перечень+продукции

КИС в цветной металлургии
Переработка руд цв. и редких металлов с наиб. полным извлеч. всех ценных составляющих. Выход отходов при добыче этих руд — до 80 %, при обогащении — до 10 %. Токсичные вещ-ва в них представлены соединениями As, S, Sb, Se, Те и др. эл-тов, в том числе металлами: Hg, Pb, Cd, Zn и др. Все руды — комплексные, но классифиц. как более простое рудное сырье: медные, никелевые и т.д. Так, в Сu-сырье содержится до 30 эл-тов, имеющих потребительскую ценность, хотя извлекается < 20, к-рые выделяются в медный, цинковый, пиритный, молибденовый, магнетитовый, свинцовый и баритовый концентраты. Осн. потери в стоимостном выражении приходятся на благородные металлы и серу. РЬ—Zn-руды, включая Сu— Pb-Zn, Cu-Pb-Bi и др. сложное сырье, являются источником для извлеч. > 20 эл-тов и выпуска > 40 видов товарной продукции. На фабриках кроме осн. концентратов получают медный, пиритный, баритовый, оловянный концентраты и золотосодержащий продукт. Оловянные руды содержат W, Си, Pb, Zn, Bi, In, Cd и др. металлы. Они отличаются не только сложностью веществ, состава, но и сложной структурой: тонкой вкрапленностью касситерита и прорастанием минералов W, Sn и др. Руды редких металлов представлены W-, W-Mo-, Ti-Zr-разностями. Обычно это сырье сложного состава, содержащее наряду с осн. металлами сопутств. эл-ты. Аl-сырье (бокситы и нефелины) содержат в промышл. кол-вах Fe, Ti, V, Ga, Sc и др. На предприятиях ЦМ производят серную к-ту, соду, поташ, минер. удобрения, строит. и др. материалы. Повышение комплексности переработки сырья на ее предприятиях остается важнейшей нар.-хоз. задачей.
Перечень направлений повышения КИС в ЦМ весьма широк. Он охватывает геологию, горное, обогатительное и металлургич. произ-во, обработку металлов, произ-во чистых металлов, полупроводниковых материалов, получ. сплавов, охрану природы и экономику. Их выполнение требует не только улучшения и совершенств. примен. приемов и оборудования, но и принцип. новых технич. решений от добычи до металлургич. переработки. Для снижения загрязнения окруж. среды необх. создание малоотходных и безотходных произ-в, очистки металлургич. газов от вредных примесей, в первую очередь от S0₂ в малых концентрациях, фторидов, СО, бензопиренов и диоксинов и др. вредных вещ-в, нужна технология очистки рудничных и сточных вод не только от ионов тяж. металлов, но и от иголочных металлов и анионов.
[ http://metaltrade.ru/abc/a.htm]

Тематики

• металлургия в целом

EN

• comprehensive use of raw materials in non-ferrous metals industry

классификатор
Аппарат для разделения смесей минеральных частиц на классы по крупности, форме, плотности
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

классификатор
В информатике — систематический свод, перечень каких-либо объектов, позволяющий находить каждому из них свое место и определенное (обычно числовое) обозначение. Признаком классификации является свойство (характеристика) объекта, дающее возможность установить его сходство и различие с другими объектами классификации. Существуют различные К. — продукции, предприятий, технических систем, книг и статей и многие другие. К. бывают локальные, скажем, для отдельных предприятий, и общие. К. необходимы для обработки экономических данных на ЭВМ. Вместе с дескрипторами (точными обозначениями) они составляют язык автоматизированной системы. Это означает, что с помощью К. экономические данные кодируются, т.е. представляются в форме, которая удобна для переработки средствами вычислительной техники. Классификатор видов экономической деятельности (classification of economic activities) - классификатор, используемый в разных странах в целях государственного статистического наблюдения за развитием экономических процессов, подготовки статистической информации для международных экономических сопоставлений. Используется также при регистрации фирм, компаний и других юридических лиц. В России действует Общероссийский классификатор видов деятельности, ОКВЭД, один из комплекса подобных документов, типа Классификатора товаров, Классификатора государственных услуг населению, Таможенного классификатора. Он создан на основе официальной русской версии Статистической классификации видов экономической деятельности в Европейском экономическом сообществе (КДЕС) (англ. Statistical classification of economic activities in the European Community). В США аналогичный классификатор называется SIC, Standard Industrial Classification — Стандартная промышленная классификация. ОКВЭД состоит из 17 разделов: А. «Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство», B. Рыболовство, рыбоводство, С. Добыча полезных ископаемых, D. Обрабатывающие производства, E. Производство и распределение электроэнергии, газа и воды, F. Строительство, G. Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования, H. Гостиницы и рестораны, I. Транспорт и связь J. Финансовая деятельность, K. Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг, L. Государственное управление и обеспечение военной безопасности; обязательное социальное обеспечение, M. Образование, N. Здравоохранение и предоставление социальных услуг, O. Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг, P. Предоставление услуг по ведению домашнего хозяйства, Q. Деятельность экстерриториальных организаций. Код группировок видов экономической деятельности в Общероссийском классификаторе состоит из двух — шести цифровых знаков, и его структура может быть представлена в следующем виде: XX. — класс; ХХ.Х — подкласс; ХХ.ХХ — группа; ХХ.ХХ.Х — подгруппа; ХХ.ХХ.ХХ — вид. При этом в качестве классификационных признаков (см. Классификатор) видов экономической деятельности в ОКВЭД используются признаки, характеризующие сферу деятельности, процесс (технологию) производства и т.п. В качестве дополнительного (в пределах одного и того же процесса производства) может выделяться признак «используемые сырье и материалы». См. также Экономическая деятельность.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• строит. машины, оборуд., инструмент прочие
• экономика

EN

• classifier

DE

• Klassiereinrichtung

FR

• classeur

3.1.16 классификатор (classifier): Оборудование, предназначенное для разделения кусков шины слишком большого размера и кусков шины желаемого размера.

Источник: ГОСТ Р 54260-2010: Ресурсосбережение. Обращение с отходами. Стандартное руководство по использованию топлива, полученного из отходов шин оригинал документа

3.41 классификатор (classifier): механизм, который характеризует поведенческие и структурные свойства.

Примечание - Классификаторы включают в себя интерфейсы, классы, типы данных и компоненты.

Источник: ГОСТ Р 54136-2010: Системы промышленной автоматизации и интеграция. Руководство по применению стандартов, структура и словарь оригинал документа

математическая статистика
Раздел математики, посвященный методам и правилам обработки и анализа статистических данных (т.е. сведений о числе объектов, обладающих определенными признаками, в какой-либо более или менее обширной совокупности). Сами методы и правила строятся безотносительно к тому, какие статистические данные обрабатываются (физические, экономические и др.), однако обращение с ними требует обязательного понимания сущности явления, изучаемого с помощью этих правил. К экономике М.с. применима по той причине, что экономические данные всегда представляют собой статистические сведения, т.е. сведения об однородных совокупностях объектов и явлений. Такими однородными совокупностями могут быть выпускаемые промышленностью изделия, персонал промышленности, данные о прибылях предприятий и т.д. В настоящее время существуют разные определения сущности М.с., и не следует удивляться, если вы увидите в одной книге, вопреки сказанному выше, утверждение, что М.с. — это «наука о принятии решений в условиях неопределенности», а в другой — что это «наука, объясняющая данные статистических наблюдений при помощи вероятностных моделей». Некоторые авторы считают, что она — раздел теории вероятностей, а другие, — что она лишь связана с этой теорией, представляя собой отдельную от нее науку. Наконец, распространено расширенное понимание предмета М.с. как охватывающей не только вероятностные аспекты, но и так называемую прикладную статистику («анализ данных«), включающую и объекты не обязательно вероятностной природы. В общем случае, анализ статистических данных методами М.с. позволяет сделать два вывода: либо вынести искомое суждение о характере и свойствах этих данных или взаимосвязей между ними, либо доказать, что собранных данных недостаточно для такого суждения. Причем выводы могут делаться не из сплошного рассмотрения всей совокупности данных, а из ее выборки, как правило, случайной (последнее означает, что каждая единица, включенная в выборку, могла быть с равными шансами, т.е. с равной вероятностью заменена любой другой). Центральное понятие М.с. — случайная величина — всякая наблюдаемая величина, изменяющаяся при повторениях общего комплекса условий, в которых она возникает. Если сам по себе набор, перечень значений этой величины неудобен для их изучения (поскольку их много), М.с. дает возможность получить необходимые сведения о случайной величине с существенно меньшим количеством чисел. Это объясняется тем, что статистические данные подчиняются таким законам распределения (или приводятся к ним порою искусственными приемами), которые характеризуются всего лишь несколькими параметрами, т.е. характеристиками. Зная их, можно получить столь же полное представление о значениях случайной величины, какое дается их подробным перечислением в очень длинной таблице. (Характеристиками распределения являются среднее, медиана, мода и т.д.). Если изучаются взаимосвязи между значениями разных случайных величин, то необходимые сведения для этого дают коэффициенты корреляции между ними. Когда совокупность анализируется по одному признаку, имеем дело с так называемой одномерной статистикой, когда же рассматривается несколько признаков — с многомерным статистическим анализом. М.с. охватывает широкий круг одномерных и многомерных методов и правил обработки статистических данных: от простых приемов статистического описания (выведение средней, а также степени и характера разброса исследуемых признаков вокруг нее, группировка данных по классам и сопоставление их характеристик и т.д.), правил отбора фактов при выборочном их рассмотрении до сложных методов исследования зависимостей между случайными величинами. Среди последних: выявление связей между случайнами величинами — корреляционный анализ, оценка величины случайной переменной, если величина другой или других известна — регрессионный анализ, выявление наиболее важных скрытых факторов, влияющих на изучаемые величины, — факторный анализ, определение степени влияния отдельных неколичественных факторов на общие результаты их действия (например, в научном эксперименте) — дисперсионный анализ. Перечисленные области составляют основные дисциплины, входящие в М.с. К ним примыкают также быстро развивающиеся упоминавшиеся выше методы «анализа данных», не основанные на традиционной для М.с. предпосылке вероятностной природы обрабатываемых данных. Для экономических исследований большое значение имеет также анализ стохастических процессов, в том числе «марковских процессов«. Задачи М.с. в экономике можно разделить на пять основных типов: а) оценка статистических данных; б) сравнение этих данных с каким-то стандартом и между собой (оно применяется при эксперименте или, например, в контроле качества на предприятиях); в) исследование связей между статистическими данными и их группами. Эти три типа позволяют вынести суждение описательного характера об изучаемых явлениях, подверженных по каким-то причинам искажающим случайным воздействиям. Следующий, четвертый тип задач связан с нахождением наилучшего варианта измерения изучаемых данных. И наконец, пятый тип задач связан с проблемами предвидения и развития, здесь важное место занимают задачи анализа временных рядов. Для экономики особенно ценно то, что М.с. позволяет на основании анализа течения событий в прошлом, т. е. изучения выбранных на определенные даты сведений о характерных чертах системы, предсказать (см. Прогнозирование) вероятное развитие изучаемого явления в будущем (если не изменятся существенно внешние или внутренние условия). В управлении хозяйственными и производственными процессами применяются различные математико-статистические методы. На них основаны многие методы исследования операций, в том числе — методы теории массового обслуживания, позволяющие наиболее эффективно организовывать ряд процессов производства и обслуживания населения, теории расписаний, предназначенной для выработки оптимальной последовательности производственных, транспортных и других операций, теории решений, теории управления запасами, а также теории планирования эксперимента и выборочного контроля качества продукции, сетевые методы планирования и управления. В эконометрических исследованиях на основе математико-статистической обработки данных строятся экономико-математические (экономико-статистические) модели экономических процессов, производятся экономические и технико-экономические прогнозы. Широкое распространение математико-статистических методов в общественном производстве, а также в других областях социально-экономической жизни общества (здравоохранение, экология, естественные науки) опирается на развитие электронно-вычислительной техники. Для решения типовых задач математико-статистической обработки данных созданы и применяются многочисленные стандартные прикладные компьютерные программы и системы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• mathematical statistics

номенклатурный каталог
Каталог, содержащий перечень и основные технические характеристики номенклатуры промышленной серийной продукции, выпускаемой в данное время.
[ГОСТ 7.60-2003]

Тематики

• издания, основные виды и элементы

EN

• nomenclature catalogue

промышленный каталог
Каталог, содержащий систематизированный перечень промышленной продукции.
[ГОСТ 7.60-2003]

Тематики

• издания, основные виды и элементы

EN

• trade catalogue

тарифный справочник для СМИ
Документ, содержащий перечень всех тарифных услуг и продукции, которые могут заказать СМИ, а также соответствующие бланк-заказы. Данный справочник размещается в сети Интернет.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

EN

media rate card
It provides a list of all rate card items available for rent bymedia organizations, and the requisite order forms. The press rate card is published on line.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

Тематики

• спорт (коммуникации и средства массовой информации)

EN

• media rate card

тарифный справочник для вещателей
Документ, содержащий перечень всех тарифных услуг и продукции, которые могут заказать правообладатели. Подготовкой данного тарифного справочника занимается ОВС.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

EN

broadcast rate card
It provides a list of all rate card items available for rent byholders. This rate card is prepared by OBS.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

Тематики

• спорт (коммуникации и средства массовой информации)

EN

• broadcast rate card

факторный анализ
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

факторный анализ
Область математической статистики (один из разделов многомерного статистического анализа), объединяющая вычислительные методы, которые в ряде случаев позволяют получить компактное описание исследуемых явлений на основе обработки больших массивов информации. От других средств подобного «сжатия информации» (например, распространенных методов статистической группировки объектов) Ф.а. отличается тем, что не опирается на заранее заданный «априорный» перечень факторов, влияющих на изучаемые переменные, а наоборот, при соблюдении определенных правил и предосторожностей помогает обнаружить наиболее важные из этих факторов, причем скрытые (латентные). Скажем, экономист непосредственно наблюдает множество различных показателей статистического учета деятельности предприятий, чтобы выявить закономерности, влияющие на рост производительности труда (образовательный уровень рабочих, коэффициент сменности оборудования, электровооруженность труда, возраст оборудования, количество мест в столовых и т.п.). Так или иначе все факторы, отражаемые этими показателями, воздействуют на изучаемый показатель — на производительность труда. При этом многие из них связаны между собой, порой отражая с разных сторон те же, по существу, явления. С помощью приемов Ф.а. этих связей (корреляций) удается обнаружить, что на самом деле решающее влияние на рост производительности труда оказывает лишь несколько обобщенных факторов (например, размер предприятия, уровень организации труда, характер продукции), непосредственно не наблюдавшихся при исследовании. Собственно, это их действие и проявляется в учитываемых показателях. Задача состоит, следовательно, в том, чтобы выявить скрытые обобщенные факторы, которые в достаточной для данного исследования степени объясняют изменения изучаемого показателя. Выявленные факторы позволяют строить уравнения регрессии (см. также Регрессионный анализ) с относительно небольшим числом коэффициентов (и, следовательно, доступные для анализа). Знание этих факторов в дальнейшем также позволяет обоснованно включать их в качестве управляемых факторов (переменных) в модель экономического эксперимента, рассчитывать обобщенные индексы, характеризующие экономические явления и т.д.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• factor analysis
• factorial analysis

46 стандарт с открытыми значениями: Стандарт, содержащий перечень характеристик, для которых должны быть указаны значения или другие данные для конкретизации продукции, процесса или услуги.

Примечание - В некоторых стандартах обычно предусматриваются данные, которые должны быть указаны поставщиками, в других - данные, указываемые покупателями

norma sobre datos que deben facilitarse

Источник: ГОСТ Р 1.12-99: Государственная система стандартизации Российской Федерации. Стандартизация и смежные виды деятельности. Термины и определения оригинал документа

3.1.9 идентификация материалов (material identification): Слова, цифры или символы, используемые для обозначения состава компонентов продукции или упаковки.

Примечания

1 Символ в идентификации материала не рассматривается как экологическое заявление.

2 Перечень международных стандартов и публикаций, где рассматривается использование символов для идентификации материалов, приведен в приложении Б ([1] – [5]).

Источник: ГОСТ Р ИСО 14021-2000: Этикетки и декларации экологические. Самодекларируемые экологические заявления (экологическая маркировка по типу II) оригинал документа

3.5 требования к материалам (material requirements): Требования, содержащие перечень исходных материалов и, при необходимости, информацию о форме, составе, физико-химических свойствах материалов, а также другие данные для выбора материалов, необходимых для изготовления продукции в соответствии с функциональными требованиями.

Примечания

1 В требованиях могут быть также перечислены применимые виды обработки материалов, методы сварочных работ и технологии механической обработки или физико-химического воздействия.

2 Требования должны содержать всю имеющуюся информацию относительно токсичности материалов и других аспектов, связанных с безопасностью труда и охраной окружающей среды.

Источник: ГОСТ Р ИСО 13880-2010: Перспективные производственные технологии. Содержание и порядок составления технических требований для предприятий нефтяной и газовой промышленности оригинал документа

3.3 требования к органам местного самоуправления (specification for local government): Минимальные требования, предъявляемые к поставке продукции и предоставлению услуг, подлежащие последовательному и эффективному выполнению органом местного самоуправления (3.4) и отвечающие потребностям и ожиданиям граждан.

Примечания

1 Требования к органам местного самоуправления обычно устанавливают в специальных документах, таких как Устав органа местного самоуправления и др.

2 Часть требований к органам местного самоуправления может содержаться в законах, в региональной или государственной политике правительства.

3 Примерный перечень показателей выполнения требований к органам местного самоуправления приведен в приложении В.

Источник: ГОСТ Р 52614.4-2007: Руководящие указания по применению ГОСТ Р ИСО 9001-2001 в органах местного самоуправления оригинал документа