Представлены инновационные вычисления и блокчейн-технологии в Российской Федерации, Китае и Белоруссии. Облачные вычисления относятся к технологиям распределенных вычислений, которые используют алгоритмы сетевого доступа к общим вычислительным ресурсам. Использование облачного сервиса для интеллектуального ведения сельского хозяйства является многообещающей технологией, поскольку может обеспечить огромные вычислительную мощность и емкость хранилища, высокую масштабируемость и гибкость. Облачная инфраструктура включает компьютерные сети, серверы, хранилища данных и операционные системы. Поставщики облачных услуг обычно предоставляют свои услуги, используя одну из следующих информационных технологий: SaaS («Программное обеспечение как услуга»), PaaS (Платформа как услуга), IaaS (Инфраструктура как услуга). С SaaS все необходимое программное обеспечение расположено на облачных серверах и сдается в аренду. Существуют такие сервисы, как хранилища данных, файлов и записей, веб-сервисы электронной почты и различные инструменты, связанные с управлением проектами, которые могут быть настроены в зависимости от сельскохозяйственной компании. С PaaS клиентам предоставляется среда для разработки их собственных приложений, включая операционные системы, базы данных и средства обработки данных, а также возможности и ресурсы для хранения данных, установки операционных систем. Основная цель IaaS – устранить зависимость от платформ и ресурсоемкой установки, предоставив их как часть облачного сервиса.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
- Префикс DOI
- 10.26425/2658-3445-2024-7-4-15-26
Локальные узлы находятся в непосредственной близости от периферийных устройств и могут предоставлять свои вычислительные ресурсы и ресурсы хранения для повышения надежности поддерживаемой системы, безопасности с отказоустойчивостью, масштабируемости, мультиарендности, расширенной аналитики и автоматизации, экономической эффективности.
Список литературы
1. An J., Mikhaylov A., Chang T. Relationship between the popularity of a platform and the price of NFT assets. Finance Research Letters. 2024;3(61):105057. https://doi.org/10.1016/j.frl.2024.105057
2. An J., Mikhaylov A., Jung S.U. The Strategy of South Korea in the Global Oil Market. Energies. 2020;10(13):2491. https://doi.org/10.3390/en13102491
3. Benhamed A., Messai A.S., El Montasser G. On the Determinants of Bitcoin Returns and Volatility: What We Get from Gets? Sustainability. 2023;3(15):1761. https://doi.org/10.3390/su15031761
4. Bouri E., Cepni O., Gabauer D. et al. Return connectedness across asset classes around the COVID-19 outbreak. International Review of Financial Analysis. 2021;73:101646. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2020.101646
5. Bouri E., Saeed T., Vo X.V. et al. Quantile connectedness in the cryptocurrency market. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money. 2021;71:101302. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2021.101302
6. Candila V., Maximov D., Mikhaylov A., et al. On the Relationship between Oil and Exchange Rates of Oil-Exporting and Oil-Importing Countries: From the Great Recession Period to the COVID-19 Era. Energies. 2021;14(23):8046. https://doi.org/10.3390/en14238046
7. Chen J., Tang G., Yao J. et al. Investor Attention and Stock Returns. Journal of Financial and Quantitative Analysis. 2021;2(57):455- 484. https://doi.org/10.1017/s0022109021000090
8. Chirtoaca D., Ellul J., Azzopardi G. A Framework for Creating Deployable Smart Contracts for Non-fungible Tokens on the Ethereum Blockchain. In: 2020 IEEE International Conference on Decentralized Applications and Infrastructures (DAPPS). 2020. https://doi.org/10.1109/dapps49028.2020.00012
9. Corbet S., Larkin C., Lucey B. The contagion effects of the COVID-19 pandemic: Evidence from gold and cryptocurrencies. Finance Research Letters. 2020;35:101554. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101554
10. Fadeyi O., Krejcar O., Maresova P. et al. Opinions on Sustainability of Smart Cities in the Context of Energy Challenges Posed by Cryptocurrency Mining. Sustainability. 2019;1(12):169. https://doi.org/10.3390/su12010169
11. Gao X., Gu Z., Niu S., Ryu S. Effects of International Tourist Flow on Startup Financing: Investment Scope and Market Potential Perspectives. SAGE Open. 2022;4(12). https://doi.org/10.1177/21582440221126455
12. Gao X., Li D., Huang W. Intergenerational education mobility: A machine learning perspective. World Journal of Vocational Education and Training. 2023;1(5):1-10. https://doi.org/10.18488/119.v5i1.3268
13. Goodell J.W., Goutte S. Diversifying equity with cryptocurrencies during COVID-19. International Review of Financial Analysis. 2021;76:101781. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2021.101781
14. Grobys K., Huynh T.L.D. When Tether says “JUMP!” Bitcoin asks “How low?”. Finance Research Letters. 2021;47:102644. https://doi.org/10.1016/j.frl.2021.102644
15. Guidi B., Michienzi A., Ricci L. Steem Blockchain: Mining the Inner Structure of the Graph. IEEE Access. 2020;8:210251- 210266. https://doi.org/10.1109/access.2020.3038550
16. Hamill P.A., Li Y., Pantelous A.A. et al. Was a deterioration in ‘connectedness’ a leading indicator of the European sovereign debt crisis? Journal of International Financial Markets, Institutions and Money. 2021;74:101300. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2021.101300
17. Han R., Foutris N., Kotselidis C. Demystifying Crypto-Mining: Analysis and Optimizations of Memory-Hard PoW Algorithms. In: 2019 IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software (ISPASS). 2019. https://doi.org/10.1109/ispass.2019.00011
18. Hasan M., Naeem M.A., Arif M. et al. Higher moment connectedness in cryptocurrency market. Journal of Behavioral and Experimental Finance. 2021;32:100562. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2021.100562
19. Häusler K., Xia H. Indices on Cryptocurrencies: An Evaluation. SSRN Electronic Journal. 2021. https://doi.org/10.2139/ssrn.3895083
20. Hoang L.T., Baur D.G. How Stable Are Stablecoins? SSRN Electronic Journal. 2021. https://doi.org/10.2139/ssrn.3519225
21. Horky F., Rachel C., Fidrmuc J. Price determinants of non-fungible tokens in the digital art market. Finance Research Letters. 2022;48:103007. https://doi.org/10.1016/j.frl.2022.103007
22. Jabłczyńska M., Kosc K., Ryś P. et al. Energy and cost efficiency of Bitcoin mining endeavor. PLOS ONE. 2023;3(18):e0283687. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0283687
23. Jia D., Li Y. Bounded pool mining and the bounded Bitcoin price. Finance Research Letters. 2023;52:103529. https://doi.org/10.1016/j.frl.2022.103529
24. Metaxas T., Gallego J.S., Juarez L. Sustainable urban development and the role of mega-projects: Experts’ view about Madrid Nuevo Norte Project. Journal of Infrastructure, Policy and Development. 2023;2(7):2161. https://doi.org/10.24294/jipd.v7i2.2161
25. Mikhaylov A. Development of Friedrich von Hayekʼs theory of private money and economic implications for digital currencies. Terra Economicus. 2021;1(19):53-62. https://doi.org/10.18522/2073-6606-2021-19-1-53-62
26. Mikhaylov A. Efficiency of renewable energy plants in Russia. Anais Da Academia Brasileira de Ciências. 2022;4(94). https://doi.org/10.1590/0001-3765202220191226
27. Mikhaylov A. Understanding the risks associated with wallets, depository services, trading, lending, and borrowing in the crypto space. Journal of Infrastructure, Policy and Development. 2023;2(7):2223. https://doi.org/10.24294/jipd.v7i2.2223
28. Mikhaylov A., Dinçer H., Yüksel S. et al. Bitcoin mempool growth and trading volumes: Integrated approach based on QROF Multi-SWARA and aggregation operators. Journal of Innovation & Knowledge. 2023;3(8):100378. https://doi.org/10.1016/j.jik.2023.100378
29. Moiseev N., Mikhaylov A., Dinçer H. et al. Market capitalization shock effects on open innovation models in e-commerce: golden cut q-rung orthopair fuzzy multicriteria decision-making analysis. Financial Innovation. 2023;1(9). https://doi.org/10.1186/s40854-023-00461-x
30. Náñez Alonso S.L., Jorge-Vázquez J., Echarte Fernández M.Á. et al. Cryptocurrency Mining from an Economic and Environmental Perspective. Analysis of the Most and Least Sustainable Countries. Energies. 2021;14(14):4254. https://doi.org/10.3390/en14144254
31. Nerem R.R., Gaur D.R. Conditions for advantageous quantum Bitcoin mining. Blockchain: Research and Applications. 2023;3(4):100141. https://doi.org/10.1016/j.bcra.2023.100141
32. Podhorsky A. Taxing bitcoin: Incentivizing the difficulty adjustment mechanism to reduce electricity usage. International Review of Financial Analysis. 2023;86:102493. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2023.102493
33. Saqib A., Chan T.H., Mikhaylov A. et al. Are the Responses of Sectoral Energy Imports Asymmetric to Exchange Rate Volatilities in Pakistan? Evidence From Recent Foreign Exchange Regime. Frontiers in Energy Research. 2021;9. https://doi.org/10.3389/fenrg.2021.614463
34. Sarkodie S.A., Amani M.A., Ahmed M.Y. et al. Assessment of Bitcoin carbon footprint. Sustainable Horizons. 2023;7:100060. https://doi.org/10.1016/j.horiz.2023.100060
35. Siddique I.M., Siddique A.A., Smith E.D. et al. Assessing the Sustainability of Bitcoin Mining: Comparative Review of Renewable Energy Sources. Journal of Alternative and Renewable Energy Sources. 2023;1(10):1-12. https://doi.org/10.46610/joares.2024.v10i01.001
36. Srbová P., Režňáková M., Tomášková A. Socially responsible activities and the economic performance of family businesses. Journal of Infrastructure, Policy and Development. 2023;1(7):1958. https://doi.org/10.24294/jipd.v7i1.1958
37. Thuy N.T.T., Khai L.D. A fast approach for bitcoin blockchain cryptocurrency mining system. Integration. 2020;74:107-114.
38. Wang T., Liew S.C., Zhang S. When blockchain meets AI: Optimal mining strategy achieved by machine learning. International Journal of Intelligent Systems. 2021;5(36):2183-2207. https://doi.org/10.1002/int.22375
39. Yumashev A., Mikhaylov A. Development of polymer film coatings with high adhesion to steel alloys and high wear resistance. Polymer Composites. 2020;7(41):2875-2880. https://doi.org/10.1002/pc.25583
40. Zhang J. Interaction design research based on large data rule mining and blockchain communication technology. Soft Computing. 2020;21(24):16593-16604. https://doi.org/10.1007/s00500-020-04962-
Выпуск
Другие статьи выпуска
Сфера услуг постепенно начинает доминировать в современной экономике, при этом качественно меняясь в условиях цифровой трансформации. Настоящая статья представляет собой рецензию на монографию известного китайского специалиста, в которой отмечен оригинальный взгляд на вышеотмеченную проблему. Последняя концептуализируется и рассматривается на множестве примеров (из опыта как Китая, так и других стран). Книга состоит из четырех неравных частей, которые включают в совокупности 11 глав. Автор последовательно характеризует суть сервисной деятельности, выделяет основные перспективы сервисных инноваций, обозначает возможности разработки последних, а также обращает внимание на важность глубокого учета предпочтений современного человека. Значительное внимание уделено предлагаемой системе SERVINO, которая позволяет повысить эффективность управления инновационными процессами в сфере услуг. Монография позволяет считать, что цифровая трансформация не отодвинет на задний план личность человека (как клиента, так и работника), но, напротив, позволит учитывать его интересы наиболее тщательным образом. Книга написана простым языком, насыщена фактической информацией. Анализ ее содержания показывает, что она может рассматриваться как универсальный источник информации об управлении сервисной деятельностью в уже начавшуюся цифровую эпоху. Четко выраженное авторское отношение к проблеме не снижает, но, наоборот, повышает ценность этого источника. При этом данная монография знаменует собой несомненные успехи развития китайской экономической мысли.
Современное развитие общества характеризуется тенденцией, которую называют цифровая трансформация. Это множественное явление касается разных отраслей и направлений от медицины до транспорта. Цифровая трансформация общества – это не просто новое направление. Она создает синергетический эффект развития в науке и технологиях и является синонимом термина «цифровизация». Цифровизация возникла как направление цифровой экономики и обобщение ряда цифровых технологий и существенно обогатилась с появлением Интернета вещей и спутниковых технологий. Она находится во взаимодействии с рядом цифровых технологий. Цифровая трансформация сопровождает развитие ряда отраслей, таких как управление, сельское хозяйство, транспорт, недвижимость, строительство, кадастр, добыча природных ресурсов. Одной из ее особенностей в управлении является то, что она привела к появлению новых феноменов, таких как цифровое управление и цифровое право. Несмотря на широкое применение цифровизации, часто не отмечают специфику и эволюцию термина «цифровой». Содержательно он возник в период Третьей информационной революции, формально – в период Четвертой. Появление «новой» экономики послужило основой для появления цифровой экономики. Несмотря на современный анализ, пока не дано ее точного определения. Выполнен анализ существующих трактовок к дефиниции этого понятия. Проведено сравнение развития цифровой трансформации в Российской Федерации и других странах. Дан критический анализ некоторых подходов к цифровой трансформации. Цифровое право и цифровое управление выходят за рамки существующих нормативных документов и используют специальные законодательство и нормативы. Эти новые направления требуют дальнейшего развития.
Благодаря появлению инновационных технологий поменялся фокус развития новых организаций. В нынешних реалиях для того чтобы занять лидирующие строчки того или иного рынка, необходимо предлагать актуальные способы ведения работы и решения проблем. Данное правило относится как к крупнейшим, уже выросшим организациям, так и к только развивающимся, главная задача которых – обеспечить себе благоприятный старт и значительное преимущество по сравнению с крупными конкурентами. Настоящее исследование актуально, поскольку цифровые инновации еще не так сильно развиты на внутреннем рынке Российской Федерации в определенных областях. По этой причине даже самая простая инновация, ускоряющая любые важные процессы, будет служить огромным рычагом управления ситуацией на рынке. При внедрении абсолютно новой технологии крупные конкуренты не смогут обеспечить те же стабильность, скорость или надежность, несмотря на огромное количество имеющихся средств. Ключевая цель исследования – разработать цифровую инновацию, способную повысить конкурентоспособность и эффективность конкретной выбранной организации с учетом определенной специфики. Его результатом могут служить разработка и пример внедрения эффективного инструмента, который позволит факторинговым компаниям развивать свой бизнес и предоставлять малым и средним предприятиям доступ к финансированию.
В стратегически важных нормативных документах Российской Федерации сфера культуры относится к числу национальных приоритетов развития, и ее главной задачей является сохранение и укрепление отечественных традиционных ценностей. В современных условиях все более актуальными становятся вопросы патриотизма, исторической памяти, преемственности поколений. В связи с этим особенно важно уделять внимание развитию музейных учреждений. Представлены анализ динамики количественных показателей музеев в стране в целом, в Северо-Западном федеральном округе и Вологодской области, источники финансирования и структура расходов учреждений за период 2018–2022 гг., включая год утверждения национального проекта «Культура», допандемийные и послепандемийные годы. Целью исследования является оценка уровня финансирования музеев с позиций их доходов и расходов. Информационную базу составили данные автоматизированной информационной системы «Статистическая отчетность отрасли». В качестве главных методов применялись анализ научной литературы и нормативных документов, методы динамических показателей, обобщения и интерпретации. Установлено, что в структуре финансирования музейных учреждений преобладают бюджетные ассигнования, минимальное привлечение внебюджетных источников на всех уровнях. Исследование структуры расходов в Вологодской области выявило недостаточность государственного финансирования для реализации и развития важнейших аспектов музейной деятельности. Показана перспективность более широкого привлечения механизмов государственно-частного партнерства, благотворительных и спонсорских вкладов.
В обстоятельствах динамичной геополитической ситуации становится все более значимой разработка эффективной методики оценки фискального пространства. Формирование фискального пространства зависит от ряда основных факторов, включая экономическое развитие страны, численность населения и трудовых ресурсов, а также эффективность налоговой системы. Понимание этих факторов и умение правильно использовать их помогают государству эффективно управлять своими финансами и обеспечивать устойчивое развитие экономики. Обрушившиеся на Российскую Федерацию санкции со стороны «недружественных» государств выявили огромное количество слабых мест в современной отечественной экономике, поэтому нужно подходить к решению вопроса осознанно и комплексно. Необходимо произвести пересмотр бюджетных приоритетов, поиск дополнительного финансирования, поддержку отраслей экономики, наиболее уязвимых к санкционному давлению со стороны западных стран. Для развития государства и его финансовой устойчивости это становится все более актуальным. Правительство сможет принимать более обоснованные решения в отношении фискальной политики и поддерживать стабильность и надежность федерального бюджета в условиях волатильности и неопределенности, если будет разработан более точный и адаптируемый метод к оценке фискального пространства.
Подведены промежуточные итоги введенного с 2019 г. по 2029 г. в Российской Федерации налогового эксперимента в отношении физических лиц, относящихся к категории самозанятых. Проведенные исследования выявили положительные аспекты налогового эксперимента (увеличение зарегистрированных плательщиков по причине расширения территориального признака, востребованности для физических лиц постепенно встраивать свою предпринимательскую активность в экономику), в совокупности направленных на достижение ключевых целей проводимой государственной политики по снижению уровня теневой занятости. Динамичный рост численности плательщиков по специальному режиму с начала проведения налогового эксперимента характеризуется кратным ростом в 16,5 раз, что в абсолютных показателях на 1 января 2024 г. соответствует 9,279 млн чел., при этом налоговые поступления в бюджетную систему также существенно возросли, составив в абсолютных значениях на 1 января 2024 г. 59 184,5 млн руб., а доля в общей структуре специальных режимов – до 5,6 %. Вместе с тем для достижения установленных параметров достижения к 2030 г. роста количества самозанятых до 11 млн чел. немаловажным является решение задач среднесрочного характера, направленных на совершенствование отдельных положений специального режима: возможности учета плательщиками трудового стажа, уплат страхового взноса на обязательной основе при недопущении увеличения налоговой нагрузки, а также ежегодной индексации максимально полученной суммы дохода на коэффициент-дефлятор для всех категорий самозанятых.
В настоящее время в отрасли черной металлургии наблюдаются растущие тенденции по показателю «ломообразование», что требует более ответственного отношения и эффективных способов в последующих переделах производственной цепочки. Приведены прогнозы развития рынка лома черных металлов в перспективе до 2030 г. Представлены факты о возрастающих тенденциях применения машинного зрения в промышленном секторе в результате проведения кластеризации ключевых слов «машинное зрение и промышленность» на основе публикаций, размещенных в базе данных NCBI PubMed. Объект исследования – предприятия металлургической отрасли, в частности по ломозаготовке черных металлов. Предмет исследования – процесс оценки засоренности лома. Проведено сравнение традиционного процесса оценки лома и цифрового (на основе применения машинного зрения), которые визуализированы в виде алгоритмов последовательности шагов их реализации. Подтверждена гипотеза о более эффективном использовании технологии машинного зрения в технологическом производственном процессе оценки засоренности металлолома при его приеме для дальнейшего передела по сравнению с технологией, основанной на визуально-экспертной оценке. Представлены перспективы использования и коммерциализации цифрового сервиса, а также его влияние на прозрачность и надежность взаимодействия между контрагентами. Использовались такие научные методы, как библиометрический анализ литературы, посвященный вопросам применяемых методов и способов оценки качества выгружаемого лома, сравнительный анализ применяемых процессов оценки засоренности лома на основе рассмотренных алгоритмов, а также методы синтеза, которые обобщают результаты.
Издательство
- Издательство
- Государственный университет управления
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- Рязанский просп., 99, стр. 1
- Юр. адрес
- 109542, г Москва, р-н Выхино-Жулебино, Рязанский пр-кт, д 99
- ФИО
- Строев Владимир Витальевич (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- inf@guu.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 3778914
- Сайт
- https://guu.ru