На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


контрольная работа Синергетические и кибернетические основания ИАР

Информация:

Тип работы: контрольная работа. Добавлен: 17.12.2012. Сдан: 2012. Страниц: 14. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Министерство  образования и науки Российской федерации
ГОУ ВПО  «Самарский Государственный Университет» 

Механико-математический факультет 
 

Кафедра безопасности информационных систем
Специальность «Компьютерная безопасность» 
 
 
 
 

Синергетические и кибернетические основания ИАР 
 
 
 
 
 
 
 

Выполнил  студент
 курса  5 группы 20501.10
Дементьев Андрей Юрьевич 
 
 
 

Самара 2011 
 
 
 

СИНЕРГЕТИКА
 
(от греч. synergeia — сотрудничество, содействие, соучастие) — междисциплинарное направление научных исследований, в рамках которого изучаются общие закономерности процессов перехода от хаоса к порядку и обратно (процессов самоорганизации и самопроизвольной дезорганизации) в открытых нелинейных системах физической, химической, биологической, экологической, социальной и др. природы. Термин «С.» был введен в 1969 Г. Хакеном. С. как научное направление близка к ряду др. направлений, таких, как нелинейная динамика, теория сложных адаптивных систем, теория диссипативных структур (И. Пригожин), теория детерминированного хаоса, или фрактальная геометрия (Б. Мандельброт), теория автопоэзиса (X. Матурана и Ф. Варела), теория самоорганизованной критичности (П. Бак), теория нестационарных структур в режимах с обострением (А.А. Самарский, С.П. Курдюмов). Термин «С.» иногда используется как обобщенное название научных направлений, в рамках которых исследуются процессы самоорганизации и эволюции, упорядоченного поведения сложных нелинейных систем. С. можно рассматривать как современный этап развития идей кибернетики (Н. Винер, У.Р. Эшби) и системного анализа, в т.ч. построения общей теории систем (Л. фон Берталанфи).
Суть подхода  С. заключается в том, что сложноорганизованные системы, состоящие из большого количества элементов, находящихся в сложных  взаимодействиях друг с другом и  обладающих огромным числом степеней свободы, могут быть описаны небольшим числом существенных типов движения (параметров порядка), а все прочие типы движения оказываются «подчиненными» (принцип подчинения) и могут быть достаточно точно выражены через параметры порядка. Поэтому сложное поведение систем может быть описано при помощи иерархии упрощенных моделей, включающих небольшое число наиболее существенных степеней свободы.
В замкнутых, изолированных  и близких к равновесию системах протекающие процессы, согласно второму началу термодинамики, стремятся к тепловому хаосу, т.е. к состоянию с наибольшей энтропией. В открытых системах, находящихся далеко от состояний термодинамического равновесия, могут возникать упорядоченные пространственно-временные структуры, т.е. протекают процессы самоорганизации. Структуры-аттракторы показывают, куда эволюционируют процессы в открытых и нелинейных системах. Для всякой сложной системы, как правило, существует определенный набор возможных форм организации, дискретный спектр структур-аттракторов эволюции. Критический момент неустойчивости, когда сложная система осуществляет выбор дальнейшего пути эволюции, называют точкой бифуркации. Вблизи этой точки резко возрастает роль незначительных случайных возмущений, или флуктуаций, которые могут приводить к возникновению новой макроскопической структуры. Структуры самоорганизации, обладающие свойством самоподобия, или масштабной инвариантности, называют фрактальными структурами. Будучи междисциплинарным направлением исследований, С. влечет за собой глубокие мировоззренческие следствия. Возникает качественно иная, отличная от классической науки картина мира. Формируется новая парадигма, изменяется вся концептуальная сетка мышления. Происходит переход от категорий бытия к со-бытию, событию; от существования к становлению, сосуществованию в сложных эволюционирующих структурах старого и нового; от представлений о стабильности и устойчивом развитии к представлениям о нестабильности и метастабильности, оберегаемом и самоподдерживаемом развитии (sustainable development); от образов порядка к образам хаоса, генерирующего новые упорядоченные структуры; от самоподдерживающихся систем к быстрой эволюции через нелинейную положительную обратную связь; от эволюции к коэволюции, взаимосвязанной эволюции сложных систем; от независимости и обособленности к связности, когерентности автономного; от размерности к соразмерности, фрактальному самоподобию образований и структур мира. В новой синергетической картине мира акцент падает на становление, коэволюцию, когерентность, кооперативность элементов мира, нелинейность и открытость (различные варианты будущего), возрастающую сложность формообразований и их объединений в эволюционирующие целостности. С. придает новый импульс обсуждению традиционных филос. проблем случайности и детерминизма, хаоса и порядка, открытости и цели эволюции, потенциального (непроявленного) и актуального (проявленного), части и целого. 

КИБЕРНЕТИКА 

В медицине. Кибернетика  — наука об общих законах управления в системах любой природы —  биологической, технической, социальной. Основной объект исследования в К. — кибернетические системы, рассматриваемые вне зависимости от их материальной природы. Методы К. развиваются вместе с общей теорией систем, теорией автоматического управления, методами математического моделирования и др. Общие законы управления и обобщенные характеристики систем применяются к конкретным областям: биологические объекты исследуются в биокибернетике, медицинские системы и методы управления состоянием организма — в медицинской кибернетике и т.д.
Исторический  очерк. Проникновение кибернетических  методов в биологию и медицину началось после выхода в 1948 г. книги  американского математика Н. Винера «Кибернетика, или управление и связь  в животном и машине», ознаменовавшего  появление кибернетики как науки. В этой книге впервые была выявлена общность процессов в природе и технике, причем ряд исходных концепций К. базировался на наблюдениях за биологическими объектами. В нашей стране развитие К. было необоснованно заторможено, она была объявлена буржуазной лженаукой, хотя независимо от этого прикладное направление К. — разработка отечественных ЭВМ и первых кибернетических систем — велась под руководством академика С.А. Лебедева с 1949 года. В конце 50-х гг. справедливое положение К. в системе наук было восстановлено, и в 1959 г. усилиями академика А.И. Берга при Президиуме АН СССР был создан научный совет по комплексной проблеме «Кибернетика». Одним из важных направлений работы совета стало развитие биологической и медицинской К. Важную роль в становлении биологической и медицинской кибернетики в СССР сыграли В.В. Ларин и Н.М. Амосов.
 В нашей  стране в 60-х гг. уже работали  экспериментальные автоматизированные  медицинские системы. Первая в  СССР диагностическая система  на основе ЭВМ была создана  в 1964 г. в лаборатории кибернетики Института хирургии им. А.В. Вишневского. Эта система автоматически устанавливала диагноз врожденных пороков сердца. В 1969 г. в Институте сердечно-сосудистой хирургии им. А.Н. Бакулева была разработана система автоматической диагностики поражения клапанов сердца.
 В 1970 г.  в НИИ социальной гигиены и  организации здравоохранения им. Н.А. Семашко были созданы первые  автоматизированные системы управления (Автоматизированная система управления), а в 1972 г. в рамках системы  АСУ «Больница» была принята в эксплуатацию первая в СССР АСУ медицинского назначения «Аптека». К середине 70-х гг. были разработаны автоматизированные системы для использования в клинике (мониторно-компьютерная система «Симфония» для слежения за состоянием больного во время хирургической операции — 1973 г., автоматизированная система обеспечения решений врача АСОРВ — 1974 г.).
 С 1969 г.  в ряде медицинских институтов  читался факультативный курс  «Основы медицинской кибернетики», а в 1979 г. медико-биологический  факультет 2-го Московского медицинского института им. Н.И. Пирогова выпустил первых в СССР врачей-кибернетиков.
 С середины 80-х гг. кибернетические методы  в медицине и здравоохранении  получают все большее распространение.  Появляются автоматизированные  центры диагностики, системы диспансеризации и медицинских осмотров населения. В крупных больницах создаются автоматизированные системы обработки медицинских данных, осуществляется компьютерный учет коечного фонда, в приемных отделениях журнал приема больных ведется на основе ЭВМ.
К концу 80-х гг. только в Москве прямой доступ к  ЭВМ получили несколько тысяч  врачей и медработников. Например, в  Институте сердечно-сосудистой хирургии им. А.Н. Бакулева, где разработана  и функционирует система автоматизированного  ведения историй болезни, в 1988 г. с компьютерами работало более 400 врачей.
 В последние  годы роль и место К. в  системе наук изменились. Отпочкование  от нее информатики (см. Информатика,  в качестве самостоятельной научной  и практической области деятельности, вобравшей в себя проблемы создания и использования средств вычислительной техники, вернуло К. в ее классическое русло — науки об общих законах управления.
Основные понятия  кибернетики. К. исследует процессы управления, протекающие в живой  природе, технических, социальных и других объектах. Главным предметом изучения является система — совокупность элементов, образующих определенную структуру, которая функционирует для достижения какой-либо цели.
 Кибернетика  изучает общие свойства систем, прежде всего с точки зрения способов управления ими. Особую роль в биологических и медицинских применениях К. играют динамические системы, в которых с течением времени происходят существенные изменения. Элементы системы и связи между ними образуют ее структуру. Внешнее проявление присущих системе свойств, характерные для нее процессы являются функцией системы. Способность систем сохранять свою структуру и функцию в меняющихся условиях характеризуется понятиями надежности и устойчивости. Под устойчивостью системы понимают ее способность с течением времени возвратиться к исходному (или близкому к нему) состоянию после какого-либо возмущения.
 На ранних  этапах развития К. для описания  систем использовался метод черного  ящика — описание систем в  виде преобразователя входных  сигналов в выходные со скрытой внутренней структурой. Понятие черного ящика оказалось неудовлетворительным для описания динамических систем, т.к. оно не учитывает важнейшее их свойство: характер преобразования входных сигналов в выходные меняется в зависимости от текущего внутреннего состояния системы. Поэтому широкое распространение в К. получил метод так называемого пространства состояний, в котором система представлена не только входом и выходом, а тремя характеристиками — входом, состоянием, выходом (см. Математические методы).
Сохранение неизменности состояния системы при действии возмущении называется гомеостазом. Наиболее широко понятие гомеостаза применяется  при анализе физиологических  систем. В отличие от обычной устойчивости (возвращение системы к исходному состоянию после снятия возмущения) гомеостаз означает сохранение исходного (или близкого к нему) состояния системы и во время действия возмущающих факторов.
 Одной из  важнейших функций систем является  управление. Целями управления могут  быть сохранение структуры, поддержание гомеостаза, реализация различного рода программ. При синтезе систем в К. используются и другие термины, по смыслу близкие к понятию управление, например регуляции (в частности, физиологическая) и регулирование (простые формы управления, в основном в технических системах).
 Управление  может осуществляться либо полностью  без участия человека — автоматическое, либо человеком с использованием  технических средств (например, вычислительной  техники) — автоматизированное (см. Автоматизированные системы управления (Автоматизированная система управления)). Общие свойства управляемых систем, в т.ч. и автоматических систем управления, изучаются методами теории управления.
 Ведущим понятием  К., широко используемым в медицине  и биологии, является обратная связь. Если в какой-нибудь системе удается выделить направление «прямой» передачи сигнала, т.е. от входа системы к ее выходу, то любая передача сигналов в противоположном направлении (от выхода ко входу) называется обратной связью. В биологических и медицинских системах, как правило, можно выделить множество прямых и обратных связей. Поэтому в целях упрощения в системе анализируют лишь главную (иногда рассматриваемую в качестве единственной) цепь обратной связи. Обратная связь может быть положительной (когда поступающий обратно с выхода на вход сигнал увеличивает эффект входного воздействия) или отрицательной (когда этот эффект уменьшается). Положительная обратная связь обычно способствует потере устойчивости в системе, а отрицательная повышает устойчивость и обеспечивает поддержание гомеостаза.
 В биологических  системах, в частности в организме,  отрицательная обратная связь  встречается в различных формах, а механизмы ее реализации  имеют различную природу —  гуморальную, нервную и др.
 Простейшей  формой отрицательной обратной связи в К. является обратная связь по рассогласованию (рис. 1). Прямой канал представлен цепочкой вход — регулятор — объект — выход, обратная связь — передача выходного сигнала V с выхода системы ко входу. Если входной сигнал равен Х (любое постоянное значение входного сигнала называется установкой), а выходной сигнал Y ему не равен, то в системе возникает сигнал рассогласования ? = Х — Y. Этот сигнал усиливается регулятором и преобразуется в сигнал управления Ц, который поступает на вход объекта, изменяя его состояние до тех пор, пока рассогласование не исчезнет. В этом случае достигается желаемое соотношение Y — X. Если на систему действует возмущение V, то это соотношение нарушится, и механизм обратной связи снова заработает, возвращая изменившееся значение к заданному уровню.
 Примером  анализа управления с применением  отрицательной обратной связи  в организме может быть процесс  прицеливания у стрелка (X —  положение центра мишени, Y — положение  мушки, регулятор — ц.н.с., объект  управления — рука стрелка с оружием). Такие или подобные им отрицательные обратные связи характерны для управления движением вообще.
 Другой распространенной  формой отрицательной обратной  связи в системах любой природы  является параметрическая обратная  связь, когда выходной сигнал изменяет какие-либо свойства (параметры) одного из звеньев прямого канала — регулятора (рис. 2). Примером такого рода отрицательной обратной связи может служить один из механизмов ауторегуляции в биохимических циклах — подавление конечным продуктом реакции синтеза одного из предшественников. 

Кибернетический подход к определению  информации 

Кибернетический подход к определению информации
Одним из интереснейших  подходов к анализу феномена информации является современный кибернетический подход. Но хорошо известно,что одним из первых античных мыслителей и теоретиков, применивших термин кибернетика,был Платон. Идея Платона о связи искусства управления и философских, фундаментальных характеристик реальности была, по-видимому,найдена почти интуитивно.
Известно, что  термин кибернетика применялсяА.Ампером  и социологами и не носил широкого философско-теоретического смысла. Сегодня  данный философско-кибернетический  подход,несмотря на его различную  критику, имеет правона существование, так как он не исчерпал себяполностью, возможны его новые варианты.
Кибернетика, в  первоначальном своём значении, как  искусство управления, в 20 столетии сформировалась как междисциплинарное  научное направление, изучающее  процессы управления в сложных системах.15
К таким системам можно отнести системы различных  уровней организации - биологической,социальной, социотехнической. С появлением в1948 году работы Н.Винера «Кибернетика или  Управление и связь в животном и машине» идея кибернетического подхода получает свое распространение и свой критический анализ. Как известно, Винер во многом использовал уже сложившуюся теорию автоматического регулирования в системах с обратной связью. Теория автоматического регулирования сложилась в 19-20 веках и была отражена в трудах Максвелла, Вышнеградского, Ляпунова. Развиваядалее основную центральную, содержательную идею, Винер, используя предположение Ампера,придал идеи кибернетики ещё более широкое философское звучание, более универсальный смысловой спектр значения, связывая в одно целое исследуемые проблемы коммуникации и управления в различных системах. Во многом философско-кибернетический подход выражает статистическую идею о том, что информация имеет вероятностную природу, информация естьфункция вероятности.
Кибернетический подход позволил обозначить помимо традиционных аспектов сущностных сторон информации новый важный аспект, связанный с особой ролью информации в процессе управления системой. В результате применения данного подхода обозначилась общая кибернетическая модель, имеющая большое значение в процессе формирования более конкретных познавательных моделей.
Рассмотрение  кибернетической эволюции систем с  необходимостью затрагивает информационный аспект. Кибернетические модели информации, позволили выявить важные аспектыданного сложного феномена, в первую очередь важным выявленным аспектом является то, что всегда существует взаимосвязь между процессами управления и соответствующим информационным содержанием.
Кибернетическая методология имеет различные  варианты реализации. Кибернетический способ анализа структурных взаимосвязей имеет различные варианты, не все из которых обязательно порождают научно состоятельные варианты. Но в целом кибернетический подход активизировал исследования закономерностей управления различными системами, в том числе исоциальными. Возможность построения социальных проектов, основанных на законах информационно-кибернетических закономерностей,реализовалась во множестве различных вариантов и подвариантов.
Первоначальная  кибернетическая модель оказалась  лишь в ограниченной степени перспективной, но, безусловно, её достоинствои положительная сторона заключается в том, чтоона позволила акцентировать проблему информационной модели искусственного интеллекта.
Рассмотрим основные черты кибернетической модели информации. Первоначальное нестрогое смысловое значение термина «информация» в кибернетике имеет значение разнообразия,ограниченного разнообразия, в таком подходе информация понимается как мера устраняемой неопределённости, как мера вероятности событий, возникающих в процессе управления. Собственно для философии кибернетическая версия сущности информации имела, по сути дела, второстепенное значение на фоне разработки более широкой идеи «организующего управления» как объективно реальной атрибутивности форм бытия в целом или функционального отражения. Именно этим во многом объясняется определённый философский скепсис по отношению к роли и значению кибернетической методики выявления сущности информации в целом. Соответственно. В таком подходе: информация является средством, черезкоторое осуществляется функция управления,организации реальных форм материи.
В этом отношении  необходимо отметить, чтоидея информации отражает принцип, лежащий в основании  всех методов «организующего управления»  тесно взаимосвязана с системным подходом.
В начале своего творческого становления, в50-х годах 20-го столетия, кибернетика в основном рассматривалась с позиций определённых возможностей моделирования процессов  управления. В дальнейшем термин «кибернетика»  претерпел некоторые уточнения,стал применяться несколько иной термин «общая теория систем».
Необходимо при  этом отметить, что общая теория систем сформировалась как математическая и теоретическая кибернетика,что  существенным образом повлияло на характер её понимания и применения. В то же время,помимо термина «кибернетика» можно найти употребление термина компьютерная наука как прикладная кибернетика. Разработка в трудах А.И. Берга и В.М. Глушкова теоретической и математической кибернетики позволило сделать важный положительный шаг вперёд и в отечественной науке, в результате чего возникает возможность применения автоматизированных систем управления на практике. Большое значение сыграли труды талантливого советского математика А.Н.Колмогорова.
Теория информации, сформировавшаяся в силунеобходимости  решения практических задач теории связи, первоначально рассматривалась  как раздел математики, исследующий процессы хранения, преобразования и передачи информации. Основой такого подхода является определенный способ измерения количества информации, установление основных границ возможностей систем передачи информации. Это далее определяет исходные принципы их разработки и практического воплощения. Ядром такой теории информации является установление свойства информационных мер и их приложение к анализу систем передачи информации.
Фиксируемое изменение  говорит о том, что присутствует момент появления информации. Отсутствие изменения указывает на относительное отсутствие новой информации,либо на полное отсутствие информации. В самом широком смысле изменение и неизменность есть две диалектические стороны бытия и небытия информационной реальности.
Теория связи, интерпретируемая как теория информационной связи, должна быть применена для исследования информационных структур социума. Тем самым общефилософские исследования сложных социоинформационных структур будут способны выйти на новый уровень осмысления и понимания информационной природы социокультурных механизмов.
Действительно, многие свойства информации можно описать  с помощью математических моделей, позволяющих установить важный аспектмеры информации. Именно математическая модель позволяет во многом точно и определённо отразить характерные особенности информационной меры. Информационная мера может пониматься и на интуитивном уровне, но этогоявно недостаточно для научной характеристики информации. И такой подход в определённом диапазоне практичен и целесообразен. Его недостатки начинают проявляться тогда, когдавозникает потребность более широкого культурологического анализа происходящих информационных преобразований структуры современного общества.
Важность философского понимания целостной сущности информационного мировоззрения проявляется из самого простого анализа того факта, который известен как прецедент неадекватной идеологической и научной оценки перспектив позитивного развития кибернетики в СССР. Сам по себе данный факт показал следующую важную и существенную закономерность, которую нельзя не учитывать сегодня, заключающуюся в следующих двух взаимосвязанных положениях:
во-первых, полномерное  и адекватное осознание возможностей информационного развития общества открывает новые перспективы  социокультурного и технологического прогресса;
во-вторых, недооценка, недопонимание возможностей и перспектив развития новых областей информационного  мировоззрения является негативным фактором, определяющим реальное отставание в темпах практического развития конкретных технологий, влияющих, в свою очередь, на темпы социального развития.
Формирование  новых философско-теоретических  моделей информационного пространства не всегда является сразу признанным и понятным для тех категорий  ученых, которые не способны быстроперестраиваться на новые информационные категориально-семантические способы мышления.
Многие важные достижения кибернетики были учтены при развитии теории отражения, многиепринципиально  важные положения кибернетического анализа информации теория отражения выразила в структурной целостности основной своей направленности. Глубоким, по своему внутреннему смысловому потенциалу,является переход от изоморфной к гомоморфной логике рассмотрения структурно-информационной матрицы.
Концепция информации может быть построена на определяющем критерии разнообразия. Однообразие и разнообразие в своей взаимосвязи определяют структурную мерность информации,информационного пространства. Однообразие есть исходное информационное состояние, обладающеевозможностью к дальнейшему изменению и преобразованию, трансформации в многообразие,придавая определённое множество состояний соответствующему информационному пространству. В этом отношении, следует заметить. Однообразие – разнообразие есть характеристики информации как реальной формы бытия,характеризующие её структуру. Соответственно. Определяя сущность информации через особенности её структурной организации, не появляется возможность выявить наиболее существенные признаки, полностью определяющие её сущность. Но в то же время, естественно,данные свойства выступают как важные признаки природы и строения информации в целом.
Рассматривая  проблему структурной мерности информации, проявляется сопоставимость данныхпонятий  – «структурная мерность» и «информация». Возникает вопрос: можно ли отождествить данные понятия?
С одной стороны, понятие «структурная мерность»  является конкретизацией понятия «информация». Конкретный вид информации всегда обладает определённой структурной мерностью  возникших взаимосвязей. С другой, структурнаямерность взаимосвязей и есть информация. Информация есть структурная мерность взаимосвязей.
Содержательное  относительное совпадение данных понятий  вместе с тем позволяет разграничить их различие.
Структурная мерность взаимосвязей образует явление «информации» как целостного определённого явления, сложность этих взаимосвязей образует множественные варианты существующей информации.
Общая закономерность заключается в том, что
более многозначное отношение является более ёмким  в силу увеличения мерности информационно-потенциальной структуры.
Чем более многозначным является отношение,тем в более  значительной степени возрастает множественная  структура информационного сообщения.
В таком подходе  можно сформулировать следующее  положение: теория информации есть теория структурной мерности различных форм организации, является теорией всеобщей структурно-мерной взаимосвязи.
Рассмотрим винеровское  понимание идеи информации. Понимание  идеи информации Винером является результатом  исследующего размышления 
с различных  сторон данного явления. Рассматривая различные стороны сложной природы информации, он прибегает в данном отношении к
сравнению природной  информации как своеобразного кода. Он пишет, что научное открытие состоит  в интерпретации системы сущего.
Понимание «идеи  информации» как называет её Винер, не было полным и системным. Вся кибернетика выросла на основании возведения одного из возможных способов понимания природы информации до степени системного основания,которое оказывается метафизичным по своим методологическим конструкциям.
Информационная  ёмкость организационных взаимосвязей, порождающих систему устойчивых отношений проявляется как взаимосвязь  организационной структуры и  сохраняемой в ней информации. Информация есть коррелят организации  и, действительно, является проявлением уровня организации. С другой стороны, увеличение степени организованности есть проявление увеличения количества информации.
Информационная  организация системы это не то же самое, что организация информации. Информация может обладать и обязательно обладает определённой организацией, в зависимости от которой определяются её конкретные характеристики.
Для того, чтобы  более конкретно определитьорганизационную  природу информации, введём термины  «информорганизация»,«информорганизационные структуры».
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.