Издание знакомит с историей радиовещания и телевидения Донецкого края. Освещенные в сборнике материалы будут полезны учителям, преподавателям вузов; сотрудникам музейных и архивных учреждений; историкам, краеведам, студентам, а также всем, кто интересуется историей Донбасса.
Данное пособие подготовлено к 100-летию со дня рождения Юрия Васильевича Бондарева, выдающегося русского писателя, прозаика, киносценариста.
В информ-досье отражена информация, дающая представление о масштабе личности и таланта писателя, его произведениях и литературе о его жизни и творчестве, имеющаяся в фондах ГБУ ДНР «ДРУНБ» и доступная в
сети Интернет.
Материалы информ-досье будут интересны библиотечным работникам и всем заинтересованным пользователям.
В очередном поэтическом сборнике Алексея Богомазова стихи говорят сами за себя, отражая любовь к Родине, природе, к жизни, к близким людям. В своих стихах поэт воспевает свой край, много стихов посвятил своей малой родине – родной Сибири.
Великий подвиг Красной Армии и разгром немецкофашистских захватчиков в Сталинградской битве 1942-1943 г.г.
В своей книге Марго Морган исследует связь между политикой и театром, рассматривая творчество и биографии Бернарда Шоу, Бертольта Брехта, Жан-Поля Сартра и Эжена Ионеско, и представляет вниманию читателей историю культуры, подробно описывающую, как менялась роль политического театра в Европе ХХ века.
Вплоть до 1204 года, когда Константинополь был разграблен крестоносцами, этот город славился искусными статуями, посвященными образам императоров, языческих богов и мифических существ, однако значение этого скульптурного наследия долгое время не было оценено по достоинству.
В этой книге профессор Парома Чаттерджи предлагает новый взгляд на эту тему: она доказывает, что языческие статуи являлись неотъемлемой частью византийской визуальной культуры, а также на примере хроник, эпиграмм и произведений художественной литературы показывает, что константинопольские статуи не только были долговечны и искусно выполнены, но и несли в себе пророческий потенциал. Книга профессора Чаттерджи дополняет существующий пласт литературы на тему византийского визуального искусства и предлагает новый взгляд на священные образы и их место в истории человечества
Учебное пособие «Основы сестринского дела» составлено в соответствии с ФГОС по специальности СПО 34.02.01 «Сестринское дело» в части освоения основного вида профессиональной деятельности:
«Выполнение работ по профессии младшая медицинская сестра по уходу за больными», в составе профессионального модуля (ПМ 04) и состоит из трех частей: МДК 01 «Теория и практика сестринского дела»; МДК 02 «Безопасная среда для пациента и персонала»; МДК 03 «Технология оказания медицинских услуг».
Учебное пособие поможет освоить следующие вопросы медицинского ухода: общение с пациентом и его окружением в процессе профессиональной деятельности; соблюдение принципов профессиональной этики и морали; обеспечение безопасной больничной среды; оказание медицинских услуг в пределах своих полномочий; реализации сестринских вмешательств в критической ситуации; осуществления ухода за пациентами различных возрастных групп в условиях учреждений здравоохранения и на дому.
Пособие состоит из 22 разделов, 7 приложений, а также включает схемы, рисунки, иллюстрации, таблицы и т. п., составленные по материалам действующих нормативных документов.
Каждый раздел пособия имеет перечень основных терминов и понятий, контрольные вопросы для
самоконтроля усвоенного материала. В рамках модульного образования полученные знания, умения, навыки, опыт, должны сформировать у будущих выпускников профессиональную компетентность в области медицинского ухода.
Пособие может быть использовано в учебном процессе студентами специальности СПО 34.02.01 «Сестринское дело», а также быть полезным студентам других специальностей, слушателям дополнительного последипломного образования и практикующему сестринскому персоналу.
Учебное пособие посвящено изучению беспилотных летательных аппаратов, а также их сборке, настройке и программированию. В процессе изучения рассматриваются основные особенности и правила в подборке комплектующих, а также основные проблемы и ошибки при их сборке, настройке и программировании.
Благодаря данным материалам обучающиеся научатся пользоваться следующими программными обеспечениями: Betaflight, iNav, QGroundControl, Mission Planner, Mavlink, а также узнают, как запрограммировать беспилотный летательный аппарат на языке Python.
Рекомендовано при освоении дисциплин в области сборки, настройки, программирования и технической эксплуатации БВС ВВ для обучающихся по техническим специальностям и направлениям подготовки в средних специальных и высших учебных заведениях.
Разработано сотрудниками Центра беспилотных систем Самарского университета.
Книга посвящена истории становления и развития отечественной и зарубежной космонавтики и ракетно-космической техники. Издание содержит обширный информационный раздел, в котором вы найдете хронологию запусков искусственных спутников и автоматических станций, полетов космонавтов и астронавтов, характеристики Солнца и планет Солнечной системы. Книга снабжена подробным глоссарием, где в научно-популярной форме раскрыты основные термины ракетостроения и космонавтики.
Издание будет полезно широкому кругу читателей, интересующихся историей и перспективами космонавтики, ракетостроением и военной техникой.
Robust quantification of predictive uncertainty is a critical addition needed for machine learning applied to
weather and climate problems to improve the understanding of what is driving prediction sensitivity. Ensembles of ma-
chine learning models provide predictive uncertainty estimates in a conceptually simple way but require multiple models
for training and prediction, increasing computational cost and latency. Parametric deep learning can estimate uncertainty
with one model by predicting the parameters of a probability distribution but does not account for epistemic uncertainty.
Evidential deep learning, a technique that extends parametric deep learning to higher-order distributions, can account for
both aleatoric and epistemic uncertainties with one model. This study compares the uncertainty derived from evidential
neural networks to that obtained from ensembles. Through applications of the classification of winter precipitation type
and regression of surface-layer fluxes, we show evidential deep learning models attaining predictive accuracy rivaling stan-
dard methods while robustly quantifying both sources of uncertainty. We evaluate the uncertainty in terms of how well the
predictions are calibrated and how well the uncertainty correlates with prediction error. Analyses of uncertainty in the
context of the inputs reveal sensitivities to underlying meteorological processes, facilitating interpretation of the models.
The conceptual simplicity, interpretability, and computational efficiency of evidential neural networks make them highly
extensible, offering a promising approach for reliable and practical uncertainty quantification in Earth system science
modeling. To encourage broader adoption of evidential deep learning, we have developed a new Python package, Machine
Integration and Learning for Earth Systems (MILES) group Generalized Uncertainty for Earth System Science (GUESS)
(MILES-GUESS) (https://github.com/ai2es/miles-guess), that enables users to train and evaluate both evidential
