SCI Библиотека

Человекоцентричность означает выстраивание архитектуры управления таким образом, чтобы за целями, задачами, стратегиями менеджмент видел человека, его уникальность, интересы, потребности, мотивы. В результате формируется внутрикорпоративная среда открытых, доверительных отношений, позитивно влияющая на все аспекты деятельности организации. Такая постановка вопроса актуальна и для бюрократических структур, и компаний, придерживающихся принципов холакратии. Отсутствие иерархии не отменяет лидерства, необходимости планировать, организовывать, контролировать, координировать, учитывая ценности, ожидания, потребности сотрудников или членов команды. В управленческой практике сегодня не редки кейсы, когда социальные стимулы даже блокируют денежную мотивацию.

Аналитики различают три кластера компаний, реализующих парадигму человекоцентричного управления. Каждый кластер имеет специфику в зависимости от фокуса на своих работников или внешнее окружение (внешних акторов). Некоторые из показателей человекоцентричности находятся в зоне уязвимости. Исправить ситуацию возможно, если руководитель обладает компетенциями человекоцентричности.

Вниманию читателей предлагается третий выпуск сборника «Археология Арктики», представляющий собой научное издание статей ведущих российских и зарубежных учёных: археологов, этноархеологов, археозоологов.
Как и прошлые выпуски, издание осуществлено благодаря действию в Ямало-Ненецком автономном округе долгосрочной научной Программы «Развитие научной деятельности в ЯНАО в области археологии», финансируемой из бюджета округа. Хронологически рамки опубликованных статей охватывают период от верхнего палеолита до этнографической современности, территориально — от севера Западной Европы до Чукотского полуострова. Завершается сборник статьей И. И. Крупника (Вашингтон, Смитсоновский институт, США) о выдающейся исследовательнице Дальневосточной Арктики — Л. С. Богословской.

Изучение археологии юга Сибири полно сенсациями: каждый полевой сезон — это несколько открытий, часто уникальных и впечатляющих.
Тысячи ярких, грандиозных по масштабам панно на скалах Алтая, поля камней с рисунками способны поразить самое искушённое воображение сюжетами, техникой исполнения, способом подачи изобразительного материала.

Исследуется актуальная проблема археологии бронзового века Юго-Восточной Европы — происхождение катакомбной культуры. Использование обширного археологического материала, ранее не включенного в научный оборот, позволило разработать классификацию погребального обряда, керамики и другого инвентаря погребений начала эпохи средней бронзы Нижнего Подонья. Предложены новые принципы хронологической организации материала — на основе видоизменения стилистики орнамента. Выделенные новые периоды развития древностей Нижнего Подонья сопоставлены с памятниками соседних территорий. Обосновывается гипотеза о трансформации культур степного Предкавказья под влиянием приазовского центра формирования катакомбного обряда.
Для археологов, культурологов, историков, краеведов, преподавателей и студентов; всех, кто интересуется прошлым нашей страны.

Вниманию читателя предлагается второй выпуск сборника «Археология Арктики», представляющий собой научное издание трудов ведущих российских и зарубежных учёных: археологов, этноархеологов, археолозоологов.
Издание смогло стать реальностью в результате действия в ЯНАО многолетней целевой программы «Развитие научной деятельности в области археологии в рамках государственной программы ЯНАО «Развитие научной, научно-технической и инновационной деятельности в 2014 — 2020 гг.»», финансируемой из бюджета округа.
Хронологические рамки опубликованных статей охватывают период от верхнего палеолита до этнографической современности, территориальные — от Курильских островов до севера Западной Европы.
Завершается сборник материалами в честь двух выдающихся исследователей Арктики: Ф. де Лагуны (биографические мемуары В. В. Фитцхью) и В. Н. Чернецова (Отчёт по экспедиции 1929 г., публикация Е. Лярской).

В сборник под ред. Крушанова А. И. вошли статьи, отражающие итоги археологических исследований за последние годы.
На основании анализа археологических данных с памятников самой глубокой древности до эпохи средневековья дается характеристика не только массовым бытовым материалам, предметам художественного творчества, но и затрагиваются вопросы хозяйства и быта.
Сборник представляет интерес для историков, археологов, а также для тех, кто интересуется древней и средневековой историей советского Дальнего Востока

В книге рассматривается древняя история аборигенного населения Латинской Америки: заселение региона, формирование производящей экономики, развитие древних цивилизаций вплоть до контактов с европейцами.
Вместе с ведущими советскими американистами в сборнике принимают участие видные археологи Мексики, Колумбии, Эквадора, Венесуэлы, Кубы.
Для археологов, историков, читателей, интересующихся древней историей Латинской Америки.

Научная актуальность исследования. В эпоху стремительного увеличения объемов данных, генерируемых пользователями социальных сетей, анализ текстовых данных, таких как комментарии, становится одной из ключевых задач современной науки. Комментарии представляют собой ценный источник информации, позволяя выявлять общественные настроения, анализировать мнения пользователей и отслеживать социальные тренды. Однако из-за слабо структурированного или полностью неструктурированного характера этих данных их обработка требует применения инновационных подходов. Целью данного исследования является разработка интеллектуальной системы для обработки слабоструктурированных данных, получаемых из комментариев на видео в социальных сетях, с использованием алгоритмов структуризации, ориентированных на различные отрасли. Исследование направлено на создание эффективного метода анализа тональности, кластеризации и извлечения ключевых тем из комментариев с целью оценки воздействия видео-контента на аудиторию. В результате исследования будет предложен подход к автоматическому выделению и структурированию данных по отраслям, что позволит более точно и глубоко анализировать восприятие контента и его влияние на различные социальные и профессиональные сферы. Методы: Разработка интеллектуальной системы для анализа слабоструктурированных данных требует применения инновационных методов и подходов, сочетающих в себе обработку естественного языка (NLP), алгоритмы машинного обучения и методы анализа больших данных. Эти методы включают: автоматическое извлечение данных через API, предварительную обработку, адаптированную для трех языков (французского, английского и русского), глубокий анализ настроений с помощью продукта Bert и вероятностного алгоритма для статистических расчетов, а также кластеризацию с помощью алгоритмов K-Means, DBSCAN и Agglomerative. Материалы основываются на комментариях из социальных сетей (TikTok, Instagram, Twitter, Facebook, YouTube, Reddit, ВКонтакте) на русском, английском и французском языках. Для предобработки применялись библиотеки SpaCy и NLTK, а модель Hugging Face Transformers работала с предобученными моделями для анализа настроений. Использованы методы машинного обучения, включая кластеризацию и обработку естественного языка. Данные структурированы с помощью тематического моделирования и языковых моделей, реализованных с помощью Python-библиотек. Результаты исследования. Разработка интеллектуальной системы для обработки слабо структурированных данных позволила улучшить анализ комментариев к видеороликам в социальных сетях благодаря комбинации различных моделей машинного обучения и алгоритмов. Результаты исследования позволили нам разработать прототип инструмента для анализа комментариев, который эффективно собирает и структурирует данные из различных социальных сетей. Эта структуризация данных привела к лучшей организации и повышенной доступности информации, что облегчило их использование. Используя методы обработки естественного языка (NLP), мы выявили ключевые темы и эмоции комментариев, проводя анализ настроений, который освещает основные эмоциональные тренды. Методы кластеризации, такие как K-средние, сгруппировали комментарии по схожим темам. Кроме того, мы создали визуализации, показывающие распределение настроений, что позволяет пользователям быстро интерпретировать данные. Интеграция методов визуализации преобразует сложные аналитические результаты в интуитивно понятные графики, что облегчает понимание взаимодействия пользователей с контентом. Таким образом, наша система оказывается эффективной для предоставления ценных инсайтов и оптимизации стратегий взаимодействия с аудиторией. Заключение. Результаты исследования показали, что предложенный подход значительно улучшает точность классификации и структурирования слабо структурированных данных, особенно когда речь идет о комментариях, извлеченных из видеороликов в социальных сетях. Разработанная система использует алгоритмы обработки естественного языка для анализа данных с учетом их отраслевой принадлежности, что позволяет автоматически структурировать комментарии в зависимости от их содержания и проводить подробный анализ тональности. Эффективность данного подхода была подтверждена на примере анализа комментариев с различных социальных платформ, что продемонстрировало его способность извлекать и структурировать релевантную информацию, а также оценивать влияние видеороликов через реакции пользователей.

В данной работе рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в развитии цифровой экономики. Проанализированы ключевые направления использования ИИ в различных отраслях: от прогнозирования рыночных тенденций и оптимизации производственных процессов до повышения эффективности логистики и финансовых операций. Особое внимание уделено моделям машинного обучения, позволяющим анализировать большие объемы данных для принятия стратегических решений. Также затронуты вызовы, связанные с внедрением ИИ, включая вопросы кибербезопасности, утраты рабочих мест и этических аспектов. В работе представлены практические примеры использования ИИ для анализа рынка и оценки влияния автоматизации на занятость. Итогом исследования стало обобщение, что грамотное внедрение ИИ способствует повышению конкурентоспособности стран, ускорению инноваций и устойчивому экономическому росту в условиях глобальной цифровизации. Материалы и методы. Для анализа рынка с использованием искусственного интеллекта можно применить несколько простых методов на Python, включая анализ данных с помощью библиотек, таких как pandas для обработки данных и scikit-learn для машинного обучения. Один из самых простых вариантов — это анализ трендов с использованием метода регрессии. Вот пример простого кода для анализа рынка с использованием линейной регрессии. Результаты. В конечном итоге мы создаем модель, которая прогнозирует объем продаж на основе цены товара. Мы используем простую линейную регрессию для анализа зависимости между ценой и количеством проданных единиц товара. Код также визуализирует зависимость между ценой и объемом продаж, а также выводит коэффициенты модели. Заключение. Применение методов искусственного интеллекта, таких как линейная регрессия, позволяет эффективно анализировать рыночные тенденции и выявлять зависимости между ключевыми показателями, например, ценой и объемом продаж. Использование библиотек Python, таких как pandas и scikit-learn, упрощает обработку данных и построение прогнозных моделей. Визуализация результатов помогает лучше интерпретировать полученные зависимости, что может быть полезным инструментом для принятия обоснованных управленческих решений и оптимизации маркетинговых стратегий.

В условиях глобализации проблема интеграции малочисленных народов Дальнего Востока России в международное культурное пространство приобретает особую значимость. Исторически данные этносы сохраняли свою самобытность, однако, современные процессы урбанизации, экономические вызовы и языковая ассимиляция ведут к постепенному размыванию и деградации традиционной культуры. В статье анализируются ключевые аспекты социальной интеграции коренных малочисленных народов региона, рассматриваются проблемы сохранения национальной идентичности и предлагаются механизмы включения этих этносов в глобальные культурные процессы.

Цель: определить ключевые проблемы интеграции малочисленных народов Дальнего Востока России в международное культурное пространство и предложить возможные пути их решения.

Методы: анализ научных публикаций, сравнительный метод, систематизация данных о традиционных культурах коренных народов региона.

Результаты: выявлены основные барьеры интеграции, предложены направления для их преодоления, включая развитие образовательных и культурных программ, поддержку традиционной экономики и трансграничного сотрудничества.

Выводы: эффективная интеграция требует комплексного подхода, включающего сохранение культурного наследия, юридическую защиту прав коренных народов, развитие этнотуризма и цифровизацию культурного контента.