CENEAST - ВИРТУАЛЬНЫЙ МЕЖУНИВЕРСИТЕТСКИЙ СЕТЕВОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ЦЕНТР

TEMPUS проект CENEAST ставит своей целью разработку инновационного виртуального межуниверситетского сетевого образовательного центра. Кроме того, CENEAST центр открывает возможности для реализации непрерывного образования и его внедрения в общество, делая учебный материал доступным за пределами привычной учебной аудитории для различных групп населения, начиная со студентов, учителей и заканчивая врачами и политиками. Центр CENEAST обеспечит не только прямую связь с пользователями, но также и обратную связь от пользователей. Ожидается, что будет создан спиральный эффект для реализации непрерывного совершенствования центра.

реформирование программ, застроенная окружающая среда, устойчивость, энергетика, экология, интеллектуальная библиотека, интеллектуальные системы, reformation of the curricula, built up environment, sustainability, power engineering, ecology, intelligent library, intelligent systems

1. Каклаускас А., Завадскас Э.-К. Биометрическая и интеллектуальная поддержка решений: монография. 2-е изд., испр и доп. Вильнюс, 2013. 412 с.

2. Du H. The Study of Secondary Intelligent Organization Methods of CBT Training Library based on Information Entropy. AASRI Procedia, Volume 3, 2012. P. 277283.

3. Kaklauskas A., Zavadskas E.K. Intelligent and biometrics decision support. Vilnius, 2010. 343 p.

4. Li N., Yi W., Sun M., Gong G. Development and application of intelligent system modeling and simulation platform. Simulation Modelling Practice and Theory, Volume 29, December 2012. P. 149-162.

5. Li Z., Xiong Z., Zhang Y., Liu C., Li K. Fast text categorization using concise semantic analysis. Pattern Recognition Letters 32 (3), 2011. P. 441-448.

6. Lloret E., Palomar M. Tackling redundancy in text summarization through different levels of language analysis. Computer Standards & Interfaces, In Press, Corrected Proof, Available online 13 September 2012.

7. Loshin D. Business Intelligence. Chapter 20 - Emerging Business Intelligence Trends. Elsevier Inc., 2013. 348 p.

8. Nothman J., Ringland N., Radford W., Murphy T., Curran J.R. Learning multilingual named entity recognition from Wikipedia. Artificial Intelligence 194, 2013. P. 151-175.

9. Ropero J., Gуmez A., Carrasco A., Leуn C. A Fuzzy Logic intelligent agent for Information Extraction: Introducing a new Fuzzy Logic-based term weighting scheme. Expert Systems with Applications, Volume 39, Issue 4, March 2012. P. 4567-4581.

10. Rowinski D. Near Field Communication & The Trough of Disillusionment: [Электронный ресурс]. URL: http://readwrite.com/2012/08/20/nfc-and-the-trough-of-disillusionment#awesm=~ovQOJv7azTO xP7 (дата обращения: 30.01.2014)