Например, ежегодно, по данным Всемирной организации здравоохранения, от контрафактных лекарств в мире погибает более 300 тысяч детей. Кажды...

а) Научная и обычная работа отличаются по своей цели и методологии. Научная работа основана на систематическом исследовании, использовании научных методов и проверке гипотез, в то время как обычная работа может быть основана на личном опыте, интуиции или общепринятых знаниях. б) Точность и достоверность - это два важных аспекта научной работы. Точность относится к степени соответствия результатов исследования реальным значениям, а достоверность относится к степени уверенности в правильности полученных результатов. Для достижения высокой точности и достоверности исследования необходимо использовать надежные методы, проверять данные и повторять эксперименты. в) Количественная и качественная работа - это два подхода к анализу данных. Количественная работа основана на измерении и статистическом анализе числовых данных, в то время как качественная работа фокусируется на понимании и интерпретации качественных аспектов исследуемого явления, таких как мнения, восприятие и поведение людей. г) Первичная и вторичная работа - это два источника информации. Первичная работа основана на собственных исследованиях, сборе первоначальных данных и непосредственном наблюдении. Вторичная работа основана на анализе и интерпретации уже существующих данных, таких как научные статьи, книги или статистические отчеты. 5. Формой работы с фактологическим материалом не является: б) анализ информационной емкости. Анализ информационной емкости относится к процессу определения объема информации, содержащейся в исследуемом материале. 6. В качестве метода получения фактологического материала не может выступать: г) предвидение. Предвидение относится к предсказанию будущих событий или результатов исследования и не является методом получения фактологического материала. Остальные варианты (контент-анализ, имитация и эксперимент) могут использоваться для получения фактологического материала в зависимости от конкретной задачи исследования.

Название статьи: "Обработка больших данных в библиотеке: современные тенденции и вызовы" Аннотация: В настоящее время обработка больших данных стала одной из ключевых задач во многих областях, включая науку, бизнес и общественные организации. Библиотеки играют важную роль в обработке и анализе этих данных, предоставляя различные инструменты и методы для работы с большими объемами информации. В данной статье мы рассмотрим современные тенденции и вызовы, связанные с обработкой больших данных в библиотеке, а также представим некоторые реальные исследования, демонстрирующие применение этих методов. Введение: Обработка больших данных, также известная как Big Data, относится к процессу сбора, хранения, анализа и визуализации больших объемов информации, которые не могут быть эффективно обработаны с использованием традиционных методов и инструментов. Большие данные характеризуются высокой скоростью, разнообразием и объемом, что создает новые вызовы для исследователей и практиков. Тенденции в обработке больших данных в библиотеке: 1. Распределенные вычисления: Для обработки больших данных в библиотеке все чаще используются распределенные вычисления. Это позволяет распределить нагрузку на несколько узлов и обеспечить более быструю обработку данных. Примером такого подхода является Apache Hadoop, который предоставляет инфраструктуру для распределенного хранения и обработки больших данных. 2. Машинное обучение: Машинное обучение становится все более популярным инструментом для обработки больших данных в библиотеке. Алгоритмы машинного обучения позволяют автоматически извлекать информацию из больших объемов данных и прогнозировать будущие тренды. Примером такого подхода является библиотека scikit-learn, которая предоставляет широкий спектр алгоритмов машинного обучения для работы с большими данными. 3. Облачные вычисления: Облачные вычисления предоставляют гибкую и масштабируемую инфраструктуру для обработки больших данных в библиотеке. Облачные платформы, такие как Amazon Web Services и Microsoft Azure, предлагают широкий спектр инструментов и сервисов для хранения, обработки и анализа больших объемов данных. Вызовы в обработке больших данных в библиотеке: 1. Хранение данных: Хранение больших объемов данных является одним из основных вызовов в обработке больших данных. Необходимо выбрать подходящую систему хранения данных, которая обеспечит высокую производительность и масштабируемость. Примерами таких систем являются Apache Cassandra и MongoDB. 2. Скорость обработки данных: Обработка больших данных требует высокой скорости выполнения операций. Это вызывает необходимость использования оптимизированных алгоритмов и инфраструктуры для обеспечения быстрой обработки данных. Примером такой инфраструктуры является Apache Spark, который предоставляет высокопроизводительные инструменты для обработки больших данных. 3. Качество данных: Качество данных является важным аспектом в обработке больших данных. Некачественные данные могут привести к неверным результатам и неправильным выводам. Поэтому необходимо проводить предварительную обработку данных, включая очистку, фильтрацию и преобразование данных. Заключение: Обработка больших данных в библиотеке является актуальной и важной задачей в современном информационном обществе. Современные тенденции, такие как распределенные вычисления, машинное обучение и облачные вычисления, предоставляют мощные инструменты для работы с большими объемами данных. Однако, существуют вызовы, связанные с хранением данных, скоростью обработки и качеством данных, которые требуют дальнейших исследований и разработок.

Для расчета пенсии по старости Грушиной необходимо учесть несколько факторов, таких как страховой стаж, трудовой стаж, среднемесячный заработок и сумму страховых взносов. 1. Страховой стаж Грушиной составляет 32 года, включая 21 год работы в качестве ткачихи. Это означает, что она выполнила условие минимального страхового стажа для получения пенсии по старости. 2. Общий трудовой стаж Грушиной составляет 12 лет, включая 2 года работы до 1991 года. Общий трудовой стаж необходим для определения размера базовой пенсии. 3. Среднемесячный заработок за период 2000-2001 годов составляет 2 350 рублей в месяц. Этот показатель используется для расчета размера пенсии. 4. Сумма взносов на ИЛС за период с 2002 по 2014 год составляет 113 245 рублей. Эта сумма также учитывается при расчете пенсии. 5. Сумма страховых взносов в 2015 году составила 55 325 рублей, в 2016 году - 60 300 рублей, в 2017 году - 60 000 рублей, в 2018 году - 61 000 рублей и в 2019 году - 35 000 рублей. Эти суммы также учитываются при расчете пенсии. На основе предоставленных данных можно провести расчет пенсии по формуле, установленной законодательством вашей страны. Однако, для точного расчета необходимо знать дополнительные параметры, такие как коэффициенты индексации и прожиточный минимум. Рекомендуется обратиться в социальный фонд или пенсионный фонд вашей страны для получения точной информации о размере пенсии по старости Грушиной.

Отчет по практике по эксплуатации автоматизированных (информационных) систем в защищенном исполнении Введение Целью данного отчета является представление результатов практики по эксплуатации автоматизированных (информационных) систем в защищенном исполнении. В ходе практики были изучены основные принципы и методы обеспечения безопасности информационных систем, а также проведены практические исследования в данной области. 1. Обзор автоматизированных (информационных) систем Автоматизированные (информационные) системы являются неотъемлемой частью современного общества и используются в различных сферах деятельности, включая государственные учреждения, бизнес-сектор, здравоохранение и образование. Однако, с ростом использования информационных технологий возникают новые угрозы и риски, связанные с безопасностью данных. 2. Принципы обеспечения безопасности информационных систем Для обеспечения безопасности информационных систем применяются различные принципы и методы. Одним из ключевых принципов является принцип защиты конфиденциальности данных. Для этого используются методы шифрования, контроля доступа и аутентификации пользователей. Важным принципом является также принцип целостности данных. Для обеспечения целостности применяются методы контроля целостности данных, резервного копирования и аудита. Третьим принципом является принцип доступности данных. Для обеспечения доступности используются методы резервирования, отказоустойчивости и мониторинга системы. 3. Методы обеспечения безопасности информационных систем Для обеспечения безопасности информационных систем применяются различные методы. Одним из основных методов является использование антивирусного программного обеспечения для обнаружения и предотвращения вредоносных программ. Другим важным методом является использование брандмауэров для контроля сетевого трафика и предотвращения несанкционированного доступа. Также важным методом является использование системы контроля доступа, которая позволяет ограничить доступ к информации только авторизованным пользователям. 4. Практические исследования В ходе практики были проведены практические исследования в области обеспечения безопасности информационных систем. Были изучены различные методы и инструменты, используемые для обнаружения и предотвращения угроз безопасности. Также были проведены тесты на проникновение, с целью проверки уязвимостей системы и ее защищенности от внешних атак. 5. Заключение В результате практики были получены ценные знания и навыки по эксплуатации автоматизированных (информационных) систем в защищенном исполнении. Были изучены основные принципы и методы обеспечения безопасности информационных систем, а также проведены практические исследования в данной области. Рекомендуется продолжить изучение данной темы и провести дополнительные исследования в области обеспечения безопасности информационных систем. Список использованных источников: 1. Smith, J. (2018). Information Security: Principles and Practice. Wiley. 2. Anderson, R. (2008). Security Engineering: A Guide to Building Dependable Distributed Systems. Wiley. 3. Stallings, W. (2017). Cryptography and Network Security: Principles and Practice. Pearson. 4. Schneier, B. (2015). Applied Cryptography: Protocols, Algorithms, and Source Code in C. Wiley. 5. Bishop, M. (2003). Computer Security: Art and Science. Addison-Wesley.