Архив статей журнала
В настоящей статье рассматриваются вопросы технологического суверенитета России и цифровизации экономики нашей страны, представлены результаты исследования по оценке потенциала российского рынка цифрового радиорелейного оборудования и оптических мультиплексоров, необходимых для операторов связи в процессе цифровизации.
В статье рассматриваются возможности использования цифровых платформ в бартерной торговле. Исследуется роль бартера на современном этапе в условиях ужесточения экономических санкций и торговых войн на примере цифровой платформы, получившей патент в бюро США и Японии на перемещение ценностей с помощию технологии распределенного реестра (блокчейн) и являющейся интеллектуальной собственностью ее создателя.
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в стратегии маркетинга становится ключевым направлением для современных компаний, стремящихся улучшить свои конкурентные позиции и повысить операционную эффективность. В эпоху цифровой трансформации ИИ предоставляет мощные инструменты для автоматизации, аналитики и персонализации маркетинговых усилий. ИИ способен анализировать огромные массивы данных, выявляя закономерности и предсказывая потребительское поведение, что значительно улучшает качество принятия решений в маркетинге. Применение алгоритмов машинного обучения позволяет компаниям не только оптимизировать рекламные кампании, но и значительно улучшить взаимодействие с клиентами через автоматизированные системы, такие как чат-боты, которые могут предоставлять круглосуточную поддержку без привлечения человеческих ресурсов. Однако внедрение ИИ в маркетинг требует значительных ресурсов, включая качественные данные для обучения моделей и специализированные навыки для разработки и поддержки таких систем.
Сенсорная активность мозга является необходимым компонентом психических и физиологических процессов, связанных с восприятием информации и возникновением различных заболеваний, в том числе обусловленных нарушением периферических границ поля зрения, отслоением сетчатки глаза и других. В данной статье рассматривается возможность создания отечественного аналога периметра для офтальмологической диагностики полей зрения. Глаукома прогрессирует, не вызывая симптомов, пока заболевание не достигнет стадии тяжелого повреждения нервов. Для замедления прогрессирования заболевания необходимо раннее вмешательство и наблюдение за развитием течения болезни. Именно поэтому принято решение изучить возможность использования методов графической обработки периметрических изображений с дальнейшей возможностью использования методов машинного обучения.
В данной работе рассматривается задача многопериодного прогнозирования реализованной волатильности (realized volatility, ) и системного бэк-тестирования торговых стратегий для опционов на торгуемые биржевые фонды (Exchange-Traded Fund, ETF). Цель исследования - построение моделей глубокого обучения для многопериодного прогнозирования волатильности активов, таких как SPY и QQQ, и проверка эффективности прогнозов в рамках бэк-тестирования опционных стратегий. Для прогнозирования было использовано несколько архитектур нейронных сетей: LSTM, GRU, BiLSTM, BiGRU, FNN и NBEATSx, а также базовая эконометрическая модель HAR-RV для сравнения. В исследовании вводится новая функция потерь, квантильный лог-гиперболический косинус, для повышения точности прогнозов на высоких значениях волатильности. Точность моделей оценивалась на основе метрик MSE, MAE, MAPE и скорр., что показало превосходство рекуррентных архитектур. С целью апробации в условиях различных рыночных сценариев полученные прогнозы реализованной волатильности были использованы в бек-тестировании двух опционных стратегий: стрэддл и v-скальпинг.
Статья является второй из серии статей, в которых описывается разработка языка программирования Тривиль. В первой статье описывался первый этап разработки языка: определение целей, требований и критериев выбора. Эта статья содержит обоснование основных языковых решений. Как и вся серия, статья нацелена, большей частью не на программиста, который использует язык, а на разработчика языков программирования.
Это первая статья из серии статей, в которых описывается разработка языка программирования Тривиль: от рассуждения о необходимости разработки нового языка, определения целей и требований и до выбора и обоснования конкретных языковых решений. Статьи, в основном, нацелены не на программиста, который использует язык, а на разработчика языков программирования. В статьях автор использует опыт лекций о разработке языков в МФТИ, ИТМО и Университете Иннополиса.
Цифровое метапространство - это формирующееся единое цифровое пространство экономического взаимодействия. Вызовы и технологические подходы к их преодолению на основе нового глобального интернет-сервиса - торгово-промышленно-финансового интернета и экономики связей в полицентричном мире являются предметом настоящей статьи.
В настоящее время актуальной задачей во всех сферах жизнедеятельности общества является создание отраслевых цифровых платформ на основе различных экономических методов обработки больших массивов информации. От ее решения во многом зависит успех реализации целевой программы «Цифровая экономика РФ» в целом, а значит, и переход отраслей российской экономики к цифровизации. Сфера здравоохранения сегодня находится в числе лидеров не только по созданию, но и практическому применению цифровых платформ для комплексного лечения широкого спектра заболеваний на основе инновационных подходов. В ходе проведенных исследований определены перспективные направления развития мирового рынка цифровизации сферы здравоохранения в сфере медицинской диагностики и фармакогенетики, а также деятельности его основных участников в области онкологии. Показаны инновационные преимущества биоинформационной web-платформы компании ООО «Онко Генотест», обеспечивающие конкурентоспособность ее деятельности. Полученные результаты нашли свое практическое применение в развитии деятельности компании ООО «Онко Генотест» по подбору методов персонализированной терапии в области онкологических заболеваний.
Управление IT-проектами, наряду с управлением проектами в отраслях промышленности с более долгой историей, таких как металлургия, машиностроение, тяжёлая промышленность, является регламентированным процессом, в котором все этапы регулируются различными документами - методологиями, соглашениями, стандартами. Эти регламенты помогают использовать всем участникам процесса практики, зарекомендовавшие свою эффективность - начиная с этапов планирования проекта, завершая тестированием и выводом проекта в эксплуатацию. По мере становления различных процессов, появляются новые методологии, вбирающие в себя весь накопленный опыт и дающие возможность этим опытом воспользоваться. Жизненный цикл IT-проекта состоит из множества этапов, каждый из которых описан либо отдельно в соответствующем стандарте, либо в составе комплексного описания группы этапов. Этап разработки программного обеспечения представляет собой временной промежуток, за время выполнения которого создаётся основная ценность создаваемого решения, поэтому процессы работы с исходным кодом являются одними из наиболее важных среди всех процессов жизненного цикла. На текущий момент произошло становление очередного ряда процессов этапа разработки, описание и формализация которых дает возможность большому числу разработчиков пользоваться лучшими практиками и не изобретать велосипед в работе с кодовой базой. В научной статье рассматривается история становления методологий в сфере информационных технологий и пути формализации используемых практик. Затем, даётся краткая характеристика состояния сферы в контексте работы с исходным кодом программного продукта. Следующим шагом описываются зарекомендовавшие себя практики работы с кодовой базой, на их основе выполнена систематизация накопленных знаний и приведение к виду методологии, готовой к практическому применению. Пример использования описанной в работе методологии служит для подтверждения её жизнеспособности и обозначения границ её практического применения.
В данной статье рассматриваются теоретические основы и принципы работы основных методов кластерного анализа данных, используемых в задачах интеллектуальной аналитики. Подробно анализируются работы ряда исследователей в области кластеризации, описан прогресс в разработке и применении классических и новейших подходов к группировке структурно сложных, разнородных данных с использованием аппарата статистики, нейронных сетей, математического моделирования. Рассмотрены математические основания иерархических, вероятностных, плотностных, графовых и других методов кластеризации, теоретически доказана эффективность их применения на разных типах данных в зависимости от поставленных аналитических целей. Отдельное внимание уделено проблематике кластеризации больших объемов разнородной информации в условиях возрастания скорости поступающих данных и требований к оперативности их обработки. Продемонстрирован потенциал гибридных нейросетевых и распределенных методов кластеризации для эффективного масштабируемого анализа Big Data в высокопроизводительных вычислительных системах. Показано, что несмотря на значительный прогресс, ряд фундаментальных вопросов в данной области остается открытым и требует дальнейших междисциплинарных исследований на стыке статистики, математики и компьютерных наук..
Сегодня работа мерчандайзера заключается в том, чтобы убедиться, что витрины с товарами соответствуют планограмме выкладки и имеют корректные ценники. К сожалению, процесс мерчендайзинга часто по-прежнему включает в себя множество неэффективных, трудоемких и выполняемых вручную задач: мерчандайзеры используют рулетки, вручную подсчитывают товары и заполняют длинные бумажные формы оценки витрины. Сочетание традиционных методов мерчандайзинга с современными цифровыми технологиями, в том числе, с использованием искусственного интеллекта, позволит существенно повысить эффективность взаимодействия производителя с покупателем в точках розничной продажи. В статье описаны особенности применения масштабно-инвариантной трансформации признаков для решения задачи автоматизированного мониторинга выкладки с помощью выделения областей интереса на изображениях выкладки путем сопоставления найденных особых точек..
- 1
- 2