен в отказоустойчивый активно-пассивный кластер с платформой TrinityX. Система управления Luna была разработана ClusterVision BV. Система автоматизирует создание всех сервисов и конфигурации кластера, которые делают группу серверов единой вычислительной машиной.

Программное обеспечение для управления кластером поддерживает следующие основные функции:

  1. Вся конфигурация кластера хранится в базе данных Luna, и все узлы кластера загружаются с этой информацией, которая хранится в одном месте.Эта база данных зеркалируется между узлами управления с файловой системой DRBD, а активный узел управления обеспечивает доступ к данным для каждого узла в кластере с общим ресурсом NFS, см. Рис. 7.

  2. Подготовка узлов из образов ОС основана на Протокол BitTorrent [2] для эффективной одновременной (бездисковой или стандартной) загрузки; управление образами позволяет захватить образ ОС с работающего узла в файл, клонировать образы для тестирования или резервного копирования; группа узлов может использовать один и тот же образ для подготовки, что способствует унификации конфигурации кластера.Узлы используют протокол PXE для загрузки образа службы, реализующего процедуру загрузки.

  3. Все узлы (или группы узлов) в кластере могут быть включены / выключены и сброшены с помощью протокола IPMI из узлов управления с помощью одной команды.

  4. Отказоустойчивая настройка служб кластера на узле управления включает следующее: DHCP, DNS, OpenLDAP, Slurm, Zabbix, Docker-репозиторий и т. Д.

Рис. 7

Организация « Жорес »управление кластером с помощью системы Luna.

Узлы управления основаны на CentOS 7.5 и устанавливают одну и ту же ОС на вычислительные узлы; в образы узлов кластера могут быть включены дополнительные пакеты, определенные драйверы и различные версии ядра. Для установки требуется, чтобы у каждого узла было как минимум два сетевых интерфейса Ethernet, один из которых предназначен для трафика управления, а другой используется для административного доступа. Один узел кластера может быть загружен в течение 2,5 минут (более 1 GbE), а холодный запуск всего кластера «Zhores» занимает 5 минут до полного рабочего состояния.

2.5 Система очередей

Рабочие очереди были организованы с помощью диспетчера рабочей нагрузки Slurm, чтобы отразить различные профили приложений пользователей кластера. Несколько узлов были переданы в выделенные проекты (gn26, anlab), а один узел только для ЦП настроен для отладки (cn44). Остальные узлы объединены в очереди для узлов GPU (gn01– gn25) и узлов CPU (cn01 – cn43).

2.6 Linpack run

Тест Linpack был выполнен как часть процедуры оценки кластера и оценки суперкомпьютера для сравнения производительности.Результаты прогона показаны в Таблице 3 отдельно для GPU и всех узлов, использующих только вычисления CPU.

Таблица 3

Производительность Linpack кластера «Zhores» выполняется отдельно на узлах графического процессора и со всеми ресурсами процессора. Потребляемая мощность процессора Linpack оценена (*).

Деталь N NB T R макс. R пик эфф. P
узлов / ядро ​​ PQ [с] [Тфлоп / с] [Тфлоп / с] [%] [кВт]
gn01 -26 452352 192 124.4 496 (± 2%) 811,2 61,1 48,9
26/930 13 8
hn 9088; cn; cn 7913,5 120,2 (± 2%) 158,7 75,6 35 *
72/2028 12 1225 super является значимым для российского сообщества вычислительной науки и в настоящее время занимает 7 место в списке TOP-50 России и СНГ [6].

3 Приложения

3.1 Алгоритмы для уравнений агрегации и фрагментации

В наших тестах мы использовали параллельную реализацию эффективных численных методов для уравнений агрегации и фрагментации [13, 18], а также параллельную реализацию решателя для процесса коагуляции, управляемого адвекцией. [16]. Его последовательная версия уже использовалась в ряде приложений [17, 19] и может считаться одним из наиболее эффективных алгоритмов для класса кинетических уравнений агрегации типа Смолуховского.Стоит подчеркнуть, что параллельный алгоритм для чистых уравнений агрегации-фрагментации основан в основном на производительности операции ClusterFFT, которая является доминирующей операцией с точки зрения алгоритмической сложности, поэтому ее масштабируемость чрезвычайно ограничена. Тем не менее, для 128 ядер мы получаем ускорение вычислений более чем в 85 раз, см. Таблицу 4.

Таблица 4

Время вычислений для 16 шагов интегрирования по времени для параллельной реализации алгоритма для уравнений агрегации и фрагментации с N = 2 22 сильносвязанных нелинейных ОДУ.В этом тесте мы использовали узлы из сегмента ЦП кластера.

00
Количество ядер процессора Время, с
1 585,90
2 291,69
4 1510260 1510260
16 41,51
32 20,34
64 12.02
128 6,84

В случае параллельного решателя для коагуляции, управляемой адвекцией [21], мы получаем почти идеальное ускорение с использованием алгоритма для почти полного сегмента на базе ЦП. В этом случае алгоритм основан на разложении одномерной области по пространственной координате и имеет очень хорошую масштабируемость, см. Таблицу 5 и Рисунок 8. Эксперименты проводились с использованием компиляторов Intel® и библиотеки Intel® MKL.

Рисунок 8

Решатель агрегации, управляемый параллельной адвекцией, на ЦП, баллистическое ядро, размер домена N = 12288.

Таблица 5

Решатель параллельной адвекции-коагуляции на ЦП, баллистическое ядро, размер домена N × M = 12288, 16 шагов интегрирования по времени. В этом тесте использовалось до 32 узлов из сегмента ЦП кластера.

900
Количество ядер процессора Время, сек
1 1706.50
2 856,057
4 354,85 ​​
8 224,44
12 142,66 79106
48 38,58
96 19,31
192 9,75
384 5,45
768 410650

Наряду с рассмотрением хорошо известной двухчастичной задачи агрегации, мы измерили производительность для параллельной реализации более общего трехчастичного (тройного) уравнения кинетической агрегации типа Смолуховского [29] . В этом случае алгоритм чем-то похож на алгоритм стандартной двоичной агрегации. Однако количество вычислений с плавающей запятой и размер выделенной памяти увеличивается по сравнению с двоичным случаем, потому что размерность разложения Tensor Train (TT) низкого ранга [25] естественно больше в троичном случае.Самой затратной с вычислительной точки зрения операцией в параллельной реализации алгоритма также является ClusterFFT. Ускорение параллельного алгоритма троичной агрегации, примененное к эмпирически полученным баллистическим кинетическим коэффициентам [20], показано в таблице 6. В полном соответствии со структурой ClusterFFT и сложностью задачи необходимо увеличить параметр N использовали дифференциальные уравнения для получения масштабируемости. На рисунке 9 показаны ускорения как для реализаций двоичного, так и для троичного агрегирования.Эксперименты проводились с использованием компиляторов Intel и библиотеки Intel MKL.

Рисунок 9

Параллельные двоичные и троичные решатели агрегации на ЦП, ядра типа Ballistic, 16 и 10 шагов интегрирования по времени для N = 2 22 и N = 2 19 нелинейных ОДУ, соответственно. Параметр R обозначает ранг используемых матричных и тензорных разложений.

Таблица 6

Время вычислений для 10 шагов интегрирования по времени для параллельной реализации алгоритма для троичных уравнений агрегирования с N = 2 19 нелинейных ОДУ.

Количество ядер процессора Время, сек
1 624,19
2 351,21
4 186,83
16 52,02
32 33,74
64 27,74
128 24.80

3.2 Gromacs

Классическая молекулярная динамика — эффективный метод с высокой предсказательной способностью в широком диапазоне научных областей [11, 31]. Используя программу Gromacs 2018.3 [7, 33], мы провели молекулярно-динамическое моделирование, чтобы проверить производительность кластера «Жорес». В качестве модельной системы мы выбрали 125 миллионов сфер Леннард-Джонса с радиусом отсечения Ван-дер-Ваальса 1,2 нм и с термостатом Берендсена. Все тесты проводились с версией Gromacs одинарной точности.

Результаты представлены на рисунке 10. Мы измерили производительность как функцию количества узлов; мы использовали до 40 узлов ЦП и до 24 узлов ГП. Мы использовали 4 потока OpenMP на каждый процесс MPI. Каждая задача выполнялась 5 раз с последующим усреднением для получения окончательной производительности. Серые и красные сплошные линии показывают линейное ускорение программы на узлах CPU и GPU соответственно. В случае с CPU-узлами можно увидеть практически идеальное ускорение. При большом количестве CPU-узлов ускорение отклоняется от линейного и растет медленнее.

Рис. 10

Производительность молекулярно-динамического моделирования 125 миллионов сфер Леннарда-Джонса с использованием Gromacs 2018.3 в зависимости от количества узлов. Обратите внимание, что в кластере всего 26 узлов GPU.

Чтобы проверить производительность на узлах GPU, мы выполнили моделирование с 1, 2 и 4 видеокартами на узел. Использование всех 4 видеокарт демонстрирует хорошую масштабируемость, в то время как 2 графических процессора на узел показывают немного меньшее ускорение. Запуск с 1 графическим процессором на узел демонстрирует худшую производительность, особенно с большим количеством узлов.Чтобы сравнить эффективность для различного количества графических процессоров на узел, мы показываем производительность для четырех конфигураций (0, 1, 2 и 4 графических процессора) с использованием 24 узлов графического процессора на рисунке 11 в виде гистограммы. Конфигурация с 4 графическими процессорами на узел дает примерно в 2,5 раза более высокую производительность, чем запуск программы только на ядрах ЦП. И даже 1 графический процессор на узел дает значительное увеличение производительности по сравнению с запуском только центрального процессора.

Рисунок 11

Производительность для различных конфигураций 24 узлов GPU: 0, 1, 2 и 4 графических процессора на узел

4 Нейрохакатона в Сколтехе

Кластер «Жорес» использовался в качестве основной вычислительной мощности во время « Нейрохакатон »в области нейромедицины, проходивший в Сколтехе с 16 по 18 ноября 2018 года под эгидой Национальной технологической инициативы.Он состоял из двух треков: научного и открытого. Научный трек включал решение задач прогнозной аналитики, связанных с анализом МРТ-изображений головного мозга пациентов, содержащих изменения, характерные для рассеянного склероза (РС). Это действие обрабатывает личные данные. Поэтому особое внимание было уделено ИТ-безопасности. Необходимо было разделить ресурсы кластера таким образом, чтобы Сколтех продолжал свою научную деятельность, а участники хакатона при этом прозрачно соревновались на этом объекте.

Для решения этой проблемы была выбрана двухступенчатая система аутентификации с использованием нескольких уровней виртуализации. Доступ к кластеру осуществлялся через VPN-туннель с использованием Cisco ASA и Cisco AnyConnect; затем протокол SSH (RFC 4251) использовался для доступа к консолям операционной системы (ОС) участников.

Виртуализация была обеспечена на уровне сети передачи данных посредством протокола IEEE 802.1Q (VLAN) и контейнеризации уровня ОС Docker [4] с возможностью подключения к ускорителям графического процессора.Контейнер работал в своем адресном пространстве и в отдельной VLAN, поэтому мы добились дополнительного уровня изоляции от хост-машины. Также на уровне ядра Linux была включена функция пространства имен, и идентификаторы пользователей и групп были переназначены, чтобы скрыть права суперпользователя на хост-машине.

В результате каждый участник Нейрохакатона имел докер-контейнер с доступом по протоколу SSH к консоли и использовал протокол https для приложения Jupiter на своей ВМ. Для вычислений использовались четыре ускорителя Nvidia Tesla V100 на узлах графического процессора.

Количество команд, участвующих в соревновании, быстро увеличилось с 6 до 11 за час до начала соревнования. Использование технологий виртуализации и гибкая архитектура кластера позволили обеспечить все команды необходимыми ресурсами и вовремя начать хакатон.

5 Выводы

В заключение мы представили суперкомпьютер «Жорес» в петафлопсах, установленный в Сколтех CDISE, который будет активно использоваться для междисциплинарных исследований в области моделирования на основе данных, машинного обучения, больших данных и искусственного интеллекта.Тест Linpack помещает этот кластер на 7 позицию в рейтинге суперкомпьютеров TOP-50 России и СНГ. Первоначальные тесты показывают хорошую масштабируемость приложений моделирования и доказывают, что новый вычислительный инструмент может использоваться для поддержки передовых исследований в Сколтехе и для всех его партнеров по исследованиям и промышленности.

Мы посвящаем эту статью памяти выдающегося ученого и человека, лауреата Нобелевской премии Жореса Алферова, который скончался 1 марта st , 2019. Его изобретение полупроводниковых гетероструктур привело к разработке быстрых межсоединений, используемых во всех суперкомпьютерах.Его страстный интерес к науке, его доброта и справедливость, без сомнения, будут радовать всех пользователей суперкомпьютера, названного в его честь.

Авторы выражают признательность Дмитрию Сивкову (Intel) и Сергею Ковылову (NVidia) за их помощь в проведении тестов Linpack во время развертывания кластера «Жорес» и Дмитрию Никитенко (МГУ) за помощь в заполнении форм для России. и СНГ Топ-50. Мы признательны доктору Сергею Матвееву за ценные консультации и Денису Шагееву за незаменимую помощь при установке кластера.Также благодарим профессоров Дмитрия Дылова, Андрея Сомова, Дмитрия Лаконцева, Серафима Новичкова и Евгения Быкова за их активную роль в организации нейрохакатона. Мы благодарим профессора Якоба Биамонте за чтение и исправление рукописи. Мы также благодарны профессору Ивану Оселедцу и профессору Евгению Бурнаеву и членам их команды за тестирование кластера.

Ссылки

[1] Julich mpilinktest http://www.fz-juelich.de/jsc/linktest. Дата обращения: 15.12.2018.Поиск в Google Scholar

[2] Спецификация протокола BitTorrent http://www.bittorrent.org. 2008. Дата обращения: 15.12.2018. Поиск в Google Scholar

[3] Возможности Intel® AVX-512 в масштабируемых процессорах Intel® Xeon® (Skylake) https://colfaxresearch.com/skl-avx512. 2017. Дата обращения: 15.12.2018. Ищите в Google Scholar

[4] Docker http://www.docker.com. 2018. Дата обращения: 15.12.2018. Ищите в Google Scholar

[5] Environment Modules http: // modules.sourceforge.net. 2018. Дата обращения: 15.12.2018. Искать в Google Scholar

[6] Top50 Supercomputers http://top50.supercomputers.ru. 2018. Дата обращения: 15.12.2018. Искать в Google Scholar

[7] Абрахам, MJ, Murtola, T., Schulz, R., Páll, S., Smith, JC, Hess, B., and Lindahl, E. 2015. Gromacs: High-performance молекулярное моделирование за счет многоуровневого параллелизма от ноутбуков до суперкомпьютеров. SoftwareX 1 19–25. Искать в Google Scholar

[8] BV, ClusterVision 2017. Luna https://clustervision.com. Дата обращения: 15.12.2018. Поиск в Google Scholar

[9] Cichocki, A. 2018. Тензорные сети для уменьшения размерности, больших данных и глубокого обучения. В: Достижения в области анализа данных с помощью методов вычислительного интеллекта 3–49. Springer. Искать в Google Scholar

[10] Эй, А. Дж. Г., Тэнсли, С., Толле, К. М. и др. 2009. Четвертая парадигма: научное открытие, требующее обработки большого количества данных. Vol. 1. Исследование Microsoft, Редмонд, Вашингтон.Поиск в Google Scholar

[11] Капрал, Р., Чиккотти, Г. 2005. Молекулярная динамика: отчет о ее эволюции. В: Теория и приложения вычислительной химии 425–441. Эльзевир. Искать в Google Scholar

[12] Кейтс-Харбек, Дж., Святковский, А., и Танг, В. 2019. Прогнозирование разрушительной нестабильности в управляемой термоядерной плазме с помощью глубокого обучения. Nature 568 7753 526. Искать в Google Scholar

[13] Крапивский П.Л., Реднер С., и Бен-Наим, Э. 2010. Кинетический взгляд на статистическую физику Издательство Кембриджского университета. Поиск в Google Scholar

[14] Ли Х. и Канг И. С. 1990. Нейронный алгоритм для решения дифференциальных уравнений. Журнал вычислительной физики 91 1 110–131. Искать в Google Scholar

[15] Little, JD 1961. Доказательство формулы организации очередей: L = λ · W Исследования операций 9 3. Искать в Google Scholar

[16] Матвеев, С.A. 2015. Параллельная реализация быстрого метода решения кинетических уравнений типа Смолуховского процессов агрегации и фрагментации. Вычислительные методы и программирование 16 3 360–368. Искать в Google Scholar

[17] Матвеев С.А., Крапивский П.Л., Смирнов А.П., Тыртышников Е.Е., Бриллиантов Н.В. 2017. Колебания в процессах дробления агрегатов. Письма с физическим обзором 119 26 260601. Искать в Google Scholar

[18] Матвеев С.А., Смирнов А. П., Тыртышников Е. Е. 2015. Быстрый численный метод решения задачи Коши для уравнения Смолуховского. Журнал вычислительной физики 282 23–32. Искать в Google Scholar

[19] Матвеев С.А., Стадничук В.И., Тыртышников Е.Е., Смирнов А.П., Ампилогова Н.В., Бриллиантов Н.В. 2018a. Ускоренный метод Андерсона для нахождения стационарного распределения частиц по размерам для широкого класса моделей агрегации-фрагментации. Компьютерная физика Связь 224 154–163.Искать в Google Scholar

[20] Матвеев С.А., Стефонишин Д.А., Смирнов А.П., Сорокин А.А., Тыртышников Е.Е. принято, в печати. Численное исследование решений кинетических уравнений со столкновениями многих частиц. In: Journal of Physics: Conference Series IOP Publishing. Искать в Google Scholar

[21] Матвеев С.А., Загидуллин Р.Р., Смирнов А.П., Тыртышников Э.Е. 2018b. Параллельный численный алгоритм решения уравнения переноса коагулирующих частиц. Границы суперкомпьютеров и инновации 5 2 43–54. Поиск в Google Scholar

[22] МакКалпин, Дж. Д. 1995. Пропускная способность памяти и баланс машин в современных высокопроизводительных компьютерах. Информационный бюллетень Технического комитета компьютерного общества IEEE по компьютерной архитектуре (TCCA) 19–25. Поиск в Google Scholar

[23] Маквой, Л. В. и Сталин, К. 1996. lmbench: Portable Tools for Performance Analysis In: Proceedings of the USENIX Annual Technical Conference, Сан-Диего, Калифорния, США, 22 января — 26, 1996 279–294.Поиск в Google Scholar

[24] Мэй, С., Гуан, Х. и Ван, Q. 2018. Обзор конвергенции высокопроизводительных вычислений и обработки больших данных In: 2018 24-я Международная конференция IEEE по Параллельные и распределенные системы (ICPADS) 1046–1051. IEEE. Искать в Google Scholar

[25] Оселедец, И., Тыртышников, Е. 2010. TT-кросс-приближение для многомерных массивов. Линейная алгебра и ее приложения 432 1 70–88. Искать в Google Scholar

[26] Qian, D., и Луан, З. 2018. Развитие высокопроизводительных вычислений в Китае: краткий обзор и перспективы. Вычислительная техника в науке и технике 21 1 6–16. Искать в Google Scholar

[27] Зейпт, Д., Харин, В., Рыкованов, С. 2019. Оптимизация лазерных импульсов для узкополосных инверсных источников комптона в режиме высокой интенсивности. arXiv препринт arXiv: 1902.10777 Поиск в Google Scholar

[28] Синицкий, А.В., и Панде, В.С. 2018. Глубокая нейронная сеть вычисляет электронные плотности и энергии большого набора органических молекул быстрее, чем теория функционала плотности (dft). arXiv препринт arXiv: 1809.02723 Искать в Google Scholar

[29] Стефонишин, Д.А., Матвеев, С.А., Смирнов, А.П., Тыртышников, Е.Е. 2018. Тензорные разложения для решения уравнений математических моделей агрегации при множественных столкновениях частиц . Вычислительные методы и программирование 19 4 390–404. Поиск в Google Scholar

[30] Sukumar, R. 2018. Keynote: Архитектурные проблемы, возникающие в результате конвергенции больших данных, высокопроизводительных вычислений и искусственного интеллекта In: 2018 3-й международный семинар IEEE / ACM по параллельному хранению данных И масштабируемые вычислительные системы с интенсивным использованием данных (PDSW-DISCS) 7–7.IEEE. Искать в Google Scholar

[31] Sutmann, G. 2002. Классическая молекулярная динамика и параллельные вычисления FZJ-ZAM. Поиск в Google Scholar

[32] Vallecorsa, S., Carminati, F., Khattak, G., Podareanu, D., Codreanu, V., Saletore, V., and Pabst, H. 2018. Распределенное обучение Генеративные состязательные сети для моделирования быстрого детектора В: Международная конференция по высокопроизводительным вычислениям 487–503. Springer. Искать в Google Scholar

[33] Van Der Spoel, D., Линдаль, Э., Гесс, Б., Гроенхоф, Г., Марк, А. Э. и Берендсен, Х. Дж. С. 2005. Gromacs: быстро, гибко и бесплатно. Журнал вычислительной химии 26 16 1701–1718. Поиск в Google Scholar

[34] Zhang, R. 2017. Применение параллельного программирования и высокопроизводительных вычислений для ускорения обработки данных In: 2017 IEEE / ACIS 16th International Conference on Computer and Information Science (ICIS) 279 –283. IEEE. Искать в Google Scholar

Получено: 2019-05-04

Принято: 2019-08-28

Опубликовано в Интернете: 2019-10-26

© 2019 I.Захаров и др. ., Опубликовано De Gruyter

Эта работа находится под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International License.

27-е Ежегодное совещание по вычислительной нейробиологии (CNS * 2018): Часть вторая | BMC Neuroscience

Маргарет Махан

1 , Шивани Венкатеш 2 , Максвелл Торп 2 , Тессним Абдаллах 2 , Ханна Кейси 2 , Алия 3 Ахмади 6 Освуд 2 Марк , Чад Ричардсон 4 , Узма Самадани 2
1 Миннесотский университет, биомедицинская информатика и вычислительная биология, Миннеаполис, Миннесота, США; 2 Медицинский центр округа Хеннепин, нейрохирургия, Миннеаполис, Миннесота, США;
3
Медицинский центр округа Хеннепин, Радиология, Миннеаполис, Миннесота, США; 4 Медицинский центр округа Хеннепин, Общая хирургия, Миннеаполис, Миннесота, США
Для корреспонденции: Маргарет Махан (mahan027 @ umn.edu)

BMC Neuroscience 2018, 19 (приложение 2): P260

Введение: Черепно-мозговая травма (ЧМТ) возникает, когда внешняя сила приводит к структурному повреждению мозга, обычно в областях белого вещества. В случаях легкой и средней ЧМТ это повреждение часто остается незамеченным с помощью обычных методов визуализации. Однако, поскольку структурное повреждение вызывает срез аксонов, магнитно-резонансная томография (МРТ) с применением сетевых наук может улучшить обнаружение и в конечном итоге выявить основную дисфункцию при ЧМТ.Кроме того, исследование с использованием Diffusion Tensor Imaging (DTI) показало, что диффузионные свойства, а также паттерны связности могут отображать свойства сетей TBI, а именно: пониженную фракционную анизотропию (FA), повышенную среднюю диффузию (MD), более высокую компактность и т. Д. более высокая модульность и более низкая глобальная эффективность. Хотя эти метрики дают представление о свойствах структурной сети, конкретные атрибуты сети, которые нарушаются после TBI, все еще неизвестны. Здесь мы стремимся к дальнейшему углублению знаний о пространственных атрибутах сетевой дисфункции, связанной с TBI, путем применения новых методов сетевой науки.

Методы: В исследование было включено 29 контрольных и 43 пациента с ЧМТ, которым было выполнено МРТ (сагиттальные объемы, взвешенные по T1, и объемы, взвешенные по осевой диффузии, полученные в 32 направлениях) в течение 4 ± 2 дней после травмы. Мультимодальная парцелляция Human Connectome Project, обеспечивающая 180 регионов на полушарие, использовалась для определений узлов в структурном графе, где каждой области соответствует один узел. Дальнейшее разрешение этих графиков было достигнуто при 2-кратном, 5-кратном и 10-кратном разделении каждой области с помощью k-средних с биологическими ограничениями.Края на структурном графике были представлены линиями тока, засеянными из каждого вокселя белого вещества в головном мозге, пороговыми значениями анизотропии и кривизны и рассчитанными с использованием вероятностной байесовской трактографии и детерминированной трактографии алгоритма FACT. Линии тока сохранялись, если были соединены два разных узла, соединение включало затравку и составляло не менее 10 мм. Результирующие определения ребер для взвешивания структурных графов включают: счетчики линий тока, среднее значение FA, а также поправки на объем узла и длину линии тока.Матрицы смежности были построены с использованием вышеупомянутых определений узлов и ребер. Эти матрицы были проанализированы для графических показателей сегрегации, интеграции и влияния с последующим групповым анализом с помощью коэффициента участия. В окончательном анализе были применены алгоритмы пространственного машинного обучения для оценки сетевой дисфункции.

Результаты: Предыдущее исследование показало чувствительность результатов строительства структурной сети. Здесь мы всесторонне строим различные графы для каждого предмета и используем каждый граф как действительное представление структурной сети.Во-первых, диффузионные свойства у субъектов с ЧМТ показали аналогичные закономерности для изменений FA и MD, и будут представлены конкретные связанные с треком снижения FA. Во-вторых, графические показатели сегрегации, интеграции и влияния показывают интересные изменения в остром случае ЧМТ, в первую очередь изменения в эффективности сети. Затем было реализовано извлечение признаков, чтобы найти признаки разъединений в структурной сети TBI, за которым последовали алгоритмы пространственного машинного обучения, чтобы показать пространственные атрибуты этих сетевых различий.Результаты представляют собой новый шаг к пониманию дисфункции структурной сети при острой ЧМТ легкой и средней степени тяжести.

Произошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookie

Произошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно.Ниже приведены наиболее частые причины:

  • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
  • Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, используйте кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
  • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
  • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
  • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу.Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файлах cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Presentation subd презентация к уроку информатики и ИКТ (9 класс) по теме. Способы разделения фамилии на части

«Разработка баз данных» — 3.Зависимость структур данных и приложений. Компьютеры стали инструментом для ведения записей и их собственных бухгалтерских функций. Второй этап — эпоха персональных компьютеров. 1. Избыточность данных. Есть много программ, рассчитанных на неподготовленных пользователей. Назовите 2 области использования вычислительной техники.

«БД» — Каждая таблица состоит из записей (строк) и полей (столбцов). Основные объекты базы данных. Формы. Макросы. Типы баз данных. Модули. Понятие базы данных. Информационные системы… БАЗА ДАННЫХ. Плавание. Отчеты. Таблицы. Сеть. Определение данных, обработка данных, управление данными. Разделение на модули облегчает процесс создания и настройки программ.

«Вопросы по базам данных» — Информационные структуры … Тесты. Структура базы данных. Вернитесь к вопросу. Характеристики типов данных. Наименьший именованный элемент в базе данных. Типы данных. Фамилия. Строка таблицы. Форма. Искать необходимую информацию … Кино. Запуск приложения MS ACCESS.Поле содержит несколько записей.

Информация о базе данных — Итоговый запрос вычислит итоги. Примеры. Наиболее распространенным является запрос на выборку. Табличные базы данных являются наиболее распространенными. Примеры из демо-версий Задачи для самостоятельного решения Ответы. В запросах СУБД поисковый запрос вводится в компьютер в виде логического выражения.

«Данные и базы данных» — Системы управления базами данных. Колонны. Цели урока. Первая запись базы данных, отображаемая в форме.Система управления базами данных (СУБД). Каждое поле имеет имя и может хранить данные определенного типа. Создание базы данных. Используется для хранения и обработки больших объемов информации. База данных.

«Базы данных» — Инструменты для работы с записями и полями. Коллекция логически связанных полей. Из каких объектов состоит база данных. Запись. Специальный комплекс программ, созданный для организации работы с базой данных. Поле, запись, таблица. Каковы параметры объекта «таблица».Инструменты для работы с записями и полями.

Что такое СУБД Система управления базами данных (СУБД) — программа для создания баз данных, хранения и поиска в них необходимой информации. Создание базы данных Заполнение базы данных Редактирование базы данных Сортировка данных Поиск информации в базе данных Вывод информации из базы данных Возможности СУБД Установка защиты базы данных СУБД превращает огромный объем информации, хранящейся в памяти компьютера, в мощную справочную систему.


В таблице хранятся данные В таблице хранятся данные Объект для удобной работы с данными в таблицах Объект для удобной работы с данными в таблицах Команды для доступа пользователей к СУБД Команды для доступа пользователей к СУБД Документ, созданный на основе таблиц Документ, созданный на базе основа таблиц Таблица Форма Запрос объектов СУБД

База данных «Наш класс» СПИСОК (КОД, ФАМИЛИЯ, ИМЯ, ДАТА РОЖДЕНИЯ, ПОЛ, РОСТ, АДРЕС, ХОББИ, ПРИСУТСТВИЕ ПК) Поле КОД является ключом таблицы базы данных.Имя поля Тип поля Код Числовая Фамилия Имя текста Дата рождения Дата Пол Высота текста Числовой адресТекст HobbyText Доступность PCLogical




Запросы на извлечение данных Запрос или справка — это таблица, содержащая интересующую пользователя информацию, полученную из базы данных. Условия выбора записываются в виде логических выражений, в которых имена полей и их значения связаны отношениями.Знак Обозначение = равно не равно больше = больше или равно больше = больше или равно «>

Выражение Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученика не превышает 160 см РОСТ № # 8 10 Истина Ложь Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение У ученика есть персональный компьютер ПРИСУТСТВИЕ ПК = 1 7 9

31.03.98 29.11.95 05.09.99 Условия для выбора «title =» (! ЯЗЫК: При сравнении дат одна дата считается меньшей, чем другая, если она относится к более раннему времени.выбор «> 12 !} При сравнении дат одна дата считается меньшей, чем другая, если она относится к более раннему времени. Утверждение Значение Условия выбора даты Истина Ложь 31.03.98 29.11.95 05.09.99 Условия для выбора «> 31.03.98 29.11.95 05.09.99 Условия выбора даты Истина Ложь»> 31.03.98 29.11.95 05.09.99 Условия для выбор «title =» (! LANG: при сравнении дат одна дата считается меньшей, чем другая, если она относится к более раннему времени. «> title = «При сравнении дат одна дата считается меньшей, чем другая, если она относится к более раннему времени.Заявление Значение 01.11.95 31.03.98 29.11.95 05.09.99 Условия выбора «> !}

160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Истина Ложь Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Академический рост «title =» (! LANG: Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученика более 160 см, а ученик интересуется плаванием РОСТ > 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Истина Ложь Утверждение Логическое выражение Номер записи Значение Академический рост «> 13 !} Логическое выражение Номер журнала Значение Рост ученика более 160 см и его интерес к плаванию РОСТ> 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Верно Неверно Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученика более 160 см или ученик интересуется плаванием РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ = `плавание` 10 1 Верно Ложное утверждение Логическое выражение Номер записи Значение день рождения Ольги не ИМЯ =` Ольга` И ДАТА # # 4 7 Верно Неверно 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Верно Неверно Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученого «> 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Верно Неверно Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученика более 160 см или ученик увлекается плаванием РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ = `плавание` 10 1 Истинно Ложное утверждение Логическое выражение Номер записи Значение дня рождения Ольги не 05/09/96 ИМЯ =` Ольга` И ДАТА # 09.05.96 # 4 7 Истина Ложь «> 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Истина Ложь Выражение Логическое выражение Номер записи Значение Академический рост» title = «(! LANG: Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученика более 160 см и ученику нравится плавать РОСТ> 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Верно Неверно Высказывание Булево выражение Номер записи Значение роста ученого «> title = «Выражение Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученика более 160 см, и ученик интересуется плаванием РОСТ> 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Верно Неверно Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Академический рост»> !}

Самое главное — это система управления базами данных (СУБД) — программное обеспечение для создания баз данных, хранения и поиска в них необходимой информации называется Таблицы, формы, запросы, отчеты — основные объекты СУБД.С помощью запросов на выборку данных, удовлетворяющих заданным условиям (условиям выбора), пользователь получает из БД только те записи и их поля, которые ему нужны. В командах СУБД условия выбора записываются в виде логических выражений.

Вопросы и задания Что такое СУБД Какая СУБД установлена ​​на компьютерах вашего класса? С чего начинается создание базы данных? Перечислите основные объекты базы данных. Какие функции они выполняют? В табличной форме представлены характеристики ноутбуков, выставленных на продажу в компьютерном салоне: Название Жесткий диск (ГБ) Оперативная память (МБ) 1 Sony Vaio AW2X Lenovo S10e Asus F70SL Aser F Samsung NC Roverbook V В какой строке будет находиться запись, содержащая информацию о ноутбуке Asus F70SL, после сортировки по возрастанию значений поля NAME? Какую строку займет запись с информацией об Asus F70SL после сортировки в порядке убывания значений поля HARD DISK? Какую строку займет запись с информацией об Asus F70SL после сортировки сначала в порядке убывания значений в поле RAM, а затем в порядке возрастания значений в поле HARD DRIVE? Какова цель запроса на выборку? Фрагмент базы данных с годовыми оценками студентов представлен в виде таблицы: Фамилия, Пол, Алгебра, Геометрия, Информатика, Физика, Алексеев, Ж4343, Воронин, М4443, Ильин, М4334, Костин, М5454, Сизова, Ж5554, Школа, Zh5555, сколько записей в этом фрагменте удовлетворяют следующему условию? АЛГЕБРА> 3 И ИНФОРМАТИКА> 4 И ПОЛ = `M` (АЛГЕБРА> 4 ИЛИ ИНФОРМАТИКА> 4) И ПОЛ =` W` ФИЗИКА = 3 ИЛИ АЛГЕБРА = 3 ИЛИ ГЕОМЕТРИЯ = 3 ИЛИ ИНФОРМАТИКА = 3 (ФИЗИКА = 3 ИЛИ АЛГЕБРА = АЛГЕБРА 3) И (ГЕОМЕТРИЯ = 3 ИЛИ ИНФОРМАТИКА = 3) Фрагмент базы данных с результатами олимпиады по информатике представлен в виде таблицы: Фамилия Пол Задание 1 Задание 2 Задание 3 Сумма Жариков М.КостинМ10 30 Кузнецов М.М. МихайловаЖ СизоваЖ40 90 СтаровойтоваЖ ШколаЖ ГЕНДЕР = М И СУММА> 55 (ПРОБЛЕМА1 3 И ИНФОРМАТИКА> 4 И ПОЛ = `M` (АЛГЕБРА> 4 ИЛИ ИНФОРМАТИКА> 4) И ГЕНДЕР =` W` ФИЗИКА = 3 ИЛИ АЛГЕБРА = 3 ИЛИ ГЕОМЕТРИЯ = 3 ИЛИ ИНФОРМАТИКА = 3 (ФИЗИКА = 3 ИЛИ АЛГЕБРА = 3) И (ГЕОМЕТРИЯ = 3 ИЛИ ИНФОРМАТИКА = 3) Фрагмент базы данных с результатами олимпиады по информатике представлен в виде таблицы: Фамилия Пол Задание 1 Задание 2 Задание 3 Сумма ЖариковM15202560 KostinM10 30 КузнецовМ20253075 Михайлов Ж35201025 70Школова Ж40 ПОЛ = М И СУММА> 55 (ЗАДАЧА1 «>


Укажите все записи базы данных «Наш класс», для которых простое логическое выражение Growth # # PRESENCE PC = 1 будет истинным.

160 И ХОББИ = `плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ =` плавание` НАЗВАНИЕ = `Ольга` И ДАТА № 09.05.96 # «title =» (! LANG: Укажите все записи базы данных «Наш класс», для которых будет истинным сложное логическое выражение РОСТ> 160 И ХОББИ = `плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ =` плавание` НАЗВАНИЕ = `Ольга `И ДАТА № 09.05.96 #»> 18 !} Задайте все записи базы данных «Наш класс», для которых сложное логическое выражение РОСТ> 160 И ХОББИ = `плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ =` плавание` NAME = `Ольга` AND DATE # # 160 AND HOBBY =` плавание `РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ =` плавание` НАЗВАНИЕ = `Ольга` И ДАТА № 09.05.96 # «> 160 И ХОББИ =` плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ = `плавание` НАЗВАНИЕ =` Ольга `И ДАТА # 09.05.96 #»> 160 И ХОББИ = `плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ =` плавание` ИМЯ = `Ольга` И ДАТА # 09.05.96 #» title = «(! ЯЗЫК: Введите все записи базовых данных« Наш класс », для которых сложное логическое выражение будет истинным РОСТ> 160 И ХОББИ =` плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ = `плавание` НАЗВАНИЕ =` Ольга` И ДАТА № 09.05.96 # «> title = «Укажите все записи базы данных« Наш класс », для которых сложное логическое выражение РОСТ> 160 И ХОББИ =` плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ = `плавание` НАЗВАНИЕ =` Ольга` И ДАТА # 09.05.96 # «> !}



1. Создать структуру таблицы базы данных «Студент» , содержащую следующие поля: фамилия, имя, школа, класс, дата рождения, вес . Типы и форматируют поля для независимого определения.

2. Определите таблицы первичного ключа .

3. В режиме таблиц внести в базу пять любых записей.

4. Добавьте в структуру таблицы после поля «Дата рождения» поле «Высота» .

5. Заполните поле «высота» .

6. С помощью мастеров форм создайте форму для редактирования таблицы.

7. В режиме формы введите в таблицу пять любых записей.

8. Удалите из структуры таблицы поле «вес».

9. Удалите из таблицы вторые и пятые записи.


  • Проверка домашнего задания
  • Введение нового материала
  • Гипотетическая база данных Действия с таблицами Команды выбора Создание и заполнение базы данных
  • Гипотетическая БД
  • Действия с таблицами
  • Команды выборки
  • Создание и заполнение базы данных













  • Выберите где Выберите все
  • Выберите где
  • 9027

База данных «Наш класс»

СПИСОК (КОД, ФАМИЛИЯ, ИМЯ, ДАТА РОЖДЕНИЯ, ПОЛ, РОСТ, АДРЕС, ХОББИ, НАЛИЧИЕ ПК)

Поле КОД — ключ базы данных стол.

Имя поля

Тип поля

Числовое

Текст

Текст

Дата рождения

Текст

Числовое

Текст

Текст

000

000

000

000

000

Логический доступность

Создание базы данных

Создание базы данных

Создание новой базы данных

Укажите путь и имя файла

Регистровую базу данных

Укажите имена и типы полей структура таблицы

Ввод в таблицу

Ввод данных

Ввод в форму


Формы ввода таблиц и данных

Таблица ввода данных

Формы ввода данных


Таблица «Список» БД «Наш класс»

Таблицу можно дополнять, редактировать.

Данные можно отсортировать по необходимым критериям.


Меньше большего = меньше или равно больше или равно «width =» 640 «

Запросы на выборку данных

Запрос или номер — таблица, содержащая интересующую пользователя информацию, полученную из базы данных.

Условия выбора записываются в виде логических выражений, в которых имена полей и их значения связаны операциями отношений.

Знак

Обозначение

меньше или равно

больше или равно


# 31.12.95 # HOBBY ‘dancing’ Номер записи Номер записи HOBBY = ‘футбол’ Номер записи Номер записи Номер записи Фамилия = ‘Patrina’ 1 Значение 6 8 Значение Значение Значение 1 Значение 2 10 2 4 1 1 True True True True Truth Ложь Ложь Ложь Ложь Ложь Ложь «width =» 640 «

Условия выбора

Высказывание

У студента есть персональный компьютер

Логическое выражение

Номер записи

Значение Выражение

Выражение

Выражение

Высказывание

Высказывание

Студент не интересуется танцами

000

9000 9000 9000 9000 900000, родившееся в логическом выражении8 Выражение8

Рост ученика не превышает 160 см

Логическое выражение

Студент увлекается футболом

Логическое выражение

Логическое выражение

Фамилия ученицы — Патрина

DATE # 31.12.95 #

HOBBY ‘dancing’

79

Record number 9

Номер записи

HOB = ‘футбол’

Номер записи

Номер записи

Номер записи

ФАМИЛИЯ = ‘Patrina’

9118
Значение

9118 Значение Значение

Значение

Значение

Истина

Истина

Истина

Истина

Истина

9118 Ли

Ли

Ли

Ли

Ли


31.03.98 29.11.95 0 9.11.95 06.12.99 14.06.98 05.09.99 True False True True False False «width =» 640 «

Условия выбора даты

При сравнении дат одна дата считается меньше другой, если она относится к более раннему времени.

Высказывание

Значение

12.01.97 31.03.98

14.06.98 05.09.99

True

True

Lie

7

0 0

0 Верно

Ложь

Ложь


160 ИЛИ ХОББИ = `плавание` Номер записи РОСТ 160 И ХОББИ = ‘плавание’ 4 Значение Значение 4 Значение 10 7 1 10 Истина Истина Ложь Ложь Ложь» width = «640»

Сложные условия выбора

Высказывание

Выражение

Высказывание

День рождения Ольги не 05.09.96

Логическое выражение

Логическое выражение

Логическое выражение

больше, чем рост ученика

см ученик увлекается плаванием

Рост ученика более 160 см, ученик увлекается плаванием

Номер записи

Номер записи

ИМЯ = `Ольга` И ДАТА № 09.05.96 #

РОСТ 160 ИЛИ ХОББИ = «плавание»

Номер записи

РОСТ 160 И ХОББИ = «плавание»

Значение

Значение

9000 Значение True

True

Lie

Lie

Lie

3 И ИНФОРМАТИКА4 И ГЕНДЕР = `M` (АЛГЕБРА4 ИЛИ ИНФОРМАТИКА =` АЛГЕБРАЯ ИЛИ ИНФОРМАТИКА = `АЛГЕБРАЯ ИЛИ ФИЗИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИЯ =` АЛГЕБРАЦИЯ = `АЛГЕБРАЦИЯ =` 1 ЗАДАЧА1 = 30 И ЗАДАЧА2 = 30 И ЗАДАЧА3 = 30 «ширина =» 640 «

Вопросы и задания

В табличной форме представлены характеристики ноутбуков, выставленных на продажу в компьютерном салоне:

Фрагмент база данных с th Результаты олимпиады по информатике представлены в виде таблицы:

Фрагмент базы данных с годовыми оценками студентов представлен в виде таблицы:

Фамилия

Алексеев

Алгебра

148 Геометрия

Информатика

Физика

Имя

Жесткий диск (ГБ)

RAM (МБ)

Фамилия

000

00

00 Problem8 Задача 2

Михайлова

Задача 3

Сумма

Старовойтова

Какая СУБД установлена ​​на компьютерах в вашем классе?

Что такое СУБД?

Как начинается создание базы данных?

Перечислить основные объекты СУБД.

Какие функции они выполняют?

Какова цель запроса на выборку?

Какую строку займет запись, содержащая информацию об Asus F70SL, после сортировки сначала в порядке убывания значений в поле RAM, а затем в порядке возрастания значений в поле HARD DRIVE?

Какую строку займет запись с информацией об Asus F70SL после сортировки в порядке убывания значений поля HARD DISK?

После сортировки по возрастанию значений поля NAME, какую строку займет запись, содержащая информацию об Asus F70SL?

Сколько записей в этом фрагменте удовлетворяют следующему условию?

АЛГЕБРА3 И ИНФОРМАТИКА4 И ГЕНДЕР = `M`

(АЛГЕБРА4 ИЛИ ИНФОРМАТИКА4) И ГЕНДЕР =` F`

ФИЗИКА = 3 ИЛИ АЛГЕБРА = 3 ИЛИ ГЕОМЕТРИЯ = 3 ИЛИ

ИНФОРМАТИКА = 3

АЛГЕБРА = 3) И (ГЕОМЕТРИЯ = 3 ИЛИ

ИНФОРМАТИКА = 3)

ЭТАЖ = ‘M’ И СУММ55

ЗАДАЧА1 = 30 ИЛИ ЗАДАЧА2 = 30 ИЛИ ЗАДАЧА3 = 30

ЗАДАЧА1 = 30 И ЗАДАЧА2 = 30 И ЗАДАЧА3 = 30 И ЗАДАЧА3 30


Как будет выглядеть список (фамилия, имя) студентов

после сортировки в порядке возрастания значений полей

ДАТА РОЖДЕНИЯ в нашей базе данных класса?


№ 31.12.95 # HOBBY = `football` ФАМИЛИЯ =` Patrina` HOBBY = `dancing` PC AVAILABITY = 1″ width = «640»

какое простое логическое выражение будет истинным

DATE # 31.12.95 #

HOB = `football`

ФАМИЛИЯ =` Patrina`

HOB = `dancing`

НАЛИЧИЕ ПК = 1


160 И ХОББИ = `плавание` РОСТ 160 ИЛИ ХОББИ =` плавание` НАЗВАНИЕ = `Ольга` И ДАТА # 09.05.96 #» width = «640»

Укажите все записи базы данных «Наш класс», для

которые будет истинным комплексным логическим выражением

РОСТ 160 И ХОББИ = `плавание`

РОСТ 160 ИЛИ ХОББИ =` плавание`

ИМЯ = `Ольга` И ДАТА # 09.05.96 #



Известный русский лингвист А.Ф. Журавлев, доктор филологических наук, заведующий кафедрой этимологии и ономастики Института русского языка имени А.Ф. В.В. Виноградова РАН (Москва).

А.Ф. Журавлев занимался подсчетом телефонных справочников ряда городов России и других бывших советских территорий, библиотечных каталогов, личных списков оказавшихся в наличии заведений, списков поступающих в некоторые московские вузы, массивов ономастических (семейных) материалов. в Интернете разного типа и т. д.он четко не разграничивает территорию, список городов, в которых использовались телефонные справочники, приведен не полностью (среди названных А.Ф. Журавлевым — Москва, Рязань, Владимир, Красноярск, в Украине — Большая Ялта). Принципы выбора города недостаточно обоснованы. Спорный вопрос и о самой природе получения материала. Сам А. Ф. Журавлев признает, что он «никак не может оценить общий объем попавших в поле зрения ономастических единиц и, как следствие, долю в нем тех фамилий, которые вошли в окончательный список.

Из текущего потока фамилий были выбраны только те, которые были включены в предварительный список из 800 единиц (далее сокращен до 500 фамилий с наиболее достоверной статистикой). «Тот самый список из 800 единиц (т.е. фамилий) составлен интуитивно. Все это снижает значимость получаемых результатов, но тем не менее интересен сам список из 500 наиболее часто встречающихся русских фамилий. Количество всех носителей первых 500 наиболее часто встречающихся русских фамилий, записываемых по разным источникам, составляет несколько сотен тысяч.Очевидно, этот список еще будет уточняться, так как, по словам самого А.Ф. Журавлева, приведенная статистика «может быть признана имеющей лишь самый предварительный характер, но в любом случае лучше таблицы Унбегауна» (я имею в виду приложение к книге «Русские фамилии» со списком наиболее частых петербургских фамилий 1910 г.).

Я решил привезти эти 500 имен, чтобы познакомить с ними посетителей сайта. Две колонки с данными для сравнения по статистике одних и тех же фамилий в Санкт-Петербурге.-Петербург в 1910 г. исключены из материала А.Ф. Журавлева (взяты из работы Б.О. Унбегауна). В сводной таблице справа от фамилии есть число, показывающее относительное распространение фамилии. Он был получен путем отнесения общей абсолютной частоты данной фамилии к общей абсолютной частоте наиболее распространенной среди россиян фамилии Иванов.

Итак, список составлен А.Ф. Журавлевым. При подготовке к размещению на сайте выяснилось, что в нем есть еще три имени (они указаны без порядкового номера).Чтобы найти нужную фамилию, воспользуйтесь функцией поиска в вашем браузере.


Рейтинг Фамилия Частота
1 Иванов 1,0000
2 Смирнов 0,7412
3 Кузнецов 0,7011
4 Попов 0,5334
5 Васильев 0,4948
6 Петров 0,4885
7 Соколов 0,4666
8 Михайлов 0,3955
9 Новиков 0,3743
10 Федоров 0,3662
11 Морозов 0,3639
12 Волков 0,3636
13 Алексеев 0,3460
14 Лебедев 0,3431
15 Семенов 0,3345
16 Егоров 0,3229
17 Павлов 0,3226
18 Козлов 0,3139
19 Степанов 0,3016
20 Николаев 0,3005
21 Орлов 0,2976
22 Андреев 0,2972
23 Макаров 0,2924
24 Никитин 0,2812
25 Захаров 0,2755
26 Зайцев 0,2728
27 Соловьев 0,2712
28 Борисов 0,2710
29 Яковлев 0,2674
30 Григорьев 0,2541
31 Романов 0,2442
32 Воробьев 0,2371
33 Сергеев 0,2365
34 Кузьмин 0,2255
35 Фролов 0,2235
36 Александров 0,2234
37 Дмитриев 0,2171
38 Королев 0,2083
39 Гусев 0,2075
40 Киселев 0,2070
41 Ильин 0,2063
42 Максимов 0,2059
43 Поляков 0,2035
44 Сорокин 0,1998
45 Виноградов 0,1996
46 Ковалев 0,1978
47 Белов 0,1964
48 Медведев 0,1953
49 Антонов 0,1928
50 Тарасов 0,1896
51 Жуков 0,1894
52 Баранов 0,1883
53 Филиппов 0,1827
54 Комаров 0,1799
55 Давыдов 0,1767
56 Беляев 0,1750
57 Герасимов 0,1742
58 Богданов 0,1706
59 Осипов 0,1702
60 Сидоров 0,1695
61 Матвеев 0,1693
62 Титов 0,1646
63 Марков 0,1628
64 Миронов 0,1625
65 Крылов 0,1605
66 Куликов 0,1605
67 Карпов 0,1584
68 Власов 0,1579
69 Мельников 0,1567
70 Денисов 0,1544
71 Гаврилов 0,1540
72 Тихонов 0,1537
73 Казаков 0,1528
74 Афанасьев 0,1516
75 Данилов 0,1505
76 Савельев 0,1405
77 Тимофеев 0,1403
78 Фомин 0,1401
79 Чернов 0,1396
80 Абрамов 0,1390
81 Мартынов 0,1383
82 Ефимов 0,1377
83 Федотов 0,1377
84 Щербаков 0,1375
85 Назаров 0,1366
86 Калинин 0,1327
87 Исаев 0,1317
88 Чернышев 0,1267
89 Быков 0,1255
90 Маслов 0,1249
91 Родионов 0,1248
92 Коновалов 0,1245
93 Лазарев 0,1236
94 Воронин 0,1222
95 Климов 0,1213
96 Филатов 0,1208
97 Пономарев 0,1203
98 Голубев 0,1200
99 Кудрявцев 0,1186
100 Прохоров 0,1182
101 Наумов 0,1172
102 Потапов 0,1165
103 Журавлев 0,1160
104 Овчинников 0,1148
105 Трофимов 0,1148
106 Леонов 0,1142
107 Соболев 0,1135
108 Ермаков 0,1120
109 Колесников 0,1120
110 Гончаров 0,1115
111 Емельянов 0,1081
112 Никифоров 0,1055
113 Грачев 0,1049
114 Котов 0,1037
115 Гришин 0,1017
116 Ефремов 0,0995
117 Архипов 0,0993
118 Громов 0,0986
119 Кириллов 0,0982
120 Малышев 0,0978
121 Панов 0,0978
122 Моисеев 0,0975
123 Румянцев 0,0975
124 Акимов 0,0963
125 Кондратьев 0,0954
126 Бирюков 0,0950
127 Горбунов 0,0940
128 Анисимов 0,0925
129 Еремин 0,0916
130 Тихомиров 0,0907
131 Галкин 0,0884
132 Лукьянов 0,0876
133 Михеев 0,0872
134 Скворцов 0,0862
135 Юдин 0,0859
136 Белоусов 0,0856
137 Нестеров 0,0842
138 Симонов 0,0834
139 Прокофьев 0,0826
140 Харитонов 0,0819
141 Князев 0,0809
142 Цветков 0,0807
143 Левин 0,0806
144 Митрофанов 0,0796
145 Воронов 0,0792
146 Аксенов 0,0781
147 Софронов 0,0781
148 Мальцев 0,0777
149 Логинов 0,0774
150 Горшков 0,0771
151 Савин 0,0771
152 Краснов 0,0761
153 Майоров 0,0761
154 Демидов 0,0756
155 Елисеев 0,0754
156 Рыбаков 0,0754
157 Сафонов 0,0753
158 Плотников 0,0749
159 Демин 0,0745
160 Хохлов 0,0745
161 Фадеев 0,0740
162 Молчанов 0,0739
163 Игнатов 0,0738
164 Литвинов 0,0738
165 Ершов 0,0736
166 Ушаков 0,0736
167 Дементьев 0,0722
168 Рябов 0,0722
169 Мухин 0,0719
170 Калашников 0,0715
171 Леонтьев 0,0714
172 Лобанов 0,0714
173 Кузин 0,0712
174 Корнеев 0,0710
175 Евдокимов 0,0700
176 Бородин 0,0699
177 Платонов 0,0699
178 Некрасов 0,0697
179 Балашов 0,0694
180 Бобров 0,0692
181 Жданов 0,0692
182 Блинов 0,0687
183 Игнатьев 0,0683
184 Коротков 0,0678
185 Муравьев 0,0675
186 Крюков 0,0672
187 Беляков 0,0671
188 Богомолов 0,0671
189 Дроздов 0,0669
190 Лавров 0,0666
191 Зуев 0,0664
192 Петухов 0,0661
193 Ларин 0,0659
194 Никулин 0,0657
195 Серов 0,0657
196 Терентьев 0,0652
197 Зотов 0,0651
198 Устинов 0,0650
199 Фокин 0,0648
200 Самойлов 0,0647
201 Константинов 0,0645
202 Сахаров 0,0641
203 Шишкин 0,0640
204 Самсонов 0,0638
205 Черкасов 0,0637
206 Чистяков 0,0637
207 Носов 0,0630
208 Спиридонов 0,0627
209 Карасев 0,0618
210 Авдеев 0,0613
211 Воронцов 0,0612
212 Зверев 0,0606
213 Владимиров 0,0605
214 Селезнев 0,0598
215 Нечаев 0,0590
216 Кудряшов 0,0587
217 Седов 0,0580
218 Фирсов 0,0578
219 Андрианов 0,0577
220 Панин 0,0577
221 Головин 0,0571
222 Терехов 0,0569
223 Ульянов 0,0567
224 Шестаков 0,0566
225 Агеев 0,0564
226 Никонов 0,0564
227 Селиванов 0,0564
228 Баженов 0,0562
229 Гордеев 0,0562
230 Кожевников 0,0562
231 Пахомов 0,0560
232 Зимин 0,0557
233 Костин 0,0556
234 Широков 0,0553
235 Филимонов 0,0550
236 Ларионов 0,0549
237 Овсянников 0,0546
238 Сазонов 0,0545
239 Суворов 0,0545
240 Нефедов 0,0543
241 Корнилов 0,0541
242 Любимов 0,0541
243 Львов 0,0536
244 Горбачев 0,0535
245 Копылов 0,0534
246 Лукин 0,0531
247 Токарев 0,0527
248 Кулешов 0,0525
249 Шилов 0,0522
250 Большаков 0,0518
251 Панкратов 0,0518
252 Роден 0,0514
253 Шаповалов 0,0514
254 Покровский 0,0513
255 Бочаров 0,0507
256 Никольский 0,0507
257 Маркин 0,0506
258 Горелов 0,0500
259 Агафонов 0,0499
260 Березин 0,0499
261 Ермолаев 0,0495
262 Зубков 0,0495
263 Куприянов 0,0495
264 Трифонов 0,0495
265 Масленников 0,0488
266 Круглов 0,0486
267 Третьяков 0,0486
268 Колосов 0,0485
269 Рожков 0,0485
270 Артамонов 0,0482
271 Шмелев 0,0481
272 Лаптев 0,0478
273 Лапшин 0,0468
274 Федосеев 0,0467
275 Зиновьев 0,0465
276 Зорин 0,0465
277 Уткин 0,0464
278 Столяров 0,0461
279 Зубья 0,0458
280 Ткачев 0,0454
281 Дорофеев 0,0450
282 Антипов 0,0447
283 Завьялов 0,0447
284 Свиридов 0,0447
285 Золотарев 0,0446
286 Кулаков 0,0446
287 Мещеряков 0,0444
288 Макеев 0,0436
289 Дьяконов 0,0434
290 Гуляев 0,0433
291 Петровский 0,0432
292 Бондарев 0,0430
293 Поздняков 0,0430
294 Панфилов 0,0427
295 Кочетков 0,0426
296 Суханов 0,0425
297 Рыжов 0,0422
298 Старостин 0,0421
299 Калмыков 0,0418
300 Колесов 0,0416
301 Золотов 0,0415
302 Кравцов 0,0414
303 Субботин 0,0414
304 Шубин 0,0414
305 Щукин 0,0412
306 Лосев 0,0411
307 Винокуров 0,0409
308 Лапин 0,0409
309 Парфенов 0,0409
310 Исаков 0,0407
311 Голованов 0,0402
312 Коровин 0,0402
313 Розанов 0,0401
314 Артемов 0,0400
315 Козырев 0,0400
316 Русаков 0,0398
317 Алешин 0,0397
318 Крючков 0,0397
319 Булгаков 0,0395
320 Кошелев 0,0391
321 Сычев 0,0391
322 Синицын 0,0390
323 Черный 0,0383
324 Рогов 0,0381
325 Кононов 0,0379
326 Лаврентьев 0,0377
327 Евсеев 0,0376
328 Пименов 0,0376
329 Пантелеев 0,0374
330 Горячев 0,0373
331 Аникин 0,0372
332 Лопатин 0,0372
333 Рудаков 0,0372
334 Одинцов 0,0370
335 Серебряков 0,0370
336 Панков 0,0369
337 Дегтярев 0,0367
338 Гайки 0,0367
339 Царев 0,0363
340 Шувалов 0,0356
341 Кондрашов 0,0355
342 Горюнов 0,0353
343 Дубровин 0,0353
344 Голиков 0,0349
345 Курочкин 0,0348
346 Латышев 0,0348
347 Севастьянов 0,0348
348 Вавилов 0,0346
349 Ерофеев 0,0345
350 Сальников 0,0345
351 Клюев 0,0344
352 Носков 0,0339
353 Озеров 0,0339
354 Кольцов 0,0338
355 Комиссаров 0,0337
356 Меркулов 0,0337
357 Киреев 0,0335
358 Хомяков 0,0335
359 Булатов 0,0331
360 Ананьев 0,0329
361 Буров 0,0327
362 Шапошников 0,0327
363 Дружинин 0,0324
364 Островский 0,0324
365 Шевелев 0,0320
366 Долгов 0,0319
367 Суслов 0,0319
368 Шевцов 0,0317
369 Пастухов 0,0316
370 Рубцов 0,0313
371 Бычков 0,0312
372 Глебов 0,0312
373 Ильинский 0,0312
374 Успенский 0,0312
375 Дьяков 0,0310
376 Кочетов 0,0310
377 Вишневский 0,0307
378 Высоцкий 0,0305
379 Глухов 0,0305
380 Дубов 0,0305
381 Бессонов 0,0302
382 Ситников 0,0302
383 Астафьев 0,0300
384 Мешков 0,0300
385 Шаров 0,0300
386 Яшин 0,0299
387 Козловский 0,0298
388 Туманов 0,0298
389 Басов 0,0296
390 Корчагин 0,0295
391 Болдырев 0,0293
392 Олейников 0,0293
393 Чумаков 0,0293
394 Фомичев 0,0291
395 Губанов 0,0289
396 Дубинин 0,0289
397 Шульгин 0,0289
398 Касаткин 0,0285
399 Пирогов 0,0285
400 Семин 0,0285
401 Трошин 0,0284
402 Горохов 0,0282
403 Старики 0,0282
404 Щеглов 0,0281
405 Фетисов 0,0279
406 Колпаков 0,0278
407 Чесноков 0,0278
408 Зыков 0,0277
409 Верещагин 0,0274
410 Минаев 0,0272
411 Руднев 0,0272
412 Троицкий 0,0272
413 Окулов 0,0271
414 Ширяев 0,0271
415 Малинин 0,0270
416 Черепанов 0,0270
417 Измайлов 0,0268
418 Алехин 0,0265
419 Зеленин 0,0265
420 Касьянов 0,0265
421 Пугачев 0,0265
422 Павловский 0,0264
423 Чижов 0,0264
424 Кондратов 0,0263
425 Воронков 0,0261
426 Капустин 0,0261
427 Сотников 0,0261
428 Демьянов 0,0260
429 Косарев 0,0257
430 Беликов 0,0254
431 Сухарев 0,0254
432 Белкин 0,0253
433 Беспалов 0,0253
434 Кулагин 0,0253
435 Савицкий 0,0253
436 Жаров 0,0253
437 Хромов 0,0251
438 Еремеев 0,0250
439 Карташов 0,0250
440 Астахов 0,0246
441 Русанов 0,0246
442 Сухов 0,0246
443 Вешняков 0,0244
444 Волошин 0,0244
445 Kozin 0,0244
446 Khudyakov 0,0244
447 Zhilin 0,0242
448 Malakhov 0,0239
449 Sizov 0,0237
450 Yezhov 0,0235
451 Tolkachev 0,0235
452 Anokhin 0,0232
453 Vdovin 0,0232
454 Babushkin 0,0231
455 Usov 0,0231
456 Lykov 0,0229
457 Gorlov 0,0228
458 Korshunov 0,0228
459 Markelov 0,0226
460 Postnikov 0,0225
461 Black 0,0225
462 Dorokhov 0,0224
463 Sveshnikov 0,0224
464 Gushchin 0,0222
465 Kalugin 0,0222
466 Blokhin 0,0221
467 Surkov 0,0221
468 Kochergin 0,0219
469 Greeks 0,0217
470 Kazantsev 0,0217
471 Shvetsov 0,0217
472 Ermilov 0,0215
473 Paramonov 0,0215
474 Agapov 0,0214
475 Minin 0,0214
476 Kornev 0,0212
477 Chernyaev 0,0212
478 Gurov 0,0210
479 Ermolov 0,0210
480 Somov 0,0210
481 Dobrynin 0,0208
482 Barsukov 0,0205
483 Glushkov 0,0203
484 Chebotarev 0,0203
485 Moskvin 0,0201
486 Uvarov 0,0201
487 Bezrukov 0,0200
488 Muratov 0,0200
489 Rakov 0,0198
490 Snegirev 0,0198
491 Gladkov 0,0197
492 Zlobin 0,0197
493 Morgunov 0,0197
494 Polikarpov 0,0197
495 Ryabinin 0,0197
496 Sudakov 0,0196
497 Kukushkin 0,0193
498 Kalachev 0,0191
499 Mushrooms 0,0190
500 Elizarov 0,0190
Zvyagintsev 0,0190
Korolkov 0,0190
Fedosov 0,0190
Presentation:

2.Определение СУБД:

СУБД (Система управления базами данных) — программное обеспечение (программное обеспечение) для создания баз данных, хранения и поиска в них необходимой информации.

3. Какая СУБД установлена ​​на компьютерах вашего класса?

Класс может быть Microsoft Access или OpenOffice.org Base

4. Как начинается создание базы данных?

Создание начнется с открытия файла, в котором он будет храниться.

5. Основные объекты СУБД и их функции:

Таблицы — в них хранятся данные.
Формы — предназначены для удобства пользователя при вводе, просмотре и редактировании данных в таблицах.
Запросы — команды и их параметры, с помощью которых можно обращаться к СУБД для поиска, сортировки, добавления и удаления данных и обновления записей.
Отчеты — распечатка, сформированная на основе таблиц и запросов, документов.

6. Ответьте на вопросы по таблице:

а) Asus F70SL займет 2-ю строку .
б) 2
при 4

7.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *