ИКИС «Галактика»: базовая концепция 3 страница

7.4. Коды должны удовлетворять следующим основ­ным требованиям:

- однозначно идентифицировать объекты и (или) группы объектов, т.е. быть идентификаторами;

- содержать минимальное число знаков (минимальную длину), достаточное для кодирования всех объектов (признаков) заданного множества;

- иметь достаточный резерв подмножеств для кодирования вновь возникающих объектов кодируемого множества;

- быть удобными для использования человеком, а также для компьютерной обработки закодированной информации;

- обеспечивать возможность автоматического контроля ошибок при вводе в компьютерные системы.

7.5. Классификация- это разделение множества объектов на классификационные группировки по их сходству или различию на основе опреде­ленных признаков в соответствии с принятыми правилами.

7.6. Иерархический метод классификациихарактеризуется тем,
что исходное множество объектов последовательно разделяется на подмножества — классификационные группировки. Далее каждая группировка в соответствии с выбранным признаком (основанием) делится на несколько других группировок, каждая из которых по другому признаку делится еще на несколько подчиненных группировок, и т.д. Таким образом, между классификационными группировками устанавливается отношение подчинения (иерархии): классы, группы, виды и т.д.

7.7. Фасетный метод классификации характеризуется тем, что множество объектов разделяется на независимые подмножества (классификационные группировки), обладающие определенными признаками, необходимыми для решения конкретных задач.

8.1. Проектирование любой информационной системы осуществляется в несколько этапов. В общем случае следует выделить следующие:

- предпроектное обследование;

- технике-экономическое обоснование;

- составление технического задания;

- техническое проектирование;

- рабочее проектирование.

8.2. Технико-экономическое обоснование создания ИС содер­жит следующую информацию:

- исходные положения, характеристики и технико-экономические данные об объекте;

- обоснование цели создания ИС;

- обоснование комплекса задач, решаемых в ИС.

8.3. Технический проект содержит материалы, дающие пред­ставление о составе и функционировании ИС, и включает в себя:

- общую характеристику объекта, для которого создается ИС;

- организацию управления в условиях использования ИС;

- используемый комплекс технических средств;

- описание и постановку решения задач, входящих в ИС;

- описание стандартного программного обеспечения;

- описание организации информационной базы и т. д.

8.4. В общем можно выделить следующие направления ИС:

- операционные системы,

- АСУ — автоматизированные системы управления,

- АПР — системы автоматизированного проектирования,

- ГИС — геоинформационные системы,

- связь и телекоммуникация,

- справочно-поисковые системы,

- системы информационной безопасности,

- системы-подготовки и обработки мультимедийной информации (звука, изображения, видео),

- редакционно-издательские системы.

8.5. Экономические ИС классифицируют по следующим основным признакам:

- по уровню функциональности и тесно связанной с ним степени интегрированности системы;

- по возможностям поддержки корпоративного управления;

- по степени реализации возможностей поддержки уровней управления – оперативного, тактического, стратегического.

8.6. Корпорацией называют сложный хозяйствующий субъект, имеющий иерархическую структуру и включающий в себя предприятия различного масштаба и профиля деятельности.

8.7. Главная функция СОД - регистрация в базе данных и обработка элементарных событий, сопутствующих протеканию бизнес-процессов: прием и увольнение сотрудников, приход и расход материальных ценностей на складах и производственных подразделениях, оплата материальных ценностей и оказанных предприятию услуг через банк, ведение табеля учета рабочего времени и т.д.

8.8. Для решения задач стратегического планирования применяются методы статистического анализа, экспертных систем, аналитического и имитационного моделирования, методы «нечёткой математики», поиска логических правил в данных.

9.1. Первый стандарт управления бизнесом — MPS (master planning scheduling)—обеспечивает объемно-календар­ное планирование путем формирования объема продаж и его разбивки по календарным периодам с последующим определением плана пополнения запасов готовой продук­ции за счет производства или закупки и формированием отчета о планируемом движении денежных средств.

9.2. Для производств с динамичным, статистическим поведением потоков продаж и закупок, с большой но­менклатурой закупаемых комплектующих, имеющих раз­личные задержки выполнения заказов на поставки появилась необходимость в разработке методов статис­тического управления запасами (SIC — statistical inventory control) и методов планирования поставок комп­лектующих, получивших название MRP (material require­ment planning).

9.3. В методологию MRP II (manufacturing resource planning –планирование производственных ресурсов) вошла совокупность методологий MPS-SIC-MRP-RCCP-CRP.

9.4. Основная задача ERP-системы (Enterprise Resources Planning) – интегрировать все подразделения и функции корпорации в единой информационной системе.

9.5. Системы управления ресурсами DRP обеспечивают оп­тимальное решение (планирование, учет и управление) транспортных задач по перемещению материально-техни­ческих ресурсов и готовой продукции с распределенной системой складирования.

Системы управления цепочками поставок SCM (Supply Chain Management) поддерживают управление внешней логистикой - т.е. системой материальных потоков в сети поставщиков сырья и комплектующих.

10.1. Сущность подхода при реализации методологии «синхронное планирование и оптимизация (СПО - Advanced Planning and Sheduling System (APS)) выражается следующим образом: «Обещать сразу. Отгрузить вовремя».

10.2. СПО-системы не заменяют системы ERP, а работают совместно с ними, являясь является своеобразным фильтром, пропускающим через себя все поступающие на вход ERP-системы заказы. На выходе СПО-системы имеем отобранные заказы - те, выполнить которые в необходимые сроки позволяют производственные мощности и логистические возможности предприятия.

10.3. Выделяют три основные технологии поддержки принятия управленческих решений на основе накопленной информации:

- технологии, ориентированные на оперативную (транзакционную) обработку данных и реализованные в большинстве транзакционных систем (OLTP). Сфера действия таких технологий - область детализированных данных;

- технологии OLAP (On-line Analytical Processing – интерактивная аналитическая обработка данных), ориентированные на область агрегированных показателей;

- технологии интеллектуальной обработки данных, ориентированные на область закономерностей. Интеллектуальная обработка проводится методами интеллектуального анализа данных (ИАД, в западной литературе - Data Mining). С помощью этих технологий решаются задачи поиска функциональных и логических закономерностей в накопленной информации, объяснения аномалий в данных.

10.4. Технологии OLAP основаны на понятии хранилище данных, которое определено как «предметно-ориентированное, интегрированное, поддерживающее хронологию собрание данных для поддержки процесса принятия управленческих решений».

10.5. Принципиальными причинами необходимости создания хранилищ данных являются:

- сложные аналитические запросы к оперативным данным «забирают» ресурсы сервера и тормозят работу информационной системы;

- оперативные данные мало пригодны для непосредственного сложного анализа;

- системы OLTP предназначены для оперативной обработки данных, поэтому они не приспособлены для хранения информации за длительный (более нескольких месяцев) период, в то время как для OLAP интересен анализ объекта «в исторической ретроспективе».

10.6. Технологии интеллектуальной обработки данных (ИАД) - это процесс поддержки принятия решений, основанный на поиске в данных скрытых закономерностей (шаблонов информации).

11.1. Планирование маркетинга — это логическая после­довательность действий, ведущая к формулировке целей маркетинга и составлению планов для их достижения. Целью планирования маркетинга являются определение, создание и поддержка конкурентного преимущества.

11.2. Стратегическая бизнес-единица (Strategic Business Unit — SBU) — это самостоятельное подразделение в рамках одной фирмы, отвечающее за конкретный товар или товарную группу, с концентрацией на конкретном рынке и с управляющим, наделенным полной ответствен­ностью за объединение всех функций в единую стратегию.

11.3. К источникам маркетинговой информации относятся информационные ресурсы современного общества, постав­ляющие периодическую информацию на основе любых ти­пов носителей информации. Средства периодической печа­ти, телевидение, радио, специальные маркетинговые базы данных на магнитных и оптических носителях, коммуни­кационные сети, правительственные источники и инфор­мация от частных лиц — все это возможные каналы полу­чения информации.

11.4. Основными объектами исследования являются возмож­ности предприятия, товар, рынок, конкуренты, клиенты, сбыт.

11.5. При маркетинговом анализе традиционно применяются:

- методы исследования операций;

- теория массового обслуживания;

- теория вероятностей;

- имитационное моделирование;

- статистические методы;

- экономико-математическое моделирование;

- экспертные системы;

- экспериментальные методы, например, пробные продажи.

11.6. Операция, на основании которой можно сделать прогноз о тенден­ции изучаемого показателя называется «построение тренда».

11.7. Программа разработана компанией Про-Инвест Консалтинг (Москва) и предназначена для построения прогнозных оценок в различных сферах человеческой деятельности и, в частности, в экономике. Она помогает прогнозировать:

- объем продаж и доходы компании;

- спрос на услуги и изделия;

- курсы валют, акций и фьючерсов;

- рейтинги кредитоспособности фирм;

- деловую активность участников рынка;

- остатки денежных средств на корреспондентских счетах;

- климатические, социальные или иные значимые показатели.

12.1. Компьютерные технологии могут помочь специалисту по маркетингу, во-первых, определить влияющие факто­ры; во-вторых, оценить степень влияния каждого факто­ра и ранжировать факторы по степени влияния; в-треть­их, уменьшить число изучаемых факторов, отбросив ма­лозначащие и обобщив некоторые из показателей в новую интегральную характеристику; в-четвертых, используя методы имитационного моделирования, прогнозировать развитие ситуации при изменении значений каждого вли­яющего показателя.

12.2. Успех в конкурентной борьбе при взаимодействии с конкурентными силами может быть достигнут с ис­пользованием четырех основных стратегий: дифференци­рование изделия, сосредоточенное дифференцирование, развитие тесных связей с клиентами и поставщиками, уде­шевление производства.

12.3. «Дифференциация» — это концепция, опи­сывающая разнообразие предложения, а «сегментация» — концепция, описывающая разнообразие спроса.

12.4. Цели маркетинга должны ставиться в полном соответ­ствии с корпоративными целями. Они должны быть четко сформулированы в количественной форме и иметь финансовый эквивалент.

12.5. Различают три формы диверсификации:

- диверсификация на том же уровне (горизонтальная);

- диверсификация на сбытовые или снабженческие рынки (вертикальная);

- побочная диверсификация (без различимой вещественной взаимосвязи).

12.6. Матрица конкуренции Портера используется для выбора стратегии действий фирмы на конкретном рынке.

12.7. Основными компо­нентами смешанного маркетинга являются: Product (товар), Price (цена), Place (место продаж), Promotion (продвижение).

13.1. Marketing Expert является удобным инструментальным средством для разработки стратегического и тактического планов маркетинга, позволяющим произвести все необхо­димые аналитические операции, а также подготовить и выдать на печать необходимые документы.

13.2. Marketing Expert обеспечивает решение задач GAP-ана­лиза, SWOT-анализа, многокритериального Portfolio-ана­лиза, оптимального распределения бюджета маркетинга и анализа риска и неопределенности, а также позволяет ре­шать обратную задачу — по заданной марже вычислять необходимые входные параметры.

13.3. Обычно рассматриваемые критерии принятия решения в условиях риска:

- ожидаемое значение;

- комбинация ожидаемого значения и дисперсии;

- предельный уровень;

- наиболее вероятное событие в будущем.

13.4. Обычно рассматриваются следующие кри­терии принятия решения в условиях неопределенности.

- Критерий Лапласа, согласно которому все возможные варианты развития событий равновероятны. Этот критерий достаточно оптимистичен и не может использоваться в обстановке жесткого противодействия конкурентов на рынке.

- Минимаксный (максиминный) критерий. Исходит из поиска наилучшего решения при самом неблагоприятном стечении обстоятельств. Этот критерий является пессимистичным и применяется в условиях жесткого противодействия соперников.

- Критерий Гурвица. Представляет собой линейную комбинацию самого оптимистичного и самого пессимистичного ожиданий. В критерий входит параметр оптимистичности, изменяющийся в интервале от 0 до 1, который и задает степень оптимистичности ожиданий. Чем меньше этот параметр, тем выше риск при принятии решения.

14.1. Модель – это реальная или абстрактная система, адекватно представляющая собой объект исследования.

14.2. Основными признаками классификации видов моделирования систем являются:

- степень полноты модели;

- характер изучаемых процессов;

- форма представления объекта.

14.3. Физическое моделирование отличается от натурного тем, что исследование проводится на установках, которые сохраняют природу явления и обладают физическим подобием.

14.4. Концептуальная модель – это абстрактная модель, выявляющая причинно-следственные связи, присущие исследуемому объекту и существенные в рамках определенного исследования. Основное назначение такой модели – выявление набора причинно-следственных связей, учет которых необходим для получения требуемых результатов. Концептуальная модель является видом абстрактной модели и при моделировании предшествует математической.

14.5. Под математическим моделированием будем понимать процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью.

14.6. Математическое моделирование для исследования характеристик процесса функционирования систем принято подразделять на аналитическое, имитационное и комбинированное.

14.7. Приимитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы S во времени, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени, что позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса в определенные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики системы S. Модели, представляющие собой программы для ПК указанного типа, называют имитационными или алгоритмическими.

14.8. К числу основных достоинств метода имитационного моделирования при исследовании сложных систем следует отнести такие:

- машинный эксперимент с имитационной моделью дает возможность исследовать особенности процесса функционирования системы S в любых условиях;

- применение ПК в имитационном эксперименте существенно сокращает продолжительность испытаний по сравнению с натурным экспериментом;

- имитационная модель позволяет включать результаты натурных испытаний реальной системы или ее частей для проведения дальнейших исследований;

- имитационная модель обладает известной гибкостью варьирования структуры, алгоритмов и параметров моделируемой системы, что важно с точки зрения поиска оптимального варианта системы;

- имитационное моделирование сложных систем часто является единственным практически реализуемым методом исследования процесса функционирования таких систем на этапе их проектирования.

15.1. Мерой эффективности проведения операции служит показатель эффективности. В общем случае он отражает результат проведения операции, который, в свою очередь, является функцией трех факторов: полезного эффекта операции, затрат ресурсов на проведение операции и затрат времени на ее проведение.

15.2. Правило, на основании которого производится выбор стратегии, отвечающей интересам ЛПР, называется критерием эффективности.

15.3. ЛПР может использовать одну из трех концеп­ций рационального поведения: пригодности, оптимальности или адаптивности.

При использовании концепции пригодности приемлемой считается любая страте­гия, обеспечивающая значение ПЭ не хуже заданного.

Концепция оптимальности требует, чтобы из всего множества допустимых страте­гий была выбрана только та, которая приводит к наилучшему (экстремальному) значению ПЭ.

Концепция адаптивного поведения предполагает, что правило выбора может изме­няться в соответствии с изменяющимися характеристиками рассматриваемой си­туации.

15.4. Основные классификационные признаки задач принятия решения:

- число лиц, принимающих решение;

- вид показателя эффективности;

- степень определенности информации о проблемной ситуации;

- зависимость характеристик проблемной ситуации от времени.

15.5. Стратегия называется Парето-оптимальной (эффективной), если она по всем показателям не хуже любой стратегии из допусти­мого множества и лучше хотя бы по одному из них (при взаимной независимости частных ПЭ).

16.1. Стратегическое планирование ставит своей целью решение задачи получения необходимой информации о системе S с помощью модели, реализованной на ПК (УОДИ), с учетом ограничений на ресурсы, имеющиеся в распоряжении экспериментатора.

16.2. Тактическое планирование представляет собой определение способа проведения каждой серии испытаний машинной модели, предусмотренных планом эксперимента.

16.3. Сходимость выборочных средних с ростом объема выборки называется стохастической сходимостью. Идея ускорения сходимости в машинных экспериментах со стохастическими моделями состоит в использовании априорной информации о структуре и поведении системы S,свойствах распределения входных переменных и наблюдаемых случайных воздействий внешней среды Е. К методам ускорения сходимости относятся метод регрессионной выборки, метод дополняющей переменной, метод расслоенной выборки, метод значимой выборки.

16.4. Тактическое планирование машинно-модельного эксперимента связано с решением проблем: 1) определения начальных условий и их влияния на достижение установившегося результата при моделировании; 2) обеспечения точности и достоверности результатов моделирования; 3) уменьшения дисперсии оценок характеристик процесса функционирования моделируемых систем; 4) выбора правил автоматической остановки имитационного эксперимента с моделями систем.

16.5. Количество реализаций при статистическом моделировании системы должно выбираться исходя из двух основных соображений: определения затрат ресурсов на машинный эксперимент с моделью (включая построение модели и ее машинную реализацию) и оценки точности и достоверности результатов эксперимента с моделью системы .

16.6. Для планирования ПФЭ, ДФЭ и ЧФЭ соответственно в MATLAB используются функции fullfact, ff2n и unidrnd.

17.1. При выборе методов обработки информации главную роль играют три особенности машинного эксперимента с моделью системы:

- возможность получать при моделировании системы на ПК большие выборки позволяет количественно оценить характеристики процесса функционирования системы, но превращает в серьезную проблему хранение промежуточных результатов моделирования;

- сложность исследуемой системы может привести к тому, что априорное суждение о характеристиках процесса функционирования системы, например о типе ожидаемого распределения выходных переменных, является невозможным;

- блочность конструкции машинной модели и раздельное исследование блоков связано с программной имитацией входных переменных для одной частичной модели по оценкам выходных переменных, полученных на другой частичной модели.

17.2. В соответствии с предельной теоремой Чебышева оценкой математического ожидания случайной величины является среднее арифметическое ее значений, которое она принимает по результатам экспериментов.

17.3. Несмещенность, эффективность и состоятельность.

17.4. Оценка есть случайная величина, а вероятностная характеристика есть детерминированная величина.

17.5. С помощью корреляционного анализа исследователь может установить, насколько тесна связь между двумя и более случайными величинами, наблюдаемыми и фиксируемыми при моделировании конкретной системы, то есть корреляционный анализ устанавливает связь между исследуемыми случайными переменными машинной модели и оценивает тесноту этой связи.

17.6. Математический метод, обеспечивающий такую подгонку выбранной кривой, при которой экспериментальные точки ложатся на нее лучшим образом в смысле критерия наименьших квадратов, называется регрессионным анализом. Регрессионный анализ дает возможность построить модель, наилучшим образом соответствующую набору данных, полученных в ходе машинного эксперимента с системой. Под наилучшим соответствием понимается минимизированная функция ошибки, являющаяся разностью между прогнозируемой моделью и данными эксперимента. Такой функцией ошибки при регрессионном анализе служит сумма квадратов ошибок.

17.7. Дисперсионный анализ позволяет вместо проверки нулевой гипотезы о равенстве средних значений выборок проводить проверку нулевой гипотезы о тождественности выборочной и генеральной дисперсий.

17.8. В MATLABе для построения гистограммы следует последовательно ввести три команды: n=hist(y,m), bar(n./length(y)) и disttool. Первая делит диапазон значений наблюдаемой переменной y на m равных интервалов и записывает в матрицу n число элементов, попавших в каждый из них. Вторая – вычисляет относительную частоту попадания в каждый интервал и выводит графическое представление полученной гистограммы. Третья – открывает диалоговое окно, обеспечивающее выбор и настройку параметров стандартных распределений.

18.1. Исходная модельв GPSSW - это определенный набор (список) операторов модели.

18.2. Система GPSS/PC работает в режиме интерпретатора - построчного выпол­нения программы, а система GPSSW функционирует в режиме транслятора.

18.3. В системе GPSSW в процессе трансляции в программе могут быть выявлены синтаксические ошибки. Для их исправления необходимо выбрать пунктSearch главного меню и в появившемся выпадающем меню нажатьNext Error. После исправления первой ошибки курсор мыши каждый раз устанавливается на очередной ошибке. Эти действия проводятся до тех пор, пока не будут устране­ны все выявленные ошибки. При этом курсор циклически проходит список всех выявленных транслятором ошибок.

18.4. Разработка моделей средствами SIMULINK основана на технологии drag-and-drop («перетащи и оставь»). В качестве «кирпичиков» для построения S-модели используются модули (или блоки), хранящиеся в библиотеке SIMULINK.

18.5. Тип связи между блоками в библиотеке SIMULINK зависит от типа блока и логики работы модели. Данные, которыми обмениваются блоки, могут быть скалярными величинами, векторами или матрицами произвольной размерности.

18.6. Число входов и выходов блока определяется его типом и значениями параметров настройки блока.

18.7. Для любого блока можно получать требуемое число копий и использовать каждую из них автономно. Практически для всех блоков существует возможность индивидуальной настройки: пользователь может изменить как внутренние параметры блоков (например, количество входов), так и внешнее оформление (размер, цвет, имя и т. д.). На порядок соединения блоков друг с другом также не накладывается никаких ограничений.

18.8. Расширение библиотеки – Simulink Extras (расширения SIMULINK) – содержит блоки, относящиеся к компонентам MATLAB, включенным пользователем в рабочую конфигурацию пакета. При этом для каждой компоненты создается свой раздел библиотеки. При минимальной рабочей конфигурации в Simulink Extras имеется шесть разделов, три из которых являются дополнением к разделам основной библиотеки, а три других имеют самостоятельное значение. Это наборы блоков: Transformations (преобразования) – блоки пересчета координат и шкал температуры, Flip Flops (переключатели) – блоки, моделирующие работу триггеров основных типов и Linearization (линейная аппроксимация) – блоки, реализующие линейную аппроксимацию.

18.9. При создании и коррекции блок-диаграммы могут использоваться стандартные для Windows-приложений операции редактирования, а также собственные возможности графического редактора SIMULINK.

18.10. Средства управления сеансом моделирования позволяют выбирать длительность интервала моделирования, дискретность изменения модельного времени, метод и точность расчета параметров модели, а также ее уровень диагностирования.

19.1. Распределенная обработка данных — обработка данных, выполняемая на независимых, но связанных между собой компьютерах, представляющих территориально распределенную систему.

19.2. Информационно-вычислительная сеть (ИВС) представляет собой систему компьютеров, объединенных каналами передачи данных. Основное назначение ИВС — обеспечение эффективного предоставления различных информационно-вычислительных услуг пользователям сети посредством организации удобного и надежного доступа к ресурсам, распределенным в этой сети.

19.3. Основные показатели качества ИВС.

§ Полнота выполняемых функций.

§ Производительность — среднее количество запросов пользователей сети, исполняемых за единицу времени.

§ Пропускная способность, определяемая количеством данных, передаваемых через сеть (или ее звено — сегмент) за единицу времени.

§ Надежность сети, характеризуемая средним временем наработки на отказ.

§ Достоверность результирующей информации.

§ Безопасность информации в сети, понимая под безопасностью — способность сети обеспечить защиту информации от несанкционированного доступа.

§ Прозрачность сети, означающая невидимость особенностей внутренней архитектуры сети для пользователя: в оптимальном случае он должен обращаться к ресурсам сети как к локальным ресурсам своего собственного компьютера.

§ Масштабируемость — возможность расширения сети без заметного снижения ее производительности.

§ Универсальность сети — возможность подключения к сети разнообразного технического оборудования и программного обеспечения от разных производителей.

19.4. Информационно-вычислительные сети, в зависимости от территории, ими охватываемой, подразделяются на:

- локальные (ЛВС или LAN — Local Area Network);

- региональные (РВС или MAN — Metropolitan Area Network);

- глобальные (ГВС или WAN — Wide Area Network).

19.5. По геометрии построения (топологии) ИВС могут быть:

- шинные (линейные, bus);

- кольцевые (петлевые, ring);

- радиальные (звездообразные, star);

- распределенные радиальные (сотовые, cellular);

- иерархические (древовидные, hierarchy);

- полносвязные (сетка, mesh);

- смешанные (гибридные).

19.6. Протокол — это набор правил и методов взаимодействия объектов вычислительной сети, охватывающий основные процедуры, алгоритмы и форматы взаимодействия, обеспечивающие корректность согласования, преобразования и передачи данных в сети. Реализацией протокольных процедур обычно управляют специальные программы, реже — аппаратные средства.

19.7. К основным функциям Интернет относятся:

- информационная. По сети можно получить любую интересующую вас неконфиденциальную биржевую и коммерческую информацию.

- коммуникационная. Сетевые технологии позволяют пользователю поговорить по телефону со своим партнером в любом городе и стране.

- совещательная. Сеть Интернет — это место, где специалисты и пользователи компьютеров могут «встретиться» и обсудить интересующие их проблемы, в интерактивном режиме обменяться полезной информацией.

- коммерческая. Во всем мире активно развивается торговля по Сети.

- рекламная. Реклама через Интернет весьма эффективна, в первую очередь в связи с ее массовостью и оперативностью.

- развлекательная.

- специфично компьютерная функция. Пользователи ПК могут получить, причем чаще всего бесплатно, самые новые программные средства, инструкции и рекомендации по работе в Сети.

19.8. Возможны два варианта общения пользователя с сетью Интернет:

- Offline — режим общения с отложенным ответом (автономный);