Научный архив: статьи

В статье исследуется роль искусственного интеллекта (ИИ) в цифровой трансформации экономики строительства, с акцентом на прогнозирование рисков, оптимизацию ресурсов и обеспечение устойчивого развития. Проанализированы методы машинного обучения, интеграция IoT и BIM-моделирования, а также их влияние на снижение издержек, повышение ROI и минимизацию экологических рисков. Практические проекты российских компаний (ПИК Group, «Газпром строй», «СберСтрой») демонстрируют, как ИИ снижает аварийность на 25-40%, оптимизирует логистику и предотвращает утечки данных. Особое внимание уделено кибербезопасности: алгоритмы ИИ и блокчейн снижают риски атак на IoT-системы на 60%. Исследование выявляет ключевые проблемы цифровизации, включая зависимость от качества данных и необходимость баланса между автоматизацией и экспертным контролем. Показано, что внедрение ИИ требует системного подхода, включающего аудит данных, пилотные проекты и обучение персонала.

В статье выявлено использование наиболее оптимальных технологий внедрения цифровых сервисов в сферах туризма и гостеприимства. Крайне важно, эффективно внедрять IT-технологии на предприятиях группы сервиса, а именно, сферы туризма и индустрии гостеприимства в эпоху цифрового развития общества. Ведь предоставления качественных услуг в этих сферах улучшает качество и уровень жизни населения, влияя на улучшение производственных показателей их деятельности и многое другое. В данной статье обозначены преимущества использования цифровых технологий в повышении цифровой активности потребителей услуг сферы туризма и гостеприимства и эффективность работы предприятий группы сервиса. Описаны факторы, влияющие на принятие решения туристов при проведении времени досуга и отдыха населения с учетом цифровых технологий. Исследованы скорости передачи данных в гостиницах и на предприятиях общественного питания, в сравнении с данными по все РФ. Сделаны соответствующие выводы о внедрении цифровых сервисов на предприятиях группы сервиса, что подтверждается эффективностью функционирования предприятий сферы туризма и индустрии гостеприимства.

В статье предложен принципиально новый подход к классификации инфраструктуры, призванный раскрыть сущность и содержание ее деятельности в контексте перехода к системной парадигме географической науки. Разработанные автором принципы классификации призваны выполнять не только научно-познавательную функцию, но и способствовать решению задач как научно-теоретической, так и прикладной (практической) направленности.

В статье проведен анализ технологий сбора и управления данными, выделены их особенности, стратегические преимущества и ограничения. Идентифицированы проблемы, с которыми сталкиваются экономические системы при внедрении этих технологий, определены параметры их выбора и условия предпочтительности. Разработаны и экономически обоснованы направления повышения эффективности экономики данных.

Автор ставит проблему: каким образом процессы цифровизации общества и использование больших данных в социально-гуманитарных науках оказывают влияние на трансформацию парадигм социального знания? Цель статьи: обоснование формирующейся четвертой парадигмы социального знания. Методологической основой исследования являются общелогические методы: анализ, синтез, обобщение, сравнение, классификация, типизация. В исследовании применялись принципы диалектического и системного подходов: развития, всесторонности изучения, историзма. Представлен критический анализ моделей развития науки: эпистемологический конструктивизм В. С. Степина, концепция парадигм Т. Куна и теория четырех парадигм науки Дж. Грея. В статье сделан вывод, что эпистемологический конструктивизм В. С. Степина является комплексным методологическим подходом, объединяющим онтологические, эпистемологические и методологические принципы построения теорий, который подлежит дальнейшему развитию. Автор обосновывает формирование четвертой парадигмы социального знания. Показано, во-первых, что новизна четвертой парадигмы заключается в увеличении количественных цифровых данных о социальных явлениях и акторах. Во-вторых, цифровое общество становится сетевым, гибридным, социоцифроприродным. Выделены основные характеристики онтологических и эпистемологических оснований четвертой парадигмы. К онтологическим основаниям четвертой парадигмы можно отнести понимание общества как одноуровневой сетевой реальности, в которой взаимодействуют два фактора - человеческое поведение и технологический алгоритм. К эпистемологическим основаниям четвертой парадигмы можно отнести соединение аналитики больших данных с традиционными процедурами построения социальной теории, такими как выдвижение гипотез, дедуктивных схем, поиск причинно-следственных связей. Обсуждаются аспекты доступности больших данных для академической науки и формирования цифрового неравенства.

В статье анализируются цифровые и финансовые технологии как основные драйверы инноваций в финансовой сфере региона. Рассматриваются тенденции их развития, влияния на трансформацию экономических процессов и создание новых бизнес-моделей. Особое внимание уделяется инновационной трансформации экономических процессов, осуществляемых за счет активного использования цифровых финансовых технологий.

Цель работы заключается в выявлении факторов, определяющих разрыв между регионами-лидерами и «отстающими». Предложены меры по совершенствованию ситуации в менее развитых регионах Дальнего Востока и Северного Кавказа, среди которых Республика Северная Осетия-Алания, Республика Ингушетия. Использованы методы логического анализа литературы, системно-структурного и сравнительного анализа.

В ходе изучения темы исследования было выявлено, что: цифровые и финансовые технологии активно трансформируют финансовый рынок России, о чем свидетельствуют стабильность национальной платежной системы «Мир», популярность систем быстрых платежей (СБП) и рост использования бесконтактных технологий; несмотря на прогресс, при внедрении технологий возможны некоторые проблемы, например, мошеннические действия, недостатки в правовом регулировании, ограничение цифровой грамотности населения и консервативное мышление предпринимателей; разрыв между регионами обусловил различия в уровне развития, уровне образования, доступности труда и государственной поддержки.

На основе анализа авторы приходят к выводу о необходимости объединения сил и средств государства, бизнеса и науки для достижения успеха в цифровых и финансовых технологиях. Современное применение финансовой инженерии и технологий может стать мощным драйвером развития регионов, способствуя повышению качества жизни населения и конкурентоспособности экономики.

В статье анализируются цифровые и финансовые технологии как основные драйверы инноваций в финансовой сфере региона. Рассматриваются тенденции их развития, влияния на трансформацию экономических процессов и создание новых бизнес-моделей. Особое внимание уделяется инновационной трансформации экономических процессов, осуществляемых за счет активного использования цифровых финансовых технологий.

Цель работы заключается в выявлении факторов, определяющих разрыв между регионами-лидерами и «отстающими». Предложены меры по совершенствованию ситуации в менее развитых регионах Дальнего Востока и Северного Кавказа, среди которых Республика Северная Осетия-Алания, Республика Ингушетия. Использованы методы логического анализа литературы, системно-структурного и сравнительного анализа.

В ходе изучения темы исследования было выявлено, что: цифровые и финансовые технологии активно трансформируют финансовый рынок России, о чем свидетельствуют стабильность национальной платежной системы «Мир», популярность систем быстрых платежей (СБП) и рост использования бесконтактных технологий; несмотря на прогресс, при внедрении технологий возможны некоторые проблемы, например, мошеннические действия, недостатки в правовом регулировании, ограничение цифровой грамотности населения и консервативное мышление предпринимателей; разрыв между регионами обусловил различия в уровне развития, уровне образования, доступности труда и государственной поддержки.

На основе анализа авторы приходят к выводу о необходимости объединения сил и средств государства, бизнеса и науки для достижения успеха в цифровых и финансовых технологиях. Современное применение финансовой инженерии и технологий может стать мощным драйвером развития регионов, способствуя повышению качества жизни населения и конкурентоспособности экономики.

Проведенное исследования позволило выделить базовые отечественные практики трансформации цифровой среды в деятельность организаций сферы гостеприимства, учитывая объективные цифровые индикаторы (внедрение цифровых технологий, использование цифровых технологий и др.). Установлено, что цифровые технологии играют значимую роль в деятельности современных организаций сферы гостеприимства, среди которых можно выделить веб-сайты, учетные системы, в особенности CRM, социальные сети, мобильные приложения и другие.

В рамках данной статьи предлагается один из возможных вариантов оптимального набора базовых методик, необходимых для изучения языковых картин мира на материалах крупных текстовых корпусов с использованием сочетания языка высокоуровневого языка программирования Python и библиотеки NLTK (Natural Language Toolkit). Необходимость выделения и конкретизации означенного методологического инструментария проистекает из характера тех вызовов, которые стоят перед современной когнитивной лингвистикой и лексикологией в сфере анализа больших неструктурированных данных. Работоспособность и практическая ценность предлагаемых методик демонстрируется на примере составленных автором сплошных параллельных диахронических корпусов дискурса обеих палат британского парламента за период с 2006 по 2023 гг., совокупный объём которых превышает треть миллиарда токенов. Набор предлагаемых методик включает в себя инструменты анализа базовых параметров вокабуляра, инструменты извлечения целевого вокабуляра, а также обработки и визуализации его частотных параметров и сочетаемости. Целесообразность овладения предлагаемыми и систематизируемыми в рамках данной статьи методиками автоматического анализа текста обосновывается с позиции их необходимости как компетентностного минимума в области компьютерных технологий, который способен значительно повысить уровень лингвистических исследований и их научную конкурентоспособность. Автор приходит к выводу о том, что в силу объективно сложившихся условий современному отечественному исследователю языковых картин мира с высокой долей вероятности придётся включить в свой прикладной инструментарий сочетание языка программирования Python и библиотеки NLTK. Предлагаемые в данной статье методики делают возможным гибкое формирование исследовательских протоколов с учётом широкого разнообразия возможных приоритетов. В качестве главного преимущества предлагаемого автором набора методов машинной обработки и количественного анализа текста видится возможность использования практических навыков, полученных в результате её освоения как комфортной компетентностной основы для последующей интеграции овладевшего ими лингвиста в сообщество исследователей наиболее высокотехнологичных и наиболее актуальных на сегодняшний день направлений науки о языке.

В условиях цифровизации государственных закупок в Российской Федерации возрастает необходимость повышения эффективности и прозрачности закупочных процедур. В статье рассматриваются ключевые тенденции развития системы закупок, включая централизацию, цифровизацию и поддержку малого бизнеса. Цель: анализ современного состояния контрактной системы в регионах России, а также выявление тенденций и направлений ее развития, ориентированных на улучшение закупочной деятельности. В ходе исследования использовались методы анализа нормативно-правовых актов, обзора существующих практик внедрения цифровых технологий и анализа кейсов из различных регионов. Определены основные направления развития системы закупок, включая использование региональных информационных систем, поддержку малого и среднего бизнеса, а также повышение роли экспертизы закупочной документации. Выявлены преимущества цифровизации и унификации закупочных процедур, а также обозначены существующие вызовы, такие как необходимость адаптации к региональным условиям и повышение квалификации участников рынка. Развитие цифровых инструментов и совершенствование экспертизы закупочной документации способствует улучшению эффективности и прозрачности государственных закупок, а также оптимизации использования бюджетных средств в регионах России.

Цель данного исследования - рассмотреть перспективы и проблемы применения больших данных в образовании. Материалы и методы. Методами исследования выступали анализ, систематизация и структурирование информации в области применения больших данных в образовании, а также моделирование и программная реализация тестовой модели обработки больших данных с использованием фреймворка Apache Spark. Результаты. В статье рассмотрены ключевые аспекты использования больших данных в образовании, в частности, их источники в виде цифрового следа обучения, методы анализа и направления применения больших данных. При этом были выделены следующие источники больших данных в образовании: электронная образовательная среда и электронная библиотека вуза; мобильные приложения для обучения; сайт вуза; социальные сети и форумы; данные обратной связи, обращений и опросов; персональные данные, включая психометрические характеристики обучающихся; данные научных smart лабораторий; данные видеонаблюдений и систем контроля управления доступом; данные о карьерном пути и успешности выпускников. Направления применения больших данных в образовании включают в себя следующие моменты: персонализация электронного обучения, выдача персонализированных рекомендаций; аналитика данных; оценка и обратная связь; прогнозирование успеха студентов; мониторинг качества образования; создание модели обучаемого; разработка учебных планов на основе запросов работодателей; разработка новых образовательных программ; появление новых моделей обучения; совершенствование процессов управления вузом; совершенствование работы приемной компании; модернизация программно-технических средств обучения; оптимизация педагогического состава. В качестве проблем применения больших данных в образовании рассматриваются проблемы защиты личных (персональных) данных, необходимость в новых методологиях и технологиях анализа больших данных, потребность в существенной модернизации имеющихся в системе образования технических средств, необходимость в квалифицированных кадрах. В статье также приведен тестовый пример анализа log-файла (журнала событий) электронного курса с помощью технологий обработки больших данных Spark SQL, показывающий потенциальную возможность и практическую применимость технологий обработки больших данных к задачам анализа цифрового следа обучения. Заключение. Большие данные в образовании способны предоставить уникальные возможности для анализа и оптимизации учебного процесса, помогая выявить тенденции, прогнозировать успехи студентов и адаптировать образовательные программы к индивидуальным потребностям учащихся. Но нельзя также забывать, что использование больших данных в сфере образования также несет с собой определенные риски и вызовы, связанные с этическими аспектами, защитой личных данных и необходимостью кадровой модернизации сложившейся системы образования. Для успешной интеграции аналитики данных в образовательную практику необходимо развивать не только технические ресурсы, но и уровень цифровой безопасности и этики в использовании персональных данных.

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.