📄Работа №31040

Тема: SCOPUS И WEB OF SCIENCE - СХОДСТВА И РАЗЛИЧИЯ

📝
Тип работы Дипломные работы, ВКР
📚
Предмет информатика
📄
Объем: 115 листов
📅
Год: 2019
👁️
Просмотров: 596
6500 руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
ℹ️ Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание 📖 Введение ✅ Заключение 📕 Литература 🔍 Похожие 🛒 Купить

📋 Содержание

ВВЕДЕНИЕ 4
1 SCOPUS И WEB OF SCIENCE - ЛИДЕРЫ НАУКОМЕТРИЧЕСКИХ БАЗ
ДАННЫХ 8
1.1 Scopus. Общая информация. Интерфейс пользователя 8
1.2 Web of Science. Общая информация 27
1.3 Аналитические инструменты и возможности Scopus и Web of Science 40
1.4 Сравнение двух наукометрических баз данных Scopus и Web of Science. ... 45
2 ИССЛЕДОВАНИЕ КРИТЕРИЕВ ОЦЕНКИ И МЕТОДОВ
ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ С ПОЛЬЗОВАТЕЛЕМ 48
2.1 Обзор методов наукометрии 48
2.1.1 Библиометрические показатели 48
2.1.2 Вебометрические показатели 52
2.1.3 Альтернативные показатели 56
2.2 Обзор инструментов анализа публикационной активности 56
2.3 Сравнительный анализ программных средств 61
3 ВЫЯВЛЕНИЕ ПРОБЛЕМ, ВОЗНИКАЮЩИХ ПРИ ИНТЕГРАЦИИ
ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ С СЕРВИСАМИ SCOPUS И WEB OF SCIENCE 65
3.1 Вопросы аффилиации Web of Science и Scopus 65
3.2 Методы прогнозирования 69
4 РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ РЕШАЮЩИХ ПРОБЛЕМУ АФФИЛИАЦИИ СТАТЕЙ И НАУЧНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ В БАЗАХ ДАННЫХ SCOPUS И WEB OF SCIENCE РОССИЙСКИХ УЧЕНЫХ 73
4.1 Цели предложенных методов 74
4.2 Внешний вид платформ. Алгоритм работы с ними 75
4.2.1 Веб форма для сбора данных 75
4.2.2 Веб платформа «Система сбора корректных данных об авторе и его
публикациях» 81
4.3 Обоснование выбора инструментов разработки 85
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 86
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 88
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ 94

📖 Введение

Количественные и качественные показатели развития науки в виде числа опубликованных статей и количества цитирований введены в настоящее время в государственные регулирующие документы [37].
Одно из ключевых направлений интеграции российской науки в мировую - представление релевантных и значимых научных результатов, полученных отечественными исследователями, в авторитетных международных и российских научных изданиях, которые отражаются в глобальных индексах научного цитирования Web of Science и Scopus [33].
Вопросы наукометрии широко обсуждаются в научно-образовательном сообществе. Это вызвано двумя причинами.
Во-первых, развитие информационных технологий, прежде всего, создание библиометрических баз данных, сделало общедоступным знакомство с наукометрическими показателями исследователей и их объединений (подразделений, институтов).
Во-вторых, наукометрические показатели стали использоваться администраторами различного уровня при управлении научной деятельностью.
В связи с этим в последнее время активно развиваются компьютерные системы наукометрического анализа научных публикаций, которые призваны облегчить процесс получения информации, необходимой экспертам для определения перспективных направлений в конкретной предметной области [39].
Выделяются два гиганта - это «сеть науки» (Web of Science) и Скопус (Scopus). В настоящее время эти две системы, индексирующие опубликованные работы, являются основными при расчете практически всех наукометрических показателей, которые служат для оценки перспективности направлений научных исследований (при подаче заявок на гранты, оценивании уровня вуза и т.д.), поэтому иметь активные профили в базах данных и следить за ними для ученых, а также организаций и институтов крайне важно.
Зачастую исследования быстро теряют свою актуальность: «период полураспада» знаний во многих случаях составляет около 10 лет или даже меньше.
Библиометрия как метод анализа направления является качественной оценкой, тогда как наукометрия - количественной, и вкупе эти два инструмента позволяют проанализировать актуальное состояние исследований в той или иной области еще на стадии формирования [25].
Актуальность данной научно-исследовательской работы заключается в том, что наукометрические базы данных и библиометрические базы данных на сегодняшний день стали элементом так называемой «научной» политики подавляющего количества стран мира. Поэтому нужно решить проблему адекватной и корректной аффилиации с мировыми наукометрическими базами данных Отчасти эта задача решена в настоящей работе. В наше время научный конгломерат состоит из нескольких крупнейших научных полюсов: Европейский, Американский, Китайский, полюс постсоветских стран и т.д.
В рамках государственной программы Российской Федерации «Развитие науки и технологий» предписано увеличение к 2020 году доли публикаций российских исследователей в общем количестве публикаций в мировых научных журналах, индексируемых в базе данных «Сеть науки» (Web of Science), до европейского и американского уровней [37]. Учитывая это, должны совершенствоваться и оптимизироваться методы взаимодействия международных наукометрических систем с отечественными представителями науки.
Таким образом, важная роль отводится совершенствованию прогнозирования на основе статистических методов с использованием различных информационных полей, содержащих сведения о публикациях, по традиционным направлениям (прогнозирование числа публикаций в разрезе стран, тематик исследований, журналов) и по новым синтезированным направлениям, базирующимся на количественных и качественных оценках (Форсайт-технологии по определению вновь возникающих научных концепций, технологических направлений и др.).
Целью данной научно-исследовательской работы является сравнительное изучение наукометрических и библиометрических баз данных Web of Science и Scopus и доли участия отечественной науки в данных системах, методов и инструментов, взаимодействующих с ними: нужно было сравнить их структуру, содержание, объемы, способность и готовность к решению различных научных задач и статистических задач, а также возможность беспрепятственного взаимодействия, что обеспечивается путем решения возникающих проблем, связанных с различными факторами в том числе с некорректной аффилиацией.
Объектом данной научно-исследовательской работы являются наукометрические и библиометрические базы данных Web of Science и Scopus, инструменты и программные модули, взаимодействующие с ними, основных мировых научных держав.
Предметом данной научно-исследовательской работы являются наукометрия как наука, которая изучает эволюцию всех других наук в целом, оценивая состояние науки в целом посредством статистической обработки многочисленных объемов научной информации, и библиометрия как наука, которая нацелена на выявление состояния научных направлений, стран, регионов, организаций, конкретных авторов на основе данных о публикационной активности: количестве публикаций и их пересечений на основе цитирований [30].
Для достижения цели настоящей научно-исследовательской работы нам необходимо выполнить следующие задачи:
1) Изучить теоретические принципы работы, интерфейс и методы взаимодействия с пользователем Web of Science и Scopus, как двух наиболее известных мировых наукометрических и библиометрических баз данных. Провести сравнительный анализ двух наукометрических баз.
2) Раскрыть методы исследования мировой научной информации в наукометрии и библиометрии, ознакомиться с исследовательскими инструментами и программными продуктами для анализа информации. Ознакомиться с методами прогнозирования.
3) Изучить особенности проблем, возникающих при взаимодействии с базами данных Web of Science и Scopus, в среде отечественной науки.
4) Предложить собственные рекомендации по решению возникающих проблем взаимодействия.
5) Выработать краткий алгоритм по решению проблем с аффилиацией статей и научных публикаций.
Основную базу научно-исследовательской работы составляют научная литература иностранных и отечественных авторов, диссертации и авторефераты по наукометрии, а также интернет-сайты, наукометрические базы данных, такие, как Scopus, Web of Science. В данной работе использованы описательный и сопоставительный методы исследования.Основную базу научно-исследовательской работы составляют научная литература иностранных и отечественных авторов, диссертации и авторефераты по наукометрии, а также интернет-сайты, наукометрические базы данных, такие, как Scopus, Web of Science. В данной работе использованы описательный и сопоставительный методы исследования.
Новизна состоит в том, что в работе представлены актуальные и релевантные методы решения проблем связанных с аффилиацией.
Практическая значимость работы заключается в том, что материалы данной научно-исследовательской работы могут быть использованы в наукометрии.
Структура и объем научно-исследовательской работы: данная научно-исследовательская работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы со ссылками на источники.

Возникли сложности?

Нужна качественная помощь преподавателя?

👨‍🎓 Помощь в написании
🎓 Дипломные 📘 Магистерские 📙 Диссертации 📗 Курсовые 📝 Статьи 📄 ВКР

✅ Заключение

В результате выполнения дипломной работы были в полной мере исследованы и изучены принципы работы, интерфейс и методы взаимодействия с пользователем, так же проведен сравнительный анализ Web of Science и Scopus, двух наиболее известных мировых наукометрических и библиометрических баз данных.
Были раскрыты способы исследования, основанные на мировой практике, научной информации в наукометрии и библиометрии. Были проанализированы исследовательские инструменты и программные продукты для анализа информации. Эти программы имеют различные характеристики; например, некоторые из них направлены лишь на графическое представление, тогда как другие обладают различными модулями предварительной обработки.
Основное их отличие от инструментов, предлагаемых в Web of Science и Scopus, заключается в значительно более узкой специализации именно на анализе результатов и их визуализации, в то время как для продуктов Thomson Reuters и Elsevier это периферийные опции, достаточно грубо обрабатывающие библиографические данные. Между тем можно отметить направленность платных инструментов на узкий круг пользователей, а именно - научные организации.
В результате сравнительного анализа было выполнено комплексное сравнение этих баз данных, где было выяснено, что несмотря на то, что Scopus появился позже Web of Science, количественные характеристики его превосходят Web of Science. Постоянная конкуренция между двумя гигантами и лидерами дает стимул к улучшению и совершенствованию услуг, предлагаемых пользователю. Инструменты и критерии поиска обоих баз схожи, однако Scopus уступает сравнительной молодостью своих баз, так как индексация в Web of Science проводится с 1975 года. В финансовом плане, с точки зрения цены, разница между стоимостью использования составляет 5-10%, где Scopus уступает в цене. В визуальном плане, привлекательнее, кажется, Scopus, так как там используется наиболее интересные цветовые контрасты. Учитывая вышесказанное, нельзя однозначно судить о том, что лучше. Потребитель, при выборе должен выделить для себя наиболее важные моменты и акцентировать внимание на них при выборе необходимого инструмента.
В процессе работы большая роль была выделена изучению проблем, возникающих при взаимодействии с базами данных Web of Science и Scopus, в среде отечественной науки. Так можно с уверенностью сказать, что большая часть проблем связана с некорректной аффилиацией.
Результатом работы является предложенный алгоритм по решению проблем с аффилиацией статей и научных публикаций, включающий в себя два пути решения проблемы:
1. Веб форма для сбора данных представляющая собой онлайн инструмент, который помогает русскоязычному пользователю направить запрос в техническую поддержку на исправление проблем связанных с аффилиацией.
2. Веб платформа - «Система сбора корректных данных об авторе и его публикациях», на основании собираемых данных выводятся, в частности, рейтинг сотрудника, подразделения и организации, в целом. Накопление достоверной информации о сотруднике научной организации, для дальнейшей корректной работы с его данными, в том числе работа с издательскими домами, о научной активности сотрудников, что представляет интерес для оценки эффективности и перспективности проводимых исследований, принятия решений о продолжении (или прекращении) финансирования работ, оценка эффективности работы, а также аттестации научных работников.
Полученные в работе результаты являются новыми и представляют интерес для специалистов в области прикладной информатики.
Результаты работы будут представлены в качестве статьи и очного участия на международной конференции «XXIV Туполевские чтения (школа молодых ученых)»..

Нужна своя уникальная работа?
Срочная разработка под ваши требования
Рассчитать стоимость
ИЛИ
Поиск аналога

📕 Список литературы

1. Aghaei Chadegani A. [и др.]. A comparison between two main academic literature collections: Web of science and scopus databases // Asian Social Science. 2013. № 5 (9). p. 18-26.
2. Bar-Ilan J. Which h-index? - A comparison of WoS, Scopus and Google Scholar // Scientometrics. 2008. № 2 (74). p. 257-271.
3. Chen C. CiteSpace : Visualizing Trends and Patterns in Scientific Literature
Outline • What can we learn from scientific // [Электронный ресурс] Режим доступа: (http://cluster.ischool.drexel.edu/~cchen/citespace/tutorial/2015/
Boston.MRS.11.29.2015.pdf) Дата обращения 15.05.2019.
4. Chen C. CiteSpace II: Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2006. № 3 (57). p. 359-377.
5. Choudhury N., Uddin S. Time-aware link prediction to explore network effects on temporal knowledge evolution // Scientometrics. 2016. № 2 (108). p. 745776.
6. Clarivate Analytics Пришло время узнать факты. // [Электронный ресурс]
Режим доступа: (http: //www.clarivate. ru/wp-
content/uploads/2018/06/clarivate_analytics_web_of_science_facts.pdf) Дата
обращения 15.05.2019.
7. Gray E., Hodkinson S. Comparison of Journal Citation Reports and Scopus Impact Factors for Ecology and Environmental Sciences Journals. // Issues in Science & Technology Librarianship. 2008. № 54 (40). p. 1-8.
8. Henk F. Moed W.G. Journal impact measures in bibliometric research // Scientometrics. 2002. № 2 (53). p. 171-193.
9. Hirsch J.E. An index to quantify an individual’s scientific research output
2005. № 1. p. 1-5.
10. Krampen G., Eye A. von, Schui G. Forecasting trends of development of psychology from a bibliometric perspective // Scientometrics. 2011. № 3 (87). p. 687694.
11. Krampl A. Journal Citation Reports // Journal of the Medical Library Association. 2019. № 2 (107).
12. Levine-Clark M., Gil E.L. A comparative citation analysis of web of science, scopus, and google scholar // Journal of Business and Finance Librarianship. 2009. № 1 (14). p. 32-46.
13. Persson O.D. How to use Bibexcel for various types of bibliometric analysis in celebrating scholarly communication studies: A Festschrift for Olle Persson at his 60th Birthday 2009. p. 9-24.
14. Pislyakov V. Comparing two “thermometers”: Impact factors of 20 leading economic journals according to Journal Citation Reports and Scopus // Scientometrics.
2009. № 3 (79). p. 541-550.
15. Saritas O., Burmaoglu S. The evolution of the use of Foresight methods: a scientometric analysis of global FTA research output // Scientometrics. 2015. № 1 (105). p. 497-508.
16. Thomson Reuters. Web Of Science Core Collection - краткое руководство // [Электронный ресурс] Режим доступа: (http://wokinfo.com/media/pdf/qrc/wos- corecoll_qrc_en.pdf)) Дата обращения 15.05.2019.
17. Thomson Reuters. Сергей Парамонов. InCites - аналитический
инструмент для оценки научной деятельности // [Электронный ресурс] Режим доступа: (https://docplayer.ru/27301916-Incites-analiticheskiy-instrument-dlya-
ocenki-nauchnoy-deyatelnosti.html) Дата обращения 15.05.2019.
18. Varun Shrivats S., Bhattacharya S. Forecasting the trend of international scientific collaboration // Scientometrics. 2014. № 3 (101). p. 1941-1954.
19. Venets V.I. Some problems associated with affiliation of the authors in the web of science // Journal of Communications Technology and Electronics. 2014. № 6 (59). p. 681-687.
20. Vieira E.S., Gomes J.A.N.F. A comparison of Scopus and Web of science for a typical university // Scientometrics. 2009. № 2 (81). p. 587-600.
21. Артюшина И.А., Шутилин В.А. Глобальные рейтинги на повестке дня 2008. C. 240-259.
22. Венец В.И. Некоторые проблемы, связанные с “аффилиацией” авторов в Web of Science 2013. C. 353-361.
23. Венец В.И. Некоторые проблемы , связанные с “ Affiliation search ” в Scopus , и способ их решения . I . Корректировка профиля организации // Информационные процессы. 2016. № 2 (16). C. 131-136.
24. Гарфилд Ю. Руководство по наукометрии: индикаторы развития науки и технологии. Их ошибки, наши ошибки и ваши ошибки. / Г арфилд Ю., под ред. M. Akoev, Екатеринбург: УрФУ, 2014. c. 201-203
25. Зуев К.Б. Библиометрический анализ современных исследований жизнеспособности семьи // Вестник ЯрГУ. Серия Гуманитарные науки. 2018. C. 99-102.
26. Касьянов П. Cris- системы: для чего и для кого они существуют ? // [Электронный ресурс] Режим доступа: (http://www.library.spbu.ru/blog/wp- content/uploads/2015/03/CRIS-systems.pdf) Дата обращения 15.05.2019.
27. Кокарев К. Вебометрика: новые возможности оценки и продвижения научных и образовательных учреждений. // [Электронный ресурс] Режим доступа:
(http://elibrary.ru/projects/science_index/conf/2013/presentations/kokarev.pdf) Дата обращения 15.05.2019.
28. Мазов Н.А. Свободно распространяемые программы для наукометрических и библиометрических исследований // Библиотеки и информационные ресурсы в современном мире науки, культуры, образования и бизнеса: Труды 19-ой международной конференции «Крым-2012» (4-7 июня 2012 г., Судак, Украина). 2012. C. 1-5.
29. Мазов Н.А., А. Т.А. Программы для наукометрических и библиометрических исследований: краткий обзор и сравнительный анализ // Электронные библиотеки перспективные методы и технологии, электронные коллекции : тр. XV Всерос. науч. конф. RCDL’2013. Ярославль. 2013. C. 122-127.
30. Мохначева Ю.В., Цветкова В.А. Библиометрия И Современные Научные Библиотеки // Научные И Технические Библиотеки. 2018. № 6. C. 5162.
31. Назаренко М.А. Наукометрия h-индекса (индекса Хирша) и g-индекса современного ученого // Международный журнал экспериментального образования. № 7. 2013. (17622). C. 185-186.
32. Орлов А.И. Наукометрия и управление научной деятельностью // Управление Большими Системами: Сборник Трудов. 2013. (44). C. 538-568.
33. Парфенова С.Л. [и др.]. Метод прогнозирования числа публикаций на основе интегрального показателя по данным Web of Science и Scopus // Научные И Технические Библиотеки. 2018. № 7. C. 60-83.
34. Соболев В.А. Новые аналитические решения компании Elsevier. //
[Электронный ресурс] Режим доступа:
(http://www.spsl.nsc.ru/download/SciVal_Pure_Novosib_Sept%202014.pdf) Дата обращения 15.05.2019. № 2 (6). C. 103.
35. Соболев В.А. Средства эффективного управления и оценки научной деятельности университета // [Электронный ресурс] Режим доступа: (https://studylib.ru/doc/5072293/naukometricheskij-analiz-na-osnove-bd-scopus-i- scival) Дата обращения 15.05.2019.
36. Тихонов В.В. Российская историческая наука и индексы научного цитирования // Новый исторический вестник, №36. 2013. C. 89-106.
37. Указ Президента Российской Федерации «О мерах по реализации государственной политики в области образования и науки.» //СОБРАНИЕ ЗАКОНОДАТЕЛЬСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ №19 от 7 мая 2012 года, ст. 2336.
38. Шаршов И.А. Оценка эффективности научно-исследовательской деятельности в современном университете // Гаудеамус. 2014. № 3. C. 38-44.
39. Швец А.В. [и др.]. Исследование систем и методов наукометрического анализа научных публикаций // Искусственный интеллект и принятие решений.2014. C. 62-71.
40. Web Of Science // [Электронный ресурс] Режим доступа:
(https://apps.webofknowledge.com/) Дата обращения 15.05.2019.
41. Web of Science - Qurnk reference guide // [Электронный ресурс] Режим
доступа: (http://wokinfo.com/media/pdf/qrc/wos-corecoll_qrc_en.pdf Дата
обращения 15.05.2019.
42. Loet Leydesdorff // [Электронный ресурс] Режим доступа:
(https://www.leydesdorff.net) Дата обращения 15.05.2019.
43. Publish or Perish // [Электронный ресурс] Режим доступа:
(https://harzing.com/resources/publish-or-perish) Дата обращения 15.05.2019.
44. VOSviewer - Visualizing scientific landscapes // [Электронный ресурс] Режим доступа: (http://www.vosviewer.com) Дата обращения 15.05.2019.
45. IDR: Measuring and Mapping Interdisciplinary Research // [Электронный ресурс] Режим доступа: (https://idr.gatech.edu) Дата обращения 15.05.2019.
46. The VantagePoint // [Электронный ресурс] Режим доступа: (https://www.thevantagepoint.com) Дата обращения 15.05.2019.
47. ГОСТ 34.602-89. «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы.»
48. Scopus - Крупнейшая в мире база данных рефератов и цитирования// //
[Электронный ресурс] Режим доступа:
(http://www.elsevierscience.ru/products/scopus/) Дата обращения 15.05.2019.

🛒 Оформить заказ

⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.

🔍 ПОХОЖИЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ

Создание поискового робота для автоматического определения индекса Хирша по страницам Web of Science и Scopus (по Research Id и Author Id) Дипломные работы, ВКР информационные системы 2019 г. 6500 руб. Поиск потерянных публикаций ученых Высшей школы информационных технологий и интеллектуальных систем в реферативной базе данных Scopus Дипломные работы, ВКР информатика 2019 г. 6500 руб. ИССЛЕДОВАНИЕ НАУКОМЕТРИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НА ПРИМЕРЕ ПУБЛИКАЦИЙ ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ Дипломные работы, ВКР информатика 2019 г. 6500 руб. Конкурентоспособность исследователей международников постсоветского пространства: анализ публикационной активности в ведущих научных журналах Магистерская диссертация международные отношения 2020 г. 5500 руб. СОВРЕМЕННЫЕ МОДЕЛИ ПУБЛИКАЦИЙ И РАСПРОСТРАНЕНИЯ НАУЧНЫХ ЗНАНИЙ Дипломные работы, ВКР информатика 2019 г. 6500 руб. РАЗРАБОТКА МЕТОДА И АППАРАТУРЫ АКТИВНОГО ТЕПЛОВОГО КОНТРОЛЯ МЕТАЛЛИЧЕСКИХ И КОМПОЗИЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ И ИЗДЕЛИЙ Диссертация физика 2015 г. 700 руб. ТЕПЛОВОЙ ВИБРОТЕРМОГРАФИЧЕСКИЙ КОНТРОЛЬ КОМПОЗИТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РЕЗОНАНСНОЙ УЛЬТРАЗВУКОВОЙ И ОПТИЧЕСКОЙ СТИМУЛЯЦИИ Диссертация физика 2016 г. 700 руб. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ТЕПЛОВОЙ ДЕФЕКТОМЕТРИИ МЕТАЛЛИЧЕСКИХ ПОКРЫТИЙ И КОМПОЗИЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ С РАЗЛИЧНОЙ ОПТИЧЕСКОЙ ПРОЗРАЧНОСТЬЮ Диссертация материаловедение 2022 г. 700 руб. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ И МЕТОДИК АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ТЕПЛОВОЙ ДЕФЕКТОСКОПИИ И ДЕФЕКТОМЕТРИИ КОМПОЗИЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ Диссертация материаловедение 2023 г. 700 руб. РАЗРАБОТКА НЕРАЗРУШАЮЩЕГО МЕТОДА КОНТРОЛЯ ДЕФЕКТНОСТИ ФЕРРИТОВОЙ КЕРАМИКИ НА ОСНОВЕ ТЕМПЕРАТУРНЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ НАЧАЛЬНОЙ МАГНИТНОЙ ПРОНИЦАЕМОСТИ Диссертация материаловедение 2020 г. 700 руб.

📎 ДИПЛОМНЫЕ РАБОТЫ, ВКР ПО ПРЕДМЕТУ «ИНФОРМАТИКА»

Найдено работ: 2825

Разработка и исследование методов выделения и классификации поэтических текстов Дипломные работы, ВКР информатика 2022 г. 4265 руб. Анализ пешеходного трафика с помощью нейронных сетей в режиме реального времени Дипломные работы, ВКР информатика 2022 г. 4360 руб. Разработка программы для моделирования стратегий торговли на фондовом рынке Дипломные работы, ВКР информатика 2022 г. 4260 руб. Обнаружение электросамокатов в режиме реального времени Дипломные работы, ВКР информатика 2022 г. 4355 руб. МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЫСОКОНАГРУЖЕННОГО СЕРВИСА ДЛЯ РАСЧЕТОВ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ В АТМОСФЕРЕ Дипломные работы, ВКР информатика 2022 г. 4255 руб. АВТОМАТИЧЕСКАЯ КАТЕГОРИЗАЦИЯ ТОВАРОВ ПО ИХ НАИМЕНОВАНИЯМ Дипломные работы, ВКР информатика 2022 г. 4250 руб. ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЕ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ СОРЕВНОВАНИЙ МЕЖДУ ПРОГРАММИРУЕМЫМИ ИСПОЛНИТЕЛЯМИ Дипломные работы, ВКР информатика 2022 г. 4245 руб. АВТОМАТИЗАЦИЯ РАБОТЫ ПРЕДПРИЯТИЯ С ПОМОЩЬЮ «1С: ПРЕДПРИЯТИЕ 8» Дипломные работы, ВКР информатика 2022 г. 4340 руб. Разработка системы для сбора, хранения и анализа данных электродуговой сварки промышленных труб Дипломные работы, ВКР информатика 2022 г. 4370 руб. Разработка клиент-серверного приложения для автоматического распознавания сухих деревьев в охранной зоне ЛЭП и деревьев, угрожающих опорам ЛЭП Дипломные работы, ВКР информатика 2022 г. 4270 руб. Разработка приложения для формирования тестовых заданий по грамматике английского языка на основе нейросетевых технологий Дипломные работы, ВКР информатика 2022 г. 4365 руб. Разработка веб-представительства фирмы (на примере ООО «БрайтМобайл») Дипломные работы, ВКР информатика 2020 г. 4560 руб. Разработка и администрирование веб-приложения внутренней логистики предприятия Дипломные работы, ВКР информатика 2025 г. 4500 руб. Разработка проекта автоматизации интеграционного тестирования информационных систем в компании Дипломные работы, ВКР информатика 2023 г. 4460 руб. Цифровой преобразователь углового перемещения с арктангенсным постоянным запоминающим устройством Дипломные работы, ВКР информатика 2017 г. 4930 руб.
📋 Содержание 📖 Введение ✅ Заключение 📕 Литература 🔍 Похожие 🛒 Купить ⬆️

Оценка стоимости

Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы

Каталог работ (208541)

Поиск работ


©2026 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.