Научный архив: статьи

В статье анализируются проблемы процесса глобализации. Исследователи отмечают, что интеграционные процессы коренным образом изменяет субъективные ощущения идентичности, сформированные в рамках прежних устоявшихся культурных традиций. В целях обеспечения национальной безопасности России необходимо сохранение и развитие обществом системы духовно-нравственных ценностей, основывающейся на традиционных для российского государства идеалах: нравственности, уважения к личности, просвещенного патриотизма и жертвенного служения Отечеству

Цель исследования – проанализировать существующие методы и системы профориентации, оценить их достоинства и недостатки, предложить собственное решение данной задачи с учетом существующих наработок в данной предметной области. Для людей, выбирающих работу, вопрос профориентации по-прежнему остается актуальным, проблемным и до конца не решенным. Особые сложности в выборе профессии и в выборе соответствующего учебного заведения существуют у выпускников средних образовательных заведений вследствие их малого жизненного опыта. В настоящее время для целей профориентации разработано значительное количество методов и компьютерных систем. Тем не менее, рекомендации психолога-консультанта по-прежнему считаются предпочтительными. Между тем, современные компьютеры могут хранить и обрабатывать огромное количество разнообразной информации о респонденте и профессиях, анализировать тенденции рынка профессий. Поэтому совершенствование систем профориентации, наделение их искусственным интеллектом видится перспективным.

Материалы и методы. Сбор информации по предметной области осуществлялся посредством изучения артефактов. В ходе анализа существующих методов и систем профориентации использовались методы классификации и систематизации, индукции и дедукции. Способом описания норм и требований к претенденту-специалисту послужили профессиограммы и списки необходимых компетенций и противопоказаний к профессии. Для выявления предрасположенности индивидуума к конкретному виду деятельности применялись методы диагностики интересов, склонностей, возможностей, психофизиологических способностей респондентов, тестирование внимания, интеллекта, творческих способностей, темперамента и т. п. Сопоставление личностных характеристик и требований в созданной системе осуществляется посредством продукционных правил и генетического алгоритма. В числе достоинств генетических алгоритмов концептуальная простота и широкая применимость, устойчивость к динамическим изменениям окружающей среды и способность к самоорганизации. Разработанная система профориентации подверглась экспериментальным исследованиям.

Результаты. Разработан генетический алгоритм, в котором в качестве исходной информации для создания новой популяции приняты информация о профессиях и информация о респонденте: а) его знания, умения и навыки; б) его желания, склонности, личностные качества. На основе этих данных формируется начальная популяция профессий. В результате скрещивания пары особей из родительской популяции получается потомок, хромосома которого состоит из генов обоих родителей. Отбор выживших экземпляров осуществляется на основе процента успеха в освоении каждой из профессий в списке и функции приспособленности. Разработанный алгоритм был реализован в программной системе. Как показали эксперименты, генетический алгоритм успешно справляется с задачей поиска оптимального списка профессий по заданному критерию.

Заключение. Результаты исследования показывают, что применение генетических алгоритмов предоставляет удобные механизмы внедрения методов искусственного интеллекта в сферу профориентации, что позволяет повысить качество рекомендаций по выбору профессии.

Постановка проблемы. Одна из актуальных проблем промышленной автоматизации заключается в том, что работа немногих имеющихся на Российском рынке систем прогнозируемого обслуживания, как правило, основывается на сборе и анализе данных оборудования без учета совместного воздействия внутренних и внешних факторов. В текущих экономических условиях необходим обоснованный выбор и применение новых технологий искусственного интеллекта для исследования и реализации базовых принципов потенциала негативности рассогласования, которые откроют новые горизонты для повышения эффективности и надежности промышленных автоматизированных систем прогнозируемого или предписывающего обслуживания многостадийных технологических процессов. Моделирование автоматических реакций на изменения окружающей среды и прогнозирование отказов позволит создать адаптивные системы, которые существенно снизят риски возникновения сбоев и аварий, а также будут способствовать оптимизации производственных ресурсов и снижению эксплуатационных затрат.

Цель. Исследовать возможность применения технологий искусственного интеллекта для реализации алгоритмов, созданных на основе потенциала негативности рассогласования (англ. mismatch negativity, MMN) и возможности их применения в промышленных автоматизированных системах прогнозируемого или предписывающего обслуживания, а также разработать базовый MMN-алгоритм и реализовать его на языке программирования Python.

Результаты. Разработан алгоритм, реализующий базовые принципы потенциала негативности рассогласования. Определена практическая необходимость применения данного вида алгоритма, основанных на нейрофизиологических механизмах обработки сенсорной информации в мозге человека, для обнаружения аномалий в работе промышленного оборудования, вызванных внешними факторами, такими как температура, влажность, вибрации и электромагнитные помехи, что позволяет решить следующие задачи промышленной автоматизации: обнаружение аномалий; моделирование воздействия окружающей среды; оптимизация эксплуатационных процессов; прогнозирование отказов; адаптация к изменяющимся условиям. Предложена базовая архитектура автоматизированной системы, учитывающая необходимость использования программных алгоритмов потенциала негативности рассогласования, которая состоит из модулей верификации данных, обучения модели, обнаружения аномалий, прогнозной модели, визуализации и модуля интеграции с другими производственными информационными и автоматизированными системами. В работе также представлен программный код реализации базового MMN-алгоритма на языке Python.

Практическая значимость. Результаты исследования могут быть использованы для проектирования промышленных автоматизированных систем прогнозируемого или предписывающего обслуживания, в которых точность и время принятия решения играют важную роль.

В данной статье рассматривается применение машинного обучения в национальной экономике. Описываются основные концепции и методы машинного обучения, включая контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. Анализируются ключевые направления использования этой технологии в экономике, такие как прогнозирование рыночных тенденций, управление финансовыми рисками и анализ экономических данных. Особое внимание уделяется преимуществам машинного обучения, включая повышение эффективности принятия решений, автоматизацию процессов и обработку больших объемов данных. Вместе с тем рассматриваются проблемы внедрения данной технологии, такие как потребность в качественных данных, правовые и этические аспекты, а также нехватка квалифицированных специалистов. В статье предлагаются рекомендации по развитию инфраструктуры машинного обучения, инвестициям в иссчледования и подготовке кадров, что может способствовать экономическому росту и повышению конкурентоспособности страны.

Материалы и методы: В данной работе использовались различные методы и подходы к изучению машинного обучения в сфере национальной экономики. Основные методы включают анализ научной литературы, статистический анализ данных, моделирование с использованием алгоритмов машинного обучения, а также практическую реализацию экономических моделей с применением языков программирования Python и библиотек машинного обучения. Для анализа экономических данных были выбраны методы линейной регрессии, деревьев решений и нейронных сетей, так как они позволяют эффективно прогнозировать изменения ключевых макроэкономических показателей, таких как ВВП, инфляция, курс валют и уровень безработицы. В качестве инструментов использовались библиотеки Pandas, NumPy, Scikitlearn и Matplotlib, позволяющие обрабатывать, анализировать и визуализировать данные. Исследование основано на данных официальных статистических агентств и финансовых учреждений, включая исторические данные о макроэкономических показателях, рыночных тенденциях и финансовых рисках. Для обработки данных использовались методы очистки, нормализации и преобразования данных, что позволило повысить точность моделей. Практическая часть исследования включала разработку алгоритмов машинного обучения для прогнозирования экономических показателей. Модель линейной регрессии использовалась для предсказания роста ВВП, а более сложные модели, такие как случайные леса и градиентный бустинг, применялись для анализа более сложных взаимосвязей в экономике. Таким образом, использование современных методов машинного обучения в экономике позволяет получать точные прогнозы, выявлять закономерности в экономических данных и принимать стратегические решения на основе объективного анализа.

Заключение: Применение методов машинного обучения в национальной экономике открывает значительный потенциал для улучшения экономического анализа и принятия решений. С помощью современных алгоритмов и инструментов, таких как линейная регрессия, деревья решений и нейронные сети, можно эффективно моделировать и прогнозировать ключевые макроэкономические показатели, включая рост ВВП, инфляцию и финансовые риски. Эти методы позволяют более детально и точно понимать экономические тренды и взаимосвязи, что приводит к более обоснованным стратегическим решениям со стороны правительств, бизнеса и финансовых учреждений. Используя такие современные технологии, как Python, Pandas, NumPy и Scikit-learn, исследование продемонстрировало возможность обработки и анализа больших объемов экономических данных с высокой точностью. Машинное обучение предоставляет ценный инструмент для прогнозирования экономических показателей, управления рисками и оптимизации распределения ресурсов. Однако эффективность этих моделей зависит от качества используемых данных, и существуют проблемы, связанные с полнотой данных, интерпретируемостью моделей и вычислительными ресурсами. В заключение, машинное обучение является мощным инструментом для улучшения экономического прогнозирования и управления рисками. Для успешной интеграции этих технологий в национальные экономические системы страны должны инвестировать в исследования, улучшать цифровую инфраструктуру и разрабатывать образовательные программы для подготовки квалифицированных специалистов. Правильное внедрение машинного обучения может способствовать быстрому экономическому росту, более эффективному принятию решений и усилению конкурентоспособности на мировой арене.

В статье исследуется значимость фермерских хозяйств для развития малого и среднего аграрного бизнеса Омской области. Сделан акцент на определение приоритета фермерских хозяйств как основной составляющей малого и среднего агробизнеса региона. Методологической базой проведенного исследования стали приемы статистики и экономического анализа. Определен удельный вес аграрной продукции в разрезе различных категорий хозяйств Омской области. За период с 2021 по 2023 год доля фермерской продукции в регионе по отрасли растениеводства составила от 39,4% до 41,3%; по животноводству от 4,8% до 5,6%. Особое внимание уделено анализу посевных площадей сельскохозяйственных культур в разрезе категорий хозяйств. В результате проведенного исследования выявлено, что обрабатываемая фермерскими хозяйствами региона площадь составляет 47,7 % от всех посевных площадей Омской области. В статье представлены данные о динамике и объемах производства основных видов сельскохозяйственной продукции, что позволяет положительно оценить вклад фермерских хозяйств в общий объем сельскохозяйственного производства региона. Сделан вывод об основном приоритете крестьянских фермерских хозяйств в формировании ключевых производственных показателей отрасли растениеводства и потенциальных возможностях развития фермерами региона отрасли животноводства в составе производимой продукции субъектов малого и среднего агробизнеса.

В данной статье рассматривается влияние теорий конкурентоспособности на возможность отечественных компаний успешно конкурировать на внутреннем рынке, что в свою очередь, является важным фактором для обеспечения технологического суверенитета. Задачи: проанализировать этапы развития теорий конкурентоспособности и источники конкурентных преимуществ; показать возможности, открывающиеся перед компаниями в цифровой экономике; оценить деятельность технологических компаний и госкорпораций, применяющих на практике концепции конкурентоспособности. Методология: общенаучные методы анализа, синтеза, систематизации с применением системного анализа. Результаты: показано, что эволюция теорий конкурентоспособности отражает изменения в условиях хозяйствования; конкурентные преимущества сегодня — способность компаний к адаптации, сотрудничеству, инновациям, созданию ценности; доказано, что вызовы, с которыми сталкиваются компании, заставляют их акцентировать внимание на новых теоретических концепциях, исследовать их и адаптировать к новым требованиям рынка для достижения конкурентных преимуществ. Выводы: исследование показывает, что эволюция теорий конкурентоспособности представляет динамический процесс; реализуя теории на практике современные компании могут достигать устойчивых конкурентных преимуществ и решать задачи формирования основ перехода РФ на технологии технологического суверенитета.

Статья посвящена изучению участия вертикально-интегрированных структур нефтехимической промышленности в формировании и развитии кооперационных взаимодействий в Омской области. В качестве концептуальной базы материал статьи ориентирован на эволюционную экономико-пространственную теорию. Для проведения исследования использованы научные методы конструирования понятий, обобщения и описания, а также метод анализа материалов. По теоретико-методологической части исследования дано определение региональных вертикально-интегрированных структур. Основные результаты исследования сводятся к обоснованию региональных вертикально-интегрированных структур и определению их признаков. Выделены основные кооперационные цепочки, в которых участвуют региональные вертикально-интегрированные структуры, представляющие нефтехимическую отрасль промышленности Омской области. Отмечено соответствие функционирования региональных вертикально-интегрированных структур нефтехимической отрасли экспортоориентированной и кооперационной направленности, обозначенной в целях Стратегии социально-экономического развития Омской области до 2030 года, и высокий вклад предприятий рассматриваемых бизнес-структур в обеспечение текущей социально-экономической устойчивости и экспортного потенциала омского региона. Сделан вывод о необходимости дальнейшего развития кооперационных связей с участием региональных вертикально-интегрированных структур нефтехимической отрасли Омской области в интересах обеспечения стратегического конкурентного регионального развития, усиления позиций региона на российском и международном рынках.

Развитию цифровой экономики наравне с вопросами обеспечения продовольствием населения уделяется внимание во всем мире. Однако ввиду недостаточности исследований в области влияния цифровизации на формирование рынков продовольствия не раскрыты механизмы государственной политики в вопросах обеспечения продовольственной безопасности. Статья посвящена разработке рекомендаций для региональных властей в рамках внедрения цифровых инструментов в сферу регулирования рынков продовольствия. Методологической базой исследования послужили теории формирования рынков. В ходе исследования использованы эконометрические методы анализа панельных данных. Информационную базу исследования составили статистические данные, характеризующие степень цифровизации экономики, индексы цен на продовольствие, темпы развития производства за период 1991–2022 гг. В ходе исследования выдвинута гипотеза о том, что активизация развития процесса цифровой трансформации приведет к повышению эффективности продовольственных рынков региона, а также удовлетворению потребностей разных сегментов потребителей в отношении цены и качества. Было выявлено, что цифровые процессы в экономике (в том числе инвестиции в сферу информационных технологий) не влияли на индекс производства и продовольственную безопасность, при этом значимы в процессе формирования цен на продовольствие. Предложенный подход изучения степени влияния факторов цифровизации на формирование цен на продовольственные товары позволит разработать мероприятия по улучшению положения потребителей и повышению эффективности производства. В статье выявлены ключевые факторы цифровизации, воздействие на которые позволит усилить процессы интеграции регионов и решить проблемы продовольственного обеспечения.

Статья посвящена актуальным вопросам трансформации в условиях перехода к цифровизации и соответствующего формирования цифровых систем, развития искусственного интеллекта и внедрения информационных технологий. В статье рассматривается эволюция цифровой экономики, а также анализируются изменения в российской экономической системе, вызванные процессами цифровизации. Авторами, рассмотрены и систематизированы виды и типы цифрового взаимодействия, определяющих экономическую природу сущностных характеристик участников цифровых отношений. Определены факторы, влияющие на процессы динамики цифровой трансформации. Оценивая цифровизацию экономики, акцент делается на цифровое взаимодействие и цифровую трансформацию экономической системы. Цифровое взаимодействие — это эволюция рыночного взаимодействия, основанное на сегментирование субъектов цифровой экономики. В статье рассмотрены наиболее важные аспекты практики развития цифровой трансформации. Динамика цифровой трансформации определяется факторами повышения цифровой грамотности, формирования цифровых стандартов и государственной поддержкой процессов цифровизации. Эффектом цифровой трансформации является не только повышение конкурентоспособности компаний, но появление таких категорий как электронные услуги, цифровые деньги и экосистемы. В заключении сформирован вывод о направлениях модернизации подходов к государственному и корпоративному управлению процессами цифровизации.

Статья посвящена анализу состояния и перспектив социально-экономического развития Омской области, одного из субъектов Российской Федерации. Исследование актуально в контексте оценки региональной экономики и планирования будущих стратегий, особенно на фоне экономического давления и пересмотра внешнеэкономических связей. Целью работы является выявление сильных и слабых сторон экономики региона и формирование прогнозных оценок на основе данных за 2023-2024 гг. Для достижения цели решаются задачи по обработке статистических данных из официальных источников и проведению сопоставительного анализа с показателями других субъектов Сибирского федерального округа.

Новизна исследования заключается в комплексном подходе к анализу экономических показателей Омской области, включая промышленное производство, сельское хозяйство, строительную отрасль и демографические данные. Особое внимание уделяется сравнению региональных данных с общероссийскими показателями и показателями СФО, что позволяет выявить специфику экономического развития региона. Автором на основе проведенного анализа выделяются ведущие отрасли региональной экономики, такие, как промышленное производство и сельское хозяйство, и проблемные сферы, требующие особого внимания — строительная отрасль и недостаточно активная инвестиционная политика. В выводах даются рекомендации по разработке перспективного планирования развития экономического комплекса Омской области с учетом проведенного анализа.

Результаты исследования могут быть полезны для разработки стратегий устойчивого развития Омской области и других регионов России.

В статье рассматривается понятие геймификации в контексте маркетинговых коммуникаций, анализируются его возможности и ограничения. Геймификация, как инструмент привлечения и удержания клиентов, позволяет использовать игровые техники в неигровых процессах, таких как продвижение товаров и услуг. Автор исследует, как геймификация может повысить вовлеченность аудитории, стимулировать лояльность и улучшить взаимодействие с брендом.

Статья посвящена исследованию геймификации как инновационного инструмента маркетинговых коммуникаций. Рассматриваются теоретические аспекты понятия, механизмы внедрения игровых элементов в рекламные кампании, выявляются возможности и ограничения данной стратегии. Особое внимание уделено влиянию геймификации на потребительское поведение, лояльность аудитории и эффективность продвижения брендов.

Геймификация становится одним из ключевых направлений развития современной рекламы и маркетинга. Статья представляет всесторонний обзор возможностей и ограничений использования игровых технологий в коммуникационных процессах организаций. Подробно раскрывается понятие геймификации, приводится классификация основных форматов ее реализации. Кроме того в статье представлен анализ, направленный на выявление эффективных подходов к внедрению игровых элементов в маркетинговые стратегии, а также на оценку их влияния на потребительское поведение.

Целевая направленность проведенного исследования заключается в обосновании методического подхода к определению и обоснованию специфических признаков экономической политики научно-технологического развития региона в условиях становления технологического суверенитета. Теоретической основой исследования приняты концептуальные принципы современных теорий научно-технологического развития и теории конкурентных преимуществ. Основными методами, ориентированными на достижение результатов исследования, определены: систематизации, обобщения, балансовый, графический, конструирования и критериев выбора используемых технологий. Методологический базис исследования составили основополагающие принципы воспроизводственного, процессного и территориального подходов. К результатам теоретической направленности следует отнести выявление и обоснование специфических признаков экономической политики научно-технологического развития регионов, а также систематизация преимуществ, позволяющих проводить оценивание региональных ситуаций в соответствии с принимаемыми решениями субъектами региональной экономики. В качестве результатов практической направленности следует рассматривать аналитическое и графическое оценивание специфических признаков экономической политики научно-технологического развития региона, направленные на формирование современных системных характеристик, принимая во внимание не только сущностные параметры научно-технологических процессов, а также их содержательную составляющую. Направлением использования результатов исследования необходимо рассматривать потенциальную возможность продвижения и развития научно-технологических процессов, а также оценку научно-технологического потенциала региона.