A B C D E F G H 1 Tooteportfelli mudel 2 3 Sisendandmed 4 Tunnitasu $8,00 z=6x1+2x2+4x3+3x4->max (kasum) 5 Metalli hind untsi kohta $0,50 2x1 +x2+3x3+2x4<=4000 (tööjõud) 6 Klaasi hind untsi kohta $0,75 4x1+2x2 +x3+2x4<=6000 (metall)
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U 1 Ravimi väljatöötamise projekti NüüdisPuhasVäärtuse arvutamine 2 3 Sisendandmed 4 Arenduskulud 9,3 Aastane_kasumikasv =Model!$B$6 5 Esimese aasta kasum 1,2 Aastane_kasumilangus =Model!$B$8 6 Aastane kasumikasv 10% Arenduskulud =Model!$B$4 7 Kasvuaastate arv 8 Diskontomäär =Model!$B$9 8 Aastane kasumilangus 5% Esimese_aasta_kasum =Model!$B$5
A B C D E F G H I J K L M N O P Q 1 Liinide omistamine bussifirmadele 2 3 Sisendandmed 6 firmat, peavad tellima bussid 4 Liine firma kohta, maksimaalselt 2 5 6 Võrgu struktuur, vood ja kaare mahutavuskitsendused Voo tasakaalu kitsendused 7 Lähtepunkt Sihtpunkt Kulu Voog Firma Omistatud liinid Maksimaalselt lubatud
Koostu peab olema kõrgkvaliteediline, sest vastasel juhul osutuksid selle informatsiooni põhjal tehtavad järjeldused vääraks. Genoomi funktsionaalsete elementide ennustamine, kodeerivate geenide ülesleidmine, evolutsioonilise päritolu selgitamine kõiki neid protseduure mõjutab oluliselt koostu kvaliteet. Koostu kvaliteedi probleemi muudab komplekssemaks järjest uuemate sekveneerimistehnoloogiate väljatöötamine. Uued sisendandmed, mis söödetakse programmidele, on teistsuguste iseärasuste ja vigadeprofiiliga kui sekveneerimise teerajajaks osutunud Sangeri meetodi lugemid (read). Seega peavad tarkvarade loojad pidevalt olema arengutega kursis ja kohastuma nii, et loodavad programmid suudaksid andmeid õigesti töödelda. Kuna sisendandmed on kiires muutumises, on keeruliseks osutunud ka seniste koostute kvaliteedi hindamine. Kui genoom saab assembleeritud ehk taas
ala täiendab juba valitud ja olemasolevaid kaitsealasid ning lisab kaitsealade võrgustikule elurikkust, terviklikkust ja üksikute kaitsealade sidusust. ● Esinduslikkus ● Püsivus ● Täiendamine ● Haruldus ● Külgnevus Etapid: andmete kogumine, kaitse-eesmärgi seadmine, olemasolevate kaitsealade hindamine, täiendavate alade valimine, kaitsetegevuste rakendamine, jälgimine. Kaitsevajakute analüüs – põhimõte, sisendandmed Põhimõte – tuvastada kaitsealade puudujääke (leida alaesindatud või esindamata biootilised elemendid ja hinnata olemasolevat kaitsealade süsteemi) Sisendandmed – on olemasolev looduskaitsealade süsteem, tegelik liikide ja elupaikade jaotumine looduses ning esmatähtsate (ohustatud ja haruldaste) liikide ja koosluste paiknemine looduses Sidusus kaitsealade vahel, miks vajalik? Kuidas seda maastikus tekitada?
Põhiliseks kriteeriumiks on see, kuidas iga uus ala täiendab juba valitud ja olemasolevaid kaitsealasid ning lisab kaitsealade võrgustikule elurikkust, terviklikkust ja üksikute kaitsealade sidusust. Esinduslikkus Püsivus Täiendamine Haruldus Külgnevus Etapid: andmete kogumine, kaitse-eesmärgi seadmine, olemasolevate kaitsealade hindamine, täiendavate alade valimine, kaitsetegevuste rakendamine, jälgimine. Kaitsevajakute analüüs põhimõte, sisendandmed Põhimõte tuvastada kaitsealade puudujääke (leida alaesindatud või esindamata biootilised elemendid ja hinnata olemasolevat kaitsealade süsteemi) Sisendandmed on olemasolev looduskaitsealade süsteem, tegelik liikide ja elupaikade jaotumine looduses ning esmatähtsate (ohustatud ja haruldaste) liikide ja koosluste paiknemine looduses Sidusus kaitsealade vahel, miks vajalik? Kuidas seda maastikus tekitada?
7 (M) 82,3 (N) 0 Pessimistlik 1 73.7 (M) 82,3 (N) -630 (M) -820 (N) stsenaarium Optimistlik 2 76 (M) 84,6 (N) -200 (M) -650 (N) stsenaarium Tõenäoline 1.5 76 (M) 84,6 (N) -630 (M) -820 (N) stsenaarium Tabel 2. Stsenaariumite sisendandmed. Joonis 3. Ida-Virumaa rahvastiku püramiid 2017a optimistlik stsenaarium. Joonis 4. Ida-Virumaa rahvastiku püramiid 2040a optimistlik stsenaarium. Joonis 5. Ida-Virumaa rahvastiku püramiid 2017a pessimistlik stsenaarium. Joonis 6. Ida-Virumaa rahvastiku püramiid 2040a pessimistlik stsenaarium. Joonis 7. Ida-Virumaa rahvastiku püramiid 2017a tõenäosus stsenaarium. Joonis 8. Ida-Virumaa rahvastiku püramiid 2040a tõenäosus stsenaarium.
Programmi keerukus- McCabe’i programmi keerukuse mõõt V(G) põhineb programmi hargnemistel. V(G) annab haruadekvaatsete testide arvu. Tsüklite testimine- testimisel võib eristada testimist mingi testimiskriteeriumi või – meetodi põhjal. Esimesel juhul koostatakse vajalikke teste valitud meetodite või kriteeriumite põhjal. 25. Andmepõhine testimine, testimine juhuslike andmetega, lisatud vead Andmepõhine testimine- sisendandmed tekitatakse programmi tekstis antud andmestruktuuride alusel. Testi oodatavad väljundid võetakse ülesande püstitusest. Testimine juhuslike andmetega- testimisel kasutatakse sisendandmetena juhuslikke andmeid. Juhuslikult valitud sisendandmed ei taga enamasti piisavat testikatet, kuid juhuslikke andmeid on lihtne automaatselt genereerida. Lisatud vead- ülesanne on prognoosida süsteemi jäänud vigu. Selleks lisab sõltumatu isik süsteemile juhuslikke vigu
? "Puuliik on: " +Pl Puuliik on: MA Miks siia jääb sisse vahe? Funktsioonid • Funktsioonid väljastavad mingi konkreetset tüüpi väärtuse (näiteks π väärtuse). • Funktsiooni esitusviis on üldiselt Funktsioon(argument1, argument2, ...), kus argumendid on funktsiooni tööks vajalikud sisendandmed. • Funktsiooni argumendiks võib olla ka avaldis, mis omakorda sisaldab funktsioone. • ? Pi() Aritmeetikafunktsioonid • abs(N) - absoluutväärtus • acos(N) - arkuskoosinus • asin(N) - arkussiinus • atan(N) - arkustangens • cos(N) - koosinus • dtor(N) – kraadid radiaanideks • exp(N) – eksponentfunktsioon • int(N) – täisosa arvust N on siin mistahes arvuline väärtus või arvtüüpi avaldis
• Place and route tarkvara (algselt Xilinxil see tasuline), • Floorplanning vahend (ise valida mis LUTe kasutame), • FPGA programmeerimise vahend – (Digilent Adept). 24. Millest koosneb FPGA? Joonistage primaarne skeem FPGA sisemusest. FPGA koosneb sisenditest, loogikaplokkidest, sisemistest ühendustest. 25. Mis on loogikaplokk ja millest see võib koosneda? CLB koosneb slice’dest, mille omakorda moodustavad loogikaplokid. Loogikaplokki tulevad sisendandmed ja lähevad väljundandmed. 26. Mis on LUT ja milleks kasutatakse neid FPGAs? Look-up table – kasutatakse, kuna LUTid suudavad realiseerida igat kombinatoorloogika elementi. 27. Programmeeritavate ühenduste puhul võib olla kasutusel ka hübriid rakk. Millest see koosneb? Flashist (või EEPROMi) ja SRAM rakust. 28. Kuidas käib FPGA programmeerimine alates ideest, koodist kuni koodi tööle saamiseni FPGAl? 29. Millepärast on oluline hoida disain sünkroonne?
kuuluvate andmete testimisel ühtemoodi. See lihtsustus võimaldab lõpmatu arvu sisendite asemel vaadelda lõplikku hulka klasse. · Testimisel püütakse katta kõik klassid. Kuna kõigi klasside kombineerimine viib ikkagi liiga suure arvu testideni, siis rakendatakse teist lihtsustust: püütakse klasse testidesse panna nii, et testide arv oleks minimaalne. Ekvivalentsiklasside analüüsi idee on selles, et sisendandmed jaotuvad töötluse suhtes enamasti rühmadesse, nii et ühes rühmas asuvaid andmeid töödeldakse ühtemoodi. On leitud, et vigu esineb palju ekvivalentsiklasside piiridel, seega tasub teha piirolukordade teste. Leitakse, et funktsionaalne testimine on hinnaefektiivsem kui programmipõhine (vea leidmise maksumus on väiksem). Funktsionaalsetest meetoditest on omakorda efektiivseim piirjuhtude meetod, kuigi sellest enamasti ei piisa
leida. 50. Selgita IS funktsionaalseid omadusi Kõik, mis seotud andmete (info) töötlemisega tulemusteks, alates infotöötluse eesmärgist kuni detailse kirjelduseni, milliste andmetega (andmetüüpidega) milliseid töötlustegevusi ette võetakse ja kes neid peab kasutada saama. · Funktsioonide hierarhia mida IS teeb info töötluse mõttes, ehk kuidas süsteem käitub erinevate sisendite puhul (andmed ja juhtimine, y=fn(x), kus Y on väljundandmed, X sisendandmed, Fn erinevad juhitavad funktsioonid). Sisendite ja väljundtulemuste (andmete) funktsioonid, olulisus ja hierarhilisus (detailsuse aste); · Kes kasutab, millise eelnimetatud funktsiooni pärast (võimalik struktureerimise viis peale funkts. hierarhia, ehk milliseid funktsioone pakub IS äritasandil); · Milline on kasutusõiguste süsteem; · Protsessid, mida kaetakse, mida teenindatakse; · Andmete keskselt, muutmise vajadus rollide ja funktsioonide kaupa;
võimaldavad tagasisidet organisatsioonis toimuvate protsesside, nende sisendite ja väljundite kohta ja toetavad otsuste vastuvõtmist aruandlussüsteemid (Information reporting systems (IRS)) otsuste tegemise toetussüsteemid (Decision support systems (DSS)) juhtkonna (täidesaatva võimu) rakendused (Executive information systems (EIS)) 30. Rakendussüsteemide andmekasutus rakendussüsteemid kasutavad sisenditena andmeid ja töötluse tulemuseks on informatsioon sisendandmed saadakse väljastpoolt organisatsiooni (organisatsiooniga suhtlejatelt) organisatsiooni seest (tööprotsessides osalejad "toidavad-teenindavad" üksteist vajalike andmetega) kohti, kus hoitakse informatsiooni jaoks vajalikke andmeid, informatsiooni ennast ja saadud teadmisi, nimetatakse andmehoidlateks Mõisted kordamiseks 7
hajumissuuna meetodit. 2006. a algusest hakkab kehtima uus lõhnaaine esinemise määramiseks kasutatavate meetodite määrus, mille hulgas on ka lubatud kasutada dünaamilist olfaktomeetrit. Vastava standardi (EVS-EN 13725:2005) on üle võtnud ka Eesti Standardikeskus. Dünaamiline olfaktomeeter on vajalik määramaks lõhnaühikute arvu proovis ning aparaadiga on võimalik määrata ka inimese lõhnatundlikkust. Lisaks on lõhnaühikud olulised sisendandmed lõhnaainete leviku modelleerimisel. Projekti raames ostetakse dünaamiline olfaktomeeter ja kohandatakse proovide analüüsimiseks vajalikud ruumid. Taotletav summa 1 080 000.- krooni. 4. Projekti riiklik vedelkütuste kvaliteedi ja koguste seireprogrammi täitmise eesmärgiks on Euroopa Liidu direktiivide 93/12/EÜ, 98/70/EÜ, 99/32/EÜ, 2003/17/EÜ, 2003/30/EÜ ja 2005/33/EÜ nõuete täitmine, mis seisneb Eesti turul
Algoritm peab olema määratud nii täpselt, et seda suudaks täita isegi arvuti. Täidetavaid samme ei tohi olla liiga palju. Algoritm peab lahendama ülesande õigesti erinevate sisendandmete korral. Algoritmi 5 olulist omadust: 1. Lõplikkus. Algoritmi töö peab lõppema peale lõpliku arvu sammude läbimist. 2. Määratletus. Algoritmi iga samm peab olema rangelt ja ühemõtteliselt määratud iga juhu jaoks. 3. Sisend. Algoritmil on sisendandmed, mille hulk võib olla null. 4. Väljund. Algoritmil on vastus(ed), millel on täpselt määratud seos sisendandmetega. 5. Efektiivsus (tulemuslikkus). Algoritm peab olema nii lihtne, et on lõpliku ajavahemiku jooksul pliiatsi ja paberi abil täidetav. Algoritmi keerukus on hinnang sellele, kuidas algoritmi poolt esitatavad nõudmised ajale muutuvad näiteks siis, kui probleemi mõõt kasvab. Keerukus mõjutab jõudlust, kuid mitte vastupidi
01.1950 Exceli tabelite jaoks on väga tüüpiline, et osades veergudes on sisestatavad andmed (algandmed) ja teistes - tuletatavad andmed (tulemid), mis leitakse valemite alusel. Enamasti on ühes veerus ühesugune valem. Tabelite valemites võib kasutada nimesid ja/või aadresse Sageli kasutatakse mitut omavahel seotud tabelit, kus andmeid ühtedest tabelitest kasutatakse teistest tabelitest. Tabelite sidumiseks kasutatakse sageli valideerimist (sisendandmed) ja otsimisfunktsioone (vaheandmed ja/või tulemid). Tabelitega võivad olla seotud ka üksikväärtused ning kujundusandmed käibe- Arvutite müük Valemites nimed maksu % 18% Maksu- käibe-
individuaalselt. Tuleb kasutada veakindlust suurendavaid mehhanisme. Madal lubatud rikete arv süsteemid ei saa olla 100% testitavad. Ohutus on kombinatsioon testimisest ja analüüsist. Lisaks peab arvestama nii disaini käigus tehtud vigadega kui ka inimeste poolt põhjustatud riketega. Veakindlaks nimetatakse süsteeme, mis jätkavad oma ettenähtud ülesannete täitmist isegi siis, kui esinevd rikked: riistvaras tarkvaras k t j ki d Veakindlus kasutaja eksimused keskkond, sisendandmed, ... Veakindlus on eeldus, mis võimaldab süsteemil saavutada veakindla opereerimise
Selle juurutamisega on seotud aga ka mitmed erinevad probleemid ja ohud: Hoomamatus Automaatsed süsteemid peavad toime tulema tohutute infokogustega, mis juba praegu võrgus olemas on ning kasvavad üha Hägusus Tuleb tegeleda mõistetega, mis pole üheselt defineeritavad (noor, vana, pikk, lühike) Määramatus Erinevate täpsete hinnangute kombinatsioon võib omada erinevat tähendust, vajalik on tulemuste statistiline interpretatsioon Vasturääkivus Suurte ontoloogiate korral võivad sisendandmed olla üksteisele vasturääkivad ning need konfliktid tuleb lahendada Pettus Andmeid on sihilikult vigased, et süsteeme segadusse ajada ja soovitud suunas mõjutada Mis omadused iseloomustavad head kodulehte? Hea koduleht on: Sihtgrupikeskse ülesehitusega, vajadusel segmenteeritud Maitseka kujundusega, mis toetab lehel navigeerimist Ekraanilt lugemist soodustava tüpograafiaga Hästi struktureeritud, milles orienteerumine on igale kasutajale jõukohane
testimiseks oleks vajalik testida mingi negatiivse väärtusega, sest see võimaldab käivitada kõik programmi käivitatavad read: void foo(int a) { printf("Sisestasite "); if (a < 0) { printf("mitte"); } printf("positiivse täisarvu.n"); return; } Kasutades sisendina väärtust 0, jääb käivitamata lause printf("mitte");. Juhuslike andmetega testimine testimisel kasutatakse sisendandmetena juhuslikke andmeid. Juhuslikult valitud sisendandmed ei taga enamasti piisavat testikatet, kuid juhuslikke andmeid on lihtne automaatselt genereerida. Statistiliste andmetega testimine testimisel kasutatakse andmeid, mida lõppkasutajad kõige tõenäolisemalt kasutavad (profiilid). Enamasti testitakse sel juhul vaid funktsionaalsuse edustsenaariumeid. 5.6 Liigitus testitava objekti spetsiifika järgi Hajus(süsteemide)testimine (distributed testing) testida tuleb eraldiseisvatest
Exceli tabelite jaoks on väga tüüpiline, et osades veergudes on sisestatavad andmed (algandmed) ja teistes - tuletatavad andmed (tulemid), mis leitakse valemite alusel. Enamasti on ühes veerus ühesugune valem. Tabelite valemites võib kasutada nimesid ja/või aadresse Sageli kasutatakse mitut omavahel seotud tabelit, kus andmeid ühtedest tabelitest kasutatakse teistest tabelitest. Tabelite sidumiseks kasutatakse sageli valideerimist (sisendandmed) ja otsimisfunktsioone (vaheandmed ja/või tulemid). Tabelitega võivad olla seotud ka üksikväärtused ning kujundusandmed käibe- Arvutite müük Valemites nimed maksu % 18% Maksu- käibe- Maksu-
1) Hoomamatus - Automaatsed süsteemid peavad toime tulema tohutute infokogustega, mis juba praegu võrgus olemas on ning kasvavad üha 2) Hägusus - Tuleb tegeleda mõistetega, mis pole üheselt defineeritavad (noor, vana, pikk, lühike) 3) Määramatus - Erinevate täpsete hinnangute kombinatsioon võib omada erinevat tähendust, vajalik on tulemuste statistiline interpretatsioon 4) Vasturääkivus - Suurte ontoloogiate korral võivad sisendandmed olla üksteisele vasturääkivad ning need konfliktid tuleb lahendada 5) Pettus - Andmeid on sihilikult vigased, et süsteeme segadusse ajada ja soovitud suunas mõjutada Web 1.0 presenteeris infot suures osas staatilisel viisil. Infot sai otsida ja seda sai tarbida. Interaktsioon selle infoga oli aga minimaalne. Oskajamad said küll ise staatilisi veebilehti valmistada ja kohati sai ka kommentaare teatud lehekülgedele jätta, aga see oli ka kõik
parameetrite muutmisega. Õigesti valitud sihifunktsiooni ekstreemumi saavutamine tagab ka võrgu väljundis õiged väljundvektori väärtused. Sihifunktsiooni valik sõltub konkreetsest ülesandest. 14 Kasutatakse kaht erinevat treenimisviisi: 1. pakett treenimine (batch-wise training, ) - kõik "treeninguks" vajalikud sisendandmed ja neile vastavad väljundvektori väärtuste jadad on esitatud ühe paketina. Võrgu parameetrite ümberarvutamne toimub kogu paketi alusel. 2. Sammhaaval treenimine (pattern-wise training, ) - võrgu parameetrite ümberarvutamine toimub peale igat sisendvektori töötlemist. Olenemata treenimisviisist koosneb võrgu õpetamise protsess kolmest sammust: 1. võrgu väljundvektori väärtuste arvutamine olemasolevate parameetrite alusel; 2
o vastava mälu hulk; o töötamise kiirus ehk vajatava aja hulk. Omadused: 1. Lõpplikkus – töö peab lõppema peale lõpliku arvu sammude läbimist. 2. Määratletus – iga samm peab olema nii täpselt määratud (rangelt ja ühemõtteliselt), et seda suudaks täita isegi arvuti. Kui täidetavaid samme on liiga palju, siis algoritm ei ole praktiliselt täidetav. 3. Sisend – algoritmil on sisendandmed, mis pärinevad alati kindlat liiki objektide hulgast. Nende hulk võib olla ka null. Mida rohkem andmeid, seda rohkem aega kulub nende töötlemiseks. 4. Väljund – üks või mitu töötulemust. 5. Efektiivsus a. Korrektne – peab andma õige tulemuse b. Efektiivne – peab leidma vastuse mõistliku ajaga c. Programmi efektiivsusele hinnangu andmist nim. algoritmi keerukuse uurimiseks i. Ajaline ii
Iseõppiv närvivõrk on võimeline häälestada oma kaalukoefitsiente lähtudes ainult sisendvektori väärtustest.Iseõppiva võrgu korral fikseeritakse sihifunktsioon, mille ekstreemum tagatakse võrgu parameetrite muutmisega. Õigesti valitud sihifunktsiooni ekstreemumi saavutamine tagab ka võrgu väljundis õiged väljundvektori väärtused. Kasutatakse kaht erinevat treenimisviisi: pakett treenimine (batch-wise training) – kõik "treeninguks" vajalikud sisendandmed ja neile vastavad väljundvektori väärtuste jadad on esitatud ühe paketina. Võrgu parameetrite ümberarvutamne toimub kogu paketi alusel. Ja sammhaaval treenimine (pattern-wise training) – võrgu parameetrite ümberarvutamine toimub peale igat sisendvektori töötlemist. Võrgu õpetamise protsess koosneb kolmest sammust: võrgu väljundvektori väärtuste arvutamine olemasolevate parameetrite alusel; võrgu vea arvutamine
parameetrite muutmisega. Õigesti valitud sihifunktsiooni ekstreemumi saavutamine tagab ka võrgu väljundis õiged väljundvektori väärtused. Sihifunktsiooni valik sõltub konkreetsest ülesandest. 14 Kasutatakse kaht erinevat treenimisviisi: 1. pakett treenimine (batch-wise training, ) - kõik "treeninguks" vajalikud sisendandmed ja neile vastavad väljundvektori väärtuste jadad on esitatud ühe paketina. Võrgu parameetrite ümberarvutamne toimub kogu paketi alusel. 2. Sammhaaval treenimine (pattern-wise training, ) - võrgu parameetrite ümberarvutamine toimub peale igat sisendvektori töötlemist. Olenemata treenimisviisist koosneb võrgu õpetamise protsess kolmest sammust: 1. võrgu väljundvektori väärtuste arvutamine olemasolevate parameetrite alusel; 2
Tehke vastavad muutujate väärtuste omistamised selleks, et muutujate A kuni E
väärtused oleksid kasvavas järjekorras. Leidub lahendus, mis nõuab 5 omistamislauset.
3. See ülesanne on eriti neile, kes esimesest kahest ülesandest mängleva kergusega jagu
said. Mis muidugi ei tähenda, et teised seda lahendada ei võiks ;-)
Ehitati selline arvuti, millel on andmete hoidmiseks väga suur tekstirea kujuline mälu.
Sisendandmed pannakse enne töö algust sellesse ritta ja tulemused võetakse sealtsamast
tekstireast pärast programmi töö lõppemist. Sellise arvuti programm asub eraldi ja
koosneb lausetest kujul
'('
1. Üldine kommunikatsioonimudel Sõnumi allikas->saatja(allikast info)->edastussüsteem->vastuvõtja->sihtjaam [üheks näiteks võiks olla: Arvuti->modem->ÜKTV->modem->arvuti] sisendinfoAllikas(sisendandmed g(t))->edastaja e. transmitter(edasi saadetud signaal s(t))->edastussüsteem(saadud signaal r(t))->vastuvõtja(väljund andmed g'(t))- >lõppunkti saaväljund informatsioon m' 2. Kommunikatsioonisüsteemi ülesanne • mõistlik kasutamine/koormamine • liidestus(kokku ühendamine. Ntx: võrk+võrk, arvuti+võrk) • Signaalide genereerimine(edastamine)(signaalide ühest süsteemist teise üleviimine)
TESTIDE KOOSTAMISEL püütakse saavutada testide võimalikult väike arv ja käsitsi lahendamise lihtsus. TESTIDE KOOSTAMISE MEETODID jagatakse üldiselt kaheks - MUSTA KASTI MEETODID ja VALGE KASTI MEETODID. MUSTA KASTI MEETODID käsitlevad programmi kui "musta kasti", s.t. uuri- vad selle käitumist lähtudes püstitatud ülesandest, sealjuures teadmata, kuidas programm seda ülesannet lahendab. Musta kasti meetoditeks on: EKVIVALENTSIKLASSIDE MEETOD. Võimalikud sisendandmed jagatakse niimoodi klassideks, et programm töötab iga klassiga ühtemoodi. Klassid tekita- takse ülesande põhjal sisendtingimuste ja muude aspektide ülevaatamise teel. Näiteks: +---------------------------+----------------------+-------------------+ | Tingimus või aspekt | Õiged klassid | Valed klassid | +---------------------------+----------------------+-------------------+ | sisendsümbol kuulub hulka | | | | {'A'..'Z','a'.
Loodavas lastekaitsesüsteemis on SKA edukaks toimimiseks vajalik töö ümberkorraldus SKA struktuuris. Lisanduvad lastekaitsega tegelevate ametnike ametikohad. Alljärgnevalt hinnatakse süsteemi muutusega kaasnevaid tööjõu- ja administratiivkulusid. Ei hinnata võimalikke infosüsteemide arendamiskulusid, mis võivad muudatusega kaasneda, kuna hindamise hetkel ei ole selge, kas need on vajalikud. SKA kulutuste hulka kuuluvad tööjõukulud ning administratiivkulud. Analüüsi sisendandmed pärinevad sotsiaalministeeriumilt. SKA lastekaitsesüsteemi ülesehitamise maksumuse hindamisel lähtutakse põhimõttest, et SKA juurde luuakse lastekaitseosakond, mis jaguneb peakontori ja nelja piirkonna vahel (vt joonis 2). Lisaks on olemas mobiilsed meeskonnad, kes vastavalt vajadusele abistavad SKAd ja KOVi lastekaitsetöötajaid (vt pikemalt ptk 4.1.1 „Lastekaitsesüsteemi korrastamine“). Igas piirkondlikus
loodava veebimaterjali keskkonna; 5) seonduvate mustrite (mida ei ole siinkohal ruumipuudusel märgitud) määratlused annavad lisainformatsiooni ja võimaldavad leida rohkem seonduvaid mustreid. Nimetatud mustrite hulgas võib olla neid, mida on juba vaadeldud ja mis seetõttu esinevad loetelus vaid üks kord; 6) lõpptulemusena peaks valmima mustrite loetelu analoogselt järgnevaga: · infoleht · plank · kontrollitud sisendandmed · registreerimine · sisselogimine · toimingu tulemustest teavitamine; 7) määratlusi sisaldavate mustrite loetelu saab kasutada infolehe eesmärgipärasel teostamisel; 8) kontrollimiseks saab vaadata näidete all märgitud saite (näited viitavad mustrite järgi koostatud veebimaterjalile või selle osadele, mitte saitidele tervikuna). 3. Kultuuriveebi kvaliteediraamistik 3.1 Lähtekohad
annaabi.ee 
