Social media - cnstefancelmare.rocnstefancelmare.ro/uploads/arhiva/Stiintae22_d8e2a.pdf · Social...
50
Transcript of Social media - cnstefancelmare.rocnstefancelmare.ro/uploads/arhiva/Stiintae22_d8e2a.pdf · Social...
Social media de Arsene Teodora
„Mi-e teamă de ziua în care tehnologia va fi mai importantă decât
relațiile umane.”, a afirmat Albert Einstein. Acum, întrebările ce ar
trebui să ni le punem sunt: „Am ajuns deja la aceste previziuni? Cât
de repede a evoluat tehnologia?”. Internetul care azi ne influențează
într-o mare măsură existența, are o istorie scurtă, dar accelerată și
intensă, în care sunt evidențiate anumite perioade, spunem noi că de
referință, datorită cărora internetul arată așa cum e astăzi.
Istoria acestuia a apărut odată cu dezvoltarea timpurie a
calculatoarelor, aproximativ anii 1955, care coincid și cu sfârșitul
vieții lui A. Einstein. Mă încearcă o curiozitate imensă la gândul că
acest geniu a resușit să realizeze ce avea să devină tehnologia peste
ani, deși aceasta abia era „descoperită”. Într-adevăr, relațiile inter-
umane au scăzut brusc, în timp ce socializarea pe internet se
dezvoltă constant. Am avut suficiente ocazii să realizez sondaje
referitoare la modalitatea de informare a populației. În rândul
vârstnicilor, ziarele sunt încă destul de populare. Vor mai fi la fel și
mâine? Totuși, această categorie de vârstă nu este suficientă pentru o
piață de desfacere mulțumitoare a ziarelor și a revistelor de
informare, internetul câștigând teren și cuprinzând toate categoriile
de vârstă și sociale, fiind ușor utilizabil.
Oricărui individ îi este mult mai comod să acceseze informația cu un
singur click. Oamenii caută infomații clare și rapide despre produse,
destinații turistice, politică, showbiz și absolut tot ce îi pasionează.
Legăturile online au devenit la fel de comune precum liniile
telefonice. Putem vorbi despre internet ca despre o putere: puterea
de a motiva, dar și de a complexa, puterea de a încuraja, dar și de a
demoraliza, puterea de a informa sau de a dezinforma. Această forță
se răsfrânge asupra fiecărei persoane, în funcție de nivelul de
credibilitate, inteligență și cultură. Printre beneficiile mediului online
găsim și modalitatea de a promova diferite activități, scopuri
umanitare, se pot mobiliza mase de oameni pentru anumite cauze sau
evenimente. Realizarea unei imagini puternice doar în mediul real,
nu mai este suficientă.
Datorită creșterii rapide de utilizatori ai internetului este mai mult
decât necesar realizarea unei imagini la fel de puternice și în mediul
online. Aici putem vorbi de firme de producție, publicitare, servicii,
ONG-uri, dar și de persoane publice ce au nevoie de promovare.
Existența unui site este completată de o prezență susținută în social
media, unde oricine este mai aproape de urmăritorii săi, posibili
viitori clienți, fani, sponsori, voluntari, parteneri de afaceri,
investitori, în funcție de mediul în care activează. Realizarea de
pagini de prezentare active pe Facebook, Google+, YouTube, Twitter
, Pinterest au un impact puternic utilizatorilor internetului. Luând ca
exemplu cazul unui ONG, mediul online reprezintă cea mai potrivită
modalitate de promovare. Având în vedere că aceste asociații nu
dispun de un buget fix și major, nu iși pot permite o publicitate în
mediul offline, aceasta fiind destul de costisitoare. Astfel că,
internetul reprezintă un partener de nădejde în promovoarea și
căutarea sponsorilor. Pentru un mai bun impact, trebuie luate în
calcul unele aspecte.
Cum promovăm un ONG în mediul online?
1. Cine suntem noi și ce facem?
Aceasta este cea mai importantă informație adresată cititorului care îi poate stârni interesul sau nu.
2. Ce postăm și când?
Mesajul trebuie să fie unul foarte important și atractiv. Conţinutul care se propagă cel mai uşor este cel care stârneşte emoţii şi reacţii. Acesta trebuie să fie concis, corect și postat la o anumită oră, numită și oră de vârf, în care cât mai mulți utilizatori ai internetului sunt prezenți pe site-urile de socializare. Pentru a menține legătura cu urmăritorii și a fi mereu prezenți, postăm zilnic.
3. În ce formă ambalăm conținutul?
Imaginile trebuie să aibă un impact puternic, să conțină caractere emoționante. Este de preferat ca acestea să dovedească munca depusă, generând astfel empatie și implicare.
4. Respectăm dreptul la viața privată a beneficiarului!
În cazul în care lucrăm cu oameni trebuie să respectăm demnitatea celor pe care îi ajutăm. Nu îi punem în postura cerșetorilor de la colțul unei străzi virtuale.
Prin urmare, social media este un teren în continuă dezvoltare, unde
de multe ori viața are o altă față decât în realitate, fiind manevrată
după interesele administratorilor de pagini.
Stiva de Țifui Alexandru
Stiva este o structura de date cu proprietatea că elementele sale sunt
așezate "unele peste altele", astfel încât fiecare element este adăugat
în vârful stivei, iar eliminarea unui element este posibilă doar de la
vârful acesteia.
Stiva este o structură de date des utilizată în informatică, aceasta
reprezentând unealta principală a metodei Backtracking și fiind de
asemenea întâlnită în numeroși algoritmi de tip greedy, în algoritmi
pe grafuri, în probleme de programare dinamică, precum și în multe
alte aplicații.
Aplicații:
O problemă simplă ce presupune utilizarea unei stive este
următoarea: dându-se o secvență de lugime 2*n de caractere '(' și ')',
să se verifice dacă secvența este parantezată corect.
.
Folosim o stivă inițial vidă. Parcurgem șirul de cacactere de la stânga la
dreapta, iar când întâlnim un caracter '(' îl adăugăm în stivă. Dacă
întâlnim un caracter ')', eliminăm elementul din vârful stivei. Dacă la un
moment dat nivelul stivei devine negativ sau dacă după ce am terminat
de parcurs elementele șirului de caractere, rămânem cu valori în stivă,
atunci secvența nu este parantezată corect.
Secvența de cod în C++ care rezolvă problema este următoarea:
bool parantezare(char s[],int n)
{
//consideram vectorul indexat de la 0
stack <int> st;
for(int i=0;i<n;i++)
{
if(s[i]=='(') st.push(i);
else
{
if(st.empty()) return false;
else st.pop();
}
}
if(!st.empty()) return false;
return true;
}
O altă problemă clasică ce se bazează gestionarea unei stive este
problema determinării dreptunghiului de arie maximă într-o histogramă.
Fiind dată o hisogramă în care fiecare bară verticală are lățimea de 1
unitate, să se găsească dreptunghiul de arie maximă care poate fi format
dintr-o serie de bare consecutive.
Histograma va fi dată prin șirul înălțimilor barelor verticale.
Date de intrare:
n, număr natural reprezentând numărul de bare din care este formată
histograma
șirul înălțimilor barelor verticale
Date de ieșire:
un număr natural reprezentând aria maximă a unui dreptunghi din
histogramă.
Soluție:
O abordare în care considerăm pe rând fiecare secvență și determinăm
pentru acasta dreptunghiul de arie maximă are complexitate .
O abordare de tipul divide et impera se bazează pe următoarea observație:
pentru o secvență [i...j], dacă bara de înălțime minimă se află la poziția k,
ariamaximă a unui dreptunghi din secvența [i...j] va fi maximul dintre aria
maximă din secvența [i...k-1], aria maximă din secvența [k+1...j] și
inălțimea barei k înmulțită cu numărul de bare din secvența [i...j](adică
h[k]*(j-i+1)). Pornind de la această observație putem realiza o soluție
divide et impera care va avea complexitatea O(n*log2 n).
Problema poate fi rezolvată în complexitate liniară folosind o stivă. Vom
crea o stivă inițial vidă. Parcurgem șirul înălțimilor barelor de la stânga la
dreapta. Pentru fiecare poziție curentă i, dacă stiva este vidă sau dacă
înălțimea h[i] este mai mare sau egală decât înălțimea barei din vârful
stivei, atunci adăugăm bara i în vârful stivei. Altfel extragem elemente din
vârful stivei cât timp stiva este nevidă și înlălțimea barei din vârf e mai
mare decât înălțimea barei curente, după care adăugăm bara curentă în
stivă. Când efectuăm o extragere, calculăm aria dreptunghiului format cu
înălțimea egală cu înălțimea barei extrase, actualizând răspunsul dacă este
necesar. Această valoare va fi egală cu produsul dintre înălțimea barei
extrase și numărul de bare aflate între bare extrasă si următoarea bară din
stivă. La final vom extrage barele rămase în stivă și vom calcula aria
dreptunghiului format cu înălțimea egală cu înălțimea barei extrase,
actualizând din nou răspunsul dacă este necesar. Deoarece fiecare element
va fi introdus exact o dată în stivă, algoritmul prezintă o complexitate
timp de O(n).
Secvența de cod în C++ care ilustrează
acest algoritm este următoarea:
int Aira_Maxima (int h[], int n)
{
//vom considera vectorul h
indexat de la 0
int
aria_maxima=0,aria_curenta,i
;
stack <int> st;//vom mentine
pozitiile, nu inaltimile
propriu-zise
for(i=0;i<n;i++)
{
if(st.empty() or
h[i]>=h[st.top()])
st.push(i);
else
{
while(!st.empty() and
h[i]<h[st.top()])
{
int tp=st.top();
st.pop();
if(!st.empty())
aria_curenta=h[tp]*(i-
st.top()-1);
else
aria_curenta=h[tp]*i;
if(aria_curenta>aria_maxima)
aria_maxima=aria_curenta;
}
st.push(i);
}
}
while(!st.empty())
{
int tp=st.top();
st.pop();
if(!st.empty())
aria_curenta=h[tp]*(i-
st.top()-1);
else
aria_curenta=h[tp]*i;
if(aria_curenta>aria_maxima)
aria_maxima=aria_curenta;
}
return aria_maxima;
}
Razele X și aplicațiile lor in lumea reală
de Gheorghiesi Isidor
Razele X sunt radiații electromagnetice de energie foarte mare, cu o
frecvență cuprinsă între 3×1017 Hz și 3×1019 Hz. Lungimea de
undă a razelor X este cuprinsa intre 10-7cm și 10-9cm. Datorită
lungimii de undă foarte mici, radiațiile X pot fi tratate și ca radiații
electromagnetice și ca particule.
Razele X au fost descoperite accidental în anul 1895 de fizicianul
german Wilhelm Conrad Röntgen pe timpul unor experimente ce
utilizau fluxuri de electroni rapizi. Pentru această descoperire,
Röntgen a primit în anul 1901 premiul Nobel pentru fizică.La
început s-au numit “raze Roentgen”, iar apoi le-au numit raze X
deoarece natura lor era necunoscută. Wilhelm Roentgen făcea
experimente cu un tub catodic, când a observat că un panou
fluorescent din laboratorul său a început să strălucească. Fenomenul
a apărut şi atunci când tubul era acoperit cu o hârtie neagră şi groasă.
Fizicianul şi-a dat seama că energia emisă de tub poate să treacă prin
obiecte, aşa că a aşezat diverse lucruri în faţa acestuia, observând
cum panoul fluorescent străluceşte de parcă nimic nu ar sta în calea
razelor. Până la urmă, Roentgen şi-a pus mâna în faţa tubului şi cu
mare uimire a constatat că pe panoul fluorescent îşi poate vedea
oasele.
Razele X sunt generate la impactul dintre un flux de electroni de
viteză foarte mare şi atomii materiei, mai precis electronii din afara
atomului. În practică, razele X sunt generate prin accelerarea într-un
câmp electric a electronilor emişi de un catod. Electronii sunt
acceleraţi şi focalizaţi spre un anod realizat din tungsten, cupru,
molibden, argint, platină sau aur. La impactul cu atomii din anod,
99% din energia electronilor se transformă în căldură iar 1% se
transformă în raze X.
În ce privește modul de funcționare, razele X nu sunt foarte diferite
de razele de lumină pe care le vedem cu ochiul liber. Ambele sunt
forme de energie electromagnetică, dar există între ele câteva
diferenţe. Razele X au o lungime de undă mai mică decât lumina
vizibilă, astfel că nu le putem vedea cu ochiul liber. A doua diferenţă
este aceea că razele de lumină sunt absorbite de ţesuturile corpului
uman, astfel că nu pot trece prin ele, în timp ce razele X sunt
absorbite doar într-o anumită măsură. Cel mai util este faptul că
diferitele ţesuturi ale corpului uman absorb în mod diferit razele X.
Astfel, oasele absorb o cantitate mare de energie.
Când faci o radiografie, felul cum razele X trec prin corpul tău este
înregistrat de o cameră ce foloseşte un film, asemănător cu cel de la
aparatele foto clasice. Ceea ce primeşti după radiografie este un
negativ, pe care zonele mai expuse la radiaţii – acolo unde nu a
existat niciun obstacol în calea razelor X – apar negre, iar cele mai
puţin expuse apar mai deschise la culoare. Astfel, zonele unde a
existat ţesut osos între cameră şi razele X apar albe, iar cele
corespunzatoare ţesuturilor moi apar gri.
Acest lucru a dus la folosirea razelor X în domeniul medicinii.
Astăzi, medicii folosesc razele X ca să vadă prin ţesuturi, până la
oase. Cu ajutorul lor se descoperă fracturile osoase, cariile dentare,
obiectele înghiţite. Iar o variantă modificată a razelor X se foloseşte
pentru a vedea ţesuturile moi cum sunt plămânii, vasele de sânge,
intestinele.
O altă utilizare a razelor X este în fluoroscopie (se bazeaza pe
propietatea razelor x de a provoca fluorescenta unor substante)
Fluoroscopia si angiografia sunt tehnici speciale de imagistică
folosind raze X în care un ecran fluorescent și tub intensificator al
imaginii este conectat la un sistem de televiziune în circuit închis.
Aceasta permite vizualizarea în timp real a structurilor în miscare
sau augumentate cu un agent de radiocontrast. Agenții de
radiocontrast (Bariu și Iod )sunt administrați, adesea oral sau
injectați în corpul pacientului, pentru a contura anatomia și
funcționarea vaselor de sange, sistemului genitourinar sau tractului
gastrointestinal.
Radiografiile (sau roentgenografiile, după numele descoperitorului
razelor X) sunt produse prin transmiterea de raze X printr-un pacient
catre un dispozitiv de captare, apoi convertite într-o imagine pentru
diagnostic. Imagistica originală și înca larg utilizată produce filme
prin impregnare argentică. În radiografia Film-Ecran un tub de raze
X generează un fascicul de raze X care este îndreptat către pacient.
Razele X ce trec prin pacient sunt filtrate pentru a reduce
împrastierea și zgomotul, apoi lovesc un film nedevelopat strâns
legat de un ecran de fosfori emițători de lumină într-o casetă
fotosigilată. Filmul este apoi developat chimic și o imagine apare pe
film.
Computerul tomograf (CT) este un aparat complex care serveşte la
producerea unor imagini privind corpul nostru. Aceste imagini sunt
utilizate pentru efectuarea diagnosticului care va conduce la o
eficacitate maximă a tratamentului prescris de medic, scannerul arată
la fel ca şi un inel. Ca marea majoritate a aparatelor radiologice,
tomograful utilizează razele X.
Faţă de radiografiile convenţionale imaginile din corp sunt aici
"decupate" şi prelucrate, majoritatea CT-urilor permiţând obţinerea
unor imagini în diferite volume (ex: 3D). Imaginile sunt obţinute prin
rotaţia unui "arc" care emite raze X şi primeşte informaţiile din corpul
pacientului prin detectorii de raze X care se află mereu în opoziţie cu
emiţătorii. Detectorii detectează puterea razelor X, cu cât mai dens
este ţesutul, cu atat mai puţine raze trec prin el. Detectorii trimit
aceste date unui computer. Diferite tipuri de ţesut cu diferită densitate
sunt arătate pe imagine ca diferite nuanţe ale surului, sau diverse
culori. Deci în totalizare computerul formează o imagine a corpului în
secţiune transversală. Scanerele moderne pot produce imagini
3- dimensionale din datele primite. Scanarea CT în felul ei este
nedureroasă. Pacientul nu vede şi nici nu simte razele X.
Range minimum query de Țifui Alexandru
Ne propunem să rezolvăm următoarea problemă: se dă un vector v cu
n elemente numere întregi și Q query-uri de forma x y. Pentru fiecare
query să se afișeze cea mai mică valoare din vectorul v cuprinsă între
pozițiile x și y inclusiv.
Soluție:
O primă idee de rezolvare este parcurgerea fiecărui interval și determinare
minimului în timp liniar. Această soluție are complexitatea O(Q*n). Alte
abordări ar putea utiliza descompunerea vecotului v în fâșii de radical
(complexitate Q*sqrt(n)) sau arbori de intervale (complexitate O(n*log(n) +
Q*log(n)). O altă idee ar fi să preprocesăm minimele pe intervale și să
răspundem în timp constant la fiecare interogare. O metodă de a face acest
lucru ar fi să menținem matricea D cu n linii și n coloane, unde D[i][j] să
reprezinte minimul din intervalul [i,j]. Construcția acestei matrici necesită n^2
timp, deci complexitatea finală ar fi în acest caz O(n^2). Pentru a reduce
complexitatea la O(n*log(n)) vom menține, în locul matricei D, o matrice
RMQ, cu log n linii și n coloane, unde RMQ[i][j] va reprezenta valoarea
minima din intervalul [j,j+2 -1]. Astfel, linia 0 a matricei va fi chiar vectorul v.
De aici se deduce foarte ușor relația de recurență:
RMQ[i][j]=min(RMQ[I1][j],RMQ[i-1][j+2^(i-1)].
Când trebuie să afișăm minimul din intervalul [x,y], vom calcula . Se observă
că minimul pe interval va fi minimul dintre RMQ[k][i] și RMQ[k][j-2 +1].
Astfel putem răspunde la fiecare query în timp constant, construcția matricei
RMQ necesitând n*log(n) timp, complexitatea finală fiind O(n*log(n)).
Programul C++ care rezolvă această problemă este următorul:
#include <bits/stdc++.h>
#define Nmax 100005
using namespace std;
ifstream f("rmq.in");
ofstream g("rmq.out");
int rmq[20][Nmax];
int Log2[Nmax];
int main()
{
int n,m,i,j,k;
f>>n>>m;
for(i=1;i<=n;i++)
f>>rmq[0][i];
Log2[2]=1;
for(i=3;i<=n;i++)
Log2[i]=Log2[i>>1]+1;
for(i=1;i<=Log2[n];i++)
for(j=1;j+(1<<(i-1))<=n;j++)
rmq[i][j]=min(rmq[i-1][j],rmq[i-
1][j+(1<<(i-1))]);
while(m--)
{
f>>i>>j;
k=Log2[j-i+1];
g<<min(rmq[k][i],rmq[k][j-(1<<k)+1])<<'\n';
}
return 0;
}
Determinarea celui mai scurt drum într-un labirint
de Albu Alexandru
Acest algoritm este folosit pe un robot labirint. Scopul acestuia este de a
ieși dintr-un labirint(fără bucle) și de a găsi drumul cel mai scurt spre
ieșire. Pentru a determina drumul cel mai scurt, robotul trebuie în primul
rând să găsească ieșirea. Acest lucru se va realiza folosind algoritmul
mâinii stângi (analog, se poate folosi și cel al mâinii drepte). Algoritmul
este următorul:
-Dacă robotul poate vira stânga, acesta virează stânga
-Altfel dacă robotul poate merge înainte, acesta merge înainte
-Altfel dacă robotul poate vira dreapta, acesta virează dreapta
-Dacă robotul a dat de o fundătură, acesta se întoarce
Algoritmul este aplicat la fiecare intersecție și se încheie când robotul a
ajuns în casuța corespunzătoare ieșirii.Folosind acest algoritm, robotul
va reuși întotdeauna să găsească ieșirea din labirint, dacă există și acesta
nu prezintă bucle. Pentru a determina cel mai scurt drum, fiecare
mișcare a robotului va fi înregistrată. Voi codifica astfel:
S- viraj stânga
D- viraj dreapta
Î- înainte
B- întoarcere
După fiecare intersecție, voi reține într-un vector de caractere mișcarea
corespunzătoare a robotului.Astfel, după terminarea următorului traseu,
se va reține secvența:
Secvența: SBSSBÎD
Traseul:
Se poate observa că anumite succesiuni de mișcări pot fi înlocuite de
una singură. Asfel, corectând aceste ocoliri, robotul va determina traseul
cel mai scurt spre ieșire. Succesiunile și mișcarea lor echivalentă sunt:
SBD B
SBÎ D
DBS B
ÎBS D
ÎBÎ B
SBS Î
Aplicând algoritmul asupra secvenței prezentate mai sus, se va obține:
ÎDD.Corectarea traseului se va face cât timp în șir există mișcări de
tipul B,după care algoritmul se încheie. Având o succesiune ce
conduce spre drumul cel mai scurt către ieșire, la o a doua punere pe
linia de start robotul se va putea îndrepta spre ieșire în timp optim.
Coada de Țifui Alexandru
Coada este o structură de date cu proprietatea că fiecare element este
adăugat la sfârșitul cozii, iar eliminările au loc la începutul acesteia.
Coada este o structură de date fundamentală, utilizată în numeroși
algoritmi, precum parcurgerea BFS a uni graf sau algoritmul Bellman
Ford.
Aplicație:
Se dau 3 numere naturale: a,b și n. Să se determine primele n perechi
(i,j) astfel încât numerele a*i+b*j să fie în ordine crescătoare.
Soluție:
Vom ține două cozi inițial vide. Dintr-o stare de forma (i,j) vom putea
trece într-o stare de forma (i+1,j) sau (i,j+1), astfel vom adăuga în prima
coadă perechea (i+1,j), iar în a doua coadă perechea (i,j+1). La fiecare
pas vom adăuga la soluție dintre perechile (i,j) de la începutul celor
două cozi pe cea a cărei valoare a*i+b*j este minimă, având grijă să
eliminăm dublurile. Algoritmul este asemănător celui de interclasare.
Deoarece vom efectua n extrageri, algoritmul are complexitatea O(n).
Secvența de cod în C++ care
ilustrează algoritmul este:
void rezolvare(int a, int
b, int n)
{
struct T
{
int x,y;
};
queue <T>
coada_a,coada_b;
coada_a.push({1,0});
coada_b.push({0,1});
int
xa,ya,xb,yb,xx,yy;
for(int i=1;i<=n;i++)
{
xa=coada_a.front().x;
ya=coada_a.front().y;
xb=coada_b.front().x;
yb=coada_b.front().y;
if(xa*a+ya*b<xb*a+yb*b)
{
coada_a.pop();
xx=xa;
yy=ya;
}
else
{
coada_b.pop();
if(xa==xb and
ya==yb) coada_a.pop();
xx=xb;
yy=yb;
}
cout<<xx<<'
'<<yy<<'\n';
coada_a.push({xx+1,yy})
;
coada_b.push({xx,yy+1})
;
}
}
Deque:
Ne propunem să rezolvăm următoarea problemă: Se dau n și k numere
naturale, k<n și un vector v, cu n elemente numere întregi. Pentru fiecare
secvență de k elemente alăturate se calculează maximul dintre acestea.
Determinați suma acestor maxime.
Soluție:
Se observă că ar fi de prefereat să calculăm maximele pe aceste secvențe
în timp liniar (în timp constant pe fiecare secvență în parte). Vom folosi
o structură de date numită "deque"(coadă cu două capete). Într-un deque,
elementele pot fi inserate sau eliminate atât la început, cât și la sfârșit,
operațiile efectuându-se în timp constant. La fiecare pas i, elementul v[i]
va elimina de la sfârșitul deque-lui toate elementele mai mici sau egale
decât el, acestea nemaiputând influența maximele din secvențele
următoare, apoi va fi adăugat la finalul deque-lui. Dacă elementul de la
începutul deque-lui nu mai face parte din secvența de lungime k ce are
capătul drept la poziția i, acesta va fi eliminat. Astfel, la fiecare pas,
elementul de la începutul deque-lui va reprezenta maximul secvenței
respective.
Deoarece fiecare element va fi introdus o singură dată în deque și șters
cel mult o dată, algoritmul are complexitatea timp O(n).
Secvența de cod în C++ care rezolvă problema dată este următoarea
(pentru simplitate nu am lucrat cu valorile efective ale vectorului v, ci
cu pozițiile acestora):
int rezolvare(int n, int k, int v[])
{
deque <int> dq;
int sum=0;
int i;
for(i=1;i<=k;i++)
{
while(!dq.empty() and v[i]>=v[dq.back()])
dq.pop_back();
dq.push_back(i);
}
sum+=v[dq.front()];
for(i=k+1;i<=n;i++)
{
if(!dq.empty() and dq.front()<=i-k)
dq.pop_front();
while(!dq.empty() and v[i]>=v[dq.back()])
dq.pop_back();
dq.push_back(i);
sum+=v[dq.front()];
}
return sum;
}
Percepția timpului
de Pavăl Andrei
Până la începutul secolului al XX-lea, majoritatea oamenilor considerau timpul un element universal, ce se manifestă în același fel oriunde și pentru oricine. Albert Einstein a fost cel care a schimbat radical perspectiva asupra timpului, explicând că acesta este relativ, nu absolut, așa cum susținea Isaac Newton, iar experiența timpului este pur subiectivă.
Dacă sunteți de părere că trăim în trecut, aveți dreptate-și știința vă poate spune cât de departe față de prezent. Conform unui studiu din 2000 realizat de cercetătorii de la Institutul Salk, e vorba de cel puțin 80 de milisecunde, doar puțin mai mult decât durează să clipim. Eagleman și profesorul Terrence Sejnowski au demonstrat acest lucru folosind o iluzie flash-lag. Primul experiment de acest tip a fost realizat in 1958. Flash-ul e perceput, cu întârziere, înaintea unui cerc aflat în mișcare, deși are loc exact în centru. Acest lucru poate fi observat si noaptea atunci când aeronavele trimit semnale luminoase ce sunt percepute în urma acestora.
Motivul pentru care creierul reacționează cu întârziere este acela că senzorii prin care corpul uman interacționează cu lumea exterioară nu funcționează cu aceeași viteză. Acest lucru a fost identificat pentru prima dată de inginerii ce se ocupau de primele transmisiuni TV și aveau sarcina de a sincroniza fluxul de imagini cu cel de sunet. Experimentând, aceștia au descoperit că sincronizarea nu trebuie să fie perfectă. Atâta timp cât între fluxul de sunet și cel de imagine nu este o diferență mai mare de 80 de milisecunde, creierul telespectatorului le va sincroniza fără ca acesta să realizeze.
Acest lucru poate fi testat și de posesorii de automobile: dacă portiera este închisă în forță, sunetul și imaginea vor fi percepute ca fiind simultane dacă acțiunea este privită de la mai puțin de 30 de metri distanță. Dacă distanța este de 30 de metri sau mai mare, imaginea și sunetul vor părea nesincronizate, deoarece diferența dintre viteza luminii și cea a sunetului va duce la perceperea celor două elemente la o distanță mai mare de 80 de milisecunde între ele.
Cercetătorii au ajuns la concluzia că această întârziere reprezintă un avantaj. Mai exact, prin decalarea perceperii realității vizuale cu aproximativ 80 de milisecunde, creierul poate crea o imagine unitară a tuturor informațiilor recepționate de simțuri, ceea ce îmbunătățește capacitatea de identificare a potențialelor amenințări.
David Eagleman, unul dintre cercetătorii care au studiat diferitele moduri în care creierul uman percepe realitatea, a identificat și alte cazuri în care creierul sincronizează informațiile percepute de simțuri. „Dacă cineva vă atinge pe nas și pe degetul mare de la picior în același timp, creierul va percepe cele două acțiuni ca fiind simultane, deși semnalul de la nas ajunge la creier mult mai repede decât cel de la capătul piciorului”, explică specialistul în neuroștiințe.
O altă experiență pe care au trăit-o
numeroase persoane este sentimentul de
încetinire a curgerii timpului în anumite
situații. „Ceea ce se întâmplă de fapt ține
de memorie, nu de accelerarea
percepției. În mod normal, amintirile
noastre sunt ca o sită.
Gândiți-vă la momentele în care mergeți pe o stradă aglomerată și vedeți multe chipuri, afișe stradale și alți stimuli. Deși percepeți toate aceste detalii, ele nu devin parte a amintirii. Atunci când una din mașinile de pe stradă virează brusc spre dumneavoastră, atunci începeți să memorați fiecare detaliu perceput”, susține Eagleman. Astfel, în momentele de șoc, oamenii acumulează o cantitate extraordinară de amintiri într-un timp foarte scurt. „Efectul de dilatare a timpului ar putea fi pur şi simplu metoda prin care creierul gestionează toate aceste informații în plus”, conclude cercetătorul.
O altă iluzie temporală e efectul de telescop. Oamenii tind să-și amintească evenimente mai recente ca având loc cu mai mult timp în urmă, iar evenimentele îndepărtate ca având loc mai recent decât în realitate. Legea lui Vierordt spune că intervalele mai scurte de timp sunt supraestimate, iar cele mai lungi sunt subestimate.
Oamenii tind să perceapă o perioadă în care au loc mai multe schimbări ca fiind mai lunga decât una cu mai puține schimbări, deși au aceeași durată. De asemenea, stimulul auditiv pare să dureze mai mult decât cel vizual, de obicei, iar o perioada de timp cu stimuli mai intenși poate fi percepută ca fiind mai lungă. Psihologii au aflat că percepția subiectivă a trecerii timpului tinde să se accelereze odată cu trecerea anilor. Asta face ca oamenii să subestimeze intervalele de timp pe măsură ce avansează în vârstă.
Într-un experiment din care au făcut parte două grupuri de subiecți, unul cu vârste între 18 și 24 de ani și unul cu vârste între 60 și 80 de ani, a fost analizată abilitatea participanților de a estima trecerea a 3 minute. Studiul a arătat că 3 minute și 4 secunde au trecut până persoanele din grupul mai tânăr au estimat trecerea celor 3 minute în timp ce persoanele din grupul mai în vârstă au așteptat 3 minute și 40 de secunde.
Copiii foarte mici trăiesc la propriu în timp. Un copil va experimenta pentru prima dată trecerea timpului atunci când va putea să perceapă și să reflecteze asupra evenimentelor. Se dezvoltă în timpul copilăriei, atunci când se formează și atenția și memoria de scurtă durată. O zi pentru un copil de 11 ani e aproximativ 1/4000 din viața sa, în timp ce pentru un om în vârstă de 55 de ani e 1/20000. Asta ar putea explica de ce o zi obișnuită pare mai lungă pentru un copil decât pentru un adult. Un an va trece de aproximativ 2¼ ori mai repede pentru un adult de 55 de ani decât pentru un copil de 11 ani. Dacă percepția pe termen lung a timpului e bazată pe proporționalitatea vârstei, atunci următoarele perioade sunt cantitativ egale: între 5 și 10 ani (1x), între 10 și 20 (2x), între 20 și 40 (4x), între 40 și 80 (8x).
O explicație des întâlnita e că, pentru copii, majoritatea experiențelor sunt noi, iar pentru adulți cele mai multe sunt repetitive. . Copiii trebuie să fie foarte implicați în prezent pentru a reconfigura în mod constant modelele mentale ale mediului înconjurător și, astfel, să se comporte adecvat.
Adulții, pe de altă parte, rareori pășesc în afara rutinei, iar creierul va memora mai puține informații în timpul acestor perioade frecvent întâlnite. În consecință, percepția subiectivă e că timpul trece mai repede odată cu vârsta.
Este binecunoscut faptul că atunci când ne simțim bine avem senzația că timpul trece foarte repede. Câteva studii recente au arătat ceva surprinzător: atunci când oamenilor li se spune că timpul a trecut mai repede decât s-a întâmplat în realitate, ei tind să creadă că s-au simțit foarte bine.
Acest lucru a fost demonstrat de câteva experimente efectuate de Aaron Sackett, psiholog cercetător la Universitatea St. Thomas din Minneapolis, SUA. În cadrul primului experiment, Sackett şi colegii săi au cerut voluntarilor să se concentreze asupra rezolvării unei sarcini simple. Toţi participanţii au desfăşurat această activitate vreme de 10 minute, însă ei nu ştiau acest lucru. Jumătate dintre participanţi ştiau de la Sackett că sarcina urma să dureze 5 minute, iar ceilalţi ştiau de 20 de minute. Atunci când participanţii au fost anunţaţi că perioada dedicată experimentului se încheiase, participanţii au fost surprinşi. Celor care credeau că lucrau la această sarcină de 5 minute li s-a părut că timpul a trecut greu, iar cei care au crezut că sarcina a durat 20 de minute au simtit ca timpul a trecut foarte repede.
Oamenii de ştiinţă le-au cerut voluntarilor să indice melodia lor preferată, iar apoi le-au redat-o cu ajutorul unui player muzical special.
Acesta era dotat cu un cronometru ce număra secundele melodiei: în cazul a jumătate dintre participanţii la studiu, acesta număra secundele ceva mai repede decât în mod normal, iar în cazul celorlalţi, secundele treceau un pic mai lent decât în realitate. Rezultatele au fost similare: voluntarii care au avut senzaţia că timpul „zboară” au relatat că au avut o experienţă mai satisfăcătoare.
Cel mai important lucru pe care
profesorul Sackett l-a explicat a
fost acela că „manipularea
modului în care oamenii
percepeau timpul a fost extrem
de facilă”. Concluzia
cercetătorului este confirmată
în ultimii ani de tot mai multe
studii, însă cel care a explicat acest lucru cel mai bine a fost însuşi geniul ce a spulberat iluzia universalităţii timpului, Albert Einstein. Legenda spune că acesta a fost rugat de către elevi pe când vizita o şcoală să explice pe înţelesul lor ce este relativitatea. Răspunsul laureatului Nobel a intrat în istorie: „Puneţi o mână pe o plită încinsă pentru un minut şi vi se va părea că a trecut o oră. Staţi lângă o fată drăguță timp de o oră şi veţi avea impresia că a trecut un singur minut. Aceasta este relativitatea”.
Problemele inteligenţei artificiale
de Arotăriței Robert
Inteligenţa artificială (AI, Artificial intelligence) este inteligenţa demonstrată de maşinării, în contrast cu inteligenţa naturală manifestată de oameni şi alte animale. În informatică, inteligenţa artificială e definită ca fiind studiul „agenţilor inteligenţi”: orice aparat conştient de mediul lui înconjurător, capabil să acţioneze pentru a maximiza şansele de a-şi îndeplini obiectivul.
Aceasta se poate clasifica în 2
categorii: inteligenţă artificială
slabă, care simulează gândirea
şi rezolvă probleme bazate pe
un set de reguli şi inteligenţă
artificială puternică, care poate “gândi” şi este ”conştientă”. Progresul în crearea unei inteligențe artificiale puternice este mic. Aproape toate simulările inteligenței se bazează pe reguli și algoritmi obișnuiți, existând un progres doar în domeniul celei slabe
Domeniul este bazat pe afirmaţia că inteligenţa umană poate fi descrisă atât de precis încât o maşinărie poate fi construită pentru a o simula. Această afirmaţie aduce argumente filozofice despre natura minţii umane şi etica construirii unei fiinţe artificiale cu inteligenţă umană, ce au fost analizate încă din antichitate.
Unii consideră inteligenţa artificială ca fiind un pericol pentru umanitate, dacă progresează fără restricţii, alţii sunt de părere că spre deosebire de celelalte revoluţii tehnologice aceasta va genera şomaj în masă.
Sunt trei mari întrebări filozofice legate de inteligenţa artificială:
Sunt maşinăriile inteligente periculoase? Cum ne putem asigura că vor acţiona şi vor fi folosite în mod etic?
Cea mai mare îngrijorare cu privire la inteligenţa artificială este potenţialul ei risc asupra umanităţii. Această nelinişte a devenit populară după ce a fost menţionată de Stephen Hawking, Bill Gates şi Elon Musk. Peter Thiel şi Elon Musk au oferit 1 miliard de dolari organizaţiei non-profit OpenAI care susţine dezvoltarea responsabilă a inteligenţei artificiale.
Poate o maşinărie să rezolve orice problemă folosind inteligenţa sau există limite pentru ce e capabilă să facă?
Prin dezvoltarea inteligenţei artificiale puternice s-ar putea ajunge într-un stadiu în care software-ul s-ar reprograma şi îmbunătăţi singur. Noul software ar fi şi mai bun la autoîmbunătăţire, ajungând la un proces de autoperfecţionare recursiv. Acest scenariu a fost numit “singularitate”, iar efectele acestuia sunt imprevizibile sau chiar inimaginabile.
Poate o maşinărie avea o minte, conştiinţă, stări? Poate provoca intenţionat durere?
Dacă o maşinărie cu inteligenţă ar putea fi creată, ar simţi? Ar avea aceleaşi drepturi ca şi oamenii? Această problemă, “drepturile roboţilor”, este discutată deja în California la Institute for the Future. Joseph Weizenbaum a scris că aplicaţiile AI nu pot simula cu succes empatia umană reală şi utilizarea inteligenţei artificiale în servicii cu clienţi sau psihoterapie e greşită. Weizenbaum era deranjat şi de faptul că cercetătorii în AI sunt dispuşi să vadă mintea umană ca un simplu program.
SQRT Decomposition. Arbori de intervale. Arbori indexați
binar de Țifui Alexandru
Problemă:
Se dau n, număr natural, și un vector v cu elemente numere întregi. Se definesc două tipuri de operații:
1 x y - elementul de la poziția x crește cu y
2 x y - să se determine suma elementelor din intervalul [x,y].
Date fiind Q operații de acest tip, răspundeți la toate operațiile de tipul 2.
Soluția 1:
O soluție trivială care se bazează pe actualizări în O(1) și pe parcurgerea intervalului în O(n) pentru interogări va avea complexitatea O(n*Q).
Soluția 2:
O altă soluție posibilă este bazată pe metoda SQRT decomposition. Această metodă pleacă de la următoarea observație: dacă am împărți cele n elemente în secvențe de lungime B pentru care am ști suma, am putea efectua o actualizare în timp O(1).
În total [n/B] vom avea secvențe (prin [x] înțelegem partea întreagă a numărului x). În cazul cel mai defavorabil, pentru o interogare vom fi nevoiți să parcurgem toate cele [n/B] secvențe, efectuând astfel [n/B] operații. În cazul cel mai favorabil, fiecare 2 elemente din cadrul unei interogări vor fi aflate în același bloc de lungime B. Atunci va trebui să parcurgem blocul respectiv, realizând astfel B comparații. Pe cazul mediu să presupunem că vom avea Q/2 interogări în care efectuăm [n/B] operații și Q/2 interogări în care efectuăm B operații. Atunci complexitatea finală medie va fi O(Q/2*(B+n/B)).
Rămâne să găsim o valoarea a lui B astfel încât programul nostru să aibă o complexitate cât mai mică. Dacă privim expresia de mai sus ca o funcție, , trebuie să găsim un punct de minim global al acestei funcții. Pe acesta îl putem găsi între soluțiile ecuației .
De aici rezultă că dimensiunea cea mai potrivită a blocurilor pentru o astfel de împărțire este sqrt(n). Astfel, complexitatea finală a algoritmului va fi O(Q*sqrt(n)).
Un program în C++ care utilizează metoda descrisă mai sus este următorul:
#include <bits/stdc++.h>
#define Nmax 1000001
#define Bmax 1001
using namespace std;
int v[Nmax];
int bucket[Bmax];
int n,B_size;
void update(int poz, int
val)
{
v[poz]+=val;
bucket[poz/B_size]+=val;
}
void query(int l, int r)
{
int start,stop,i,S=0;
start=l/B_size;
stop=r/B_size;
for(i=l;i<=(start+1)*B_size-
1;i++)
S+=v[i];
for(i=stop*B_size;i<=r;i++)
S+=v[i];
for(i=start+1;i<=stop-
1;i++)
S+=bucket[i];
cout<<S<<'\n';
}
int main(){
cin>>n;
B_size=sqrt(n);
for(int i=1;i<=n;i++)
{
cin>>v[i];
bucket[i/B_size]+=v[i];
}
int Q,op,l,r;
cin>>Q;
while(Q--)
{
cin>>op>>l>>r;
switch (op)
{
case 1:
{
update(l,r);
break;
}
case 2:
{ query(l,r);
break; } }
}
return 0;
}
Soluția 3:
O altă abordare este cea folosind arbori de intervale. Un arbore de intervale este un arbore în care fiecare nod reține informații despre un interval. Astfel, dacă un nod reține informații despre intervalul [x,y], iar m=(x+y)/2 este mijlocul intervalului, atunci fiul său stâng va reține informații despre intervalul [x,m], iar fiul său drept despre intervalul [m+1,y]. Rădăcina va reține informații despre intervalul [1,n]. De exemplu, dacă n=8, arborele de intervale va arată în felul următor:
Înălțimea unui arbore de intervale este egală cu . Se observă că numărul de noduri de pe un nivel este dublu față de numărul de noduri de pe nivelul anterior, excepție făcând eventual ultimul nivel.
Astfel, numărul de noduri dintr-un arbore de intervale va fi mai
mic sau egal cu . Astfel un arbore de intervale va
avea cel mult 4*n noduri.
Folosind această structură, vom menține în fiecare nod al arborelui suma intervalului asociat. Pentru o actualizare la poziția x, vom actualiza toate intervalele care îl conțin pe x. Numărul acestora este aproximativ egal cu +1 . În cazul unei interogări, vom decompune intervalul cerut în intervale dissjuncte pentru care avem deja calculat răspunsul și vom face suma lor. Construcția arborelui de intervale se poate realiza în O(n*log(n)) timp, iar actualizările și interogările necsită O(logn) timp. deci complexitatea finală va fi O(n*log(n)+Q*log(n)).
Vom menține arborele de intervale cu ajutorul unui vector, în care prima poziție va reprezenta rădăcina, iar pentru fiecare poziție i, fiul stâng se va afla la poziția 2*i în vector, iar fiul drept la poziția 2*i+1.
Programul în C++ care folosește această metodă este:
#include <bits/stdc++.h>
#define Nmax 1000001
#define Bmax 1001
#define fiu_st (2*nod)
#define fiu_dr ((2*nod)+1)
using namespace std;
int v[Nmax];
int n,l,r;
int Aint[4*Nmax];
void build(int p, int q,
int nod)
{
if(p==q)
Aint[nod]=v[p];
else
{
int m=(p+q)/2;
build (p,m,fiu_st);
build(m+1,q,fiu_dr);
Aint[nod]=Aint[fiu_st]+
Aint[fiu_dr];
}
}
void update(int p, int
q, int nod)
{
if(p==q)
Aint[nod]+=r;
else
{
int m=(p+q)/2;
if(l<=m)
update(p,m,fiu_st);
else
update(m+1,q,fiu_dr);
Aint[nod]=Aint[fiu_st]+
Aint[fiu_dr];
}
}
int query(int p, int q,
int nod)
{
if(l<=p and q<=r)
return Aint[nod];
else
{
int
m=(p+q)/2,sum1=0,sum2=0;
if(l<=m)
sum1=query(p,m,fiu_st);
if(m<r)
sum2=query(m+1,q,fiu_dr)
;
return
sum1+sum2;
}
}
int main()
{
cin>>n;
for(int i=1;i<=n;i++)
cin>>v[i];
build(1,n,1);
int Q,op;
cin>>Q;
while(Q--)
{
cin>>op>>l>>r;
switch (op)
{
case 1:
{
update(1,n,1);
break;
}
case 2:
{
cout<<query(1,n,1)<<'\n';
break;
}
}
}
return 0;
}
Soluția 4:
O altă metodă de rezolvare a problemei utilizează un arbore indexat binar(AIB). Această structură de date poate înlocui în mod eficient un arbore de intervale, având o complexitate de O(log(n)) timp pentru actualizări și interogări, dar fiind mai eficienți în practică decât arborii de intervale. Un AIB poate fi manipulat cu ușurință cu ajutorul unui vector, în care la fiecare poziție i vom reține informații despre intervalul , unde k reprezintă numărul de zerouri terminale din configurația binară a lui i. O actualizare la poziția x constă în actualizare tuturor intervalelor care îl conțin pe x, iar o interogare presupune combinarea tuturor informațiilor din intervalele care îl conțin pe x.
Programul în C++ care rezolvă problema folosind un AIB este următorul:
#include <bits/stdc++.h>
#define Nmax 1000001
#define Bmax 1001
using namespace std;
int AIB[Nmax];
int n;
void update(int poz, int val)
{
while(poz<=n)
{
AIB[poz]+=val;
poz+=(poz&(-poz));
}
}
int query(int poz)
{
int sum=0;
while(poz>0)
{
sum+=AIB[poz];
poz-=(poz&(-poz));
}
return sum;
}
int main()
{
cin>>n;
for(int i=1;i<=n;i++)
{
int x;
cin>>x;
update(i,x);
}
int Q,l,r,op;
cin>>Q;
while(Q--)
{
cin>>op>>l>>r;
switch (op)
{
case 1:
{
update(l,r);
break;
}
case 2:
{
cout<<query(r)-query(l-1);
break;
}
}
}
return 0;
}
Universitatea ”Ștefan cel Mare”, o șansă pentru orașul Suceava
de prof. Marcu Daniela, prof. Marcu Ovidiu Marian
Vineri, 11 mai 2018, am avut bucuria de a fi gazdele unui eveniment organizat de Facultatea de Inginerie Electrică și Știința Calculatoarelor, Universitatea ”Ștefan cel Mare” din Suceava. Întâlnirea cu elevii de la clasele de matematică-informatică, intensiv informatică a avut loc în aula colegiului.
Din partea USV au participat prof. univ. dr. ing. Ștefan-Gheorghe Pentiuc, decanul Facultății de Inginerie Electrică și Știința Calculatoarelor și conf. dr. ing. Mirela Danubianu, director al Departamentului de Calculatoare. Aceștia au fost însoțiți de doi reprezentanți ai firmei Pentalog, coordonatori de specialitate ai programului PentaStagiu și partener al facultății sucevene și de doi studenți de excepție ai programului Automatică și informatică aplicată, laureați ai mai multor concursuri de robotică, David Gherasim și Alexandru Maciuc.
reprezentanții firmei Pentalog
Subiectul principal al întâlnirii a fost cariera de IT-ist, specificitatea meseriei în contextul economic actual al României, dar și provocările și facilitățile de care ar putea avea parte viitorului programator într-o companie mare, similară Pentalog. Beneficiile salariale sunt printre cele mai consistente și ele nu pot fi decât rolul unui efort continuu din liceu și continuat în facultate, dar și cu mult studiu individual și dorința și pasiunea de a investi timp prețios din viață pentru aceasta. Satisfacțiile sunt pe măsura așteptărilor!
Pentru aceasta însă, este necesară continuarea studiilor preuniversitare, iar elevii suceveni au șansa de a face acest lucru chiar la ei acasă.
”Prin baza materială de care dispune, prin calitatea și pregătirea cadrelor didactice, prin stagiile în țară și în străinătate pe care le oferă studenților, USV constituie cadrul și punctul de start pentru o excelentă carieră în domeniul IT.” (comunicat de presă, USV).
Facultatea de Inginerie Electrică și Știința Calculatoarelor oferă următoarele programe de studii:
Studii de licență
• Calculatoare
• Automatică și informatică aplicată
• Electronică aplicată
• Sisteme electrice
• Managementul energiei
• Inginerie economică în domeniul electric, electronic și energetic
Studii de masterat
• Stiința și ingineria calculatoarelor
• Rețele de comunicații și calculatoare
• Sisteme moderne pentru conducerea proceselor energetice
• Tehnici avansate în mașini și acționări electrice
Studii doctorale
• Inginerie electronică, telecomunicații, tehnologia informației
• Calculatoare și tehnologia informației
• Inginerie electrică
(conform site-ului facultății: http://www.eed.usv.ro)
conf. dr. ing. Mirela Danubianu – prezentarea facultății
Conform aceluiași site:
Facultatea pregăteşte specialişti în domenii high-tech bine cotate pe piaţa mondială a muncii:
• inginerie software, inginerie hardware, tehnologii informaţionale şi comunicaţii, inteligenţă artificială, proiectarea aplicaţiilor pe Intranet / Internet;
• automatizări industriale, microcontrolere, reţele industriale de calculatoare;
• electronică de larg consum, radiotehnică, electronică medicală, televiziune, comunicaţii mobile, prelucrări numerice ale semnalelor audio şi
video, electronică de putere,
microunde, proiectare asistată de
calculator (CAD);
• proiectarea maşinilor electrice,
acţionări electrice, electrotermie,
manipulatoare şi roboţi industriali,
mutatoare;
• instalaţii şi reţele termice, utilizarea
energiei electrice, reţele electrice,
supratensiuni şi izolaţii, inventică;
• inginerie economică în energetică,
electronică şi electrotehnică.
Facultatea dispune de o excelentă bază materială:
• clădire destinată laboratoarelor cu o suprafaţă de 3250 mp, astfel încât activităţile practice (laborator, proiect) se desfăşoară în bune condiţii în cele 22 de laboratoare (dată în folosinţă în decembrie 1994);
• sediul facultăţii cu o suprafaţă de 3700 mp, cuprinzând 4 amfiteatre, 2 săli de seminar, 6 laboratoare, o sală modernă de conferinţe, un laborator de lingvistică informatică, centru de comunicaţii şi un laborator multimedia (dat în folosinţă în mai 1998);
prof. univ. dr. ing. Ștefan-Gheorghe Pentiuc, decanul Facultății de Inginerie Electrică și Știința Calculatoarelor
• peste 320 computere conectate într-o reţea Internet/Intranet, sisteme multimedia, imprimante, osciloscoape (Tektronics, Philips, Fluke), analizoare de stări logice, generatoare de semnal, vobuloscoape, multimetre digitale şi analogice etc.”
Un moment care a atras în mod deosebit atenția elevilor a fost prezentarea robotului urmăritor de line realizat de cei doi studenți ai USV.
Întâlnirea s-a încheiat cu frumoasele cuvinte adresate elevilor de către domnul Decan, el însuși absolvent de cinste al Colegiului Național ”Ștefan cel Mare”, medaliat al olimpiadelor internaționale de fizică, cuvinte ce îi îndeamnă pe aceștia la studierea cu seriozitate a tuturor disciplinelor exacte (matematică și fizică, nu doar informatică) pentru a putea deveni un om complet, educat, competent și, în consecință, fericit.
