George Pashev

Website of George Pashev (Jidai Mirai)

Scientist, Programmer, Data Scientist, Enterpreneur

Python за Fintech разработка

Нова Избираема дисциплина:

Python за Fintech разработка

Автор

д-р Георги Пашев

Професионален профил | georgepashev@uni-plovdiv.bg

Направление: 4.6 Информатика

Основна информация

  • Хорариум: 20 часа лекции + 20 часа упражнения
  • Кредити: 4 ECTS
  • Семестър: 6-ти семестър (3-та година)
  • Предварителни изисквания: Програмиране с Python (базово ниво), Бази данни, Структури от данни и алгоритми

Анотация

Дисциплината "Python за Fintech разработка" подготвя студентите за работа като Python разработчици във финансово-технологичния сектор. Курсът комбинира задълбочено изучаване на Python екосистемата за анализ на данни с практически умения за back-end разработка и количествени методи за финансови приложения.

Учебно съдържание

Модул 1: Advanced Python и Data Science (8 часа лекции, 8 часа упражнения)

  • Работа с NumPy, Pandas и SciPy за анализ на финансови данни
  • Асинхронно програмиране с asyncio за high-frequency trading
  • Паралелна обработка на данни и оптимизация
  • Python best practices и clean code в контекста на fintech приложения

Модул 2: Бази данни и съхранение (6 часа лекции, 6 часа упражнения)

  • Работа с Oracle Database за финансови транзакции
  • MongoDB и NoSQL решения за big data анализ
  • Оптимизация на заявки и индексиране
  • Интеграция на различни storage решения

Модул 3: Количествени методи и финанси (6 часа лекции, 6 часа упражнения)

  • Анализ на времеви редове и финансово моделиране
  • Risk management и portfolio optimization
  • Machine learning за предсказване на пазарни тенденции
  • Автоматизирана търговия и алгоритмични стратегии

Методи на преподаване

  • Интерактивни лекции с практически примери от реалния финтех сектор
  • Лабораторни упражнения с актуални технологии
  • Работа по проекти, симулиращи реални финтех решения
  • Гост-лектори от водещи fintech компании

Форми на оценяване

Финален проект: 40%
Практически задачи: 30%
Теоретичен тест: 20%
Активност: 10%

Очаквани резултати

  • Професионално ниво на Python програмиране за fintech приложения
  • Практически опит с анализ на финансови данни и количествени методи
  • Умения за работа с различни бази данни и системи за съхранение
  • Разбиране на финансовите концепции и алгоритмична търговия
  • Готовност за работа в международен екип

Литература

  • McKinney, W. (2022). Python for Data Analysis, 3rd Edition. O'Reilly Media
  • Hilpisch, Y. (2021). Python for Algorithmic Trading. O'Reilly Media
  • Yves Hilpisch. (2020). Artificial Intelligence in Finance. O'Reilly Media
  • Hull, J. C. (2020). Machine Learning in Business: An Introduction to the World of Data Science. Cambridge University Press
  • Избрани научни статии и технически документации

Техническо осигуряване

  • Модерна компютърна лаборатория с необходимия софтуер и хардуер
  • Високоскоростна интернет връзка
  • Достъп до специализирани финансови APIs и данни
  • Cloud инфраструктура за обработка на големи обеми данни

Софтуерни инструменти

  • Python 3.x и специализирани библиотеки (NumPy, Pandas, SciPy)
  • Oracle Database Enterprise Edition
  • MongoDB Enterprise
  • Jupyter Notebooks/Lab
  • Git и системи за контрол на версиите
  • PyCharm Professional Edition или Visual Studio Code

Голямото море от крипто валути: Типове крипто валути и примери

Голямото море от крипто валути:
Типове крипто валути и примери

Автор: Георги Пашев

Януари 2025

Съдържание

  1. Въведение
  2. История на криптовалутите
  3. Технически аспекти
    • Блокчейн технология
    • Механизми за консенсус
    • Криптография
  4. Типове криптовалути
    • Платежни криптовалути
    • Платформени токени
    • Utility токени
    • Стейбълкойни
    • DeFi токени
    • NFT токени
    • Governance токени
  5. Икономически аспекти
  6. Трейдинг перспектива
  7. Сравнителен анализ
  8. Бъдещи перспективи

1. Въведение

Криптовалутите представляват революционна форма на дигитални активи, базирани на блокчейн технологията. Те въвеждат нов модел на финансови взаимоотношения, който елиминира необходимостта от централизирани посредници и създава възможности за директни peer-to-peer транзакции. От създаването на Bitcoin през 2009 г., пазарът на криптовалути се е развил експоненциално, като днес включва хиляди различни проекти с разнообразни приложения.

В тази лекция ще разгледаме подробно различните аспекти на криптовалутите, започвайки от техническите основи, преминавайки през различните типове и техните характеристики, и достигайки до икономическите и търговски аспекти на тази нова финансова екосистема.

2. История на криптовалутите

Историята на криптовалутите започва със създаването на Bitcoin от мистериозната личност или група, известна като Сатоши Накамото. Публикуването на Bitcoin whitepaper през 2008 г. и пускането на първия блок (Genesis block) през януари 2009 г. бележи началото на нова ера във финансовия свят.

Ключови моменти в историята на криптовалутите:

Година Събитие Значение
2009 Създаване на Bitcoin Първата децентрализирана криптовалута
2011 Появава се Litecoin Първият успешен алткойн
2015 Създаване на Ethereum Въвеждане на смарт контракти
2017 Първи ICO бум Масова поява на нови токени
2020 DeFi лято Експлозия на децентрализирани финанси
2021 NFT революция Масово навлизане на дигитално изкуство

3. Технически аспекти

3.1 Блокчейн технология

Блокчейнът е разпределена база данни, която съхранява информация в блокове, свързани криптографски помежду си. Всеки блок съдържа:

  • Транзакции
  • Времеви печат
  • Криптографски хеш на предишния блок
  • Nonce (число, използвано в процеса на майнинг)

3.2 Layer архитектура

Блокчейн архитектурата се разделя на различни слоеве (layers), всеки със специфична роля:

Слой Описание Примери Предназначение
Layer 0 Базова инфраструктура Polkadot, Cosmos Осигурява хардуерна и мрежова инфраструктура за блокчейн мрежите
Layer 1 Основен блокчейн Bitcoin, Ethereum, Solana Базов протокол, консенсус механизъм, сигурност на мрежата
Layer 2 Решения за скалируемост Lightning Network, Optimism, Arbitrum Подобрява производителността чрез обработка на транзакции извън основната верига
Layer 3 Приложен слой dApps, DeFi протоколи Потребителски интерфейси и приложения

Особености на различните слоеве:

  • Layer 0: Фокусира се върху интероперабилността между различни блокчейни и осигурява базова инфраструктура.
  • Layer 1: Отговаря за основните функции като валидация на транзакции, сигурност и консенсус. Това е фундаменталният слой на всяка блокчейн мрежа.
  • Layer 2: Решава проблемите със скалируемостта чрез различни подходи:
    • State channels (Lightning Network)
    • Странични вериги (Sidechains)
    • Rollups (Optimistic и Zero-Knowledge)
    • Плазма решения
  • Layer 3: Предоставя интерфейс между крайните потребители и блокчейн технологията, включвайки:
    • Потребителски интерфейси
    • APIs и SDK инструменти
    • Междуплатформена интеграция

3.3 Механизми за консенсус

Механизъм Описание Предимства Недостатъци
Proof of Work (PoW) Изисква изчислителна мощност за решаване на криптографски пъзели Висока сигурност Висока консумация на енергия
Proof of Stake (PoS) Валидаторите залагат криптовалута Енергийна ефективност Риск от централизация
Delegated Proof of Stake (DPoS) Делегиране на права за валидация Висока скалируемост По-малка децентрализация

3.3 Криптография

Криптовалутите използват различни криптографски методи за осигуряване на сигурност и анонимност:

  • Публични и частни ключове
  • Хеш функции (SHA-256, Keccak-256)
  • Цифрови подписи
  • Zero-knowledge proofs

4. Типове криптовалути

4.1 Платежни криптовалути

Това са първите и най-базови форми на криптовалути, създадени за извършване на финансови транзакции.

Валута Особености Предимства Използване
Bitcoin (BTC) Първата криптовалута Висока сигурност, ограничено предлагане Съхранение на стойност, плащания
Litecoin (LTC) По-бърз от Bitcoin Бързи транзакции, ниски такси Ежедневни плащания
Monero (XMR) Фокус върху поверителност Анонимни транзакции Поверителни плащания

4.2 Платформени токени

Тези токени са свързани с блокчейн платформи, които позволяват създаването на децентрализирани приложения (dApps).

Платформа Токен Особености Приложения
Ethereum ETH Смарт контракти, DeFi екосистема dApps, DeFi, NFT
Solana SOL Висока скорост, ниски такси DeFi, NFT пазари
Cardano ADA Научен подход, PoS DeFi, образование

4.3 Utility токени

Utility токените предоставят достъп до специфични услуги или функционалности в рамките на дадена платформа.

Токен Платформа Функционалност
BNB Binance Намаление на такси, участие в IEO
LINK Chainlink Достъп до oracle услуги
FIL Filecoin Децентрализирано съхранение

4.4 Стейбълкойни

Стейбълкойните са криптовалути, чиято стойност е обвързана с традиционни активи.

Стейбълкойн Обезпечение Механизъм Приложение
USDT USD Фиатно обезпечение Търговия, съхранение
DAI Крипто Свръхобезпечение DeFi операции
USDC USD Регулирано обезпечение Институционални плащания

5. Икономически аспекти

5.1 Монетарна политика

Криптовалутите използват различни подходи към паричното предлагане, всеки със свои предимства и недостатъци:

Тип политика Описание Примери Цели и ефекти
Фиксирано предлагане Предварително определен максимален брой монети, който никога няма да бъде надвишен - Bitcoin (21 млн.)
- Litecoin (84 млн.)
- YFI (30,000)
- Защита от инфлация
- Предвидимост на предлагането
- Дефлационен характер
Намаляващо предлагане чрез халвинг Периодично намаляване на наградите за валидаторите/майнърите наполовина - Bitcoin (на всеки 210,000 блока)
- Litecoin (на всеки 840,000 блока)
- Bitcoin Cash
- Постепенно намаляване на инфлацията
- Стимулиране на дългосрочно държане
- Балансиране на предлагането
Инфлационен модел с фиксиран процент Постоянно увеличаване на предлагането с фиксиран процент годишно - Dogecoin (5.256 млрд. годишно)
- Стария Ethereum (преди The Merge)
- Cosmos (7-20% годишно)
- Стимулиране на използването
- Компенсиране на изгубени монети
- Финансиране на валидаторите
Динамично предлагане Автоматично адаптиране на предлагането според различни параметри на мрежата - Новия Ethereum (след The Merge)
- LUNA Classic (преди колапса)
- Algorithmic стейбълкойни
- Ценова стабилност
- Балансиране на стимулите
- Адаптивност към пазарни условия

Допълнителни аспекти на монетарната политика:

  • Burn механизми: Някои криптовалути (BNB, LUNA) използват изгаряне на токени за намаляване на предлагането:
    • Автоматично изгаряне на част от таксите за транзакции
    • Периодично изгаряне на токени от екипа
    • Buy-back и burn програми
  • Vesting периоди: Постепенно освобождаване на токени за:
    • Екипа и съветниците
    • Инвеститори от ранни етапи
    • Развитие на екосистемата
  • Емисионни събития: Специални случаи на създаване на нови токени:
    • Награди за стейкинг
    • Ликвидни стимули
    • Общностни награди

5.2 Икономически модели

Модел Описание Примери
Дефлационен Намаляващо предлагане във времето Bitcoin, BNB
Инфлационен Постоянно увеличаване на предлагането Dogecoin, ETH (преди The Merge)
Хибриден Комбинация от различни механизми Ethereum (след The Merge)

5.3 Икономически индикатори

  • Пазарна капитализация
  • Обем на търговия
  • Ликвидност
  • Съотношение на стейкнати токени
  • Общ обем в DeFi протоколи (TVL)

6. Трейдинг перспектива

6.1 Трейдинг стратегии

Стратегия Описание Предимства Рискове
HODL Дългосрочно държане Минимален риск от тайминг Волатилност на пазара
Скалпинг Множество малки сделки Чести печалби Високи такси
Суинг трейдинг Търговия на по-големи времеви рамки По-добър риск/награда Изисква повече капитал

6.2 Технически анализ

Техническият анализ използва различни индикатори за прогнозиране на пазарните движения. Ето най-важните от тях:

Индикатор Описание Изчисление Приложение
Moving Averages (MA, EMA) Усреднена цена за определен период, помага за определяне на тренда - SMA: средно аритметично за N периода
- EMA: експоненциално претеглена средна с по-голяма тежест на последните данни
- Определяне на тренд
- Подкрепа/съпротива
- MA кръстосвания като сигнали
Relative Strength Index (RSI) Измерва силата на движението на цената и определя свръхкупени/свръхпродадени нива RSI = 100 - [100/(1 + RS)]
RS = средни печалби/средни загуби за N периода
Стандартен период: 14
- Свръхкупено над 70
- Свръхпродадено под 30
- Дивергенции
Fibonacci нива Базирани на числата на Fibonacci (0.236, 0.382, 0.618, etc.) Изчисляват се като процент от вълната:
- От връх до дъно за корекции
- От дъно до връх за екстензии
- Нива на корекция
- Ценови таргети
- Зони на подкрепа/съпротива
Bollinger Bands Три ленти, показващи волатилността и възможни екстремуми - Средна линия: 20-дневна SMA
- Горна лента: SMA + (2 × StdDev)
- Долна лента: SMA - (2 × StdDev)
- Волатилност
- Ценови канали
- Пробиви
MACD Moving Average Convergence Divergence - показва промени в тренда и момента - MACD линия: 12-EMA минус 26-EMA
- Сигнална линия: 9-EMA на MACD
- Хистограма: MACD минус сигнална линия
- Смяна на тренда
- Импулс на движението
- Дивергенции

Допълнителни важни индикатори:

  • Momentum индикатори:
    • Stochastic Oscillator: Сравнява текущата цена със ценовия диапазон за определен период
    • CCI (Commodity Channel Index): Измерва отклонението от средната цена
    • Williams %R: Подобен на Stochastic, но с различна скала
  • Volume индикатори:
    • On-Balance Volume (OBV): Кумулативна сума на обема, показваща натиска на купувачи/продавачи
    • Volume Profile: Показва нивата с най-голяма активност
    • Money Flow Index: Комбинира цена и обем
  • Трендови индикатори:
    • ADX (Average Directional Index): Измерва силата на тренда
    • Parabolic SAR: Определя точки на обрат в тренда
    • Ichimoku Cloud: Комплексен индикатор за тренд и подкрепа/съпротива

Приложение в крипто пазарите:

  • Криптовалутните пазари са по-волатилни от традиционните, което изисква:
    • По-широки стоп-лос нива
    • Адаптиране на периодите на индикаторите
    • Комбиниране на множество времеви рамки
  • Специфични за крипто индикатори:
    • MVRV (Market Value to Realized Value)
    • NVT (Network Value to Transactions)
    • Funding Rate за фючърси

6.3 Фундаментален анализ

Ключови метрики за оценка:

  • Развитие на мрежата
  • Брой активни адреси
  • Транзакционен обем
  • Разработка на протокола
  • Партньорства и интеграции

7. Сравнителен анализ

7.1 Сравнение на основните блокчейн платформи

Платформа TPS Консенсус Смарт контракти Екосистема
Bitcoin 7 PoW Ограничени Платежи
Ethereum 15-30 PoS Пълни Много голяма
Solana 65,000 PoS + PoH Пълни Растяща
Cardano 250 PoS Пълни Развиваща се

7.2 DeFi екосистеми

Показател Ethereum BSC Solana
TVL (млрд. $) 40+ 5+ 2+
Брой протоколи 200+ 100+ 50+
Средни такси Високи Ниски Много ниски

8. Бъдещи перспективи

8.1 Технологични тенденции

Тенденция Текущо състояние Очаквано развитие Водещи проекти
Layer 2 решения - Optimistic Rollups
- ZK Rollups
- Странични вериги
- Повишена скалируемост (100k+ TPS)
- Намалени такси
- По-добра интеграция с L1
- Optimism
- Arbitrum
- zkSync
- Polygon
Интероперабилност - Мостове между блокчейни
- Cross-chain протоколи
- Атомарни суапове
- Универсални стандарти
- Безопасни мостове
- Единна ликвидност
- Polkadot
- Cosmos
- Chainlink CCIP
- LayerZero
Подобрена поверителност - Zero-Knowledge Proofs
- Хомоморфно криптиране
- MPC технологии
- Селективна прозрачност
- Институционално възприемане
- Регулаторен баланс
- Monero
- Zcash
- Aztec Protocol
- Secret Network
Квантова устойчивост - Пост-квантова криптография
- Квантово-устойчиви алгоритми
- Хибридни решения
- Нови криптографски стандарти
- Защита от квантови атаки
- Обновяване на протоколите
- QRL
- IOTA
- Quantum Resistant Ledger

Детайлен анализ на технологичните тенденции:

Layer 2 решения за скалируемост

  • Optimistic Rollups:
    • Обработват транзакции извън основната верига
    • Използват fraud proofs за сигурност
    • По-ниски такси и по-висока пропускателна способност
    • Предизвикателство: период на изчакване за тегления
  • ZK Rollups:
    • Използват математически доказателства за валидност
    • Незабавна финалност на транзакциите
    • По-сложна имплементация
    • По-високи изчислителни изисквания
  • Странични вериги:
    • Независими блокчейни с мостове към основната верига
    • Собствени механизми за консенсус
    • Гъвкавост в дизайна и приложението

Интероперабилност между блокчейни

  • Междуверижни протоколи:
    • Стандартизирани протоколи за комуникация
    • Сигурен обмен на данни и активи
    • Унифицирани стандарти за съобщения
  • Мостове:
    • Централизирани vs. децентрализирани
    • Механизми за защита на активите
    • Автоматизирана ликвидност
  • Междуверижни приложения:
    • DeFi протоколи работещи на множество вериги
    • Обединени ликвидни пулове
    • Оптимизация на газ таксите

Подобрена поверителност

  • Zero-Knowledge технологии:
    • ZK-SNARKs и ZK-STARKs
    • Приватни смарт контракти
    • Верифицируеми изчисления
  • Хомоморфно криптиране:
    • Изчисления върху криптирани данни
    • Защита на чувствителна информация
    • Интеграция с DeFi протоколи
  • MPC (Multi-Party Computation):
    • Разпределено управление на ключове
    • Институционални решения
    • Подобрена сигурност на портфейли

Квантова устойчивост

  • Пост-квантови алгоритми:
    • Решетъчна криптография
    • Хеш-базирани подписи
    • Суперсингуларни изогении
  • Мигриране на съществуващи системи:
    • Постепенно обновяване на протоколите
    • Хибридни криптографски схеми
    • Обратна съвместимост
  • Нови защитни механизми:
    • Квантово-устойчиви хеш функции
    • Адаптивни криптографски схеми
    • Динамично обновяване на сигурността

8.2 Регулаторна среда

Основни аспекти на регулацията:

  • Класификация на криптоактивите
  • AML/KYC изисквания
  • Данъчно третиране
  • Институционално участие

8.3 Потенциални приложения

Област Приложение Очаквано въздействие
Финанси DeFi 2.0, институционални услуги Високо
Игри GameFi, метавселени Средно към високо
Идентичност Децентрализирана идентичност Много високо
IoT M2M плащания, автоматизация Високо

Заключение:

Криптовалутите представляват динамично развиваща се технология с потенциал да трансформира множество индустрии. Разбирането на техническите, икономическите и търговските аспекти е ключово за успешното навигиране в тази нова финансова екосистема. Бъдещето на криптовалутите ще зависи от развитието на технологиите, регулаторната рамка и степента на масово възприемане.

Монте Карло симулация за оценка на проектен бюджет

Монте Карло симулация за оценка на проектен бюджет

1. Въведение и значимост

Монте Карло симулацията е мощен инструмент за оценка на риска и несигурността в проектното управление. При управлението на софтуерни проекти, точното определяне на бюджета е критично за успеха на проекта.

Защо е важна тази задача?

  • Помага за по-точна оценка на необходимия бюджет
  • Позволява количествена оценка на рисковете
  • Дава възможност за определяне на реалистични буфери
  • Подпомага вземането на информирани решения

2. Методология

Монте Карло симулацията за бюджетно планиране се базира на принципа на многократното случайно семплиране. Вместо да разчитаме на единични точкови оценки, които често се оказват неточни, методът генерира хиляди възможни сценарии, вземайки предвид вероятностните разпределения на различните компоненти на бюджета. Това ни позволява да получим не просто една прогнозна стойност, а цяло разпределение на възможните резултати, което много по-добре отразява реалната несигурност в проектното планиране.

Особено важен аспект на методологията е интегрирането на рисковите фактори. За разлика от традиционното бюджетно планиране, където рисковете често се отчитат чрез фиксиран процент буфер, Монте Карло симулацията позволява моделиране на сложни взаимодействия между различните рискове. Всеки рисков фактор се характеризира с вероятност на възникване и потенциално въздействие, като в симулацията тези рискове могат да се материализират независимо един от друг, създавайки множество различни комбинации от сценарии. Това води до много по-реалистична оценка на необходимия буфер, базирана на действителната рискова експозиция на проекта.

2.1. Основни компоненти

  • Идентификация на ключови променливи разходи
  • Определяне на разпределения на вероятностите
  • Интегриране на рискови фактори
  • Многократно симулиране на сценарии
  • Статистически анализ на резултатите

2.2. PERT разпределение

Използваме PERT (Program Evaluation and Review Technique) разпределение със следните оценки:

  • Оптимистична (O): Базова сума
  • Най-вероятна (M): Базова сума + 50% от буфера
  • Песимистична (P): Максимална сума с отчитане на рискове

Formula: Expected Value = (O + 4M + P) / 6

3. Псевдокод на решението

ФУНКЦИЯ monte_carlo_simulation(iterations, activities, risks):
    резултати = празен_масив()
    
    ЗА ВСЯКО i ОТ 1 ДО iterations:
        общ_бюджет = 0
        
        ЗА ВСЯКА дейност В activities:
            // Генериране на случайна стойност по PERT разпределение
            стойност = pert_random(
                дейност.оптимистична,
                дейност.най_вероятна,
                дейност.песимистична
            )
            
            // Прилагане на рискови фактори
            ЗА ВСЕКИ риск В risks:
                АКО random() < риск.вероятност:
                    стойност *= (1 + риск.въздействие)
                    
            общ_бюджет += стойност
        
        // Добавяне на допълнителни разходи
        общ_бюджет *= 1.3  // 30% за технологии и обучения
        
        добави(резултати, общ_бюджет)
    
    ВЪРНИ резултати

ФУНКЦИЯ анализирай_резултати(резултати, планиран_бюджет):
    средна_стойност = изчисли_средно(резултати)
    стандартно_отклонение = изчисли_std(резултати)
    персентил_90 = изчисли_персентил(резултати, 90)
    вероятност_превишаване = изчисли_вероятност_превишаване(резултати, планиран_бюджет)
    
    ВЪРНИ {
        средна_стойност,
        стандартно_отклонение,
        персентил_90,
        вероятност_превишаване
    }
        

Обяснение на псевдокода

Основна функция monte_carlo_simulation

Функцията приема три параметра:

  • iterations - брой повторения на симулацията (обикновено 10000)
  • activities - списък с дейностите и техните оценки
  • risks - списък с рисковите фактори

За всяка итерация функцията:

  1. Инициализира нов общ бюджет за текущата итерация
  2. Преминава през всяка дейност и генерира случайна стойност според PERT разпределението
  3. За всяка генерирана стойност прилага рисковите фактори според техните вероятности
  4. Добавя допълнителните разходи (30% за технологии и обучения)
  5. Запазва крайния резултат за тази итерация

PERT разпределение

Функцията pert_random реализира PERT разпределението чрез:

  • Използване на Beta разпределение за апроксимация
  • Изчисляване на средна стойност по формулата (O + 4M + P) / 6
  • Трансформиране на генерираните стойности в желания интервал

Функция за анализ

Функцията анализирай_резултати извършва статистически анализ чрез:

  • Изчисляване на средната стойност на всички симулации
  • Определяне на стандартното отклонение за оценка на волатилността
  • Изчисляване на 90-ти персентил за определяне на препоръчителния буфер
  • Определяне на вероятността за превишаване на планирания бюджет

Тези метрики дават цялостна картина на риска и необходимия буфер.

Ключови аспекти на имплементацията

  • Използване на вероятностно разпределение вместо фиксирани стойности
  • Независимо прилагане на рискови фактори за по-реалистично моделиране
  • Отчитане на допълнителни разходи като процент от основния бюджет
  • Статистически анализ за извличане на значими заключения

4. Python имплементация

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

# Define project activities and their estimates
activities = {
    'Project Manager': {
        'optimistic': 6460.48,
        'most_likely': 6945.02,
        'pessimistic': 7429.55 * 1.2
    },
    'Senior Dev 1': {
        'optimistic': 26103.69,
        'most_likely': 28061.47,
        'pessimistic': 30019.24 * 1.3
    },
    'Senior Dev 2': {
        'optimistic': 24886.95,
        'most_likely': 26753.47,
        'pessimistic': 28619.99 * 1.3
    },
    'Junior Dev 1': {
        'optimistic': 6797.73,
        'most_likely': 7307.56,
        'pessimistic': 7817.39 * 1.15
    },
    'Junior Dev 2': {
        'optimistic': 6244.19,
        'most_likely': 6712.51,
        'pessimistic': 7180.82 * 1.15
    },
    'QA Engineer': {
        'optimistic': 5532.38,
        'most_likely': 5947.31,
        'pessimistic': 6362.24 * 1.25
    }
}

# Risk factors from risk register
risk_factors = {
    'integration_issues': {'probability': 0.8, 'impact': 0.25},
    'performance_issues': {'probability': 0.8, 'impact': 0.20},
    'requirement_changes': {'probability': 0.8, 'impact': 0.15},
    'technical_challenges': {'probability': 0.6, 'impact': 0.20}
}

def pert_random(opt, likely, pess, size=1):
    """Generate random values using PERT distribution"""
    alpha = 4
    mean = (opt + alpha * likely + pess) / (alpha + 2)
    variance = ((pess - opt) ** 2) / 36
    a = ((mean - opt) * (2 * pess - opt - mean)) / variance
    b = (a * (pess - mean)) / (mean - opt)
    return np.random.beta(a, b, size=size) * (pess - opt) + opt

def run_simulation(n_iterations=10000):
    """Run Monte Carlo simulation"""
    results = []
    
    for _ in range(n_iterations):
        iteration_total = 0
        
        for activity, estimates in activities.items():
            cost = pert_random(
                estimates['optimistic'],
                estimates['most_likely'],
                estimates['pessimistic']
            )[0]
            
            for risk in risk_factors.values():
                if np.random.random() < risk['probability']:
                    cost *= (1 + risk['impact'])
            
            iteration_total += cost
        
        iteration_total *= 1.3
        results.append(iteration_total)
    
    return np.array(results)

def analyze_results(simulation_results):
    """Analyze simulation results"""
    planned_budget = 126772.39
    
    mean_cost = np.mean(simulation_results)
    std_dev = np.std(simulation_results)
    percentile_90 = np.percentile(simulation_results, 90)
    overrun_prob = np.mean(simulation_results > planned_budget)
    recommended_buffer = percentile_90 - planned_budget
    
    print(f"\nSimulation Analysis Results:")
    print(f"Mean Expected Cost: {mean_cost:,.2f} лв.")
    print(f"Standard Deviation: {std_dev:,.2f} лв.")
    print(f"90th Percentile Cost: {percentile_90:,.2f} лв.")
    print(f"Probability of Budget Overrun: {overrun_prob:.1%}")
    print(f"Recommended Additional Buffer: {max(0, recommended_buffer):,.2f} лв.")
    
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.hist(simulation_results, bins=50, density=True, alpha=0.7)
    plt.axvline(planned_budget, color='r', linestyle='dashed', label='Planned Budget')
    plt.axvline(mean_cost, color='g', linestyle='dashed', label='Mean Simulated Cost')
    plt.axvline(percentile_90, color='y', linestyle='dashed', label='90th Percentile')
    plt.title('Monte Carlo Simulation Results')
    plt.xlabel('Total Project Cost (лв.)')
    plt.ylabel('Probability Density')
    plt.legend()
    plt.grid(True, alpha=0.3)
    plt.show()

# Run simulation and analyze results
results = run_simulation(10000)
analyze_results(results)
        

5. Заключение

Тази симулация предоставя ценна информация за:

  • Очакваната средна стойност на проектния бюджет
  • Вероятността за превишаване на планирания бюджет
  • Препоръчителния размер на буфера
  • Разпределението на възможните крайни стойности

Важно е да се отбележи, че симулацията е толкова добра, колкото са входните данни. Редовното актуализиране на оценките и рисковите фактори е ключово за поддържане на точността на модела.

Въведение в Блокчейн програмирането и Solidity

Въведение в Блокчейн програмирането и Solidity

гл. ас. д-р Георги Пашев http://gpashev.com

Лекция 1: Основи на Блокчейн технологията

1.1 Какво е блокчейн?

Блокчейн е разпределена база данни, която се споделя между възлите на компютърна мрежа. Като база данни, блокчейнът съхранява информация електронно в цифров формат. Блокчейните са най-известни с тяхната ключова роля в криптовалутните системи като Bitcoin за поддържане на сигурен и децентрализиран запис на транзакциите.

1.2 Основни характеристики

  • Децентрализация: Няма централен орган, който контролира мрежата
  • Прозрачност: Всички транзакции са публично видими
  • Неизменност: Веднъж записани, данните не могат да бъдат променени
  • Сигурност: Използва криптография за защита на транзакциите

1.3 Как работи блокчейн?

  • Транзакциите се групират в блокове
  • Всеки блок съдържа:
    • Транзакции
    • Timestamp
    • Hash на предишния блок
    • Nonce (използва се за mining)

Лекция 2: Въведение в Smart Contracts

2.1 Какво са Smart Contracts?

Smart Contracts са самоизпълняващи се договори, където условията на споразумението между купувач и продавач са директно записани в програмен код. Кодът и споразуменията съществуват в разпределена, децентрализирана блокчейн мрежа.

2.2 Характеристики на Smart Contracts

  • Автоматично изпълнение
  • Прозрачност
  • Неизменност
  • Точност
  • Бързина
  • Сигурност

Лекция 3: Въведение в Solidity

3.1 Какво е Solidity?

Solidity е обектно-ориентиран програмен език за писане на smart contracts. Той е разработен специално за Ethereum платформата и е основният език за разработка на smart contracts.

3.2 Основна структура на Solidity contract

// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.0;

contract MyFirstContract {
    // Декларация на променливи
    uint public myNumber;
    
    // Конструктор
    constructor() {
        myNumber = 0;
    }
    
    // Функция за промяна на стойността
    function setNumber(uint _newNumber) public {
        myNumber = _newNumber;
    }
    
    // Функция за четене на стойността
    function getNumber() public view returns (uint) {
        return myNumber;
    }
}

3.3 Основи на Solidity

3.3.1 Променливи и типове данни

Стойностни типове (Value Types)
// Булеви
bool isActive = true;

// Цели числа
uint256 maxAmount = 1000;    // Без знак, 256 бита
int8 temperature = -10;      // Със знак, 8 бита
uint8 small = 255;          // 8 бита
uint16 medium = 65535;      // 16 бита

// Адреси
address owner = msg.sender;
address payable recipient;   // Може да получава ETH

// Изброявания
enum Status { Pending, Active, Closed }
Status current = Status.Pending;

// Fixed-point числа
fixed256x18 price = 3.14;   // 256 бита с 18 десетични позиции
Референтни типове (Reference Types)
// Масиви
uint[] numbers;              // Динамичен масив
uint[5] fixedNumbers;        // Фиксиран масив
bytes32 hash;               // Фиксиран bytes масив
bytes data;                 // Динамичен bytes масив

// Структури
struct Person {
    string name;
    uint age;
    address wallet;
}

// Mapping (асоциативни масиви)
mapping(address => uint) public balances;
mapping(uint => mapping(address => bool)) public complexMapping;

3.3.2 Оператори

Аритметични оператори
uint a = 10;
uint b = 5;

uint sum = a + b;        // Събиране
uint diff = a - b;       // Изваждане
uint prod = a * b;       // Умножение
uint quot = a / b;       // Деление
uint rem = a % b;        // Остатък
uint inc = a++;         // Инкрементиране
uint dec = b--;         // Декрементиране
Оператори за сравнение
bool isEqual = a == b;         // Равенство
bool notEqual = a != b;        // Неравенство
bool greater = a > b;          // По-голямо
bool less = a < b;            // По-малко
bool greaterEq = a >= b;      // По-голямо или равно
bool lessEq = a <= b;         // По-малко или равно
Логически оператори
bool result1 = true && false;  // Логическо И
bool result2 = true || false;  // Логическо ИЛИ
bool result3 = !true;          // Логическо НЕ
Побитови оператори
uint c = a & b;    // Побитово И
uint d = a | b;    // Побитово ИЛИ
uint e = a ^ b;    // Побитово изключващо ИЛИ
uint f = ~a;       // Побитово НЕ
uint g = a << 1;   // Побитово изместване наляво
uint h = a >> 1;   // Побитово изместване надясно

3.3.3 Константи и Имутабилни променливи

// Константи - стойността се определя по време на компилация
uint256 constant MAX_UINT = 2**256 - 1;
string constant VERSION = "1.0.0";

// Имутабилни променливи - стойността се определя в конструктора
address immutable owner;
uint256 immutable creationTime;

constructor() {
    owner = msg.sender;
    creationTime = block.timestamp;
}

3.3.4 Специални променливи и функции

Глобални променливи
address sender = msg.sender;          // Адрес на изпращача
uint value = msg.value;               // Изпратени ETH
bytes data = msg.data;                // Данни на съобщението
uint timestamp = block.timestamp;      // Timestamp на блока
uint blockNumber = block.number;       // Номер на блока
address coinbase = block.coinbase;     // Адрес на майнъра
uint difficulty = block.difficulty;    // Трудност на блока
uint gasLimit = block.gaslimit;        // Gas лимит на блока

3.3.5 Видимост на променливите

contract VisibilityExample {
    uint private privateVar;     // Достъпна само в текущия contract
    uint internal internalVar;   // Достъпна в текущия contract и наследниците
    uint public publicVar;       // Достъпна отвсякъде, създава getter
    
    // External не се прилага за променливи
}

3.3.6 Функции

Декларация и видимост
contract FunctionExample {
    // Public функция - достъпна отвсякъде
    function publicFunction() public {
        // код
    }
    
    // Private функция - достъпна само в текущия contract
    function privateFunction() private {
        // код
    }
    
    // Internal функция - достъпна в текущия contract и наследниците
    function internalFunction() internal {
        // код
    }
    
    // External функция - достъпна само отвън
    function externalFunction() external {
        // код
    }
}
Модификатори на функции
contract ModifierExample {
    // View - не променя състоянието
    function viewFunction() public view returns (uint) {
        return someValue;
    }
    
    // Pure - не чете и не променя състоянието
    function pureFunction(uint x) public pure returns (uint) {
        return x * 2;
    }
    
    // Payable - може да получава ETH
    function payableFunction() public payable {
        // код
    }
    
    // Виртуална функция - може да бъде презаписана
    function virtualFunction() public virtual {
        // код
    }
    
    // Презаписана функция
    function overriddenFunction() public override {
        // код
    }
}
Модификатори (Function Modifiers)
contract ModifierPatterns {
    address public owner;
    bool public locked;
    
    modifier onlyOwner() {
        require(msg.sender == owner, "Not owner");
        _;
    }
    
    modifier noReentrant() {
        require(!locked, "No reentrancy");
        locked = true;
        _;
        locked = false;
    }
    
    // Използване на модификатори
    function sensitiveFunction() 
        public 
        onlyOwner 
        noReentrant 
    {
        // код
    }
}
Events
contract EventExample {
    // Деклариране на event
    event Transfer(
        address indexed from,
        address indexed to,
        uint256 amount
    );
    
    function transfer(address to, uint256 amount) public {
        // Емитиране на event
        emit Transfer(msg.sender, to, amount);
    }
}

Лекция 4: Разработка на Smart Contracts

4.1 Развойна среда

  • Remix IDE: Онлайн среда за разработка
  • Truffle: Развойна рамка
  • Hardhat: Модерна развойна среда
  • Web3.js/Ethers.js: Библиотеки за взаимодействие с блокчейн

4.2 Основни концепции

  • Gas: Такса за изпълнение на транзакции
  • State Variables: Променливи, съхранявани в блокчейна
  • Functions: Видове функции (public, private, internal, external)
  • Events: Механизъм за logging
  • Modifiers: За промяна поведението на функции

4.3 Пример за по-сложен Smart Contract

// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.0;

contract Token {
    string public name;
    string public symbol;
    uint8 public decimals;
    uint256 public totalSupply;
    mapping(address => uint256) public balanceOf;
    
    event Transfer(address indexed from, address indexed to, uint256 value);
    
    constructor(string memory _name, string memory _symbol) {
        name = _name;
        symbol = _symbol;
        decimals = 18;
        totalSupply = 1000000 * (10 ** uint256(decimals));
        balanceOf[msg.sender] = totalSupply;
    }
    
    function transfer(address to, uint256 value) public returns (bool success) {
        require(balanceOf[msg.sender] >= value, "Insufficient balance");
        balanceOf[msg.sender] -= value;
        balanceOf[to] += value;
        emit Transfer(msg.sender, to, value);
        return true;
    }
}

Лекция 5: Добри практики и сигурност

5.1 Добри практики

  • Използване на последна версия на Solidity
  • Правилно управление на достъпа
  • Оптимизация на gas
  • Документиране на кода
  • Използване на утвърдени библиотеки (OpenZeppelin)

5.2 Сигурност

  • Reentrancy атаки
  • Integer overflow/underflow
  • Timestamp dependence
  • Front-running
  • Denial of Service (DoS)

5.3 Примери за защита

// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.0;

contract SecureContract {
    mapping(address => uint) public balances;
    bool private locked;
    
    modifier noReentrant() {
        require(!locked, "No reentrancy");
        locked = true;
        _;
        locked = false;
    }
    
    function withdraw() public noReentrant {
        uint balance = balances[msg.sender];
        require(balance > 0, "No balance");
        balances[msg.sender] = 0;
        (bool success, ) = msg.sender.call{value: balance}("");
        require(success, "Transfer failed");
    }
}

Заключение

Това въведение в блокчейн програмирането и Solidity покрива основните концепции и практики, необходими за започване на разработка на smart contracts. За да станете успешен блокчейн разработчик, е важно да:

  1. Разбирате основните концепции на блокчейн технологията
  2. Овладеете синтаксиса и особеностите на Solidity
  3. Следвате добрите практики за сигурност
  4. Практикувате чрез създаване на различни проекти
  5. Следите развитието на технологията и новите стандарти

Лекция 6: Интеграция на Python с Smart Contracts

6.1 Настройка на развойната среда

Инсталиране на необходимите инструменти

# Инсталиране на Python пакети
pip install web3
pip install python-dotenv
pip install eth-account

# Инсталиране на Ganache за локална blockchain мрежа
npm install -g ganache-cli

Структура на проекта

my_blockchain_project/
├── contracts/
│   └── MyContract.sol
├── build/
│   └── contracts/
├── scripts/
│   └── deploy.py
│   └── interact.py
├── .env
└── requirements.txt

6.2 Компилиране и деплойване на Smart Contract

Пример за deploy скрипт (deploy.py)

from web3 import Web3
from eth_account import Account
import json
import os
from dotenv import load_dotenv

# Зареждане на environment променливи
load_dotenv()

# Конфигурация
INFURA_URL = os.getenv("INFURA_URL")  # или локален URL за тестване
PRIVATE_KEY = os.getenv("PRIVATE_KEY")

# Свързване към blockchain
w3 = Web3(Web3.HTTPProvider(INFURA_URL))

# Създаване на акаунт от private key
account = Account.from_key(PRIVATE_KEY)

def deploy_contract():
    # Зареждане на компилирания contract
    with open("build/contracts/MyContract.json") as f:
        contract_json = json.load(f)
    
    # Извличане на contract ABI и bytecode
    contract_abi = contract_json['abi']
    contract_bytecode = contract_json['bytecode']
    
    # Създаване на contract обект
    Contract = w3.eth.contract(abi=contract_abi, bytecode=contract_bytecode)
    
    # Изграждане на транзакция
    transaction = Contract.constructor().build_transaction({
        'from': account.address,
        'nonce': w3.eth.get_transaction_count(account.address),
        'gas': 2000000,
        'gasPrice': w3.eth.gas_price
    })
    
    # Подписване на транзакцията
    signed_txn = w3.eth.account.sign_transaction(transaction, PRIVATE_KEY)
    
    # Изпращане на транзакцията
    tx_hash = w3.eth.send_raw_transaction(signed_txn.rawTransaction)
    
    # Чакане за потвърждение
    tx_receipt = w3.eth.wait_for_transaction_receipt(tx_hash)
    
    return tx_receipt.contractAddress

if __name__ == "__main__":
    contract_address = deploy_contract()
    print(f"Contract deployed at: {contract_address}")

6.3 Взаимодействие със Smart Contract

Пример за interaction скрипт (interact.py)

from web3 import Web3
from eth_account import Account
import json
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

# Конфигурация
INFURA_URL = os.getenv("INFURA_URL")
PRIVATE_KEY = os.getenv("PRIVATE_KEY")
CONTRACT_ADDRESS = os.getenv("CONTRACT_ADDRESS")

# Свързване към blockchain
w3 = Web3(Web3.HTTPProvider(INFURA_URL))

# Създаване на акаунт
account = Account.from_key(PRIVATE_KEY)

def load_contract():
    # Зареждане на contract ABI
    with open("build/contracts/MyContract.json") as f:
        contract_json = json.load(f)
    contract_abi = contract_json['abi']
    
    # Създаване на contract обект
    contract = w3.eth.contract(
        address=CONTRACT_ADDRESS,
        abi=contract_abi
    )
    return contract

def read_contract_data():
    contract = load_contract()
    
    # Извикване на view функция
    result = contract.functions.getNumber().call()
    return result

def send_transaction():
    contract = load_contract()
    
    # Изграждане на транзакция
    transaction = contract.functions.setNumber(42).build_transaction({
        'from': account.address,
        'nonce': w3.eth.get_transaction_count(account.address),
        'gas': 100000,
        'gasPrice': w3.eth.gas_price
    })
    
    # Подписване и изпращане на транзакцията
    signed_txn = w3.eth.account.sign_transaction(transaction, PRIVATE_KEY)
    tx_hash = w3.eth.send_raw_transaction(signed_txn.rawTransaction)
    
    # Чакане за потвърждение
    tx_receipt = w3.eth.wait_for_transaction_receipt(tx_hash)
    return tx_receipt

def handle_event(event):
    print(f"New event: {event}")

def listen_for_events():
    contract = load_contract()
    
    # Дефиниране на event filter
    event_filter = contract.events.MyEvent.create_filter(fromBlock='latest')
    
    # Безкраен цикъл за следене на събития
    while True:
        for event in event_filter.get_new_entries():
            handle_event(event)

if __name__ == "__main__":
    # Пример за използване
    current_value = read_contract_data()
    print(f"Current value: {current_value}")
    
    # Изпращане на транзакция
    tx_receipt = send_transaction()
    print(f"Transaction successful: {tx_receipt.transactionHash.hex()}")

6.4 Конфигурационен файл (.env)

# .env file
INFURA_URL=https://mainnet.infura.io/v3/your-project-id
PRIVATE_KEY=your-private-key
CONTRACT_ADDRESS=deployed-contract-address

6.5 Добри практики при Python интеграция

  1. Управление на грешки
from web3.exceptions import ContractLogicError

def safe_contract_call():
    try:
        result = contract.functions.myFunction().call()
        return result
    except ContractLogicError as e:
        print(f"Contract error: {e}")
        return None
    except Exception as e:
        print(f"Unexpected error: {e}")
        return None
  1. Gas оптимизация
def estimate_gas_and_send():
    # Оценка на gas
    gas_estimate = contract.functions.myFunction().estimate_gas()
    
    # Добавяне на buffer
    gas_limit = int(gas_estimate * 1.2)
    
    # Изграждане на транзакция с оптимизиран gas
    transaction = contract.functions.myFunction().build_transaction({
        'from': account.address,
        'gas': gas_limit,
        'gasPrice': w3.eth.gas_price,
        'nonce': w3.eth.get_transaction_count(account.address)
    })
  1. Async операции
import asyncio
from web3.auto import w3

async def async_contract_interaction():
    async for event in contract.events.MyEvent.create_filter(fromBlock='latest').get_all_entries():
        print(f"New event: {event}")

async def main():
    await async_contract_interaction()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

6.6 Тестване

Пример за unit test с pytest

import pytest
from web3 import Web3
from eth_tester import EthereumTester
from web3.providers.eth_tester import EthereumTesterProvider

@pytest.fixture
def web3_test():
    return Web3(EthereumTesterProvider(EthereumTester()))

@pytest.fixture
def contract(web3_test):
    with open("build/contracts/MyContract.json") as f:
        contract_json = json.load(f)
    
    contract = web3_test.eth.contract(
        abi=contract_json['abi'],
        bytecode=contract_json['bytecode']
    )
    
    tx_hash = contract.constructor().transact()
    tx_receipt = web3_test.eth.wait_for_transaction_receipt(tx_hash)
    
    return web3_test.eth.contract(
        address=tx_receipt.contractAddress,
        abi=contract_json['abi']
    )

def test_contract_function(contract, web3_test):
    # Arrange
    account = web3_test.eth.accounts[0]
    
    # Act
    tx_hash = contract.functions.setNumber(42).transact({'from': account})
    web3_test.eth.wait_for_transaction_receipt(tx_hash)
    
    # Assert
    result = contract.functions.getNumber().call()
    assert result == 42

Полезни ресурси

  • Официална документация на Solidity
  • Web3.py документация
  • OpenZeppelin документация
  • Ethereum Stack Exchange
  • GitHub repositories с примери
  • Online курсове и туториали

Pondera: A mobile Weight Loss Companion

 

 

In a world where weight loss apps are a dime a dozen, a team of Bulgarian researchers has cooked up something different. Meet Pondera, a smart new mobile app that's like having a super-intelligent fitness buddy in your pocket.

Unlike traditional calorie counters or basic workout trackers, Pondera brings artificial intelligence into the weight loss game, learning your habits, preferences, and goals to create a truly personalized path to fitness. Developed by George Pashev and Silvia Gaftandzhieva at the University of Plovdiv, this app goes beyond the usual "eat less, move more" mantra.

What makes Pondera stand out is its ability to juggle multiple factors at once - think of it as a fitness orchestra conductor, harmonizing everything from your diet and exercise to sleep patterns and stress levels. It's not just about shedding pounds; it's about understanding how different aspects of your lifestyle work together.

The app taps into GPT-3.5's artificial intelligence to keep its recommendations fresh and relevant, while maintaining strict healthcare privacy standards. It's like having a personal trainer, nutritionist, and wellness coach all rolled into one, continuously adapting its approach based on your progress and feedback.

But perhaps most intriguingly, Pondera aims to build a community around its users, recognizing that weight loss journeys are often better shared. It's this combination of high-tech smarts and human connection that might just make it a game-changer in the crowded field of wellness apps.

 

We are currently raising funds to create a production ready software. Fundraiser link will be available shortly.

Bridging Natural Language and Logic Programming: An English to PROLOG Translator

Bridging Natural Language and Logic Programming: An English to PROLOG Translator

George Pashev 1*, Silvia Gaftandzhieva 2, Stanka Hadzhikoleva3

1, 2, 3 University of Plovdiv “Paisii Hilendarski” (Computer Informatics Department, Plovdiv, Bulgaria)

*corresponding author: georgepashev@uni-plovdiv.bg


This paper presents a comprehensive approach to translating natural language queries into PROLOG queries, enabling effective interaction with knowledge bases implemented in PROLOG. The system is composed of multiple Python scripts that manage various stages of the translation and querying process: input processing, query translation, PROLOG interaction, and answer translation.


Keywords: natural language processing, PROLOG, query translation, logic programming, knowledge base interaction

Дисциплина: Компютърна Лингвистика в Областта на Биоинформатиката

Компютърна Лингвистика в Областта на Биоинформатиката

гл. ас. д-р Георги Петров Пашев

http://gpashev.com § georgepashev@uni-plovdiv.bg

Кратко описание на дисциплината:

Този курс се фокусира върху приложението на компютърна лингвистика в областта на биоинформатиката, като се разглеждат техники за обработка на естествен език и машинно обучение, приложими в анализа на биологични данни. Курсът съчетава теоретични знания с практически умения в програмиране на Python и Rust, като изследва интеграцията на тези езици в биоинформатични приложения.

Списък с теми за лекциите (7 седмици):

00001. Въведение в Компютърната Лингвистика и Биоинформатика

· Основни понятия и приложения

· Примерен код: Обработка на текстови данни с Python

00002. Машинно Обучение в Биоинформатиката

· Основи на машинното обучение

· Примерен код: Създаване на базов класификатор в Python

00003. Естествен Езиков Обработка (NLP) и Геномни Данни

· NLP техники за анализ на геномни последователности

· Примерен код: NLP алгоритми в Rust

00004. Биоинформатични Бази Данни и Тяхната Интеграция

· Работа с биологични бази данни

· Примерен код: Интегриране на бази данни в Python

00005. Използване на GPT-4 и LLAMA2 за Анализ на Биологични Данни

· Приложения на модели за естествен език в биоинформатиката

· Примерен код: Интегриране на GPT-4 API в Python

00006. Развитие на Уеб и Десктоп Интерфейси за Биоинформатични Приложения

· Основи на уеб и десктоп програмирането

· Примерен код: Създаване на прост UI в Rust

00007. Проектна Работа и Научно Писане

· Техники и методи за разработване на научни публикации

· Разработване на проектни идеи и начало на проектната работа

Оценяване:

Студентите работят в малки групи, разработвайки проект, който включва създаване на чат бот, използващ GPT-4 API, LLAMA2, или машинно обучение с Python и sklearn. Всеки проект включва научна публикация и разработка на потребителски интерфейс.

Възможно е студентите да изберат да разработват само обзорно-научната част на проекта, без практическата, ако не се чувстват достатъчно силни в областта на разработката на приложения. В такъв случай, максималната оценка, която могат да получат, е Много Добър (5).

Списък с Упражнения за Всяка Седмица

Седмица 1: Въведение в Компютърната Лингвистика и Биоинформатика

· Упражнение: Анализиране и обработка на текстови данни с Python. Студентите трябва да напишат скрипт за извличане на информация от научни публикации, свързани с биоинформатиката.

Седмица 2: Машинно Обучение в Биоинформатиката

· Упражнение: Създаване на базов класификатор в Python за разпознаване на видове ДНК последователности. Студентите използват предоставени данни за трениране на модела.

Седмица 3: Естествен Езиков Обработка (NLP) и Геномни Данни

· Упражнение: Имплементиране на NLP алгоритми в Rust за анализ на геномни последователности. Студентите трябва да адаптират традиционни NLP методи за работа с генетичен код.

Седмица 4: Биоинформатични Бази Данни и Тяхната Интеграция

· Упражнение: Интегриране на биологични бази данни в Python програма. Студентите създават интерфейс за достъп и анализ на данни от биоинформатични бази данни.

Седмица 5: Използване на GPT-4 и LLAMA2 за Анализ на Биологични Данни

· Упражнение: Работа с GPT-4 API или LLAMA2 за генериране на предсказания или анализи въз основа на биологични данни. Студентите разработват прототип на приложение, използващо тези модели.

Седмица 6: Развитие на Уеб и Десктоп Интерфейси за Биоинформатични Приложения

· Упражнение: Създаване на прост уеб или десктоп базиран UI в Rust, който да показва резултати от биоинформатични анализи. Студентите трябва да интегрират своя код в потребителски интерфейс.

Седмица 7: Проектна Работа и Научно Писане

· Упражнение: Начална разработка на проекта и написване на научен обзор за избраната тема. Студентите трябва да определят обхвата на своя проект и да изготвят план за научна публикация.

Тези упражнения са насочени към развитие на практически умения и подготовка за финалния проект, като същевременно се засилва теоретичната основа на дисциплината.

Литература:

1. Mount, D. W. (2004). Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis. Cold Spring Harbor Laboratory Press.

2. Pevsner, J. (2015). Bioinformatics and Functional Genomics. Wiley-Blackwell.

3. Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2009). Natural Language Processing with Python. O’Reilly Media.

4. Klabnik, S., & Nichols, C. (2019). The Rust Programming Language. No Starch Press.

5. McKinney, W. (2018). Python for Data Analysis. O’Reilly Media.

6. Géron, A. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. O’Reilly Media.

Сайтът премина на българска кирлица

Георги Пашев се включва в инициативата за разпространяване на типично българското начертание на кирилски шрифтове.

Повече за това какво наричаме българска кирилица можете да прочетете в сайта на инициативата "За Българска Кирилица" или в следната статия от Списание 8.

 

Накратко кирилски шрифтове с типично българско начертание се използват най-масово и са типични за България. Отличават се със по-ръкописен тип начертание на малките букви и някои от големите, за разлика от кирилските шрифтове които са типични за Русия, където малките букви са умалено копие на големите.

Поради по-голямото разнообразие на форми, българската кирилица е по-лесна и приятна за четене.

В последно време, тя става все по-често използвана и предпочитана.

 

Как да включим шрифт с българска кирилица във уеб страница

Вмъкнете следното във секцията <header> на вашата уеб страница:

...
<header>
<style>
@font-face {
font-family: bgcyrillic;
src: url('https://bgkalendar.com/fonts/notoserif-regular.php');
}
* {
font-family: bgcyrillic;
}
</style>
</header>
...

Постигнати национални изисквания за академична длъжност доцент

 

Актуален списък с всички публикации

Научен профил в Academia.Edu

Наукометрична справка


гл. ас. д-р Георги Пашев

http://gpashev.com

e-mail: georgepashev@uni-plovdiv.bg

за постигнати наукометрични резултати

на национални изисквания

за заемане на академична длъжност Доцент

Съгласно ЗРАС и ППЗРАС за П.Н. 4.6


Публикации в Scopus със SJR


1.1 Pashev, George, and George Totkov. "EMS–A Workflow Programming Language and Environment." TEM JOURNAL-TECHNOLOGY EDUCATION MANAGEMENT INFORMATICS7.3 (2018): 638-644. http://www.temjournal.com/content/73/TemJournalAugust2018_638_644.pdf (Web of Science, Scopus, SJR) (publication)

1.2 Pashev, George, Lilyana Rusenova, George Totkov, and Silvia Gaftandzhieva. "Business Process Modelling & Execution Application in Work Education Domain." TEM Journal 8, no. 3 (2019): 992. (http://www.temjournal.com/content/83/TEMJournalAugust2019_992_997.pdf)   (Scopus, Web of Science, SJR)   (publication) (withPhDStudent)

1.3. George Pashev et al.(2020).Adaptive Workplace E-Learning Model.TEM Journal, 9(2), 613-618. http://www.temjournal.com/content/92/TEMJournalMay2020_613_618.pdf (Publication) (Scopus, Web of Science, SJR)

1.4. George Totkov et al.(2020).A System for Modelling of Processes for Data Accumulation and Synthesis in Higher Education.TEM Journal, 9(4), 1619-1624. (Publication) (Scopus, Web of Science, SJR) http://www.temjournal.com/content/94/TEMJournalNovember2020_1619_1624.pdf

1.5. George Pashev, Silvia Gaftandzhieva.(2021).Workflow Based Prototype for Criminal Investigation in BulgariaTEM Journal, 10(1), 351-357. (publication, 2021, scopus, SJR, web of science) https://www.temjournal.com/content/101/TEMJournalFebruary2021_351_357.pdf

1.6. Rumen Daskalov, George Pashev, Silvia Gaftandzhieva(2021).Hybrid Visual Programming Language Environment for Programming Training.TEM Journal, 10(2), 981-986. https://www.temjournal.com/content/102/TEMJournalMay2021_981_986.pdf

(Publication, Scopus, SJR, Web of Science, 2021)

1.7. George Pashev, Silvia Gaftandzhieva.(2021).Facebook Integrated Chatbot for Bulgarian Language Aiding Learning Content Delivery.TEM Journal, 10(3), 1011-1015. https://www.temjournal.com/content/103/TEMJournalAugust2021_1011_1015.pdf (Publication, Web of Science, Scopus, SJR, 2021)

1.8. Zhekova M., G. Pashev, G. Totkov, S.Gaftandzhieva. Automated Extraction of Values of Quantitative Indicators to a Quality Evaluation System Using Natural Language Analysis Tools. Proceedings of the 14th International Conference “Education and Research in the Information Society”, 2021, pp. 17-28  (Publication, Scopus, SJR, 2021) (в печат)

1.9. Zhekova M., G. Pashev, G. Totkov. Implementing Semantic Search in Decision Support System. Proceedings of the 14th International Conference “Education and Research in the Information Society”, 2021, pp. 35-42 (Publication, Scopus, SJR, 2021) (в печат)

Точки от тази точка за П.Н. 4.6: 9*30 = 270 точки


Публикации в Scopus без SJR  или Web of Science

2.1. Gaftandzhieva S., R. Doneva, G. Pashev, Learning Analytics From The Teacher’s Perspective: A Mobile App; Proceedings of 13th International Technology, Education and Development Conference At: Valencia, SPAIN 2019; ISBN: 978-84-09-08619-1

(https://www.researchgate.net/publication/332212584_LEARNING_ANALYTICS_FROM_THE_TEACHER'S_PERSPECTIVE_A_MOBILE_APP; https://library.iated.org/view/GAFTANDZHIEVA2019LEA ) (Web of Science)  (publication)

2.2. Rositsa Doneva, Silvia Gaftandzhieva, George Pashev, George Totkov, A Software Tool For Programming Training Trough Accumulative Frame System, INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC & TECHNOLOGY RESEARCH VOLUME 9, ISSUE 02, FEBRUARY 2020, pp. 1389-1393, SCOPUS, http://www.ijstr.org/final-print/feb2020/A-Software-Tool-For-Programming-Training-Trough-Accumulative-Frame-System.pdf (Scopus) (Publication)

2.3. Silvia Gaftandzhieva, Rositsa Doneva, George Pashev, Mariya Docheva (2021). Learning analytics tool for bulgarian school education, Mathematics and Informatics, ISSN 1310–2230, Vo. 64, Iss. 4, pp. 182-195, https://doi.org/10.53656/math2021-4-2-lea , (Publication, Web of Science, 2021)


Точки от тази точка за П.Н. 4.6: 3*18 = 54 точки


Общо точки за публикации в Scopus и Web of Science: 270 + 54 = 324 точки от показатели В.4. и Г.7

За Доцент минималните изисквания група от показатели В и Г са общо 300 точки.


Цитирания в Scopus или Web of Science


3.1. Pashev, G.,Georgi Totkov., Automatized generation of personalized learning paths thought aspects in multidimensional spaces. Proceeding of ІX National conferences „ Education and research in the information society” 26 – 27 may 2016, Plovdiv, Bulgaria (ERIS-2016), pp.43-52, ISBN 978-954-8986-45-8.

се цитира в:

Kostadinova, Iva, et al. "Automated system for generating and validation a learning tests." Proceedings of International Conference of Education, Research and Innovation (ICERI2017) Conference 14th-16th November. 2017. (Quote) (Quotation, Web of Science)

3.2. Petrov, P., Ivanov, S., Aleksandrova, Y., Dimitrov, G., Ovacıklı, A., (2020). Opportunities to use Virtual Tools in Start-up Fintech Companies, 20 International Multidisciplinary Scientific Geoconference SGEM 2020, STEF92 Technology Ltd. цитира: Pashev G., Rusenova L., Totkov G., Gaftandzhieva S. Business Process Modelling & Execution Application in Work Education Domain. TEM Journal, 2019, 8(3), pp.992-997. (quotation, Scopus)

3.3. Petrov, P., Dimitrov, P., Stoev, S., Dimitrov, G., Bulut, F., (2020). Using the Universal Two Factor Authentication Method in Web Applications by Software Emulated Device, 20 International Multidisciplinary Scientific Geoconference SGEM 2020, STEF92 Technology Ltd. цитира: Pashev G., Rusenova L., Totkov G., Gaftandzhieva S. Adaptive Workplace E-Learning Model. TEM Journal, 2020, 9(2), pp.613-618. (quotation, Scopus)

3.4. Rositsa Doneva, Silvia Gaftandzhieva, George Pashev, George Totkov, A

Software Tool For Programming Training Trough Accumulative Frame

System, INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC & TECHNOLOGY RESEARCH

VOLUME 9, ISSUE 02, FEBRUARY 2020, pp. 1389-1393, SCOPUS, SJR=0.123

се цитира в

G I Shivacheva, N R Ruseva (2021). Training in Programming using

Innovative Means, IOP Conference Series: Materials Science and

Engineering, Vol. 1031, 012124, doi:10.1088/1757-899X/1031/1/012124,

(quotation, 2021, scopus (SJR=???))

3.5. G. Totkov, S. Gaftandzhieva, G. Pashev, S. Atanasov (2020).A System

for Modelling of Processes for Data Accumulation and Synthesis in

Higher Education.TEM Journal, 9(4), 1619-1624, WoS, SCOPUS (SJR=0.15)

се цитира в

Villegas-Ch., W.; Palacios-Pacheco, X.; Roman-Cañizares, M.;

Luján-Mora, S. Analysis of Educational Data in the Current State of

University Learning for the Transition to a Hybrid Education Model.

Appl. Sci. 2021, 11, 2068. https://doi.org/10.3390/app11052068 , (quotation, 2021, scopus

(SJR=0.418), Web of science)

3.6. Pashev G., Rusenova L., Totkov G., Gaftandzhieva S. Business Process Modelling & Execution Application in Work Education Domain. TEM Journal, 2019, 8(3), pp.992-997. се цитира в Pavel Petrov et al.(2021).A Systematic Design Approach in Building Digitalization Services Supporting Infrastructure.TEM Journal, 10(1),

31-37, SCOPUS (SJR=0.15), WoS, https://www.temjournal.com/content/101/TEMJournalFebruary2021_31_37.pdf (quotation, 2021, Scopus, Web of Science, SJR)

3.7. Pashev G., Rusenova L., Totkov G., Gaftandzhieva S. Adaptive Workplace E-Learning Model. TEM Journal, 2020, 9(2), pp.613-618. се цитира в Pavel Petrov, Svetoslav Ivanov, Petar Dimitrov, Georgi Dimitrov, Oleksii Bychkov (2021). Projects Management in Technology Start-ups for Mobile Software Development, International Journal of Interactive Mobile Technologies, Vol 15, No 07, 194-201, https://online-journals.org/index.php/i-jim/article/view/19291 , (quotation, SCOPUS (SJR=0.313))


3.8. Pashev G., Rusenova L., Totkov G., Gaftandzhieva S. Business Process Modelling & Execution Application in Work Education Domain. TEM Journal, 2019, 8(3), pp.992-997. се цитира в Pavel Petrov, Svetoslav Ivanov, Petar Dimitrov, Georgi Dimitrov, Oleksii Bychkov (2021). Projects Management in Technology Start-ups for Mobile Software Development, International Journal of Interactive Mobile Technologies, Vol 15, No 07, 194-201, https://online-journals.org/index.php/i-jim/article/view/19291 , (quotation, SCOPUS (SJR=0.313) )

3.9. G. Totkov, S. Gaftandzhieva, G. Pashev, S. Atanasov (2020).A System for Modelling of Processes for Data Accumulation and Synthesis in Higher Education.TEM Journal, 9(4), 1619-1624, WoS, SCOPUS (SJR=0.15),

се цитира в:

Villegas-Ch, W., García-Ortiz, J., Mullo-Ca, K., Sánchez-Viteri, S., & Roman-Cañizares, M. (2021). Implementation of a Virtual Assistant for the Academic Management of a University with the Use of Artificial Intelligence. Future Internet, 13(4), 97, https://doi.org/10.3390/fi13040097, (quotation, 2021, SCOPUS (SJR=0. 387), Web of science)


Общо точки за цитирания в Scopus или Web of Science: 9 * 2 * 4 = 72 точки

За Доцент минималните изисквания за група от показатели Д са 50 точки.


Дисертационен труд за присъждане на ОНС “Доктор”:

4.1. Пашев Г., ДИНАМИЧНО ГЕНЕРИРАНЕ И ОПТИМАЛНО УПРАВЛЕНИЕ НA ПОТОЦИ ОТ ДЕЙНОСТИ И РЕСУРСИ ЗА ПРОВЕЖДАНЕ НА ЕЛЕКТРОННОТО ОБУЧЕНИЕ, Дисертационен труд за придобиване на ОНС „доктор“, Пловдивски университет „П. Хилендарски“, Пловдив, 2016. (Библиотека на ФМИ към ПУ „Паисий Хилендарски“) (PhDThesis) https://www.researchgate.net/publication/314137780_Dinamicno_generirane_i_optimalno_upravlenie_na_potoci_ot_dejnosti_i_resursi_za_provezdane_na_elektronnoto_obucenie

Общо точки за показател А са: 1* 50 = 50 точки

За Доцент минималните изисквания за група от показатели А са 50 точки.

 

 

 

Нови научни публикации от 01.01.2021г. до 16.10.2021г.

Нови научни публикации от 01.01.2021г. до 16.10.2021г.

(Предстои да излязат още 3 в Scopus и 1 индексирана в CrossRef, които ги няма в този списък)

 

 

  1. George Pashev, Silvia Gaftandzhieva.(2021).Workflow Based Prototype for Criminal Investigation in BulgariaTEM Journal, 10(1), 351-357. (publication, 2021, scopus, SJR, web of science) https://www.temjournal.com/content/101/TEMJournalFebruary2021_351_357.pdf
  2. Rumen Daskalov, George Pashev, Silvia Gaftandzhieva(2021).Hybrid Visual Programming Language Environment for Programming Training.TEM Journal, 10(2), 981-986. https://www.temjournal.com/content/102/TEMJournalMay2021_981_986.pdf (Publication, Scopus, SJR, Web of Science, 2021)
  3. Пашев, Г., Донева, Р., С. Гафтанджиева, Приложение на акумулативни фреймови модели в обучението по програмиране, Proceedings of the Fiftieth Spring Conference of the Union of Bulgarian Mathematicians, 2021, 1001-1006 стр., https://www.google.com/url?sa=t&amp;rct=j&amp;q=&amp;esrc=s&amp;source=web&amp;cd=&amp;cad=rja&amp;uact=8&amp;ved=2ahUKEwiUx4GV3trwAhWtwAIHHQewBcMQFjACegQIAxAD&amp;url=http%3A%2F%2Fwww.math.bas.bg%2Fsmb%2F2021_PK%2Ftom_2021%2Fpdf%2F284-289.pdf&amp;usg=AOvVaw24eqeTGwyoic7xbxXAy6t6 (publication, 2021)
  4. George Pashev, Silvia Gaftandzhieva.(2021).Facebook Integrated Chatbot for Bulgarian Language Aiding Learning Content Delivery.TEM Journal, 10(3), 1011-1015. https://www.temjournal.com/content/103/TEMJournalAugust2021_1011_1015.pdf (Publication, Web of Science, Scopus, SJR, 2021)
  5. Silvia Gaftandzhieva, Rositsa Doneva, George Pashev, Mariya Docheva (2021). Learning analytics tool for bulgarian school education, Mathematics and Informatics, ISSN 1310–2230, Vo. 64, Iss. 4, pp. 182-195, https://doi.org/10.53656/math2021-4-2-lea, (Publication, Web of Science, 2021)
  6. Pashev George, An Adaptive E-learning System for Teaching Mobile Applications , International Journal of Computer Science and Mobile Computing, Vol. 10, Issue. 9, September 2021, pg.80 – 87 https://ijcsmc.com/docs/papers/September2021/V10I9202111.pdf (Publication, 2021, Crossref, DOI)
  7. Pashev George, Personalized Healthy Anti-COVID Menu Generator Chatbot Based on Prolog, International Journal of Computer Science and Mobile Computing, Vol. 10, Issue. 10, October 2021, pg.27 – 32 https://ijcsmc.com/docs/papers/October2021/V10I10202106.pdf (Publication, 2021, Crossref, DOI: 0.47760/ijcsmc.2021.v10i10.005)

 

Писмото ми до Слави Трифонов

До Станислав Трифонов,
в качеството му на
идеолог и председател на ПП «Има такъв народ»
Отворено писмо
Привет,
г-н Станислав (Слави) Трифонов,
Правя това обръщение към Вас, защото по едно стечение на обстоятелства, къде случайни, къде неслучайни, вие сте единствения със шанс да направите правителство. Във връзка с това, бих ви посъветвал да направите следното:
  1. Да се извините на хората, че преди години сте станал медиен двигател за популяризирането на Бойко Борисов (Боко), който сега (уж) сте тръгнал да «изчегъртвате»;
  2. Да хвърлите повече светлина върху ваши евентуално минали взаимовръзки с подземния и сенчест свят и приятелски връзки с мафиоти, които вече не са между живите, или такива, които са още живи;
  3. Да хвърлите светлина върху личния ви живот, включително и това коя ви е текущата любовница. Вие отсега нататък сте не просто публична, но и обществена личност с политическо влияние и власт и трябва покрай вас всичко да е публично и осветено и изкоментирано от Вас самия (ако не искате да го коментират недоброжелателите); Също така, споделете с аудиторията дали ползвате услуги на «леки жени» и колко често и дали те биха могли да изкопчат нежелани компромати за Вас, както «Мата Хари» направи с Боко;
  4. Да направите «кръгла маса» с всички партии в парламента и да създадете приоритетен списък от национални цели, които да преследвате и изпълнявате в рамките на следващ мандат и това да стане възможно най-бързо, за да не губите време;
  5. Да направите управленска коалиция с всички партии, които са в парламента и не са ГЕРБ, ДПС;
  6. Да направите работещ Закон за референдумите по Швейцарски модел, ако е необходимо и с конституционни кръпки, за да се даде реална власт в ръцете на хората;
  7. Да уволните всички назначения на ГЕРБ в държавната администрация и да назначите свои след публично предавани конкурси в социалните мрежи и/или във вашата телевизия и/или по БНТ;
  8. Да намалите броя министерства, чрез сливане. Например, социално и здравно могат да се слеят под общо име Министерство на Милосърдието или Министерство на Разходите за хората (сам изберете кое име е по-подходящо, а можете да изберете и друго); Военното и МВР и ДАНС и др. служби могат да се слеят под общо име Министерство на Държавната Репресия или нещо подобно; Идеята е тук да се постигне Швейцарския модел с малко министри и намалена администрация до санитарния минимум;​​​​​​​
  9. Да изпълните нещата от вашия си референдум като де факто успешно проведен референдум и то в условията на закон за референдумите, който реално е репресивен, спрямо тях;
  10. Подобно на Швейцария, да предлагате на референдуми 2 пъти в годината важни въпроси за управлението;
  11. Да създадете най-после Закон за личния фалит и опрощаване на дългове и тяхната наследственост на де факто фалирали физически лица;
  12. Да подложите на референдум евентуално узаконяване на проституцията (бизнес за милиарди, който може да вкара свежи пари в Бюджета и винаги е добра идея да е официално регулиран); както и леката дрога за консумация в лицензирани Кофи шопове (по Холандски модел);
  13. Също така ви представям и други мои идеи, които съм развил още през далечната 2012г. в този онлайн документ, който през 2013 година е привлекъл вниманието на българи в Чикаго и са го препечатали в техен сайт: https://www.eurochicago.com/2013/06/scriptura-voluntatis-nostrae/https://antikomunisti.blogspot.com/2013/03/scriptura-voluntatis-nostrae.html

    Братята британци имат ценна поговорка — «Отчаяните времена изискват отчаяни мерки». Време е за отчаяни мерки и за кардинални реформи. Дано Вие да сте на необходимата висота, за да ги направите.
--
Георги Пашев

Насоки за провеждане на упражненията по ППМУ за задочни студенти

Насоки за провеждане на упражненията по ППМУ за задочни студенти

Здравейте, колеги,

Онлайн курса за упражненията ви по дисциплината ППМУ е достъпен тук: (https://uroci.online/course/view.php?id=12)


Направих онлайн формуляр, в който ще предавате курсовите си проекти по ППМУ. Линка му е тук (https://uroci.online/mod/url/view.php?id=93)
За да го достъпите, трябва да имате профил в платформата uroci.online и при регистрацията да сте избрали клас "ПУ - 3 курс".
В онлайн курса се намира цялата информация, която ви е необходима: от видеоуроци през програмен код за заданията до примерни теми за задания за КП по ППМУ. Там са указани и минималните изисквания за КП, а именно: 1) поне 2 активитита; 2) работа с локална БД sqlite3.

Жребий за партия за гласуване

Здравейте,

Предполагам, че много от вас сте се сблъсквали с добре познатия проблем - за кого да гласувате. Ако не можете да изберете, понеже мразите всички участници и не намирате достоен кандидат или тези, които харесвате "нямат реален шанс", според социолозите, можете да приложите стратегия "теглене на жребий чрез отчитане на коефициент на омраза за всеки от кандидатите.

Тук представям имплементация на алгоритъм на Python, която отчита коефициентите на омраза към отделни кандидати в списъка и "стреля" по мишени в "стрелбище", с изтеглени случайни числа. Вероятността за попадане в мишена на дадена партия, е обратно пропорционална на "омразата" към нея.

Можете да си "поиграете" с коефициентите и кода тук: https://onlinegdb.com/HJhDkA3X_

Ето го алгоритъма (коефициентите на омраза отразяват моето мнение). При максимален коефициент на омраза 1000, съответната партия се изключва от избора и не участва изобщо в него. При мен, това е партия ГЕРБ.

import random
import operator
from random import randint
from random import seed
# списък на партиите и коефициентите на омраза на всяка
parties = (
{"name": "BSP", "hate": 95},
{"name": "GERB", "hate": 1000},
{"name": "DPS", "hate": 900},
{"name": "Slavy Trifonov", "hate": 150},
{"name": "DB", "hate": 40},
{"name": "Vazrazhdane", "hate": 40},
{"name": "Volya - NFSB", "hate": 455},
{"name": "VMRO", "hate": 455},
{"name": "ATAKA", "hate": 55},
{"name": "MUTRI VYN", "hate": 43},
{"name": "REPUBLIKANCI", "hate": 570},
{"name": "KOD", "hate": 300},
{"name": "ABV - MANGAROV", "hate": 30},
{"name": "Pryaka demokraciq - Klissarov", "hate": 20},
{"name": "BG LYATO - Cherepa", "hate": 400},
)

# списъците, използвани от алгоритъма за реализиране на "стрелбище"
strelbishte = []
partii_v_strelbishte = []
# речник с ключове - име на партия и стойност - попадения, в който ще се пазят попаденията след приключване на алгоритъма
akumulirani_brojki = {}
seed(a=None, version=2) # правене на псевдослучайния избор "наистина случаен" с избор на seed - текущо системно време
# инициализация на стрелбището и речника
for party in parties:
count = 1000 - party["hate"]
if count == 0:
continue
akumulirani_brojki[party["name"]] = 0
partii_v_strelbishte += [party["name"]] * count
strelbishte += [0] * count
# разбъркване на секторите и фрагментация на партийните зони в стрелбището и инициализация на броя мишени в него
random.shuffle(partii_v_strelbishte)
broj_v_strelbishte = len(partii_v_strelbishte)
# извършване на случайния избор (стрелбата в стрелбището)
seed(a=None, version=2)
for i in range(0, 3000):
izteglenoChislo = randint(0, broj_v_strelbishte)
strelbishte[izteglenoChislo] += 1
akumulirani_brojki[partii_v_strelbishte[izteglenoChislo]] += 1
#сортиране на партиите в речника по брой попадения в низходящ ред
sorted_akumulirani_brojki = sorted(akumulirani_brojki.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)

# отпечатване на попаденията за всяка партия, вече сортирано
print(sorted_akumulirani_brojki)

Научни постижения през 2020г.

Доказателства към

Индивидуален отчет за Научноизследователската дейност

през 2020г.

гл. ас. д-р Георги Пашев

I. Публикации

 

I.1) Rositsa Doneva, Silvia Gaftandzhieva, George Pashev, George Totkov, A Software Tool For Programming Training Trough Accumulative Frame System, INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC & TECHNOLOGY RESEARCH VOLUME 9, ISSUE 02, FEBRUARY 2020, pp. 1389-1393, SCOPUS, http://www.ijstr.org/final-print/feb2020/A-Software-Tool-For-Programming-Training-Trough-Accumulative-Frame-System.pdf (Scopus) (Publication)

 

I.2) George Pashev et al.(2020).Adaptive Workplace E-Learning Model.TEM Journal, 9(2), 613-618. http://www.temjournal.com/content/92/TEMJournalMay2020_613_618.pdf (Publication) (Scopus, Web of Science, SJR)

 

I.3) George Totkov et al.(2020).A System for Modelling of Processes for Data Accumulation and Synthesis in Higher Education.TEM Journal, 9(4), 1619-1624. (Publication) (Scopus, Web of Science, SJR) http://www.temjournal.com/content/94/TEMJournalNovember2020_1619_1624.pdf

 

II. Цитирания

 

II.1) Ingram, J. H. (2020). Strategies for Improving Parent–School Partnerships to Enhance Private Schools’ Profitability (Doctoral dissertation, Walden University). цитира Pashev, G., Rusenova, L., Totkov, G., & Gaftandzhieva, S. (2019). Business Process Modelling & Execution Application in Work Education Domain. TEM Journal, 8(3), 992.  (quotation)

 

II.2) Св. Иванов, П. Петров,  Бизнес сценарии за взаимодействие при разработка на софтуерната система в стартираща софтуерна компания, ЕЛЕКТРОННО СПИСАНИЕ „ИКОНОМИКА И КОМПЮТЪРНИ НАУКИ“, БРОЙ 2, 2020, ISSN 2367-7791, ВАРНА, БЪЛГАРИЯ, 27-36, http://eknigibg.net/Volume6/Issue2/spisanie-br2-2020_pp.27-37.pdf цитира Totkov G., Gaftandzhieva S. Business Process Modelling & Execution Application in Work Education Domain. TEM Journal, 2019, 8(3), pp.992-997. (quotation)

 

II.3) Св. Иванов, П. Петров,  Бизнес сценарии за взаимодействие при разработка на софтуерната система в стартираща софтуерна компания, ЕЛЕКТРОННО СПИСАНИЕ „ИКОНОМИКА И КОМПЮТЪРНИ НАУКИ“, БРОЙ 2, 2020, ISSN 2367-7791, ВАРНА, БЪЛГАРИЯ, 27-36, http://eknigibg.net/Volume6/Issue2/spisanie-br2-2020_pp.27-37.pdf цитира Pashev G., Rusenova L., Totkov G., Gaftandzhieva S. Adaptive Workplace E-Learning Model. TEM Journal, 2020, 9(2), pp.613-618. (quotation)

 

II.4) И. Лившиц, Дистанционный формат обучения: риски и возможности. Стандарты и качество. 2020. № 10. С. 102-107. цитира Георги Пашев, Силвия Гафтанджиева, Георги Тотков, Среда за компютърно моделиране на акумулативни фреймови модели за е-обучение, Научни трудове на Съюза на учените в България – Пловдив. Серия В. Техника и технологии. Том XVII, ISSN 1311 -9419 (Print); ISSN 2534-9384 (Online), 88-91, 2019, https://usb-plovdiv.org/2019_tehnika_i_tehnologii_tom_XVII/. (quotation)

 

III. Рецензии

 

III.1) Рецензия на статия : "Design and Implementation of an IoT Based Transactional System for Quality Management"за Iraqi Journal of Science (http://scbaghdad.edu.iq/eijs/index.php) (списание в Скопус) (May 2020) Доказателства: (https://www.dropbox.com/s/molll7zruchzwml/iraqi_journal_of_Science_Review.pdf?dl=0) (review) (Scopus)

 

.Adaptive Workplace E-Learning Model

George Pashev et al.(2020).Adaptive Workplace E-Learning Model.TEM Journal, 9(2), 613-618.

 

Citation Information: TEM Journal. Volume 9, Issue 2, Pages 606-612, ISSN 2217-8309, DOI: 10.18421/TEM92-25, May 2020.

 

Received: 30 March 2020.

Revised:   25 April 2020.
Accepted: 06 May 2020.
Published: 27 May 2020.

 

Abstract:

 

The paper presents the main concepts of an approach which can be used in a corporate environment for Adaptive education of employees. A formal model is proposed to facilitate adaptivity in terms of pursuing personal and corporate goals. Software prototypes, which prove the applicability of the model, are presented and discussed.

 

http://www.temjournal.com/content/92/TEMJournalMay2020_613_618.pdf

(Publication) (Scopus, Web of Science, SJR)

 

За Чучхе и разликата с Диалектическия материализъм

Привет,Почти на 100% е ясно, че другарят Ким: вожд и учител на Северна Корея е или пукясал или тежко болен, толкова, че не може да ходи и да стои изправен. Тази новина засили любопитството ми към севернокорейската "демокрация". Посетих сайта на официалното им радио "Гласът на Корея" (http://www.vok.rep.kp/index.php?CHANNEL=6&lang=). Ето тук например с гордост заявяват, че мобилизират хора да им работят за пътища (http://www.vok.rep.kp/index.php?CHANNEL=6&lang=).  Това са техните "бригади". Ееей, няма ги вече при нас тия времена: да те емнат политкомисарите да правиш нещо съвсем различно от професията си в името на вожда и учителя и държавата

Публикации на гл. ас. д-р инж. Георги Пашев до дата 18.02.2020г.

 

Публикации на гл. ас. д-р инж. Георги Пашев до дата 18.02.2020г.

Публикации в Scopus & Web of Science

 

1. George Pashev, George Totkov, Hristina Kostadinova, and Hristo Indzhov. 2016. Personalized Educational Paths through Self-Modifying Learning Objects. In Proceedings of the 17th International Conference on Computer Systems and Technologies 2016 (CompSysTech '16), Boris Rachev and Angel Smrikarov (Eds.). ACM, New York, NY, USA, 437-444. DOI: https://doi.org/10.1145/2983468.2983516 (http://dl.acm.org/ft_gateway.cfm?id=2983516&type=pdf) (publication) (SJR, Web of Science, Scopus) (withPhDStudent)

2. Pashev, George, and George Totkov. "EMS–A Workflow Programming Language and Environment." TEM JOURNAL-TECHNOLOGY EDUCATION MANAGEMENT INFORMATICS7.3 (2018): 638-644. http://www.temjournal.com/content/73/TemJournalAugust2018_638_644.pdf (Web of Science, Scopus, SJR) (publication)

3. Gaftandzhieva S., R. Doneva, G. Pashev, Learning Analytics From The Teacher’s Perspective: A Mobile App; Proceedings of 13th International Technology, Education and Development Conference At: Valencia, SPAIN 2019; ISBN: 978-84-09-08619-1 (https://www.researchgate.net/publication/332212584_LEARNING_ANALYTICS_FROM_THE_TEACHER'S_PERSPECTIVE_A_MOBILE_APP) (Web of Science) (publication)

4. Pashev, George, Lilyana Rusenova, George Totkov, and Silvia Gaftandzhieva. "Business Process Modelling & Execution Application in Work Education Domain." TEM Journal 8, no. 3 (2019): 992. (http://www.temjournal.com/content/83/TEMJournalAugust2019_992_997.pdf) (Scopus, Web of Science, SJR) (publication) (withPhDStudent)

5. Rositsa Doneva, Silvia Gaftandzhieva, George Pashev, George Totkov, A Software Tool For Programming Training Trough Accumulative Frame System, INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC & TECHNOLOGY RESEARCH VOLUME 9, ISSUE 02, FEBRUARY 2020, pp. 1389-1393, SCOPUS, http://www.ijstr.org/final-print/feb2020/A-Software-Tool-For-Programming-Training-Trough-Accumulative-Frame-System.pdf (Scopus) (Publication)

 

Публикации в други реферирани издания

 

Пашев Г., Автоматизирано генериране на Адаптивен план за обучение. От Научни трудове на Съюза на учените в България – Пловдив Серия В. Техника и технологии, том XIII., Съюз на учените, сесия 5 - 6 ноември 2015, стр. 181-186; (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2016_tehnika_i_technologii_tom_XIII.pdf) (publication)

Пашев Г., Г. Тотков. Автоматизирано генериране на персонализирани учебни пътища чрез аспекти в многомерни пространства . От Деветата Национална конференция "Образованието и изследванията в информационното общество" . АРИО, ИМИ-БАН, ПУ "Паисий Хилендарски", Пловдив 2016; (http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/bitstream/10525/2746/1/ERIS2016-book-p03.pdf) (publication)

Pashev G, E. Alendarova, G. Totkov Automated Assessment Through Integration of Heterogeneous Systems with a Workflow Engine. От Proceedings of the National Conference on "Education and Research in the Information Society", Plovdiv, May, 2015. Institute of Mathematics and Informatics Bulgarian Academy of Sciences, Association for the Development of the Information Society, 119p-128p; (http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/2450) (publication) (withPhDStudent)

Пашев Г.; АВТОМАТИЗИРАНИ C++ КОМПИЛАЦИЯ, ИЗПЪЛНЕНИЕ И ОЦЕНЯВАНЕ НА РЕШЕНИЕТО НА БАЗАТА НА СРАВНЕНИЕ НА ИЗХОДИТЕ . От Научни трудове на Съюза на учените в България–Пловдив Серия В. Техника и технологии, том XII.,Съюз на учените сесия 31октомври - 1ноември 2014 ISSN 1311-9419. СУБ – Пловдив, стр. 219-222; (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2015_tehnika_i_tehnologii_tom_XII.pdf) (publication)

Pashev G., G. Totkov; Dynamic Determination of Personalized Educational Paths. От Proceedings of the National Conference on "Education and Research in the Information Society", Plovdiv, May, 2014. Institute of Mathematics and Informatics Bulgarian Academy of Sciences, Association for the Development of the Information Society, 161p-170p; (http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/2389) (publication)

Pashev Georgi, Среда за управление на работните потоци EMS и Програмен Език и парадигма. От Научни трудове на Съюза на учените Пловдив, Серия В: Техника и технологии. Пловдив, 2014, стр. 223 - 226. (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2015_tehnika_i_tehnologii_tom_XII.pdf) (publication)

Pashev Georgi, Ivan Kodinov, Georgi Totkov, Process Definition and Control in EMSG Complex Work-flow Management System Using Process Graphs and Data Addressing in a File with Flow Identifier Operator . От Proceedings of "Days of Science 2013" Union of Scientists in Bulgaria - Plovdiv. Plovdiv: Union of Scientists Plovdiv, p. 138-142; (https://www.dropbox.com/s/f5h4gcs4esbjrlj/Doc%20Apr%2027%2C%202016%2C%2005_06.pdf?dl=0) (publication)

Pashev G, Budakova D, SOFTWARE PLATFORM FOR EXECUTION OF GRAPH DATABASE APPLICATIONS, ICTTE 2013, ARTTE Vol. 1, No. 2, 2013, ISSN 1314-8788 (print), ISSN 1314-8796 (online) (https://sites.google.com/a/trakia-uni.bg/artte/articles/artte-vol-1-no-2) (publication)

Пашев Г., А. Трайков, Е. Алендарова, Интегриране на функционалности от разнотипни системи в Moodle, Научни трудове от международната конференция на млади учени 11-13 Юни 2015г., Пловдив, ISSN 1311-9192 (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2015_estestveni_i_humanitarni_nauki_tom_XVII.pdf) (publication) (withPhDStudent)

Тотков Г., Р. Донева, С. Гафтанджиева, Г. Пашев. Автоматично акумулиране и агрегиране на данни за оценка на качеството във висшето образование, 10-та Национална конференция „Образованието и изследванията в информационното общество“, Пловдив, 22-23 май 2017 г., Асоциация „Развитие на информационното общество“, Ракурси ООД (в печат); (publication)

Angelov Y., G. Pashev, G. Totkov, Applying Machine Learning Classifiers in a Database Smart Indexing Algorithm, Scientific Works of the Union of Scientists in Bulgaria-Plovdiv, series C. Тechnics and Technologies, Vol. XIV., ISSN 1311-9419 (Print), ISSN 2534-9384 (On- line), 2017; p. 33-36 (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2017_tehnicheski_nauki.pdf ) (publication)

1 Левтерова Д., С. Глухов, Г. Пашев, Г. Тотков; Проект на система от тип „Алумни“, интегрирана в университетска информационна инфраструктура; VII Национална научна конференция 2017 за студенти, докторанти и млади учени; 27 Май 2017г. Пловдив (в печат) (publication) (withPhDStudent)

Тотков Г., С. Гафтанджиева, Г. Пашев, С. Атанасов. Концептуално и компютърно моделиране на процеси с акумулиране и синтезиране на данни във висшето образование, 7 Сборник научни доклади, 7-ма Нац. конфереция „Електронното обучение във висшите училища“, Боровец, 20-23.9.2018 г., Университетско издателство „Св. Кл. Охридски“, София, 2018, ISBN 078-954-07-4509179-188, 134-142, https://www.researchgate.net/publication/328676603_Konceptualno_i_komputrno_modelirane_na_procesi_s_akumulirane_i_sintezirane_na_danni_vv_visseto_obrazovanie (publication)

Хоптериев Ю, Г. Пашев, Интегрираща среда за решаване на задачи по програмиране на C++, Научни трудове на Съюза на учените в България – Пловдив. Серия В. Техника и технологии. Том XVII, ISSN 1311 -9419 (Print); ISSN 2534-9384 (Online), 2019.

(https://drive.google.com/open?id=1j8qYIKyC2XkJMu7lPSLcQOCIRHO6VHQH)

(publication)

Пашев Г., С. Гафтанджиева, Г. Тотков, СРЕДА ЗА КОМПЮТЪРНО МОДЕЛИРАНЕ НА АКУМУЛАТИВНИ ФРЕЙМОВИ МОДЕЛИ ЗА Е-ОБУЧЕНИЕ ПО С++, Научни трудове на Съюза на учените в България – Пловдив. Серия В. Техника и технологии. Том XVII, ISSN 1311 -9419 (Print); ISSN 2534-9384 (Online), 2019.

(https://drive.google.com/open?id=1dkT4pXOM6CFNnEEGiKIuPuJW3R3nnaln)

(publication)

19) Близнаков М., Г. Тотков, Г. Пашев, ГЕНЕРАТОР НА СПРАВКИ В УНИВЕРСИТЕТСКА ИНФОРМАЦИОННА СИСТЕМА, Научни трудове на Съюза на учените в България – Пловдив. Серия В. Техника и технологии. Том XVII, ISSN 1311 -9419 (Print); ISSN 2534-9384 (Online), 2019.

(https://drive.google.com/open?id=1q5kIVFZEx7k3LzxWbNZIowVVcxjZr45A)

(publication) (withPhDStudent)

Близнаков М., Георги Пашев, Георги Тотков, Софтуерни инструменти за визуализация на динамични информационни ресурси, Научни трудове на национална конференция "Образованието и изследванията в информационното общество", Пловдив, Май, 2019, 032p-041p

(http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/3315)

(publication) (withPhDStudent)

Пашев Г., Лиляна Русенова, Георги Тотков, ПРИЛОЖЕНИЕ НА СИСТЕМИ ЗА МОДЕЛИРАНЕ НА БИЗНЕС ПРОЦЕСИ В АВТОМАТИЗИРАНЕТО НА АДМИНИСТРАТИВНИ ПРОЦЕДУРИ ЗА ОБУЧЕНИЕ НА РАБОТНОТО МЯСТО, Научни трудове на национална конференция "Образованието и изследванията в информационното общество", Пловдив, Май, 2019, 095p-104p

(http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/3323)

(publication) (withPhDStudent)

Пашев Г, ФЕЙСБУК ВИРТУАЛЕН АСИСТЕНТ ЗА Е-ОБУЧЕНИЕ, Научни трудове на национална конференция "Образованието и изследванията в информационното общество", Пловдив, Май, 2019, 095p-104p

(http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/3324)

(publication)

 

Глави от книги

 

1) Г. Тотков и др. „Увод в е-обучението“, „Ракурси“, Пловдив, 2014, ISBN 978-954-8852-41-8 (1 глава) (bookChapters)

2) Г. Тотков и др. „Съвременни направления на е-обучението“, „Ракурси“, Пловдив, 2014, ISBN 978-954-8852-46-3 (2 глави) (bookChapters)

2) Г. Тотков и др. „Съвременни направления на е-обучението“, „Ракурси“, Пловдив, 2014, ISBN 978-954-8852-46-3 (2 глави) (bookChapters)

3) Г. Тотков и др. „Пловдивски е-университет“, „Ракурси“, Пловдив, 2014, ISBN 978-954-8852-48-7 (3 глави) (bookChapters)

4) Трайков А., Г. Тотков, Г. Пашев, Модел и архитектура на платформа за управление на университетско дигитално хранилище, в „Университетът, документите, хората. Из книжовната, дигиталната и неписаната история на ПУ“, Пловдив, 2016; (1 глави) (bookChapters)

5) Алендарова Е., Г. Тотков, Г. Пашев, А. Трайков, Платформи за управление на университетски дигитални архиви: състояния, проблеми и решения, в „Университетът, документите, хората. Из книжовната, дигиталната и неписаната история на ПУ“, Пловдив, 2016. 1 глави) (bookChapters)

 

 

 

Computer Linguistics Cross Translators

Some of my cross translators, interpreters and execution environments developed for my Computer Linguistics courses are:

 

 

 

 

List of Scientific Papers

гл. ас. д-р инж. Георги Пашев

за периода януари 2014 – юни 2022 г.

Scientific Profiles:

1. Orcid: https://orcid.org/0000-0001-8148-4737

2. Web Of Science (Publons): https://publons.com/researcher/2974558/george-pashev/

3. Scopus: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57192208710

4. ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Georgi_Pashev

5. Google Scholar: https://scholar.google.bg/citations?user=FA3K7hMAAAAJ&hl=bg

1) Списък за съответния преподавател на всички негови научни публикации в България и в чужбина, включително и на електронен носител; (....)

7) George Pashev, George Totkov, Hristina Kostadinova, and Hristo Indzhov. 2016. Personalized Educational Paths through Self-Modifying Learning Objects. In Proceedings of the 17th International Conference on Computer Systems and Technologies 2016 (CompSysTech '16), Boris Rachev and Angel Smrikarov (Eds.). ACM, New York, NY, USA, 437-444. DOI: https://doi.org/10.1145/2983468.2983516 (http://dl.acm.org/ft_gateway.cfm?id=2983516&type=pdf)

8) Пашев Г., Автоматизирано генериране на Адаптивен план за обучение. От Научни трудове на Съюза на учените в България – Пловдив Серия В. Техника и технологии, том XIII., Съюз на учените, сесия 5 - 6 ноември 2015, стр. 181-186; (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2016_tehnika_i_technologii_tom_XIII.pdf)

9) Пашев Г., Г. Тотков. Автоматизирано генериране на персонализирани учебни пътища чрез аспекти в многомерни пространства . От Деветата Национална конференция "Образованието и изследванията в информационното общество" . АРИО, ИМИ-БАН, ПУ "Паисий Хилендарски", Пловдив 2016; (http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/bitstream/10525/2746/1/ERIS2016-book-p03.pdf)

10) Pashev G, E. Alendarova, G. Totkov Automated Assessment Through Integration of Heterogeneous Systems with a Workflow Engine. От Proceedings of the National Conference on "Education and Research in the Information Society", Plovdiv, May, 2015. Institute of Mathematics and Informatics Bulgarian Academy of Sciences, Association for the Development of the Information Society, 119p-128p; (http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/2450)

11) Пашев Г.; АВТОМАТИЗИРАНИ C++ КОМПИЛАЦИЯ, ИЗПЪЛНЕНИЕ И ОЦЕНЯВАНЕ НА РЕШЕНИЕТО НА БАЗАТА НА СРАВНЕНИЕ НА ИЗХОДИТЕ . От Научни трудове на Съюза на учените в България–Пловдив Серия В. Техника и технологии, том XII.,Съюз на учените сесия 31октомври - 1ноември 2014 ISSN 1311-9419. СУБ – Пловдив, стр. 219-222; (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2015_tehnika_i_tehnologii_tom_XII.pdf)

12) Pashev G., G. Totkov; Dynamic Determination of Personalized Educational Paths. От Proceedings of the National Conference on "Education and Research in the Information Society", Plovdiv, May, 2014. Institute of Mathematics and Informatics Bulgarian Academy of Sciences, Association for the Development of the Information Society, 161p-170p; (http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/2389)

13) Pashev Georgi, Среда за управление на работните потоци EMS и Програмен Език и парадигма. От Научни трудове на Съюза на учените Пловдив, Серия В: Техника и технологии. Пловдив, 2014, стр. 223 - 226. (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2015_tehnika_i_tehnologii_tom_XII.pdf)

14) Pashev Georgi, Ivan Kodinov, Georgi Totkov, Process Definition and Control in EMSG Complex Work-flow Management System Using Process Graphs and Data Addressing in a File with Flow Identifier Operator . От Proceedings of "Days of Science 2013" Union of Scientists in Bulgaria - Plovdiv. Plovdiv: Union of Scientists Plovdiv, p. 138-142; (https://www.dropbox.com/s/f5h4gcs4esbjrlj/Doc%20Apr%2027%2C%202016%2C%2005_06.pdf?dl=0)

15) Пашев Г., А. Трайков, Е. Алендарова, Интегриране на функционалности от разнотипни системи в Moodle, Научни трудове от международната конференция на млади учени 11-13 Юни 2015г., Пловдив, ISSN 1311-9192 (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2015_estestveni_i_humanitarni_nauki_tom_XVII.pdf)

16) Тотков Г., Р. Донева, С. Гафтанджиева, Г. Пашев. Автоматично акумулиране и агрегиране на данни за оценка на качеството във висшето образование, 10-та Национална конференция „Образованието и изследванията в информационното общество“, Пловдив, 22-23 май 2017 г., Асоциация „Развитие на информационното общество“, Ракурси ООД (в печат);

17) Angelov Y., G. Pashev, G. Totkov, Applying Machine Learning Classifiers in a Database Smart Indexing Algorithm, Scientific Works of the Union of Scientists in Bulgaria-Plovdiv, series C. Тechnics and Technologies, Vol. XIV.,  ISSN 1311-9419 (Print),  ISSN 2534-9384 (On- line),  2017; p. 33-36 (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2017_tehnicheski_nauki.pdf )

18) Левтерова Д., С. Глухов, Г. Пашев, Г. Тотков; Проект на система от тип „Алумни“, интегрирана в университетска информационна инфраструктура; VII Национална научна конференция 2017 за студенти, докторанти и млади учени; 27 Май 2017г. Пловдив (в печат)

19) Pashev, George, and George Totkov. "EMS–A Workflow Programming Language and Environment." TEM JOURNAL-TECHNOLOGY EDUCATION MANAGEMENT INFORMATICS7.3 (2018): 638-644. http://www.temjournal.com/content/73/TemJournalAugust2018_638_644.pdf (Web of Science, Scopus, SJR)

20) Тотков Г., С. Гафтанджиева, Г. Пашев, С. Атанасов. Концептуално и компютърно моделиране на процеси с акумулиране и синтезиране на данни във висшето образование, 7 Сборник научни доклади, 7-ма Нац. конфереция „Електронното обучение във висшите училища“, Боровец, 20-23.9.2018 г., Университетско издателство „Св. Кл. Охридски“, София, 2018, ISBN 078-954-07-4509179-188, 134-142, https://www.researchgate.net/publication/328676603_Konceptualno_i_komputrno_modelirane_na_procesi_s_akumulirane_i_sintezirane_na_danni_vv_visseto_obrazovanie

21) Gaftandzhieva S., R. Doneva, G. Pashev, Learning Analytics From The Teacher’s Perspective: A Mobile App; Proceedings of 13th International Technology, Education and Development Conference At: Valencia, SPAIN 2019; ISBN: 978-84-09-08619-1

(https://www.researchgate.net/publication/332212584_LEARNING_ANALYTICS_FROM_THE_TEACHER'S_PERSPECTIVE_A_MOBILE_APP) (Web of Science)

22) Хоптериев Ю, Г. Пашев, Интегрираща среда за решаване на задачи по програмиране на C++, Научни трудове на Съюза на учените в България – Пловдив. Серия В. Техника и технологии. Том XVII, ISSN 1311 -9419 (Print); ISSN 2534-9384 (Online), 2019.

(https://drive.google.com/open?id=1j8qYIKyC2XkJMu7lPSLcQOCIRHO6VHQH)

23) Пашев Г., С. Гафтанджиева, Г. Тотков, СРЕДА ЗА КОМПЮТЪРНО МОДЕЛИРАНЕ НА АКУМУЛАТИВНИ ФРЕЙМОВИ МОДЕЛИ ЗА Е-ОБУЧЕНИЕ ПО С++, Научни трудове на Съюза на учените в България – Пловдив. Серия В. Техника и технологии. Том XVII, ISSN 1311 -9419 (Print); ISSN 2534-9384 (Online), 2019.

(https://drive.google.com/open?id=1dkT4pXOM6CFNnEEGiKIuPuJW3R3nnaln)

24) Близнаков М., Г. Тотков, Г. Пашев, ГЕНЕРАТОР НА СПРАВКИ В УНИВЕРСИТЕТСКА ИНФОРМАЦИОННА СИСТЕМА, Научни трудове на Съюза на учените в България – Пловдив. Серия В. Техника и технологии. Том XVII, ISSN 1311 -9419 (Print); ISSN 2534-9384 (Online), 2019.

(https://drive.google.com/open?id=1q5kIVFZEx7k3LzxWbNZIowVVcxjZr45A)

25) Pashev, George, Lilyana Rusenova, George Totkov, and Silvia Gaftandzhieva. "Business Process Modelling & Execution Application in Work Education Domain." TEM Journal 8, no. 3 (2019): 992.

(http://www.temjournal.com/content/83/TEMJournalAugust2019_992_997.pdf) (Scopus, Web of Science, SJR)

26) Близнаков М., Георги Пашев, Георги Тотков, Софтуерни инструменти за визуализация на динамични информационни ресурси, Научни трудове на национална конференция "Образованието и изследванията в информационното общество", Пловдив, Май, 2019, 032p-041p

(http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/3315)

27) Пашев Г., Лиляна Русенова, Георги Тотков, ПРИЛОЖЕНИЕ НА СИСТЕМИ ЗА МОДЕЛИРАНЕ НА БИЗНЕС ПРОЦЕСИ В АВТОМАТИЗИРАНЕТО НА АДМИНИСТРАТИВНИ ПРОЦЕДУРИ ЗА ОБУЧЕНИЕ НА РАБОТНОТО МЯСТО, Научни трудове на национална конференция "Образованието и изследванията в информационното общество", Пловдив, Май, 2019, 095p-104p

(http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/3323)

28) Пашев Г, ФЕЙСБУК ВИРТУАЛЕН АСИСТЕНТ ЗА Е-ОБУЧЕНИЕ, Научни трудове на национална конференция "Образованието и изследванията в информационното общество", Пловдив, Май, 2019, 095p-104p

(http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/3324)

23) Rositsa Doneva, Silvia Gaftandzhieva, George Pashev, George Totkov, A Software Tool For Programming Training Trough Accumulative Frame System, INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC & TECHNOLOGY RESEARCH VOLUME 9, ISSUE 02, FEBRUARY 2020, pp. 1389-1393, SCOPUS, http://www.ijstr.org/final-print/feb2020/A-Software-Tool-For-Programming-Training-Trough-Accumulative-Frame-System.pdf (Scopus) (Publication)

24) George Pashev et al.(2020).Adaptive Workplace E-Learning Model.TEM Journal, 9(2), 613-618. http://www.temjournal.com/content/92/TEMJournalMay2020_613_618.pdf (Publication) (Scopus, Web of Science, SJR)

25) George Totkov et al.(2020).A System for Modelling of Processes for Data Accumulation and Synthesis in Higher Education.TEM Journal, 9(4), 1619-1624. (Publication) (Scopus, Web of Science, SJR) http://www.temjournal.com/content/94/TEMJournalNovember2020_1619_1624.pdf

26) George Pashev, Silvia Gaftandzhieva.(2021).Workflow Based Prototype for Criminal Investigation in BulgariaTEM Journal, 10(1), 351-357. (publication, 2021, scopus, SJR, web of science) https://www.temjournal.com/content/101/TEMJournalFebruary2021_351_357.pdf

27) Rumen Daskalov, George Pashev, Silvia Gaftandzhieva(2021).Hybrid Visual Programming Language Environment for Programming Training.TEM Journal, 10(2), 981-986. https://www.temjournal.com/content/102/TEMJournalMay2021_981_986.pdf (Publication, Scopus, SJR, Web of Science, 2021)

28) Пашев, Г., Донева, Р., С. Гафтанджиева, Приложение на акумулативни фреймови модели в обучението по програмиране, Proceedings of the Fiftieth Spring Conference of the Union of Bulgarian Mathematicians, 2021, 1001-1006 стр., https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwiUx4GV3trwAhWtwAIHHQewBcMQFjACegQIAxAD&url=http%3A%2F%2Fwww.math.bas.bg%2Fsmb%2F2021_PK%2Ftom_2021%2Fpdf%2F284-89.pdf&usg=AOvVaw24eqeTGwyoic7xbxXAy6t6 (publication, 2021)

29) George Pashev, Silvia Gaftandzhieva.(2021).Facebook Integrated Chatbot for Bulgarian Language Aiding Learning Content Delivery.TEM Journal, 10(3), 1011-1015. https://www.temjournal.com/content/103/TEMJournalAugust2021_1011_1015.pdf (Publication, Web of Science, Scopus, SJR, 2021)

30) Silvia Gaftandzhieva, Rositsa Doneva, George Pashev, Mariya Docheva (2021). Learning analytics tool for bulgarian school education, Mathematics and Informatics, ISSN 1310–2230, Vo. 64, Iss. 4, pp. 182-195, https://doi.org/10.53656/math2021-4-2-lea , (Publication, Web of Science, 2021)

31) Pashev George, An Adaptive E-learning System for Teaching Mobile Applications , International Journal of Computer Science and Mobile Computing, Vol. 10, Issue. 9, September 2021, pg.80 – 87 https://ijcsmc.com/docs/papers/September2021/V10I9202111.pdf (Publication, 2021, Crossref, DOI)

32) Pashev George, Personalized Healthy Anti-COVID Menu Generator Chatbot Based on Prolog, International Journal of Computer Science and Mobile Computing, Vol. 10, Issue. 10, October 2021, pg.27 – 32 https://ijcsmc.com/docs/papers/October2021/V10I10202106.pdf (Publication, 2021, Crossref, DOI: 0.47760/ijcsmc.2021.v10i10.005)

33) Pashev George, S. Gaftandzhieva, Y. Hopteriev Domain Specific Automated Essay Scoring Using Cloud Based NLP API, Vol. 10, Issue. 10, October 2021, pg.33 – 39 https://ijcsmc.com/docs/papers/October2021/V10I10202108.pdf (Publication, 2021, Crossref, DOI: 0.47760/ijcsmc.2021.v10i10.006)

34) Zhekova M., G. Pashev, G. Totkov, S.Gaftandzhieva. Automated Extraction of Values of Quantitative Indicators to a Quality Evaluation System Using Natural Language Analysis Tools. Proceedings of the 14th International Conference “Education and Research in the Information Society”, 2021, pp. 17-28  (Publication, Scopus, SJR, 2021) http://ceur-ws.org/Vol-3061/ERIS_2021-art02(reg).pdf, https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85122313513&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&st1=gaftandzhieva&sid=e1f36cc3732e14a64c876a2d414ab95f&sot=b&sdt=b&sl=26&s=AUTHOR-NAME%28gaftandzhieva%29&relpos=4&citeCnt=0&searchTerm=

35) Zhekova M., G. Pashev, G. Totkov. Implementing Semantic Search in Decision Support System. Proceedings of the 14th International Conference “Education and Research in the Information Society”, 2021, pp. 35-42 (Publication, Scopus, SJR, 2021), http://ceur-ws.org/Vol-3061/ERIS_2021-art04(sh).pdf

36) George Pashev & Veselina Tepavicharova. (2022). Automated Computer Linguistics Analysis of Scientific Texts in the Field of Female Terrorism Prevention for future Adaptive E-Learning. International Journal of Engineering Trends and Technology, 70(5), 306-308. https://doi.org/10.14445/22315381/IJETT-V70I5P233 (Publication, Scopus, SJR, 2022, 05.2022)

1а) бройката от тях с импакт фактор; (0)

1б) общ импакт фактор; (0)

29) Списък за съответния преподавател на научни публикации от точка 1), които са излезли в чужбина, включително и на електронен носител; (...)

1) George Pashev, George Totkov, Hristina Kostadinova, and Hristo Indzhov. 2016. Personalized Educational Paths through Self-Modifying Learning Objects. In Proceedings of the 17th International Conference on Computer Systems and Technologies 2016 (CompSysTech '16), Boris Rachev and Angel Smrikarov (Eds.). ACM, New York, NY, USA, 437-444. DOI: https://doi.org/10.1145/2983468.2983516 (http://dl.acm.org/ft_gateway.cfm?id=2983516&type=pdf)

2) Pashev, George, and George Totkov. "EMS–A Workflow Programming Language and Environment." TEM JOURNAL-TECHNOLOGY EDUCATION MANAGEMENT INFORMATICS7.3 (2018): 638-644. http://www.temjournal.com/content/73/TemJournalAugust2018_638_644.pdf

3) Gaftandzhieva S., R. Doneva, G. Pashev, Learning Analytics From The Teacher’s Perspective: A Mobile App; Proceedings of 13th International Technology, Education and Development ConferenceAt: Valencia, SPAIN 2019; ISBN: 978-84-09-08619-1

(https://www.researchgate.net/publication/332212584_LEARNING_ANALYTICS_FROM_THE_TEACHER'S_PERSPECTIVE_A_MOBILE_APP)

4) Pashev, George, Lilyana Rusenova, George Totkov, and Silvia Gaftandzhieva. "Business Process Modelling & Execution Application in Work Education Domain." TEM Journal 8, no. 3 (2019): 992.

(http://www.temjournal.com/content/83/TEMJournalAugust2019_992_997.pdf) (Scopus, Web of Science, SJR)

5) Rositsa Doneva, Silvia Gaftandzhieva, George Pashev, George Totkov, A Software Tool For Programming Training Trough Accumulative Frame System, INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC & TECHNOLOGY RESEARCH VOLUME 9, ISSUE 02, FEBRUARY 2020, pp. 1389-1393, SCOPUS, http://www.ijstr.org/final-print/feb2020/A-Software-Tool-For-Programming-Training-Trough-Accumulative-Frame-System.pdf (Scopus) (Publication)

6) George Pashev et al.(2020).Adaptive Workplace E-Learning Model.TEM Journal, 9(2), 613-618. http://www.temjournal.com/content/92/TEMJournalMay2020_613_618.pdf (Publication) (Scopus, Web of Science, SJR)

7) George Totkov et al.(2020).A System for Modelling of Processes for Data Accumulation and Synthesis in Higher Education.TEM Journal, 9(4), 1619-1624. (Publication) (Scopus, Web of Science, SJR) http://www.temjournal.com/content/94/TEMJournalNovember2020_1619_1624.pdf

8) George Pashev, Silvia Gaftandzhieva.(2021).Workflow Based Prototype for Criminal Investigation in BulgariaTEM Journal, 10(1), 351-357. (publication, 2021, scopus, SJR, web of science) https://www.temjournal.com/content/101/TEMJournalFebruary2021_351_357.pdf

9) Rumen Daskalov, George Pashev, Silvia Gaftandzhieva(2021).Hybrid Visual Programming Language Environment for Programming Training.TEM Journal, 10(2), 981-986. https://www.temjournal.com/content/102/TEMJournalMay2021_981_986.pdf (Publication, Scopus, SJR, Web of Science, 2021)

10) George Pashev, Silvia Gaftandzhieva.(2021).Facebook Integrated Chatbot for Bulgarian Language Aiding Learning Content Delivery.TEM Journal, 10(3), 1011-1015. https://www.temjournal.com/content/103/TEMJournalAugust2021_1011_1015.pdf (Publication, Web of Science, Scopus, SJR, 2021)

11) Silvia Gaftandzhieva, Rositsa Doneva, George Pashev, Mariya Docheva (2021). Learning analytics tool for bulgarian school education, Mathematics and Informatics, ISSN 1310–2230, Vo. 64, Iss. 4, pp. 182-195, https://doi.org/10.53656/math2021-4-2-lea , (Publication, Web of Science, 2021)

12) Pashev George, An Adaptive E-learning System for Teaching Mobile Applications , International Journal of Computer Science and Mobile Computing, Vol. 10, Issue. 9, September 2021, pg.80 – 87 https://ijcsmc.com/docs/papers/September2021/V10I9202111.pdf (Publication, 2021, Crossref, DOI)

13) Pashev George, Personalized Healthy Anti-COVID Menu Generator Chatbot Based on Prolog, International Journal of Computer Science and Mobile Computing, Vol. 10, Issue. 10, October 2021, pg.27 – 32 https://ijcsmc.com/docs/papers/October2021/V10I10202106.pdf (Publication, 2021, Crossref, DOI: 0.47760/ijcsmc.2021.v10i10.005)

14) Pashev George, S. Gaftandzhieva, Y. Hopteriev Domain Specific Automated Essay Scoring Using Cloud Based NLP API, Vol. 10, Issue. 10, October 2021, pg.33 – 39 https://ijcsmc.com/docs/papers/October2021/V10I10202108.pdf (Publication, 2021, Crossref, DOI: 0.47760/ijcsmc.2021.v10i10.006)

15) Zhekova M., G. Pashev, G. Totkov, S.Gaftandzhieva. Automated Extraction of Values of Quantitative Indicators to a Quality Evaluation System Using Natural Language Analysis Tools. Proceedings of the 14th International Conference “Education and Research in the Information Society”, 2021, pp. 17-28  (Publication, Scopus, SJR, 2021) http://ceur-ws.org/Vol-3061/ERIS_2021-art02(reg).pdf, https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85122313513&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&st1=gaftandzhieva&sid=e1f36cc3732e14a64c876a2d414ab95f&sot=b&sdt=b&sl=26&s=AUTHOR-NAME%28gaftandzhieva%29&relpos=4&citeCnt=0&searchTerm=

16) Zhekova M., G. Pashev, G. Totkov. Implementing Semantic Search in Decision Support System. Proceedings of the 14th International Conference “Education and Research in the Information Society”, 2021, pp. 35-42 (Publication, Scopus, SJR, 2021), http://ceur-ws.org/Vol-3061/ERIS_2021-art04(sh).pdf

17) George Pashev & Veselina Tepavicharova. (2022). Automated Computer Linguistics Analysis of Scientific Texts in the Field of Female Terrorism Prevention for future Adaptive E-Learning. International Journal of Engineering Trends and Technology, 70(5), 306-308. https://doi.org/10.14445/22315381/IJETT-V70I5P233 (Publication, Scopus, SJR, 2022, 05.2022)

2а) бройката от тях с импакт фактор; (0)

2б) общ импакт фактор; (0)

3) Списък за съответния преподавател на негови студии; (1)

a. Пашев Г., ДИНАМИЧНО ГЕНЕРИРАНЕ И ОПТИМАЛНО УПРАВЛЕНИЕ НA ПОТОЦИ ОТ ДЕЙНОСТИ И РЕСУРСИ ЗА ПРОВЕЖДАНЕ НА ЕЛЕКТРОННОТО ОБУЧЕНИЕ, Дисертационен труд за придобиване на ОНС „доктор“, Пловдивски университет „П. Хилендарски“, Пловдив, 2016. (Библиотека на ФМИ към ПУ „Паисий Хилендарски“) (PhDThesis)

4) Списък за съответния преподавател на негови глави от книги; (8)

1) Г. Тотков и др. „Увод в е-обучението“, „Ракурси“, Пловдив, 2014, ISBN 978-954-8852-41-8 (1 глава) (bookChapters)

2) Г. Тотков и др. „Съвременни направления на е-обучението“, „Ракурси“, Пловдив, 2014, ISBN 978-954-8852-46-3 (2 глави) (bookChapters)

3) Г. Тотков и др. „Пловдивски е-университет“, „Ракурси“, Пловдив, 2014, ISBN 978-954-8852-48-7 (3 глави) (bookChapters)

4) Трайков А., Г. Тотков, Г. Пашев, Модел и архитектура на платформа за управление на университетско дигитално хранилище, в „Университетът, документите, хората. Из книжовната, дигиталната и неписаната история на ПУ“, Пловдив, 2016; (1 глави) (bookChapters)

5) 4. Алендарова Е., Г. Тотков, Г. Пашев, А. Трайков, Платформи за управление на университетски дигитални архиви: състояния, проблеми и решения, в „Университетът, документите, хората. Из книжовната, дигиталната и неписаната история на ПУ“, Пловдив, 2016. 1 глави) (bookChapters)

5) Списък за съответния преподавател на негови монографии; (0)

6) Списък за съответния преподавател на негови учебници, включително и на електронен носител; (0)

7) Списък за съответния преподавател на негови учебни помагала, включително и на електронен носител; (0)

7а) от тях на електронен носител; (0)

8) Списък за съответния преподавател на неговите публикации, студии, глави от книги, монографии, учебници, учебни помагала, които са били рецензирани/реферирани. За реферирани трудове се посочва номера, който се дава от рефериращата/рефериращите организация/организации (MathSciNet, Zentralblatt MATH, и др.); (......)

1) George Pashev, George Totkov, Hristina Kostadinova, and Hristo Indzhov. 2016. Personalized Educational Paths through Self-Modifying Learning Objects. In Proceedings of the 17th International Conference on Computer Systems and Technologies 2016 (CompSysTech '16), Boris Rachev and Angel Smrikarov (Eds.). ACM, New York, NY, USA, 437-444. DOI: https://doi.org/10.1145/2983468.2983516 (http://dl.acm.org/ft_gateway.cfm?id=2983516&type=pdf)

2) Пашев Г., Автоматизирано генериране на Адаптивен план за обучение. От Научни трудове на Съюза на учените в България – Пловдив Серия В. Техника и технологии, том XIII., Съюз на учените, сесия 5 - 6 ноември 2015, стр. 181-186; (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2016_tehnika_i_technologii_tom_XIII.pdf)

3) Пашев Г., Г. Тотков. Автоматизирано генериране на персонализирани учебни пътища чрез аспекти в многомерни пространства . От Деветата Национална конференция "Образованието и изследванията в информационното общество" . АРИО, ИМИ-БАН, ПУ "Паисий Хилендарски", Пловдив 2016; (http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/bitstream/10525/2746/1/ERIS2016-book-p03.pdf)

4) Pashev G, E. Alendarova, G. Totkov Automated Assessment Through Integration of Heterogeneous Systems with a Workflow Engine. От Proceedings of the National Conference on "Education and Research in the Information Society", Plovdiv, May, 2015. Institute of Mathematics and Informatics Bulgarian Academy of Sciences, Association for the Development of the Information Society, 119p-128p; (http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/2450)

5) Пашев Г.; АВТОМАТИЗИРАНИ C++ КОМПИЛАЦИЯ, ИЗПЪЛНЕНИЕ И ОЦЕНЯВАНЕ НА РЕШЕНИЕТО НА БАЗАТА НА СРАВНЕНИЕ НА ИЗХОДИТЕ . От Научни трудове на Съюза на учените в България–Пловдив Серия В. Техника и технологии, том XII.,Съюз на учените сесия 31октомври - 1ноември 2014 ISSN 1311-9419. СУБ – Пловдив, стр. 219-222; (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2015_tehnika_i_tehnologii_tom_XII.pdf)

6) Pashev G., G. Totkov; Dynamic Determination of Personalized Educational Paths. От Proceedings of the National Conference on "Education and Research in the Information Society", Plovdiv, May, 2014. Institute of Mathematics and Informatics Bulgarian Academy of Sciences, Association for the Development of the Information Society, 161p-170p; (http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/2389)

7) Pashev Georgi, Среда за управление на работните потоци EMS и Програмен Език и парадигма. От Научни трудове на Съюза на учените Пловдив, Серия В: Техника и технологии. Пловдив, 2014, стр. 223 - 226. (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2015_tehnika_i_tehnologii_tom_XII.pdf)

8) Pashev Georgi, Ivan Kodinov, Georgi Totkov, Process Definition and Control in EMSG Complex Work-flow Management System Using Process Graphs and Data Addressing in a File with Flow Identifier Operator . От Proceedings of "Days of Science 2013" Union of Scientists in Bulgaria - Plovdiv. Plovdiv: Union of Scientists Plovdiv, p. 138-142; (https://www.dropbox.com/s/f5h4gcs4esbjrlj/Doc%20Apr%2027%2C%202016%2C%2005_06.pdf?dl=0)

9) Pashev G, Budakova D, SOFTWARE PLATFORM FOR EXECUTION OF GRAPH DATABASE APPLICATIONS, ICTTE 2013, ARTTE Vol. 1, No. 2, 2013, ISSN 1314-8788 (print), ISSN 1314-8796 (online)  (https://sites.google.com/a/trakia-uni.bg/artte/articles/artte-vol-1-no-2)

10) Пашев Г., А. Трайков, Е. Алендарова, Интегриране на функционалности от разнотипни системи в Moodle, Научни трудове от международната конференция на млади учени 11-13 Юни 2015г., Пловдив, ISSN 1311-9192 (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2015_estestveni_i_humanitarni_nauki_tom_XVII.pdf)

11) Pashev, George, and George Totkov. "EMS–A Workflow Programming Language and Environment." TEM JOURNAL-TECHNOLOGY EDUCATION MANAGEMENT INFORMATICS7.3 (2018): 638-644. http://www.temjournal.com/content/73/TemJournalAugust2018_638_644.pdf

12) Тотков Г., С. Гафтанджиева, Г. Пашев, С. Атанасов. Концептуално и компютърно моделиране на процеси с акумулиране и синтезиране на данни във висшето образование, 7 Сборник научни доклади, 7-ма Нац. конфереция „Електронното обучение във висшите училища“, Боровец, 20-23.9.2018 г., Университетско издателство „Св. Кл. Охридски“, София, 2018, ISBN 078-954-07-4509179-188, 134-142, https://www.researchgate.net/publication/328676603_Konceptualno_i_komputrno_modelirane_na_procesi_s_akumulirane_i_sintezirane_na_danni_vv_visseto_obrazovanie

13) Gaftandzhieva S., R. Doneva, G. Pashev, Learning Analytics From The Teacher’s Perspective: A Mobile App; Proceedings of 13th International Technology, Education and Development ConferenceAt: Valencia, SPAIN 2019; ISBN: 978-84-09-08619-1

(https://www.researchgate.net/publication/332212584_LEARNING_ANALYTICS_FROM_THE_TEACHER'S_PERSPECTIVE_A_MOBILE_APP)

30) Хоптериев Ю, Г. Пашев, Интегрираща среда за решаване на задачи по програмиране на C++, Научни трудове на Съюза на учените в България – Пловдив. Серия В. Техника и технологии. Том XVII, ISSN 1311 -9419 (Print); ISSN 2534-9384 (Online), 2019.

(https://drive.google.com/open?id=1j8qYIKyC2XkJMu7lPSLcQOCIRHO6VHQH)

31) Пашев Г., С. Гафтанджиева, Г. Тотков, СРЕДА ЗА КОМПЮТЪРНО МОДЕЛИРАНЕ НА АКУМУЛАТИВНИ ФРЕЙМОВИ МОДЕЛИ ЗА Е-ОБУЧЕНИЕ ПО С++, Научни трудове на Съюза на учените в България – Пловдив. Серия В. Техника и технологии. Том XVII, ISSN 1311 -9419 (Print); ISSN 2534-9384 (Online), 2019.

(https://drive.google.com/open?id=1dkT4pXOM6CFNnEEGiKIuPuJW3R3nnaln)

32) Близнаков М., Г. Тотков, Г. Пашев, ГЕНЕРАТОР НА СПРАВКИ В УНИВЕРСИТЕТСКА ИНФОРМАЦИОННА СИСТЕМА, Научни трудове на Съюза на учените в България – Пловдив. Серия В. Техника и технологии. Том XVII, ISSN 1311 -9419 (Print); ISSN 2534-9384 (Online), 2019.

(https://drive.google.com/open?id=1q5kIVFZEx7k3LzxWbNZIowVVcxjZr45A)

33) Pashev, George, Lilyana Rusenova, George Totkov, and Silvia Gaftandzhieva. "Business Process Modelling & Execution Application in Work Education Domain." TEM Journal 8, no. 3 (2019): 992.

(http://www.temjournal.com/content/83/TEMJournalAugust2019_992_997.pdf) (Scopus, Web of Science, SJR)

34) Близнаков М., Георги Пашев, Георги Тотков, Софтуерни инструменти за визуализация на динамични информационни ресурси, Научни трудове на национална конференция "Образованието и изследванията в информационното общество", Пловдив, Май, 2019, 032p-041p

(http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/3315)

35) Пашев Г., Лиляна Русенова, Георги Тотков, ПРИЛОЖЕНИЕ НА СИСТЕМИ ЗА МОДЕЛИРАНЕ НА БИЗНЕС ПРОЦЕСИ В АВТОМАТИЗИРАНЕТО НА АДМИНИСТРАТИВНИ ПРОЦЕДУРИ ЗА ОБУЧЕНИЕ НА РАБОТНОТО МЯСТО, Научни трудове на национална конференция "Образованието и изследванията в информационното общество", Пловдив, Май, 2019, 095p-104p

(http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/3323)

36) Пашев Г, ФЕЙСБУК ВИРТУАЛЕН АСИСТЕНТ ЗА Е-ОБУЧЕНИЕ, Научни трудове на национална конференция "Образованието и изследванията в информационното общество", Пловдив, Май, 2019, 095p-104p

(http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/3324)

31) Rositsa Doneva, Silvia Gaftandzhieva, George Pashev, George Totkov, A Software Tool For Programming Training Trough Accumulative Frame System, INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC & TECHNOLOGY RESEARCH VOLUME 9, ISSUE 02, FEBRUARY 2020, pp. 1389-1393, SCOPUS, http://www.ijstr.org/final-print/feb2020/A-Software-Tool-For-Programming-Training-Trough-Accumulative-Frame-System.pdf (Scopus) (Publication)

32) George Pashev et al.(2020).Adaptive Workplace E-Learning Model.TEM Journal, 9(2), 613-618. http://www.temjournal.com/content/92/TEMJournalMay2020_613_618.pdf (Publication) (Scopus, Web of Science, SJR)

33) George Totkov et al.(2020).A System for Modelling of Processes for Data Accumulation and Synthesis in Higher Education.TEM Journal, 9(4), 1619-1624. (Publication) (Scopus, Web of Science, SJR) http://www.temjournal.com/content/94/TEMJournalNovember2020_1619_1624.pdf

34) George Pashev, Silvia Gaftandzhieva.(2021).Workflow Based Prototype for Criminal Investigation in BulgariaTEM Journal, 10(1), 351-357. (publication, 2021, scopus, SJR, web of science) https://www.temjournal.com/content/101/TEMJournalFebruary2021_351_357.pdf

35) Rumen Daskalov, George Pashev, Silvia Gaftandzhieva(2021).Hybrid Visual Programming Language Environment for Programming Training.TEM Journal, 10(2), 981-986. https://www.temjournal.com/content/102/TEMJournalMay2021_981_986.pdf (Publication, Scopus, SJR, Web of Science, 2021)

36) Пашев, Г., Донева, Р., С. Гафтанджиева, Приложение на акумулативни фреймови модели в обучението по програмиране, Proceedings of the Fiftieth Spring Conference of the Union of Bulgarian Mathematicians, 2021, 1001-1006 стр., https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwiUx4GV3trwAhWtwAIHHQewBcMQFjACegQIAxAD&url=http%3A%2F%2Fwww.math.bas.bg%2Fsmb%2F2021_PK%2Ftom_2021%2Fpdf%2F284-89.pdf&usg=AOvVaw24eqeTGwyoic7xbxXAy6t6 (publication, 2021)

1. Публикации в Web of Science

1) George Pashev, Silvia Gaftandzhieva.(2021).Facebook Integrated Chatbot for Bulgarian Language Aiding Learning Content Delivery.TEM Journal, 10(3), 1011-1015. https://www.temjournal.com/content/103/TEMJournalAugust2021_1011_1015.pdf (Publication, Web of Science, Scopus, SJR, 2021, afterMay2021)

2) Silvia Gaftandzhieva, Rositsa Doneva, George Pashev, Mariya Docheva (2021). Learning analytics tool for bulgarian school education, Mathematics and Informatics, ISSN 1310–2230, Vo. 64, Iss. 4, pp. 182-195, https://doi.org/10.53656/math2021-4-2-lea, (Publication, Web of Science, 2021, afterMay2021)

2. Публикации в Scopus with SJR

1) George Pashev & Veselina Tepavicharova. (2022). Automated Computer Linguistics Analysis of Scientific Texts in the Field of Female Terrorism Prevention for future Adaptive E-Learning. International Journal of Engineering Trends and Technology, 70(5), 306-308. https://doi.org/10.14445/22315381/IJETT-V70I5P233  (Publication, Scopus, SJR, 2022, 05.2022, afterMay2021)

2) Zhekova M., G. Pashev, G. Totkov, S.Gaftandzhieva. Automated Extraction of Values of Quantitative Indicators to a Quality Evaluation System Using Natural Language Analysis Tools. Proceedings of the 14th International Conference “Education and Research in the Information Society”, 2021, pp. 17-28  (Publication, Scopus, SJR, 2021, afterMay2021), http://ceur-ws.org/Vol-3061/ERIS_2021-art02(reg).pdf

3) Zhekova M., G. Pashev, G. Totkov. Implementing Semantic Search in Decision Support System. Proceedings of the 14th International Conference “Education and Research in the Information Society”, 2021, pp. 35-42 (Publication, Scopus, SJR, 2021, afterMay2021), http://ceur-ws.org/Vol-3061/ERIS_2021-art04(sh).pdf

3. Статия в списание с рецензенти

1) Pashev George, An Adaptive E-learning System for Teaching Mobile Applications , International Journal of Computer Science and Mobile Computing, Vol. 10, Issue. 9, September 2021, pg.80 – 87 https://ijcsmc.com/docs/papers/September2021/V10I9202111.pdf  (Publication, 2021, Crossref, DOI, afterMay2021)

2) Pashev George, Personalized Healthy Anti-COVID Menu Generator Chatbot Based on Prolog, International Journal of Computer Science and Mobile Computing, Vol. 10, Issue. 10, October 2021, pg.27 – 32 https://ijcsmc.com/docs/papers/October2021/V10I10202106.pdf (Publication, 2021, Crossref, DOI: 0.47760/ijcsmc.2021.v10i10.005, afterMay2021)

3) Pashev George, S. Gaftandzhieva, Y. Hopteriev Domain Specific Automated Essay Scoring Using Cloud Based NLP API, Vol. 10, Issue. 10, October 2021, pg.33 – 39 https://ijcsmc.com/docs/papers/October2021/V10I10202108.pdf (Publication, 2021, Crossref, DOI: 0.47760/ijcsmc.2021.v10i10.006, afterMay2021)

1) Списък за съответния преподавател с учебните курсове, създадени от него през последните 3 години; (….)

1) ПУ ФМИ 2021 ППМУ упр. - СТД 3к. Ред. - https://classroom.google.com/u/1/c/MjgxMjkwNTc3NTg4

2) ПУ ФМИ Изб. Space – Java (за дисциплината “Следене и управление на космически апарати (с Java)”) - https://classroom.google.com/u/1/c/MTY2OTQ2MjY3MTM0

3) ПУ ФМИ ВКН 1к. Инф. (Г. Пашев) - https://classroom.google.com/u/1/c/MTUxMjg0MzUxOTc2

4) ПУ ФМИ Компютърна лингвистика - https://classroom.google.com/u/1/c/MTY4OTIzMzU0Njk0

2) Списък за съответния преподавател на участия (с/без изнесен от него доклад) на конференции, семинари и др.; (….)

1) George Pashev, George Totkov, Hristina Kostadinova, and Hristo Indzhov. 2016. Personalized Educational Paths through Self-Modifying Learning Objects. In Proceedings of the 17th International Conference on Computer Systems and Technologies 2016 (CompSysTech '16), Boris Rachev and Angel Smrikarov (Eds.). ACM, New York, NY, USA, 437-444. DOI: https://doi.org/10.1145/2983468.2983516 (http://dl.acm.org/ft_gateway.cfm?id=2983516&type=pdf)

2) Пашев Г., Автоматизирано генериране на Адаптивен план за обучение. От Научни трудове на Съюза на учените в България – Пловдив Серия В. Техника и технологии, том XIII., Съюз на учените, сесия 5 - 6 ноември 2015, стр. 181-186; (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2016_tehnika_i_technologii_tom_XIII.pdf)

3) Пашев Г., Г. Тотков. Автоматизирано генериране на персонализирани учебни пътища чрез аспекти в многомерни пространства . От Деветата Национална конференция "Образованието и изследванията в информационното общество" . АРИО, ИМИ-БАН, ПУ "Паисий Хилендарски", Пловдив 2016; (http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/bitstream/10525/2746/1/ERIS2016-book-p03.pdf)

4) Pashev G, E. Alendarova, G. Totkov Automated Assessment Through Integration of Heterogeneous Systems with a Workflow Engine. От Proceedings of the National Conference on "Education and Research in the Information Society", Plovdiv, May, 2015. Institute of Mathematics and Informatics Bulgarian Academy of Sciences, Association for the Development of the Information Society, 119p-128p; (http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/2450)

5) Пашев Г.; АВТОМАТИЗИРАНИ C++ КОМПИЛАЦИЯ, ИЗПЪЛНЕНИЕ И ОЦЕНЯВАНЕ НА РЕШЕНИЕТО НА БАЗАТА НА СРАВНЕНИЕ НА ИЗХОДИТЕ . От Научни трудове на Съюза на учените в България–Пловдив Серия В. Техника и технологии, том XII.,Съюз на учените сесия 31октомври - 1ноември 2014 ISSN 1311-9419. СУБ – Пловдив, стр. 219-222; (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2015_tehnika_i_tehnologii_tom_XII.pdf)

6) Pashev G., G. Totkov; Dynamic Determination of Personalized Educational Paths. От Proceedings of the National Conference on "Education and Research in the Information Society", Plovdiv, May, 2014. Institute of Mathematics and Informatics Bulgarian Academy of Sciences, Association for the Development of the Information Society, 161p-170p; (http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/2389)

7) Pashev Georgi, Среда за управление на работните потоци EMS и Програмен Език и парадигма. От Научни трудове на Съюза на учените Пловдив, Серия В: Техника и технологии. Пловдив, 2014, стр. 223 - 226. (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2015_tehnika_i_tehnologii_tom_XII.pdf)

8) Pashev Georgi, Ivan Kodinov, Georgi Totkov, Process Definition and Control in EMSG Complex Work-flow Management System Using Process Graphs and Data Addressing in a File with Flow Identifier Operator . От Proceedings of "Days of Science 2013" Union of Scientists in Bulgaria - Plovdiv. Plovdiv: Union of Scientists Plovdiv, p. 138-142; (https://www.dropbox.com/s/f5h4gcs4esbjrlj/Doc%20Apr%2027%2C%202016%2C%2005_06.pdf?dl=0)

9) Pashev G, Budakova D, SOFTWARE PLATFORM FOR EXECUTION OF GRAPH DATABASE APPLICATIONS, ICTTE 2013, ARTTE Vol. 1, No. 2, 2013, ISSN 1314-8788 (print), ISSN 1314-8796 (online)  (https://sites.google.com/a/trakia-uni.bg/artte/articles/artte-vol-1-no-2)

10) Пашев Г., А. Трайков, Е. Алендарова, Интегриране на функционалности от разнотипни системи в Moodle, Научни трудове от международната конференция на млади учени 11-13 Юни 2015г., Пловдив, ISSN 1311-9192 (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2015_estestveni_i_humanitarni_nauki_tom_XVII.pdf)

10а) с изнесен от него доклад; (10)

11) George Pashev, George Totkov, Hristina Kostadinova, and Hristo Indzhov. 2016. Personalized Educational Paths through Self-Modifying Learning Objects. In Proceedings of the 17th International Conference on Computer Systems and Technologies 2016 (CompSysTech '16), Boris Rachev and Angel Smrikarov (Eds.). ACM, New York, NY, USA, 437-444. DOI: https://doi.org/10.1145/2983468.2983516 (https://www.dropbox.com/s/qiec1dqrf0gds5f/CompSysTech16%20v11.pdf?dl=0)

37) Пашев Г., Автоматизирано генериране на Адаптивен план за обучение. От Научни трудове на Съюза на учените в България – Пловдив Серия В. Техника и технологии, том XIII., Съюз на учените, сесия 5 - 6 ноември 2015, стр. 181-186; (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2016_tehnika_i_technologii_tom_XIII.pdf)

38) Пашев Г., Г. Тотков. Автоматизирано генериране на персонализирани учебни пътища чрез аспекти в многомерни пространства . От Деветата Национална конференция "Образованието и изследванията в информационното общество" . АРИО, ИМИ-БАН, ПУ "Паисий Хилендарски", Пловдив 2016; (https://www.dropbox.com/s/0kdru20v3ncplcr/template_ARIO%204.pdf?dl=0)

39) Pashev G, E. Alendarova, G. Totkov Automated Assessment Through Integration of Heterogeneous Systems with a Workflow Engine. От Proceedings of the National Conference on "Education and Research in the Information Society", Plovdiv, May, 2015. Institute of Mathematics and Informatics Bulgarian Academy of Sciences, Association for the Development of the Information Society, 119p-128p; (http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/2450)

40) Пашев Г.; АВТОМАТИЗИРАНИ C++ КОМПИЛАЦИЯ, ИЗПЪЛНЕНИЕ И ОЦЕНЯВАНЕ НА РЕШЕНИЕТО НА БАЗАТА НА СРАВНЕНИЕ НА ИЗХОДИТЕ . От Научни трудове на Съюза на учените в България–Пловдив Серия В. Техника и технологии, том XII.,Съюз на учените сесия 31октомври - 1ноември 2014 ISSN 1311-9419. СУБ – Пловдив, стр. 219-222; (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2015_tehnika_i_tehnologii_tom_XII.pdf)

41) Pashev G., G. Totkov; Dynamic Determination of Personalized Educational Paths. От Proceedings of the National Conference on "Education and Research in the Information Society", Plovdiv, May, 2014. Institute of Mathematics and Informatics Bulgarian Academy of Sciences, Association for the Development of the Information Society, 161p-170p; (http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/2389)

42) Pashev Georgi, Среда за управление на работните потоци EMS и Програмен Език и парадигма. От Научни трудове на Съюза на учените Пловдив, Серия В: Техника и технологии. Пловдив, 2014, стр. 223 - 226. (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2015_tehnika_i_tehnologii_tom_XII.pdf)

43) Pashev Georgi, Ivan Kodinov, Georgi Totkov, Process Definition and Control in EMSG Complex Work-flow Management System Using Process Graphs and Data Addressing in a File with Flow Identifier Operator . От Proceedings of "Days of Science 2013" Union of Scientists in Bulgaria - Plovdiv. Plovdiv: Union of Scientists Plovdiv, p. 138-142; (https://www.dropbox.com/s/f5h4gcs4esbjrlj/Doc%20Apr%2027%2C%202016%2C%2005_06.pdf?dl=0)

44) Pashev G, Budakova D, SOFTWARE PLATFORM FOR EXECUTION OF GRAPH DATABASE APPLICATIONS, ICTTE 2013, ARTTE Vol. 1, No. 2, 2013, ISSN 1314-8788 (print), ISSN 1314-8796 (online)  (https://sites.google.com/a/trakia-uni.bg/artte/articles/artte-vol-1-no-2)

45) Пашев Г., А. Трайков, Е. Алендарова, Интегриране на функционалности от разнотипни системи в Moodle, Научни трудове от международната конференция на млади учени 11-13 Юни 2015г., Пловдив, ISSN 1311-9192 (http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_trudove/2015_estestveni_i_humanitarni_nauki_tom_XVII.pdf)

46) Тотков Г., С. Гафтанджиева, Г. Пашев, С. Атанасов. Концептуално и компютърно моделиране на процеси с акумулиране и синтезиране на данни във висшето образование, 7 Сборник научни доклади, 7-ма Нац. конфереция „Електронното обучение във висшите училища“, Боровец, 20-23.9.2018 г., Университетско издателство „Св. Кл. Охридски“, София, 2018, ISBN 078-954-07-4509179-188, 134-142, https://www.researchgate.net/publication/328676603_Konceptualno_i_komputrno_modelirane_na_procesi_s_akumulirane_i_sintezirane_na_danni_vv_visseto_obrazovanie

47) CumuFormo – среда за компютърно моделиране на акумулативни фреймови модели в е-обучението – Георги Тотков, Силвия Гафтанджиева, Георги Пашев , "Дни на науката 2018" на СУБ Пловдив, 2-3.11.2018, http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_proyavi/2018.10/programa_SUB_noemvri_2018_fin.pdf

48) Интегрираща среда за решаване на задачи по програмиране на C++ – Юри Хоптериев, Георги Пашев

http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_proyavi/2018.10/programa_SUB_noemvri_2018_fin.pdf

49) Генератор на справки в университетска среда – Милен Близнаков, Георги Пашев, Георги Тотков

http://www.subplovdiv.com/images/nauchni_proyavi/2018.10/programa_SUB_noemvri_2018_fin.pdf

50) Gaftandzhieva S., R. Doneva, G. Pashev, Learning Analytics From The Teacher’s Perspective: A Mobile App; Proceedings of 13th International Technology, Education and Development Conference At: Valencia, SPAIN 2019; ISBN: 978-84-09-08619-1

(https://www.researchgate.net/publication/332212584_LEARNING_ANALYTICS_FROM_THE_TEACHER'S_PERSPECTIVE_A_MOBILE_APP)

51) Хоптериев Ю, Г. Пашев, Интегрираща среда за решаване на задачи по програмиране на C++, Научни трудове на Съюза на учените в България – Пловдив. Серия В. Техника и технологии. Том XVII, ISSN 1311 -9419 (Print); ISSN 2534-9384 (Online), 2019.

(https://drive.google.com/open?id=1j8qYIKyC2XkJMu7lPSLcQOCIRHO6VHQH)

52) Пашев Г., С. Гафтанджиева, Г. Тотков, СРЕДА ЗА КОМПЮТЪРНО МОДЕЛИРАНЕ НА АКУМУЛАТИВНИ ФРЕЙМОВИ МОДЕЛИ ЗА Е-ОБУЧЕНИЕ ПО С++, Научни трудове на Съюза на учените в България – Пловдив. Серия В. Техника и технологии. Том XVII, ISSN 1311 -9419 (Print); ISSN 2534-9384 (Online), 2019.

(https://drive.google.com/open?id=1dkT4pXOM6CFNnEEGiKIuPuJW3R3nnaln)

53) Близнаков М., Г. Тотков, Г. Пашев, ГЕНЕРАТОР НА СПРАВКИ В УНИВЕРСИТЕТСКА ИНФОРМАЦИОННА СИСТЕМА, Научни трудове на Съюза на учените в България – Пловдив. Серия В. Техника и технологии. Том XVII, ISSN 1311 -9419 (Print); ISSN 2534-9384 (Online), 2019.

(https://drive.google.com/open?id=1q5kIVFZEx7k3LzxWbNZIowVVcxjZr45A)

54) Близнаков М., Георги Пашев, Георги Тотков, Софтуерни инструменти за визуализация на динамични информационни ресурси, Научни трудове на национална конференция "Образованието и изследванията в информационното общество", Пловдив, Май, 2019, 032p-041p

(http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/3315)

55) Пашев Г., Лиляна Русенова, Георги Тотков, ПРИЛОЖЕНИЕ НА СИСТЕМИ ЗА МОДЕЛИРАНЕ НА БИЗНЕС ПРОЦЕСИ В АВТОМАТИЗИРАНЕТО НА АДМИНИСТРАТИВНИ ПРОЦЕДУРИ ЗА ОБУЧЕНИЕ НА РАБОТНОТО МЯСТО, Научни трудове на национална конференция "Образованието и изследванията в информационното общество", Пловдив, Май, 2019, 095p-104p

(http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/3323)

56) Пашев Г, ФЕЙСБУК ВИРТУАЛЕН АСИСТЕНТ ЗА Е-ОБУЧЕНИЕ, Научни трудове на национална конференция "Образованието и изследванията в информационното общество", Пловдив, Май, 2019, 095p-104p

(http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/handle/10525/3324)

51) Пашев, Г., Донева, Р., С. Гафтанджиева, Приложение на акумулативни фреймови модели в обучението по програмиране, Proceedings of the Fiftieth Spring Conference of the Union of Bulgarian Mathematicians, 2021, 1001-1006 стр., https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwiUx4GV3trwAhWtwAIHHQewBcMQFjACegQIAxAD&url=http%3A%2F%2Fwww.math.bas.bg%2Fsmb%2F2021_PK%2Ftom_2021%2Fpdf%2F284-89.pdf&usg=AOvVaw24eqeTGwyoic7xbxXAy6t6 (publication, 2021)

57) Zhekova M., G. Pashev, G. Totkov, S.Gaftandzhieva. Automated Extraction of Values of Quantitative Indicators to a Quality Evaluation System Using Natural Language Analysis Tools. Proceedings of the 14th International Conference “Education and Research in the Information Society”, 2021, pp. 17-28  (Publication, Scopus, SJR, 2021) http://ceur-ws.org/Vol-3061/ERIS_2021-art02(reg).pdf, https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85122313513&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&st1=gaftandzhieva&sid=e1f36cc3732e14a64c876a2d414ab95f&sot=b&sdt=b&sl=26&s=AUTHOR-NAME%28gaftandzhieva%29&relpos=4&citeCnt=0&searchTerm=

58) Zhekova M., G. Pashev, G. Totkov. Implementing Semantic Search in Decision Support System. Proceedings of the 14th International Conference “Education and Research in the Information Society”, 2021, pp. 35-42 (Publication, Scopus, SJR, 2021), http://ceur-ws.org/Vol-3061/ERIS_2021-art04(sh).pdf

11) Списък за съответния преподавател на командировки и специализации в чужбина; (0)

12) Списък на рецензирани/реферирани от съответния преподавател статии в списания; (0)

12а) бройката от тях с импакт фактор; (0)

12б) общ импакт фактор; (0)

13) Списък на рецензирани/реферирани от съответния преподавател доклади на конференции; (0)

14) Списък на рецензирани/реферирани от съответния преподавател книги/учебници/монографии; (0)

15) Списък на рецензирани от съответния преподавател дисертационни трудове за „доктор“; (0)

16) Списък на рецензирани от съответния преподавател дисертационни трудове за „доктор на науките“; (0)

17) Списък написани отзиви, становища за дисертационни трудове за „доктор“ от съответния преподавател; (0)

18) Списък написани отзиви, становища за дисертационни трудове за „доктор на науките“ от съответния преподавател; (0)

19) Списък на рецензии за придобиване на длъжност „доцент“ от съответния преподавател; (0)

20) Списък на рецензии за придобиване на длъжност „професор“ от съответния преподавател; (0)

21) Списък на написани отзиви, становища за придобиване на длъжност „доцент“ от съответния преподавател; (0)

22) Списък на написани отзиви, становища за придобиване на длъжност „професор“ от съответния преподавател; (0)

23) Списък на национални образователни и изследователски проекти, в които е участвал съответния преподавател; (0)

24) Списък на международни образователни и изследователски проекти, в които е участвал съответния преподавател;(4)

1) Оперативна програма „Развитие на човешките ресурси” 2007-2013, BG051PO001-4.3.04-0064 Пловдивски електронен университет (ПеУ): национален еталон за провеждане на качествено е-обучение в системата на висшето образование, 2012-2014, участник (Project) (InternationalProject)

2) Оперативна програма „Развитие на човешките ресурси” 2007-2013, BG051PO001-3.1.08—0041 Стандартизиране и интегриране на разнотипни информационни и управленски университетски системи (СИРИУС), 2013-2015, участник (Project) (InternationalProject)

3) Оперативна програма „Наука и образование за интелигентен растеж“ 2014 – 2020, BG05М2ОР001-1.002-0002-С 01, Дигитализация на икономиката в среда на Големи данни, 2018-2023, координираща институция УНСС, https://uni-plovdiv.bg/news/news/592/. (Project) (InternationalProject)

4) Национална програма „Млади учени и постдокторанти“, https://uni-plovdiv.bg/pages/index/2275/ (Project) (NationalProject, 2021)

25) Списък на получени награди от съответния преподавател; (0)

26) Списък участия в програмни (научни) комитети на научни конференции, конгреси, симпозиуми, олимпиади, студентски и ученически състезания; (0)

27) Списък участия в организационни, технически и научни комитети на научни конференции, конгреси, симпозиуми, олимпиади, студентски и ученически състезания; (0)

28) Списък участия в редколегии на научно списание в чужбина/България; (0)

28а) от тях в чужбина; (0)

29) Списък на статии, в които участват студенти, дипломанти или докторанти за съответния преподавател. Преподавателят може да е бил съавтор и/или ръководител; (0)

29а) бройката от тях с импакт фактор; (0)

29б) общ импакт фактор;(0)

30) Брой на студентите, брой на дипломантите и списък на докторантите за съответния преподавател, участници в национални и международни изследователски проекти на Пловдивския университет. Тук влизат и броя студенти, на които са възлагани курсови проекти от съответния преподавател; (0)

31) Брой на студентите, брой на дипломантите и списък на докторантите за съответния преподавател, участници в научни форуми (конгреси, конференции, симпозиуми и др.); (0)

32) Списък планирани дейности за включване на студенти, дипломанти и докторанти за съответния преподавател в научноизследователската дейност към катедрата. (0)

33) Брой на студентите, брой на дипломантите и списък на докторантите за съответния преподавател, участници в национални и международни научноизследователски дейности; (0)

34) Брой на студентите, брой на дипломантите и списък на докторантите за съответния преподавател, участници в научни форуми към катедрата; (0)

35) Брой на студентите, брой на дипломантите и списък на докторантите за съответния преподавател, обучаващи се по европейските програми за обмен на студенти и докторанти; (0)

36) Списък на цитиранията на научните трудове, написани от съответния преподавател, в: статии, учебници, монографии, библиографии, студии, книги, автореферати на дисертационни трудове, дисертационни трудове, издадени или приети за печат в указания период; (....)

1) Пашев Г., Е. Алендарова, Г. Тотков, Проверяване на знанията и автоматично оценяване чрез интегриране на разнотипни системи с работни процеси, Сборник на 8-ма Нац. конференция „Образованието и изследванията в информационното общество“ (ред. Г. Тотков и Ив. Койчев), 28 май – 29 май 2015 г., Асоциация „Развитие на информационното общество“,Пловдив, ISSN 1314-0753, 119 – 128;

се цитира от:

Гафтанджиева Силвия, Модел и система за динамично оценяване на качеството във висшето образование, Дисертация за присъждане на образователна и научна степен „доктор“, 2016г, гр. Пловдив. (Библиотеката на ФМИ при ПУ „Паисий Хилендарски“ ) (Quote) (Quotation)

2) Пашев Г., А. Трайков, Е. Алендарова, Г. Тотков, Интегриране на функционалности от разнотипни системи в Moodle, Scientific Works of the Union of Scientists in Bulgaria – Plovdiv, Series B. Natural Sciences and the Humanities, ISSN 1311-9192, Vol. XVII, 2015, 161-164

се цитира от:

Гафтанджиева Силвия, Модел и система за динамично оценяване на качеството във висшето образование, Дисертация за присъждане на образователна и научна степен „доктор“, 2016г, гр. Пловдив. (Библиотеката на ФМИ при ПУ „Паисий Хилендарски“ ) (Quote) (Quotation)

3) Пашев Г., Г. Тотков, Динамично определяне на персонализирани учебни пътища, Сборник на 6-та Нац. Конференция „Образованието в информационното общество“ (ред. Г. Тотков и Ив. Койчев), 30 май – 31 май 2014 г., Пловдив, Асоциация „Развитие на информационното общество“, 161 – 170;

се цитира от:

Гафтанджиева Силвия, Модел и система за динамично оценяване на качеството във висшето образование, Дисертация за присъждане на образователна и научна степен „доктор“, 2016г, гр. Пловдив. (Библиотеката на ФМИ при ПУ „Паисий Хилендарски“ ) (Quote) (Quotation)

4) Пашев Г., Г. Тотков, Автоматизирано генериране на персонализирани учебни пътища чрез аспекти в многомерни пространства, 9-та Национална конференция „Образованието и изследванията в информационното общество“. Пловдив, 26-27 май 2016 г., Асоциация „Развитие на информационното общество“, Ракурси ООД, ISSN 13140752, 43-52;

се цитира от:

Гафтанджиева Силвия, Модел и система за динамично оценяване на качеството във висшето образование, Дисертация за присъждане на образователна и научна степен „доктор“, 2016г, гр. Пловдив. (Библиотеката на ФМИ при ПУ „Паисий Хилендарски“ ) (Quote) (Quotation)

5) Pashev G., G. Totkov, H. Kostadinova, Hr. Indzhov, Personalized Educational Paths through Self-Modifying Learning Objects, Proc. of the International Conference on Computer Systems and Technologies - CompSysTech’16, Palermo, Italy (in print).

се цитира от:

Гафтанджиева Силвия, Модел и система за динамично оценяване на качеството във висшето образование, Дисертация за присъждане на образователна и научна степен „доктор“, 2016г, гр. Пловдив. (Библиотеката на ФМИ при ПУ „Паисий Хилендарски“ ) (Quote) (Quotation)

6. Пашев Г., Е. Алендарова, Г. Тотков, Проверяване на знанията и автоматично оценяване чрез интегриране на разнотипни системи с работни процеси, Сборник на 8-ма Нац. конференция „Образованието и изследванията в информационното общество“ (ред. Г. Тотков и Ив. Койчев), 28 май – 29 май 2015 г., Асоциация „Развитие на информационното общество“, Пловдив, ISSN 1314-0752, 119 – 128.обността на българската икономика"

се цитира от:

Трайков А., Автоматизирано генериране на метаданни за документ – резултат на пакет от  заявки, Първа варненска конференция за електронно обучение и управление на знанието: Мост между средното и висшето образование, МУ Варна (http://roundtable-16.mu-varna.bg/wp-content/uploads/2017/04/roundtable16-mu-varna.pdf) (Quote) (Quotation)

;

7. Пашев Г., Автоматизирано генериране на адаптивен план за обучение, Научни трудове на Съюза на у… , том XIII, 5 – 6 ноември, 2015, 181-186.

се цитира от:

Панайотова Т., Г. Тотков, Ил. Чакърова, Акумулиране на метаданни за учебни материали и генериране на тестови единици в Moodle, Научни трудове на СУБ –Смолян, Том II, Vol. II, ISSN:1314-9490, 2016, 222- 232. (Quote) (Quotation)

8. Пашев Г., Динамично генериране и оптимално управление нa потоци от дейности и ресурси за провеждане на електронното обучение, Дисертация за придобиване на ОНС „доктор“, Пловдивски университет „П. Хилендарски“, Пловдив, 2016.

се цитира от:

Панайотова Т., Г. Тотков, Ил. Чакърова, Акумулиране на метаданни за учебни материали и генериране на тестови единици в Moodle, Научни трудове на СУБ –Смолян, Том II, Vol. II, ISSN:1314-9490, 2016, 222- 232. (Quote) (Quotation)

9. Pashev Georgi, Среда за управление на работните потоци EMS, програмен език и парадигма. Научни трудове на Съюза на учените Пловдив, Серия В: Техника и технологии. Пловдив, 2014, стр. 223 - 226.

се цитира от:

Панайотова Т., Г. Тотков, Ил. Чакърова, Акумулиране на метаданни за учебни материали и генериране на тестови единици в Moodle, Научни трудове на СУБ –Смолян, Том II, Vol. II, ISSN:1314-9490, 2016, 222- 232. (Quote) (Quotation)

10. Pashev, G.,Georgi Totkov., Automatized generation of personalized learning paths thought aspects in multidimensional spaces. Proceeding of ІX National conferences „ Education and research in the information society” 26 – 27 may 2016, Plovdiv, Bulgaria (ERIS-2016), pp.43-52, ISBN 978-954-8986-45-8.

се цитира от:

Kostadinova, Iva, et al. "Automated system for generating and validation a learning tests." Proceedings of International Conference of Education, Research and Innovation (ICERI2017) Conference 14th-16th November. 2017. (Quote) (Quotation)

11) G. Totkov, S. Gaftandzhieva, G. Pashev, S. Atanasov (2020).A System

for Modelling of Processes for Data Accumulation and Synthesis in

Higher Education.TEM Journal, 9(4), 1619-1624, WoS, SCOPUS (SJR=0.15)

се цитира в

Villegas-Ch., W.; Palacios-Pacheco, X.; Roman-Cañizares, M.;

Luján-Mora, S. Analysis of Educational Data in the Current State of

University Learning for the Transition to a Hybrid Education Model.

Appl. Sci. 2021, 11, 2068. https://doi.org/10.3390/app11052068, (quotation, 2021, scopus

(SJR=0.418), Web of science)  https://www.mdpi.com/2076-3417/11/5/2068/pdf

12) Modelling & Execution Application in Work Education Domain. TEM

Journal, 2019, 8(3), pp.992-997.

се цитира в

Pavel Petrov et al.(2021).A Systematic Design Approach in Building

Digitalization Services Supporting Infrastructure.TEM Journal, 10(1),

31-37, SCOPUS (SJR=0.15), WoS,

https://www.temjournal.com/content/101/TEMJournalFebruary2021_31_37.pdf

(quotation, 2021, Scopus, Web of Science, SJR)

13) Pashev G., Rusenova L., Totkov G., Gaftandzhieva S. Adaptive Workplace E-Learning Model. TEM Journal, 2020, 9(2), pp.613-618.

се цитира в

Pavel Petrov, Svetoslav Ivanov, Petar Dimitrov, Georgi Dimitrov, Oleksii Bychkov (2021). Projects Management in Technology Start-ups for Mobile Software Development, International Journal of Interactive Mobile Technologies, Vol 15, No 07, 194-201,  https://online-journals.org/index.php/i-jim/article/view/19291, (quotation, SCOPUS (SJR=0.313))

14) Pashev G., Rusenova L., Totkov G., Gaftandzhieva S. Business Process Modelling & Execution Application in Work Education Domain. TEM Journal, 2019, 8(3), pp.992-997. се цитира в Pavel Petrov, Svetoslav Ivanov, Petar Dimitrov, Georgi Dimitrov, Oleksii Bychkov (2021). Projects Management in Technology Start-ups for Mobile Software Development, International Journal of Interactive Mobile Technologies, Vol 15, No 07, 194-201,  https://online-journals.org/index.php/i-jim/article/view/19291, (quotation, SCOPUS (SJR=0.313) )

15) G. Totkov, S. Gaftandzhieva, G. Pashev, S. Atanasov (2020).A System for Modelling of Processes for Data Accumulation and Synthesis in Higher Education.TEM Journal, 9(4), 1619-1624, WoS, SCOPUS (SJR=0.15),

се цитира в

Villegas-Ch, W., García-Ortiz, J., Mullo-Ca, K., Sánchez-Viteri, S., & Roman-Cañizares, M. (2021). Implementation of a Virtual Assistant for the Academic Management of a University with the Use of Artificial Intelligence. Future Internet, 13(4), 97, https://doi.org/10.3390/fi13040097, (quotation, 2021, SCOPUS (SJR=0. 387), Web of science)  https://www.mdpi.com/1999-5903/13/4/97/pdf

16) Rositsa Doneva, Silvia Gaftandzhieva, George Pashev, George Totkov, A

Software Tool For Programming Training Trough Accumulative Frame

System, INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC & TECHNOLOGY RESEARCH

VOLUME 9, ISSUE 02, FEBRUARY 2020, pp. 1389-1393, SCOPUS, SJR=0.123

се цитира в

G I Shivacheva, N R Ruseva (2021). Training in Programming using

Innovative Means, IOP Conference Series: Materials Science and

Engineering, Vol. 1031, 012124, doi:10.1088/1757-899X/1031/1/012124,

(quotation, 2021, scopus (SJR=???))

17) Petrov, P., Ivanov, S., Aleksandrova, Y., Dimitrov, G., Ovacıklı, A., (2020). Opportunities to use Virtual Tools in Start-up Fintech Companies, 20 International Multidisciplinary Scientific Geoconference SGEM 2020, STEF92 Technology Ltd. цитира: Pashev G., Rusenova L., Totkov G., Gaftandzhieva S. Business Process Modelling & Execution Application in Work Education Domain. TEM Journal, 2019, 8(3), pp.992-997. (quotation, Scopus)

18)  Petrov, P., Dimitrov, P., Stoev, S., Dimitrov, G., Bulut, F., (2020). Using the Universal Two Factor Authentication Method in Web Applications by Software Emulated Device, 20 International Multidisciplinary Scientific Geoconference SGEM 2020, STEF92 Technology Ltd.

цитира:

Pashev G., Rusenova L., Totkov G., Gaftandzhieva S. Adaptive Workplace E-Learning Model. TEM Journal, 2020, 9(2), pp.613-618. (quotation, Scopus)

19) Ingram, J. H. (2020). Strategies for Improving Parent–School Partnerships to Enhance Private Schools’ Profitability (Doctoral dissertation, Walden University). цитира Pashev, G., Rusenova, L., Totkov, G., & Gaftandzhieva, S. (2019). Business Process Modelling & Execution Application in Work Education Domain. TEM Journal, 8(3), 992.  (quotation)

20) Св. Иванов, П. Петров,  Бизнес сценарии за взаимодействие при разработка на софтуерната система в стартираща софтуерна компания, ЕЛЕКТРОННО СПИСАНИЕ „ИКОНОМИКА И КОМПЮТЪРНИ НАУКИ“, БРОЙ 2, 2020, ISSN 2367-7791, ВАРНА, БЪЛГАРИЯ, 27-36, http://eknigibg.net/Volume6/Issue2/spisanie-br2-2020_pp.27-37.pdf цитира Totkov G., Gaftandzhieva S. Business Process Modelling & Execution Application in Work Education Domain. TEM Journal, 2019, 8(3), pp.992-997. (quotation)

21) Св. Иванов, П. Петров,  Бизнес сценарии за взаимодействие при разработка на софтуерната система в стартираща софтуерна компания, ЕЛЕКТРОННО СПИСАНИЕ „ИКОНОМИКА И КОМПЮТЪРНИ НАУКИ“, БРОЙ 2, 2020, ISSN 2367-7791, ВАРНА, БЪЛГАРИЯ, 27-36, http://eknigibg.net/Volume6/Issue2/spisanie-br2-2020_pp.27-37.pdf цитира Pashev G., Rusenova L., Totkov G., Gaftandzhieva S. Adaptive Workplace E-Learning Model. TEM Journal, 2020, 9(2), pp.613-618. (quotation)

22) И. Лившиц, Дистанционный формат обучения: риски и возможности. Стандарты и качество. 2020. № 10. С. 102-107. цитира Георги Пашев, Силвия Гафтанджиева, Георги Тотков, Среда за компютърно моделиране на акумулативни фреймови модели за е-обучение, Научни трудове на Съюза на учените в България – Пловдив. Серия В. Техника и технологии. Том XVII, ISSN 1311 -9419 (Print); ISSN 2534-9384 (Online), 88-91, 2019, https://usb-plovdiv.org/2019_tehnika_i_tehnologii_tom_XVII/. (quotation)

23) Pashev G., Rusenova L., Totkov G., Gaftandzhieva S. Adaptive Workplace E-Learning Model. TEM Journal, 2020, 9(2), pp.613-618. се цитира в: Putri, D. M., & Fauzan, S. (2021, April). The Professionalism of Accounting Teachers: Responding to the Rapid Change in the New Education Era. In 7th Regional Accounting Conference (KRA 2020) (pp. 326-332). Atlantis Press, https://www.atlantis-press.com/proceedings/kra-20/125955620 (quotation, 2021)

4. Цитирания с IF

1) G. Totkov, S. Gaftandzhieva, G. Pashev, S. Atanasov (2020).A System for Modelling of Processes for Data Accumulation and Synthesis in Higher Education.TEM Journal, 9(4), 1619-1624, WoS, SCOPUS (SJR=0.15)

се цитира в

Villegas-Ch. W, García-Ortiz J, Román-Cañizares M, Sánchez-Viteri S. 2021. Proposal of a remote education model with the integration of an ICT architecture to improve learning management. PeerJ Computer Science 7:e781 https://doi.org/10.7717/peerj-cs.781, WoS (IF=1.39), SCOPUS (SJR=0.806), https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000728775600001, https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85124995471&origin=SingleRecordEmailAlert&dgcid=raven_sc_doccite_en_us_email&txGid=53e3451d776ac3abbeb4bf234aa700ac

(quotation, scopus, sjr, 2021, afterMay2021, Web of Science)

5. Цитирания в Web Of Science

1) Pashev G., G. Totkov, H. Kostadinova, Hr. Indzhov, Personalized Educational Paths through Self-Modifying Learning Objects, Proc. of the International Conference on Computer Systems and Technologies - CompSysTech’16, Palermo, Italy.

се цитира в

Ingavélez-Guerra, P., Otón-Tortosa, S., Hilera-González, J., & Sánchez-Gordón, M. (2021). The use of accessibility metadata in e-learning environments: a systematic literature review. Universal Access in the Information Society, 1-17.

(quotation, 2021, afterMay2021, Web of Science, Scopus, SJR=0.894) https://link.springer.com/article/10.1007/s10209-021-00851-x

6. Цитирания в SCOPUS с SJR

1) Pashev G., Rusenova L., Totkov G., Gaftandzhieva S. Adaptive Workplace E-Learning Model. TEM Journal, 2020, 9(2), pp.613-618.

се цитира в

de Gusmão Freitas Júnior O., de Melo Braga M., de Carvalho V.D.H. (2021) Applying Strategic Planning in a Distance Undergraduate Course in Information Systems: A Case Study. In: Rocha Á., Adeli H., Dzemyda G., Moreira F., Ramalho Correia A.M. (eds) Trends and Applications in Information Systems and Technologies. WorldCIST 2021. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1367. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-72660-7_5, https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-72660-7_5, Indexed by DBLP, EI Compendex, INSPEC, WTI Frankfurt eG, zbMATH, Japanese Science and Technology Agency (JST), SCImago,  SCOPUS (SJR=0.184), https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85107330166&citeCnt=8_DELIM_7_DELIM_CTODS_1350280952_DELIM_21&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&imp=t&sid=bdd3be0423e9bdf58c4320c5c566b55a&sot=ctocbw&sdt=a&sessionSearchId=bdd3be0423e9bdf58c4320c5c566b55a&relpos=3&citeCnt=0 (quotation, 2021, scopus, sjr=0.184, afterMay2021)

2) Pashev G., Rusenova L., Totkov G., Gaftandzhieva S. Business Process Modelling & Execution Application in Work Education Domain. TEM Journal, 2019, 8(3), pp.992-997.

се цитира в

Artem Salamatov, Darya Gordeeva, and Ilya Khazov. 2021. Digital Ecosystem of Personal Development in the Process of Ecological and Economic Training of Managers. In IV International Scientific and Practical Conference . Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 18, 1–3. DOI:https://doi.org/10.1145/3487757.3490854, SCOPUS (SJR=0.182), https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85125389974&origin=SingleRecordEmailAlert&dgcid=raven_sc_doccite_en_us_email&txGid=130465f3c7f025e9e91c91ebc5677caf&featureToggles=FEATURE_NEW_DOC_DETAILS_EXPORT:1 (quotation, scopus, sjr=0.182, 2021, afterMay2021)

3) Rositsa Doneva, Silvia Gaftandzhieva, George Pashev, George Totkov, A Software Tool For Programming Training Trough Accumulative Frame System, INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC & TECHNOLOGY RESEARCH VOLUME 9, ISSUE 02, FEBRUARY 2020, pp. 1389-1393, SCOPUS, SJR=0.123

се цитира в

Artem Salamatov, Darya Gordeeva, and Ilya Khazov. 2021. Digital Ecosystem of Personal Development in the Process of Ecological and Economic Training of Managers. In IV International Scientific and Practical Conference (DEFIN-2021). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 18, 1–3. DOI:https://doi.org/10.1145/3487757.3490854, SCOPUS (SJR=0.182), https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85125389974&origin=SingleRecordEmailAlert&dgcid=raven_sc_doccite_en_us_email&txGid=130465f3c7f025e9e91c91ebc5677caf&featureToggles=FEATURE_NEW_DOC_DETAILS_EXPORT:1 (quotation, scopus, sjr, 2021, afterMay2021)

7. Цитирания в SCOPUS без SJR

1) R. Daskalov, G. Pashev, S. Gaftandzhieva, “Hybrid Visual Programming Language Environment for Programming Training,” TEM Journal. Volume 10, Issue 2, pp. 981-986, May 2021.

се цитира в

Katsuyuki Umezawa, Makoto Nakazawa, Manabu Kobayashi (2021). Comparison Experiment of Learning State Between Visual Programming Language and Text Programming Language, The IEEE International Conference on Teaching, Assessment and Learning for Engineering (IEEE TALE 2021), pp. 729 – 733, ISBN 978-166543687-8, DOI 10.1109/TALE52509.2021.9678608, https://www.researchgate.net/publication/356815939_Comparison_Experiment_of_Learning_State_between_Visual_Programming_Language_and_Text_Programming_Language , SCOPUS , https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85125956148&origin=SingleRecordEmailAlert&dgcid=raven_sc_doccite_en_us_email&txGid=012cf245cbc2920bb4bd4629ea701c04&featureToggles=FEATURE_NEW_DOC_DETAILS_EXPORT:1 (quotation, scopus, 2021, afterMay2021)

2) S. Gaftandzhieva, R. Doneva, G. Pashev, LEARNING ANALYTICS FROM THE TEACHER’S PERSPECTIVE: A MOBILE APP, INTED2019 Proceedings, ISBN: 978-84-09-08619-1, ISSN: 2340-1079, pp. 8133-8143, 2019, https://library.iated.org/publications/INTED2019, WoS.

се цитира в

D. Ifenthaler and J. Y. -K. Yau, "Analytics for Supporting Teaching Success in Higher Education: A Systematic Review," 2022 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON), 2022, pp. 1721-1727, doi: 10.1109/EDUCON52537.2022.9766734. SCOPUS, WoS, https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85130446295&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&st1=Analytics+for+Supporting+Teaching+Success+in+Higher+Education%3a+A+Systematic+Review&sid=1ab3e62cb213ca3903ecc85ecdb90706&sot=b&sdt=b&sl=97&s=TITLE-ABS-KEY%28Analytics+for+Supporting+Teaching+Success+in+Higher+Education%3a+A+Systematic+Review%29&relpos=0&citeCnt=0&searchTerm=&featureToggles=FEATURE_NEW_DOC_DETAILS_EXPORT:1 , https://www.webofscience.com/wos/woscc/summary/82d324e1-2b90-44d2-8cba-d261eca8f44c-3c11f3ad/relevance/1 (quotation, scopus, 2022, afterMay2021)

8. Цитирания в реферирани и рецензирани издания

1) S. Gaftandzhieva, R. Doneva, G. Pashev, LEARNING ANALYTICS FROM THE TEACHER’S PERSPECTIVE: A MOBILE APP, INTED2019 Proceedings, ISBN: 978-84-09-08619-1, ISSN: 2340-1079, pp. 8133-8143, 2019, https://library.iated.org/publications/INTED2019 , WoS.

се цитира в

Yau, J. & Ifenthaler, D. (2021). Utilizing learning analytics for teaching success. In T. Bastiaens (Ed.), Proceedings of EdMedia + Innovate Learning (pp. 330-338). United States: Association for the Advancement of Computing in Education (AACE). Retrieved July 23, 2021 from https://www.learntechlib.org/primary/p/219676/ . (quotation, 2021, afterMay2021)

2) G. Pashev, S. Gaftandzhieva, and Y. Hopteriev, ‘‘Domain specific automated essay scoring using cloud based NLP API,’’ Int. J. Comput. Sci. Mobile Comput., vol. 10, no. 10, pp. 33–39, Oct. 2021

се цитира в

T. Shaik et al., "A Review of the Trends and Challenges in Adopting Natural Language Processing Methods for Education Feedback Analysis," in IEEE Access, vol. 10, pp. 56720-56739, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3177752. (quotation, 2022, afterMay2021)

3) Pashev G., G. Totkov, H. Kostadinova, Hr. Indzhov, Personalized Educational Paths through Self-Modifying Learning Objects, Proc. of the International Conference on Computer Systems and Technologies - CompSysTech’16, Palermo, Italy.

се цитира в

Acuna, G. E., Alvarez, L. A., Miraflores, J., & Samonte, M. J. (2021, June). Towards the Development of an Adaptive E-Learning System with Chatbot Using Personalized E-Learning Model. In 2021 The 7th International Conference on Frontiers of Educational Technologies (pp. 120-125). https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3473141.3473236 (quotation, 2021, afterMay2021)

4) Pashev G., G. Totkov, H. Kostadinova, Hr. Indzhov, Personalized Educational Paths through Self-Modifying Learning Objects, Proc. of the International Conference on Computer Systems and Technologies - CompSysTech’16, Palermo, Italy.

се цитира в

Salamatov, A., Gordeeva, D., & Khazov, I. (2021, March). Digital Ecosystem of Personal Development in the Process of Ecological and Economic Training of Managers. In IV International Scientific and Practical Conference (pp. 1-3).

https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3487757.3490854 (quotation, 2021, afterMay2021)

5) Pashev G., Rusenova L., Totkov G., Gaftandzhieva S. Adaptive Workplace E-Learning Model. TEM Journal, 2020, 9(2), pp.613-618.

се цитира в

Putri, D. M., & Fauzan, S. (2021, April). The Professionalism of Accounting Teachers: Responding to the Rapid Change in the New Education Era. In 7th Regional Accounting Conference (KRA 2020) (pp. 326-332). Atlantis Press, https://www.atlantis-press.com/proceedings/kra-20/125955620 (quotation, 2021, afterMay2021)

6) Pashev G., Rusenova L., Totkov G., Gaftandzhieva S. Business Process Modelling & Execution Application in Work Education Domain. TEM Journal, 2019, 8(3), pp.992-997.

се цитира в

Гордеева, Д. С. (2021). Формирование экосистемы цифрового образовательного пространства эколого-экономической подготовки менеджеров. Право и образование, (7), 89-93, https://scholar.google.com/scholar?cites=8242153449834956841&as_sdt=2005&sciodt=0,5&hl=bg (quotation, 2021, afterMay2021)

7) R. Daskalov, G. Pashev, S. Gaftandzhieva, “Hybrid Visual Programming Language Environment for Programming Training,” TEM Journal. Volume 10, Issue 2, pp. 981-986, May 2021.

се цитира в

K. Umezawa, K. Ishida, M. Nakazawa, S. Hirasawa, A Proposal and Evaluation of Intermediate Content for Transition from Visual to Text-Based Languages, Proceedings of IEICE ET, THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS, 2022, 7p. (quotation, 2022, afterMay2021) https://www.ieice.org/ken/paper/20220528uC9I/eng/

8) S. Gaftandzhieva, R. Doneva, G. Pashev, LEARNING ANALYTICS FROM THE TEACHER’S PERSPECTIVE: A MOBILE APP, INTED2019 Proceedings, ISBN: 978-84-09-08619-1, ISSN: 2340-1079, pp. 8133-8143, 2019, https://library.iated.org/publications/INTED2019 , WoS.

се цитира в

Ifenthaler, D., & Yau, J. (2021). Supporting teaching staff through data Analytics: A systematic review. In Gregory,  S., Warburton, S., & Schier, M. (Eds.), Back to the Future – ASCILITE ‘21. Proceedings ASCILITE 2021 in Armidale,  pp. 37–41, https://doi.org/10.14742/ascilite2021.0105, https://2021conference.ascilite.org/wp-content/uploads/2021/11/ASCILITE-2021-Proceedings-Ifenthaler-Yau.pdf (quotation, 2021, afterMay2021)

36а) бройката от тях с импакт фактор; (0)

36б) общ импакт фактор;(0)