DATA MINING LECTURE 6. Mixture of Gaussians and the EM algorithm DBSCAN: A Density-Based Clustering Algorithm Clustering Validation

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "DATA MINING LECTURE 6. Mixture of Gaussians and the EM algorithm DBSCAN: A Density-Based Clustering Algorithm Clustering Validation"

Transcript

1 DATA MINING LECTURE 6 Mixture of Gaussians and the EM algorithm DBSCAN: A Density-Based Clustering Algorithm Clustering Validation

2 Ανακοινώσεις Η προθεσμία για τη παράδοση των θεωρητικών ασκήσεων είναι Τετάρτη 4/4 Καθυστερημένες ασκήσεις σε μετέπειτα ημέρες θα πρέπει να παραδοθούν στην κα. Σουλίου, η οποία θα σημειώνει την ημέρα παράδοσης (Πέμπτη-Παρασκευή μέχρι τις 2:30, ή κάτω από την πόρτα μετά). Μπορείτε να τις παραδώσετε και ηλεκτρονικά αν θέλετε. WEKA: Αν σας βγάλει out-of-memory error, ακολουθείστε τις οδηγίες και αλλάξτε το.ini αρχείο. Θα σας πει ότι δεν επιτρέπεται, οπότε πρέπει να το αντιγράψετε αλλού να το αλλάξετε και μετά να το αντιγράψετε ξανά. LSH Implementation: Για την υλοποίηση θα χρειαστείτε μια υλοποίηση ενός Dictionary και List. Η C++ έχει μια βιβλιοθήκη (STL), και η Java τα έχει ως built-in data types.

3 ΣΥΝΤΟΜΟ ΜΑΘΗΜΑ ΓΙΑ HASH TABLE IMPLEMENTATIONS

4 Vector, map Container vector map Χαρακτηριστικά Δυναμικός πίνακας Κρατάει ζεύγη κλειδιών και τιμών (key-value pairs). Συσχετίζει αντικείμενα-κλειδιά με αντικείμενα-τιμές. Το κάθε κλειδί μπορεί να συσχετίζεται με μόνο μία τιμή

5 vector Μέθοδος size() push_back() pop_back() back() operator [] empty() insert() erase() Λειτουργία επιστρέφει τον αριθμό των στοιχείων μέσα στον πίνακα προσθέτει ένα στοιχείο στο τέλος του πίνακα αφαιρεί το τελευταίο στοιχείο του πίνακα επιστρέφει το τελευταίο στοιχείο του πίνακα τυχαία πρόσβαση στα στοιχεία του πίνακα επιστρέφει true αν το vector είναι άδειο προσθέτει ένα στοιχείο σε ενδιάμεση θέση (χρησιμοποιώντας iterator) αφαιρεί ένα στοιχείο από ενδιάμεση θέση (χρησιμοποιώντας iterator)

6 Παράδειγμα #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int main(){ vector<int> v; int x; do{ cin >> x; v.push_back(x); }while (x!= -1); v[v.size() - 1] = 0; } cout << "vector elements: "; for (int i = 0; i < v.size(); i ++){ cout << v[i] << " "; } cout << endl;

7 Παραδειγμα map #include <iostream> #include <map> using namespace std; int main(){ map<string,person*> M; string fname,lname; while (!cin.eof()){ cin >> fname >> lname; Person *p =new Person(fname,lname); M[lname] = p; } } map<string,person*>::iterator iter = M.find( marley"); if (iter == M.end()){ cout << marley is not in\n"; }else{ M[ marley"]->printpersonaldetails(); }

8 Iterators map #include <iostream> #include <map> using namespace std; int main(){ map<string,person*> M; string fname,lname; (*iter).first: Το κλειδί του map στη θέση στην οποία δείχνει ο iterator (*iter).second: Η τιμή του map στη θέση στην οποία δείχνει ο iterator while (!cin.eof()){ cin >> fname >> lname; Person *p =new Person(fname,lname); M[lname] = p; } } map<string,person*>::iterator iter; for (iter = M.begin(); iter!= M.end(); i++){ cout << (*iter).first << : ; (*iter).second->printpersonaldetails(); }

9 ArrayList O Container ArrayList κληρονομει από το List και αυτό από το Collection. Προσφέρει σειριακή αποθήκευση δεδομένων και έχει όλα τα πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα του vector στην C++. Στην Java δεν επιτρέπεται υπερφόρτωση τελεστών οπότε χρησιμοποιούμε την μέθοδο get(index) για να διαβάσουμε ένα στοιχείο. Διάσχιση του ArrayList με την foreach εντολή είναι πιο απλή απ ότι με τον iterator.

10 import java.io.*; import java.util.*; public class arraylist { public static void main(string[] args) { ArrayList<Integer> A = new ArrayList<Integer>(); for (int i = 0; i < 10; i ++){ Random r = new Random(); A.add(r.nextInt(100)); System.out.println(A.get(i)); } Collections.sort(A); System.out.println(""); for (int x: A){ System.out.println(x); } System.out.println(""); System.out.println(A.toString()); } }

11 HashMap To HashMap ορίζει ένα συνειρμικό αποθηκευτή (associative container) ο οποίος συσχετίζει κλειδιά με τιμές, κληρονομεί από την πιο γενική κλάση Map. Π.χ., ο βαθμός ενός φοιτητή, η συχνότητα με την οποία εμφανίζεται μια λέξη σε ένα κείμενο. H βιβλιοθήκη της Java μας δίνει πιο εύκολη πρόσβαση στα κλειδιά και τις τιμές του map. Χρήσιμες μέθοδοι: put(key,value): προσθέτει ένα νέο key-value ζεύγος containskey(key): επιστρέφει αληθές αν υπάρχει το κλειδί containsvalue(value): επιστρέφει αληθές αν υπάρχει η τιμή values(): επιστρέφει ένα Collection με τις τιμές keyset(): επιστρέφει ένα Set με τις τιμές.

12 import java.io.*; import java.util.*; public class mapexample { public static void main(string[] args) { String line; Map<String,Integer> namesgrades = new HashMap<String,Integer>(); try{ FileReader fr = new FileReader("Files/in.txt"); BufferedReader inreader = new BufferedReader(fr); } } while((line = inreader.readline())!=null){ System.out.println(line); String [] words = line.split("\t"); Integer grade = Integer.parseInt(words[1]); namesgrades.put(words[0],grade); } } catch(ioexception ex){ System.out.println("IO Error" + ex); } for(string x: namesgrades.keyset()){ System.out.println(x + " -- " + namesgrades.get(x)); }

13 MIXTURE MODELS AND THE EM ALGORITHM

14 Model-based clustering In order to understand our data, we will assume that there is a generative process (a model) that creates/describes the data, and we will try to find the model that best fits the data. Models of different complexity can be defined, but we will assume that our model is a distribution from which data points are sampled Example: the data is the height of all people in Greece In most cases, a single distribution is not good enough to describe all data points: different parts of the data follow a different distribution Example: the data is the height of all people in Greece and China We need a mixture model Different distributions correspond to different clusters in the data.

15 Gaussian Distribution Example: the data is the height of all people in Greece Experience has shown that this data follows a Gaussian (Normal) distribution Reminder: Normal distribution: P x = 1 2πσ e μ = mean, σ = standard deviation x μ 2 2σ 2

16 Gaussian Model What is a model? A Gaussian distribution is fully defined by the mean μ and the standard deviation σ We define our model as the pair of parameters θ = (μ, σ) This is a general principle: a model is defined as a vector of parameters θ

17 Fitting the model We want to find the normal distribution that best fits our data Find the best values for μ and σ But what does best fit mean?

18 Maximum Likelihood Estimation (MLE) Suppose that we have a vector X = (x 1,, x n ) of values And we want to fit a Gaussian N(μ, σ) model to the data Probability of observing point x i : P x i = 1 2πσ e Probability of observing all points (assume independence) n P X = P x i i=1 = x i μ 2 2σ 2 1 2πσ e x i μ 2 2σ 2 We want to find the parameters θ = (μ, σ) that maximize the probability P(X θ) n i=1

19 Maximum Likelihood Estimation (MLE) The probability P(X θ) as a function of θ is called the Likelihood function L(θ) = 1 2πσ e It is usually easier to work with the Log-Likelihood function Maximum Likelihood Estimation x i μ 2 2σ 2 Find parameters μ, σ that maximize LL(θ) μ = 1 n n i=1 x i = μ X LL θ = n i=1 n i=1 Sample Mean x i μ 2 2σ 2 σ 2 = 1 n 1 n log 2π n log σ 2 n i=1 (x i μ) 2 = σ X 2 Sample Variance

20

21 Mixture of Gaussians Suppose that you have the heights of people from Greece and China and the distribution looks like the figure below (dramatization)

22 Mixture of Gaussians In this case the data is the result of the mixture of two Gaussians One for Greek people, and one for Chinese people Identifying for each value which Gaussian is most likely to have generated it will give us a clustering.

23 Mixture model A value x i is generated according to the following process: First I select the nationality With probability π G I select Greek, with probability π C I select China (π G + π C = 1) Given the nationality, I generate the point from the corresponding Gaussian P x i θ G ~ N μ G, σ G if Greece P x i θ G ~ N μ G, σ G if China

24 Mixture Model For value x i, we have: P x i = π G P x i θ G + π C P(x i θ C ) For all values X = x 1,, x n n P X = P(x i ) i=1 Our model has the following parameters Θ = (π G, π C, μ G, μ C, σ G, σ C ) Mixture probabilities Distribution Parameters We want to estimate the parameters that maximize the Likelihood of the data

25 Mixture Models Once we have the parameters Θ = (π G, π C, μ G, μ C, σ G, σ C ) we can estimate the membership probabilities P G x i and P C x i for each point x i : This is the probability that point x i belongs to the Greek or the Chinese population (cluster) P G x i = = P x i G P(G) P x i G P G + P x i C P(C) P x i G π G P x i G π G + P x i C π C

26 EM (Expectation Maximization) Algorithm Initialize the values of the parameters in Θ to some random values Repeat until convergence E-Step: Given the parameters Θ estimate the membership probabilities P G x i and P C x i M-Step: Compute the parameter values that (in expectation) maximize the data likelihood π G = 1 n μ C = σ C 2 = n i=1 n i=1 n i=1 P(G x i ) P C x i n π C x i P C x i n π C x i μ C 2 π C = 1 n μ G = σ G 2 = n i=1 n i=1 n i=1 P(C x i ) P G x i n π G x i P G x i n π G x i μ G 2 MLE Estimates if π s were fixed

27 Relationship to K-means E-Step: Assignment of points to clusters K-means: hard assignment, EM: soft assignment M-Step: Computation of centroids K-means assumes common fixed variance (spherical clusters) EM: can change the variance for different clusters or different dimensions (elipsoid clusters) If the variance is fixed then both minimize the same error function

28

29

30

31 DBSCAN: A DENSITY-BASED CLUSTERING ALGORITHM Thanks to: Introduction to Data Mining by Tan, Steinbach, Kumar.

32 DBSCAN: Density-Based Clustering DBSCAN is a Density-Based Clustering algorithm Reminder: In density based clustering we partition points into dense regions separated by not-so-dense regions. Important Questions: How do we measure density? What is a dense region? DBSCAN: Density at point p: number of points within a circle of radius Eps Dense Region: A circle of radius Eps that contains at least MinPts points

33 DBSCAN Characterization of points A point is a core point if it has more than a specified number of points (MinPts) within Eps These points belong in a dense region and are at the interior of a cluster A border point has fewer than MinPts within Eps, but is in the neighborhood of a core point. A noise point is any point that is not a core point or a border point.

34 DBSCAN: Core, Border, and Noise Points

35 DBSCAN: Core, Border and Noise Points Original Points Point types: core, border and noise Eps = 10, MinPts = 4

36 Density-Connected points Density edge We place an edge between two core points q and p if they are within distance Eps. q p 1 p Density-connected A point p is density-connected to a point q if there is a path of edges from p to q p q o

37 DBSCAN Algorithm Label points as core, border and noise Eliminate noise points For every core point p that has not been assigned to a cluster Create a new cluster with the point p and all the points that are density-connected to p. Assign border points to the cluster of the closest core point.

38 DBSCAN: Determining Eps and MinPts Idea is that for points in a cluster, their k th nearest neighbors are at roughly the same distance Noise points have the k th nearest neighbor at farther distance So, plot sorted distance of every point to its k th nearest neighbor Find the distance d where there is a knee in the curve Eps = d, MinPts = k Eps ~ 7-10 MinPts = 4

39 When DBSCAN Works Well Original Points Clusters Resistant to Noise Can handle clusters of different shapes and sizes

40 When DBSCAN Does NOT Work Well Original Points (MinPts=4, Eps=9.75). Varying densities High-dimensional data (MinPts=4, Eps=9.92)

41 DBSCAN: Sensitive to Parameters

42 Other algorithms PAM, CLARANS: Solutions for the k-medoids problem BIRCH: Constructs a hierarchical tree that acts a summary of the data, and then clusters the leaves. MST: Clustering using the Minimum Spanning Tree. ROCK: clustering categorical data by neighbor and link analysis LIMBO, COOLCAT: Clustering categorical data using information theoretic tools. CURE: Hierarchical algorithm uses different representation of the cluster CHAMELEON: Hierarchical algorithm uses closeness and interconnectivity for merging

43 CLUSTERING VALIDITY

44 Cluster Validity How do we evaluate the goodness of the resulting clusters? But clusters are in the eye of the beholder! Then why do we want to evaluate them? To avoid finding patterns in noise To compare clustering algorithms To compare two sets of clusters To compare two clusters

45 y y y y Clusters found in Random Data Random Points x x DBSCAN K-means Complete Link x x

46 Different Aspects of Cluster Validation 1. Determining the clustering tendency of a set of data, i.e., distinguishing whether non-random structure actually exists in the data. 2. Comparing the results of a cluster analysis to externally known results, e.g., to externally given class labels. 3. Evaluating how well the results of a cluster analysis fit the data without reference to external information. - Use only the data 4. Comparing the results of two different sets of cluster analyses to determine which is better. 5. Determining the correct number of clusters. For 2, 3, and 4, we can further distinguish whether we want to evaluate the entire clustering or just individual clusters.

47 Measures of Cluster Validity Numerical measures that are applied to judge various aspects of cluster validity, are classified into the following three types. External Index: Used to measure the extent to which cluster labels match externally supplied class labels. Entropy Internal Index: Used to measure the goodness of a clustering structure without respect to external information. Sum of Squared Error (SSE) Relative Index: Used to compare two different clusterings or clusters. Often an external or internal index is used for this function, e.g., SSE or entropy Sometimes these are referred to as criteria instead of indices However, sometimes criterion is the general strategy and index is the numerical measure that implements the criterion.

48 Measuring Cluster Validity Via Correlation Two matrices Proximity Matrix Incidence Matrix One row and one column for each data point An entry is 1 if the associated pair of points belong to the same cluster An entry is 0 if the associated pair of points belongs to different clusters Compute the correlation between the two matrices Since the matrices are symmetric, only the correlation between n(n-1) / 2 entries needs to be calculated. High correlation indicates that points that belong to the same cluster are close to each other. Not a good measure for some density or contiguity based clusters.

49 y y Measuring Cluster Validity Via Correlation Correlation of incidence and proximity matrices for the K-means clusterings of the following two data sets x Corr = Corr = x

50 y Points Using Similarity Matrix for Cluster Validation Order the similarity matrix with respect to cluster labels and inspect visually x Points Similarity

51 Points y Using Similarity Matrix for Cluster Validation Clusters in random data are not so crisp Similarity 0 Points x DBSCAN

52 Points y Using Similarity Matrix for Cluster Validation Clusters in random data are not so crisp Similarity 0 Points x K-means

53 Points y Using Similarity Matrix for Cluster Validation Clusters in random data are not so crisp Points Similarity x Complete Link

54 Using Similarity Matrix for Cluster Validation DBSCAN

55 SSE Internal Measures: SSE Clusters in more complicated figures aren t well separated Internal Index: Used to measure the goodness of a clustering structure without respect to external information SSE SSE is good for comparing two clusterings or two clusters (average SSE). Can also be used to estimate the number of clusters K

56 Internal Measures: SSE SSE curve for a more complicated data set SSE of clusters found using K-means

57 Framework for Cluster Validity Need a framework to interpret any measure. For example, if our measure of evaluation has the value, 10, is that good, fair, or poor? Statistics provide a framework for cluster validity The more atypical a clustering result is, the more likely it represents valid structure in the data Can compare the values of an index that result from random data or clusterings to those of a clustering result. If the value of the index is unlikely, then the cluster results are valid These approaches are more complicated and harder to understand. For comparing the results of two different sets of cluster analyses, a framework is less necessary. However, there is the question of whether the difference between two index values is significant

58 y Count Statistical Framework for SSE Example Compare SSE of against three clusters in random data Histogram shows SSE of three clusters in 500 sets of random data points of size 100 distributed over the range for x and y values x SSE

59 y y Statistical Framework for Correlation Correlation of incidence and proximity matrices for the K-means clusterings of the following two data sets x x Corr = Corr =

60 Internal Measures: Cohesion and Separation Cluster Cohesion: Measures how closely related are objects in a cluster Example: SSE Cluster Separation: Measure how distinct or wellseparated a cluster is from other clusters Example: Squared Error Cohesion is measured by the within cluster sum of squares (SSE) 2 WSS ( x mi ) i x C i Separation is measured by the between cluster sum of squares 2 BSS Ci ( m m i ) i Where C i is the size of cluster i

61 Internal Measures: Cohesion and Separation A proximity graph based approach can also be used for cohesion and separation. Cluster cohesion is the sum of the weight of all links within a cluster. Cluster separation is the sum of the weights between nodes in the cluster and nodes outside the cluster. cohesion separation

62 External Measures for Clustering Validity Assume that the data is labeled with some class labels E.g., documents are classified into topics, people classified according to their income, senators classified as republican or democrat. In this case we want the clusters to be homogeneous with respect to classes Each cluster should contain elements of mostly one class Also each class should ideally be assigned to a single cluster This does not always make sense Clustering is not the same as classification But this is what people use most of the time

63 Measures m = number of points m i = points in cluster i m j = points in class j m ij = points in cluster i coming from class j p ij = m ij /m i = prob of element from class j in cluster i Entropy: Of a cluster i: e i = L j=1 p ij log p ij Highest when uniform, zero when single class Of a clustering: e = K i=1 Purity: Of a cluster i: p i = max p ij j Of a clustering: purity = m i m e i K i=1 m i m p i

64 Measures Precision: Of cluster i with respect to class j: Prec i, j = p ij Recall: Of cluster I with respect to class j: Rec i, j = m ij m j F-measure: Harmonic Mean of Precision and Recall: 2 Prec i, j Rec(i, j) F i, j = Prec i, j + Rec(i, j)

65 External Measures of Cluster Validity: Entropy and Purity

66 Final Comment on Cluster Validity The validation of clustering structures is the most difficult and frustrating part of cluster analysis. Without a strong effort in this direction, cluster analysis will remain a black art accessible only to those true believers who have experience and great courage. Algorithms for Clustering Data, Jain and Dubes

Business English. Ενότητα # 9: Financial Planning. Ευαγγελία Κουτσογιάννη Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων

Business English. Ενότητα # 9: Financial Planning. Ευαγγελία Κουτσογιάννη Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Business English Ενότητα # 9: Financial Planning Ευαγγελία Κουτσογιάννη Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό

Διαβάστε περισσότερα

Test Data Management in Practice

Test Data Management in Practice Problems, Concepts, and the Swisscom Test Data Organizer Do you have issues with your legal and compliance department because test environments contain sensitive data outsourcing partners must not see?

Διαβάστε περισσότερα

GREECE BULGARIA 6 th JOINT MONITORING

GREECE BULGARIA 6 th JOINT MONITORING GREECE BULGARIA 6 th JOINT MONITORING COMMITTEE BANSKO 26-5-2015 «GREECE BULGARIA» Timeline 02 Future actions of the new GR-BG 20 Programme June 2015: Re - submission of the modified d Programme according

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΠΟΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ. Πτυχιακή εργασία

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΠΟΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ. Πτυχιακή εργασία ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΠΟΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ Πτυχιακή εργασία Η ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΤΟΥ ΣΥΣΤΗΜΑΤΟΣ HACCP ΣΕ ΜΙΚΡΕΣ ΒΙΟΤΕΧΝΙΕΣ ΓΑΛΑΚΤΟΣ ΣΤΗΝ ΕΠΑΡΧΙΑ ΛΕΜΕΣΟΥ

Διαβάστε περισσότερα

Η θέση ύπνου του βρέφους και η σχέση της με το Σύνδρομο του αιφνίδιου βρεφικού θανάτου. ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ

Η θέση ύπνου του βρέφους και η σχέση της με το Σύνδρομο του αιφνίδιου βρεφικού θανάτου. ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Η θέση ύπνου του βρέφους και η σχέση της με το Σύνδρομο του αιφνίδιου βρεφικού θανάτου. Χρυσάνθη Στυλιανού Λεμεσός 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ

Διαβάστε περισσότερα

Terabyte Technology Ltd

Terabyte Technology Ltd Terabyte Technology Ltd is a Web and Graphic design company in Limassol with dedicated staff who will endeavour to deliver the highest quality of work in our field. We offer a range of services such as

Διαβάστε περισσότερα

Οδηγίες χρήσης υλικού D U N S Registered

Οδηγίες χρήσης υλικού D U N S Registered Οδηγίες χρήσης υλικού D U N S Registered Οδηγίες ένταξης σήματος D U N S Registered στην ιστοσελίδα σας και χρήσης του στην ηλεκτρονική σας επικοινωνία Για οποιαδήποτε ερώτηση, σας παρακαλούμε επικοινωνήστε

Διαβάστε περισσότερα

Chapter 2 * * * * * * * Introduction to Verbs * * * * * * *

Chapter 2 * * * * * * * Introduction to Verbs * * * * * * * Chapter 2 * * * * * * * Introduction to Verbs * * * * * * * In the first chapter, we practiced the skill of reading Greek words. Now we want to try to understand some parts of what we read. There are a

Διαβάστε περισσότερα

SOAP API. https://bulksmsn.gr. Table of Contents

SOAP API. https://bulksmsn.gr. Table of Contents SOAP API https://bulksmsn.gr Table of Contents Send SMS...2 Query SMS...3 Multiple Query SMS...4 Credits...5 Save Contact...5 Delete Contact...7 Delete Message...8 Email: sales@bulksmsn.gr, Τηλ: 211 850

Διαβάστε περισσότερα

Quantifying the Financial Benefits of Chemical Inventory Management Using CISPro

Quantifying the Financial Benefits of Chemical Inventory Management Using CISPro of Chemical Inventory Management Using CISPro by Darryl Braaksma Sr. Business and Financial Consultant, ChemSW, Inc. of Chemical Inventory Management Using CISPro Table of Contents Introduction 3 About

Διαβάστε περισσότερα

ιαδικτυακές Εφαρµογές

ιαδικτυακές Εφαρµογές ιαδικτυακές Εφαρµογές µε Java2 Στοιχεία ικτυακής Επικοινωνίας Όροι IP address 32bit αριθµός που χρησιµοποιείται από το Internet Protocol για την παράδοση δεδοµένων στο σωστό υπολογιστή στο δίκτυο. Port

Διαβάστε περισσότερα

ίκτυο προστασίας για τα Ελληνικά αγροτικά και οικόσιτα ζώα on.net e-foundatio //www.save itute: http:/ toring Insti SAVE-Monit

ίκτυο προστασίας για τα Ελληνικά αγροτικά και οικόσιτα ζώα on.net e-foundatio //www.save itute: http:/ toring Insti SAVE-Monit How to run a Herdbook: Basics and Basics According to the pedigree scheme, you need to write down the ancestors of your animals. Breeders should be able easily to write down the necessary data It is better

Διαβάστε περισσότερα

Εγκατάσταση λογισμικού και αναβάθμιση συσκευής Device software installation and software upgrade

Εγκατάσταση λογισμικού και αναβάθμιση συσκευής Device software installation and software upgrade Για να ελέγξετε το λογισμικό που έχει τώρα η συσκευή κάντε κλικ Menu > Options > Device > About Device Versions. Στο πιο κάτω παράδειγμα η συσκευή έχει έκδοση λογισμικού 6.0.0.546 με πλατφόρμα 6.6.0.207.

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ. Πτυχιακή εργασία

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ. Πτυχιακή εργασία ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ Πτυχιακή εργασία ΕΠΙΠΤΩΣΕΙΣ ΤΗΣ ΚΑΚΗΣ ΔΙΑΤΡΟΦΗΣ ΣΤΗ ΠΡΟΣΧΟΛΙΚΗ ΗΛΙΚΙΑ ΜΕ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑ ΤΗ ΠΑΧΥΣΑΡΚΙΑ Έλλη Φωτίου 2010364426 Επιβλέπουσα

Διαβάστε περισσότερα

Risk! " #$%&'() *!'+,'''## -. / # $

Risk!  #$%&'() *!'+,'''## -. / # $ Risk! " #$%&'(!'+,'''## -. / 0! " # $ +/ #%&''&(+(( &'',$ #-&''&$ #(./0&'',$( ( (! #( &''/$ #$ 3 #4&'',$ #- &'',$ #5&''6(&''&7&'',$ / ( /8 9 :&' " 4; < # $ 3 " ( #$ = = #$ #$ ( 3 - > # $ 3 = = " 3 3, 6?3

Διαβάστε περισσότερα

Web Data Mining ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 2 & 3. Prepared by Costantinos Costa Edited by George Nikolaides. EPL 451 - Data Mining on the Web

Web Data Mining ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 2 & 3. Prepared by Costantinos Costa Edited by George Nikolaides. EPL 451 - Data Mining on the Web EPL 451 - Data Mining on the Web Web Data Mining ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 2 & 3 Prepared by Costantinos Costa Edited by George Nikolaides Semester Project Microsoft Malware Classification Challenge (BIG 2015) More info:

Διαβάστε περισσότερα

LESSON 16 (ΜΑΘΗΜΑ ΔΕΚΑΕΞΙ) REF : 102/018/16-BEG. 4 March 2014

LESSON 16 (ΜΑΘΗΜΑ ΔΕΚΑΕΞΙ) REF : 102/018/16-BEG. 4 March 2014 LESSON 16 (ΜΑΘΗΜΑ ΔΕΚΑΕΞΙ) REF : 102/018/16-BEG 4 March 2014 Family η οικογένεια a/one(fem.) μία a/one(masc.) ένας father ο πατέρας mother η μητέρα man/male/husband ο άντρας letter το γράμμα brother ο

Διαβάστε περισσότερα

Υπερφόρτωση τελεστών (operator(

Υπερφόρτωση τελεστών (operator( Υπερφόρτωση τελεστών (operator( overloading) Η υπερφόρτωση τελεστών είναι ένα από τα πιο ενδιαφέροντα χαρακτηριστικά του αντικειμενοστραφούς προγραμματισμού. Αναφέρεται στην πρόσθετη χρήση των συνηθισμένων

Διαβάστε περισσότερα

ΑΠΟΓΡΑΦΙΚΟ ΔΕΛΤΙΟ ΔΙΔΑΚΤΟΡΙΚΗΣ ΔΙΑΤΡΙΒΗΣ ΤΙΤΛΟΣ Συμπληρώστε τον πρωτότυπο τίτλο της Διδακτορικής διατριβής ΑΡ. ΣΕΛΙΔΩΝ ΕΙΚΟΝΟΓΡΑΦΗΜΕΝΗ

ΑΠΟΓΡΑΦΙΚΟ ΔΕΛΤΙΟ ΔΙΔΑΚΤΟΡΙΚΗΣ ΔΙΑΤΡΙΒΗΣ ΤΙΤΛΟΣ Συμπληρώστε τον πρωτότυπο τίτλο της Διδακτορικής διατριβής ΑΡ. ΣΕΛΙΔΩΝ ΕΙΚΟΝΟΓΡΑΦΗΜΕΝΗ ΕΘΝΙΚΟ & ΚΑΠΟΔΙΣΤΡΙΑΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΑΝΑΓΝΩΣΤΗΡΙΟ Πανεπιστημιούπολη, Κτήρια Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών 15784 ΑΘΗΝΑ Τηλ.: 210 727 5190, email: library@di.uoa.gr,

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERSITY OF CAMBRIDGE INTERNATIONAL EXAMINATIONS International General Certificate of Secondary Education

UNIVERSITY OF CAMBRIDGE INTERNATIONAL EXAMINATIONS International General Certificate of Secondary Education www.xtremepapers.com UNIVERSITY OF CAMBRIDGE INTERNATIONAL EXAMINATIONS International General Certificate of Secondary Education *6301456813* GREEK 0543/03 Paper 3 Speaking Role Play Card One 1 March 30

Διαβάστε περισσότερα

ΕΥΧΑΡΙΣΤΙΕΣ. Θεσσαλονίκη, Δεκέμβριος 2005. Κώστας Δόσιος

ΕΥΧΑΡΙΣΤΙΕΣ. Θεσσαλονίκη, Δεκέμβριος 2005. Κώστας Δόσιος ΕΥΧΑΡΙΣΤΙΕΣ Μου δίνεται η ευκαιρία με την περάτωση της παρούσης διδακτορικής διατριβής να σημειώσω ότι, είναι ιδιαίτερα δύσκολο και κοπιαστικό να ολοκληρώσεις το έργο που ξεκινάς κάποια στιγμή έχοντας

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΙΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΙΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΙΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Η ΕΠΙΔΡΑΣΗ ΤΟΥ ΘΕΡΑΠΕΥΤΙΚΟΥ ΑΓΓΙΓΜΑΤΟΣ ΣΕ ΑΣΘΕΝΕΙΣ ΜΕ ΚΑΡΚΙΝΟ ΩΣ ΑΝΑΚΟΥΦΙΣΤΙΚΟ ΜΕΤΡΟ ΑΝΤΡΕΑΣ ΠΙΤΣΙΛΛΟΣ Α.Φ.Τ 2007947541 ΛΕΥΚΩΣΙΑ

Διαβάστε περισσότερα

Παρατήρηση 2 από EFT Hellas A.E.

Παρατήρηση 2 από EFT Hellas A.E. Σχόλια του ΑΔΜΗΕ σχετικά με τις παρατηρήσεις των Συμμετεχόντων αναφορικά με την Δημόσια Διαβούλευση για την τροποποίηση του Εγχειριδίου Εκκαθάρισης της Αγοράς στις 19/9/2013 Παρατήρηση 1 από EFT Hellas

Διαβάστε περισσότερα

AME SAMPLE REPORT James R. Cole, Ph.D. Neuropsychology

AME SAMPLE REPORT James R. Cole, Ph.D. Neuropsychology Setting the Standard since 1977 Quality and Timely Reports Med-Legal Evaluations Newton s Pyramid of Success AME SAMPLE REPORT Locations: Oakland & Sacramento SCHEDULING DEPARTMENT Ph: 510-208-4700 Fax:

Διαβάστε περισσότερα

STARTING STEPS IN GRAMMAR, FINAL TEST C TERM 2012 UNITS 1-18

STARTING STEPS IN GRAMMAR, FINAL TEST C TERM 2012 UNITS 1-18 STARTING STEPS IN GRAMMAR, FINAL TEST C TERM 2012 UNITS 1-18 Name.. Class. Date. EXERCISE 1 Answer the question. Use: Yes, it is or No, it isn t. Απάντηςε ςτισ ερωτήςεισ. Βάλε: Yes, it is ή No, it isn

Διαβάστε περισσότερα

ΠΙΝΑΚΑΣ- TABLE ΤΡΟΠΟΙ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΠΙΝΑΚΑΣ 1. ΓΙΑ ΠΟΙΕΣ ΜΕΤΑΒΛΗΤΕΣ Η ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΕΙΝΑΙ ΚΑΛΗ ΕΠΙΛΟΓΗ ΕΝΑΣ ΠΙΝΑΚΑΣ; ΚΑΛΗ ΕΠΙΛΟΓΗ

ΠΙΝΑΚΑΣ- TABLE ΤΡΟΠΟΙ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΠΙΝΑΚΑΣ 1. ΓΙΑ ΠΟΙΕΣ ΜΕΤΑΒΛΗΤΕΣ Η ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΕΙΝΑΙ ΚΑΛΗ ΕΠΙΛΟΓΗ ΕΝΑΣ ΠΙΝΑΚΑΣ; ΚΑΛΗ ΕΠΙΛΟΓΗ ΤΡΟΠΟΙ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΧΡΙΣΤΙΝΑ ΚΑΡΑΤΖΑΦΕΡΗ, PhD ΛΕΚΤΟΡΑΣ ΣΤΗ ΦΥΣΙΟΛΟΓΙΑ ΤΗΣ ΑΣΚΗΣΗΣ Τ.Ε.Φ.Α.Α., Π.Θ. Π.Μ.Σ. ΑΣΚΗΣΗ ΚΑΙ ΥΓΕΙΑ ΦΕΒΡΟΥΑΡΙΟΣ 2007 ΒΑΣΙΚΑ ΚΡΙΤΗΡΙΑ ΕΠΙΛΟΓΗΣ ΑΠΛΟΤΗΤΑ ΝΟΗΜΑΤΙΚΗ ΚΑΘΑΡΟΤΗΤΑ

Διαβάστε περισσότερα

Modern Greek *P40075A0112* P40075A. Edexcel International GCSE. Monday 3 June 2013 Morning Time: 3 hours. Instructions. Information.

Modern Greek *P40075A0112* P40075A. Edexcel International GCSE. Monday 3 June 2013 Morning Time: 3 hours. Instructions. Information. Write your name here Surname Other names Edexcel International GCSE Centre Number Modern Greek Candidate Number Monday 3 June 2013 Morning Time: 3 hours You do not need any other materials. Paper Reference

Διαβάστε περισσότερα

ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΠΟΥΔΕΣ ΣΤΗΝ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ

ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΠΟΥΔΕΣ ΣΤΗΝ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ 1 ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΣΧΟΛΗ ΑΝΘΡΩΠΙΣΤΙΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΠΟΥΔΕΣ ΣΤΗΝ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΔΥΝΑΜΙΚΗ ΤΩΝ ΣΧΕΣΕΩΝ ΕΚΠΑΙΔΕΥΟΜΕΝΗΣ ΟΜΑΔΑΣ ΕΝΗΛΙΚΩΝ: ΜΙΑ ΠΟΙΟΤΙΚΗ

Διαβάστε περισσότερα

ΕΘΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΔΗΜΟΣΙΑΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΤΟΠΙΚΗΣ ΑΥΤΟΔΙΟΙΚΗΣΗΣ & ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ. Θέμα: «Ο Προσανατολισμός του Περιφερειακού Σκέλους του Γ ΚΠΣ»

ΕΘΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΔΗΜΟΣΙΑΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΤΟΠΙΚΗΣ ΑΥΤΟΔΙΟΙΚΗΣΗΣ & ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ. Θέμα: «Ο Προσανατολισμός του Περιφερειακού Σκέλους του Γ ΚΠΣ» ΕΘΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΔΗΜΟΣΙΑΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΙΓ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΣΕΙΡΑ ΤΜΗΜΑ ΤΟΠΙΚΗΣ ΑΥΤΟΔΙΟΙΚΗΣΗΣ & ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ Θέμα: «Ο Προσανατολισμός του Περιφερειακού Σκέλους του Γ ΚΠΣ» Διπλωματική Εργασία Επιβλέπων:

Διαβάστε περισσότερα

Η ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΗΣΗΣ ΣΤΟ ΣΥΓΧΡΟΝΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ

Η ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΗΣΗΣ ΣΤΟ ΣΥΓΧΡΟΝΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ Η ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΗΣΗΣ ΣΤΟ ΣΥΓΧΡΟΝΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ Ιόνιο Πανεπιστήµιο Τµήµα Αρχειονοµίας-Βιβλιοθηκονοµίας Μεταπτυχιακό Πρόγραµµα Σπουδών2007-2008 ιδάσκουσα: Κατερίνα Τοράκη (Οι διαλέξεις περιλαµβάνουν

Διαβάστε περισσότερα

Risk Management & Business Continuity Τα εργαλεία στις νέες εκδόσεις

Risk Management & Business Continuity Τα εργαλεία στις νέες εκδόσεις Risk Management & Business Continuity Τα εργαλεία στις νέες εκδόσεις Α. Χατζοπούλου Υπεύθυνη Τμήματος Επιθεωρήσεων Πληροφορικής TÜV AUSTRIA HELLAS Οκτώβριος 2014 CLOSE YOUR EYES & THINK OF RISK Μήπως κάποια

Διαβάστε περισσότερα

Spatiotemporal footprint of the WNV in Greece 2010 2012: Analysis & Risk Αssessment in a GIS Εnvironment

Spatiotemporal footprint of the WNV in Greece 2010 2012: Analysis & Risk Αssessment in a GIS Εnvironment Integrated surveillance and control programme for West Nile virus and malaria in Greece (MIS 365280) Spatiotemporal footprint of the WNV in Greece 2010 2012: Analysis & Risk Αssessment in a GIS Εnvironment

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΣΟ ΟΣ-ΕΞΟ ΟΣ Ε ΟΜΕΝΩΝ

ΕΙΣΟ ΟΣ-ΕΞΟ ΟΣ Ε ΟΜΕΝΩΝ ΕΙΣΟ ΟΣ-ΕΞΟ ΟΣ Ε ΟΜΕΝΩΝ Στην java οι πληροφορίες αποθηκεύονται και ανακαλούνται/ανασύρονται µε τη χρήση ενός συστήµατος επικοινωνίας που χρησιµοποιεί την έννοια του stream (κανάλι επικοινωνίας). Σαν stream

Διαβάστε περισσότερα

Τα συστήµατα EUROPA 500. σχεδιάστηκαν για να. δηµιουργούν ανοιγόµενα. κουφώµατα. τέλειας λειτουργικότητας, µε υψηλή αισθητική. και άψογο φινίρισµα.

Τα συστήµατα EUROPA 500. σχεδιάστηκαν για να. δηµιουργούν ανοιγόµενα. κουφώµατα. τέλειας λειτουργικότητας, µε υψηλή αισθητική. και άψογο φινίρισµα. Τα συστήµατα EUROPA 500 σχεδιάστηκαν για να δηµιουργούν ανοιγόµενα κουφώµατα τέλειας λειτουργικότητας, µε υψηλή αισθητική και άψογο φινίρισµα. EUROPA 500 systems are designed in order to create opening

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία Ο ΡΟΛΟΣ ΤΗΣ ΑΣΚΗΣΗΣ ΣΕ ΗΛΙΚΙΩΜΕΝΟΥΣ ΜΕ ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ Θεοφάνης Παύλου Αρ. Φοιτ. Ταυτότητας: 2010207299 Λεμεσός 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

Διαβάστε περισσότερα

Αν οι προϋποθέσεις αυτές δεν ισχύουν, τότε ανατρέχουµε σε µη παραµετρικό τεστ.

Αν οι προϋποθέσεις αυτές δεν ισχύουν, τότε ανατρέχουµε σε µη παραµετρικό τεστ. ΣΤ. ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ (ANALYSIS OF VARIANCE - ANOVA) ΣΤ 1. Ανάλυση ιασποράς κατά µία κατεύθυνση. Όπως έχουµε δει στη παράγραφο Β 2, όταν θέλουµε να ελέγξουµε, αν η µέση τιµή µιας ποσοτικής µεταβλητής διαφέρει

Διαβάστε περισσότερα

ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Ι JAVA Τμήμα θεωρίας με Α.Μ. σε 3, 7, 8 & 9 22/11/07

ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Ι JAVA Τμήμα θεωρίας με Α.Μ. σε 3, 7, 8 & 9 22/11/07 Ακαδ έτος 2007-2008 ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Ι Φερεντίνος 22/11/07 ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Ι JAVA Τμήμα θεωρίας με ΑΜ σε 3, 7, 8 & 9 22/11/07 Παράδειγμα με if/else if και user input: import javautil*; public class Grades public

Διαβάστε περισσότερα

Why do customers abandon your e-shop. The Skroutz Experience

Why do customers abandon your e-shop. The Skroutz Experience Why do customers abandon your e-shop The Skroutz Experience 1 Where are all these data coming from? Skroutz s visitors feedback in UserVoice mechanism 3 When & how do we ask our visitors? As soon as our

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ ΚΑΠΝΙΣΤΙΚΕΣ ΣΥΝΗΘΕΙΕΣ ΓΟΝΕΩΝ ΚΑΙ ΕΠΙΡΡΟΗ ΤΟΥΣ ΣΤΗΝ ΕΝΑΡΞΗ ΤΟΥ ΚΑΠΝΙΣΜΑΤΟΣ ΣΤΟΥΣ ΕΦΗΒΟΥΣ Ονοματεπώνυμο Φοιτήτριας: Χριστοφόρου Έλενα

Διαβάστε περισσότερα

Ιδιωτικότητα και ασφάλεια στο νέο δικτυακό περιβάλλον Ηλίας Χάντζος

Ιδιωτικότητα και ασφάλεια στο νέο δικτυακό περιβάλλον Ηλίας Χάντζος Ιδιωτικότητα και ασφάλεια στο νέο δικτυακό περιβάλλον Ηλίας Χάντζος Senior Director EMEA&APJ Government Affairs 1 Η πέντε μεγάλες τάσεις στην τεχνολογία 2 The Big Numbers for 2011 5.5B Attacks blocked

Διαβάστε περισσότερα

2007 Classical Greek. Intermediate 2 Translation. Finalised Marking Instructions

2007 Classical Greek. Intermediate 2 Translation. Finalised Marking Instructions 2007 Classical Greek Intermediate 2 Translation Finalised Marking Instructions Scottish Qualifications Authority 2007 The information in this publication may be reproduced to support SQA qualifications

Διαβάστε περισσότερα

Ποιότητα Τηλεπικοινωνιακών Υπηρεσιών & Προστασία Καταναλωτών. Συνέδριο ΕΕΤΤ, 11 Δεκεμβρίου 2007

Ποιότητα Τηλεπικοινωνιακών Υπηρεσιών & Προστασία Καταναλωτών. Συνέδριο ΕΕΤΤ, 11 Δεκεμβρίου 2007 Ποιότητα Τηλεπικοινωνιακών Υπηρεσιών & Προστασία Καταναλωτών Συνέδριο ΕΕΤΤ, 11 Δεκεμβρίου 2007 Killer Application in Telecoms the killer application of the future will be Organizational Excellence Do not

Διαβάστε περισσότερα

Number All 397 Women 323 (81%) Men 74 (19%) Age(years) 39,1 (17-74) 38,9 (17-74) 40,5 (18-61) Maximum known weight(kg) 145,4 (92,0-292,0) 138,9 (92,0-202,0) 174,1 (126,0-292,0) Body mass index (kg/m 2

Διαβάστε περισσότερα

ΜΑΘΗΜΑ: ΥΕ 335 «ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΚΑΙ ΣΧΕΔΙΑΣΗ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟΥ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΥ» ΚΑΤΑΣΚΕΥΗ-ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ: Γίντσης Αλέξανρος (3479)

ΜΑΘΗΜΑ: ΥΕ 335 «ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΚΑΙ ΣΧΕΔΙΑΣΗ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟΥ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΥ» ΚΑΤΑΣΚΕΥΗ-ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ: Γίντσης Αλέξανρος (3479) «Mουσικοί κύκλοι» ΔΙΑΔΡΑΣΤΙΚΑ ΠΑΙΧΝΙΔΙΑ ΓΙΑ ΜΑΘΗΤΕΣ/ΤΡΙΕΣ ΤΗΣ Γ -Δ ΔΗΜΟΤΙΚΟΥ ΣΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΤΗΣ ΜΟΥΣΙΚΗΣ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΤΗΣ ΠΛΑΚΕΤΑΣ MAKEY-MAKEY ΚΑΙ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟ ΣΤΟ SCRATCH ΜΑΘΗΜΑ: ΥΕ 335 «ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΚΑΙ ΣΧΕΔΙΑΣΗ

Διαβάστε περισσότερα

Bring Your Own Device (BYOD) Legal Challenges of the new Business Trend MINA ZOULOVITS LAWYER, PARNTER FILOTHEIDIS & PARTNERS LAW FIRM

Bring Your Own Device (BYOD) Legal Challenges of the new Business Trend MINA ZOULOVITS LAWYER, PARNTER FILOTHEIDIS & PARTNERS LAW FIRM Bring Your Own Device (BYOD) Legal Challenges of the new Business Trend MINA ZOULOVITS LAWYER, PARNTER FILOTHEIDIS & PARTNERS LAW FIRM minazoulovits@phrlaw.gr What is BYOD? Information Commissioner's Office

Διαβάστε περισσότερα

ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ. Λουκία Βασιλείου

ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ. Λουκία Βασιλείου ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΠΑΙΔΙΚΗ ΚΑΙ ΕΦΗΒΙΚΗ ΚΑΚΟΠΟΙΗΣΗ: ΕΠΙΠΤΩΣΕΙΣ ΣΤΗΝ ΥΓΕΙΑ Λουκία Βασιλείου 2010646298 Επιβλέπουσα καθηγήτρια: Δρ.

Διαβάστε περισσότερα

ιανοητικό Κεφάλαιο σε Πόλεις και Περιφέρειες

ιανοητικό Κεφάλαιο σε Πόλεις και Περιφέρειες ιανοητικό Κεφάλαιο σε Πόλεις και Περιφέρειες Intellectual Capital for Communities A. Bounfour & L. Edvinsson, Elsevier, 2005 Μεταπτυχιακό Σεµινάριο ιδακτορικών 23 Νοεµβρίου 2007 ιανοητικό κεφάλαιο για

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΩΤΑΤΗ ΣΧΟΛΗ ΠΑΙ ΑΓΩΓΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΗΣ ΕΚΠΑΙ ΕΥΣΗΣ ΠΑΡΑΔΟΤΕΟ ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΣΕ ΔΙΕΘΝΕΣ ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟ ΠΕΡΙΟΔΙΚΟ

ΑΝΩΤΑΤΗ ΣΧΟΛΗ ΠΑΙ ΑΓΩΓΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΗΣ ΕΚΠΑΙ ΕΥΣΗΣ ΠΑΡΑΔΟΤΕΟ ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΣΕ ΔΙΕΘΝΕΣ ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟ ΠΕΡΙΟΔΙΚΟ ΑΝΩΤΑΤΗ ΣΧΟΛΗ ΠΑΙ ΑΓΩΓΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΗΣ ΕΚΠΑΙ ΕΥΣΗΣ (Α.Σ.ΠΑΙ.Τ.Ε.) «Αρχιμήδης ΙΙΙ Ενίσχυση Ερευνητικών ομάδων στην Α.Σ.ΠΑΙ.Τ.Ε.» Υποέργο: 8 Τίτλος: «Εκκεντρότητες αντισεισμικού σχεδιασμού ασύμμετρων

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΤΕΧΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ. Πτυχιακή εργασία

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΤΕΧΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ. Πτυχιακή εργασία ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΤΕΧΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ Πτυχιακή εργασία ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΓΙΑ ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΙΣΤΟΠΟΙΗΤΙΚΩΝ ΕΝΕΡΓΕΙΑΚΗΣ ΑΠΟΔΟΣΗΣ ΚΤΙΡΙΩΝ Εβελίνα Θεμιστοκλέους

Διαβάστε περισσότερα

ΛΥΜΕΝΕΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ-ΓΛΩΣΣΑ C ΑΤΕΙ (ΝΑ ΕΚΤΕΛΕΣΤΟΥΝ ΤΑ ΠΑΡΑΚΑΤΩ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΤΟΥ LCC COMPILER)

ΛΥΜΕΝΕΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ-ΓΛΩΣΣΑ C ΑΤΕΙ (ΝΑ ΕΚΤΕΛΕΣΤΟΥΝ ΤΑ ΠΑΡΑΚΑΤΩ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΤΟΥ LCC COMPILER) ΛΥΜΕΝΕΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ-ΓΛΩΣΣΑ C ΑΤΕΙ (ΝΑ ΕΚΤΕΛΕΣΤΟΥΝ ΤΑ ΠΑΡΑΚΑΤΩ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΤΟΥ LCC COMPILER) 1. Να γραφεί πρόγραµµα το οποίο να αναγνωρίζει αν κάποιος χαρακτήρας είναι ψηφίο, κεφαλαίο γράµµα ή

Διαβάστε περισσότερα

PVC + ABS Door Panels

PVC + ABS Door Panels PVC + ABS Door Panels Η εταιρεία «ΤΕΧΝΗ Α.Ε.» ιδρύθηκε στην Ξάνθη, το 1988 με αντικείμενο τις ηλεκτροστατικές βαφές μετάλλων. Με σταθερά ανοδική πορεία, καταφέρνει να επεκτείνει τις δραστηριότητες της

Διαβάστε περισσότερα

45x45 Κανάλια Δαπέδου 3 σε 2 εσ. Βάσεις 2Μ ή 1x4M 542 Κουτιά Δαπέδου 1500 4 Άνοιγμα 147x247mm 1504 240 Κουτιά Δαπέδου 1510 5

45x45 Κανάλια Δαπέδου 3 σε 2 εσ. Βάσεις 2Μ ή 1x4M 542 Κουτιά Δαπέδου 1500 4 Άνοιγμα 147x247mm 1504 240 Κουτιά Δαπέδου 1510 5 electraplan Ενδοδαπέδιο σύστημα διανομής Ύψος Εγκατάσταση Πλάτος ρεύματος, τηλ/κων και data Μπετόν σε κουτί καναλιού Περιεχόμενα: Σελίδα min mm τύπου έως mm 528 Ανοιγμα 132x132mm Υπολογισμός καναλιών 2

Διαβάστε περισσότερα

Cambridge International Examinations Cambridge International General Certificate of Secondary Education

Cambridge International Examinations Cambridge International General Certificate of Secondary Education Cambridge International Examinations Cambridge International General Certificate of Secondary Education GREEK 0543/03 Paper 3 Speaking Role Play Card One For Examination from 2015 SPECIMEN ROLE PLAY Approx.

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERSITY OF CAMBRIDGE INTERNATIONAL EXAMINATIONS International General Certificate of Secondary Education

UNIVERSITY OF CAMBRIDGE INTERNATIONAL EXAMINATIONS International General Certificate of Secondary Education www.xtremepapers.com UNIVERSITY OF CAMBRIDGE INTERNATIONAL EXAMINATIONS International General Certificate of Secondary Education GREEK 0543/03 Paper 3 Speaking Role Play Card One 1 March 30 April 2010

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ ΣΤΑΣΕΩΝ ΚΑΙ ΕΠΙΠΕΔΟΥ ΓΝΩΣΕΩΝ ΤΩΝ ΝΟΣΗΛΕΥΤΩΝ ΣΕ ΜΟΝΑΔΕΣ ΕΝΤΑΤΙΚΗΣ ΘΕΡΑΠΕΙΑΣ ΣΧΕΤΙΚΑ ΜΕ ΤΗ ΜΕΤΑΜΟΣΧΕΥΣΗ ΟΡΓΑΝΩΝ ΑΠΟ ΕΓΚΕΦΑΛΙΚΑ

Διαβάστε περισσότερα

Διάλεξη 14: Δομές Δεδομένων ΙΙI (Λίστες και Παραδείγματα)

Διάλεξη 14: Δομές Δεδομένων ΙΙI (Λίστες και Παραδείγματα) Τμήμα Πληροφορικής Πανεπιστήμιο Κύπρου ΕΠΛ132 Αρχές Προγραμματισμού II Διάλεξη 14: Δομές Δεδομένων ΙΙI (Λίστες και Παραδείγματα) Δημήτρης Ζεϊναλιπούρ http://www.cs.ucy.ac.cy/courses/epl132 14-1 Περιεχόμενο

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία Χαμηλά επίπεδα βιταμίνης D σχετιζόμενα με το βρογχικό άσθμα στα παιδιά και στους έφηβους Κουρομπίνα Αλεξάνδρα Λεμεσός [2014] i ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ

Διαβάστε περισσότερα

LESSON 7 (ΜΑΘΗΜΑ ΕΦΤΑ) REF : 202/046/27-ADV. 17 December 2013

LESSON 7 (ΜΑΘΗΜΑ ΕΦΤΑ) REF : 202/046/27-ADV. 17 December 2013 LESSON 7 (ΜΑΘΗΜΑ ΕΦΤΑ) REF : 202/046/27-ADV 17 December 2013 Sometimes Other times I start/begin Never Always/every time Supper Μερικές φορές (merikes) Άλλες φορές Αρχίζω (arheezo) Ποτέ Πάντα (Panda) Ο

Διαβάστε περισσότερα

Από τις Κοινότητες Πρακτικής στις Κοινότητες Μάθησης

Από τις Κοινότητες Πρακτικής στις Κοινότητες Μάθησης Από τις Κοινότητες Πρακτικής στις Κοινότητες Μάθησης Νίκος Καρακαπιλίδης Industrial Management & Information Systems Lab MEAD, University of Patras, Greece nikos@mech.upatras.gr Βασικές έννοιες ιάρθρωση

Διαβάστε περισσότερα

ιαδικτυακές Εφαρµογές Πραγµατικού Χρόνου µε Java

ιαδικτυακές Εφαρµογές Πραγµατικού Χρόνου µε Java ιαδικτυακές Εφαρµογές Πραγµατικού Χρόνου µε Java Java Media Framework Ηβιβλιοθήκη JMF Εγκαθίσταται επιπρόσθετα στη Java Αναπαραγωγή πολυµέσων Αποστολή και λήψη πολυµέσων σε πραγµατικό χρόνο Γραφικά αντικείµενα

Διαβάστε περισσότερα

Ρύθμιση e-mail σε whitelist

Ρύθμιση e-mail σε whitelist Ρύθμιση e-mail σε whitelist «Δουλεύω Ηλεκτρονικά, Δουλεύω Γρήγορα και με Ασφάλεια - by e-base.gr» Web : www.e-base.gr E-mail : support@e-base.gr Facebook : Like Twitter : @ebasegr Πολλές φορές αντιμετωπίζετε

Διαβάστε περισσότερα

A Granular Classifier for PAKDD 2015 Data Mining Competition

A Granular Classifier for PAKDD 2015 Data Mining Competition A Granular Classifier for PAKDD 2015 Data Mining Competition Wojtek Świeboda the University of Warsaw May 20, 2015 Overview Exploratory Data Analysis Observation-level classifier Granular classifier Summary

Διαβάστε περισσότερα

Advanced Unit 2: Understanding, Written Response and Research

Advanced Unit 2: Understanding, Written Response and Research Write your name here Surname Other names Edexcel GCE Centre Number Candidate Number Greek Advanced Unit 2: Understanding, Written Response and Research Tuesday 18 June 2013 Afternoon Time: 3 hours Paper

Διαβάστε περισσότερα

Βασικά Στοιχεία της Java

Βασικά Στοιχεία της Java Βασικά Στοιχεία της Java Παύλος Εφραιμίδης Java Βασικά Στοιχεία της γλώσσας Java 1 Τύποι Δεδομένων Η Java έχει δύο κατηγορίες τύπων δεδομένων: πρωτογενείς (primitive) τύπους δεδομένων αναφορές Java Βασικά

Διαβάστε περισσότερα

Εργαστήριο Σημασιολογικού Ιστού

Εργαστήριο Σημασιολογικού Ιστού Εργαστήριο Σημασιολογικού Ιστού Ενότητα 8: Εισαγωγή στη SPARQL Βασική Χρήση Μ.Στεφανιδάκης 3-5-2015. Η γλώσσα ερωτημάτων SPARQL Ερωτήσεις (και ενημερώσεις) σε σετ δεδομένων RDF Και σε δεδομένα άλλης μορφής

Διαβάστε περισσότερα

Η κατάσταση της ιδιωτικότητας Ηλίας Χάντζος, Senior Director EMEA

Η κατάσταση της ιδιωτικότητας Ηλίας Χάντζος, Senior Director EMEA Η κατάσταση της ιδιωτικότητας Ηλίας Χάντζος, Senior Director EMEA Αθήνα 1 η Απριλίου 2015 Και γιατί μας νοιάζει ή μας αφορά; Νέα Ευρωπαική νομοθεσία Τίνος είναι τα προσωπικά δεδομένα; Και λοιπόν; Τα περιστατικά

Διαβάστε περισσότερα

Georgios Lucarelli and Ion Androutsopoulos Dept. of Informatics, Athens University of Economics and Business Patision 76, GR-104 34, Athens, Greece

Georgios Lucarelli and Ion Androutsopoulos Dept. of Informatics, Athens University of Economics and Business Patision 76, GR-104 34, Athens, Greece A Greek Named-Entity Recognizer that Uses Support Vector Machines and Active Learning Georgios Lucarelli and Ion Androutsopoulos Dept. of Informatics, Athens University of Economics and Business Patision

Διαβάστε περισσότερα

ΠΕΡΙΛΗΨΗ. Είναι γνωστό άτι καθημερινά διακινούνται δεκάδες μηνύματα (E~mail) μέσω του διαδικτύου

ΠΕΡΙΛΗΨΗ. Είναι γνωστό άτι καθημερινά διακινούνται δεκάδες μηνύματα (E~mail) μέσω του διαδικτύου GREEKLISH: ΜΙΑ ΝΕΑ ΔΙΑΛΕΚΤΟΣ ΤΟΥ ΔΙΑΔΙΚΤΥΟΥ; Α.Καράκος, Λ.Κωτούλας ΠΕΡΙΛΗΨΗ Είναι γνωστό άτι καθημερινά διακινούνται δεκάδες μηνύματα (E~mail) μέσω του διαδικτύου {INTERNEη από την μια άκρη του κόσμου

Διαβάστε περισσότερα

LESSON 9 (ΜΑΘΗΜΑ ΕΝΝΙΑ) REF : 101/011/9-BEG. 14 January 2013

LESSON 9 (ΜΑΘΗΜΑ ΕΝΝΙΑ) REF : 101/011/9-BEG. 14 January 2013 LESSON 9 (ΜΑΘΗΜΑ ΕΝΝΙΑ) REF : 101/011/9-BEG 14 January 2013 Up πάνω Down κάτω In μέσα Out/outside έξω (exo) In front μπροστά (brosta) Behind πίσω (piso) Put! Βάλε! (vale) From *** από Few λίγα (liga) Many

Διαβάστε περισσότερα

Οδηγός χρήστη. Xperia P TV Dock DK21

Οδηγός χρήστη. Xperia P TV Dock DK21 Οδηγός χρήστη Xperia P TV Dock DK21 Περιεχόμενα Εισαγωγή...3 Επισκόπηση πίσω πλευράς του TV Dock...3 Οδηγός έναρξης...4 Διαχείριση LiveWare...4 Αναβάθμιση της εφαρμογής Διαχείριση LiveWare...4 Χρήση του

Διαβάστε περισσότερα

ιερεύνηση της Επίδρασης των ΟΑ «Αθήνα 2004» στην Εικόνα της Αθήνας & της Ελλάδας ως Τουριστικών Προορισµών ρ. Ευάγγελος Χρήστου

ιερεύνηση της Επίδρασης των ΟΑ «Αθήνα 2004» στην Εικόνα της Αθήνας & της Ελλάδας ως Τουριστικών Προορισµών ρ. Ευάγγελος Χρήστου ιερεύνηση της Επίδρασης των ΟΑ «Αθήνα 2004» στην Εικόνα της Αθήνας & της Ελλάδας ως Τουριστικών Προορισµών ρ. Ευάγγελος Χρήστου Εισαγωγή Ρόλος της εικόνας και της φήµης των τουριστικών προορισµών, σχετικά

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERSITY OF CAMBRIDGE INTERNATIONAL EXAMINATIONS International General Certificate of Secondary Education

UNIVERSITY OF CAMBRIDGE INTERNATIONAL EXAMINATIONS International General Certificate of Secondary Education www.xtremepapers.com UNIVERSITY OF CMRIDGE INTERNTIONL EXMINTIONS International General Certificate of Secondary Education *3788429633* GREEK 0543/03 Paper 3 Speaking and Listening Role Play ooklet One

Διαβάστε περισσότερα

Οδηγός χρήστη. MHL to HDMI Adapter IM750

Οδηγός χρήστη. MHL to HDMI Adapter IM750 Οδηγός χρήστη MHL to HDMI Adapter IM750 Περιεχόμενα Εισαγωγή...3 Επισκόπηση του MHL to HDMI Adapter...3 Οδηγός έναρξης...4 Smart Connect...4 Αναβάθμιση της εφαρμογής Smart Connect...4 Χρήση του MHL to

Διαβάστε περισσότερα

ΣΩΛΗΝΕΣ ΕΥΘΕΙΑΣ ΡΑΦΗΣ LONGITUDINALLY WELDED STEEL PIPES

ΣΩΛΗΝΕΣ ΕΥΘΕΙΑΣ ΡΑΦΗΣ LONGITUDINALLY WELDED STEEL PIPES Βιομηχανικός Όμιλος Επεξεργασίας & Εμπορίας Χάλυβα (ΒΟΕΕΧ) Industrial Steel Processing & Trading Group (ISPTG) ΣΩΛΗΝΕΣ ΕΥΘΕΙΑΣ ΡΑΦΗΣ LONGITUDINALLY WELDED STEEL PIPES EXT DIAMETER INCHES ΕΞΩΤ ΔΙΑΜΕΤΡΟΣ

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΟΣΤΡΑΦΟΥΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ. Εξαιρέσεις

ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΟΣΤΡΑΦΟΥΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ. Εξαιρέσεις ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΟΣΤΡΑΦΟΥΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ Εξαιρέσεις Εξαιρέσεις Στα προγράμματα μας θα πρέπει να μπορούμε να χειριστούμε περιπτώσεις που το πρόγραμμα δεν εξελίσσεται όπως το είχαμε προβλέψει Π.χ., κάνουμε

Διαβάστε περισσότερα

Πολυθρόνα, με πλάτη σχέδιο ψάθα Armchair 770 cm53x56x82h 12pcs. Πολυθρόνα, με πλάτη σχέδιο βεντάλια Armchair 780 cm54x56x82h 12pcs

Πολυθρόνα, με πλάτη σχέδιο ψάθα Armchair 770 cm53x56x82h 12pcs. Πολυθρόνα, με πλάτη σχέδιο βεντάλια Armchair 780 cm54x56x82h 12pcs Η «ΒΙΟΜΕΣ ΑΝΩΝΥΜΗ ΒΙΟΜΗΧΑΝΙΚΗ ΕΤΑΙΡΙΑ ΠΛΑΣΤΙΚΩΝ ΕΙΔΩΝ» ιδρύθηκε το 1982 και με την πάροδο των χρόνων έγινε μία από τις μεγαλύτερες εταιρίες στο χώρο της παραγωγής και εμπορίας πλαστικών ειδών στην Ελληνική

Διαβάστε περισσότερα

Modern Greek *P40074A0112* P40074A. Edexcel International GCSE. Thursday 31 May 2012 Morning Time: 3 hours. Instructions. Information.

Modern Greek *P40074A0112* P40074A. Edexcel International GCSE. Thursday 31 May 2012 Morning Time: 3 hours. Instructions. Information. Write your name here Surname Other names Edexcel International GCSE Centre Number Modern Greek Candidate Number Thursday 31 May 2012 Morning Time: 3 hours You do not need any other materials. Paper Reference

Διαβάστε περισσότερα

ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ, ΚΑΤΑΣΚΕΥΗ ΚΑΙ ΕΠΙΠΛΩΣΗ ΦΑΡΜΑΚΕΙΩΝ

ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ, ΚΑΤΑΣΚΕΥΗ ΚΑΙ ΕΠΙΠΛΩΣΗ ΦΑΡΜΑΚΕΙΩΝ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ, ΚΑΤΑΣΚΕΥΗ ΚΑΙ ΕΠΙΠΛΩΣΗ ΦΑΡΜΑΚΕΙΩΝ ΤΜΗΜΑ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ Η ΕΤΑΙΡΕΙΑ Η εταιρεία, δραστηριοποιείται από το 1983, με αντικείμενο την μελέτη, το σχεδιασμό και την επίπλωση καταστημάτων.

Διαβάστε περισσότερα

BUSINESS PLAN (Επιχειρηματικό σχέδιο)

BUSINESS PLAN (Επιχειρηματικό σχέδιο) Καλωσήλθατε στην ηλεκτρονική βιβλιοθήκη του epiheirimatikotita.gr. Εδώ μπορείτε να βρείτε άφθονο BUSINESS PLAN (Επιχειρηματικό σχέδιο) Seven Steps To A Successfull pdf Business Plan Writing an effective

Διαβάστε περισσότερα

ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ. Λέκτορας στο Τμήμα Οργάνωσης και Διοίκησης Επιχειρήσεων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Ιανουάριος 2012-Μάρτιος 2014.

ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ. Λέκτορας στο Τμήμα Οργάνωσης και Διοίκησης Επιχειρήσεων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Ιανουάριος 2012-Μάρτιος 2014. ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ 1. Γενικά στοιχεία Όνομα Επίθετο Θέση E-mail Πέτρος Μαραβελάκης Επίκουρος καθηγητής στο Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Οργάνωσης και Διοίκησης Επιχειρήσεων με αντικείμενο «Εφαρμογές Στατιστικής

Διαβάστε περισσότερα

Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου

Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου Διάλεξη 23: Εισαγωγή στην Δικτύωση (Networking) Στην ενότητα αυτή θα μελετηθούν τα εξής επιμέρους θέματα: - Διευθύνσεις και Θύρες - Sockets και ServerSockets Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου ΕΠΛ233 Αντικειμενοστρεφής

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία ΕΠΙΛΟΧΕΙΑ ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ: Ο ΡΟΛΟΣ ΤΗΣ ΚΑΤ ΟΙΚΟΝ ΝΟΣΗΛΕΙΑΣ. Φοινίκη Αλεξάνδρου

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία ΕΠΙΛΟΧΕΙΑ ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ: Ο ΡΟΛΟΣ ΤΗΣ ΚΑΤ ΟΙΚΟΝ ΝΟΣΗΛΕΙΑΣ. Φοινίκη Αλεξάνδρου ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία ΕΠΙΛΟΧΕΙΑ ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ: Ο ΡΟΛΟΣ ΤΗΣ ΚΑΤ ΟΙΚΟΝ ΝΟΣΗΛΕΙΑΣ Φοινίκη Αλεξάνδρου Λεμεσός 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

Διαβάστε περισσότερα

υπηρεσίες / services ΜΕΛΕΤΗ - ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ PLANNING - DESIGN ΕΜΠΟΡΙΚΗ ΜΕΛΕΤΗ COMMERCIAL PLANNING ΕΠΙΠΛΩΣΗ - ΕΞΟΠΛΙΣΜΟΣ FURNISHING - EQUIPMENT

υπηρεσίες / services ΜΕΛΕΤΗ - ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ PLANNING - DESIGN ΕΜΠΟΡΙΚΗ ΜΕΛΕΤΗ COMMERCIAL PLANNING ΕΠΙΠΛΩΣΗ - ΕΞΟΠΛΙΣΜΟΣ FURNISHING - EQUIPMENT Αρχιτεκτονικές και διακοσμητικές μελέτες, με λειτουργικό και σύγχρονο σχέδιασμό, βασισμένες στην μοναδικότητα του πελάτη. ΕΜΠΟΡΙΚΗ ΜΕΛΕΤΗ Ανάλυση των χαρακτηριστικών των προϊόντων και ένταξη του τρόπου

Διαβάστε περισσότερα

I. ΠΡΟΦΟΡΙΚΗ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ

I. ΠΡΟΦΟΡΙΚΗ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ I. ΠΡΟΦΟΡΙΚΗ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ Η επιλογή του κατάλληλου τύπου ερωτήσεων και ασκήσεων είναι συνάρτηση της παιδαγωγικής κατάρτισης, της διδακτικής εµπειρίας και της εφευρετικότητας του εκπαιδευτικού. Οι προφορικές

Διαβάστε περισσότερα

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ IΣΤ ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΟΛΥΜΠΙΑΔΑ 2015 26 ΑΠΡΙΛΙΟΥ 2015 Β & Γ ΛΥΚΕΙΟΥ. www.cms.org.cy

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ IΣΤ ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΟΛΥΜΠΙΑΔΑ 2015 26 ΑΠΡΙΛΙΟΥ 2015 Β & Γ ΛΥΚΕΙΟΥ. www.cms.org.cy ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ IΣΤ ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΟΛΥΜΠΙΑΔΑ 2015 26 ΑΠΡΙΛΙΟΥ 2015 Β & Γ ΛΥΚΕΙΟΥ www.cms.org.cy ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΑ ΕΛΛΗΝΙΚΑ ΚΑΙ ΑΓΓΛΙΚΑ PAPERS IN BOTH GREEK AND ENGLISH ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΟΛΥΜΠΙΑΔΑ

Διαβάστε περισσότερα

February 2012 Source: Cyprus Statistical Service

February 2012 Source: Cyprus Statistical Service S P E C I A L R E P O R T UN February 2012 Source: Cyprus Statistical Service This Special Report is brought to you by the Student Career Advisory department of Executive Connections. www.executiveconnections.eu

Διαβάστε περισσότερα

Εclectic Fonts For Living Brands. PF Bague Universal Pro

Εclectic Fonts For Living Brands. PF Bague Universal Pro Εclectic Fonts For Living Brands EUROPEAN DESIGN AWARDS 2O14 Bronze Overview ABOUT Bague Universal is a contemporary geometric typeface superfamily which blends distinct minimalist characteristics with

Διαβάστε περισσότερα

Μεταπτυχιακή διατριβή

Μεταπτυχιακή διατριβή ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΤΕΧΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ Μεταπτυχιακή διατριβή «100% Α.Π.Ε.» : ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΕΣ ΠΡΟΚΛΗΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΗΝ ΠΛΗΡΗ ΥΠΟΚΑΤΑΣΤΑΣΗ ΤΩΝ ΣΥΜΒΑΤΙΚΩΝ

Διαβάστε περισσότερα

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ IΕ ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΟΛΥΜΠΙΑΔΑ 2014 6 ΑΠΡΙΛΙΟΥ 2014 Ε & ΣΤ ΔΗΜΟΤΙΚΟΥ. www.cms.org.cy

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ IΕ ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΟΛΥΜΠΙΑΔΑ 2014 6 ΑΠΡΙΛΙΟΥ 2014 Ε & ΣΤ ΔΗΜΟΤΙΚΟΥ. www.cms.org.cy ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ IΕ ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΟΛΥΜΠΙΑΔΑ 2014 6 ΑΠΡΙΛΙΟΥ 2014 Ε & ΣΤ ΔΗΜΟΤΙΚΟΥ www.cms.org.cy ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΑ ΕΛΛΗΝΙΚΑ ΚΑΙ ΑΓΓΛΙΚΑ PAPERS IN BOTH GREEK AND ENGLISH ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΟΛΥΜΠΙΑΔΑ

Διαβάστε περισσότερα

10, Plastira Square Rethymno, Crete, Greece Tel.: 28310 28667-9, Fax: 28310 28670 www.hotelideon.gr ideon@otenet.gr. Rethymnon - Crete - Greece

10, Plastira Square Rethymno, Crete, Greece Tel.: 28310 28667-9, Fax: 28310 28670 www.hotelideon.gr ideon@otenet.gr. Rethymnon - Crete - Greece 10, Plastira Square Rethymno, Crete, Greece Tel.: 28310 28667-9, Fax: 28310 28670 www.hotelideon.gr ideon@otenet.gr Rethymnon - Crete - Greece Perfectly located just minutes from the heart of Rethymnon.

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία ΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΕΠΙΠΕ ΩΝ ΘΝΗΣΙΜΟΤΗΤΑΣ ΚΑΙ ΤΩΝ ΚΥΡΙΟΤΕΡΩΝ ΑΙΤΙΩΝ ΠΡΟΚΛΗΣΗΣ ΘΑΝΑΤΟΥ ΑΤΟΜΩΝ ΜΕ ΨΥΧΟΓΕΝΗ ΑΝΟΡΕΞΙΑ Γεωργία Χαραλάµπους Λεµεσός

Διαβάστε περισσότερα

Summer Greek. Lesson 3. NOUNS GENDER (does not refer to fe/male) masculine feminine neuter NUMBER singular plural. NOUNS -Case.

Summer Greek. Lesson 3. NOUNS GENDER (does not refer to fe/male) masculine feminine neuter NUMBER singular plural. NOUNS -Case. A Summer Greek Lesson 3 Ω Parts of Speech NOUN- person, place, thing, quality, idea, or action ARTICLE Indefinite = a / an ; Definite = the ADJECTIVE- describes a noun (includes in/definite articles) PRONOUN-word

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ Πτυχιακή Διατριβή Επιβλέπουσα καθηγήτρια: Κα Παναγιώτα Ταμανά ΣΤΑΣΕΙΣ ΚΑΙ ΠΕΠΟΙΘΗΣΕΙΣ ΑΤΟΜΩΝ ΑΠΕΝΑΝΤΙ ΣΤΟ ΕΜΒΟΛΙΟ ΚΑΤΑ ΤΟΥ ΚΑΡΚΙΝΟΥ

Διαβάστε περισσότερα

ΟΡΟΙ ΚΑΙ ΠΡΟΥΠΟΘΕΣΕΙΣ ΣΧΕΔΙΟΥ

ΟΡΟΙ ΚΑΙ ΠΡΟΥΠΟΘΕΣΕΙΣ ΣΧΕΔΙΟΥ ΟΡΟΙ ΚΑΙ ΠΡΟΥΠΟΘΕΣΕΙΣ ΣΧΕΔΙΟΥ 1. Η διαφήμιση της Τράπεζας για τα "Διπλά Προνόμια από την American Express" ισχύει για συναλλαγές που θα πραγματοποιηθούν από κατόχους καρτών Sunmiles American Express, American

Διαβάστε περισσότερα

3/6/2015. Τιτίκα Δημητρούλια Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης

3/6/2015. Τιτίκα Δημητρούλια Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης Τιτίκα Δημητρούλια Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης Τελευταία έρευνα στην Ελλάδα: 2000-2001 Αφορούσε την επαγγελματική κατάσταση των μεταφραστών Διεξήχθη μέσω σωματείων και συλλόγων ως επί το πλείστον

Διαβάστε περισσότερα

Πτυχιακή εργασία. Παραγωγή Βιοντίζελ από Χρησιμοποιημένα Έλαια

Πτυχιακή εργασία. Παραγωγή Βιοντίζελ από Χρησιμοποιημένα Έλαια ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ Πτυχιακή εργασία Παραγωγή Βιοντίζελ από Χρησιμοποιημένα Έλαια Ελένη Χριστοδούλου Λεμεσός 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

Διαβάστε περισσότερα

. Εργαστήριο Βάσεων Δεδομένων. Triggers

. Εργαστήριο Βάσεων Δεδομένων. Triggers Εργαστήριο Βάσεων Δεδομένων Triggers Triggers: Βασικές Έννοιες Ένας trigger είναι ένα κομμάτι κώδικα, μια ρουτίνα Συνδέεται με ένα συγκεκριμένο πίνακα Καλείται όταν συμβεί ένα γεγονός στον πίνακα Συχνές

Διαβάστε περισσότερα

Ομαδοποίηση Εγγράφων (Document Clustering)

Ομαδοποίηση Εγγράφων (Document Clustering) Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 007 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Ομαδοποίηση Εγγράφων (Document Clustering) Γιάννης Τζίτζικας ιάλεξη

Διαβάστε περισσότερα

TABLE OF CONTENTS TABLE OF CONTENTS...2 1. ANALYSIS OF RESPONDENTS IN THE PROJECT...10 2. CATEGORY OF EVENT...11

TABLE OF CONTENTS TABLE OF CONTENTS...2 1. ANALYSIS OF RESPONDENTS IN THE PROJECT...10 2. CATEGORY OF EVENT...11 COLLECTION OF STATISTICAL DATA FOR CONFERENCES AND INCENTIVES Conducted for the CYPRUS TOURISM ORGANIZATION (January - December 2010) December, 2011 1 TABLE OF CONTENTS TABLE OF CONTENTS...2 A. METHODOLOGY...3

Διαβάστε περισσότερα