44791

My family, my working day

Доклад

Иностранные языки, филология и лингвистика

I hаve got mother fаther nd brother sister. My prents hve been mrried for 20 yers. They hve much in common but they hve different views on music books nd films. My friend invited me to hve wlk we discussed our forthcoming chemistry test.

Английский

2013-11-13

12.01 KB

0 чел.

1 билет. My family, my working day

I am (имя).  (фамилия) is my surname. I am nineteen years old. I want to tell you a few words about my family. My family is not large. I have got mother, father and brother\sister. There are four of us in the family.

 First of all some words about my parents. My mother is a (кем работает мама). She works in (где работает мама). She likes her profession. She is a good-looking woman with (цвет глаз и волос) green eyes and ginger hair. She is 40 but she looks much younger.

 My father is (кем работате папа). He is fourty three. Hi is electrical engineering.

 My brother is pupil of junior school. He is eleven old.

 My parents have been married for 20 years. They have much in common, but they have different views on music, books, and films. For example my father likes horror films and my mother likes soap operas. My father is fond of football. My mother doesnt go in for sports.

 My parents are hard working people. My mother keeps house and takes care of my father and me. She is very good at cooking.

I woke up at 6.45 a.m., put my bed and began to do my physical drill. After the exercises I washed up, cleaned my teeth and went to breakfast. At 7.30 a.m. I went out from the flat. My study began at 8.00 a.m. The first lesson was physical education, which was held in the sport mansion “Penguin”. There we trained swimming. Then since 11.20 a.m. till 4.00 p.m. I was being in the university. There was descriptive geometry and chemistry. So, it was nothing peculiar in my studying that very day. At home I cooked supper, ate and decided to do my home tasks.  Then I read the book, listened to music and some TV news. My friend invited me to have a walk, we discussed our forthcoming chemistry test. At 11 p.m. I showered and then watched my favorite serial in the net. And at last I had a cup of tea with some sweats and went to sleep at 12.00 p.m.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

45348. Моделирование в музыке 40.5 KB
  В памяти композитора существует множество различных мелодий накопленных им в течение жизни. И естественно полагать что фрагменты этих мелодий отдельные музыкальные фразы музыкальные инварианты осознанно или неосознанно используются композитором в его творческом процессе. Далее следует прочитать следующую за найденной фразой ноту приписать ее к текущей музыкальной фразе а первую ноту из этой фразы выдать в файл формируемых мелодий и вычеркнуть из текущей фразы так чтобы в ней попрежнему оставалось четыре ноты. В результате в файле...
45349. Модели представления знаний 64 KB
  Декларативная модель представления знаний основывается на предположении что проблема предоставления некоторой предметной области решается независимо от того как эти знания потом будут использоваться. Такую модель можно разделить на две части: статически описательные модели знаний и механизм вывода оперирующий этими структурами и практически независимый от их содержательного наполнения. Декларативные модели представления знаний Семантические сети Семантические сети были предложены американским психологом Куиллианом.
45350. Инструментарии построения экспертных систем 30 KB
  Инструментальное средство разработки экспертных систем это язык программирования используемый инженером знаний или и программистом для построения экспертной системы. Оболочки экспертных систем Системы этого типа создаются как правило на основе какойнибудь экспертной системы достаточно хорошо зарекомендовавшей себя на практике. При создании оболочки из системыпрототипа удаляются компоненты слишком специфичные для области ее непосредственного применения и оставляются те которые не имеют узкой специализации.
45351. Интеллектуальные базы данных 29.5 KB
  Развитие приложений ИС требует реализации более легкого и удобного доступа к базам данных. Другой продукт это КЕЕ Connection Intelli Corportion который переводит команды КЕЕ КЕЕ Knowledge Engineering Environment в запросы БД и автоматически поддерживает тракт данных флуктуирующих туда и обратно между базой знаний КЕЕ и реляционной БД использующей SQL. Другими преимуществами такой интеграции являются способности использовать символьное представление данных и улучшения в конструкции операциях и поддержании СУБД.
45352. Методы распознавания образов 27 KB
  Этот метод требует либо большого количества примеров задачи распознавания с правильными ответами либо специальной структуры нейронной сети учитывающей специфику данной задачи. Методы распознавания образов В целом можно выделить три метода распознавания образов: Метод перебора. Например для оптического распознавания образов можно применить метод перебора вида объекта под различными углами масштабами смещениями деформациями и т.
45353. Пандемониум Селфриджа 56 KB
  Демоны это относительно автономные сущности выполняющие элементарные функции. На самом нижнем уровне находятся демоны данных или демоны изображения рис. Вычислительные демоны обрабатывая визуальную информацию от демонов данных вырабатывают признаки и передают их демонам понимания. Демоны понимания всего лишь вычисляют взвешенные суммы сигналов поступающих от вычислительных демонов.
45354. Методы обучения нейросетей 62 KB
  Эта теория ставит своей задачей поиск минимума некоторой целевой функции функционала  которая зависит от нескольких переменных представленных в виде вектора w=[w1 w2 . Все градиентные методы теории оптимизации основаны на разложении целевой функции w в ряд Тейлора в окрестности некоторой начальной точки w nмерного пространства переменных: где p вектор вдоль которого строится разложение в ряд Тейлора gw вектор градиента целевой функции . Согласно методу наискорейшего спуска реализованному в алгоритме обратного...
45355. Рекуррентные сети 91.5 KB
  В связи с этим были предприняты попытки дополнить искусственные нейронные сети обратными связями что привело к новым неожиданным результатам. Таким образом под воздействием входных сигналов х1 и х2 на выходе сети в момент времени t вырабатываются сигналы y1t и y2t а в следующий момент времени под воздействием этих сигналов подаваемых на вход вырабатываются новые выходные сигналы y1t1 и y2t1. Для всякой рекуррентной сети может быть построена идентичная сеть без обратных связей с прямым распространением сигнала поэтому для...
45356. Направления исследований в области искусственного интеллекта 30.5 KB
  Второй подход в качестве объекта исследования рассматривает системы искусственного интеллекта. Третий подход ориентирован на создание смешанных человекомашинных или как еще говорят интерактивных интеллектуальных систем на симбиоз возможностей естественного и искусственного интеллекта. Сообщения об уникальных достижениях специалистов в области искусственного интеллекта суливших невиданные возможности пропали со страниц научнопопулярных изданий много лет назад.