Перевод: с русского на французский

с французского на русский

data+quality

  • 1 Европейское агентство по охране окружающей среды

    1. Agence européenne pour l'environnement

     

    Европейское агентство по охране окружающей среды
    —
    [ http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

    EN

    European Environment Agency
    The EEA is being set up to provide the European Community and its member states with objective, reliable and standardized information on the environment. It will assess the success of existing environmental policies and the data will be used to develop new policies for environmental protection measures. It will gather information covering the present, and foreseeable, state of the environment. The priority area are: air quality and emissions; water quality, pollutants and resources; soil quality, flora and fauna, and biotopes; land use and natural resources; waste management; noise pollution; chemicals; and protection of coastal areas. The Agency will also take into account the socio-economics dimension, cover transboundary and international matters, and avoid the duplication of the activities of other bodies. (Source: WRIGHT)
    [http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

    Тематики

    EN

    DE

    FR

    Русско-французский словарь нормативно-технической терминологии > Европейское агентство по охране окружающей среды

  • 2 оптимизация

    1. optimisation

     

    оптимизация
    Процесс отыскания варианта, соответствующего критерию оптимальности
    [Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]
    оптимизация
    1. Процесс нахождения экстремума функции, т.е. выбор наилучшего варианта из множества возможных, процесс выработки оптимальных решений; 2. Процесс приведения системы в наилучшее (оптимальное) состояние. Иначе говоря, первое определение трактует термин «О.» как факт выработки и принятия оптимального решения (в широком смысле этих слов); мы выясняем, какое состояние изучаемой системы будет наилучшим с точки зрения предъявляемых к ней требований (критерия оптимальности) и рассматриваем такое состояние как цель. В этом смысле применяется также термин «субоптимизация» в случаях, когда отыскивается оптимум по какому-либо одному критерию из нескольких в векторной задаче оптимизации (см. Оптимальность по Парето, Векторная оптимизация). Второе определение имеет в виду процесс выполнения этого решения: т.е. перевод системы от существующего к искомому оптимальному состоянию. В зависимости от вида используемых критериев оптимальности (целевых функций или функционалов) и ограничений модели (множества допустимых решений) различают скалярную О., векторную О., мно¬гокритериальную О., стохастическую О (см. Стохастическое программирование), гладкую и негладкую (см. Гладкая функция), дискретную и непрерывную (см. Дискретность, Непрерывность), выпуклую и вогнутую (см. Выпуклость, вогнутость) и др. Численные методы О., т.е. методы построения алгоритмов нахождения оп¬тимальных значений целевых функций и соответствующих точек области допустимых значений — развитой отдел современной вычислительной математики. См. Оптимальная задача.
    [ http://slovar-lopatnikov.ru/]

    Параллельные тексты EN-RU из ABB Review. Перевод компании Интент

    The quest for the optimum

    Вопрос оптимизации

    Throughout the history of industry, there has been one factor that has spurred on progress more than any other. That factor is productivity. From the invention of the first pump to advanced computer-based optimization methods, the key to the success of new ideas was that they permitted more to be achieved with less. This meant that consumers could, over time and measured in real terms, afford to buy more with less money. Luxuries restricted to a tiny minority not much more than a generation ago are now available to almost everybody in developed countries, with many developing countries rapidly catching up.

    На протяжении всей истории промышленности существует один фактор, подстегивающий ее развитие сильнее всего. Он называется «производительность». Начиная с изобретения первого насоса и заканчивая передовыми методами компьютерной оптимизации, успех новых идей зависел от того, позволяют ли они добиться большего результата меньшими усилиями. На языке потребителей это значит, что они всегда хотят купить больше, а заплатить меньше. Меньше чем поколение назад, многие предметы считались роскошью и были доступны лишь немногим. Сейчас в развитых странах, число которых быстро увеличивается, подобное может позволить себе почти каждый.

    With industry and consumers expecting the trend towards higher productivity to continue, engineering companies are faced with the challenge of identifying and realizing further optimization potential. The solution often lies in taking a step back and looking at the bigger picture. Rather than optimizing every step individually, many modern optimization techniques look at a process as a whole, and sometimes even beyond it. They can, for example, take into account factors such as the volatility of fuel quality and price, the performance of maintenance and service practices or even improved data tracking and handling. All this would not be possible without the advanced processing capability of modern computer and control systems, able to handle numerous variables over large domains, and so solve optimization problems that would otherwise remain intractable.

    На фоне общей заинтересованности в дальнейшем росте производительности, машиностроительные и проектировочные компании сталкиваются с необходимостью определения и реализации возможностей по оптимизации своей деятельности. Для того чтобы найти решение, часто нужно сделать шаг назад, поскольку большое видится на расстоянии. И поэтому вместо того, чтобы оптимизировать каждый этап производства по отдельности, многие современные решения охватывают процесс целиком, а иногда и выходят за его пределы. Например, они могут учитывать такие факторы, как изменение качества и цены топлива, результативность ремонта и обслуживания, и даже возможности по сбору и обработке данных. Все это невозможно без использования мощных современных компьютеров и систем управления, способных оперировать множеством переменных, связанных с крупномасштабными объектами, и решать проблемы оптимизации, которые другим способом решить нереально.

    Whether through a stunning example of how to improve the rolling of metal, or in a more general overview of progress in optimization algorithms, this edition of ABB Review brings you closer to the challenges and successes of real world computer-based optimization tasks. But it is not in optimization and solving alone that information technology is making a difference: Who would have thought 10 years ago, that a technician would today be able to diagnose equipment and advise on maintenance without even visiting the factory? ABB’s Remote Service makes this possible. In another article, ABB Review shows how the company is reducing paperwork while at the same time leveraging quality control through the computer-based tracking of production. And if you believed that so-called “Internet communities” were just about fun, you will be surprised to read how a spin-off of this idea is already leveraging production efficiency in real terms. Devices are able to form “social networks” and so facilitate maintenance.

    Рассказывая об ошеломляющем примере того, как был усовершенствован процесс прокатки металла, или давая общий обзор развития алгоритмов оптимизации, этот выпуск АББ Ревю знакомит вас с практическими задачами и достигнутыми успехами оптимизации на основе компьютерных технологий. Но информационные технологии способны не только оптимизировать процесс производства. Кто бы мог представить 10 лет назад, что сервисный специалист может диагностировать производственное оборудование и давать рекомендации по его обслуживанию, не выходя из офиса? Это стало возможно с пакетом Remote Service от АББ. В другой статье этого номера АББ Ревю рассказывается о том, как компания смогла уменьшить бумажный документооборот и одновременно повысить качество управления с помощью компьютерного контроля производства. Если вы считаете, что так называемые «интернет-сообщества» служат только для развлечения,
    то очень удивитесь, узнав, что на основе этой идеи можно реально повысить производительность. Формирование «социальной сети» из автоматов значительно облегчает их обслуживание.

    This edition of ABB Review also features several stories of service and consulting successes, demonstrating how ABB’s expertise has helped customers achieve higher levels of productivity. In a more fundamental look at the question of what reliability is really about, a thought-provoking analysis sets out to find the definition of that term that makes the greatest difference to overall production.

    В этом номере АББ Ревю есть несколько статей, рассказывающих об успешных решениях по организации дистанционного сервиса и консультирования. Из них видно, как опыт АББ помогает нашим заказчикам повысить производительность своих предприятий. Углубленные размышления о самой природе термина «надежность» приводят к парадоксальным выводам, способным в корне изменить представления об оптимизации производства.

    Robots have often been called “the extended arm of man.” They are continuously advancing productivity by meeting ever-tightening demands on precision and efficiency. This edition of ABB Review dedicates two articles to robots.

    Робот – это могучее «продолжение» человеческой руки. Применение роботов способствует постоянному повышению производительности, поскольку они отвечают самым строгим требованиям точности и эффективности. Две статьи в этом номере АББ Ревю посвящены роботам.

    Further technological breakthroughs discussed in this issue look at how ABB is keeping water clean or enabling gas to be shipped more efficiently.

    Говоря о других технологических достижениях, обсуждаемых на страницах журнала, следует упомянуть о том, как компания АББ обеспечивает чистоту воды, а также более эффективную перевозку сжиженного газа морским транспортом.

    The publication of this edition of ABB Review is timed to coincide with ABB Automation and Power World 2009, one of the company’s greatest customer events. Readers visiting this event will doubtlessly recognize many technologies and products that have been covered in this and recent editions of the journal. Among the new products ABB is launching at the event is a caliper permitting the flatness of paper to be measured optically. We are proud to carry a report on this product on the very day of its launch.

    Публикация этого номера АББ Ревю совпала по времени с крупнейшей конференцией для наших заказчиков «ABB Automation and Power World 2009». Читатели, посетившие ее, смогли воочию увидеть многие технологии и изделия, описанные в этом и предыдущих выпусках журнала. Среди новинок, представленных АББ на этой конференции, был датчик, позволяющий измерять толщину бумаги оптическим способом. Мы рады сообщить, что сегодня он готов к выпуску.

    Тематики

    EN

    DE

    FR

    Русско-французский словарь нормативно-технической терминологии > оптимизация

  • 3 прогноз выбросов

    1. prévision d'émission

     

    прогноз выбросов
    —
    [ http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

    EN

    emission forecast
    The final step in a clean air plan is to predict future air quality to demonstrate that we can (if we can) meet the health standards by implementing the measures proposed in the plan. This is done by first projecting the emission inventory into the future, taking into account changes in population, housing, employment in specific business sectors, and vehicle miles traveled. These data are obtained from various sources and the resulting emissions are adjusted to account for regulations and control measures scheduled for implementation during the same time period. Additional adjustments are made to reflect large facilities that are expected to start up, modify, or shut down. The resulting inventory is an emission forecast, and is usually expressed in tons per day of particular pollutants for a given year. Additional steps may be required to determine how the forecasted quantities of air pollution will affect the overall air quality. One way to accomplish this is through computer modeling. A computer model simulates how pollutants disperse, react, and move in the air. The inputs to such a computer model are complex. They include weather patterns, terrain, and the chemical nature of air pollutants. (Source: APCD)
    [http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

    Тематики

    EN

    DE

    FR

    Русско-французский словарь нормативно-технической терминологии > прогноз выбросов

  • 4 поправки на атмосферу

    1. correction atmosphérique

     

    поправки на атмосферу
    —
    [ http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

    EN

    atmospheric correction
    The removal from the remotely sensed data of the atmospheric effects caused by the scattering and absorption of sunlight by particles; the removal of these effects improves not only the quality of the observed earth surface imaging but also the accuracy of classification of the ground objects. (Source: YOUNG)
    [http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

    Тематики

    EN

    DE

    FR

    Русско-французский словарь нормативно-технической терминологии > поправки на атмосферу

См. также в других словарях:

  • Data quality — Data are of high quality if they are fit for their intended uses in operations, decision making and planning (J. M. Juran). Alternatively, the data are deemed of high quality if they correctly represent the real world construct to which they… …   Wikipedia

  • Data quality control — is the process of controlling the usage of data with known quality measurement for an application or a process. This process is usually done after a Data quality assurance process, which consists of discovery of data inconsistency and correction …   Wikipedia

  • Data quality assessment — is the process of exposing technical and business data issues in order to plan data cleansing and data enrichment strategies. Technical quality issues are generally easy to discover and correct, such as • Inconsistent standards in structure,… …   Wikipedia

  • Data quality assurance — is the process of profiling the data to discover inconsistencies, and other anomalies in the data and performing data cleansing activities (e.g. removing outliers, missing data interpolation) to improve the data quality . These activities can be… …   Wikipedia

  • Data Quality Management — Le data quality management (en français : gestion de la qualité des données) est une méthode de gestion des informations ayant pour objectif de gérer et de comparer des données entre différents systèmes d information ou bases de données d… …   Wikipédia en Français

  • Data Quality Act — The Data Quality Act (DQA) passed through the United States Congress in Section 515 of the Consolidated Appropriations Act, 2001 (Pub.L. 106 554). Because the Act was a two sentence rider in a spending bill, it had no name given in the actual… …   Wikipedia

  • Data Quality Firewall — A Data Quality Firewall is the use of software to protect a computer system from the entry of erroneous, duplicated or poor quality data. Gartner estimates that poor quality data causes failure in up to 50% of Customer relationship management… …   Wikipedia

  • Data quality management — Le data quality management (en français : gestion de la qualité des données) est une méthode de gestion des informations ayant pour objectif de gérer et de comparer des données entre différents systèmes d information ou bases de données d… …   Wikipédia en Français

  • Corporate Data Quality — Unternehmensweite Datenqualität betrachtet Datenqualität in einem unternehmensweiten Kontext. Daten werden dabei als Produktionsfaktor und Unternehmenswert (engl. asset) betrachtet, der bewirtschaftet werden muss. Für diese Bewirtschaftung sind… …   Deutsch Wikipedia

  • Data management — comprises all the disciplines related to managing data as a valuable resource. Contents 1 Overview 2 Topics in Data Management 3 Body Of Knowledge 4 Usage …   Wikipedia

  • Data governance — is an emerging discipline with an evolving definition. The discipline embodies a convergence of data quality, data management, data policies, business process management, and risk management surrounding the handling of data in an organization.… …   Wikipedia

Поделиться ссылкой на выделенное

Прямая ссылка:
… Нажмите правой клавишей мыши и выберите «Копировать ссылку»