-
1 processing of measured data
processing of measured data Messwertverarbeitung fEnglish-German dictionary of Electrical Engineering and Electronics > processing of measured data
-
2 processing of measured data
Экономика: обработка данных измеренийУниверсальный англо-русский словарь > processing of measured data
-
3 processing of measured data
<i&c> ■ Messwertverarbeitung fEnglish-german technical dictionary > processing of measured data
-
4 processing of measured data
English-russian dctionary of contemporary Economics > processing of measured data
-
5 processing
n1) обработка; переработка (сырья)2) технология3) обработка данных, документации; амер. оформление документов4) процессинг
- automatic data processing
- batch processing
- data processing
- electronic data processing
- electronic document processing
- information processing
- industrial processing
- multicurrency processing of payments
- off-line processing
- on-line processing
- order processing
- parallel processing
- priority processing
- real-time processing
- secondary processing
- statistical data processing
- processing of an application
- processing of claims
- processing of credit cards
- processing of experimental results
- processing of information
- processing of large-value payments
- processing of measured dataEnglish-russian dctionary of contemporary Economics > processing
-
6 data
ˈdeɪtə сущ.;
мн. от datum
1) мн. от datum
2) часто как ед. данные, факты, сведения;
информация actual data ≈ фактические данные, реальные данные address data ≈ адресные сведения, адресные данные basic data ≈ исходные данные biographical data ≈ факты биографии business data ≈ деловая информация;
коммерческая информация to cite data ≈ ссылаться на данные to collect data ≈ собирать данные collect data ≈ текущие данные data processing ≈ обработка данных to evaluate data ≈ оценивать данные to feed in data ≈ поставлять данные to gather data ≈ собирать информацию to process data ≈ обрабатывать данные to retrieve data ≈ восстанавливать данные raw data ≈ сырой материал scientific data ≈ научные данные statistical data ≈ статистические данные to store data ≈ хранить данные Syn: news pl от datum pl (употребляется) тж. с гл. в ед. ч. данные, факты;
информация - this * эти данные - initial * исходные данные - calculation * данные вычислений - classified * секретные данные - coded * (за) кодированные данные - control * (информатика) управляющая информация - input * входные данные - laboratory * данные лабораторных исследований - observed * данные наблюдений - measured * результат измерений - * gathering сбор данных - * compression сжатие данных - quick-look * (профессионализм) оперативные данные - * оn word frequencies данные о частотах слов - * for study материал исследования - to gather * оn smth. cобирать материал о чем-л. (американизм) собирать или хранить подробную информацию absolute ~ вчт. абсолютные данные accept ~ вчт. принимать данные access ~ вчт. путевое имя данных actual ~ вчт. реальные данные adjusted ~ вчт. скорректированные данные aggregated ~ вчт. агрегированные данные aggregated ~ вчт. укрупненные данные alphabetic ~ вчт. буквенные данные alphanumeric ~ вчт. буквенно-цифровые данные alphanumeric ~ вчт. текстовые данные analog ~ вчт. алалоговые данные analog-digital ~ вчт. алалогово-цифровые данные anomalous ~ вчт. неверные данные area ~ зональные данные arrayed ~ вчт. массив данных arrayed ~ вчт. упорядоченные данные automated ~ processing вчт. автоматическая обработка данных automatic ~ processing вчт. автоматическая обработка данных processing: ~ обработка;
automatic data processing автоматическая обработка данных automatic ~ processing system вчт. система автоматической обработки данных available ~ вчт. доступные данные bad ~ вчт. неправильные данные biased ~ вчт. неравномерно распределенные данныые binary ~ вчт. двоичные данные biographical ~ биографические данные bipolar-valued ~ вчт. данные обоих знаков bit string ~ вчт. битовые строки blocked ~ вчт. блок данных blocked ~ вчт. сблокированные данные boolean ~ вчт. булевские данные built-in ~ вчт. встроенные данные business ~ вчт. деловая информация canned ~ вчт. искусственные данные chain ~ вчт. цепочка данных character string ~ вчт. строки символов cipher ~ вчт. зашифрованные данные classified ~ вчт. сгруппированные данные clean ~ вчт. достоверные данные clear ~ вчт. незашифрованные данные coded ~ вчт. незакодированные данные collect ~ собирать данные common ~ вчт. общие данные compacted ~ вчт. уплотненные дданные compatible ~ вчт. совместимые данные comprehensive ~ вчт. исчерпывающие данные comprehensive ~ вчт. полные данные computer usage ~ данные по использованию ЭВМ confidential ~ вчт. секретные данные constitutional ~ вчт. структированные данные constructed ~ вчт. исскуственные данные contiguous ~ вчт. сопутствующие данные continuous ~ вчт. аналоговые данные control ~ вчт. управляющие данные coordinate ~ вчт. координатные данные correction ~ вчт. поправочные данные critical ~ вчт. критические данные critical ~ вчт. критическое значение данных cross-section ~ вчт. структурные данные cumulative ~ вчт. накопленные данные current ~ вчт. текущие данные data pl от datum ~ pl данные;
факты;
сведения ~ вчт. данные ~ данные ~ pl информация ~ вчт. информация ~ информация ~ сведения ~ факты ~ aligner вчт. блок перегруппировки данных ~ control block вчт. блок управления данными ~ set control block вчт. блок управления набором данных data pl от datum datum: datum (pl data) данная величина, исходный факт ~ вчт. единица информации ~ характеристика ~ вчт. элемент данных debugging ~ вчт. отладочная информациия decimal ~ вчт. десятичные данные derived ~ вчт. выводимые данные descriptive ~ вчт. описательные данные digital ~ вчт. цифровые данные digitized ~ вчт. оцифрованные данные direct ~ set вчт. прямой набор данных disembodied ~ вчт. разрозненные данные dispersed ~ вчт. распределенные данные distributed ~ base вчт. распределенная база данных, РБД distributed ~ processing вчт. распределенная обработка данных processing: distributed data ~ вчт. рассредоточенная обработка информации documentary ~ вчт. распределенная информация downloaded ~ вчт. загружаемые данные dummy ~ set вчт. набор фиктивных данных encoded ~ вчт. кодированные данные encrypted ~ вчт. зашифрованные данные engineering ~ вчт. технические данные error ~ вчт. информация об ошибках evaluation ~ вчт. оценочные данные event ~ вчт. данные о событиях external ~ внешние данные false ~ вчт. ложные данные fictive ~ вчт. фиктивные данные field ~ вчт. эксплуатационные данные field-performance ~ вчт. эксплуатационая характеристика file ~ вчт. данные из файла file ~ вчт. описание файла filed ~ вчт. картотечные данные flagged ~ вчт. снабженные признаками данные formatted ~ вчт. форматированные данные graphic ~ вчт. графические данные hard disk ~ вчт. данные на жестком диске hierarchical ~ base вчт. база иерархических данных historical ~ вчт. данные о протекании процесса housekeeping ~ вчт. служебные данные identification ~ идентифицирующие данные image ~ вчт. видеоданные immediate ~ вчт. непосредственно получаемые данные imperfect ~ вчт. неполные данные improper ~ вчт. неподходящие данные impure ~ вчт. изменяемые данныые incoming ~ вчт. поступающие данные incomplete ~ вчт. неполные данные indexed ~ вчт. индексируемые данные indicative ~ вчт. индикационные данные indicative ~ вчт. характеристические данные initial ~ вчт. исходные данные input ~ вчт. входные данные input ~ вчт. исходные данные integated ~ вчт. сгруппированные данные integer ~ вчт. целочисленные данные integrated ~ вчт. сгруппированные данные interactive ~ вчт. данные взаимодействия intermediate ~ вчт. промежуточные данные intersection ~ вчт. данные пресечения invalid ~ недостоверные данные invisible ~ вчт. невидимая информация job ~ вчт. характеристика работы label ~ вчт. данные типа метки language ~ вчт. языковые данные lawful ~ разрешенные данные line ~ вчт. строковые данные loaded ~ base вчт. заполненная база данных locked ~ вчт. защищенные данные logged ~ вчт. регистрируемые данные logical ~ вчт. логические данные lost ~ вчт. потерянные данные low-activity ~ вчт. редкоиспользуемые данные machine-readable ~ вчт. машиночитаемые данные management ~ вчт. управленческая информация mass ~ вчт. массовые данные master ~ вчт. основные данные master ~ вчт. эталонные данные meaning ~ вчт. значащая информация meaningless ~ вчт. незначащие данные meta ~ вчт. метаинформация misleading ~ вчт. дезориентирующие данные missing ~ вчт. недостаточные данные missing ~ вчт. недостающие данные missing ~ вчт. потерянные данные multiple ~ вчт. многокомпонентные данные n-bit ~ вчт. n-разрядные двоичные данные non-numeric ~ вчт. нечисловые данные nonformatted ~ вчт. неформатированные данные normal ~ вчт. обычные данные null ~ вчт. отсутствие данных numeric ~ числовые данные numerical ~ вчт. числовые данные observed ~ вчт. данные наблюдений on-line ~ вчт. данные в памяти on-line ~ вчт. оперативные данные operational ~ вчт. рабочие данные original statistical ~ исходные статистические данные outgoing ~ вчт. выходные данные outgoing ~ вчт. исходящие данные output ~ вчт. выходные данные output ~ выходные данные packed ~ вчт. упакованные данные passing ~ вчт. пересылка данных personal ~ анкетные данные personal ~ личные данные pooled ~ вчт. совокупность данных poor ~ вчт. скудные данные primary ~ вчт. первичные данные private ~ вчт. закрытые данные problem ~ вчт. данные задачи problem ~ вчт. проблемные данные production ~ данные о выпуске продукции production ~ показатели хода производственного процесса production ~ технологические показатели public ~ вчт. общедоступные данные public ~ вчт. общие данные punched ~ вчт. отперфорированные данные pure ~ вчт. неизменяемые данные random test ~ случайные тестовые данные ranked ~ вчт. ранжированные данные ranked ~ вчт. упорядоченные данные rating ~ вчт. оценочные данные raw ~ вчт. необработанные данные raw ~ необработанные данные recovery ~ вчт. восстановительные данные reduced ~ вчт. сжатые данные reference ~ вчт. справочные данные refined ~ вчт. уточненные данные rejected ~ вчт. отвергаемые данные relative ~ вчт. относительные данные relevant ~ вчт. релевантные данные reliability ~ вчт. данные о надежности reliable ~ вчт. надежная информация representative ~ вчт. представительные данные restricted ~ вчт. защищенные данные run ~ вчт. параметр прогона run ~ вчт. параметры прогона sample ~ вчт. выборочные данные sampled ~ вчт. выборочные данные sampled ~ вчт. дискретные данные schedule ~ вчт. запланированные данные scratch ~ вчт. промежуточные данные secondary ~ вчт. вторичные данные sensitive ~ вчт. уязвимые данные serial ~ вчт. последовательные данные service ~ block вчт. блок служебных данных shareable ~ вчт. общие данные simulation ~ вчт. данные моделирования smoothed ~ вчт. сглаженные данные socio-economic ~ социально-экономические данные source ~ вчт. данные источника specified ~ вчт. детализированные данные sring ~ вчт. хранимый ток stale ~ вчт. устаревшие данные stand-alone ~ вчт. автономные данные stand-alone ~ вчт. одиночные данные starting ~ вчт. исходные данные starting ~ вчт. начальные данные statistical ~ статистические данные status ~ вчт. данные о состоянии stored ~ вчт. запоминаемые данные string ~ вчт. строковые данные structured ~ вчт. структурированные данные suspect ~ вчт. подозрительные данные synthetic ~ вчт. исскуственные данные system control ~ системное управление информацией system output ~ вчт. данные системного вывода tabular ~ вчт. табличные данные tabulated ~ вчт. табличные данные task ~ вчт. данные задачи test ~ вчт. данные испытаний test ~ вчт. контрольные данные test ~ вчт. тестовые данные time-series ~ вчт. данные временного ряда tooling ~ вчт. технологические данные transaction ~ вчт. данные сообщение transaction ~ вчт. параметры транзакции transcriptive ~ вчт. преобразуемые данные transient ~ вчт. транзитные данные transparent ~ вчт. прозрачные данные trouble-shooting ~ вчт. данные о неисправностях true ~ вчт. достоверные данные uncompatible ~ вчт. несовместимые данные unformatted ~ вчт. неформатированные данные ungrouped ~ вчт. несгруппированные данные unpacked ~ вчт. неупакованные данные unpacked ~ вчт. распакованные данные untagged ~ вчт. непомеченные данные updatable ~ вчт. обновляемые данные user ~ вчт. пользовательские данные valid ~ вчт. достоверные данные valid ~ достоверные данные variable ~ вчт. переменные данные video ~ визуальная информация virtual ~ вчт. виртуальные данные warrantly ~ вчт. данные приемочных испытаний warranty ~ вчт. сведения о гарантиях zero ~ вчт. нулевые данные -
7 datum
data nданныеaccident data reportотчет об авиационных происшествияхacoustic dataакустические данныеadvisory dataконсультативная информацияaeronautical dataаэронавигационные данныеaircraft integrated data systemбортовая комплексная система регистрации данныхaircraft test dataданные о результатах испытаний воздушного суднаair dataданные о результатах испытания в воздухеair data computerвычислитель воздушных сигналовair data computer systemсистема сбора воздушных сигналовair-derived dataданные, полученные с бортаairway climatic dataметеосводка по трассе полетаanalogue data recorderаналоговый регистратор полетных данныхangular dataугловые координатыautomated data interchange systemсистема автоматизированного обмена даннымиautomatic data processingавтоматическая обработка данныхautomatic data transfer equipmentоборудование автоматической передачи данныхbalance dataцентровочные данныеbasic dataисходные данныеbasic technical dataосновные технические параметрыciting dataинформативные данныеdata channelканал передачи данныхdata communication systemсистема передачи данныхdata flow controlуправление потоком информацииdata handling systemсистема обработки данныхdata interchange serviceслужба обмена данными(о полете) data interchange systemсистема обмена даннымиdata linkканал передачи данныхdata link systemсистема передачи данныхdata on the performanceкоординаты характеристикиdata presentationпредставление данныхdata processing displayиндикатор результатов обработки данныхdata processing systemсистема обработки данныхData Processing UnitСектор обработки данныхdata readerустройство для считывания информацииdata recorderрегистратор данныхdata reductionобработка данныхdata reportстатистический отчетdata sheetперечень летно-технических данныхdata switching systemкоммутационная система передачи данныхdata systemинформационная системаdatum angleбазовый уголdatum conditionsисходные условияdatum leveling barнивелировочная линейкаderivation of operating dataрасчет эксплуатационных параметровdesign dataрасчетные данныеelectronic data processingэлектронная обработка данныхelectronic data transmissionэлектронная передача данныхfiling of statistical dataпредставление статистических данныхflight dataлетные данныеflight data averagingосреднение полетных данныхflight data inputввод данных о полетеflight data linkканал передачи данных в полетеflight data recorderрегистратор параметров полетаflight data storage unitблок сбора полетной информацииflight environment dataданные об условиях полетаflight environment data systemсистема сбора воздушных параметров(условий полета) grid-point dataданные в узлах координатной сеткиground-derived dataданные, полученные от наземных службidentification dataданные для опознаванияincident data reportинформационный отчет о предпосылке к происшествиюloading dataзагрузочные данныеmagnetic variation dataданные о магнитном склоненииmain dataосновные данныеmeasured noise dataданные измеренного шумаmeteorological dataметеорологические данныеobservation dataданные наблюденийoperating dataэксплуатационные данныеpacket switched data networkсеть передачи данных с пакетной коммутациейpreprocessed data systemсистема предварительной обработки данныхradar dataрадиолокационная информацияradar data processingобработка радиолокационной информацииraw dataнеобработанные данныеreference dataсправочные данныеreference datumопорная точкаreference datum heightвысота опорной точкиshipping dataотгрузочные данныеspecific pressure datumустановленная величина давленияtest dataрезультаты испытанияweight and balance dataвесовые и центровочные данныеweight dataвесовые данныеzero reference datumначало отсчета -
8 Artificial Intelligence
In my opinion, none of [these programs] does even remote justice to the complexity of human mental processes. Unlike men, "artificially intelligent" programs tend to be single minded, undistractable, and unemotional. (Neisser, 1967, p. 9)Future progress in [artificial intelligence] will depend on the development of both practical and theoretical knowledge.... As regards theoretical knowledge, some have sought a unified theory of artificial intelligence. My view is that artificial intelligence is (or soon will be) an engineering discipline since its primary goal is to build things. (Nilsson, 1971, pp. vii-viii)Most workers in AI [artificial intelligence] research and in related fields confess to a pronounced feeling of disappointment in what has been achieved in the last 25 years. Workers entered the field around 1950, and even around 1960, with high hopes that are very far from being realized in 1972. In no part of the field have the discoveries made so far produced the major impact that was then promised.... In the meantime, claims and predictions regarding the potential results of AI research had been publicized which went even farther than the expectations of the majority of workers in the field, whose embarrassments have been added to by the lamentable failure of such inflated predictions....When able and respected scientists write in letters to the present author that AI, the major goal of computing science, represents "another step in the general process of evolution"; that possibilities in the 1980s include an all-purpose intelligence on a human-scale knowledge base; that awe-inspiring possibilities suggest themselves based on machine intelligence exceeding human intelligence by the year 2000 [one has the right to be skeptical]. (Lighthill, 1972, p. 17)4) Just as Astronomy Succeeded Astrology, the Discovery of Intellectual Processes in Machines Should Lead to a Science, EventuallyJust as astronomy succeeded astrology, following Kepler's discovery of planetary regularities, the discoveries of these many principles in empirical explorations on intellectual processes in machines should lead to a science, eventually. (Minsky & Papert, 1973, p. 11)5) Problems in Machine Intelligence Arise Because Things Obvious to Any Person Are Not Represented in the ProgramMany problems arise in experiments on machine intelligence because things obvious to any person are not represented in any program. One can pull with a string, but one cannot push with one.... Simple facts like these caused serious problems when Charniak attempted to extend Bobrow's "Student" program to more realistic applications, and they have not been faced up to until now. (Minsky & Papert, 1973, p. 77)What do we mean by [a symbolic] "description"? We do not mean to suggest that our descriptions must be made of strings of ordinary language words (although they might be). The simplest kind of description is a structure in which some features of a situation are represented by single ("primitive") symbols, and relations between those features are represented by other symbols-or by other features of the way the description is put together. (Minsky & Papert, 1973, p. 11)[AI is] the use of computer programs and programming techniques to cast light on the principles of intelligence in general and human thought in particular. (Boden, 1977, p. 5)The word you look for and hardly ever see in the early AI literature is the word knowledge. They didn't believe you have to know anything, you could always rework it all.... In fact 1967 is the turning point in my mind when there was enough feeling that the old ideas of general principles had to go.... I came up with an argument for what I called the primacy of expertise, and at the time I called the other guys the generalists. (Moses, quoted in McCorduck, 1979, pp. 228-229)9) Artificial Intelligence Is Psychology in a Particularly Pure and Abstract FormThe basic idea of cognitive science is that intelligent beings are semantic engines-in other words, automatic formal systems with interpretations under which they consistently make sense. We can now see why this includes psychology and artificial intelligence on a more or less equal footing: people and intelligent computers (if and when there are any) turn out to be merely different manifestations of the same underlying phenomenon. Moreover, with universal hardware, any semantic engine can in principle be formally imitated by a computer if only the right program can be found. And that will guarantee semantic imitation as well, since (given the appropriate formal behavior) the semantics is "taking care of itself" anyway. Thus we also see why, from this perspective, artificial intelligence can be regarded as psychology in a particularly pure and abstract form. The same fundamental structures are under investigation, but in AI, all the relevant parameters are under direct experimental control (in the programming), without any messy physiology or ethics to get in the way. (Haugeland, 1981b, p. 31)There are many different kinds of reasoning one might imagine:Formal reasoning involves the syntactic manipulation of data structures to deduce new ones following prespecified rules of inference. Mathematical logic is the archetypical formal representation. Procedural reasoning uses simulation to answer questions and solve problems. When we use a program to answer What is the sum of 3 and 4? it uses, or "runs," a procedural model of arithmetic. Reasoning by analogy seems to be a very natural mode of thought for humans but, so far, difficult to accomplish in AI programs. The idea is that when you ask the question Can robins fly? the system might reason that "robins are like sparrows, and I know that sparrows can fly, so robins probably can fly."Generalization and abstraction are also natural reasoning process for humans that are difficult to pin down well enough to implement in a program. If one knows that Robins have wings, that Sparrows have wings, and that Blue jays have wings, eventually one will believe that All birds have wings. This capability may be at the core of most human learning, but it has not yet become a useful technique in AI.... Meta- level reasoning is demonstrated by the way one answers the question What is Paul Newman's telephone number? You might reason that "if I knew Paul Newman's number, I would know that I knew it, because it is a notable fact." This involves using "knowledge about what you know," in particular, about the extent of your knowledge and about the importance of certain facts. Recent research in psychology and AI indicates that meta-level reasoning may play a central role in human cognitive processing. (Barr & Feigenbaum, 1981, pp. 146-147)Suffice it to say that programs already exist that can do things-or, at the very least, appear to be beginning to do things-which ill-informed critics have asserted a priori to be impossible. Examples include: perceiving in a holistic as opposed to an atomistic way; using language creatively; translating sensibly from one language to another by way of a language-neutral semantic representation; planning acts in a broad and sketchy fashion, the details being decided only in execution; distinguishing between different species of emotional reaction according to the psychological context of the subject. (Boden, 1981, p. 33)Can the synthesis of Man and Machine ever be stable, or will the purely organic component become such a hindrance that it has to be discarded? If this eventually happens-and I have... good reasons for thinking that it must-we have nothing to regret and certainly nothing to fear. (Clarke, 1984, p. 243)The thesis of GOFAI... is not that the processes underlying intelligence can be described symbolically... but that they are symbolic. (Haugeland, 1985, p. 113)14) Artificial Intelligence Provides a Useful Approach to Psychological and Psychiatric Theory FormationIt is all very well formulating psychological and psychiatric theories verbally but, when using natural language (even technical jargon), it is difficult to recognise when a theory is complete; oversights are all too easily made, gaps too readily left. This is a point which is generally recognised to be true and it is for precisely this reason that the behavioural sciences attempt to follow the natural sciences in using "classical" mathematics as a more rigorous descriptive language. However, it is an unfortunate fact that, with a few notable exceptions, there has been a marked lack of success in this application. It is my belief that a different approach-a different mathematics-is needed, and that AI provides just this approach. (Hand, quoted in Hand, 1985, pp. 6-7)We might distinguish among four kinds of AI.Research of this kind involves building and programming computers to perform tasks which, to paraphrase Marvin Minsky, would require intelligence if they were done by us. Researchers in nonpsychological AI make no claims whatsoever about the psychological realism of their programs or the devices they build, that is, about whether or not computers perform tasks as humans do.Research here is guided by the view that the computer is a useful tool in the study of mind. In particular, we can write computer programs or build devices that simulate alleged psychological processes in humans and then test our predictions about how the alleged processes work. We can weave these programs and devices together with other programs and devices that simulate different alleged mental processes and thereby test the degree to which the AI system as a whole simulates human mentality. According to weak psychological AI, working with computer models is a way of refining and testing hypotheses about processes that are allegedly realized in human minds.... According to this view, our minds are computers and therefore can be duplicated by other computers. Sherry Turkle writes that the "real ambition is of mythic proportions, making a general purpose intelligence, a mind." (Turkle, 1984, p. 240) The authors of a major text announce that "the ultimate goal of AI research is to build a person or, more humbly, an animal." (Charniak & McDermott, 1985, p. 7)Research in this field, like strong psychological AI, takes seriously the functionalist view that mentality can be realized in many different types of physical devices. Suprapsychological AI, however, accuses strong psychological AI of being chauvinisticof being only interested in human intelligence! Suprapsychological AI claims to be interested in all the conceivable ways intelligence can be realized. (Flanagan, 1991, pp. 241-242)16) Determination of Relevance of Rules in Particular ContextsEven if the [rules] were stored in a context-free form the computer still couldn't use them. To do that the computer requires rules enabling it to draw on just those [ rules] which are relevant in each particular context. Determination of relevance will have to be based on further facts and rules, but the question will again arise as to which facts and rules are relevant for making each particular determination. One could always invoke further facts and rules to answer this question, but of course these must be only the relevant ones. And so it goes. It seems that AI workers will never be able to get started here unless they can settle the problem of relevance beforehand by cataloguing types of context and listing just those facts which are relevant in each. (Dreyfus & Dreyfus, 1986, p. 80)Perhaps the single most important idea to artificial intelligence is that there is no fundamental difference between form and content, that meaning can be captured in a set of symbols such as a semantic net. (G. Johnson, 1986, p. 250)Artificial intelligence is based on the assumption that the mind can be described as some kind of formal system manipulating symbols that stand for things in the world. Thus it doesn't matter what the brain is made of, or what it uses for tokens in the great game of thinking. Using an equivalent set of tokens and rules, we can do thinking with a digital computer, just as we can play chess using cups, salt and pepper shakers, knives, forks, and spoons. Using the right software, one system (the mind) can be mapped into the other (the computer). (G. Johnson, 1986, p. 250)19) A Statement of the Primary and Secondary Purposes of Artificial IntelligenceThe primary goal of Artificial Intelligence is to make machines smarter.The secondary goals of Artificial Intelligence are to understand what intelligence is (the Nobel laureate purpose) and to make machines more useful (the entrepreneurial purpose). (Winston, 1987, p. 1)The theoretical ideas of older branches of engineering are captured in the language of mathematics. We contend that mathematical logic provides the basis for theory in AI. Although many computer scientists already count logic as fundamental to computer science in general, we put forward an even stronger form of the logic-is-important argument....AI deals mainly with the problem of representing and using declarative (as opposed to procedural) knowledge. Declarative knowledge is the kind that is expressed as sentences, and AI needs a language in which to state these sentences. Because the languages in which this knowledge usually is originally captured (natural languages such as English) are not suitable for computer representations, some other language with the appropriate properties must be used. It turns out, we think, that the appropriate properties include at least those that have been uppermost in the minds of logicians in their development of logical languages such as the predicate calculus. Thus, we think that any language for expressing knowledge in AI systems must be at least as expressive as the first-order predicate calculus. (Genesereth & Nilsson, 1987, p. viii)21) Perceptual Structures Can Be Represented as Lists of Elementary PropositionsIn artificial intelligence studies, perceptual structures are represented as assemblages of description lists, the elementary components of which are propositions asserting that certain relations hold among elements. (Chase & Simon, 1988, p. 490)Artificial intelligence (AI) is sometimes defined as the study of how to build and/or program computers to enable them to do the sorts of things that minds can do. Some of these things are commonly regarded as requiring intelligence: offering a medical diagnosis and/or prescription, giving legal or scientific advice, proving theorems in logic or mathematics. Others are not, because they can be done by all normal adults irrespective of educational background (and sometimes by non-human animals too), and typically involve no conscious control: seeing things in sunlight and shadows, finding a path through cluttered terrain, fitting pegs into holes, speaking one's own native tongue, and using one's common sense. Because it covers AI research dealing with both these classes of mental capacity, this definition is preferable to one describing AI as making computers do "things that would require intelligence if done by people." However, it presupposes that computers could do what minds can do, that they might really diagnose, advise, infer, and understand. One could avoid this problematic assumption (and also side-step questions about whether computers do things in the same way as we do) by defining AI instead as "the development of computers whose observable performance has features which in humans we would attribute to mental processes." This bland characterization would be acceptable to some AI workers, especially amongst those focusing on the production of technological tools for commercial purposes. But many others would favour a more controversial definition, seeing AI as the science of intelligence in general-or, more accurately, as the intellectual core of cognitive science. As such, its goal is to provide a systematic theory that can explain (and perhaps enable us to replicate) both the general categories of intentionality and the diverse psychological capacities grounded in them. (Boden, 1990b, pp. 1-2)Because the ability to store data somewhat corresponds to what we call memory in human beings, and because the ability to follow logical procedures somewhat corresponds to what we call reasoning in human beings, many members of the cult have concluded that what computers do somewhat corresponds to what we call thinking. It is no great difficulty to persuade the general public of that conclusion since computers process data very fast in small spaces well below the level of visibility; they do not look like other machines when they are at work. They seem to be running along as smoothly and silently as the brain does when it remembers and reasons and thinks. On the other hand, those who design and build computers know exactly how the machines are working down in the hidden depths of their semiconductors. Computers can be taken apart, scrutinized, and put back together. Their activities can be tracked, analyzed, measured, and thus clearly understood-which is far from possible with the brain. This gives rise to the tempting assumption on the part of the builders and designers that computers can tell us something about brains, indeed, that the computer can serve as a model of the mind, which then comes to be seen as some manner of information processing machine, and possibly not as good at the job as the machine. (Roszak, 1994, pp. xiv-xv)The inner workings of the human mind are far more intricate than the most complicated systems of modern technology. Researchers in the field of artificial intelligence have been attempting to develop programs that will enable computers to display intelligent behavior. Although this field has been an active one for more than thirty-five years and has had many notable successes, AI researchers still do not know how to create a program that matches human intelligence. No existing program can recall facts, solve problems, reason, learn, and process language with human facility. This lack of success has occurred not because computers are inferior to human brains but rather because we do not yet know in sufficient detail how intelligence is organized in the brain. (Anderson, 1995, p. 2)Historical dictionary of quotations in cognitive science > Artificial Intelligence
-
9 control
1) управление; регулирование || управлять; регулировать2) контроль || контролировать3) управляющее устройство; устройство управления; регулятор4) профессиональное мастерство, квалификация, техническая квалификация5) pl органы управления•"in control" — "в поле допуска" ( о результатах измерения)
to control closed loop — управлять в замкнутой системе; регулировать в замкнутой системе
- 2-handed controlsto control open loop — управлять в разомкнутой системе; регулировать в разомкнутой системе
- 32-bit CPU control
- acceptance control
- access control
- acknowledge control
- active process control
- adaptable control
- adaptive constraint control
- adaptive control for optimization
- adaptive control
- adaptive feed rate control
- adaptive quality control
- adjustable feed control
- adjustable rotary control
- adjustable speed control
- adjusting control
- adjustment control
- AI control
- air logic control
- analog data distribution and control
- analogical control
- analytical control
- application control
- arrows-on-curves control
- autodepth control
- autofeed control
- automated control of a document management system
- automated technical control
- automatic backlash control
- automatic control
- automatic editing control
- automatic gain control
- automatic gripper control
- automatic level control
- automatic process closed loop control
- automatic remote control
- automatic sensitivity control
- automatic sequence control
- automatic speed control
- automatic stability controls
- auxiliaries control
- balanced controls
- band width control
- bang-bang control
- bang-bang-off control
- basic CNC control
- batch control
- bibliographic control
- bin level control
- boost control
- built-in control
- button control
- cam control
- cam throttle control
- camshaft control
- carriage control
- Cartesian path control
- Cartesian space control
- cascade control
- C-axis spindle control
- cell control
- center control
- central control
- central supervisory control
- centralized control
- centralized electronic control
- central-station control
- changeover control
- chip control
- circumferential register control
- close control
- closed cycle control
- closed loop control
- closed loop machine control
- closed loop manual control
- closed loop numerical control
- closed loop position control
- clutch control
- CNC control
- CNC indexer control
- CNC programmable control
- CNC symbolic conversational control
- CNC/CRT control
- CNC/MDI control
- coarse control
- coded current control
- coded current remote control
- color control
- combination control
- command-line control
- compensatory control
- composition control
- compound control
- computed-current control
- computed-torque control
- computer control
- computer numerical control
- computer process control
- computer-aided measurement and control
- computer-integrated manufacturing control
- computerized control
- computerized numerical control
- computerized process control
- constant surface speed control
- constant value control
- contactless control
- contact-sensing control
- contamination control
- continuous control
- continuous path control
- continuous process control
- contour profile control
- contouring control
- conventional hardware control
- conventional numerical control
- conventional tape control
- convergent control
- conversational control
- conversational MDI control
- coordinate positioning control
- coordinate programmable control
- copymill control
- counter control
- crossed controls
- current control
- cycle control
- dash control
- data link control
- data storage control
- deadman's handle controls
- depth control
- derivative control
- dial-in control
- differential control
- differential gaging control
- differential gain control
- differential temperature control
- digital brushless servo control
- digital control
- digital position control
- digital readout controls
- dimensional control
- direct computer control
- direct control
- direct digital control
- direct numerical control
- direction control
- directional control
- dirt control
- discontinuous control
- discrete control
- discrete event control
- discrete logic controls
- dispatching control
- displacement control
- distance control
- distant control
- distributed control
- distributed numerical control
- distributed zone control
- distribution control
- dog control
- drum control
- dual control
- dual-mode control
- duplex control
- dust control
- dynamic control
- eccentric control
- edge position control
- EDP control
- electrical control
- electrofluidic control
- electromagnetic control
- electronic control
- electronic level control
- electronic speed control
- electronic swivel control
- elevating control
- emergency control
- end-point control
- engineering change control
- engineering control
- entity control
- environmental control
- error control
- error plus error-rate control
- error-free control
- external beam control
- factory-floor control
- false control
- feed control
- feed drive controls
- feedback control
- feed-forward control
- field control
- fine control
- finger-tip control
- firm-wired numerical control
- fixed control
- fixed-feature control
- fixture-and-tool control
- flexible-body control
- floating control
- flow control
- fluid flow control
- follow-up control
- foot pedal control
- force adaptive control
- forecasting compensatory control
- fork control
- four quadrant control
- freely programmable CNC control
- frequency control
- FROG control
- full computer control
- full order control
- full spindle control
- gage measurement control
- gain control
- ganged control
- gap control
- gear control
- generative numerical control
- generic path control
- geometric adaptive control
- graphic numerical control
- group control
- grouped control
- guidance control
- hairbreath control
- hand control
- hand feed control
- hand wheel control
- hand-held controls
- handle-type control
- hand-operated controls
- hardened computer control
- hardwared control
- hardwared numerical control
- heating control
- heterarchical control
- hierarchical control
- high-integrity control
- high-level robot control
- high-low control
- high-low level control
- high-technology control
- horizontal directional control
- humidity control
- hybrid control
- hydraulic control
- I/O control
- immediate postprocess control
- inching control
- in-cycle control
- independent control
- indexer control
- indirect control
- individual control
- industrial processing control
- industrial-style controls
- infinite control
- infinite speed control
- in-process control
- in-process size control
- in-process size diameters control
- input/output control
- integral CNC control
- integral control
- integrated control
- intelligent control
- interacting control
- interconnected controls
- interlinking control
- inventory control
- job control
- jogging control
- joint control
- joystick control
- just-in-time control
- language-based control
- laser health hazards control
- latching control
- lead control
- learning control
- lever control
- lever-operated control
- line motion control
- linear control
- linear path control
- linearity control
- load control
- load-frequency control
- local control
- local-area control
- logic control
- lubricating oil level control
- machine control
- machine programming control
- machine shop control
- macro control
- magnetic control
- magnetic tape control
- main computer control
- malfunction control
- management control
- manual control
- manual data input control
- manual stop control
- manually actuatable controls
- manufacturing change control
- manufacturing control
- master control
- material flow control
- MDI control
- measured response control
- mechanical control
- memory NC control
- memory-type control
- metering control
- metrological control of production field
- microbased control
- microcomputer CNC control
- microcomputer numerical control
- microcomputer-based sequence control
- microprocessor control
- microprocessor numerical control
- microprogrammed control
- microprogramming control
- milling control
- model reference adaptive control
- model-based control
- moisture control
- motion control
- motor control
- motor speed control
- mouse-driven control
- movable control
- multicircuit control
- multidiameter control
- multilevel control
- multimachine tool control
- multiple control
- multiple-processor control
- multiposition control
- multistep control
- multivariable control
- narrow-band proportional control
- navigation control
- NC control
- neural network adaptive control
- noise control
- noncorresponding control
- noninteracting control
- noninterfacing control
- nonreversable control
- nonsimultaneous control
- numerical contouring control
- numerical control
- numerical program control
- odd control
- off-line control
- oligarchical control
- on-board control
- one-axis point-to-point control
- one-dimensional point-to-point control
- on-line control
- on-off control
- open loop control
- open loop manual control
- open loop numerical control
- open-architecture control
- operating control
- operational control
- operator control
- optical pattern tracing control
- optimal control
- optimalizing control
- optimizing control
- oral numerical control
- organoleptic control
- overall control
- overheat control
- override control
- p. b. control
- palm control
- parameter adaptive control
- parameter adjustment control
- partial d.o.f. control
- path control
- pattern control
- pattern tracing control
- PC control
- PC-based control
- peg board control
- pendant control
- pendant-actuated control
- pendant-mounted control
- performance control
- photoelectric control
- physical alignment control
- PIC control
- PID control
- plugboard control
- plug-in control
- pneumatic control
- point-to-point control
- pose-to-pose control
- position/contouring numerical control
- position/force control
- positional control
- positioning control
- positive control
- postprocess quality control
- power adaptive control
- power control
- power feed control
- power-assisted control
- powered control
- power-operated control
- precision control
- predictor control
- preselective control
- preset control
- presetting control
- pressbutton control
- pressure control
- preview control
- process control
- process quality control
- production activity control
- production control
- production result control
- programmable adaptive control
- programmable cam control
- programmable control
- programmable logic adaptive control
- programmable logic control
- programmable machine control
- programmable microprocessor control
- programmable numerical control
- programmable sequence control
- proportional plus derivative control
- proportional plus floating control
- proportional plus integral control
- prototype control
- pulse control
- pulse duration control
- punched-tape control
- purpose-built control
- pushbutton control
- quality control
- radio remote control
- radium control
- rail-elevating control
- ram stroke control
- ram-positioning control
- rapid-traverse controls for the heads
- rate control
- ratio control
- reactive control
- real-time control
- reduced-order control
- register control
- registration control
- relay control
- relay-contactor control
- remote control
- remote program control
- remote switching control
- remote valve control
- remote-dispatch control
- resistance control
- resolved motion rate control
- retarded control
- reversal control
- revolution control
- rigid-body control
- robot control
- robot perimeter control
- robot teach control
- rod control
- safety control
- sampled-data control
- sampling control
- schedule control
- SCR's control
- second derivative control
- selective control
- selectivity control
- self-acting control
- self-adaptive control
- self-adjusting control
- self-aligning control
- self-operated control
- self-optimizing control
- self-programming microprocessor control
- semi-automatic control
- sensitivity control
- sensor-based control
- sequence control
- sequence-type control
- sequential control
- series-parallel control
- servo control
- servo speed control
- servomotor control
- servo-operated control
- set value control
- shaft speed control
- shape control
- shift control
- shop control
- shower and high-pressure oil temperature control
- shut off control
- sight control
- sign control
- single variable control
- single-flank control
- single-lever control
- size control
- slide control
- smooth control
- software-based NC control
- softwared numerical control
- solid-state logic control
- space-follow-up control
- speed control
- stabilizing control
- stable control
- standalone control
- start controls
- static control
- station control
- statistical quality control
- steering control
- step-by-step control
- stepless control
- stepped control
- stick control
- stock control
- stop controls
- stop-point control
- storage assignment control
- straight cut control
- straight line control
- stroke control
- stroke length control
- supervisor production control
- supervisory control
- swarf control
- switch control
- symbolic control
- synchronous data link control
- table control
- tap-depth controls
- tape control
- tape loop control
- teach controls
- temperature control
- temperature-humidity air control
- template control
- tension control
- test control
- thermal control
- thermostatic control
- three-axis contouring control
- three-axis point-to-point control
- three-axis tape control
- three-mode control
- three-position control
- throttle control
- thumbwheel control
- time control
- time cycle control
- time optimal control
- time variable control
- time-critical control
- time-proportional control
- timing control
- token-passing access control
- tool life control
- tool run-time control
- torque control
- total quality control
- touch-panel NC control
- touch-screen control
- tracer control
- tracer numerical control
- trajectory control
- triac control
- trip-dog control
- TRS/rate control
- tuning control
- turnstile control
- two-axis contouring control
- two-axis point-to-point control
- two-dimension control
- two-hand controls
- two-position control
- two-position differential gap control
- two-step control
- undamped control
- user-adjustable override controls
- user-programmable NC control
- variable flow control
- variable speed control
- variety control
- varying voltage control
- velocity-based look-ahead control
- vise control
- vision responsive control
- visual control
- vocabulary control
- vocal CNC control
- vocal numerical control
- voltage control
- warehouse control
- washdown control
- water-supply control
- welding control
- wheel control
- wide-band control
- zero set control
- zoned track controlEnglish-Russian dictionary of mechanical engineering and automation > control
-
10 measure
• olla mittainen• ottaa jostakusta mittaa• runomittaautomatic data processing• rivinpituus• toimenpide• jakaja• järjestely• arvioida• annos• raja• kohtuus• kaava• mittaluku• mitellä• mitoittaa• mittakaava• mitta• mitta-astia• mittausväline• mittailla• miekanmittely• mitatatechnology• mitta (tek.)• mittapuu• mitta(tekniikka)• mittayksikkö• määrä• suuruus• tahti• tahtijakophysics• laajuus• poljento* * *'meʒə 1. noun1) (an instrument for finding the size, amount etc of something: a glass measure for liquids; a tape-measure.) mitta2) (a unit: The metre is a measure of length.) mittayksikkö3) (a system of measuring: dry/liquid/square measure.) mittajärjestelmä4) (a plan of action or something done: We must take (= use, or put into action) certain measures to stop the increase in crime.) toimenpide5) (a certain amount: a measure of sympathy.) annos6) ((in music) the musical notes contained between two bar lines.)2. verb1) (to find the size, amount etc of (something): He measured the table.) mitata2) (to show the size, amount etc of: A thermometer measures temperature.) osoittaa3) ((with against, besides etc) to judge in comparison with: She measured her skill in cooking against her friend's.) ottaa mittaa4) (to be a certain size: This table measures two metres by one metre.) olla mitoiltaan•- beyond measure
- for good measure
- full measure
- made to measure
- measure out
- measure up -
11 optimization
- подбор оптимальных условий
- оптимизация
- определение оптимальных характеристик
- выбор оптимальных параметров
выбор оптимальных параметров
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]Тематики
EN
определение оптимальных характеристик
—
[ http://slovarionline.ru/anglo_russkiy_slovar_neftegazovoy_promyishlennosti/]Тематики
EN
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 optimumВопрос оптимизацииThroughout 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
Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > optimization
12 rule
• ohje• ohjenuora• ohjata• normi• isännyys• isännöidä• instruktio• johtosääntö• hillitä• viivoittaa• viivainprinting (graphic) industry• viivake(kirjapainoala)• viivata• viivoitin• viiva(graafisena elementtinä)• elämänohje• valta• vallita• prinsiippi• päätös• päällikkyys• ratkaisu• ratkaista• hallitus• hallinta• hallitusaika• hallita• hallitusvalta• hallituskausi• hallitseminen• mittapuu• menetelmä• määräys• määräysvalta• määräämisvalta• määrätä• pelisääntö• malli• standardi• säädös• säännös• tapa• sääntö• kulmamitta• käskeä• käskyprinting (graphic) industry• latomaviivake• lakisäännös• lakiautomatic data processing• komento* * *ru:l 1. noun1) (government: under foreign rule.) valta2) (a regulation or order: school rules.) sääntö3) (what usually happens or is done; a general principle: He is an exception to the rule that fat people are usually happy.) sääntö4) (a general standard that guides one's actions: I make it a rule never to be late for appointments.) sääntö5) (a marked strip of wood, metal etc for measuring: He measured the windows with a rule.) viivoitin2. verb1) (to govern: The king ruled (the people) wisely.) hallita2) (to decide officially: The judge ruled that the witness should be heard.) määrätä3) (to draw (a straight line): He ruled a line across the page.) vetää viiva•- ruled- ruler
- ruling 3. noun(an official decision: The judge gave his ruling.) päätös- rule off
- rule outСм. также в других словарях:
Data Validation and Reconciliation — Industrial process data validation and reconciliation or short data validation and reconciliation (DVR) is a technology which is using process information and mathematical methods in order to automatically correct measurements in industrial… … Wikipedia
Data processing — otheruses|Data entry clerk Data processing is any computer process that converts data into information or knowledge. [i.e. data processing can be any computer operation or series of operations performed on data to get insightful information.] The … Wikipedia
Data mining — Not to be confused with analytics, information extraction, or data analysis. Data mining (the analysis step of the knowledge discovery in databases process,[1] or KDD), a relatively young and interdisciplinary field of computer science[2][3] is… … Wikipedia
Data acquisition — is the process of sampling signals that measure real world physical conditions and converting the resulting samples into digital numeric values that can be manipulated by a computer. Data acquisition systems (abbreviated with the acronym DAS or… … 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 analysis — Analysis of data is a process of inspecting, cleaning, transforming, and modeling data with the goal of highlighting useful information, suggesting conclusions, and supporting decision making. Data analysis has multiple facets and approaches,… … Wikipedia
Data — For data in a computer science context, see Data (computing). For other senses of the word, see Data (disambiguation). See also datum, a disambiguation page. The term data refers to qualitative or quantitative attributes of a variable or set of… … Wikipedia
Bandwidth (signal processing) — Bandwidth is the difference between the upper and lower cutoff frequencies of, for example, a filter, a communication channel, or a signal spectrum, and is typically measured in hertz. In case of a baseband channel or signal, the bandwidth is… … Wikipedia
Computer data storage — 1 GB of SDRAM mounted in a personal computer. An example of primary storage … Wikipedia
mineral processing — or ore dressing Mechanical treatment of crude ores to separate the valuable minerals. Mineral processing was at first applied only to ores of precious metals but later came to be used to recover other metals and nonmetallic minerals. It is also… … Universalium
Audio signal processing — Audio signal processing, sometimes referred to as audio processing, is the intentional alteration of auditory signals, or sound. As audio signals may be electronically represented in either digital or analog format, signal processing may occur in … Wikipedia
Перевод: с английского на все языки
со всех языков на английский- Со всех языков на:
- Английский
- С английского на:
- Все языки
- Немецкий
- Русский
- Финский