Открытой олимпиады школьников, ИТМО Информатика. В бакалавриате я училась на направлении «Информатика и вычислительная техника». Открытой олимпиады школьников, ИТМО Информатика.
«Открытая олимпиада школьников» 9-10 классы
Олимпиада состоит из двух этапов: отборочный и заключительный. В олимпиаде участвуют команды, состоящие из трёх школьников. Команда ИТМО победила в межвузовских киберучениях "OpenBonch 2022" в Петербурге. ИТМО проведет заочный этап олимпиады для учеников 7−11 классов при помощи социальной сети «ВКонтакте». Петербургские студенты из университета ИТМО стали победителями престижнейшей международной олимпиады по программированию ACM/ICPC. Соревнования проходили с 20 по 25 мая в Рапид-сити (Южная Дакота, США). ИТМО проведет заочный этап олимпиады для учеников 7−11 классов при помощи социальной сети «ВКонтакте».
Школьники займутся машинным обучением: ИТМО и Softline Digital проводят олимпиаду НТИ
Гистограмма просмотров видео «Олимпиада По Информатике Итмо 2022 1 Отборочный Тур Разбор 1-5 Задач» в сравнении с последними загруженными видео. это задачи с первой базовой Интернет-олимпиады по информатике и программированию 2007 года (эти онлайн-олимпиады для школьников ИТМО проводит и сейчас). это задачи с первой базовой Интернет-олимпиады по информатике и программированию 2007 года (эти онлайн-олимпиады для школьников ИТМО проводит и сейчас). Школьники из Москвы выиграли две золотые медали на Международной олимпиаде по информатике, сообщил мэр столицы Сергей Собянин в своем Telegram-канале. Здесь Короткевич в чемпионской команде ИТМО на олимпиаде по программированию. Олимпиада «ИТМО ВКонтакте»-2017 привлекла более 2200 участников, большая часть которых решила проверить силы в информатике и математике, что закономерно —это профильные дисциплины для поступления в Университет ИТМО.
ИТМО по математике
Подробности на странице. В дни олимпиад идентификация участников проводится с 14:00 до 15:00 мск , начало олимпиады сразу после прохождения идентификации. В дни олимпиад идентификация участников проводится с 10:30 до 11:30 мск , начало олимпиады сразу после прохождения идентификации. Также участникам необходимо выслать видеозапись со своим рабочим местом, см.
Сборная российских школьников под руководством тренера из ИТМО завоевала три золотые медали на Международной олимпиаде по информатике в Сингапуре 16:45, 28 июня 2021 г. Образование Олимпиада IOI проходила вот уже в 33 раз, как и в прошлом году, в онлайн-формате. Это позволило собрать рекордное число участников — 300 школьников из 88 стран. Сборная России стала одним из лидеров — три золотые медали и одна серебряная.
Збань 4 курс бакалавриата и В. Смыкалов 1 курс магистратуры. Готовил команду тренер-рекордсмен А. Станкевич, которому вуз обязан всеми своими чемпионскими кубками. В 2016 году А. Столько же задач решили еще четыре команды, однако петербургский вуз показал лучшее время, что принесло ему седьмой по счету кубок мира. Уже шестой год подряд, с 2012 года, победный кубок достается петербуржцам в 2014 и 2016 годах победу на ACM-ICPC одерживала команда Санкт-Петербургского государственного университета. На втором месте СПбГУ с четырьмя кубками, а у ближайших зарубежных соперников — американского Стэнфорда и китайского университета Джао Тонг — по три победы. Еще три российских вуза стали призерами турнира.
По словам и. Бонч-Бруевича Георгия Машкова, которого цитирует пресс-служба, на таких масштабных мероприятиях студентов замечают работодатели, а это отличная возможность для старта карьерного пути в индустрии. Проекты, подобные прошедшим киберучениям "OpenBonch 2022", позволяют погрузить будущих выпускников в условия работы настоящих специалистов, отвечающих в организациях за выявление и реагирование на кибератаки", - подчеркнул Машков. Соревнования прошли с 5 по 7 октября на базе Северо-Западного федерального образовательного центра Национального киберполигона.
В интернет-олимпиаду по информатике включили задачи по Cyberpunk 2077
Всероссийская открытая олимпиада школьников (информатика) 23-24 учебного года ИТМО. Регламент проведения заключительного этапа олимпиады Росатом по информатике в естественных науках с применением дистанционных технологий. «Олимпиада поможет талантливым детям не только поступить в ведущие вузы страны, но и сконцентрироваться на востребованных профессиях, увидеть, какие именно специалисты нужны для решения существующих в отрасли задач. Университет ИТМО (Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики), который проводит олимпиаду, часто использует поп-культурных персонажей (из Death Stranding, «Джокера» и «Звёздных войн». ИТМО проведет заочный этап олимпиады для учеников 7−11 классов при помощи социальной сети «ВКонтакте». В ИТМО начался финал профиля Интеллектуальные робототехнические системы Национальной технологической олимпиады.
Мегаолимпиада итмо
Нужна дополнительная подготовка к олимпиаде. Существуют специальные курсы, где ученики могут получить необходимую информацию и потренироваться в решении конкурсных задач. Многие вузы проводят летние или зимние олимпиадные школы — там ученики под руководством тренеров и прошлогодних победителей соревнований готовятся к участию в какой-то конкретной олимпиаде. Часто такие занятия стоят недорого, а некоторые вузы проводят отбор и обучают талантливых ребят бесплатно. Важно также понимать, что школьных занятий для подготовки к олимпиадам может быть недостаточно, и нужно быть готовым подключить дополнительный ресурс». Напомним, что в 2020-2021 учебном году в Яндекс. Учебнике запустился курс по информатике для учеников 7 класса. Решение о подключении к программе должна принять школа. Для этого у учебного заведения должна быть возможность обеспечить два спаренных академических часа для занятий информатикой в неделю и укомплектованные компьютерные классы с доступом в интернет. Курс включает три раздела: основы информатики, информационно-коммуникативные технологии, алгоритмизацию и начало программирования.
Проект уже запущен в пилотных школах нескольких российских городов. Более 1000 педагогов начали обучать учеников по этой программе. Вы тоже можете присоединиться — для этого нужно перейти по ссылке и оставить заявку на сайте. Больше по теме.
Ещё я анализировал фичи, брал самые полезные из них с помощью нескольких алгоритмов из библиотеки CircuitLearn. И: Задача на предсказание клика включала в себя анонимизированные данные без описания. Как в этом случае ты подходил к анализу признаков? Тимур Гарифуллин: Там очень много было численных данных. Я решил сделать так же, как и в первый раз. Потом в условие загрузили, что они категориальные.
Я их переделал на категориальные, но в итоге по времени обучение стало дольше, а по качеству даже хуже. Численные данные оказались лучше. И: Какие зависимости изучал при решении? Тимур Гарифуллин: Для первой задачи я извлекал эмбеддинги из картинок. Там извлекаются некоторые характеристики, и в зависимости от этих характеристик я предсказывал схожесть текста картинки. И: Ты оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть? Выбрал 200 лучших. И: Дополнительные признаки делал? Тимур Гарифуллин: Дополнительные признаки, как раз эмбеддинги в первой задачи. Во второй задаче нет, не делал.
И: Применял ли ты какие-то действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома"? Тимур Гарифуллин: Нет. На второй задаче я пытался так сделать, но в итоге качество оказалось хуже, чем именно обученная модель по-настоящему. И: Как тебе в принципе задания? Тимур Гарифуллин: Задания интересные. Второе мне понравилось больше. Я не так часто занимался мультимодальными моделями. И: Что ты можешь пожелать будущим участникам? Какой дать совет? Г: Интересоваться всем в направлении искусственного интеллекта.
Гуглить, если чего-то не знаешь, найти ответ, какие-то наиболее частые решения таких задач. Игорь Дышлевский: Меня зовут Дышлевский Игорь, я учусь в 11 классе физико-математической школы в Тюмени, мне 17 лет. И: Расскажи, пожалуйста, о своей подготовке к олимпиаде. Игорь Дышлевский: Началась она с подготовки к основному этапу, некоторым задачам, заключительному этапу. К нему в основном готовился по вебинарам. Я понял темы задач, методы, которые нам предлагают организаторы, поэтому я сам смог посмотреть другие способы решения подобных задач. И: Ты готовился в школе? Может еще какие-то курсы были или в школе дополнительные занятия? Игорь Дышлевский: У меня в школе дополнительных занятий не было, курсов тоже, то есть самостоятельный поиск. И: Ты сейчас уже участвуешь в каких-нибудь проектах?
Игорь Дышлевский: "Большой вызов" от Сириуса, Сочи. И: И есть ли у тебя какие-то идеи на будущие проекты? Игорь Дышлевский: Есть идеи улучшения тех проектов, которые уже есть. Идей будущих проектов тоже много. Одна из них — это совмещение некоторого количества моделей, больших моделей для создания ансамблей с моделями машинного обучения для решения более сложных задач. Добавление жёсткого интерфейса. Игорь Дышлевский: Наибольший интерес вызвали задачи по машинному обучению, которые были на основном этапе. Но больше машинного обучения душу греет из всех этих задач. И: Можешь ли выделить очень сложное или, наоборот, лёгкое задание? Игорь Дышлевский: Самое сложное — это задачи не по машинному обучению.
Самые лёгкие задачи — по машинному обучению. Игорь Дышлевский: Задачи по машинному обучению были достаточно интересные. Задача на рекомендательную систему в основном этапе заставила сесть и всё-таки написать эту систему, что получилось не так быстро. Но всё же задача из финального этапа — самая интересная. Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе, что поспособствовало улучшению качества решения? Игорь Дышлевский: Допустим, для задач в первый день у нас было распределение по классам в системе, куда мы заливали решения. Оно было одно, они были равномерные. Распределение в тренировочных данных было с ужасным перекосом от одного класса. Из-за этого при обучении я добавлял коэффициент, обратный проценту. Те классы, которых было меньше, имели большее значение, потому что на тестировочных данных их будет ровно столько же, как остальных.
Из-за этого их надо учитывать сильнее, чем остальные, за один элемент. Как и какие зависимости изучал? Может, как-то оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть? Игорь Дышлевский: Вначале смотрел, какие признаки можно удалить, какие признаки я точно не буду обрабатывать из-за того, что это может занять все 6 часов, которые у нас были. Соответственно, убрал 4 признака такими способом. Дальше смотрел на то, какие признаки к какому типу относятся. То есть, категориальные и некатегориальные. По этому поводу уже обрабатывались данные и подавались в разные модели. И: Помимо решения задачи как таковой ты всё же участвовал в соревновании. Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества?
Игорь Дышлевский: С позиции взлома — нет. Но это как посмотреть. Я загружал таблицы с одинаковыми классами, чтобы понять, какое там распределение. Получилось узнать, что оно абсолютно равномерно. Как раз из-за этого был добавлен коэффициент. Затем распределение помогло понять, в окрестностях каких значений модель должна выдавать результаты, и так уже помогать отбирать модели. Попытки атаковать умышленно не было, но эти данные использовались для будущих моделей. Игорь Дышлевский: Успехов и удачи на олимпиаде. Также очень полезны для олимпиады вебинары. Чтобы решать задачи следующего этапа, очень полезно посмотреть предыдущий вебинар, который записывался для участия в этапе.
И: Ты — финалист олимпиады по искусственному интеллекту. Расскажи, пожалуйста, как проходила твоя подготовка и как ты получил те знания, которые тебе помогли на Олимпиаде? Никита Таушканов: Машинным обучением я начал заниматься не так давно, где-то полгода назад. Занимался самостоятельно по свободным источникам в интернете. Это курсы, книги и прочее. В общем, вот и вся подготовка. И: Ты занимался на каких-то курсах?
Алгоритм» и двукратный чемпион мира ACM ICPC среди университетских команд, в 2018 году окончил университет ИТМО и, имея возможность выбирать практически любого работодателя, предпочёл продолжить обучение в аспирантуре. В этом году Google Code Jam прошел 9-10 августа в Торонто, участие в нем приняло более 60 тыс. Чемпионат проводится ежегодно с 2003 г.
Технологии программирования. Школьники 9 и 10 классов: Темы заданий 1-го тура: Кодирование информации и системы счисления. Темы заданий 2-го тура: Технологии хранения, поиска и сортировки информации. Телекоммуникационные технологии. Технологии программирования Школьники 7 и 8 классов: Темы заданий 1-го тура: Теоретические основы информатики. Информация и её кодирование. Темы заданий 2-го тура: Архитектура компьютеров. Сортировка и фильтрация данных. Заключительный этап планируется в очной форме 13 марта 2022 г. Олимпиада ИТМО по математике: С 18 октября по 10 марта всем участникам доступна тренировочная сессия для наработки навыков решения заданий и самостоятельной оценки своего уровня знаний. Тренировочная сессия охватывает все разделы математики, задания из которых традиционно включаются в туры отборочного этапа олимпиады.
Российские студенты взяли четыре медали на Международной олимпиаде по информатике
Выполнить олимпиадные задания заочного тура можно будет в любое время в период с 12 февраля по 12 марта — на тестирование участнику дается один час. Кстати, необязательно выбирать только одно направление — можно соревноваться сразу в нескольких дисциплинах. Старшеклассники, прошедшие в финал олимпиады, будут приглашены на очный тур, который состоится в Университете ИТМО в Санкт-Петербурге с 6 по 8 апреля. Общее время, отведенное на олимпиаду в очном туре, составляет 6 часов. При этом на одну дисциплину выделяется не более 2 часов — что также позволяет участвовать в финале сразу по нескольким направлениям. Еще среди призов: шлемы виртуальной реальности, фирменная продукция ITMO. Кроме того: 10 участников, набравших наибольшее количество баллов во время заочного тура, получат трэвел-грант. Грант покрывает стоимость поездки в Санкт-Петербург и проживания в городе во время проведения очного этапа олимпиады. Сам очный этап предполагает не только решение задач, но и культурную программу — экскурсии по достопримечательностям Санкт-Петербурга, визиты в лаборатории Университета ИТМО, лекции от ученых Университета и сотрудников «ВКонтакте». Что дает участие в олимпиаде 10 баллов к ЕГЭ, на самом деле, не так уж и мало — многие участники олимпиады прошлого года рассказывали, что для них эти баллы стали решающими: В сумме по ЕГЭ я заработал 260 баллов. Баллы за олимпиаду «ИТМО ВКонтакте» очень сильно помогли мне поступить на выбранное направление, так как проходной балл был 269.
Основное отличие этого профиля НТО в том, что финальная задача — практическая. Она представляет собой реальный кейс: это та проблема, с которой столкнулась ИТ-компания, и которую решали уже состоявшиеся специалисты. Так, в пролом году, на основе больших данных с помощью искусственного интеллекта школьники пытались спрогнозировать брак на производстве сверхпроводников.
Организаторы олимпиады полагают, что решение таких задач является своего рода профессиональным ориентированием: при решении финального кейса школьники смогут попробовать себя в роли data-аналитиков и понять, насколько они предрасположены к профессии. Кроме того, мы стараемся популяризировать направление машинного обучения, так как соответствующих специалистов нам не хватает.
Я вообще самоучка. И: Нравится заниматься машинным обучением? Тимур Гарифуллин: Да, это очень интересно. И: Какие перспективы видишь в этом направлении? Тимур Гарифуллин: Мне очень интересна эта область. Хотел бы побольше узнать об этом. И: Какие у тебя планы?
И: Может, уже сейчас есть проекты, в которых ты участвуешь? А сейчас подал заявку в Сириус. И: Есть ли у тебя какие-то идеи будущих проектов? Тимур Гарифуллин: Я хочу попробовать векторную базу данных, но пока что не могу придумать какой-то проект, чтобы её опробовать. И: Какие олимпиадные задания вызвали наибольший интерес? Тимур Гарифуллин: Наибольшие трудности вызвала рекомендательная система, так как я с этим никогда не сталкивался. И: А какое-нибудь простое задание выделить можешь? Тимур Гарифуллин: Простыми показались задачи по оценке зарплат профессии, хотя некоторые люди в последний день решили её лучше, чем я. И: Расскажи про свои ощущения от олимпиады.
Тимур Гарифуллин: Олимпиада интересная, узнаю много нового для себя. Например, никогда не интересовался рекомендательными системами, не пробовал математальные модели, а сейчас с удовольствием изучаю эти области. И: Не тяжело, что олимпиада проходит в несколько этапов и в разных городах? Тимур Гарифуллин: Нет, это прикольно. И: Было что-нибудь весёлое? Подружился с кем-нибудь? Тимур Гарифуллин: Встретил много знакомых с направления «Большие вызовы». Например, Гринюк Илья. И: Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе?
Тимур Гарифуллин: Во второй задаче при анализе я отсеял несколько признаков, и, скорее всего, из-за них у меня как раз и получился очень хороший результат. На первой задаче я нашёл несколько битых картинок, которые бы поломали решение где-то посередине обучения. Сэкономил время. Тимур Гарифуллин: Предобработка данных. Ещё я анализировал фичи, брал самые полезные из них с помощью нескольких алгоритмов из библиотеки CircuitLearn. И: Задача на предсказание клика включала в себя анонимизированные данные без описания. Как в этом случае ты подходил к анализу признаков? Тимур Гарифуллин: Там очень много было численных данных. Я решил сделать так же, как и в первый раз.
Потом в условие загрузили, что они категориальные. Я их переделал на категориальные, но в итоге по времени обучение стало дольше, а по качеству даже хуже. Численные данные оказались лучше. И: Какие зависимости изучал при решении? Тимур Гарифуллин: Для первой задачи я извлекал эмбеддинги из картинок. Там извлекаются некоторые характеристики, и в зависимости от этих характеристик я предсказывал схожесть текста картинки. И: Ты оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть? Выбрал 200 лучших. И: Дополнительные признаки делал?
Тимур Гарифуллин: Дополнительные признаки, как раз эмбеддинги в первой задачи. Во второй задаче нет, не делал. И: Применял ли ты какие-то действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома"? Тимур Гарифуллин: Нет. На второй задаче я пытался так сделать, но в итоге качество оказалось хуже, чем именно обученная модель по-настоящему. И: Как тебе в принципе задания? Тимур Гарифуллин: Задания интересные. Второе мне понравилось больше. Я не так часто занимался мультимодальными моделями.
И: Что ты можешь пожелать будущим участникам? Какой дать совет? Г: Интересоваться всем в направлении искусственного интеллекта. Гуглить, если чего-то не знаешь, найти ответ, какие-то наиболее частые решения таких задач. Игорь Дышлевский: Меня зовут Дышлевский Игорь, я учусь в 11 классе физико-математической школы в Тюмени, мне 17 лет. И: Расскажи, пожалуйста, о своей подготовке к олимпиаде. Игорь Дышлевский: Началась она с подготовки к основному этапу, некоторым задачам, заключительному этапу. К нему в основном готовился по вебинарам. Я понял темы задач, методы, которые нам предлагают организаторы, поэтому я сам смог посмотреть другие способы решения подобных задач.
И: Ты готовился в школе? Может еще какие-то курсы были или в школе дополнительные занятия? Игорь Дышлевский: У меня в школе дополнительных занятий не было, курсов тоже, то есть самостоятельный поиск. И: Ты сейчас уже участвуешь в каких-нибудь проектах? Игорь Дышлевский: "Большой вызов" от Сириуса, Сочи. И: И есть ли у тебя какие-то идеи на будущие проекты? Игорь Дышлевский: Есть идеи улучшения тех проектов, которые уже есть. Идей будущих проектов тоже много. Одна из них — это совмещение некоторого количества моделей, больших моделей для создания ансамблей с моделями машинного обучения для решения более сложных задач.
Добавление жёсткого интерфейса. Игорь Дышлевский: Наибольший интерес вызвали задачи по машинному обучению, которые были на основном этапе. Но больше машинного обучения душу греет из всех этих задач. И: Можешь ли выделить очень сложное или, наоборот, лёгкое задание? Игорь Дышлевский: Самое сложное — это задачи не по машинному обучению. Самые лёгкие задачи — по машинному обучению. Игорь Дышлевский: Задачи по машинному обучению были достаточно интересные. Задача на рекомендательную систему в основном этапе заставила сесть и всё-таки написать эту систему, что получилось не так быстро. Но всё же задача из финального этапа — самая интересная.
Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе, что поспособствовало улучшению качества решения? Игорь Дышлевский: Допустим, для задач в первый день у нас было распределение по классам в системе, куда мы заливали решения. Оно было одно, они были равномерные. Распределение в тренировочных данных было с ужасным перекосом от одного класса.
ИТМО будет проводиться дистанционно с использованием популярного синхронного прокторинга ProctorEdu, то есть за вами будет следить проктор. Из устройств вам понадобятся компьютер с веб-камерой или ноутбук и телефон для второй камеры. Решения нужно будет записывать на заранее подготовленных распечатанных или записанных точь-в-точь листах-вкладышах A4 об этом далее. После того, как решаете задачу, нужно внести и сохранить ответ в систему и на камеру показать все страницы решения, после чего озвучить вслух основные шаги решения на 1-3 минуты. По завершении олимпиады нужно сфоткать или отсканить решения и загрузить их на сайт олимпиады как, читайте далее. Что сделать перед олимпиадой? Подготовьте справку школьника, согласие на обработку персональных данных и паспорт, черновики обычные белые листы A4 с подписью "ЧЕРНОВИК" , черную или синюю шариковую или гелевую ручку. Распечатайте или заполните точь-в-точь титульный лист ссылка , первую страницу чистовика ссылка , остальные чистовики ссылка. Рекомендуем распечатать 10 страниц чистовиков. Телефон проверять не надо, на нем в день олимпиады вы просто отсканируете qr-код, после чего вас перебросит на сайт прокторинга и включится трансляция с камеры телефона.
Финал олимпиады «ИТМО ВКонтакте»
Она представляет собой реальный кейс: это та проблема, с которой столкнулась ИТ-компания, и которую решали уже состоявшиеся специалисты. Так, в пролом году, на основе больших данных с помощью искусственного интеллекта школьники пытались спрогнозировать брак на производстве сверхпроводников. Организаторы олимпиады полагают, что решение таких задач является своего рода профессиональным ориентированием: при решении финального кейса школьники смогут попробовать себя в роли data-аналитиков и понять, насколько они предрасположены к профессии. Кроме того, мы стараемся популяризировать направление машинного обучения, так как соответствующих специалистов нам не хватает. Этот дефицит испытывает как страна в целом, так и Softline Digital в частности.
Этот дефицит испытывает как страна в целом, так и Softline Digital в частности. Надеемся, что эти школьники останутся в движении НТО, и впоследствии, когда они станут студентами старших курсов, мы сможем с ними сотрудничать, привлекать как на стажировки, так и предлагать трудоустройство», — отмечает один из организаторов, архитектор Softline Digital Николай Князев. Наши студенты многократно становились победителями и призерами различных соревнований и хакатонов по программированию, так, в этом году они завоевали золотые медали международного чемпионата мира по программированию ICPC. Мы, как авторы задач и образовательной части профиля готовим школьников к тому, что их будет ждать не только на студенческой скамье, но и уже в реальных компаниях и ситуациях, так как именно практико-ориентированный подход помогает нашим выпускникам быть такими успешными на рынке труда, какими они являются сейчас. Создавая такую атмосферу в университете, мы, конечно, ищем сильных и мотивированных школьников, организуя и такие мероприятия, соответствующие духу образования в нашем университете.
В следующий тур прошли те из участников, кто успешно справился с созданием программы на языке Python и решил математические задания. В ходе олимпиады школьникам предстоит не только решать задачи, но и получать новые знания: перед финальным этапом они смогут пройти курсы вебинары и семинары по программированию на Python, машинному обучению и работе с большими данными. Заключительным этапом станет решение задачи в командах до трех человек. Основное отличие этого профиля НТО в том, что финальная задача — практическая. Она представляет собой реальный кейс: это та проблема, с которой столкнулась ИТ-компания, и которую решали уже состоявшиеся специалисты.
Регистрация на олимпиады осуществляется раздельно. Также до конца сегодняшнего дня всем участникам необходимо загрузить в Профиль Профиль - Дополнительные данные справку из школы и скан согласия на обработку персональных данных. Если вкладыш заполнялся с обеих сторон, то сначала должна идти лицевая часть вкладыша, далее - оборотная.
Университет ИТМО – рекордсмен по приему олимпиадников в Петербурге
- Больше по теме
- Домашняя страница интернет-олимпиады школьников по физике
- Олимпиады Университета ИТМО - YouTube
- Материалы второй командной интернет-олимпиады по информатике Университета ИТМО
Россиянам хотят разрешить вступать в политические партии с 16 лет
- Выбор состязания
- В Петербурге объявили победителей всероссийской олимпиады для школьников «Умножая таланты»
- В ИТМО провели установочные сессии с разбором заданий Открытой олимпиады школьников по информатике
- Олимпиада по информатике ИТМО 2022 1 Отборочный тур Разбор 1-5 задач