Гост тест онлайн 2018: Тесты на госслужбу РК | онлайн пробные тесты с ответами — ГОСТЕСТ

{{l10n_strings.DRAG_TEXT_HELP}}

{{article.content_lang.display}}

{{l10n_strings.AUTHOR_TOOLTIP_TEXT}}

(PDF) Студенты-призраки и новая волна мошенничества в Интернете для студентов муниципальных колледжей

СТУДЕНТЫ-ПРИЗРАКИ И НОВАЯ ВОЛНА МОШЕННИЧЕСТВА В ИНТЕРНЕТЕ 33

; у студентов больше возможностей для списывания благодаря Интернету.

Кроме того, колледжи, стремящиеся к более дешевому онлайн-курсу, могут

не иметь достаточно встроенных в инфраструктуру средств защиты от мошенничества. Таким образом, услуги

студентов-призраков восполнили пробел для студентов, отчаянно

сдавших классы. Для студентов муниципальных колледжей, которым уже может не хватать базовых

академических навыков, позволяющих им работать на университетском уровне, эта неудачная смесь затрат, условного статуса преподавателей и высокотехнологичных возможностей

дает возможность стать студентом-призраком. что в конечном итоге лишит студентов муниципальных колледжей

образования, необходимого им для успешной учебы в четырехлетних университетах

и в выбранной ими карьере.

Ссылки

Аллен, И., и Симэн, Дж. (2016). Онлайн-табель успеваемости: отслеживание онлайн-студентов в Соединенных Штатах

. Babson Survey Research Group и Quahog Research Group, LLC. Получено с

https://onlinelearningsurvey.com/reports/onlinereportcard.pdf

Барнетт Д. и Далтон Дж. (1981). Почему студенты колледжа изменяют. Журнал студента колледжа

Персонал, 22 (6), 545–551.

Беммелл, М. Б. (2014). Обман на онлайн-занятиях: Предварительное расследование.Диссертация

, Нова Юго-Восточный университет.

Каллахан, Д. (2010). Академическая нечестность: исследования и отчеты, 1915–2010 гг. Обман-

Культура. Получено с https://www.cheatingculture.com/academic-dishonesty/

2010/10/7/academic-dishonesty-studies-and-reports-1915-2010. html

Gilroy, M. (2013). Снятие «шока» с процесса передачи. The Hispanic Outlook

в высшем образовании, 23, 26–28.

Холлис, Л. (2015).

Сообщество

Студенты колледжа удерживают и заканчивают обучение в колледже: корреляционное исследование с кейнсианской точки зрения. Международный журнал гуманитарных и социальных наук, 5 (3), 1–7.

Хадд, С.С., Апгар, К., Бронсон, Э.Ф., и Ли, Р.Г. (2009). Создание кампусной культуры

целостности: сравнение перспектив преподавателей, работающих полный и неполный рабочий день. Журнал высшего образования

, 80 (2), 146–177.https://doi.org/10.1353/jhe.0.0039

Императо, М. (2013). Делать домашнее задание за вас? Веб-сайт говорит «ОК» колледжу

студента. Получено с https://www.ksbw.com/news/central-california/monterey/

do-your-homework-for-you-website-says-ok-to-college-students/22859716

King, D ., & Кейс, К. (2014). Электронное мошенничество: случаи и тенденции среди студентов

колледжей. Вопросы информационных систем, 15 (1), 20–27. Получено с

https://iacis.org/iis/2014/4_iis_2014_20-27.pdf

Маккейб Д. и Тревино Л. (1996). Что мы знаем о списывании в колледже. Смена,

28(1), 29–33.

Не нужно учиться (без даты). Онлайн-отзыв Мартина Д. Получено с

https://www.noneedtostudy.com/myclass/take-online/

Watson, G., & Sottile, J. (2010). Обман в эпоху цифровых технологий: чаще ли студенты обманывают на

онлайн-курсах? Интернет-журнал администрации дистанционного обучения, 8 (1), n.п.

НОВЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ СООБЩЕСТВЕННЫХ КОЛЛЕДЖЕЙ •DOI: 10.1002/cc

GHOST — защита домашней среды IoT с персонализированным контролем рисков в режиме реального времени

Система GHOST реализуется путем анализа существующей технической инфраструктуры и существующих программных компонентов, соответствующих цели проекта. Исследования юзабилити были определены с целью создания ментальных моделей конечных пользователей. Это позволяет систематически и эффективно учитывать человеческий фактор с целью облегчения правильного принятия решений конечными пользователями в отношении вопросов безопасности и конфиденциальности и надлежащего использования решения GHOST. Это также позволяет определить первый набор требований конечного пользователя, что, в свою очередь, способствует более точному описанию разработки и интеграции основных технологий. Поскольку участники будут участвовать в этапе оценки проекта и будут собираться личные данные, особое внимание уделяется разработке плана управления данными для соблюдения вопросов, связанных с конфиденциальностью, в соответствии с национальным законодательством и законодательством ЕС. Следует отметить, что доступ к собранным данным будет предоставлен только членам консорциума в целях разработки и демонстрации.

3.1 Подход к разработке

Чтобы не отставать от проблем и угроз кибербезопасности, GHOST не только следует руководящим документам, лучшим практикам и стандартам (выпущенным международными, европейскими и национальными заинтересованными сторонами) на всех этапах проектирования и разработки, но также сканирует возникающие угрозы/проблемы. С этой целью он использует информацию о безопасности, доступную как внутри консорциума, так и за ее пределами (например, путем сбора проницательных блогов по безопасности), а также связанную информацию, полученную непосредственно от конечных пользователей и пилотных проектов умного дома. Разработка GHOST следует итеративному подходу. Для реализации технических компонентов инфраструктуры определены три итерации. Они будут оцениваться в ходе реальных испытаний, а отзывы будут отражены для дальнейшего уточнения и принятия в соответствии с процессом проверки, описанным в разд. 4.

3.2 Архитектура программного обеспечения GHOST

Концептуальный дизайн GHOST включает расширенный анализ потока данных на пакетной основе для создания контекста связи.В этом контексте данные классифицируются по профилям пользователей и устройств, которые, в свою очередь, используются для автоматизированной оценки рисков в режиме реального времени. Оценка основана на анализе, сравнении и сопоставлении с безопасными схемами потока данных с использованием подхода самообучения. Методы анализа и визуализации данных используются для повышения осведомленности пользователей и понимания состояния безопасности, потенциальных угроз, рисков, связанных с ними воздействий и рекомендаций по смягчению последствий.

GHOST

3.3 Базовые уровни

Перехват и проверка данных (DII). Данные о трафике всех сетевых интерфейсов в среде умного дома собираются непосредственно из сети. Эти данные анализируются и сохраняются для использования компонентами GHOST.Важные данные, извлеченные из пакетов трафика, сохраняются в общем хранилище данных. Кроме того, пакеты трафика объединяются в группы, связанные с конкретными сообщениями или действиями. Эти группы пакетов также анализируются для извлечения информации более высокого уровня абстракции и сохранения ее вместе с информацией, полученной в результате анализа отдельных пакетов. Кроме того, контекстная информация извлекается из данных о трафике. Выявляются повторяющиеся шаблоны трафика, идентифицируются причины, которыми они вызваны, и выполняется первоначальная классификация типа данных трафика.Сетевой трафик может быть связан с действиями людей или событиями в умном доме, а данные в пакетах классифицируются соответственно как личные данные или данные устройства.

Контекстное профилирование (CP). На этом уровне создаются шаблоны классификации и фактические профили типичного поведения устройств путем извлечения ценных данных из локальной сети, уже подготовленной DII. Профили нормального поведения устройств строятся в древовидном формате для дальнейшей обработки. по компоненту оценки рисков.Этот уровень также отслеживает обмен данными между любой комбинацией устройств, включая шлюз, а также статус каждого устройства и статус шлюза. Мониторинг основан на обучении, и модели обучаются распознавать нормальное состояние устройств и нормальное состояние связи между ними. Случайные нейронные сети используются для каждой пары устройств, а обучение с подкреплением используется для их обновления во времени.

Оценка рисков (RA). Это базовый уровень, который собирает информацию о текущих рисках и анализирует в режиме реального времени текущие потоки сетевого трафика.Он сопоставляет активность устройств в сети с профилями, доступными на уровне CP. Автоматическое принятие решений Risk Engine обеспечивает прозрачность решения по кибербезопасности, информируя конечного пользователя только о срочных решениях. Его возможности расширены за счет использования смарт-контрактов (SC) для обеспечения надежности и достоверности решений. RA также предназначен для контроля конфиденциальности пользователей и информирования их о связанных рисках.

Контроль и мониторинг (КМ). Этот уровень образуют три типа пользовательских интерфейсов: Аналитика отзывов (расширенные профессиональные интерфейсы), Вмешательство в систему безопасности (инструменты ежедневной поддержки принятия решений) и Конфигурация. Входные данные включают историческое и текущее поведение потока пакетов, уровни риска, профили устройств, оценку классификации пакетов и т. д. Уровень обеспечивает визуальные и интуитивно понятные представления и отчеты о состоянии безопасности умного дома, включая визуализацию характеристик пакетов во времени, визуальный мониторинг и различение поведения пакетов и визуальная идентификация потенциальных аномалий и уязвимостей.Соответствующие механизмы визуализации и взаимодействия человека и машины позволяют пользователям легко и эффективно рассматривать проблемы безопасности и принимать ключевые решения, влияющие на их конфиденциальность и безопасность.

3.4 Дополнительные уровни

Инфраструктура защиты блокчейна (BDI). GHOST использует технологию блокчейн и SC для обеспечения целостности данных и кода. На этом уровне решения, принимаемые RA, проверяются в соответствии с общепринятым SC, превращая принятие решений в действительно децентрализованную и устойчивую к вторжению систему.Целостность кода, работающего на шлюзах умного дома, может быть подтверждена с помощью технологии блокчейн. Кроме того, ценная информация, связанная с безопасностью, может храниться в инфраструктуре блокчейна для совместного использования между шлюзами умного дома.

Структура обнаружения межуровневых аномалий (CLADF). Платформа обнаружения аномалий на нескольких уровнях объединяет существующие решения с открытым исходным кодом для традиционных функций кибербезопасности. Основная цель — собрать, сопоставить, объединить и предоставить унифицированный вывод другим компонентам с точки зрения возможных событий, требующих дальнейшего анализа.

База знаний по кибербезопасности (CSKB). Общий облачный репозиторий знаний интегрирован с GHOST для сбора анонимных сведений о безопасности и информации из внешних веб-источников, чтобы улучшить автоматическое принятие решений и улучшить визуальный опыт конечных пользователей на уровне CM. Он будет поддерживать список злоумышленников и свойств (IP-адреса, домены, URL-адреса, хэши файлов).

Общее хранилище данных (SDS). Структуры данных, определенные каждым из компонентов, нормализованы и унифицированы в рамках единой структуры хранения.Комбинация реляционных и нереляционных баз данных используется для удовлетворения потребностей всех компонентов. Существует различие между локальным и облачным хранилищем, поскольку некоторые компоненты будут выполнять удаленную аналитику.

3.5 Аппаратные платформы GHOST

• максимальная сложность кода и размер,

• размер памяти системы,

• вычислительная мощность, которую устройство может предложить в определенный период времени. время,

• допустимое потребление энергии или продолжительность работы батареи,

• методы связи и интерфейсы системы,

• пользовательские интерфейсы и доступ к системе в развертывании.

В литературе было предложено несколько методов для управления этим набором ограничений в различных средах и конкретных решениях [27, 28, 29], включая приложения для обеспечения безопасности и конфиденциальности [30, 31].

GHOST разрабатывается и тестируется с использованием двух платформ с ограниченными ресурсами: проприетарного шлюза IoT и Raspberry Pi (с некоторыми модулями расширения для сетей IoT). Использование обоих устройств позволяет использовать несколько различных протоколов IoT, например 802.11, Bluetooth Low Energy, Z-Wave и 802.15.4 для работы в режиме GHOST. Между этими двумя устройствами существуют различия, но есть и некоторые сходства в отношении их ограничений в отношении вычислительной мощности; объем памяти; коммуникации; и энергоэффективность. Эти ограничения создают ряд исследовательских проблем.

Часы О, мой призрак | Официальный сайт Netflix.

2. Эпизод 2

Блуждающий призрак потрясен, обнаружив, что застрял в теле Джиу. Она не сильно возражает, но ей нужно быстро во всем разобраться.

3. Эпизод 3

Вернувшись в ресторан своего отца и в свой старый район, к Каопун начинают возвращаться воспоминания. Но, к сожалению, никто не знает, кто она такая.

4.

Каопун, которой некуда идти, проводит ночь в круглосуточном спортзале и обсуждает свою судьбу с другим призраком.Позже она снова принимает участие в телешоу.

5. Эпизод 5

Джив просыпается в больнице, напуганный и растерянный. Бабушка говорит ей, что она была одержима. Каопун ищет другое тело для проживания.

6. Эпизод 6

Чтобы спасти своего отца, Каопун снова овладевает Джив. Артит пытается помочь Джив улучшить свои кулинарные навыки, но Каопун интересуется другими вещами.

7. Эпизод 7

Тетя Пу отчаянно пытается помочь Каопун перейти, но может быть слишком поздно.Остался всего один месяц, и Каопун умоляет Джиу поработать с ней.

8. Эпизод 8

Джив и Каопун соглашаются работать вместе. Каопун вынашивает план соблазнить Артита во время ночной поездки кухонного персонала, но затем появляется Ида.

9. Эпизод 9

Каопун набирает обороты после того, как видит, как Артит признается в любви Джиу. сержант Дэн подвергается жестокому нападению после того, как обнаружил кадры аварии Нама.

10. Episode 10

Мама Артита не хочет, чтобы ее сын был с Джив.Кажется, все более подозрительный капитан Парин столкнулся с Каопун прямо перед ее смертью.

11. Эпизод 11

Каопун продолжает откладывать дела с очень расстроенным Артитом. Позже Каопун не верит в это, когда слышит, что покончила жизнь самоубийством.

12. Эпизод 12

Дэна выписывают из больницы. Покинув Джиу, подавленный Каопун принимает решение. Артит обмолвился, что состоит в отношениях с Джив.

13. Эпизод 13

Каопун говорит тете Пу, что она должна отложить церемонию перехода. Артит с трудом принимает то, что Джив сказал ему об одержимости.

14. Эпизод 14

Сержант. Дэн обнаруживает тревожные новые улики по делу о побеге Нама. Джив и Каопун делятся с Артитом своими подозрениями относительно капитана Парина.

15. Эпизод 15

Наконец, Каопун вспоминает, как ее убили.Когда Джив исчезает, Каопун просит своих собратьев-бродячих призраков помочь найти ее.

16. Эпизод 16

Каопун прощается. Позже Джив получает стипендию для обучения за границей, а Нам возвращается после лечения в Америке и навещает капитана Парина.

«Призрачная» ДНК жителей Западной Африки усложняет историю происхождения человека: NPR

Художественное изображение ДНК. Ученые обнаружили следы ДНК, которые, по их словам, являются доказательством того, что доисторические люди произошли от неизвестной группы гоминидов в Западной Африке. Вестенд61/Getty Images/Вестенд61 скрыть заголовок

Рисунок ДНК, сделанный художником. Ученые обнаружили следы ДНК, которые, по их словам, являются доказательством того, что доисторические люди произошли от неизвестной группы гоминидов в Западной Африке.

Около 50 000 лет назад древние люди на территории современной Западной Африки, очевидно, произвели потомство с другой группой древних людей, о существовании которой ученые не знали.

Нет ни костей, ни древней ДНК, подтверждающих это, но исследователи говорят, что доказательства находятся в генах современных западноафриканцев. Они проанализировали генетический материал сотен людей из Нигерии и Сьерра-Леоне и обнаружили сигналы того, что они называют «призрачной» ДНК неизвестного предка.

Наш собственный вид — Homo sapiens — жил рядом с другими группами, отделившимися от одного и того же генетического генеалогического древа в разное время. И есть много свидетельств из других частей мира, что ранние люди занимались сексом с другими гоминидами, такими как неандертальцы.

Вот почему гены неандертальца присутствуют сегодня у людей, у людей европейского и азиатского происхождения. Homo sapiens также скрещивался с другой группой, денисовцами, и эти гены обнаружены у людей из Океании.

Находки по призрачной ДНК, опубликованные в журнале Science Advances, еще больше усложняют картину того, как Homo sapiens — или современные люди — эволюционировали от других человеческих родственников. «Почти наверняка дело в том, что история невероятно сложная и запутанная, и у нас есть своего рода начальные намеки на эту сложность», — говорит Шрирам Санкарараман, специалист по вычислительной биологии из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе.

Ученые проанализировали геномы 405 жителей Западной Африки. Санкарараман говорит, что они использовали статистическую модель для пометки частей ДНК. Этот метод «проходит по геному человека и извлекает фрагменты ДНК, которые, как мы думаем, вероятно, произошли от популяции, которая не является современным человеком».

Необычная ДНК, найденная в Западной Африке, не связана ни с неандертальцами, ни с денисовцами. Шанкарараман и его соавтор исследования Арун Дурвасула считают, что это происходит из еще не обнаруженной группы.

«У нас нет четкой идентификации этой архаичной группы, — говорит Санкарараман. «Вот почему мы используем термин «призрак». Похоже, что он не особенно тесно связан с группами, из которых у нас есть последовательности генома».

Ученые считают, что скрещивание произошло около 50 000 лет назад, примерно в то же время, когда неандертальцы скрещивались с современными людьми в других частях мира. Однако неясно, было ли это «событие» скрещивания один раз или оно произошло в течение длительного периода времени.

Неизвестная группа «кажется, отделилась от предков современного человека незадолго до того, как неандертальцы отделились от наших предков», — говорит он.

Шэрон Браунинг, профессор биостатистики из Вашингтонского университета, изучавшая смешение денисовцев и людей, говорит, что «сценарий, который они здесь обнаруживают, кажется реалистичным».

Браунинг отмечает, что призрачная ДНК часто появляется в генетическом материале.«Это говорит нам о том, что у этих архаичных популяций могла быть какая-то ДНК, которая делала некоторые полезные вещи, которые оказались полезными для современного населения», — говорит она.

Но на данный момент, говорит Шанкарараман, невозможно узнать, какую роль эти генетические материалы играют для современных людей, которые их несут. «Являются ли они случайным образом плавающими в наших геномах? Имеют ли они какие-либо адаптивные преимущества? Имеют ли они пагубные последствия?» добавил он. «Это все вопросы, над которыми было бы здорово начать думать.»

Он говорит, что, вероятно, есть свидетельства существования других популяций призраков у современных людей в других частях мира. «Я думаю, что, когда мы получаем последовательности генома из разных частей мира в разные моменты времени, всегда есть вероятность, что мы можем обнаружить эти пока еще неопознанные популяции призраков», — говорит Санкарараман.

Также возможно, что призрачная ДНК, обнаруженная в этом исследовании, принадлежит нескольким группам, добавил Браунинг. «В Африке мы не знаем, сколько архаичных групп могло быть задействовано, и исследование не говорит нам об этом», — говорит она. «Это говорит нам о том, что была интеграция, но теоретически она могла произойти из более чем одного архаичного населения».

По сравнению с неандертальцами, у которых имеется множество ископаемых свидетельств ДНК, в Африке гораздо труднее найти физические образцы. Браунинг говорит, что климат на континенте усложнил задачу.

«Условия должны быть правильными, чтобы окаменелости не полностью распались», — говорит Браунинг. В Африке были найдены кости архаичных популяций, но ДНК не удалось восстановить.Тем не менее, добавляет она, «технология продолжает совершенствоваться, и люди все еще ищут новые окаменелости».

Так что же случилось с этой загадочной группой древних людей? Ученые не совсем уверены.

Возможно, они вымерли или, возможно, в конечном итоге полностью вошли в состав современных людей.

Почему мы должны верить в призраков

Хэллоуин — это время, когда призраки и жуткие украшения выставлены на всеобщее обозрение, напоминая нам о царстве мертвых. Но могут ли они также преподать нам важные уроки о том, как вести нравственную жизнь?

Истоки современного Хеллоуина восходят к «самайну», кельтскому празднику начала темной половины года, когда, по широко распространенному мнению, царство между живыми и мертвыми пересекалось, а призраки могли быть обычным явлением. столкнулся.

В 601 году нашей эры, чтобы помочь своему стремлению обратить северную Европу в христианство, папа Григорий I приказал миссионерам не прекращать языческие праздники, а скорее христианизировать их.

Вам также могут понравиться:
•  Правда о паранормальных явлениях
•  Трюки с камерой, которые вызывают призраков
•  Почему наука говорит, что вам нужно вздремнуть

Соответственно, праздники времени закончились Самайн стал Днем всех усопших и Днем всех святых, когда разговор с мертвыми считался религиозным. День Всех Святых также назывался Днем Всех Святых, а ночь накануне стала Вечером Всех Святых или «Хэллоуин».

Мало того, что языческие верования в отношении духов умерших сохранились, они также стали частью многих практик ранней церкви.

Прибыльная вера

Сам Папа Григорий I предложил, чтобы люди, видящие призраков, служили для них мессы. Мертвые, с этой точки зрения, могут нуждаться в помощи живых, чтобы совершить путешествие к Небесам.

В Средние века верования о душах, пойманных в ловушку в чистилище, привели к распространению в церкви практики продажи индульгенций — платежей в пользу церкви, чтобы уменьшить наказание за грехи.Широко распространенная вера в призраков превратила продажу индульгенций в прибыльную практику для церкви.

Именно такие верования способствовали Реформации, разделению христианства на протестантизм и католицизм во главе с немецким теологом Мартином Лютером. Действительно, «95 тезисов» Лютера, прибитые к церкви Всех Святых в Виттенбурге 31 октября 1517 г., были во многом протестом против продажи индульгенций.

ГОСТ Р 52714:2018 Бензины автомобильные.

ASTM E 122: 2017: КРАСНАЯ ЛИНИЯ	Стандартная практика расчета размера выборки для оценки с заданной точностью среднего значения характеристики партии или процесса
АСТМ Д 4840: 1999	Стандартное руководство по процедурам цепочки поставок
ASTM D 1129: 2013: КРАСНАЯ ЛИНИЯ	Стандартная терминология, относящаяся к воде
АСТМ Д 4422: 2013	Стандартный метод определения золы при анализе нефтяного кокса
ASTM D 1729 : 2016 : КРАСНАЯ ЛИНИЯ	Стандартная практика визуальной оценки цветов и цветовых различий диффузно освещенных непрозрачных материалов
ASTM B 265: 2015: КРАСНАЯ ЛИНИЯ	Стандартные технические условия на полосы, листы и пластины из титана и титановых сплавов
АСТМ Е 620: 2011-06	ПРАКТИКА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ МНЕНИЙ НАУЧНЫХ ИЛИ ТЕХНИЧЕСКИХ ЭКСПЕРТОВ
ASTM D 2084: 2017: КРАСНАЯ ЛИНИЯ	МЕТОД ИСПЫТАНИЙ НА РЕЗИНОВЫЕ СВОЙСТВА — ВУЛКАНИЗАЦИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВРАЧАЮЩЕГОСЯ ДИСКОВОГО ИЗМЕРИТЕЛЯ ОТВЕРЖДЕНИЯ
АСТМ Е 275: 2008	Описание и измерение характеристик ультрафиолетовых и видимых спектрофотометров
АСТМ Е 260: 1996	Стандартная практика газовой хроматографии с набивной колонкой
ASTM D 16: 2016: КРАСНАЯ ЛИНИЯ	ТЕРМИНОЛОГИЯ ДЛЯ КРАСОК, РОДСТВЕННЫХ ПОКРЫТИЙ, МАТЕРИАЛОВ И ПРИМЕНЕНИЙ
АСТМ А 366/А366М: 1997 г.	СПЕЦИФИКАЦИЯ ДЛЯ КОММЕРЧЕСКОЙ СТАЛИ (CS), ЛИСТ, УГЛЕРОД, (0.15 МАКСИМАЛЬНЫЙ ПРОЦЕНТ) ХОЛОДНОКАТАНЫЙ
ASTM D 5289: 2017: КРАСНАЯ ЛИНИЯ	МЕТОД ИСПЫТАНИЙ РЕЗИНОВЫХ СВОЙСТВ — ВУЛКАНИЗАЦИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БЕЗРОТОРНЫХ ВОЛЧАТЕЛЕЙ
ASTM B 152/B152M: 2013: КРАСНАЯ ЛИНИЯ	Стандартные технические условия на медный лист, полосу, плиту и катаный прокат
ASTM D 3182: 2016: КРАСНАЯ ЛИНИЯ	Стандартная практика для каучука — материалы, оборудование и процедуры смешивания стандартных компаундов и подготовки стандартных вулканизированных листов
АСТМ Д 149: 2009	МЕТОД ИСПЫТАНИЙ НА ДИЭЛЕКТРИЧЕСКОЕ ПРОБОЙНОЕ НАПРЯЖЕНИЕ И ДИЭЛЕКТРИЧЕСКУЮ ПРОЧНОСТЬ ТВЕРДЫХ ЭЛЕКТРОИЗОЛЯЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ НА ЧАСТОТАХ КОММУНИКАЦИОННОЙ МОЩНОСТИ
ASTM D 907: 2015: КРАСНАЯ ЛИНИЯ	Стандартная терминология клеев
ASTM D 2413: 2016: КРАСНАЯ ЛИНИЯ	Стандартная практика подготовки изоляционной бумаги и картона, пропитанных жидким диэлектриком
ASTM B 209: 2014: КРАСНАЯ ЛИНИЯ	Стандартные технические условия на листы и плиты из алюминия и алюминиевых сплавов
ASTM E 203: 2016: КРАСНАЯ ЛИНИЯ	Стандартный метод анализа воды с использованием волюметрического титрования по методу Карла Фишера
ASTM D 1566: 2015: КРАСНАЯ ЛИНИЯ	ТЕРМИНОЛОГИЯ, ОТНОСЯЩАЯСЯ К РЕЗИНУ
АСТМ Д 4483: 2014-02	ПРАКТИКА ОЦЕНКИ ТОЧНОСТИ СТАНДАРТОВ МЕТОДОВ ИСПЫТАНИЙ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ ПО ПРОИЗВОДСТВУ КАУЧУКА И ТЕХНИКИ
ASTM D 1475: 2013: КРАСНАЯ ЛИНИЯ	Стандартный метод испытаний плотности жидких покрытий, чернил и сопутствующих продуктов
АСТМ Д 374: 1999	Стандартные методы испытаний толщины твердой электрической изоляции
АСТМ Е 168: 2016	Стандартные методики общих методов инфракрасного количественного анализа