Реферат: Инженерия знаний

🛑 👉🏻👉🏻👉🏻 ИНФОРМАЦИЯ ДОСТУПНА ЗДЕСЬ ЖМИТЕ 👈🏻👈🏻👈🏻

Система - посредник, заключение договора на поставку.
Инженерия знаний - область информатики, в рамках которой проводятся исследования по представлению знаний в ЭВМ, поддержание их в актуальном состоянии и манипулировании ими.
Knowledge system - система основанная на знаниях.
СОЗ СБЗ СУБД ЭС ИС СИИ - система искусственного интеллекта.
Структура системы, основанной на знаниях.
БЗ - это модель, представляющая в ЭВМ знания, накопленные в определенной предметной области. Эти знания должны быть формализованы. Знания формируются с помощью модели, а затем представляются с помощью определенного языка.
В БЗ обычно выделяются знания о конкретных объектах и правила. Эти правила исполняются как механизм получения решений, для того, чтобы из исходных фактов вывести новые.
Интерфейс обеспечивает ведение диалога на языке, близком пользователю.
Методы, основанные на использовании логических выводов, часто используется в инженерии знаний.
Объект – то что существует или воспринимается в качестве отдельной сущности.
Основные свойства: дискретность; различие.
При представлении знаний используется прагматический подход, т.е. выделяются те свойства объекта, которые важны для решения задач, которые будет решать создаваемая система. Поэтому система, основанная на знаниях, имеет дело с предметами, которые являются абстрактными объектами. Предмет выступает в роли носителя некоторых свойств объекта. Состояние предметной области может меняться со временем. В каждый момент времени состояние предметной области характеризуется множеством объектов и связями. Состояние предметной области характеризуется ситуацией.
Концептуальные средства описания предметной области.
Концептуальная модель отражает наиболее общие свойства. Для того, чтобы детализировать описание нужны языки. Характерными чертами концептуальных средств описания предметной области являются абстрактность и универсальность. Их можно использовать для описания любой предметной области.
Понятие объекта – понятие множеств. Сходные между собой объекты объединяются в классы. В разные моменты времени одному и тому же классу могут соответствовать разные множества объектов.
К t
– множество объектов класса К в момент времени t.
Группа (1999) = { ИА-1-99, ИА-1-98, … , ИА-1-94, ИБ-1-99,…}
Группа (1998) = { ИА-1-98, ИА-1-97, … , ИА-1-93, ИБ-1-98,…}
Преподавательская должность = { профессор, доцент, старший преподаватель, преподаватель, ассистент}
(К : А 1
К 1
, А 2
К 2
, … , А n
К n
)
Идентификация объектов может быть прямая и косвенная. В случае прямой используются имена объектов, порядковые номера объектов; косвенная основана на использовании свойств объектов.
Атрибут может быть компонентом. Под атрибутом понимается свойство, характеристика, название компонентов.
Пары имя атрибута и значение атрибута часто совпадают.
Ситуация – показана связь между «преподаватель» и «слушатель», остальные характеристики данной ситуации.
(К: А 1
К 1
,А 2
К 2
, … , А n
К n
) – представление знаний в виде некоторой структуры.
(геометрическая_фигура, форма, геометрическая_форма)
(геометрическая_фигура, цвет, цвет)
Такому представлению знаний соответствует представление знаний в виде отдельных фактов.
(К: А 1
К 1
,А 2
К 2
, … , А n
К n
)
Представления знаний об объектах делятся на:
- классы объекта (структура данных)
- знания о конкретных объектах (о данных)
1. (К: А 1
К 1
,А 2
К 2
, … , А n
К n
)
К i
– классы объекта, являются значением атрибута
Должность преподпвательская_должность)
(преподаватель, ФИО фамилия_с_инициалами,
преподаватель, должность преподпвательская_должность)
(преподаватель (фамилия_с_инициалами, преподпвательская_должность),
Представление знаний для первой формы:
(К: А 1
К 1
,А 2
К 2
, … , А n
К n
) к i
Î К i

(преподаватель: - представляет собой
Представление знаний для второй формы:
Атрибутивное представление знаний в виде отдельных фактов:
(преподаватель 1
, ФИО, Семенов) - 1
, 2
являются связками между
(преподаватель 1
, должность, доцент) - фактами
(преподаватель 2
, должность, ассистент)
Представление знаний для третьей формы:
(преподаватель (Семенов, доцент) - позиционное представление знаний
Если имена атрибутов отсутствуют, а сами атрибуты записываются на определённых позициях, то – позиционноё представление знаний.
Представление знаний в виде «троек» - (объект, атрибут, значение).
Для представления неточных значений используются коэффициенты уверенности – (объект, атрибут, значение, коэффициент уверенности).
0 – соответствует неопределенности.
отрицательное значение – степень уверенности в невозможности значения атрибута.
* (пациент, ФИО, Антонов, диагноз колит К760, гастрит К740)
Представление знаний о классе объекта называется минимальным, если при удалении одного из атрибутов приводит к тому, что оставшееся множество атрибутов перестает быть представлением данного класса объекта.
Аренда (объект_аренды, арендатор, арендодатель, срок_аренды, плата).
Если удалить «срок_аренды», получится купля-продажа, а если удалить «срок_аренды» и «плата», то получиться подарок.
Представление знаний в реляционной базе данных.
Реляционная база данных – данные хранятся в позиционном формате.
Данные хранятся в виде таблицы, где название таблицы – имя класса. Каждому классу соответствует таблица или файл БД. Имя класса - название соответствующей таблицы. Имена атрибутов – соответствующие поля таблицы (столбец). Строки таблицы – записи БД. Записи соответствует запись в позиционном формате.
Понятие атрибута в позиционной БД сохраняется.
Запись К (А 1
,А 2
, … , А n
) называется отношение между атрибутами. Такая терминология используется в реляционной БД. Идея данных в реляционной БД основана на понятие «ключ».
Ключ – набор атрибутов отношения, значение которых однозначно определяет запись в файле.
В данном случае ключ будет состоять из нескольких полей.
К i
является подклассом К j
, если "t K i
t
Î K j
t

(Если в любой момент времени t класс Кi является подклассом Кj)
Классификация сети представляется в виде иерархической структуры.
K i
part of K j
- является частью K i
part K j

K i
является частью K j
, если конкретный объект класса K i
является частью однозначно определенного объекта K j
.
Означает, что объект класса К состоит из объектов класса К 1
, К 2
, … , К n
, причем объект класса К может включать несколько объектов класса К i
.
Отношения частичного порядка обладают свойством транзитивности.
Если элемент является составляющей блока, а блок составлен…
С помощью операций над классами объектов можно определить новый класс объектов
℧ Ki множество блоков, к примеру, телевизоров
Материальные объекты делятся на три класса
Условие È Помещение È Оборудование = Материальный объект
Человек È Помещение = Человек È Оборудование = Помещение È Оборудование =∅
Человек (Фамилия, Имя, Отчество, Год_Рождения, пол)
K\K5 – Разбиение класса по классу К5.
Объединение всех этих классов есть человек.
В результате разбиения мы получаем классы людей, знающих иностранный язык.
Концептуальной схемой предметной области называется множество классов объектов, заданных на нем отношений и операциями.
Шаблонные описания состояния предметной области:
<Преподаватель> проводит занятия по дисциплине <название дисциплины> в группе <код группы> в <день недели> на <номер пары> в <аудитории>.
Иванов И.И. проводит занятия по дисциплине ТОЭ в группе ИТ-1-98 в понедельник на 4 паре в Г-301.
Концептуальные модели предметной области – концептуальная схема вместе с множеством высказываний построенных по конечному набору шаблонов.
Диаграмма сущности и связи (ER – диаграмма)
На 1 кафедре работает N преподавателей. «*» – знак преподавателя – можно найти кафедру.
Атрибуты – прилагательное, числители, размеры, место действия
Логические системы (модели), на основе единственного примера поставки товара в магазин.
Логические модели представления знаний.
Описание предметной области на одном из логических языков программирования, основано на исчислении предикат.
Язык многократного исчисления предикатов 1-го порядка. Многократная логика 1-го порядка.
Понятие сорта соответствует понятию классов объектов.
Z – сигнатура – это верхний уровень представления знаний в логических моделях.
Рассмотрим в качестве примеров обработку деталей на производстве
S={Деталь, Станок, Операция, Тип_детали, Тип_станка, Время }
(нижн. Уровень представления знаний) на языке многократного исчисления предикатов наз-ся структурой интегрированной сигнатурой
3) Для каждого имя сорта создаётся мн-во объектов этого сорта.
Деталь = {дет.1, дет.2, дет.3, дет.4}
Операция ={опер1,опер2, опер3, опер4, опер5, опер6, опер7, опер8}
Объединение всех множеств - универсум.
Каждой функции и предикатов из структуры в системе соответствует множество факторов.
3) Составляющая : Логические формулы
а)константа сорта А, есть терм сорта А
б)переменная принимающая значение из сорта А, есть терм сорта А
в)если сигнатура содержит функцию -
построенные термы сортов соответственно, то
г)если сигнатура содержит предикат-
д)если - термы одинакового сорта, то выражение , то есть атом
е)Атом есть формула правильно построенная (ППФ)Переменная, входящая в атом, является свободной в этом атоме.
ж)если построенная формула в которую свободно входит переменные х сорта А , то выражения:
также является ППФ, переменная “x” является
з)если уже построенные формулы, то , также
1) Представление Знания b=> опер2 выполнены на токарном станке
2) Опер2 выполн на ост.1 на ст.1 нач 5 конец 12
Метод резолюций доказывает невыполнимость.
Для использования этого метода необходимо исходную формулу привести к ДНФ.
Потом ДНФ представляют в виде множества дизъюнктов
В методе резолюций – имеется одно правило вывода
В результате из 2-х дизъюнктов получаем новую, называется руовентой
- получаем пустой дизъюнкт , который всегда ложный.
Если множество содержит пустой дизъюнкт , то оно является не выполнимым.
Получается пустой дизъюнкт, который доказывает что данное множество является невыполнимым.
Метод резолюций применяется до тех пор пока не получится пустой– дизъюнкт
подстановка вместо переменной константы –унификация.
В данном случае выполняем подстановку {n/y}:
Из (3) и (5) , выполняя ь подстановку {m/n}=> c(m,n) (6)
В Прологе используются хордовские дизъюнкты, т.е. дизъюнкты, содержащие одну литеру без отрицания.
Могут использоваться дизъюнкты , которые вообще не содержат литер. –
это целевое утверждение на прологе: ? – a
Представление программы в виде графа
Построение графа начинается с целевого дизъюнкта.
На графе видно какие и сколько решений имеет рассматриваемая задача.
Продукционная модель представления знаний.
Основа для данной модели – это продукционные правила, которые имеют следующий вид
- продукционное правило >:=<имя правила>
Eсли <посылка> то < заключение> [КД=<коэффициент доверия>]
Коэффициент доверия определяется числом 0-100
В общем случае посылка может быть логическим выражением.
Если посылка истинна, то истинно и заключение, т.е. в заключение может быть указано какое-либо действие , которое выполняется, если посылка истинна
<посылка>::<условие>[И<условие>И…И<условие>]
объект, атрибут, значение, коэфициент доверия- представление знаний в виде четвёрки
<заключение>::=<объект>=<заключение>
<факт>:=<объект>=<значение>КД=<коэффициент доверия>
Один и тот же объект может иметь разные значения.
Многозначные объекты – объекты, которые могут иметь несколько достоверных значений.
Если объект не объявлен, как многозначный, то он может иметь несколько значений, то они не должны быть достоверными, т.е. КД= 100
Для объектов, значение которое запрашивается у пользователя.
Коэффициент доверия посылки=min(Кдусл)
- факта, полученного в результате выполнения правила
Базовая структура продукционной модели представления знаний
Выводы заканчиваются , когда достигается целевая вершина, либо не осталось применимых правил, а цель не достигнута.
Обратные выводы – выполняются сверху вниз (выводами ориентирующих на цель)
Цель – «продолжительность» –цель задаётся именем объекта.
Она сопоставляется с заключением правил и выбирается правило с заключением ,
в которых есть имя объекта. Выбираем правило, которое содержит целевой объект,
В процессе гипотеза либо подтверждается либо опровергается. Выводы продолжаются до тех пор, пока какая либо не будет подтверждена, либо не будут исчерпаны все возможные гипотезы.
Используется меньшее количество проверок, т.к. в правиле бывает несколько условий и одно заключение.
Сначала выполняются прямые выводы, на основе небольшого количества данных, в результате формируется гипотеза для подтверждения или опровержения выполняются другие выводы.
Для проверки условий правил используется аппарат активации правил, который выделяет на каждом шаге те правила, в которых проходит проверка условий.
Должны быть использованы также условия. В условиях правил выделяются индивидуальные, а затем общие.
Общие правила – правила условий применимости. Сфера применимости.
Обобщённая структура продукционного правила.
P – условие применимости првила (логическое условие)
A=>B – ядро правило, где А- посылка, а В- заключение;
N – поставленное условие, определяетдействия, которые выполняются в случае выполнения ядра.
Р – при истинности активизируется ядро правила.
Фрейм – структура данных для представления стереотипной ситуации
Протофрейм – знания о классе объектов.
Фрейм- экземпляр- получается из протофрейма при заполнении слотов конкретными значчениями.
В структуру фреймов обычно включают системные слоты. К системе слота относятся:
Слоты определим фреймродитель, слот, указываемый на прямые дочерние фрейма.
В качестве системы слотов: слоты, содержащие сведения о создателе программы, о её модификации.
U – во фреймах разных уровней с одинаковыми именами будут различными.
S – слоты наследования значений из слотов высшего уровня с такими же именами
Значение нижнего уравнения должно лежать внутри границ определённого в верхнем уравнении.
Если значение не задано то оно наследуется из слота верхнего уравнения, а если оно задано , то наследование игнорируется.
Сочетание сетевой и фреймовой модели в системе представления знаний OPS-5
В этом языке есть продукционные правила и базы данных
<Аз-элемент>::=(<объект> {|<атрибут> <значение>} +
)
{} +
- Может повторятся несколько раз
<ЭРП>::=< аз-элемент> | < элемент-вектор>
(Порядок – задач: Источник, утечки Ограждения)
<Правило>::=(Р<имя правила> <посылка> <заключение>)
<Условие>::=<образец> | - <образец>
<Образец>::= <простой образец> | <образец с дезъюнкцией> | <образец с конъюнкцией>
<Простой образец>::=({значение>} +
) |
(<Объект> [{ <атрибут> <значение>} +
] )
В образце не обязательно указываются все атрибуты данного класса , т.е. мы можем записать
т.е. переменная кислота –вещ получит значение
<образец с дизъюнкцией>::= (<объект> { <атрибут> <<{< значение>} +
>>} +
)
Значение с соответствующего атрибута элемента работой памяти должно совпадать с одним из элементов указанных в данном листе, хотя бы с одним. Эти значения задаются конкретными словами.
<образец с конъюнкцией>::= (< объект> { < атрибут>{{< значение>} +
}} +
)
Список значений может задаваться и в виде ограничений
# (Двигатель мощность {<х> 100 <х> 200} )
<действие>::=(make < ЭРП> | remove <ссылка> | (modif <ссылка> { <атрибут>< значение>} +
)
Если цель находится в состоянии координировать и порядок задач не определён,
ссылка указывает , что модифицироваться будет элемент рабочей памяти
Стратегия решения задач основана на явном задании цели
1. сопоставление с элементами памяти в результате формируется конфликтное
2. Выбор правил из конфликтного множества
3. Выполнение действий, указанных в заключении правил
Выполняется до тех пор, пока не будет достигнута цель.
- извлечение знаний из источника , преобразование их в нужную форму , а также
перенос в базу знаний интеллектуальной системы.
Объективизированные – знания , представленные во внешних источниках –
- форматизированные, т.е. представлены в виде законов, формул, моделей, алгоритмов.
Субъективные – знания, которые являются экспертными и эмперическими не представлены
Знания экспертом является неформализованными, представляют собой множество эвристических приёмов и правил, позволяют находить подходы к решению задач и выдвигать гипотезы , которые могут быть подтверждены или опровержены.
Знания могут быть получены в процессе наблюдения за каким-либо объектогм.
Режимы работы инженера по знаниям, консультолога в процессе приобретения знаний.
- записываются рассуждения вслух в процессе решения задач.
О.с. составляются протоколы, которые анализируются
2. Интервью - ведется диалог с экспериментом, направленный на приобретение знаний.
3. Игровая имитация профессиональной деятельности.
1. Рубление на ступени выделяются связи, позволяющие строить иерархические структуры
2. Репертуальная рещётка предлагаются 3 понятия и требуется назвать отличие 2-х понятие 3-его. Эксперту предлагается пара понятий и требуется назвать общие свойства =>
Методика работы конитолога по формированию поля знания
1.1. Чёткая подготовка задачи , которая должна решать система
1.5. Знакомство эксперта с популярной методикой по искусственному интеллекту
1.6. Формирование с копии поля знания
2.2. командная работа косметолога – анализ протокола, определение связей между понятиями , готовит вопросы к эксперту
3. Подкачка поля знания – задача вопросов эксперту
4. Формализация концептуальной задачи.
Если модель неполная , то используется 2-ое приближение.
- называется функцией принадлежности нечёткого множества .
Значения функции принадлежности для конкретного элемента Х называется
Нормальным нечётким множеством называется множество для которого
: - называется функцией принадлежности нечёткого множества .
Значение функции принадлежности для конкретного элемента Х называется степенью

Нормальным нечётким множеством называется множество для каждого
Если приводить к нормальной форме => нужно поделить все её значения на .
Пусть функция принадлежности задаётся целым числом от 10 до 40
Определить понятие малая толщина изделия.
4. Декартовое произведение нечетких множеств.
`A 1
x`A 2
x … x`A n
= {}
m x
(x 1
,x 2
,…,x n
) = min{m A1
(x 1
), m A2
(x 2
)…m An
(x n
) }
`A x`B = {<0.7/(10,2)>, <0.7/(15,2)>, <0.2/(20,2)>, <0.5/(10,4)>, <0.5/(15,4)>, <0.2/(20,4)>}
5. Возведение нечеткого множества в степень.
Методы определения функции принадлежности.
`А – смысл, нечеткое множество определяет семантику нечеткой переменной
Т – базовая терм множество – образует имена нечетких переменных {редко, иногда, часто}, являющихся лингвистическими переменными
Х – носитель лингвистических значений [0; 1] – область определения
Синтаксическая процедура в виде грамматических терминов, символы которых составляют термы из терм множеств {и, или, не}, модификаторы типов {очень, слегка, не и т.д.}
Такие термины вместе с исходными образуют производную терм множества.
Семантические процедуры позволяют переписать термо-нечеткую семантику.
Является классом фреймовых моделей представления знаний, где в обобщенной и структурной форме представлены знания о последовательности действий, событий типичных для предметной области. Рассмотрим стереотип каузальный сценарий – определяет последовательность действий необходимых для достижения целей, это фреймовая модель.
Посылка определяет действия, которые должны быть выполнены раньше ключевого действия, необходимые для его действия. Последствие – заключительное действие. Системное имя – сценарий.
цель деятеля (С: «прекращение пожара»)
П 11
, П 12
посылки (cus: «поиск средств тушения»R 1
, «транспортные средства тушения»)
К 1
ключ (f: «использование средств тушения для полного прекращения огня»)
цель деятеля (С: «нахождение средств тушения»)
П 121
, П 22
посылки (cus: «определение координат местонахождения средств тушения»R 1
, «перемещение к месту нахождения средств тушения»)
К 2
ключ (f: «схватывание средств тушения»)
следствие (Р: «нахождение у места расположения средств тушения»)
(kcus «транспортировка средств тушения к месту пожара»:
цель деятеля (С: «доставка средств тушения к месту пожара»)
П 31
, П 32
посылки (cus: «наличие средств тушения»R 1
, «определение координат места пожара»)
К 3
ключ (f: «движение к месту пожара»)
следствие (Р: «нахождение на месте пожара средств тушения»)
Пополнение знаний на основе сценария.
Д = cus: П 11

R 1
cus: П 12

R 1
K 1
=
П 21

R 1
П 22

R 1
K 2
П 31

R 1
П 32

R 1
K 3


= П 21
R 1
П 22
R 1
K 2
R 1
П 31
R 1
П 32
R 1
K 3
R 1
K 1

Посылки определяют действия, которые должны быть выполнены раньше ключевого действия, необходимы для его действия. Следствие заключительное действие. Системное имя сценарий.
Пополнение знаний на основе псевдофизических логик.
Структура текста на лингвистическом уровне представляется следующей формулой:
TS = PR 4
dt
&P 1
R 3
10,
a
P 2
&P 2
R 1
P 3
&P 4
R 3
2,
a
P 5

PR 4
dt
, P 1
R 3
10,
a
P 2
® P 2
R 4
dt + 10

TS* = P 1
R 1
P 2
& P 1
R 1
P 3
& P 2
R 1
P 3
& P 4
R 1
P 5

Под обобщением понимается процесс получения знаний, объясняющих имеющиеся факты, а так же способных классифицировать, объяснять и предсказывать новые факты. Исходные данные представляются обучающей выборкой. Объекты могут быть разбиты на классы. В зависимости от того, заданы или нет априорные разбиения объектов на классы, модели обобщения делятся на модели обобщения по выборкам и по классам.
n +
= {0 1
+
, 0 2
+
…0 nj
+
} – положительная выборка.
Может задаваться отрицательная выборка n -
= {0 1
-
, 0 2
-
…0 ьj
-
}
Требуется найти такое правило, которое позволяет установит, относится или нет объект к классу Kj.
В моделях обобщения по данным выборка представляется множеством объектов класса. Методы обобщения делятся на методы обобщения по признакам и структурно-логические методы обобщения.
Объект характеризуется множеством значений признаков Q i
= {z 1j1
, z 2j2
, …, z rjr
}.
Структурно-логические методы обобщения используются для представления знаний об объектах, имеющих внутреннюю структуру среди структурно-логических методов. Можно выдвинуть два направления: индуктивные методы нормального исчисления и методы обобщения на семантических сетях.
Алгоритм обобщения понятий по признакам.
Правила определения принадлежности объектов к некоторому классу представляются в ряде логических формул элементами которых являются h ij
и функции Ç, È, `.
Z 2
= {z 21
, z 22
, z 23
} {молодой, средний, старый}
n j
+
= {0 1
+
, 0 2
+
} n j
-
= {0 1
-
, 0 2
-
, 0 3
-
}
0 1
+
= (z 11
, z 21
) 0 2
+
= (z 11
, z 22
)
0 1
-
= (z 11
, z 23
) 0 2
-
= (z 12
, z 21
) 0 3
-
= (z 12
, z 22
)
& i
h ij
- обобщенное конъюнктивное понятие
0 = max(x ij
– 1/a i
), где 0 – критерий, x ij
– частота появления некоторого значения признака, a i
– количество признаков.
n j
+
= {0 1
+
, 0 2
+
} n j
-
= {0 1
-
}

Название: Инженерия знаний
Раздел: Рефераты по кибернетике
Тип: реферат
Добавлен 21:26:50 20 июня 2005 Похожие работы
Просмотров: 1053
Комментариев: 16
Оценило: 5 человек
Средний балл: 5
Оценка: неизвестно   Скачать

Срочная помощь учащимся в написании различных работ. Бесплатные корректировки! Круглосуточная поддержка! Узнай стоимость твоей работы на сайте 64362.ru
Привет студентам) если возникают трудности с любой работой (от реферата и контрольных до диплома), можете обратиться на FAST-REFERAT.RU , я там обычно заказываю, все качественно и в срок) в любом случае попробуйте, за спрос денег не берут)
Да, но только в случае крайней необходимости.

Реферат: Инженерия знаний
Курсовая работа: Методические проблемы изучения алгоритмов работы с величинами
Дипломная работа по теме Трудоустройство молодежи как социальная проблема
Сочинение На Тему Песнь Душа Народа
Реферат по теме Диагностика опухолей спинного мозга
Практика Акушерство И Гинекология Дневник Производственная
Сочинение по теме Два фольклорных сюжета о св. Николае-чудотворце
Взаимопонимание Сочинение 9.3 Лубенец
Курсовая работа по теме Разработка технического оформления выставки
Реферат: Природные системы
Курсовая работа по теме Учет основных средств в бухгалтерском учете
Курсовая работа по теме Личностные особенности психосоматических больных
Реферат: Влияние инфляции на бух учет в отечественной и зарубежной практике
Реферат по теме Марокко
Курсовая работа по теме Управление затратами как мера предупреждения банкротства
Письменность И Знания Древних Египтян Реферат
Реферат: Assess The Arguements For And Essay Research
Реферат по теме Минералогия и кристаллография в России
Цифровая Экономика Миф Или Реальность Эссе
Контрольная работа: Создание гибких технологических систем высокой и сверхвысокой производительности на Украине
Доклад: Топливо
Реферат: Оценка физического состояния школьников с использованием компьютерных технологий
Шпаргалка: Шпаргалки по экономике
Топик: Bazarov: a lunatic or visionary?