-
1 прикладные объекты
прикладные объекты
Прикладными объектами являются функции и параметры прикладной программы, которые видимы для интерфейса программирования (API) прикладного уровня.
[ http://can-cia.com/fileadmin/cia/pdfs/CANdictionary-v2_ru.pdf]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > прикладные объекты
-
2 прикладные объекты
Atomic energy: application entitiesУниверсальный русско-английский словарь > прикладные объекты
-
3 образ прикладного объекта
закодированное изображение; графический объект — coded image
Русско-английский большой базовый словарь > образ прикладного объекта
-
4 прикладной объект
Русско-английский новый политехнический словарь > прикладной объект
-
5 образ прикладного объекта
закодированное изображение; графический объект — coded image
Русско-английский словарь по информационным технологиям > образ прикладного объекта
-
6 прикладной объект
Русско-английский словарь по информационным технологиям > прикладной объект
-
7 прикладной профиль
прикладной профиль
Прикладной профиль определяет все коммуникационные и прикладные объекты для каждого устройства CAN сети.
[ http://can-cia.com/fileadmin/cia/pdfs/CANdictionary-v2_ru.pdf]
прикладной профиль
-
[ ГОСТ Р 54325-2011 (IEC/TS 61850-2:2003)]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > прикладной профиль
-
8 математическая статистика
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
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > математическая статистика
-
9 связывание и внедрение объектов
связывание и внедрение объектов
Технология фирмы Microsoft. Позволяет сочетать различные прикладные программы-компоненты в среде Windows. Связывание и внедрение являются двумя способами включения программируемых объектов в составной документ. При связывании исходные данные физически продолжают оставаться там, где был создан объект. Составной документ содержит только ссылку на объект и соответствующее представление данных. При этом объекты привязаны к локальной файловой системе и не могут быть перенесены в другое место. Достоинством связывания является то, что размер составного документа практически не увеличивается, и то, что исходный объект можно использовать в нескольких документах. При изменении исходного объекта происходят автоматические изменения и в составных документах. При внедрении объекта его копия физически хранится в составном документе вместе с информацией, необходимой для его управления. При этом объем документа резко увеличивается. Достоинством внедрения является то, что составной документ можно произвольно переносить в любое место и редактировать внедренный объект внутри документа. Программа, в которой создается документ, к которому привязывается объект, называется приложением-клиентом, а та программа, в которой этот объект был создан — приложением-сервером. Вообще говоря, одна и та же программа может одновременно выполнять роль и клиента, и сервера по отношению к другим программам. Механизм OLE позволяет добавлять в свои приложения самые разные виды информации (видео, звук, графику и др.). В настоящее время разработчики пользуются спецификацией OLE 2.0. Важной функцией, включенной в версию 2.0, является местная активация, т.е. возможность "щелкнув" мышью дважды на объекте редактировать его внутри составного документа, не вызывая специально необходимое для этого приложение (например, редактировать рисунок в текстовом процессоре). Кроме то важной особенностью является технология drag-and-drop, когда "захватив" с помощью мыши объект, его можно переносить в другой документ или на пиктограмму, открывающую соответствующее приложение для обработки переносимого объекта.
[ http://www.morepc.ru/dict/]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > связывание и внедрение объектов
См. также в других словарях:
прикладные объекты — Прикладными объектами являются функции и параметры прикладной программы, которые видимы для интерфейса программирования (API) прикладного уровня. [http://can cia.com/fileadmin/cia/pdfs/CANdictionary v2 ru.pdf] Тематики сети вычислительные EN… … Справочник технического переводчика
/МЭК МФС 11185-1 — ГОСТ Р ИСО/МЭК МФС 11185 1{ 98} Информационная технология. Функциональный стандарт. Профили FVT2nn. Базовый класс виртуальных терминалов. Регистр определений типов объектов управления. Часть 1. FVT211, FVT212 упорядоченные и неупорядоченные… … Справочник ГОСТов
Высокоуровневый язык программирования — Высокоуровневый язык программирования язык программирования, разработанный для быстроты и удобства использования программистом. Основная черта высокоуровневых языков это абстракция, то есть введение смысловых конструкций, кратко… … Википедия
ЯВУ — Высокоуровневый язык программирования язык программирования, разработанный для быстроты и удобства использования программистом. Основная черта высокоуровневых языков это абстракция, то есть введение смысловых конструкций, кратко описывающих такие … Википедия
ЯПВУ — Высокоуровневый язык программирования язык программирования, разработанный для быстроты и удобства использования программистом. Основная черта высокоуровневых языков это абстракция, то есть введение смысловых конструкций, кратко описывающих такие … Википедия
Язык программирования высокого уровня — Высокоуровневый язык программирования язык программирования, разработанный для быстроты и удобства использования программистом. Основная черта высокоуровневых языков это абстракция, то есть введение смысловых конструкций, кратко описывающих такие … Википедия
ISO/IEC ISP 11185-1:1994 — изд.1 E JTC 1 Информационные технологии. Международные стандартизованные профили FVT2nn. Основной класс виртуального терминала. Регистр определений типа объекта управления. Часть 1. FVT211, FVT212. Упорядоченные и неупорядоченные прикладные… … Стандарты Международной организации по стандартизации (ИСО)
ГОСТ Р ИСО/МЭК МФС 11185-1-98 — 19 с. (4) Информационная технология. Функциональный стандарт. Профили FVT2nn. Базовый класс виртуальных терминалов. Регистр определений типов объектов управления. Часть 1. FVT211, FVT212 упорядоченные и неупорядоченные прикладные объекты… … Указатель национальных стандартов 2013
прикладной профиль — определяет все коммуникационные и прикладные объекты для каждого устройства CAN сети. [http://can cia.com/fileadmin/cia/pdfs/CANdictionary v2 ru.pdf] прикладной профиль [ГОСТ Р 54325 2011 (IEC/TS 61850 2:2003)] Тематики релейная защитасети… … Справочник технического переводчика
ЛОГИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ИСЧИСЛЕНИЯ — прикладные исчисления, формализации математич. теорий. Л. м. и. задается своим языком и перечнем постулатов (эти элементы образуют синтаксис).и в большинстве случаев снабжается семантикой. Существенными чертами, отличающими Л. м. и. от аксиоматич … Математическая энциклопедия
объект — 3.14 объект (object): Элемент, который может быть охарактеризован посредством измерения его атрибутов. Источник … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
