‘The architecture of the USA’ exhibition in the Soviet Union of the cold war era: the experience of communicative analysis

The article was submitted on 05.04.2015.American exhibitions in the USSR are traditionally treated in historiography as part of American Cold War propaganda for winning the “hearts and minds” of Soviet citizens. The author analyzes one of these exhibitions, The Architecture of the USA (Leningrad, Moscow, Minsk, 1965), as a complex communicative process. The article treats the communication channel (an American exhibition as a type of event) and the message (the theme of the exhibition under consideration) separately. The author suggests that American exhibitions as a type of event could be seen as propaganda regardless of their content. They had a stable, complex form that created an attractive image of the US, although the message of the exhibition, its display and its theme were neutral. The form and the content of the exhibition had different audiences: the former attracted the general public, and the latter interested specialists. The author claims that Soviet visitors of American exhibitions constituted a specific ‘target for propaganda’, and some of them can be treated as ‘propaganda experts’. Propaganda may be defined as an intentionally manipulative type of communication, aimed at influencing the actions and opinions of recipients of information (Kecskemeti). However, the author proposes to concentrate on historical agents’ interpretation of propaganda; consequently, this article aims at understanding which aspects of the exhibition were seen as propaganda by the Soviet side.Американские выставки в СССР традиционно расцениваются в историографии как американская пропаганда и часть холодной войны за сердца и умы советских граждан. Автор предлагает анализ одной из таких выставок под названием «Архитектура США» (Ленинград, Минск, Москва, 1965), чтобы продемонстрировать ее сложность как коммуникационного события. В статье рассматриваются отдельно канал (американская выставка как тип события) и сообщение (тематика каждой отдельной выставки). Американские выставки в целом можно рассматривать как средство трансляции пропаганды per se, сама их форма (очень устойчивая) является пропагандой. Сообщение же, тема и экспозиция выставки относительно нейтральны. Форма и содержание выставок имели разную аудиторию: американская выставка как тип события привлекала широкую публику, тогда как тематически выставки были нацелены на профессионалов. Советских посетителей американских выставок можно рассматривать как специфическую «публику пропаганды», а в некоторых случаях и как экспертов пропаганды. Пропаганду обычно определяют как намеренно манипулятивную форму коммуникации, цель которой состоит во влиянии на суждения и действия получателя информации. Однако определение явления как пропагандистского зависит от его интерпретации со стороны акторов. Поэтому в данной работе как пропаганда рассматривается в первую очередь то, на что советская сторона реагировала как на пропаганду

Database structure for aircraft fleet reliability management

Analysis of data necessary for the operation of an aviation equipment reliability monitoring system at an airline level was carried out. The PostgreSQL system was used as the basis for the database. The structure of the database and the diagram of tables interaction in it was show

Gas turbine engines diagnosing using the methods of pattern recognition

The paper is dedicated to the relevant problem that pertains to gas turbine engines diagnosing. The issue con- sidered in the paper is how to diagnose gas turbine engines using the methods of pattern recognition: in par- ticular the method of “binary tree” and the “nearest neighbor” method. In computer science, a binary tree is a tree data structure in which each node has at most two children, which are referred to as the left child and the right child. A recursive definition using just set theory notions is that a (non-empty) binary tree is a triple (L, S, R), where L and R are binary trees or the empty set and S is a singleton set. Some authors allow the binary tree to be the empty set as well. I n computing, binary trees are seldom used solely for their struc- ture. Much more typical is to define a labeling function on the nodes, which associates some value to each node. Nearest neighbor search (NNS), as a form of proximity search, is the optimization problem of finding the point in a given set that is closest (or most similar) to a given point. Closeness is typically expressed in terms of a dissimilarity function: the less similar t

DEVELOPMENT OF A METHOD FOR OPTIMIZING THE STRUCTURE OF STATIC NEURAL NETWORKS INTENDED FOR CATEGORIZING TECHNICAL STATE OF GAS- TURBINE ENGINES

A process of creating a static neural network intended for diagnosing bypass gas turbine aircraft engines by a method of cat- egorizing the technical state of the engine flow path was considered. Diagnostics depth was “to the structural assembly”. A variant of diagnosing single faults of the flow path was considered. The following tasks were set: ‒ select the best neuron activation functions in the network layers; ‒ determine the number of layers; ‒ determine the optimal number of neurons in layers; ‒ determine the optimal size of the training set. The problem was solved taking into account the influence of parameter measurement errors. The method of structure optimization implies training the network of the selected configuration using a training data set. The training was periodically interrupted to analyze the results of the network operation according to the criterion characterizing the quality of classification of the engine technical state. The assessment was performed with training and control sets. The network that pro- vides the best value of the classification quality parameter assessed by the test set was selected as the final network. The PS-90A turbojet engine was selected as the object of diag- nostics. Diagnostics was carried out on takeoff mode and during the initial climb. Primary optimization was carried out according to the data with no measurement errors. It was shown that a two-layer net- work with the use of neurons having a hyperbolic tangent function in both layers is sufficient to solve the problem. The size of the first network layer was finally optimized according to the data contain- ing measurement errors. A two-layer network with eight neurons in the first layer was obtained. The share of erroneous diagnoses measured 14.5 %

Information support of aftersale support of aircraft gas turbine engines in real operation

The questions of information systems for assessing the technical condition of aircraft engines in the system of maintaining the flight worthiness of aircraft are considered. The main tasks of monitoring the technical condition of engines during their maintenance and the overall structure of control and diagnosis of engines during operation stage have been propose

Batrachium fluitans (Lam.) Wimm. (Ranunculus fluitans Lam.)

Книга є офіційним докуменом, що відображає сучасний стан видів рослин і грибів України, які перебувають під загрозою зникнення,або потребують охорони. У книзі наводяться відомості про 826 видів, дається їх українська та латинська назва, таксономічна належність, природоохоронний статус, наукове значення, ареал виду та його поширення в Україні, чисельність та структура популяцій, причини зміни чисельності, умови місцезростань, загальна біоморфологічна характеристика, режим збереження популяцій та заходи з охорони, розмноження та розведення у спеціально створених умовах, господарське та комерційне значення, основні джерела інформації. Кожна стаття супроводжується ілюстрацією та картосхемою поширення виду в Україні. Також вміщено нормативні документи про Червону книгу України та довідкові матеріал

Association of Single Nucleotide Polymorphisms in the IL-18 Gene with Production of IL-18 Protein by Mononuclear Cells from Healthy Donors

IL-18 has proinflammatory effects and participates in both innate and adaptive cellular and humoral immunity. A number of SNPs that influence IL-18 production are found in the gene promoter region. We investigated the association of SNPs in the IL-18 promoter at −607 and −137 with the level of IL-18 protein production by PBMC from healthy donors from Southwestern Siberia. The genetic distribution of these SNPs in the promoter site was established by PCR. IL-18 protein production was determined by ELISA. Our results showed that PBMC from donors carrying allele 137C have lower levels of both spontaneous and LPS-stimulated IL-18 production. In contrast, PBMC from donors carrying allele 607A showed significant increases in spontaneous and stimulated IL-18 production compared to wild type. Our study suggests that the SNPs −607 and −137 in the promoter region of the IL-18 gene influence the level of IL-18 protein production by PBMC from healthy donors in Southwestern Siberia

Розробка методу отримання даних для навчання нейронних мереж визначенню технічного стану газоперекачувальних агрегатів

One of the promising ways to increase the efficiency of assessing the technical condition of gas pumping units is the use of means and methods of artificial intelligence based on neural networks. In order to start functioning of such network, it should be trained first using the predefined training sets. These data should fully characterize work of the object in a wide range of operating modes and at various technical states of the diagnosticated assemblies. In addition, it is necessary to have a similar data set to monitor quality of the neural network learning.To train the network to recognize faults of one type, a set of from twenty to two hundred or more training examples is required. Obtaining such information in operation or in full-scale tests is a rather long or costly process.A method for acquisition of training and control data sets was proposed. The sets are intended to train static neural networks recognizing single and multiple faults of the s structural units of air-gas channels of gas turbine engines and gas pumping units. The method enables obtaining sets of working process parameters describing operation of objects at various technical states of an air-gas channel, effect of measurement errors and object functioning in a wide range of modes and external conditions. Composition of the pumped gas is additionally taken into account for gas pumping units.To obtain the required parameters, a mathematical model of the working process of the object of the second level of complexity was used.The sets characterize work of operable objects and objects with significant malfunctions in spools of compressors and turbines and in a combustion chamber and for the case of a gas pumping unit, in its supercharger.Two variants of formation of sets were considered: using the measured parameters of the working process; deviations of the measured parameters from their reference values and the parameters used as regime parameters in the mathematical model of the working process. This approach is aimed at the classification of the technical state of the object to the constructive node.Одним з перспективних шляхів підвищення ефективності оцінки технічного стану газоперекачувальних агрегатів є використання засобів та методів штучного інтелекту на базі нейронних мереж. Для того, щоб така мережа почала працювати, її необхідно попередньо навчити, використовуючи заздалегідь підготовлені навчальні приклади. Ці дані повинні повно характеризувати роботу об'єкта в широкому діапазоні режимів роботи та при різному технічному стані вузлів, що діагностуються. Слід зазначати, що необхідно мати аналогічний набір даних для контролю якості навчання нейронної мережі. Для якісного навчання мережі розпізнанню одного типу несправностей необхідно мати набір, що містить від 20-200 і більш навчальних прикладів. Одержання такої інформації в експлуатації або при стендових випробуваннях є досить тривалим або дорогим процесом. Розроблено метод одержання навчального і контрольного наборів даних. Набори призначені для навчання статичної нейронної мережі розпізнаванню одиночних і множинних несправностей конструктивних вузлів проточної частини газотурбінного двигуна й газоперекачувального агрегату. Метод дозволяє одержувати набори параметрів робочого процесу, що характеризують роботу об'єкта з різним технічним станом проточної частини, вплив помилок виміру та функціонування об'єкта в широкому діапазоні режимів і зовнішніх умов. Для газоперекачувального агрегату додатково враховується склад газу, що перекачується. Для одержання необхідних параметрів використовується математична модель робочого процесу об'єкта другого рівня складності. Набори характеризують роботу справних об'єктів і об'єктів, що мають значні несправності каскадів компресорів, турбін і камери згоряння, а, у випадку газоперекачувального агрегату, і його нагнітача. Розглянуто два варіанти формування наборів: з використанням вимірюваних параметрів робочого процесу об’єкту; з використанням відхилень вимірюваних параметрів від еталонних значень та параметрів, які використано як режимні у математичній моделі робочого процесу. Даний підхід дозволяє здійснювати класифікацію технічного стану об’єкту з глибиною діагностування до конструктивного вузла