kontekstitundlike teadmiste modelleerimise ja roboti juhtimisega seotud probleemid. Uuringutes selgus peagi, et kontekstispetsiifiliste mudelite tervikuks sidumisel on üksikliigutuste detailid otstarbekas kõrvale jätta. Roboti teadmisi temasse puutuvast maailmast esitavad seega kontekste siduvad üldistatud mudelid ning hulk kontekstispetsiifilisi mudeleid, mis kokku määravad roboti teadmiste horisondi. Üldisuse astme järgi jagunevad mudelid kolme rühma. Madalaima abstraktsioonitasemega rühma moodustavad liigutuste trajektoore kirjeldavad kvantitatiivsed mudelid, olgu siis diferentsiaalvõrrandite kujul või konkreetseid trajektoore esitavad numbrilised jadad. Järgmise taseme moodustavad mudelid, mis kirjeldavad üksikliigutuste võimalikke järjestusi ja liigutuste üleminekutingimusi. Niisuguste mudelite näiteks on mitmesuguste kvantitatiivsete laiendustega automaadid, närvivõrgud jne. Koos abstraktsioonitasemega kasvab mudelites kirjeldatava käitumise määramatus
Sõltuvusseost näidatakse katkendjoonega mudelielementide vahel. Joone ühes otsas on nool, joonel võib olla märgend, mis näitab stereotüüpi (sõltuvuse liiki). Sõltuvuse stereotüübiks võib olla näiteks “sõber”: üks mudelielement saab erilised õigused teise mudelielemendi sisemiste (isegi privaatse nähtavusega) osade / struktuuride poole pöördumiseks. Peenendus (refinement) on seos sama asja kahe kirjelduse vahel, mis on erineva abstraktsioonitasemega. Peenendusseos võib olla tüübi ja teda realiseeriva klassi vahel, siis nimetatakse seda realisatsiooniks (realization). Samuti on peenendusteks seosed analüüsi klassi ja disaini klassi vahel, mis modelleerivad sama asja, või seosed kõrgtaseme kirjelduse ja madala taseme kirjelduse vahel ( näiteks seos kollaboratsiooni üldvaate ning sama kollaboratsiooni detailse diagrammi vahel). Peenendusseost saab kasutada ka sama asja erinevate
samuti finantsarvestuse andmete väheste kuludega kättesaadavuse. Seega juhtimisarvestuse edasine areng sõltub eelkõige nii ettevõtte juhtide kui ka arvestusspetsialistide arvestusalaste teadmiste ning ka infotehnoloogia arengust. Arvestuse infosüsteemis kasvav andmete hulk tõstab omakorda edaspidi veelgi olulisemaks andmete analüüsi ja kasutajatele andmete kõrgema abstraktsioonitasemega esitamise rolli. Arvestus eelmise sajandi tähenduses kui põhiliselt andmete kogumine asendub aina rohkem andmete analüüsi ning esitamise rolliga, sest andmete kogumine toimub tänu kaasaegsele infotehnoloogiale suures osas automaatselt. Inimese rolliks jääb edaspidi aina rohkem kogutud andmete analüüs ja interpreteerimine. 15 VIIDATUD ALLIKAD: 1. Juhtimisarvestus [WWW] URL www.local
Esimene suund on suunatud traditsioonilisele normipõhilisele üldistusele ja teine kaasab lisaks poliitilise, moraalse, sotsiaalse konteksti uurimise. Õiguse printsiipe aitab kujundada ka õigusteadus. Tänapäev on toonud kaasa ka kohtupraktika (eriti konstitutsioonikohtute praktika). See on igati loomulik ja õigusriigis lausa vajalik, kuna just kohtutel lasub viimase instantsi juriidilise otsustamise kohustus. Eriti äratuntav on see seal, kus objektiivne õigus on suure abstraktsioonitasemega või seal, kus on tegemist regulatsiooni lünklikkusega. Printsiipide rakendamisel on võimalik korrastada õiguslikult relevantset tegelikkust kooskõlas poliitilise tahtega. Printsiip tuleb esmalt kujundada ja alles siis rakendada. Printsiipidel on praktiline funktsioon, mis tähendab, et neil on oluline koht argumenteerimisel (printsiip kui argumentatsiooni reegel). Praktiline funktsioon ehk interpreteeriv funktsioon, printsiipi
annaabi.ee 
