#1170656
#1170656: Модель обработки данных определяет организацию вычислительных процессов для решения задач пользователя. Последовательность и процедуры решения вычислительных задач должны быть оптимизированы по следующим параметрам: объем памяти, ресурсы, количество обращений. Организация процесса зависит от предметной области. При разработке базовой информационной технологии необходимо правильно выбрать организационную структуру. Она задает возможности по управлению вычислительными процессами. Модель обработки данных задается числом задач. Важным является требование ко времени получения результатов решения задач–это определяет динамику всего процесса управления. Первые операционные системы (ОС) были ориентированы на пакетную обработку информации. Этот режим непригоден для задач управления большой размерности и оперативности. В условиях прерывания следует отдавать предпочтение приоритетным задачам. При разделении времени оказалось возможным планировать вычислительный процесс. Новые возможности для пользователя заложены в виртуальных ОС. Новые ОС позволили иметь неограниченный вычислительный ресурс для пользователя. В условиях распределенной обработки данных к вычислительному процессу предъявляются дополнительные требования, которые учитывают других пользователей. Какие шаги включает в себя модель обработки данных?
Модель обработки данных определяет организацию вычислительных процессов для решения задач пользователя. Последовательность и процедуры решения вычислительных задач должны быть оптимизированы по следующим параметрам: объем памяти, ресурсы, количество обращений. Организация процесса зависит от предметной области. При разработке базовой информационной технологии необходимо правильно выбрать организационную структуру. Она задает возможности по управлению вычислительными процессами. Модель обработки данных задается числом задач. Важным является требование ко времени получения результатов решения задач–это определяет динамику всего процесса управления. Первые операционные системы (ОС) были ориентированы на пакетную обработку информации. Этот режим непригоден для задач управления большой размерности и оперативности. В условиях прерывания следует отдавать предпочтение приоритетным задачам. При разделении времени оказалось возможным планировать вычислительный процесс. Новые возможности для пользователя заложены в виртуальных ОС. Новые ОС позволили иметь неограниченный вычислительный ресурс для пользователя. В условиях распределенной обработки данных к вычислительному процессу предъявляются дополнительные требования, которые учитывают других пользователей. Какие шаги включает в себя модель обработки данных?
Варианты ответа:
- Модель обработки данных включает в себя формализованное описание процедур организации вычислительного процесса (операционные системы), преобразования (алгоритмы и программы преобразования структур) и логического вывода (моделирование)
- Модель обработки данных включает в себя только формальное описание процедур передачи, выполняемых в вычислительной сети (кодирование, модуляция в каналах связи)
- Модель обработки данных включает в себя логические, алгоритмические, семантические, фреймовые и интегральные модели представления знаний
- Модель обработки данных включает в себя только формальное описание процедур коммутации и маршрутизации (протоколы сетевого обмена)
Курсы в категории:
Экономика и управление
Дисциплина посвящена освоению современных методов анализа данных, машинного обучения и цифровых технологий, применяемых в экономике. Студенты изучат инструменты для обработки больших массивов информации, прогнозирования тенденций и оптимизации бизнес-процессов. Особое внимание уделяется практическому применению алгоритмов и моделей для принятия управленческих решений в условиях цифровизации. Полученные навыки позволяют эффективно работать с экономическими данными, выявлять закономерности и повышать конкурентоспособность компаний.
Дисциплина посвящена освоению современных методов анализа данных, машинного обучения и цифровых технологий, применяемых в экономике. Студенты изучат инструменты для обработки больших массивов информации, прогнозирования тенденций и оптимизации бизнес-процессов. Особое внимание уделяется практическому применению алгоритмов и моделей для принятия управленческих решений в условиях цифровизации. Полученные навыки позволяют эффективно работать с экономическими данными, выявлять закономерности и повышать конкурентоспособность компаний.