Šiuo metu vis daugiau dėmesio skiriama paslaugų marketingui, kadangi paslaugų sfera yra viena perspektyviausių ir labiausiai besiplečiančių ūkio (ekonomikos) sferų. Palyginti su gamybinėmis įmonėmis čia reikia mažiau pradinio kapitalo Prekė yra beveik visiems suprantamas ir apčiuopiamas dalykas. Kas kita yra paslauga. Paslaugos sąvoka turi daugelį reikšmių, apimančių veiklą nuo asmeninės paslaugos iki paslaugos kaip produkto sudedamosios dalies. Paslauga yra specifinė prekė. Tai nėra pirmojo būtinumo prekė - poreikių tenkinimo piramidėje paslaugos yra aukštesniame lygmenyje nei maistas, būstas ar drabužiai.

Rinkodara  Analizės   (10 psl., 13,77 kB)

Šiuo metu vis daugiau dėmesio skiriama paslaugų marketingui, kadangi paslaugų sfera yra viena perspektyviausių ir labiausiai besiplečiančių ūkio (ekonomikos) sferų. Palyginti su gamybinėmis įmonėmis čia reikia mažiau pradinio kapitalo Prekė yra beveik visiems suprantamas ir apčiuopiamas dalykas. Kas kita yra paslauga. Paslaugos sąvoka turi daugelį reikšmių, apimančių veiklą nuo asmeninės paslaugos iki paslaugos kaip produkto sudedamosios dalies. Paslauga yra specifinė prekė. Tai nėra pirmojo būtinumo prekė - poreikių tenkinimo piramidėje paslaugos yra aukštesniame lygmenyje nei maistas, būstas ar drabužiai.

Rinkodara  Referatai   (9 psl., 13,77 kB)

Internetas- pasaulinis kompiuterių tinklas, jungiantis visuotinius ir vietinius kompiuterių tinklus [1] 1. Milijonai prie jo prijungtų kompiuterių kimšte prikimšti programų, dokumentų, knygų, piešinių ar kitokios informacijos, kuri specialiųjų technologijų dėka yra lengvai pasiekiama bet kuriam vartotojui. Internetas prijungia mūsų kompiuterius prie pasaulinių informacijos lobynų bei sujungia mus vienus su kitais.

Ekonomika  Analizės   (24 psl., 208,33 kB)

UAB „Odena“ įsikūrė gyvenamojo namo pirmojo aukšto dviejuose butuose. Vienas iš jų reorganizuotas į įmonės gamybines patalpas, o kitas į administracines, sandėliavimo ir buitines patalpas. Įmonė užsiima stambiaserijine gamyba. Gaminių nomenklatūra yra ribota, gaminiai gaminami giminingi: natūralios odos rankinės ir dirbtinės odos kuprinės. Gamyba yra siauros specializacijos: darbuotojai darbo vietoje atlieka kelias giminingas operacijas. Medžiagas įmonei tiekia Lietuvos odos pramonės įmonės. Pagal pateiktą užduotį tirsime įmonės veiklą ir darbo pabaigoje, pagal gautus rezultatus pateiksime išvadas ir pasiūlymus.

Ekonomika  Ataskaitos   (42 psl., 98,86 kB)

Mūsų grupė pasirinko nagrinėti šiais laikais neatskiriamą žmogaus draugą ir vieną iš svarbiausių žmonijos atradimų – „Sony Ericsson“ firmos gaminį - mobilųjį telefoną Sony Ericsson W902. Mūsų grupės nariai nusprendė rašyti darbą apie jį, nes „Sony Ericsson“ firmos telefonai yra vieni populiariausių jaunimo ir studentų tarpe. W902 yra daugialypis telefonas, turintis daugybę reikalingų funkcijų, taip pat vienas iš moderniausių ir populiariausių. Mobilusis telefonas vis labiau skverbiasi į mūsų gyvenimą – be jo jautiesi kaip ,,be rankų“, be jo negali žengti nė žingsnio, palikęs jį kur nors, jautiesi lyg būtum kažko netekęs. Tirti Sony Ericsson W902 nusprendėme todėl, kad patys naudojame šios firmos gaminius. Taip pat norėjome labiau praplėsti žinias apie šią kompaniją, jos teikiamą produkciją, ir palyginti su kitų garsių mobiliųjų telefonų kompanijų gaminiais. Atlikdami šį grupinį darbą, pasisėmėme tiek teorinių, tiek praktinių žinių, kurios gali praversti ateityje. Pateikta medžiaga surinkta įvairiais būdais: ieškojome internete, vykome į mobiliųjų telefonų padravimų salonus, kur prekiaujama Sony Ericsson W902, klausėme vartotojų, kurie naudoją šią prekę.

Administravimas  Kursiniai darbai   (25 psl., 112,79 kB)

Pagrindinis užsienio prekybos plėtros aspektas yra eksportas - mažiausiai rizikinga tarptautinio verslo forma (nes rizikuojama mažesnėmis finansinėmis lėšomis). Jis turi daug privalumų ir yra pirmasis svarbus žingsnis vykdant tarptautinę prekybą bei pirmasis žingsnis link firmos plėtimosi ir internacionalizmo. Eksportas kaip tik ir yra paranki ir pakankamai paprasta forma mūsų nedaug patirties tarptautinėje rinkoje turintiems verslininkams. Eksportas- tai prekių ir (ar) paslaugų pardavimas už nacionalinių ribų tiesioginiu ar netiesioginiu metodais. Patekimas į eksporto rinkas dažniausiai prasideda vykdant užsienio klientų užsakymus.

Ekonomika  Referatai   (13 psl., 27,01 kB)

Šie metodai turi labai lėtą konvergavimą, bet teoriškai jie gali įveikti vietinį minimumą (local minima.) Kitas trūkumas yra tas, kad vienas turi valdyti daugybę vidinių kintamųjų (kiekvienam svoriui nustatyti triukšmo periodus), kas nėra labai efektyvu. Arba apibrėžti tik išorinius kintamuosius - tokius kaip įėjimo signalas (input), norimas signalas ir žingsnio dydis. Iš pragmatiškos požiūrio pusės labai pageidaujami būtų taip vadinami on-line (tiesioginiai) algoritmai, t.y. algoritmai, kur atskiram pavyzdžiui svoriai kaskart būtų atnaujinami. Bet žvelgiant iš (annealing) modeliavimo pusės į stochastinę on-line atnaujinimo metodų prigimtį , jų realizavimas nebūtų efektyvus. Dėl šių priežasčių bus bandoma atlikti tokį eksperimentą: pridėti triukšmus prie norimo signalo ir eksperimentiškai ištirti tokios procedūros privalumus. Triukšmas taip pat buvo naudojamas gradiento perdavimo (descent) procedūrose. Holmstrom išanalizavo statinio BP algoritmo [Holmstrom and Koistinen, 1992] apibendrinimo galimybę, kuomet atsitiktinis triukšmas įvedamas į išorinius signalus. Šie bandymai parodė, kad apibendrinimas gali būti pagerintas naudojant bandomuosiusose (training) duomenyse papildomus triukšmus. Matsuoka pademonstravo, kad ir triukšmo įvedimas į vieną įėjimo signalą gali pagerinti apibendrinimą (generalization) [Matsuoka, 1992]. Abu autoriai susikoncentravo tik ties tinklo apibendrinimo galimybe, tačiau jie nenagrinėjo triukšmų poveikio mokymosi greičiui ir išėjimo iš local minima galimybės. II Mokymosi su papildomais triukšmais atitinkamame signale analizė II.1 Klasikinis stebimas mokymasis Šioje dalyje kaip mokymosi sistemos prototipas yra naudojamas daugiasluoksnis perceptronas (perceptron) (MLP) su dviem lygiais. Tačiau išvados gali būti atvaizduojamos atsikartojančiose topologijose. Šiame tinkle, xk aprašo iėjimo vektoriaus vieną elementą; yi yra išėjimo lygio i-tasis išėjimas; Wij nusako svorius tarp paslėpto ir išėjimo sluoksnių; Vjk yra svoris tarp įėjimo ir paslėpto sluoksnio; ir Pj nusako paslėpto sluoksnio aktyvavimą. Pateiktas čia apmokymo algoritmas - tai atgalinio mokymo (backpropagation) (BP) algoritmas [Rumelhart et al, 1986]. Tegul di(t) žymi kelis norimus išėjimo neurono i laiko momentu t atsakymus, kur t yra diskretaus laiko indeksas. Galima apibrėžti klaidos signalą, kaip skirtumą tarp norimo atsakymo di(t) ir turimo atsakymo yi(t). Tai nusakomo (1) formulė: Pagrindinis mokymosi tikslas yra minimizuoti kainos funkciją, kurią nusako klaidos signalas ei(t), taip, kad turimas kiekvieno išėjimo neurono atsakymas tinkle statistikine prasme artėtų prie norimo atsakymo. Kriterijus naudojamas kainos funkcijai yra Vidurkio-Kvadrato-Klaidos (Mean-Square-Error) (MSE) kriterijus, apibrėžiamas kaip klaidos kvadrato sumos vidurkio-kvadrato reikšmė [Haykin, 1994]: Kur E yra statistikinis tikimybės operatorius ir sumuojami visi išėjimo sluoksnio neuronai (i=1,…,M). Kainos funkcijos J minimizavimas atsižvelgiant į tinklo parametrus lengvai g.b. formuluojamas gradiento mažinimo (gradient descent) metodu. Šios optimizavimo procedūros problema yra ta, kad jai reikia žinių apie neapibrėžtų procesų, generuojančių pavyzdžius, statistikines charakteristikas. Praktiškai tai gali būti apeita, optimizavimo problemai surandant artimą sprendinį. Klaidos kvadratų sumos momentinė reikšmė (Instantaneous value of the sum of Squared Errors) (ISE) yra pasirinkimo kriterijus [Haykin, 1994]: Po to tinklo parametrai (svoriai) yra pritaikomi ε(t). Faktiškai ši procedūra vadovaujasi taip vadinamu LMS algoritmu, kuomet svoriai yra atnaujinami kartu su kiekvienu pavyzdžiu [Widrow and Hoff, 1960]. II.1 Mokymasis su norimu triukšmingu signalu Vietoj to, kad svorių pritaikymui naudoti norimą signalą di(t), kaip norimas signalas išėjimo neuronui i imamas naujas signalas di(t)+ ni(t), kur ni(t) yra triukšmo periodas. Šiam triukšmo periodui priskiriamas nulinės reišmės baltas triukšmas su σ2 pokyčiu (variance) , nepriklausančiu nei nuo įėjimo signalo xk(t) nei nuo norimų signalų di(t). Neapibrėžtas triukšmo perdavimas yra priskiriamas Gauso ar vienarūšiam perdavimui. Čia norima įrodyti, kad šis naujas norimas signalas neįtakoja galutinės svorių reikšmės statistikine prasme. Tai užtikrina, kad nauja savybė sprendžia originalią optimizavimo problemą. Turint naujus norimus signalus, MSE (4) lygties gali būti perrašyta taip: Nėra sunku įrodyti [Richard and Lippmann 1991; White, 1989; Haykin, 1994], kad (4) lygtis yra lygi Kur ‘|’ simbolis žymi sąlygines galimybes (probabilities), ir 'var' yra kitimų (variance) sutrumpinimas. Pastebėkite, kad antras periodas dešinėje (5) lygties pusėje prisidės prie bendros klaidos J ir koks ir bebūtų mokymosi progresas, jis neįtakos galutinės svorių reikšmės, kadangi jis nėra tinklo svorių funkcija. Optimali svorių reikšmė yra apsprendžiama tiktai pirmo (5) lygties periodo. Kuomet triukšmas yra nulinės reikšmės baltas triukšmas ir jis nepriklauso nei nuo norimo, nei nuo įėjimo signalų, mes turime (6) lygtis rodo, kad triukšmas iš lygties, kuri apibrėš galutines svorių reikšmes, dingsta, taigi mokymassi su norimo triukšmo signalu duos rezultatų, originalios optimizavimo problemos sprendimo prasme, t.y. be triukšmo pridėjimo prie norimo signalo. (learning with the noisy desired signal will yield in the mean the solution for the originaloptimization problem, i.e., without the noise added to the desired signal.) Reiktų konstatuoti, kad ši išvada galioja visoms architektūrų rūšims.Atlikimo funkcijai apibrėžti reikalingi tik išoriniai matavimai (MSE), ir tai nėra susiję nei su topologija nei su kainos funkcijos apibrėžimo būdu (statiniu ar kintamu). Nors šis sprendimas yra patenkinamas, reikia prisiminti, kad mus domina on-line algoritmas, kur yra mokymosi dinamika, t.y. kaip mokymosi progresas yra veikiamas triukšmų. II.3 On-line algoritmas mokymuisi veikiant norimam triukšmingam signalui Reiktų pažymėti, kad atliekamos, modifikacijos, jokiais būdais neveikia atgalinio mokymosi algoritmo realizacijos, kadangi yra modifikuojamas tik signalas, kuris yra įvedamas kaip norimas rezultatas. Taigi, siūlomos modifikacijos gali būti taikomos dar neegzistuojančioms modeliavimo sistemoms. Svarbi problema, kaip modeliavimo metu valdyti triukšmų kaitą (variance). Dėl to tolimesniame skyriuje bus apžvelgiama tiukšmų įtaka momentiniam gradientui. II.4 Norimo triukšmingo signalo gradiente analizė. Svorinio vektoriuas pritaikymo statiniame BP algoritme formulė, tiklui atvaizduotame 1 pav. norimame signale be triukšmų yra [Hertz et al.,1991] Svoriams tarp paslėpto sluoksnio ir išorinio sluoksnio, ir Svoriams tarp iėjimo sluoksnio ir paslėpto sluoksnio, kur ŋ yra žingsnio dydis. Su triukšmingu norimu signalu, ISE (3) lygties tampa: Lygtyse (7) ir (8) įrašant naują reikšmę εnoisy(t), gausime lygtis Palyginus lygtis (7) su (10) ir (8) su (11) daroma išvada, kad triukšmo pridėjimo prie norimo signalo poveikis, tai extra stochastinio periodo svoriniame vektorių taikyme įtraukimas, kas gali būti modeliuojama kaip pridėtinis momentinio gradiento triukšmas (pertirbation) betriukšminiam atvejui. Stochastinio periodo bendra forma Kur N(t) yra veiksmo funkcija gauta pakeitus originalią klaidą d(t)-y(t) įvestu triukšmu n(t). Panagrinėkime papildomų periodų (extra terms) statistines savybes (10) ir (11) lygtyse ir pastebėkime kaip jos veikia svorinių vektorių statistiką. Bet pirmiausia, apibrėžkime atsitiktinius kintamuosius: Jeigu atsitiktiniai kintamieji ir nepriklauso vienas nuo kito, ir g ir f funkcijos yra Borelo funkcijos, tuomet f ir gtaip pat yra nepriklausomos [Feller, 1966]. Realiausios funkcijos f(x) įskaitant sigmoido funkciją, plačiai naudojamą neuroniniuose tinkluose yra Borelio funkcijos. Taigi, galima daryti išvadą, kad (10) ir (11) lygtyse triukšmas n(t) nepriklauso nuo O taip pat ir nuo Todėl gali būti užrašytos papildomų periodų (extra terms) tikimybės ir Jų kitimas (variance) ir Iš (14) ir (15) lygties galima daryti išvadą, kad nulinės reikšmės atsitiktinis triukšmas norimame signale nedaro įtakos svoriniams vektoriams, taigi pagrindinė papildomo stochastinio periodo (extra stochastic term) svorio atnaujinimo reikšmė yra nulis. Iš (16) ir (17) lygties daromos dvi svarbios išvados: triukšmas pridėtas prie norimo signalo veikia svorio atnaujinimo kitimą proporciškai kiekvieno svorio jautrumui. Tai reiškia, kad atskiro triukšmo šaltinis išėjime yra išverčiamas į skirtingus triukšmų stiprumus kiekvienam svoriui. Antra, žingsnio dydis arba išorinio triukšmo šaltinio kitimas valdys papildomų periodų (variance of the extra terms) svoriniuose vektorių prisitaikymo formulėse kitimą, gaunamą pridedant triukšmą prie norimo signalo. Pastebima, kad, kai = 0 arba triukšmo kitimas yra nulis, tuomet stochastinis periodas (stochastic terms) išnyksta - lieka tik originalus svorio atnaujinimas (t.y. sprendžiama originali optimizacijos problema). Šie aspektai ir idėjos gautos iš globalios optimizacijos pateikia empirines taisykles išorinių triukšmų šaltinių valdymui, gaunat reikšmingus rezultatus. Modeliavimo pradžioje norėtųsi svoriams uždėti atsitiktinius trikdžius (perturbation), tam, kad būtų leista algoritmui pabėgti iš vietinio minimumo (local minima.). Tačiau artėjant prie adaptacijos pabaigos trikdžių (perturbation) kitimas turi būti sumažintas iki nulio taip, kad svoriai galėtų pasiekti reikšmes duotas originalios optimizacijos problemos. Toliau bus naudojamas (annealing) tvarkaraštis, pasiūlytas Moody [Darken, Chang, and Moody, 1992] Kur o yra inicijuojamo žingsnio dydis, c yra paieškos laiko konstanta, ir NI - iteracijos numeris. Šių konstantų reikšmės turės būti apibrėžtos eksperimentiškai, kadangi jos priklauso nuo problemų. III Modeliavimo rezultatai Patvirtinant anksčiau atliktą analizę, modeliavimo rezultatai bus pateikiami dviem pavyzdžiais. Vienas jų naudoja dviejų-lygių MLP, taip vadinamos lygiškumo problemos (parity problem), kuri buvo pademonstruota vietinio minimumo (local minima) atveju, pažinimui [Rumelhart et al, 1986]. Iš modeliavimo rezultatų bus matyti, kad mokymasis labiausiai gali būti pagerintas naudojant numatytą metodą (proposed approach) ir globalų minimumą, pasiektą statistikine prasme. Kitas pavyzdys naudoja dinaminį neuroninį tinklą TDNN [Waibel et al., 1989] laiko signalų modeliavimui. Antro modeliavimo rezultatai taip pat patvirtina ankstesnę analizę. III.I Eksperimentai su MLP Spresime 3 bitų lygiškumo problemą. Tinklo dydis 3-3-1, t.y. 3 įėjimo neuronai, 3 paslėpti neuronai, ir 1 išėjimo neuronas. Netiesiškumas (nonlinearity) yra logistinė funkcija. Tiesioginis atgalinis mokymas (backpropagation) yra naudojamas abiem atvejais. Buvo pridėtas Gauso (Gaussian) triukšmas su  =0.001 prie norimo signalo ir parinkti atitinkami parametrai 18 Lygtyje: c= 500 ir o= 0.3. Rezultatai parodyti 2 paveikslėlyje. Stora linija vaizduoja mokymasi su triukšmingu norimu signalu, o punktyrinė linija - su originaliu norimu signalu. Šis pavyzdys rodo, kad mokymasis artėja prie lokalaus minimumo, (local minimum) kuomet naudojamas originalus norimas signalas, bet naudojant triukšmingą norimą signalą mokymasis pasiekia globalų minimumą (global minimum) . Svarbu pabrėžti, kad mokymasis su originaliu signalu, naudoja pastovų žingsnio dydį, kai tuo tarpu signalo su triukšmais žingsnis yra gaunamas iš (18) lygties. Naudojant skirtingus žingsnio dydžius ir skirtingus pradinius (initial) svorius, buvo pasiekti panašūs rezultatai. Tam, kad patvirtinti šio algoritmo konvergavimo galimybę, buvo remiamasi Monte Carlo modeliavimai su 100 bandymu. Rezultatai pavaizduoti 3 Paveiksle, kur punktyrinė linija yra 100 veiksmų rezulatai originaliam signalui, o stora linija - 100 veiksmų rezulatatai triukšmingam signalui. Šiame eksperimente, svoriai yra parenkami atsistiktinai, o žingsnio dydis o atsitiktinai parenkamas iš intervalo [0,1, 0,7]. Kuomet globalus minimumas (global minimum) yra 0, tuomet yra lengva paskaičiuoti reikšmę ir pokytį (mean and variance) 100 galutinių klaidų, kurios pateiktos 1 Lentelėje. Dar daugiau, mokymasisi su triukšmingu signalu laike 99% priartėjo prie globalaus minimumo, o su originaliu signalu tik 26%. Iš 1 Lentelės, galima daryti išvadą, kad su triukšmingu signalu, mokymasis konverguoja į globalų minimumą; bet su originaliu signalu, mokymasis statistikine prasme nekonverguoja. Taigi, iš šių modeliavimo rezultatų galima daryti išvadą, kad triukšmingas signalas leidžia mokymosi algoritmui išeiti iš lokalaus minimumo (local minima). III. II Eksperimentai su dinaminiu neuroniniu tinklu III.I dalyje buvo pademonstruoti statinio neuroninio tinklo modeliavimo rezultatai. Tam, kad patvirtinti, jog aprašytas metodas taip pat veikia ir dinaminiuose neuroniniuose tinkluose. Dinaminės sistemos modeliavimui bus naudojamas TDNN [Waibel et al.,1989]. Bus nagrinėjama tokia sistema, Kur ',' žymi diferencijavimo operatorių. Sistemos įėjimai yra sinusoidžių aibė, Su atsitiktine faze l.. 4 ir 5 Paveikslėliuose vaizduojami sistemos įėjimo ir atitinkamai normalizuoti išėjimo signalai. TDNN tinklo struktūra demonstruojama 6 Paveikslėlyje, kur naudojamas keturių lygių vėlinimas. Šiame tinkle, kaip įėjimai į paslėptą lygį naudojami tik du įėjimo signalai x(t) ir x(t-4). Netiesiškumas (nonlinearity) paslėptuose neuronuose - tai logistinė funkciją. Išėjimas turi vieną tiesinį neuroną. Mokymosi algoritmas - tai BP, kur pavyzdžių klaidos surandamos atimant tinklo išėjimą y(t) iš sistemos d(t) išėjimo. Mokymosi kreivės pavaizduotos 7 Paveikslėlyje, kur triukšmo signalo žingsnio dydis surandamas naudojant (18) Lygtį, kur c=10, 0.01, ir triukšmo kitimas 2 =0.001 . Aiškiai matyti, kad su triukšmingu signalu konvergavimas yra greitesnis ir pasiekiamas žemesnis MSE. Naudojant skirtingus žingsnio dydžius ir svorius, pasiekiami panašūs rezultatai su MSE minimumu lygiu 0,0091. Paveikslėlyje 8 pavaizduotos mokymosi kreivės 100 mokymosi veiksmų, kur žingsnio dydis atsitiktinai parenkamas iš intervalo [0,1, 0,01], o svoriai taip pat yra atsitiktiniai skaičiai. Kadangi nėra žinomas šios problemos globalus minimumas, todėl naudojamas MSE minimali reikšmė 0,0091 kaip globalaus minimumo įvertis. 2 Lentelė atspindi statistikinius rezultatus 100 eksperimentų. 72% (trails) su triukšmingu signalu pasiekė globalų minimumą, ir tik 8% (trails) pasiekė globalų rezultatą su originaliu signalu. Daroma išvada, kad mokymasisi su triukšmingais signalais yra mažiau nepastovus ir mokymosi kreivės taip pat yra daug lygesnės. (smoother) IV.Discussion Eksperimentiškai buvo pademonstruota, kad mokymasis su triukšmingais signalais padidina pastovaus žingsnio dydžio BP algoritmo paieškos galimybes. Tai yra pasiekiama be papildomos kainos algoritmų realizavimo perioduose (This is accomplished at no extra cost in terms of algorithm implementation,), kadangi naudojamas tiesioginis atgalinis mokymas (straight backpropagation.) Papildomos savybės yra gaunamos įvedant nulinės reikšmės valdomo kitimo Gauso triukšmą ir žingsnio dydžio nustatymui pasinaudojant (18) Lygtimi. Buvo pademonstruota, kad triukšmo pridėjimas prie norimo signalo svorių atnaujinimo formulėse prideda nulinės reikšmės stochastinį periodą (that adding noise to the desired signal adds a zero mean stochastic term in the weightupdate formulas.). Nors atskiras triukšmo signalas ir yra įvedamas į norimą signalą, tačiau stochastinio periodo kitimas kiekvienam tinklo svoriui skiriasi (proporcingai kiekvieno svorio jautrumui). Dar daugiau, šio periodo kitimas tiesiogiai valdomas žingsnio dydžio arba išorinio triukšmo šaltinio kitimo. Tai reiškia, kad triukšmo pridėjimas prie norimo signalo yra labai paprasta ir efektyvi procedūra mokymosi proceso ištraukimo iš lokalaus minimumo. Kitimas arba žingsnio dydis turi būti parinktas (anealing) pritaikymo metu. Parinkimo (anealing) realizavimui buvo panaudota Moodžio paieška ir konvergavimo procedūra, tačiau kiekvienai problemai spręsti parametrai turi būti surandami eksperimentiškai. Žingsnio dydžio planavimas, toks, kad būtų įveiktas lokalus minimumas, išlieka atviras klausimas ne tik šiame metode, bet taip pat ir kituose stochastiniuose algoritmuose tokiuose kaip sumodeliuotas parinkimas (simulated annealing) [Kirkpatrick et al., 1983]. Mokymosi algoritmų lankstumo padidinimui yra siūlomi du skirtingi žingsnių dydžiai, vienas gradientui ir kitas - triukšmui. Ši procedūra turi neišvengiamą jungtį su globaliu optimizavimo metodu, vadinamu stochastiniu funkciniu nesklandumų šalinimu (stochastic functional smoothing) [Rubinstein, 1981 and 1986]. Priede aiškinama, kad tiesioginė stochastinio funkcinio nesklandumų šalinimo versija sutrikdo gradientą kartu su triukšmo periodu proporcingai Hesano paviršiui. ( an on-line ver-sion of stochastic functional smoothing perturbs the true gradient with a noise term proportional to the Hessian of the performance surface.) Kuomet signalas pridedamas prie norimo signalo, tikrinis (true) gradientas taip pat yra paveikiamas triukšmų periodo. Šiuo atveju poveikis yra proporcingas naujos veikimo funkcijos gradientui, kuris gaunamas iš originalaus skirtumo tarp d(t) ir y(t), kartu su įvestu triukšmu. Šis paviršius yra susijęs su originaliu, bet gali ir žymiai skirtis. Taigi, kuomet triukšmų šaltinis paprastai yra nustatomas į nulinę Gauso reikšmę, galima tikėtis mažiau optimalių rezultatų, lyginant su stochastinės funkcijos lyginimu (stochastic functional smoothing.). Tačiau algoritmo paprastumas ir geras veikimas gautas eksperimentuose skatina toliau dirbti prie šio metodo. Priedas Šio priedo tikslas yra susieti triukšmo pridėjimą prie norimo signalo naudojant stochastinį funkcinį lyginimo metodą, kuris yra globali optimizacijos procedūra. A.I Stochastinio funkcinio lyginimo optimizacijos apžvalga Stochastiniame funkciniame lyginime, originali neišgaubta funkcija yra perkeliama pagalbinės lyginimo funkcijos, kuri turi kai kurias optimizavimo savybes (t.y. atskiras minimumas). Dirbant su lyginimo funkcija, gali būti atsrastas optimalios problemos globalus minimumas . Lyginimo kainos funkcijos klasė parametrizuota ß yra apibrėžiama kaip [Rubinstein, 1981 and 1986] Kur ß yra valdymo parametras, o y yra atsitiktinis dydis. Dėl J ˆ (wtam, kad būti naudingam originaliai optimizacijai, h ˆ (v impulso atsakymas turi tenkinti keleta sąlygų [žr. Rubinstein, 1981 ir 1986 detaliau], taip, kad parametras apsprendžia lyginimo taikomo J(w) laipsnį. Dideliam lyginimo poveikis yra didelis ir atvirkščiai. Kuomet  0 J ˆ () = J , tuomet nėra lyginimo. Intuityviai aišku, kad norint išvengti lokalaus minimumo, optimizacijos pradžioje  turi būti pakankamai didelis. Tačiau siekiant optimumo lyginimo efektyvumas turi būti mažinamas leidžiant ß artėti prie nulio. Taigi minimumo taške w* laukiamas sutapimas tarp J(w) ir J ˆ ( Atitinkamai, konstruojant iteratyvią w* paieškos procedūrą, yra reikalinga lyginimo funkcijų aibė J ˆ(ß s=1,2,...... Jei signalo atsakymo dalis yra išrenkama kaip daugianormalinė funkcija su dydžiu n ir kitimu ß, tai Lyginimo kainos funkcijos gradientas gali būti įvertintas taip [Styblinski and Tang, 1990] Kur N yra pavyzdžių su daugybe kintamųjų iš (23) Lygties skaičius. Taigi, lyginimo kainos funkcijos gradientas gali būti randamas iš originalios kainos funkcijos. A.II Tiesioginė stochastinės lyginimo funkcijos Optimizavimo realizacija Susiejami triukšmo norimame signale poveikis ((10) ir (11) lygtys) su tiesiogine lyginimo funkcinių gradientų realizacija ((24) Lygtis)). Bus taikoma stochastinės aproksimacijos savybė [Robbins and Monro, 1951]. Kuomet ISE aproksimuoja (stochastine prasme) į MSE ir gradiento operatorius yra tiesinis operatorius, lyginimo kainos funkcijos gradientas εˆ gali būti įvertintas pagal analogiją su Lygtimi (25), taip Dėl supaprastinimo, čia yra ignoruojamas diskretinio laiko indeksas t. Reiktų pabrėžti, kad iš L.(24), kuri atspindi originalios stochastinės lyginimo funkcijos optimizacijos artėjimą prie L.(26), kuri yra tiesioginis L.(24) įvertis, tik vienintelė stochastinės aproksimacijos savybė buvo taikoma taip, kad būtų garantuotas tiesioginio įvertinimo stabilumas [Robbins and Monro, 1951; Kusher and Calrk, 1978; Wang and Principe, 1995]. Tiesioginis vienpusisi įvertis naudojamas L.(26) yra pagrindas gradiento įverčio naudojamo LMS ir BP algoritmuose. L.(26) išreiškia įvertinimą ε(w) gradiento, kuomet w yra paveikiamas atsitiktinio kintamojo βv j . Šis metodas praktiniam realizavimui yra per brangus, kadangi svoriai turi būti veikiami (gradiento skaičiavimui pageidaujamas antras tinklas). Taigi, šis metodas tiesiogiai nėra įgyvendinamas. Realizacijos supaprastinimui siūloma atlikti Teiloro seriją ekspansijų apie w, ir antrame etape jį suskaidyti. Literatūra 1. Darken, C., Chang, J., and Moody, J., “Learning Rate Schedules for Faster Stochastic Gradient Search,” IEEE Neural Networks for Signal Processing, 1992. 2. Fahlman, S., “Fast-Learning Variations on Back-Propagation: An Empirical Study,” In Proc. Of 1988 Conn. Model Summer School. 3. Feller, W, An Introduction to Probability Theory and Its Applications, Vol. 1, 2rd ed. Wiley, NewYork, 1966. 4. Haykin, S, Neural Networks---A Comprehensive Foundation, Macmillan College Publishing Company, New York, 1994. 5. Hertz J., Krogh A., Palmer R. G., “Introduction to the theory of neural computation,” Addison-Wesley,1991. 6. Hinton G. E., “Connectionist learning procedure,” In machine learning: Paradigms and methods, J. G. Carbonell, ed., pp. 185-234. MIT Press, Cambridge, MA, 1989. 7. Holmstrom L., and Koistinen, P., “Using Additive Noise in Back-Propagation Training,” IEEE Trans. on Neural Networks, Vol. 3, No.1, 1992. 8. Kirkpatrick, S., et. al., “Optimization by simulated annealing,” Science 220, 671-680. 9. Krogh, A. and Hertz, J., “Generalization in a Linear Perceptron in the Present of Noise,” J. Phys. A: Math. Gen. 25(1992) 1135-1147. 10. Kushner, H., “Asymptotic Global Behavior for Stochastic Approximation and Diffusions with Slowly Decreasing Noise Effects: Global Minimization via Monte Carlo,” SIAM J. APPL.MATH. Vol. 47, No. 1 Feb., 1987. 11. Kushner, H, and Clark, D. S., Stochastic Approximation Methods for Constrained and Uncon-strained Systems, Springer-Verlag, New York, 1978. 12. Matsuoka, K., “Noise Injection into Inputs in Back-Propagation Learning,” IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 22, No. 3, 1992. 13. Richard M., Lippmann R. P., “Neural network classifiers estimate Bayesian a posteriori probabil-ity,” Neural Computation, 3, 461-483, 1991. 14. Robbins, H., and S. Monroe, “A stochastic approximation method,” Annals of Mathematical Sta-tistics 22, 1951. 15. Rognvaldsson, T., “On Langevin Updating in Multilayer Perceptrons,” Neural Computation, 6.916-926, 1994. 16. Rubinstein, R., Simulation and the Monte Carlo Method, Wiley,1981. 17. Rubinstein, R., Monte Carlo Optimization, Simulation and Sensitivity of the Queueing Networks,Wiley, 1986. 18. Rumelhart et al, Parallel Distributed Processing, Vol.1, MIT Press, 1986. 19. Styblinski, M.A., and Tang, T.-S, “Experiments in Nonconvex Optimization: Stochastic Approxi-mation with Function Smoothing and Simulated Annealing,” Neural Networks, Vol.3, 1990. 20. Szu, H., “Fast simulated annealing,” AIP conf. Proc. 151:Neural Networks for Computing, Snow-bird, UT, 1986. 21. Waibel, A., T. Hanazawa, G. Hinton, K. Shikano, K. J. Lang, “Phoneme recognition using time-delay neural networks,” IEEEE Trams. ASSP-37, 1989. 22. Wang, C., and J. C. Principe, “On-line stochastic functional smoothing optimization for neural network training, submitted to Neural Networks, 1995. 23. Werbos, p., “Generalization of backpropagation with application to a recurrent gas market model,” Neural Networks, 1, 339-356. 24. Widrow, B., and Hoff, M., “Adaptive switching circuits,” IRE WESCON Convention Record, pp.96-104, 1960.

Informatika  Kursiniai darbai   (164,25 kB)

Galime teigti jog teisingumas yra pagrindas valstybėje, o teisė - viena iš svarbiausių priemonių valstybės uždaviniams vykdyti. Teisė susideda iš tam tikrų taisyklių (normų), nustatytų ar sankcionuotų valstybės, ir reguliuojančių visuomenės santykius, siekiant įtvirtinti, apsaugoti bei vystyti visuomeninę tvarką. Šių taisyklių laikymasis, esant reikalui, užtikrinamas valstybės prievartos priemonėmis. Taigi viena iš teisės šakų - administracinė teisė.

Teisė  Referatai   (27 psl., 44,95 kB)

Situacija Lietuvoje. Aplinkos ministerijos duomenimis (www.am.lt), atvejų, kai planuojama ūkinė veikla gali daryti žymų poveikį aplinkai ir kurioms pagal LR Poveikio aplinkai vertinimo įstatymą taikomos poveikio aplinkai vertinimo procedūros, kasmet daugėja.

Aplinka  Paruoštukės   (3 psl., 70,99 kB)

Žmonių bendruomenėje egzistuojantys santykiai tarp žmonių – visuomeniniai santykiai. Tie visuomeniniai santykiai, kurie sureguliuoti teisės normomis – teisiniai santykiai. Išskiriamos dvi teisės rūšys: Pozityvioji teisė, Prigimtinė teisė. Pozityvioji teisė – tai taisyklės, kurių laikymasis yra sankcionuotas valstybės prievarta.

Teisė  Konspektai   (56 psl., 123,35 kB)

Filosofijos specifika. Parafizika. Fizika. Metafizika. Filosofija ir religija. Filosofija ir mokslas. Filosofijos objektas. Būties problema. Ikisokratikai. Sokratas, Platonas ir Aristotelis. Viduramžiai. Atgimimas. Klasicizmas. Švietimas. 19 a. ir 20 a. klasikinė ir neoklasikinė filosofija. Nebūties problema. Krikščionybė apie būtį. Sąmonės problema. Problemos istorija . Jutiminė ir racionalioji sąmonė. Kalba ir mąstymas. Sąmonė ir tikrovė. Vardų sąrašas.

Filosofija  Konspektai   (139 psl., 177,47 kB)

Pozicinės skaičiavimo sistemos. Pozicinių skaičiavimo sistemų samprata. Pervedimas iš vienos sistemos į kitą. Mikroprogramavimas. Procesoriaus fizinio lygio komponentės. Mikrokomandos. Interpretuojamas lygis. Interpretuojantis lygis. Komandos ADD realizacija. Ventilių mikroprograminis valdymas. Mikroprogramavimo kalba. Interpretuojamos mašimos interpretatorius. Mikroprograminio lygio projektavimas. Mikroprocesoriaus Intel 8088 architektūra. Mikroprocesoriaus architektūros samprata. Operatyvios atminties samprata. Portų sistema. Kompiuterio sandara.

Informatika  Konspektai   (126 psl., 1,32 MB)

Vadybos samprata ir esmė. Organizacija. Valdymo procesas. Vadybos teorija ir raida. Organizacija ir aplinka. Globalizacija ir valdymas. Organizacijų kūrimas. Plananavimas. Organizavimas. Vadovavimas. Kontrolė. Operacijų valdymas. Valdymo informacinės sistemos. Gamybos valdymas. Pagalbinės gamybos ir gamybos aptarnavimo organizavimas ir valdymas. Finansinių išteklių valdymas. Marketingas. Žmonių išteklių valdymas.

Vadyba  Konspektai   (209 psl., 1,38 MB)

Užsienio ryšių administravimo problemos verslo organizacijose ir jų sprendimo prioritetai. Virtualios organizacijos kilmė ir apibrėžimas. Personalo vadybos teorijos ir jų taikymo galimybės naujoms darbo organizavimo formoms, grindžiamoms IT panaudojimu, įgyvendinti Šiuolaikinės personalo valdymo funkcijos ir jų turinys Personalo valdymo apibrėžimas. Personalo valdymo vaidmuo, kuriant konkurencinį organizacijos pranašumąPersonalo valdymo funkcijos.

Vadyba  Konspektai   (75 psl., 939,64 kB)

Pasirinktos įmonės marketingo komplekso įvertinimas . Įmonės statuso apibudinimas, jos teikiamos paslaugos,asortimentas. Vartotojas (tikslinė rinka) ir vartotojų elgsena,veiksniai turintys įtakos įmonės vartotojo pirkimams sprendimai. Kainų politika. Paskirstymo politika. Rėmimo politika. Išvados ir pasiūlymai. Marketingo padalinys įmonėje. Marketingo padalinio vieta ir reikšmė įmonės organizacinėje valdymo struktūroje . Marketingo padalinio darbuotojų funkcijos. Marketingo padalinio veikla įmonėje. Rinkos tyrimas ir įvertinimas. Verslo aplinkos įvertinimas. Konkurentų analizė.

Rinkodara  Tyrimai   (40 psl., 56,14 kB)

Tarptautiniai ekonominiai santykiai – viena iš svarbiausių valstybių tarpusavio bendradarbiavimo formų, be kurių praktiškai neįmanomas sėkmingas bet kurios pasaulio valstybės gyvavimas. Pasaulio ekonomikai tapus globaliai, jos funkcionavimas visiškai neįsivaizduojamas be tarptautinių ekonominių santykių – tarptautinio darbo pasidalijimo, gamybos specializavimosi ir kooperavimosi, tarptautinės prekių ir paslaugų prekybos, tarptautinių sutarčių sistemos, reglamentuojančios ekonominius santykius bei tarptautinių finansinių ir ekonominių organizacijų. Tokiu būdu valstybės atsiribojančios nuo globalios ekonomikos tuo pačiu metu lieka pasaulio vystymosi pakraštyje.

Ekonomika  Konspektai   (21 psl., 78,71 kB)

Visko pradžia - transformacija. Demokratijos tipai. Ryšiai tarp tipų. Tiesioginė demokratija. Klasikinė demokratija. Radikalioji vystymosi demokratija. Tiesioginė demokratija. Dalyvaujamoji demokratija. Atstovaujamoji demokratija. Ginamoji demokratija. Konkurencinė eilitistinė demokratija. Pliuralizmas. Teisėta demokratija. Tiesioginė VS atstovaujamoji.

Politologija  Namų darbai   (17 psl., 21,32 kB)

Kažkada asembleris buvo kalba, be kurios buvo neįmanoma priversti kompiuterį kažką padaryti. Laikui bėgant situacija keitėsi. Atsirasdavo naujos programavimo kalbos, kurios buvo patogesnės bendraujant su kompiuteriu – tokios kaip C, Basic, Delphi... Tačiau asembleris, skirtingai nuo kitų programavimo kalbų, nemirė, tuo labiau jis iš principo negalėjo mirti. Kodėl? Todėl, kad asembleris – tai mašininio kodo simbolinė išvaizda. Visi procesai kompiuteryje vykdomi tik mašininio kodo komandomis (instrukcijomis).

Informatika  Kursiniai darbai   (5,37 kB)

Tarp daugelio ekonominių procesų reikšmingą vietą užima darbas, nes jis – ne tik žmogaus pajamų, bet ir socialinio statuso, pilnavertiškumo šaltinis. Tiek asmuo, tiek visuomenė apskritai laimi, kai visi, kurie gali, dirba. Šiuo metu Lietuvoje susiklosčius grėsmingai ekonominei situacijai, mūsų valstybė susiduria su viena aktualiausių problemų pasaulyje – nedarbu. Pasiekęs tam tikrą lygį, šis reiškinys neigiamai veikia pačius bedarbius, visuomenę bei valstybę.

Komunikacijos  Kursiniai darbai   (5,08 kB)

Peirce’as su Saussure’u stengėsi paaiškinti įvairius būdus, kuriais ženklai perteikia reikšmę. Pierce’as pateikė tris ženklo kategorijas, kurių kiekviena rodo skirtingą santykį tarp ženklo ir jo objekto, arba to, į ką jis nurodo. Ikonoje ženklas kokiu nors būdu primena objektą – jis panašiai atrodo ar skamba (pvz.:fotografija). Indekse yra tiesioginis ryšys tarp ženklo ir jo objekto – iš tiesų jie yra susiję (pvz.:dūmai yra ugnies indeksas). Simbolyje nėra ryšio ar panašumo tarp ženklo ir objekto – simbolis komunikuoja tik todėl, kad žmonės susitaria, jog jis atstovaus tam dalykui (pvz.:žodis).

Komunikacijos  Referatai   (5,3 kB)

Durpės – kas tai? Jos susidarė drėgmės pertekliaus vietose iš nevisiškai dėl deguonies stokos susiskaidžiusių augalų liekanų. Palankios sąlygos durpėms susidaryti susidarė ledynams pasitraukus. Durpynai įvairiais plotais išsimėtę po visą Respublikos teritoriją. Jie užima apie 483 tūkst. ha, arba 7% Lietuvos teritorijos. Daugiausia durpynų yra Rytų Lietuvoje (10,9% jos teritorijos), Vakarų Lietuvoje(7,7%), Vidurio Lietuvoje (4,1%).

Ekonomika  Diplominiai darbai   (20,59 kB)

1. Kokie yra išskiriami trys paslaugų ekonomikos raidos etapai ir jų esmė paslaugų teorijoje? 2. Kokia yra paslaugų esmė, pagrindinės paslaugų savybės bei skirtumai nuo materialios prekės? • Paslaugos – dominuojanti veikla visoje ekonomikos struktūroje, sudaranti 60-70 BNP, kurioje dirba 2/3 šalies gyventojų. Lietuvoje tuo tarpu darbuotojų paslaugų sektoriuje skaičius viršija 50 proc., tačiau nesiekia dar 2/3 visų darbo vietų.

Ekonomika  Konspektai   (21,76 kB)

„Korupcija kelia grėsmę teisinei valstybei, demokratijai ir žmogaus teisėms, pakerta tinkamą valdymą, sąžiningumą ir socialinį teisingumą, iškreipia konkurenciją, stabdo ekonominę plėtrą ir kelia pavojų demokratinių institucijų stabilumui ir visuomenės moralės pagrindui" . Korupcija – tai vienas iš neigiamų kompleksinių socialinių reiškinių, sukeliantis aibę neigiamų padarinių socialinėje–politinėje, valstybės valdymo, ekonominėje bei tarptautinių santykių sferose.

Politologija  Kursiniai darbai   (4,53 kB)

Mūsų planetoje kas metai iš pasaulinio vandenyno į žemynus keliauja apie 66 tūkst. km vandens. Tiek pat jo iš žemynų kasmet suteka atgal į vandenynus.Tai vadinamasis hidrologinis vandens apytakos ratas, palaikantis Žemėje visa, kas gyva. Tačiau padalinta vandens nevienodai - vienur jo pakankamai daug, kitur trūksta.

Kita  Namų darbai   (20,43 kB)

Visos šiandieninės sėkmingai veikiančios bendrovės turi vieną bendrą bruožą – savo sėkmę grindžia dideliu dėmėsiu rinkodarai, kas atsiremia į bendravimą su klientu. Rinkodara yra svarbi tuom, kad šiuolaikinėje rinkoje ji ieško įmonės ir vartotojo naudingumo susikirtimo taškų, kurie įmonei duoda laukiamą pelną dėl to, jog yra patenkinami vartotojo lūkesčiai, kas leidžia užtikrinti atitinakamą skaičių pardavimų.

Rinkodara  Kursiniai darbai   (5,03 kB)

Šiaulių universitetui. Edukplogijai antram kursui skirtas darbas. Išsiauklėjimas – visuma asmens vertybinių orientacijų, įvertintų pagal visuomenės aprobuotas elgesio normas, konkretus asmenybės pozicijos lygis (Jovaiša L. (2007). Enciklopedinis edukologijos žodynas. Vilnius.). Tyrimai rodo, kad auklėjimo procese formuojama asmenybės pozicija turėtų būti vertinama žinių apie tinkamą elgesį, paties elgesio ir šio elgesio motyvų lygmenimis.

Pedagogika  Kursiniai darbai   (21,61 kB)

Teisinės atsakomybės rūšys. Administracinės atsakomybės samprata. Administracinės atsakomybės samprata. Pagrindiniai administracinės atsakomybės bruožai. Baudžiamoji atsakomybė. Civilinė atsakomybė. Drausminė atsakomybė. Administracinės,baudžiamosios ,civilinės ir drausminės atsakomybės palyginimai. Filosofijoje ir teisinėje literatūroje sąvoka “atsakomybė” vartojama dviem reikšmėmis: perspektyvine ir retrospektyvike. Perspektyvinė (arba į ateitį) reiškia, kad tam tikra žmonių grupė ar konkretus žmogus atsako už savo veiksmus žiūrėdamas į ateitį. Pvz.: atsakomybė už savo vaikų ateitį. Retrospektyvinė - tai atsakomybė už tai, kas yra padaryta praeityje. Teisinė atsakomybė yra paprastai retrospektyvinio pobūdžio, t.y. atsakomybė už padarytą nusikaltimą.

Teisė  Kursiniai darbai   (26 psl., 34,53 kB)

Šiandieninėje pasaulio ekonomikoje vyksta nuožmi konkurencija. Sėkmės sulaukia tos organizacijos, kurios sugeba keistis, reaguoti į konkurenciją, sukaupti dinamišką, prie pokyčių gebančią prisitaikyti darbo jėgą bei ją išsaugoti. Kompanijos skiria dideles pinigų sumas darbuotojų motyvavimui, mokymui ir profesinių įgūdžių tobulinimui, todėl visiškai suprantama, kad organizacijos vadovai siekia išsaugoti darbo patirtį ir aukštą kvalifikaciją turinčius bei organizacijos tikslų siekiančius darbuotojus. Įmonėse itin vertinamą darbuotojų kompetenciją ir gerus tarpusavio ryšius, užtikrinančius veiksmingą bendradarbiavimą ir sėkmingą verslą, galima pasiekti tik per ilgalaikį darbuotojų įsipareigojimą organizacijai. Tai esminis kompanijos pelningumo ir ilgalaikės sėkmės veiksnys. Vienas iš požymių, rodančių, kad įmonėje egzistuoja organizacinio įsipareigojimo problemos, yra žemas darbuotojų pasitenkinimas darbu. Tai gali tapti prastos darbo kokybės, blogos drausmės bei didelės kadrų kaitos priežastimi. Organizacijos elgesenos tyrinėtojai nuolat domisi veiksniais, kurie įtakoja asmens įsipareigojimą kompanijai. Nustatyta, kad visų pirma yra svarbu išsiaiškinti, kokiam žmogui koks darbas suteikia pasitenkinimą ir kaip šis pasitenkinimas darbu yra siejamas su darbuotojo įsipareigojimu organizacijai.

Vadyba  Tyrimai   (48 psl., 407,24 kB)

Tiesioginis ir netiesioginis eksportas. Eksporto operacijų organizavimas. Eksportas per tarpininkus vidaus rinkoje. Eksportas pagal kontraktą su užsienio pirkėju. Eksportas per atstovus užsienyje. Eksportas per prekybos atstovybę užsienyje. Eksporto reguliavimo piemonės. Eksporto muitai. Eksporto kreditai. Savarankiški eksporto apribojimai. Eksporto kainų strategija. Eksporto kainodaros veiksniai. Eksporto kainos nustatymas. Eksporto kainų strategija. Eksporto kaštai. Eksporto plėtra Lietuvoje.

Ekonomika  Namų darbai   (16 psl., 33,67 kB)

Visko pradžia - transformacija. Demokratijos tipai. Tiesioginė demokratija. Klasikinė demokratija. Radikalioji vystymosi demokratija. Tiesioginė demokratija. Dalyvaujamoji demokratija. Atstovaujamoji demokratija. Ginamoji demokratija. Pliuralizmas. Teisėta demokratija. Jau daugiau nei trys tūkstančiai metų praėjo nuo tada, kai graikai padovanojo žmonijai demokratiją. Palaimingoji antika, “atradusi” žmogų, suteikusi jam teisę ir laisvę globaliau ir įvairiau mąstyti, sukūrė labiausiai prie idealo priartintą bendruomenės valdymo modelį.

Politologija  Referatai   (17 psl., 21,3 kB)