Редагування статті перед надсиланням для публікації можете здійснювати на своєму диску Google (Google Drive). Для цього можете надати доступ колегам – для дружнього рецензування. Надання послуг для виправлення граматичних помилок та стилістики статті не є підставою для співавторства.
При обранні першоджерел для статті, у багатьох випадках доцільно скористатися гіперпосиланнями на авторитетні першоджерела, що розміщені на таких сторінках сайту Business Intelligence+KMS:
Новини BI+KMS : http://dss-bi.com.ua/index.files/News_BI_KMS.htm
Army BI+KMS: http://dss-bi.com.ua/index.files/BI_Army.htm
Можна також використати запити до інтернету, для прикладу:
Оновлені рекомендації для публікації статей
на сайті «Система+» (04.02.14)
Стаття може бути опублікована за тематикою однієї із категорій, які утворюють меню блога «Система+».
Надсилайте статтю з е-пошти, яка названа за шаблоном: 421k.Petrenko.Volodimir @ gmail.com або 421.Ivanova.Anna @ gmail.com – писати без пробілів. Вказана Вами адреса буде використовуватися у діловому спілкуванні. Будьте готові до спілкування через Hangouts відео, тому що встановлено ведення текстового чату через помічника.
Називайте файл зі статтею згідно шаблону: 421.Petrenko.Volodimir@gmail.com Назва статті.docx або 421.Ivanova.Anna@gmail.com Назва статті.doc. Одна зі статей містила медіа вірус, тому не забувайте перевіряти листи на відсутність вірусів.
Надсилайте статтю на дві електронні адреси: System. k7 @ gmail. com та S @ dss-bi. com. ua – писати без пробілів. Правила етикету визначають необхідність привітання і прощання у листі.
Орієнтовний обсяг статті: 2…4 сторінки; формат сторінки А4; шрифт 14 pt; 1-2 рисунки.
Обов’язково ознайомтеся з додатковими важливими рекомендаціями до змісту й оформлення статті, на які встановлені гіперпосилання у нижній частині цієї сторінки!
Редагування статті перед відправкою можете здійснювати на своєму диску Google (Google Drive). Для цього можете надати доступ колегам – для дружнього рецензування. Надання послуг для виправлення граматичних помилок та стилістики статті не є підставою для співавторства.
При обранні першоджерел для статті, у багатьох випадках доцільно скористатися гіперпосиланнями на авторитетні першоджерела, що розміщені на таких сторінках сайту Business Intelligence+KMS:
«Новини BI+KMS»: http://dss-bi.com.ua/index.files/News_BI_KMS.htm
«Army BI+KMS»: http://dss-bi.com.ua/index.files/BI_Army.htm
Можна також використати запити до інтернету, для прикладу:
Після надсилання Вами статті на адреси System. k7 @ gmail. com та додатково на S @ dss-bi. com. ua, отримаєте протягом неділі повідомлення про її початкове прийняття чи відхилення, а також у разі необхідності отримаєте доступ до її подальшого редагування через Google Drive. Слідкуйте за оповіщеннями про надання Вам доступу до редагування, тощо. Нагадайте про статтю, у разі затримки з відповіддю.
Пам’ятайте, що «Система+» є позитивною, доброзичливою і відкритою системою. Проблемні питання, критичні зауваження і рекомендації можете викласти у листі на вказані вище адреси або обговорити по телефону, через Skype, у чаті (відео, аудіо, текст) з адміністратором через System.k7 @gmail. Публікація коментарів до статей можлива тільки у разі спільної згоди автора статті & адміністрації сайту. Будь-який сайт не застрахований від зламу. Тому дотримуйтесь правил етикету під час будь-яких дій у мережі Інтернет.
Cайт періодично автоматично створює резервні копії для аварійного відновлення. Час відновлення сайту чи його елементів складає 0,5…24 години. Ядро екосистеми відновлюється за 3 хвилини. Всі статті автоматично зберігаються у 2-х автономних базах знань на різних носіях. Деякі атрибути явних зловмисників (тролів, спамерів, хакерів, ін.), а також недосвідчених користувачів які багаторазово намагаються підібрати пароль до явно захищених підсистем – автоматично реєструються і зберігаються у віддаленій автономній базі даних та можуть бути надані у будь-який час будь-кому для консолідованого аналізу. Вони також можуть бути оприлюднені у мережі Інтернет – негайно або через деякий час після аналізу за допомогою засобів Web OLAP & Data Mining, Text Mining. Ця інформація також аналізується під час навчальних занять з розглядом явно зловмисних дій щодо екосистеми – це стосується, насамперед, ddos-атак. Для прикладу, під час заліку з СППР/DSS 30.01.14 р., один зі студентів успішно вирішив часткове практичне завдання з ідентифікації особи явного зловмисника – з точністю до міста, вулиці і приміщення, у якому той знаходився. Для ідентифікації можуть бути використані спеціалізовані бази даних.
У адміністрації сайту є значні обмеження на час правки значної кількості статей, тому відповідальність за їх зміст несуть автори.
Вказані правила можуть бути змінені без шкоди авторам.
Обов`язково ознайомтеся з додатковими рекомендаціями до змісту, структури й оформлення статей!
Бажаємо успіхів у непростій творчій роботі!