ГДЗ Информатика Босова 8 класс Рабочая тетрадь
Подробные решения по информатике за 8 класс авторы Босова
Немало выпускников-девятиклассников планируют сдавать информатику на итоговой контрольной, заменившей аттестацию ОГЭ. Как правило, заинтересованные в IT-дисциплинах подростки начинают подготовку заблаговременно. Помочь в самостоятельном освоении азов этого предмета им может гдз рабочая тетрадь по информатике за 8 класс Босова, в том случае, если работа по сборнику организована грамотно и системно. Специалисты рекомендуют в качестве минимума ориентироваться на часовую ежедневную подготовку. Кроме того, не поощряются долгие, более 15 дней подряд, пропуски в занятиях. В противном случае значительная часть пройденного оказывается забытой, а наверстывание в быстром темпе ведет к усталости, ослабеванию интереса к работе со сборником и науке в целом.
Для кого онлайн сборник станет эффективным помощником ?
Среди тех, кто использует подробные решения к рабочей тетради по информатике 8 класс Босова, наиболее часто встречаются:
- восьмиклассники, принимающие участие в научных и конкурсных предметных мероприятиях.
Особенно в том случае, если в школе подготовка проводится по другим практикумам. Такой подход позволяет им расширять и углублять свои знания, получая конкурентные преимущества перед другими участниками; - выпускники, избравшие информатику в качестве итогового испытания и повторяющие курс материала по дисциплине за восьмой класс;
- подростки, по тем или иным объективным причинам часто отсутствующие в школе. Для них площадка станет альтернативой или эффективным дополнением к преподавательскому объяснению использования теоретического материала курса на практике;
- сами школьные педагоги, которым надо в сжатые сроки завершить проверку большого числа сданных восьмиклассниками рабочих тетрадей. С помощью сборника-решебника они смогут решить эту задачу, не рискуя качеством проверки;
- школьники, также определившиеся с будущей профессией, в том случае, если в сфере их интересов отсутствует эта школьная дисциплина. Но, в то же время, им нужна хорошая оценка, например, для высокого среднего балла аттестата для конкурса в техникумы, колледжи. Платформа поможет им реализовать эту цель, а освободившееся время потратить на те науки, которые их привлекают.
Очевидные преимущества онлайн ответов по информатике для рабочей тетради за 8 класс Босовой
Пока еще не все учителя и родители школьников согласны с безусловной пользой еуроки ГДЗ. Те, кто уже оценил полезность этой площадки, обращают внимание на:
- её постоянную и круглосуточную доступность для всех;
- минимум времени, которое приходится тратить на поиск и применение нужного решение;
- соответствие ответов и их оформления требованиям Стандартов образования;
- возможность сэкономить на репетиторах и платных подготовительных курсах.
Применяя онлайн решения системно и часто, подростки учатся грамотно работать с информационно-справочными материалами, искать и использовать нужный результат в условиях ограниченного времени на решение поставленной задачи.
8 класс. Информатика. Учебник Л.Г. Босова
Главная
Учебник Информатика 8 класс.
Автор Л.Г. Босова можно скачать 181_4-Информатика.-8кл._Босова-Л.Л._2014-160с
| № | Тема урока | Ресурсы урока, домашка | Инструкция к домашнему заданию |
| 1 | Цели изучения курса информатики и ИКТ. Техника безопасности и организация рабочего места. Информационная безопасность | ||
| 2 | Общие сведения о системах счисления | ||
| 3 | Двоичная система счисления. Двоичная арифметика | 1)Просмотреть анимацию1 Просмотреть анимация 2 Просмотреть Анимация 3 анимация 4 3) Попробовать тест 2 | при переходе нажимаете просмотреть ресурс (для анимации 1,2,3) 2) При переходе на тест обязательно введите класс, фамилию 2-3) Отправить результат теста 1 и 2 (для этого нажмите клавишу Prt Scrn) на почту Инструкция по отправке здесь |
| 4 | Восьмеричная и шестнадцатеричная системы счисления. Компьютерные системы счисления | ||
| 5 | Правило перевода целых десятичных чисел в систему счисления с основанием q | ||
| 6 | Представление целых и вещественных чисел | Представление чисел в памяти – презентация Анимация по теме Онлайн тест вариант №1 вариант №2 | посмотреть презентацию, анимацию; прочитать параграф учебника, Только потом выполнить тест и лучший результат (скриншот) или отправить по электронной почте инструкция выше |
| 7 | Множества и операции с ними | mnozhestva-bosova8 -презентация по теме параграф учебника номер 1.3 Онлайн тест вариант1 Онлайн тест вариант2 | посмотреть презентацию, прочитать параграф учебника, Только потом выполнить тест и лучший результат (скриншот) или отправить по электронной почте инструкция выше |
| 8 | Высказывание. Логические операции | ||
| 9 | Построение таблиц истинности для логических выражений | ||
| 10 | Свойства логических операций | ||
| 11 | Решение логических задач | ||
| 12 | Логические элементы | ||
| 13 | Обобщение и систематизация основных понятийтемы «Математические основы информатики». | ||
| 14 | Алгоритмы и исполнители | ||
| 15 | Способы записи алгоритмов | ||
| 16 | Объекты алгоритмов | ||
| 17 | Алгоритмическая конструкция «следование» | ||
| 18 | Алгоритмическая конструкция «ветвление»Полная форма ветвления | ||
| 19 | Неполная форма ветвления | ||
| 20 | Алгоритмическая конструкция «повторение».Цикл с заданным условием продолжения работы | ||
| 21 | Цикл с заданным условием окончания работы | ||
| 22 | Цикл с заданным числом повторений | ||
| 23 | Алгоритмы управления | ||
| 24 | Обобщение и систематизация основных понятий темы «Основы алгоритмизации». Проверочная работа. | ||
| 25 | Общие сведения о языке программирования Паскаль | ||
| 26 | Организация ввода и вывода данных | ||
| 27 | Программирование линейных алгоритмов | ||
| 28 | Программирование разветвляющихсяалгоритмов. Условный оператор | ||
| 29 | Составной оператор. Многообразие способовзаписи ветвлений | ||
| 30 | Программирование циклов с заданным условиемпродолжения работы | ||
| 31 | Программирование циклов с заданным условием окончания работы | ||
| 32 | Программирование циклов с заданным числом повторений | ||
| 33 | Различные варианты программирования циклического алгоритма | ||
| 34 | Обобщение и систематизация основных понятий темы Начала программирования |
13 основных учебников по науке о данных — Онлайн-степени Университета Сан-Диего
- Наука о данных
Доступные ресурсы: Учебники по науке о данных
Наука о данных быстро развивается, поскольку предприятия используют данные для принятия решений на основе данных. Такой подход исходит из систематической структуры, включающей этапы сбора, очистки, визуализации и анализа данных как итерационных, так и адаптивных процессов.
Хотя эта область все еще является относительно новой, существует множество ресурсов, доступных как для практиков, так и для новичков, таких как видеоуроки, сообщения в веб-блогах и онлайн-конкурсы по науке о данных. В этой статье мы рассмотрим некоторые отличные учебники, которые помогут вам начать работу или развить новые навыки в среде науки о данных.
Фонд науки о данных
В этом разделе мы познакомим вас с книгами, в которых подчеркивается ключевой навык в науке о данных: решение проблем с использованием языков программирования R и Python. Эти книги могут быть полезным ресурсом для практиков, которые хотят ознакомиться с материалами по кодированию, которые могут помочь в визуализации данных и моделировании. Для тех, кто только начинает работать в этой области, эти книги укрепят ваше понимание и создадут прочную основу для различных концепций и алгоритмов при использовании наиболее поддерживаемых языков в науке о данных.
1. Наука о данных с использованием Python и R
Авторы: Шанталь Д. Лароз и Даниэль Т. Лароз
Издатель: Wiley, 1st Edition
Первоначально опубликовано: Апрель 2019
Количество страниц: 256
Эта книга представляет собой введение в науку о данных через методологию науки о данных, научную основу итеративного и адаптивного подхода к анализу данных. Каждая глава содержит разбивку алгоритмов интеллектуального анализа данных, поставляемых с фрагментами кода и упражнениями как для Python, так и для программирования на языке R. Например, в нем представлены деревья решений и показано, как шаг за шагом моделировать этот алгоритм на наборе данных. Легкая, удобоваримая книга, чтобы начать программировать как на
2. Практическая статистика для специалистов по данным: более 50 основных понятий с использованием Python и R
Авторы: Питер Брюс, Эндрю Брюс и Питер Гедек В этой книге систематизированы ключевые понятия статистики, имеющие отношение к науке о данных. Кроме того, книга отлично объясняет практическую статистику, и в ней легко найти справочную информацию. Примеры выходных данных и графиков есть как в Языки Python и R . Отличное освежение для всех, кто интересуется статистикой для науки о данных! Авторы: Джаред П. Ландер В этой книге основное внимание уделяется работе с R , чтобы помочь читателям, не имеющим опыта программирования или статистики, создавать мощные статистические модели в исследовательских проектах. R для всех — это правильный баланс между аналитикой, коммуникациями и информатикой. В этом разделе мы представим книги, в которых рассказывается о навыках создания эффективных визуализаций данных и демонстрируются различные способы рассказать историю с помощью данных. Эти книги помогут аналитикам визуализировать данные и составить подробные отчеты для представления заинтересованным сторонам бизнеса. Авторы: Коул Нуссбаумер Кнафлик В этой книге обсуждаются рекомендации по созданию визуализаций данных и тому, как эффективно рассказать историю с помощью ваших данных. Авторы: Cole Nussbaumer Knaflic Авторы: Брент Дайкс Эта книга предназначена для специалистов по работе с данными, которые увлечены использованием данных, чтобы рассказать эффективную историю и принять более эффективные бизнес-решения. В этом разделе мы представим книги, в которых освещаются концепции прогнозного анализа данных, прикладного интеллектуального анализа данных и машинного обучения. Эти книги помогут аналитикам в подготовке данных для моделирования, различных типов моделей и оценок моделей. Авторы: Джон Д. Келлехер, Брайан Мак -Э. 856 Эта книга представляет собой всеобъемлющее введение в прогнозную аналитику данных с использованием широкого спектра подходов машинного обучения. Целевая аудитория — читатели, которые плохо знакомы с машинным обучением. Авторы: Панг-Рин Тан, Майкл Стейнбах, Анудж Карпатна и Випин Кумар В этой книге представлен подробный и всесторонний обзор алгоритмов интеллектуального анализа данных, в котором четко и кратко изложены основные понятия. Читатель получит полное представление о математических концепциях и реализации псевдокода каждого алгоритма интеллектуального анализа данных. Каждый алгоритм интеллектуального анализа данных подробно описан с примерами и подчеркивает важность и функциональность модели. Авторы: Питер Брюс, Эндрю Брюс и Питер Гедек Эта книга охватывает концепции машинного обучения, хотя и с предварительными условиями в Python и математика на уровне колледжа. Читатель познакомится с необходимыми концепциями и инструментами для реализации моделей, таких как линейная регрессия и методы глубокого обучения. Инструменты, описанные в этой книге, представляют собой готовый к работе код из фреймворков Python с использованием пакетов Scikit-Learn, TensorFlow и Keras . Авторы: Эммануэль Амайзен В этом учебнике читатель знакомится с фазой развертывания в проекте по науке о данных. Читатель узнает, как проектировать, создавать и развертывать приложения машинного обучения от идей до продуктов. Создание приложений на основе машинного обучения больше всего подходит для специалистов по данным, дизайнеров продуктов и разработчиков программного обеспечения. Существуют подробные шаги по развертыванию приложений для обработки данных, начиная с конечных результатов проекта и заканчивая практическими примерами в отраслях. В этом разделе мы поговорим о книгах, в которых рассказывается о том, как начать карьеру специалиста по данным. Эти книги проведут вас через необходимые шаги и научат вас использовать инструменты науки о данных в отрасли. Авторы: Эмили Робинсон и Жаклин Нолис Этот учебник отлично подходит для читателей, которые хотят стать специалистом по данным. Читатели узнают, как создать портфолио по науке о данных с нуля. Постройте карьеру в науке о данных — это хорошо написанное подробное руководство по составлению надежного резюме и успешному прохождению собеседований по науке о данных. В нем также описаны необходимые навыки, необходимые для того, чтобы стать специалистом по данным. Авторы: Алан Болье Изучение SQL — это вводный учебник для начинающих, не имеющих базовых знаний или опыта работы с реляционными базами данных. Этот учебник преподает концепций SQL через MySQL , находя правильный баланс между основами и расширенными функциями. Авторы: Дэвид Диз, шахта Cetinkaya-rundel & Christopher Barr OpenIntro Statistics — полезный учебник по статистике для работающих профессионалов. Кроме того, он служит прекрасным вводным пособием для читателей, плохо знакомых со статистикой. Статистика играет решающую роль в проектах по науке о данных. Он служит основой для каждого отчета об анализе данных. Читатель получит прочную основу для статистического анализа и моделирования. В этой книге представлены необходимые концепции статистики, чтобы подготовить читателя к интервью по науке о данных. Таким образом, мы рассмотрели различные темы из перечисленных выше учебников, такие как основы науки о данных, визуализация данных и эффективное повествование, прогностическая аналитика и машинное обучение, а также подготовка к работе в области науки о данных. В книгах по основам науки о данных R и Python отмечены как наиболее поддерживаемые языки программирования в проектах по науке о данных. Затем мы представили книги, в которых рассказывается, как создавать эффективные визуализации данных и рассказывать истории с данными. Затем мы обсудили учебники, в которых изучаются концепции алгоритмов интеллектуального анализа данных и моделей машинного обучения с нуля до развертывания. Наконец, мы поделились несколькими учебниками, которые могут научить вас, как начать карьеру в науке о данных и подготовиться к собеседованиям по науке о данных. Спасибо, что прочитали эту статью. Мы надеемся, что вы сможете найти эту информацию полезной, чтобы помочь вам в вашем образовании и карьере в области науки о данных. Если вы хотите узнать больше о науке о данных, программа магистра наук в области прикладной науки о данных (MS-ADS) в Университете Сан-Диего поможет вам овладеть этими навыками на их курсах. Select country/regionUnited States of AmericaUnited KingdomAfghanistanÅland IslandsAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntigua and BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBonaire, Sint Eustatius and SabaBosnia and HerzegovinaBotswanaBrazilBritish Indian Ocean TerritoryBritish Virgin IslandsBruneiBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCanadaCanary IslandsCape VerdeCayman IslandsCentral African RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Keeling) IslandsColombiaComorosCongoCook IslandsCosta RicaCroatiaCubaCuraçaoCyprusCzech RepublicDemocratic Republic of КонгоДанияДжибутиДоминикаДоминиканская РеспубликаЭквадорЕгипетСальвадорЭкваториальная ГвинеяЭритреяЭстонияЭфиопияФолклендские (Мальвинские) островаФарерские островаФедеративные Штаты МикронезияФиджиФинляндияФранцияФранцузская ГвианаФранцузская ПолинезияГабонГамбияГрузияГерманияГанаГибралтарГрецияGr eenlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatemalaGuernseyGuineaGuinea-BissauGuyanaHaitiHondurasHong KongHungaryIcelandIndiaIndonesiaIranIraqIrelandIsle of ManIsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKuwaitKyrgyzstanLaoLatviaLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLuxembourgMacaoMacedoniaMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMoldovaMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNepalNetherlandsNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNiueNorfolk IslandNorth KoreaNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPanamaPapua New GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairnPolandPortugalPuerto RicoQatarRéunionRomaniaRwandaSaint BarthélemySaint HelenaSaint Kitts and NevisSaint LuciaSaint Martin (French part)Saint Pierre and MiquelonSaint Vincent and the GrenadinesSamoaSan MarinoSao Tome and PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSint Maarten (Dutch part)SlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaS outh Georgia and the South Sandwich IslandsSouth KoreaSouth SudanSpainSri LankaSudanSurinameSvalbard and Jan MayenSwazilandSwedenSwitzerlandSyriaTaiwanTajikistanTanzaniaThailandTimor LesteTogoTokelauTongaTrinidad and TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTurks and Caicos IslandsTuvaluUgandaUkraineUnited Arab EmiratesUruguayUS Virgin IslandsUzbekistanVanuatuVatican CityVenezuelaVietnamWallis and FutunaWestern SaharaYemenZambiaZimbabwe Bundle (Paperback, eBook) 50% Off Print — Paperback 25% off eBook 25% off Налог с продаж рассчитывается при оформлении заказа Бесплатная доставка по всему миру Нет минимального заказа Информатика IoT и космических аппаратов обеспечивает теорию и применение систем IoT в проектировании, разработке и эксплуатации космический корабль. В разделах представлен общий обзор Интернета вещей и представлены ключевые концепции, необходимые для успешного проектирования решений Интернета вещей, ключевых технологий, протоколов и технических строительных блоков, которые объединяются в полные решения Интернета вещей. В книге представлены последние достижения, выводы и современное состояние исследований, тематических исследований, разработки и внедрения технологий IoT для космических кораблей и космических систем. Аэрокосмическая техника Исследователи, аспиранты, инженеры и специалисты в области космических систем, информатики, связи, науки о данных, инженерии данных, проектирования космических аппаратов. Инженеры и выпускники компьютерных наук, вычислительной техники или мехатроники, которые проявляют интерес как к космической технике, так и к Интернету вещей Профессор К.Л. Юнг получил степень бакалавра наук. степень в области электронной техники, в 1975 г. — степень магистра наук. по специальности ОПК по системам автоматического управления, в 1976, и доктор философии. в 1985 г. получил степень в области применения микропроцессоров для управления технологическими процессами в Великобритании. В 1981 г. он стал сертифицированным инженером (MIEE). После окончания учебы он работал в компаниях в Великобритании, таких как BOC Advanced Welding Co., Ltd., британская Ever Ready Group. и Крэнфилдский отдел точного машиностроения. В 1986 году он вернулся в Гонконг, чтобы присоединиться к Гонконгскому совету по производительности в качестве консультанта, а затем перешел в академические круги, чтобы поступить в Гонконгский политехнический университет, где в настоящее время является заведующим кафедрой точного машиностроения на факультете промышленного и системного проектирования. Профессор кафедры промышленной и системной инженерии Гонконгского политехнического университета, Гонконг Профессор Эндрю У. Х. Ип имеет более чем 30-летний опыт преподавания, исследований, образования, промышленности и консалтинг. Он получил степень доктора философии в Университете Лафборо (Великобритания), степень магистра делового администрирования в Университете Брунеля (Великобритания), степень магистра промышленной инженерии в Университете Крэнфилда (Великобритания) и степень бакалавра права (с отличием) в Университете Вулверхэмптона (Великобритания). Почетный профессор машиностроения Университета Саскачевана и главный научный сотрудник кафедры промышленной и системной инженерии Гонконгского политехнического университета, Гонконг Fatos Xhafa, доктор компьютерных наук, является профессором Технического университета Каталонии (UPC), Барселона, Испания. Он занимал различные должности штатных и приглашенных профессоров. Он был приглашенным профессором в Университете Суррея, Великобритания (2019 г./2020), приглашенный профессор Колледжа Биркбек, Лондонский университет, Великобритания (2009/2010) и научный сотрудник Дрексельского университета, Филадельфия, США (2004/2005). Он был почетным приглашенным профессором Технологического университета Хубэй, Китай, в течение трех лет (2016–2019). Профессор Джафа широко публиковался в рецензируемых международных журналах, конференциях/семинарах, главах книг, редактировал книги и труды в этой области (H-индекс 55).
Издатель: O’Reilly Media, 2-е издание
Первоначально опубликовано: Июнь 2020 г.
Количество страниц: 2 9080 3. R для всех: расширенная аналитика и графика
Издатель: Addison-Wesley Professional, 2nd Edition
Количество страниц: 0 0 Читатель будет оснащен знаниями для использования пакетов в R, , таких как Tidyverse и Shiny. Кроме того, автор ясно и кратко объясняет сложные статистические концепции. Визуализация данных и рассказывание историй
4. Рассказывание историй с помощью данных: руководство по визуализации данных для бизнес-профессионалов
Издатель: Wiley, 1st Edition
Первоначально опубликовано: ноябрь 2015 г.
Количество страниц: 287 Читатель сможет применить эту информацию в любых задачах исследования данных, опираясь на концепции бизнес-маркетинга и управления информацией. Отличная книга, чтобы узнать об основных принципах проектирования визуализации данных и о силе сторителлинга! 5. Рассказывание историй на основе данных: давайте попрактикуемся!
Издатель: Wiley, 1-е издание
Первоначально опубликовано: октябрь 2019
Количество страниц: 448
. чтобы дать читателю захватывающий опыт рассказчика данных. Есть интересные дополнения, чтобы отточить необходимые навыки, чтобы донести информацию до аудитории. Кроме того, читатель сможет практиковать критическое мышление и решение проблем. 6. Эффективное повествование на основе данных: как стимулировать изменения с помощью данных, повествования и визуальных средств
Издатель: Wiley, 1st Edition
Первоначально опубликовано: Декабрь 2019
Количество страниц: 307 Существуют руководства с подробной информацией о том, как применять правильную визуализацию данных и методы коммуникации, чтобы оказать влияние на организацию. Эффективное рассказывание историй о данных учит читателей, как эффективно передавать информацию о данных заинтересованным сторонам бизнеса. Машинное обучение
7. Основы машинного обучения для прогнозной аналитики данных
Есть примеры теоретических концепций и практических приложений машинного обучения, таких как прогнозирование цен, классификация документов или сегментация клиентов. Каждая концепция объясняет основную функцию и поведение моделей в бизнес-контексте. 8. Введение в интеллектуальный анализ данных
Издатель: Pearson, 2nd Edition
: первоначальный 9.
Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow: концепции, инструменты и методы создания интеллектуальных систем
Издатель: O’Reilly Media, 2nd Edition
Первоначально опубликовано: октябрь 2019 г.
Количество страниц: 9005 256 10. Создание приложений на основе машинного обучения: от идеи к продукту
Издатель: O’Reilly Media, 1st Edition
Первоначально опубликовано: Февраль 2020 г. Подготовка к науке о данных
11. Постройте карьеру в науке о данных
Издатель: Manning Publications, 1st Edition
Первоначально опубликовано: Март 2020 г. 12. Изучение SQL: создание, обработка и извлечение данных
Издатель: O’Reilly Media, 3-е издание
Первоначально опубликовано: Апрель 2020
Количество страниц: 384
Он также содержит очень подробные объяснения абстрактных понятий в SQL и пошаговые руководства по синтаксису запросов, манипулирования и извлечения данных из MySQL. 13. Статистика OpenIntro
Издатель: OpenIntro, Inc., 4-е издание
Первоначально опубликовано: мая 2019
Количество страниц: 4229
. Заключение
IoT and Spacecraft Informatics — 1st Edition
$360. $180.00 00 $180.00 $135.00 Available $180.00 $135,00 Описание
Кроме того, он концентрируется на различных аспектах и методах автоматического управления космическими кораблями. Эта книга предназначена для исследователей, аспирантов, инженеров и специалистов в области аэрокосмической техники, а также специалистов в области информатики, вычислительной техники или мехатроники. Основные функции
Аудитория
СОДЕРЖАНИЕ
Подробная информация о продукте
О редакторах
К.Л. Юнг
Он является автором более 200 журнальных статей и публикаций на конференциях в областях, связанных с его исследованиями. Его исследовательские интересы включают космические системы и точное управление движением, аспекты автоматизированного производства и робототехники, аэрокосмическую технику, планирование и оптимизацию логистики, а также компьютерное зрение. Он получил множество международных наград. Принадлежности и квалификация
Эндрю Ип
В настоящее время он является почетным профессором машиностроения Университета Саскачевана и главным научным сотрудником факультета промышленной и системной инженерии Гонконгского политехнического университета. Он также является почетным членом Уорикского университета, Warwick Manufacturing Group. Профессор Ип и его исследовательская группа были награждены «Золотой медалью с поздравлением жюри» и «Таиландской премией за лучшее международное изобретение от Национального исследовательского совета Таиланда (NRCT)» на 43-й Международной выставке изобретений в Женеве. А в 2013 году он получил премию в области естественных наук второй степени, присуждаемую Министерством образования материкового Китая. Профессор Ип опубликовал около 240 статей, из них более 130 статей в журналах, индексируемых SCI, а также более 130 статей в материалах конференций, а также написал книги и пригласил главы для книг. Он также является главным редактором Enterprise Information Systems, издательства Taylor and Francis, а также главным редактором и основателем International Journal of Engineering Business Management, публикации SAGE и членом редакции различных международных журналов. Он является старшим членом Института инженеров по электротехнике и электронике (IEEE) и Гонконгского института инженеров (HKIE). Принадлежности и опыт
Fatos Xhafa
Он был награжден за преподавательские и исследовательские заслуги Министерством науки и образования Испании, конференциями IEEE и наградами за лучшую статью. Профессор Джафа имеет обширную редакторскую службу. Он является основателем и главным редактором Internet of Things — Journal — Elsevier (индекс научного цитирования Scopus и Clarivate WoS) и Международного журнала Grid and Utility Computing (индекс цитирования новых источников), а также членом нескольких организаций AE/EB. индексированные международные журналы. Профессор Джафа является членом IEEE Communications Society, IEEE Systems, Man & Cybernetics Society и членом-основателем нового технического подкомитета Интернета вещей.
Его исследовательские интересы включают, среди прочего, IoT и непрерывные вычисления «облако-вещь», массовую обработку данных и коллективный интеллект, оптимизацию, безопасность и надежные вычисления и машинное обучение. С ним можно связаться по адресу [email protected]. Пожалуйста, посетите также http://www.