- •(Краткая история развития естествознания.)
- •Фундаментальные и прикладные проблемы естествознания.
- •2. Естествознание- основа современных наукоёмких технологий. Технологии (понятие,история, классификация). Научно-технические революции. Жизненный цикл технологий.
- •История
- •Среднее машиностроение
- •Жизненный цикл технологии
- •3.Инновации. Виды инноваций. Инновационные технологии. Жизненный цикл нововведений.
- •4. Техносфера. Особенности развития технологий. Обновление технологий и подъемы в экономике.
- •5. Представления о материи, движении, пространстве и времени. Понятие о структурных уровнях организации материи. Мегамир, макромир и микромир.
- •6.Фундаментальные взаимодействия.
- •7. Механика как основа многих технологий. Основные законы и понятия механики.
- •8. Законы сохранения количества движения (импульса), энергии и момента количества движения,их примение в технике и технологиях. Принцип реактивного движения.
- •9. Применение фазовых переходов в технике и технологиях.
- •10.Элементная база компьютера. Развитие твердотельной электроники. Технологии микроэлектроники. Развитие нанотехнологии.
- •11.Основыне представления современной химии. Эволюционная химия. Синтез новых материалов и применение новых материалов в технике и технологиях.
- •12. Взаимосвязь атомно-молекулярного строения и химических свойств веществ. Периодическая таблица элементов д.И.Менделеева. Трансурановые элементы и их применение в технике и технологиях.
- •13. Химические связи, химическое равновесие и принцип Ле Шателье. Экзотермические и эндотермические реакции.И их применение в технике и технологиях.
- •14. Естественно-научные основы лазерных технологий. Особенности лазерного излучения. Применение лазеров в технике и технологиях.
- •15. Современные представления об эволюции Вселенной, галактик, звезд и звездных систем.
- •Галактики и их классификация. Наша галактика.
- •16. Солнечная система. Законы небесной механики – законы Кеплера. Солнечно-земные связи. Учение Чижевского. Ракетно-космические технологии.
- •А. Л. Чижевский
- •17. Гравитационное взаимодействие тел. Закон всемирного тяготения Ньютона. Космические скорости.
- •18.Явления самоорганизации в живой и неживой природе.Синергетика и её практические применение в технике и технологиях.
- •19. Основные понятия термодинамики. Первое и второе начало термодинамики.
- •20.Синтез органических и неорганических соединений. Биосинтез. Применение синтезированных соединений в технике и технологиях.
- •Классификация
- •Классификация
- •Биосинтез
- •Техническое использование переменного тока.
- •22. Электрический ток и магнитное поле и их примение в технике и технологиях. Напряженность магнитного поля и закон полного тока. Энергия магнитного поля.
- •Закон фарадея и принцип действия электрических трансформаторов.
- •23. Геометрическая оптика и волновая теория света. Дисперсия, явления интерференции и дифракции, поляризация и их примениени в технике и технологиях.
- •Волновая теория света, явления интерференции и дифракции.
- •Практическое значение
- •24.Металлургические технологии.
- •История
- •Добывающая металлургия
- •25.Классификация двигателей и их принципы работы.
- •Первичные двигатели
- •Дизельные
- •Газовые
- •Пневмодвигатели и гидромашины
- •Тепловые двигатели по устройству
- •26. Информационные технологии. Суперкомпьютер. Нейронные сети. Технологические возможности реализации высокой информационной плотности.
- •Основные черты современных ит:
- •Программное обеспечение суперкомпьютеров
- •Технологические возможности реализации высокой информационной плотности
- •27. Энергетическое машиностроение. Станкостроение .Робототехника.
- •Системы управления
- •Наночастицы
- •Наноматериалы
- •Наноэлектроника в России
- •29.Машиностроительные технологии.
- •Среднее машиностроение
- •30. Основные научные достижения в биологии и генетики. Роль днк и рнк в системе управления генетической информацией. Наследственность и изменчивость.
- •Наследственность и изменчивость.
- •31.Ген. Геном. Генотип. Генная инженерия .Клонирование.
- •Экономическое значение
- •32. Биотехнологии- прикладное направление современной технологии. Применение биотехнологий в различных отраслях народного хозяйства.
- •33. Технологии строительства.
- •Объекты строительства — это:
- •34.Развитие химических технологий.Химические процессы. Виды катализа. Применение катализа в химических технологиях.
- •Основные процессы
- •Основные принципы катализа
- •Носитель катализатора
- •35.Транспортные технологии. Экономичный автомобиль. Виды транспорта (авиа, автомобильный, железнодорожный, речной, мосркой, трубопроводный) и их характеристика.
- •36.Научные методы исследования. Принципы познания.
- •37.Сознание и интеллект.Человек и эмоции. Исследования человеческого мозга и возможностей человека.
- •Абляции
- •Транскраниальная магнитная стимуляция
- •Электрофизиология
- •Электрическая стимуляция
- •Другие методики
26. Информационные технологии. Суперкомпьютер. Нейронные сети. Технологические возможности реализации высокой информационной плотности.
Информационные технологии (ИТ, от англ. information technology, IT) — широкий класс дисциплин и областей деятельности, относящихся к технологиям создания, управления иобработки данных, в том числе с применением вычислительной техники. В последнее время под информационными технологиями чаще всего понимают компьютерные технологии. В частности, ИТ имеют дело с использованием компьютеров и программного обеспечения для хранения, преобразования, защиты, обработки, передачи и получения информации. Специалистов по компьютерной технике и программированию часто называют ИТ-специалистами.
Согласно определению, принятому ЮНЕСКО, ИТ — это комплекс взаимосвязанных научных, технологических, инженерных дисциплин, изучающих методы эффективной организации труда людей, занятых обработкой и хранением информации; вычислительную технику и методы организации и взаимодействия с людьми и производственным оборудованием, их практические приложения, а также связанные со всем этим социальные, экономические и культурные проблемы. Сами ИТ требуют сложной подготовки, больших первоначальных затрат и наукоемкой техники. Их внедрение должно начинаться с создания математического обеспечения, формирования информационных потоков в системах подготовки специалистов.
Основные черты современных ит:
компьютерная обработка информации по заданным алгоритмам;
хранение больших[1] объёмов информации на машинных носителях;
передача информации на значительные[2] расстояния в ограниченное время.
Начало развития — с 60-х годов XX века, вместе с появлением и развитием первых информационных систем (ИС).
Инвестиции в инфраструктуру и сервисы Интернет вызвали бурный рост отрасли ИТ в конце 90-х годов XX века.
Суперкомпью́тер (англ. supercomputer, СуперЭВМ) — вычислительная машина, значительно превосходящая по своим техническим параметрам большинство существующих компьютеров. Как правило, современные суперкомпьютеры представляют собой большое число высокопроизводительных серверных компьютеров, соединённых друг с другом локальной высокоскоростной магистралью для достижения максимальной производительности в рамках подхода распараллеливания вычислительной задачи.
Программное обеспечение суперкомпьютеров
Наиболее распространёнными программными средствами суперкомпьютеров, также как и параллельных или распределённых компьютерных систем являются интерфейсы программирования приложений (API) на основе MPI и PVM, и решения на базе открытого программного обеспечения, наподобие Beowulf и openMosix, позволяющего создавать виртуальные суперкомпьютеры даже на базе обыкновенных рабочих станций и персональных компьютеров. Для быстрого подключения новых вычислительных узлов в состав узкоспециализированных кластеров применяются технологии наподобие ZeroConf. Примером может служить реализация рендеринга в программном обеспечении Shake, распространяемом компанией Apple. Для объединения ресурсов компьютеров, выполняющих программу Shake, достаточно разместить их в общем сегменте локальной вычислительной сети.
В настоящее время границы между суперкомпьютерным и общеупотребимым программным обеспечением сильно размыты и продолжают размываться ещё более вместе с проникновением технологий параллелизации и многоядерности в процессорные устройства персональных компьютеров и рабочих станций. Исключительно суперкомпьютерным программным обеспечением сегодня можно назвать лишь специализированные программные средства для управления и мониторинга конкретных типов компьютеров, а также уникальные программные среды, создаваемые в вычислительных центрах под «собственные», уникальные конфигурации суперкомпьютерных систем.
Иску́сственные нейро́нные се́ти (ИНС) — математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети Маккалока и Питтса [1]. Впоследствии, после разработки алгоритмов обучения, получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.
ИНС представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах. Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.
С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа, методов кластеризации и т. п. С математической точки зрения, обучение нейронных сетей — это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации. С точки зрения кибернетики, нейронная сеть используется в задачах адаптивного управления и как алгоритмы для робототехники. С точки зрения развития вычислительной техники и программирования, нейронная сеть — способ решения проблемы эффективного параллелизма[2]. А с точки зрения искусственного интеллекта, ИНС является основой философского течения коннективизма и основным направлением в структурном подходе по изучению возможности построения (моделирования) естественного интеллекта с помощью компьютерных алгоритмов.
Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искаженных данных.