WWW.LIBRUS.DOBROTA.BIZ
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - собрание публикаций
 

«doi: 10.17759/sps.2018090413 doi: 10.17759/sps.2018090413 ISSN: 2221-1527 (печатный) ISSN: 2221-1527 (print) ISSN: 2311-7052 (online) ISSN: 2311-7052 (online) © 2018 ФГБОУ ВО МГППУ ...»

Социальная психология и общество Social psychology and society

2018. Т. 9. № 4. С. 153—166 2018. Vol. 9, no. 4, рр. 153—166

doi: 10.17759/sps.2018090413 doi: 10.17759/sps.2018090413

ISSN: 2221-1527 (печатный) ISSN: 2221-1527 (print)

ISSN: 2311-7052 (online) ISSN: 2311-7052 (online) © 2018 ФГБОУ ВО МГППУ © 2018 Moscow State University of Psychology & Education Нейросетевая модель распознавания стратегий вождения и взаимодействия водителей в условиях дорожного трафика С.Б. ЕФРЕМОВ*, ФГБОУ ВО МГППУ, Москва, Россия 0971090@gmail.com В работе представлена нейросетевая модель для распознавания стратегий вождения на основе взаимодействия водителей в условиях транспортного потока. Рассмотрена архитектура модели, которая представляет собой самоорганизующуюся карту — SОМ (self-organizing map), состоящую из группы нейронных сетей, основанных на радиально-базисных функциях RBF (radial basis function). Цель настоящей работы заключается в том, чтобы описать архитектуру и структуру модели нейронной сети, которая позволяет распознавать стратегические особенности управления транспортным средством и способна идентифицировать стратегии взаимодействия автомобилей (водителей) в условиях транспортного потока, а также выделять такие поведенческие паттерны передвижения, которые могут быть соотнесены с различными типами опасного вождения. Из результатов исследования следует, что нейронные сети типа SOM RBF способны распознавать и классифицировать типы взаимодействий в условиях дорожного трафика, основываясь на моделировании анализа траекторий движения автомобилей. Данная нейронная сеть показала высокий процент распознавания и четкую кластеризацию схожих стратегий вождения .

Ключевые слова: дорожно-транспортная среда, дорожное поведение, стратегии взаимодействия участников дорожного движения, стратегии вождения, нейросетевая модель, самоорганизующиеся карты .

участников дорожно-транспортной среВведение ды, представляется весьма актуальным поиск и описание такого теоретического В современной психологии дорожноконструкта, который позволил бы расго движения, фокусирующей внимание сматривать взаимодействие водителей на различных аспектах передвижения

Для цитаты:

Ефремов С.Б. Нейросетевая модель распознавания стратегий вожденияи взаимодействия водителей в условиях дорожного трафика // Социальная психология и общество. 2018. Т. 9. № 4. С. 153—166.

doi:

10.17759/sps.2018090413 * Ефремов Сергей Борисович — аспирант, кафедра психологии управления, факультет социальной психологии, ФГБОУ ВО МГППУ, Москва, Россия, 0971090@gmail.com Социальная психология и общество. 2018 г. Том 9. № 4 в процессе управления транспортным ведение водителя в широком диапазоне средством. взаимодействия с другими участниками Проведенный теоретический анализ по транспортного потока [4; 5]. Такое взаданной проблематике заставил нас обратить имодействие, на наш взгляд, может охавнимание на стратегии взаимодействия в рактеризовать поведение водителя содертрафике или стратегии вождения [3; 5]. жательно в контексте его передвижения Так, анализ литературы по данной относительно других водителей, находяпроблематике позволяет констатиро- щихся рядом в транспортном потоке .

вать, что сегодня изучение данных об В этой связи представляется целесооособенностях различных аспектов пове- бразным использовать понятие «стратедения водителя вызывает значительный гия вождения». Важно подчеркнуть, что интерес среди представителей самых данное понятие нуждается в конкретиразных направлений и научных школ, на зации и уточнении, а также в необходичто указывает рост количества исследо- мости разработки методических приемов ваний междисциплинарного характера, и способов для комплексного изучения посвященных изучению различных пат- данных поведенческих проявлений [3; 5] .





тернов, характеризующих управление Предельно обобщая результаты истранспортным средством [6; 8; 9; 12]. следований, посвященных изучению К числу таких поведенческих паттер- стратегических поведенческих особеннонов в отечественной психологии относят стей в целом, можно выделить несколько стилистические особенности и, таким аспектов их рассмотрения и трактовки .

образом, рассматривают стиль управле- Так, например, под стратегией поведения ния транспортным средством, который в социальной психологии понимается связывают с индивидуальным стилем де- общая направленность поведения, котоятельности [12; 13] — системой психоло- рая просматривается в долговременной гических средств, к которым сознательно перспективе и связана с самыми общими, или стихийно прибегает человек в целях базовыми, установками личности [10] .

наилучшего уравновешивания своей (ти- Основаниями для таких установок являпологически обусловленной) индивиду- ются ценностные ориентации личности, альности с предметными, внешними ус- которые регулируют поведение человека ловиями деятельности [7]. не на тактическом, ситуативном, уровне, Нетрудно заметить, что акцент на ис- а в долговременной перспективе, в повтоследование стилистических особенностей ряющемся поведении [14] .

управления транспортным средством не Исходя из такой трактовки стратегипредполагает изучения социально-пси- ческих поведенческих особенностей, мы хологических аспектов взаимодействия будем понимать под стратегией вождения водителей как участников дорожного тра- многократно повторяющиеся паттерны фика. Учитывая, что дорожный трафик дорожного поведения [6, с. 14—21] водипредставляет собой сложную социальную теля, которые характеризует его взаимосистему, в которую включено множество действие с другими участниками трансразличных участников — субъектов пере- портного потока при передвижении .

движения, необходимо уделить внимание Данные теоретические представления рассмотрению особенностей вождения послужили основанием для построения автомобиля, которые характеризуют по- нейросетевой модели [1; 2; 11] распознаМетодический инструментарий

–  –  –

Рис. 1. Диады взаимодействия автомобилей (водителей) в потоке ________________________________________

Перед нами на данный момент не стоит задача реализовать обучение сети с камер дорожного движения, так как эта задача решена и имеется некоторое количество систем, способных распознать объекты на дороге и построить их траектории .

Социальная психология и общество. 2018 г. Том 9. № 4

–  –  –

Рис. 2. Структура функционального модуля РБФ-сети .

Примечание: а — элементы входного вектора, S0 — выход каждого модуля, j — центры, — дисперсия, j — веса, n-количество нейронов скрытого слоя (j определяет j-тый нейрон); b — компоненты входного вектора x сравниваются в центре u с помощью РБФ h ________________________________________

Обучение нейронной сети без учителя является моделью обучения с точки зрения биологических оснований искусственных нейронных сетей, в которых обучающее множество должно состоять только из входных векторов. При этом сам алгоритм обучения сети подстраивает ее веса так, чтобы в итоге могли получиться согласованные выходные векторы (т. е. чтобы предъявление достаточно близких входных векторов в итоге позволяло получать одинаковые выходы) .

Методический инструментарий

–  –  –

манер обгона. Водитель автомобиля Б чем автомобиль Б. Приближаясь к автоускоряется, из-за чего автомобиль А пре- мобилю Б, водитель автомобиля А сникращает маневр и возвращается в полосу. жает скорость до скорости автомобиля Б

2. Стратегия соревнования. Автомо- и движется за ним .

биль А движется с большей скоростью, 4. Стратегия компромисса. Автомочем автомобиль Б. Водитель автомобиля биль движется с большей скоростью, А совершает маневр обгона и возвраща- чем автомобиль Б. Водитель автомоется в свою полосу. Водитель автомоби- биля Б меняет полосу движения, проля Б не меняет скорость движения. пуская автомобиль А, и возвращается

3. Стратегия уклонения. Автомо- обратно после того, как автомобиль А биль А движется с большей скоростью, проезжает мимо .

Рис. 4.1. Стратегия конкуренции Примечание. Автомобиль А — верхний прямоугольник Автомобиль Б — нижний прямоугольник Методический инструментарий

5. Стратегия активной конфронта- полосу левее, не меняя своей скорости .

ции. Автомобиль А движется с большей Водитель автомобиля А вынужденно скоростью, чем автомобиль Б. Прибли- тормозит до скорости автомобиля Б .

жаясь к автомобилю Б, водитель авто- Далее для более реалистичного модемобиля А начинает маневр обгона. Во- лирования начальные скорости взаимодитель автомобиля Б перестраивается в действующих автомобилей заданы в проРис. 4.2. Стратегия соревнования Примечание. Автомобиль А — верхний прямоугольник Автомобиль Б — нижний прямоугольник Рис. 4.3. Стратегия уклонения Примечание. Автомобиль А — верхний прямоугольник Автомобиль Б — нижний прямоугольник Рис. 4.4. Стратегия компромисса Примечание. Автомобиль А — верхний прямоугольник Автомобиль Б — нижний прямоугольник Социальная психология и общество. 2018 г. Том 9. № 4

–  –  –

Рис. 7. Зоны распознавания для каждой из пяти стратегий вождения Социальная психология и общество. 2018 г. Том 9. № 4 Представленная нейронная сеть мо- самоорганизующихся карт, но и добавляжет служить основой для разработки ет некоторые новые свойства [18] .

более сложных моделей, распознающих Необходимо подчеркнуть, что раздругие паттерны дорожного поведения, работанная нами модель нейронной связанного, например, с поведением в сети никоим образом не претендует на скоростном режиме, максимальной ско- то, чтобы считаться совершенной, и ростью транспортного потока и многим может нуждаться в дальнейшей дорадругим. Как уже отмечалось, представ- ботке. Тем не менее ее можно рассмаленный алгоритм является модифика- тривать как определенный результат цией SOM и включает в себя основу для междисциплинарного синтеза научного построения самоорганизущейся карты, знания — нейронауки и социально-псисостоящей из RBF-модулей. хологического знания, которое направлено на изучение процессов взаимодействия участников самых различных Заключение социальных систем .

Такой синтез не только способен суМожно констатировать, что пред- щественно расширить представления о ложена и реализована модель распозна- человеке и его дорожном поведении, но и вания стратегий вождения автомобиля, имеет важную практическую направленхарактеризующих взаимодействие диад ность и ценность, поскольку изучение и автомобилей (водителей), передвигаю- дальнейшее распознавание стратегичещихся в транспортном потоке, основан- ских поведенческих паттернов водитеная на архитектуре самоорганизущейся лей сможет помочь в решении проблекарты SOM. мы снижения количества аварийности и В настоящей модели SОМ не только предотвращения дорожно-транспортных наследует многие свойства классических происшествий .

ЛИТЕРАТУРА

1. Автоматическое порождение гипотез в интеллектуальных системах. Сост .

Е.С. Панкратова, В.К. Финн. М.: Либроком, 2009. 526 с .

2. Велихов Е.П., Чернавский А.В. Интеллектуальные процессы и моделирование. М.:

Наука, 1987. 396 с .

3. Ефремов С.Б. Модель распознавания стилистических особенностей управления транспортным средством и классификация стратегий взаимодействия в условиях дорожного трафика // Социальная психология и общество. 2017. Том 8. № 4. С. 123—

133. doi: 10.17759/sps.2017080409

4. Ефремов С.Б. Тип коммуникаций между водителем и автомобилем, основанный на дополненной реальности: новый тренд в построении интеллектуальных транспортных систем [Электронный ресурс] // Современная зарубежная психология. 2017. Том 6. № 1. С. 6—14. doi: 10.17759/jmfp.2017060101

5. Ефремов С.Б., Кочетова Т.В. К вопросу исследования стилистических и стратегических особенностей управления транспортным средством // Материалы III Ежегодной научно-практической конференции памяти М.Ю. Кондратьева Методический инструментарий «Социальная психология: вопросы теории и практики» (Москва, 10—11 мая 2018 г.). ФГБОУ ВО «Московский государственный психолого-педагогический университет», Факультет социальной психологии. 2018. С. 265—267 .

6. Клебельсберг Д. Транспортная психология. М.: Транспорт, 1989. 367 с .

7. Климов Е.А. Индивидуальный стиль деятельности. Психология индивидуальных различий. Тексты / Под ред. Ю.Б. Гиппенрейтер, В.Я. Романова. М.: Изд-во МГУ,

1982. С. 74—77 .

8. Кондратьев М.Ю., Кочетова Т.В. «Traffic psychology»: от прикладных исследований к методологии комплексного изучения современной дорожнотранспортной среды // Сборник материалов международной научно-практической конференции «Человек и транспорт (Психология. Экономика. Техника)» (СанктПетербург, 28—30 июня 2012 г.). СПб: ПГУПС, 2012. С. 119—122 .

9. Лобанова Ю.И. Стиль вождения: определяющие факторы, характеристики, направления оптимизации // Российский гуманитарный журнал. 2015. № 1. Т. 4. С. 76—84 .

10. Марарица Л.В., Казанцева Т.В., Почебут Л.Г., Свенцицкий А.Л. Вклад личности в социальный капитал группы: структура альтруистического инвестирования // Социальная психология и общество. 2018. Том 9. № 1. С. 43—66 .

11. Осипов Г.С. Лекции по искусственному интеллекту. М.: Красанд, 2009. 272 с .

12. Петров В.Е. Психологический анализ проблемы опасного стиля управления транспортным средством [Электронный ресурс] // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 8. [URL: http://web.snauka.ru/ issues/2016/08/70377 (дата обращения: 30.08.2018) .

13. Поликарпова М.С. Соотношение понятий «агрессивное» и «опасное» вождение в современной отечественной и зарубежной психологии [Электронный ресурс] // Современная зарубежная психология. 2017. Том 6. № 1. С. 44—52. doi: 10.17759/ jmfp.2017060106

14. Ядов В.А. Саморегуляция и прогнозирование социального поведения личности:

Диспозиционная концепция. М.: ЦСПиМ, 2013. 376 c .

15. Fujita I. The inferior temporal cortex: architecture, computation, and representation // Journal of Neurocytology. 2002. V. 31. № 3—5. Р. 359—371 .

16. Efremova N., Asakura N., Inui T., Abdikeev N. Inferotemporal network model for 3d object recognition // The proceedings of the International Conference on Complex Medical Engineering IEEE/ICME. 2011. Р. 555—560 .

17. Kohonen T. Self-organizing maps, Berlin: Springer-Verlag. 2001. 502 p .

18. Logothetis N., Pauls J. Psychophysical and physiological evidence for viewer-centered object representations in the primate // Cerebral Cortex. 1995. V. 5. № 3. P. 270—288 .

19. Riesenhuber M., Poggio T. Hierarchical models of object recognition in cortex // Nature Neuroscience. 1999. V. 2. P. 1019—1025 .

20. Riesenhuber M., Poggio T. Modeling Invariances in Inferotemporal Cell Tuning // Technical Report. MIT. 1998 .

21. Riesenhuber M., Poggio T. Models of object recognition // Nature Neuroscience. 2000 .

V. 3. P. 1199—1204 .

22. Tokunaga K., Furukawa T. Modular network SOM // Neural Networks. 2009. V. 22 .

P. 82—90 .

Социальная психология и общество. 2018 г. Том 9. № 4

–  –  –

The paper presents a neural network model for recognizing driving strategies based on the interaction of drivers in traffic flow conditions. The architecture of the model, based on self-organizing map (SOM), consisting of various neural networks based on RBF (Radial Basis Function). The purpose of this work is to describe the architecture and structure of the neural network model, which allows to recognize the strategic features of driving. Our neural network is able to identify the interaction strategies of cars (drivers) in traffic flow conditions, as well as to identify such behavioral patterns of movement that can be correlated with different types of dangerous driving. From the results of the study, it follows that neural networks of the SOM RBF type are able to recognize and classify the types of interactions in traffic conditions based on modeling the analysis of the trajectories of cars. This neural network showed a high percentage of recognition and clear clustering of similar driving strategies .

Keywords: road and traffic environment, road behavior, road user interaction strategies, driving strategies, neural network model, self-organizing maps .

REFERENCES

1. Avtomaticheskoe porozhdenie gipotez v intellektual’nykh sistemakh [Automatic generation of hypotheses in intelligent systems.] Sost. E.S. Pankratova, V.K. Finn .

Moscow: Librokom, 2009. 526 p .

2. Velikhov E.P., Chernavskii A.V. Intellektual’nye protsessy i modelirovanie [Intellectual processes and modeling]. Moscow: Nauka, 1987. 396 p .

3. Efremov S.B. The model of recognition of driving styles and classification of traffic interaction strategies. Sotsial’naia psikhologiia i obshchestvo [Social Psychology and Society], 2017. Vol. 8, no. 4, pp. 123—133. doi:10.17759/sps.2017080409. (In Russ., аbstr .

in Engl.)

4. Efremov S.B. Type of communication between driver and car, based on the augmented reality: “new trend” in building intelligent transportation systems [Elektronnyi resurs] .

Sovremennaia zarubezhnaia psikhologiia [Journal of Modern Foreign Psychology], 2017 .

Vol. 6, no. 1, pp. 6—14. doi:10.17759/jmfp.2017060101. (In Russ., аbstr. in Engl.)

For citation:

Efremov S.B. Neural network model for recognition of driving strategies and interaction of drivers in traffic conditions. Sotsial’naia psikhologiia i obshchestvo [Social Psychology and Society], 2018. Vol. 9, no. 4, pp. 153—166 .

(In Russ., аbstr. in Engl.). doi: 10.17759/sps.2018090413 * Efremov Sergey B. — Postgraduate Student, Chair of Psychology of Management, Department of Social Psychology, Moscow State University of Psychology & Education, Moscow, Russia, 0971090@gmail.com Методический инструментарий

5. Efremov S.B., Kochetova T.V. K voprosu issledovaniya stilisticheskikh i strategicheskikh osobennostei upravleniya transportnym sredstvom [To the question of

the study of stylistic and strategic features of driving a vehicle]. Sotsial’naya psikhologiya:

voprosy teorii i praktiki. Materialy III Ezhegodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii pamyati M.Yu. Kondrat’eva (Moskva, 10—11 maya 2018 g.) [Social Psychology: Theory and Practice Questions. Materials of the III Annual Scientific and Practical Conference in Memory of M.Yu. Kondratiev.]. Moscow State University of Psychology and Educatioon, Faculty of Social Psychology. 2018, pp. 265—267 .

6. Klebel’sberg D. Transportnaya psikhologiya [Transport Psychology]. Moscow:

Transport, 1989. 367 p .

7. Klimov E.A. Individual’nyi stil’ deyatel’nosti. Psikhologiya individual’nykh razlichii .

Teksty [Individual style of activity. Psychology of individual differences. Texts]. In Yu.B. Gippenreiter, V.Ya. Romanova (eds.). Moscow: Publ. MGU, 1982, pp. 74—77 .

8. Kondrat’ev M.Yu., Kochetova T.V. «Traffic psychology»: ot prikladnykh issledovanii k metodologii kompleksnogo izucheniya sovremennoi dorozhno-transportnoi sredy [Traffic psychology: from applied researches to the methodology of integrated study of the modern transport environment]. Sbornik materialov mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii “Chelovek i transport (Psikhologiya. Ekonomika. Tekhnika)” (Sankt-Peterburg, 28—30 iyunya 2012 g.). [The sourcebook of the international scientifically-practical

conference “People and Transport (Psychology. Economics. Technique)”]. Saint-Petersburg:

PGUPS, 2012, pp. 119—122 .

9. Lobanova Yu.I. Stil’ vozhdeniya: opredelyayushchie faktory, kharakteristiki, napravleniya optimizatsii [Driving style: determining factors, characteristics, directions of optimization]. Rossiiskii gumanitarnyi zhurnal. [Russian Journal of Humanities], 2015 .

Vol. 4, no. 1, pp. 76—84 .

10. Mararitsa L.V., Kazantseva T.V., Pochebut L.G., Sventsitskiy A.L. The contribution of the individual to the group’s social capital: the structure of altruistic investment .

Sotsial’naia psikhologiia i obshchestvo [Social Psychology and Society], 2018. Vol. 9, no. 1, pp. 43—66. doi:10.17759/sps.2018090104. (In Russ., аbstr. in Engl.)

11. Osipov G.S. Lektsii po iskusstvennomu intellektu [Lectures on artificial intelligence] .

Moscow: Krasand, 2009. 272 p .

12. Petrov V.E. Psikhologicheskii analiz problemy opasnogo stilya upravleniya transportnym sredstvom [Elektronnyi resurs] [Psychological analysis of the problem of dangerous driving style]. Sovremennye nauchnye issledovaniya i innovatsii [Modern scientific research and innovation, 2016, no. 8. URL: http://web.snauka.ru/issues/2016/08/70377 (Accessed: 30.08.2018) .

13. Polikarpova M.S. The problem of correlation between the concepts of “violent” and “dangerous driving” in modern national and foreign psychology [Elektronnyi resurs] .

Sovremennaia zarubezhnaia psikhologiia [Journal of Modern Foreign Psychology],

2017. Vol. 6, no. 1, pp. 44—52. doi:10.17759/jmfp.2017060106. (In Russ., аbstr. in Engl.)

14. Yadov V.A. Samoregulyatsiya i prognozirovanie sotsial’nogo povedeniya lichnosti:

Dispozitsionnaya kontseptsiya [Self-regulation and prediction of social behavior of an individual: Dispositional concept]. M.: TsSPiM, 2013. 376 p .

Социальная психология и общество. 2018 г. Том 9. № 4

15. Fujita I. The inferior temporal cortex: architecture, computation, and representation .

Journal of Neurocytology, 2002. Vol. 31, Is. 3—5, pp. 359—371 .

16. Efremova N., Asakura N., Inui T., Abdikeev N. Inferotemporal network model for 3d object recognition. The proceedings of the International Conference on Complex Medical Engineering IEEE/ICME. 2011, pp. 555—560 .

17. Kohonen T. Self-organizing maps. Berlin: Springer-Verlag. 2001. 502 p .

18. Logothetis N., Pauls J. Psychophysical and physiological evidence for viewer-centered object representations in the primate. Cerebral Cortex, 1995. Vol. 5, no. 3, pp. 270—288 .

19. Riesenhuber M., Poggio T. Hierarchical models of object recognition in cortex. Nature Neuroscience, 1999. Vol. 2, pp. 1019—1025 .

20. Riesenhuber M., Poggio T. Modeling Invariances in Inferotemporal Cell Tuning .

Technical Report. MIT. 1998. 6 p .

21. Riesenhuber M., Poggio T. Models of object recognition. Nature Neuroscience. 2000 .

Vol. 3, pp. 1199–1204 .

22. Tokunaga K., Furukawa T. Modular network SOM. Neural Networks. 2009. Vol. 22,




Похожие работы:

«Что не так со оценками, ШКОЛЬНЬІМИ системами мотивации, похвалой и прочими взятками Купить книгу на сайте kniga.biz.ua Оглавление Предисловие к российскому изданию ЧАСТЬ I. ПРОТИВ ПООЩРЕНИЙ 13 Глава 1. В ящике Скиннера: наследие бихевиоризма Голуби, грызуны и собак...»

«ЗАПИСКИ КОЛЛЕГИИ ВОСТОКОВЕДОВ ПРИ АЗИ АТСК О М М УЗЕЕ АКАДЕМИИ НАУК Союза Советских Социалистических Республик ТОМ V ЛЕНИНГРАД ИЗДАТЕЛЬСТВО АКАДЕМИИ НАУК СССР Записки Коллегии Востоковедов,...»

«ВАЙТКЯВИЧЮС ПЯТРАС-ГЕНРИКАС ГЕНРИКОВИЧ УДК 612.84 ВОСПРИЯТИЕ П Р О С Т Е Й Ш И Х ПРОСТРАНСТВЕННЫХ П Р И З Н А К О В В ЗРИТЕЛЬН0И А Н А Л И З А Т О Р Е 19.00.02 Психофизиология Автореферат дисюёргшмм на соискание ученой степени доктора психологических наук МОСКВА -1984 Работ* ввттотмвв " Нагевк опт "еуларетввювж эгвхварожуюа Офлщипвшш ошхшмш: Хокгор апщщтии"е"жх ваух вро...»

«Выполнение обязательств по договору управления между собственниками помещений в многоквартирном доме по адресу: Рабочая д.11 и управляющей компанией ООО "ЕДС-Щелково" План работ на срок не менее 1 года по содержанию и ремонту общего имущества многоквартирного дома, мер по снижению расходов на работы (услуги), выполняемые (оказы...»

«Федотова Ольга Ивановна О КОМПЕТЕНТНОСТНОМ ПОДХОДЕ И ТЕОРИИ КОНТЕКСТНОГО ОБУЧЕНИЯ Адрес статьи: www.gramota.net/materials/1/2009/10-1/50.html Статья опубликована в авторской редакции и отражает точку зрения автора(ов) по рассматриваем...»

«^^^^ WORLD HEALTH ORGANIZATION ^^^^ ORGANISATION MONDIALE DE LA SANT ИСПОЛНИТЕЛЬНЫЙ КОМИТЕТ Семьдесят пятая сессия Пункт 14 предварительной повестки дня ДЕЙСТВИЯ В СВЯЗИ С МЕЖДУНАРОДНЫМИ КОНВЕНЦИЯМИ О НАРКОТИЧЕСКИХ СРЕДСТВАХ И ПСИХОТРОПНЫХ ВЕЩЕСТВАХ Доклад Генерального директо...»

«"ЗАРЕГИСТРИРОВАНО Утвержден “19” ноября 2018 г. "13_" _декабря_ 2018 года Индивидуальный государственный регистрационный номер: 401481В002Р Наблюдательный совет ПАО Сбербанк (орган эмитента,...»

«ЧТО ТАКОЕ PLT? Краткий обзор Договора о патентном праве (PLT) 1 июня 2000 г. Дипломатическая конференция по принятию Договора о патентном праве, созванная под эгидой Всемирной организации интеллектуальной собственности (ВОИС) при участии 140 суве...»

«Вестн. Моск. ун-та. Сер. 25: Международные отношения и мировая политика. 2016. № 4 А.В. Фененко* КОНЦЕПЦИЯ "БЫСТРОГО ГЛОБАЛЬНОГО УДАРА" В КОНТЕКСТЕ РАЗВИТИЯ ВОЕННОЙ СТРАТЕГИИ США** Федеральное государственное бюджетное образовательное...»







 
2019 www.librus.dobrota.biz - «Бесплатная электронная библиотека - собрание публикаций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.