Научный архив: статьи

Целью статьи выступает обзор искусственного интеллекта, который является объектом интеллектуальных прав. Ведь именно интеллектуальные права играют решающую роль в воплощении творческих идей и изобретений авторов. Они становятся неотъемлемой частью нашей жизни, интегрируясь в различные сферы общества. Ключевым моментом сегодняшнего дня является анализ истории законодательства о правах интеллектуальной собственности, понимание его закономерностей и выявление направлений развития.

Эмпирические исследования в сравнительной политологии и международных отношениях вынуждены зачастую опираться не только на собственно статистические данные, но и на экспертные оценки. Используемые при этом методы анализа данных обычно не учитывают сущностные различия статистических данных и экспертных оценок, игнорируя дополнительную неопределенность, присущую последним. Данная статья посвящена обсуждению современного состояния методов сбора и обработки экспертных оценок в политологических исследованиях, а также открытых и дискуссионных вопросов в этой области. Автор представляет байесовские процедуры анализа данных как наиболее естественный подход к обработке данных субъективной природы и акцентирует внимание на отличиях байесовского и классического подходов к анализу данных. Также рассматриваются методы получения экспертных оценок через процедуры выявления априорных распределений в целях дальнейшего использования этих распределений в байесовском анализе данных. Существующие подходы иллюстрируются примерами из проекта «Политический атлас современного мира 2.0». В статье обсуждаются и возможности отказа от сбора экспертных оценок в пользу «распределенного кодирования», т. е. процедур разметки качественных признаков неэкспертами на основе формализованных инструкций. В статье приводятся как успешные примеры использования «распределенного кодирования», так и сложности, стоящие на пути интеграции этого подхода в исследовательскую практику в области сравнительной политологии и международных отношений. Наконец, завершающий раздел статьи посвящен интеграции экспертных оценок, с одной стороны, и технологий искусственного интеллекта и машинного обучения – с другой. Указывается на их совместимость в рамках байесовского подхода к анализу данных.

Целью настоящего исследования является систематизация и раскрытие сущностей социотехнологических (гибридных) драйверов развития современной цифровой экономики. Показано, что сущность цифровой экономики состоит в применении передовых цифровых технологий и современных социально-экономических моделей поведения для ведения хозяйственной деятельности. Показано, что современные цифровые технологии обеспечивают гармоничное развитие социально-экономической среды. С одной стороны, процессы цифровизации находят широкое применение в области создания современных технологических инноваций, с другой - создают условия для трансформации социально-экономических отношений, являются условием создания социальных инноваций, формируют предпосылки для перехода к цифровому обществу. Таким образом, процессы цифровизации являются неким гибридным драйвером (объединяющим в себе как технологии, так и формируемые на их основе социально-экономические модели поведения) общественного развития. Выделены следующие социотехнические (гибридные) драйверы развития цифровой экономики: большие данные, облачные технологии, цифровые платформы, интернет вещей, концепция умного города, долевая экономика, технология блокчейна. Даны определения указанным гибридным драйверам развития цифровой экономики. Обозначены сущности данных направлений развития, заключающиеся в применении передовых цифровых технологий для наиболее эффективной организации хозяйственной деятельности. Показано, что гибридные драйверы развития цифровой экономики представляют собой вложенные множества, каждое из которых включает в себя другие технологии и модели поведения. Отмечены различные темпы эволюции разных направлений цифровой экономики. Новизна полученных результатов заключается в формировании иерархической системы социотехнологических драйверов развития цифровой экономики. Теоретическая значимость проведенного исследования состоит в систематизации сущностей драйверов развития цифровой экономики. Практическая значимость исследования заключается в формировании возможных будущих исследований разумного хозяйствования в условиях цифрового общества.

Статья посвящена возможностям применения искусственного интеллекта в лёгкой промышленности. Авторы рассматривают ключевые направления, такие как автоматизация производственных процессов, улучшение качества продукции, оптимизация логистики и прогнозирование спроса. Подчёркнута роль машинного обучения в повышении эффективности, снижении затрат и создании инновационных решений для развития отрасли в будущем.

Вовлечение цифровых технологий в предпринимательскую деятельность расширяет границы, в рамках которых возможно выявление и последующее использование коммерчески значимой информации. Цифровая экономика, с одной стороны, формирует среду, в которой бизнес способен шире реализовать действительную или потенциальную ценность сведений, составляющих коммерческую тайну, а с другой — создает новые риски в информационной среде, к которым бизнес может быть не готов. Актуальными становятся поиски новых проявлений коммерческой тайны в цифровой среде. Главной целью работы выступает обоснование закономерности изменений взглядов на коммерчески значимую информацию в условиях цифровой экономики. Смежной целью выступает раскрытие возможного практического использования цифровых технологий при работе со сведениями, составляющими коммерческую тайну. Изложенные цели обусловливают задачу переосмысления самого института коммерческой тайны под давлением новых технологий. В качестве методов применены сравнение, анализ, синтез и моделирование. Исследование продемонстрировало ряд перспектив переосмысления института коммерческой тайны. Использование цифровых технологий не признается обязательным фактором функционирования коммерческой тайны в новых условиях, но вовлечение таких технологий в предпринимательскую сферу способно раздвинуть горизонты круга сведений, составляющих коммерческую тайну, а также заложить фундамент подхода к защите тайны, при котором любое умышленное действие по ее нарушению ставится вне закона. При действующем правовом регулировании и сложившейся судебной практике несовершение владельцем коммерческой тайны перечисленных в статье формальных действий может привести к выводу о том, что режим коммерческой тайны не установлен, а это легализует действия правонарушителя.

В последние годы агропромышленный комплекс Российской Федерации демонстрируют уверенный рост и является одним из драйверов экономического развития страны. Отечественный агропромышленный комплекс сумел не только обеспечить национальную продуктовую безопасность государства, но и стал крупнейшим мировым экспортером продовольствия. В рамках Стратегии развития агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов Российской Федерации на период до 2030 года обозначено, что для повышения эффективности агропромышленного комплекса необходима его цифровая трансформация. Цифровые решения в агропромышленном комплексе поспособствуют устойчивому развитию отрасли, модернизируют бизнес-процессы и обеспечат конкурентоспособность отрасли с учетом текущих внешнеполитических и экономических рисков. В статье проанализировано современное состояние развития аграрного сектора экономики Российской Федерации, обозначены основные региональные лидеры по производству сельскохозяйственной продукции, а также определены главные импортеры российской продукции агропромышленного комплекса. Авторами проведена характеристика основных типов цифровых решений, которые используются в производственных процессах и управлении в агропромышленном комплексе страны. Выявлены ключевые направления совершенствования агропромышленного комплекса в условиях цифровизации.

В Российской Федерации лесопромышленный комплекс (ЛПК) выступает одной из приоритетных секторов национального хозяйства, что обусловлено высокой концентрацией на территории страны возобновляемых лесных ресурсов (около 20% мировых запасов леса приходится на Россию). В современных условиях для повышения конкурентоспособности ЛПК не так давно стали использоваться такие цифровые решения, как цифровая аналитика, цифровое планирование и прогнозирование. В работе российских предприятий ЛПК набирают актуальность космические и спутниковые системы, применение которых позволяет получить наиболее точную информацию о состоянии отрасли с минимальными временными издержками, что необходимо для своевременного принятия мер по минимизации и ликвидации негативных последствий различного рода угроз. Цифровые технологии в ЛПК используются для решения широкого спектра задач, в том числе мониторинга состояния лесных насаждений, оценки качества продукции, своевременного реагирования в чрезвычайных ситуациях, прогнозирования развития отрасли лесного хозяйства и других. В статье проанализирована динамика объемов производства продукции лесопромышленного комплекса Российской Федерации, обозначены регионы, выступающие ключевыми игроками лесной промышленности, а также определены крупнейшие лесопромышленные компании. Авторами проведена характеристика основных типов цифровых решений, которые используются в производственных процессах в лесопромышленном комплексе страны.

Представлено описание возможностей применения ChatGPT в образовательном процессе вуза. Показаны достоинства, недостатки и перспективы использования нейронной сети в педагогической практике. Приведен пример практического применения ChatGPT в обучении студентов программированию. Определены компетенции, которые помогает формировать нейросеть у студентов: креативность, когнитивная активность, навыки коммуникации, критическое отношение к информации.

Конкурентоспособность современных компаний напрямую зависит от степени их цифровизации. Цифровая трансформация стала проникать во все сферы, отрасли и бизнес-процессы. Розничная торговля исторически была в числе передовых отраслей в области инноваций. Технологии изменяют традиционные процессы управления запасами и логистики. Внедрение подобного рода систем позволяет более точно прогнозировать потребности: оптимизировать цепочки поставок и минимизировать потери. Это существенно сокращает издержки и повышает уровень обслуживания потребителей. Тем не менее, конкуренция в онлайн-пространстве становится все более жесткой, заставляя компании постоянно адаптироваться к изменениям на рынке, отслеживать новые тренды и технологии, что требует дополнительных инвестиций в развитие IT-инфраструктуры и обучение персонала. В деятельности розничных компаний широкое распространение получили технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, технология обработки больших данных, Wi-Fi-аналитика, интернет вещей, технологии виртуальной и дополненной реальности и т. д. В статье анализируются основные макроэкономические показатели, направления и инструменты цифровой трансформации розничной торговли, а также перспективы перехода к метавселенным

Во введении раскрывается актуальность исследования вопросов внедрения технологий искусственного интеллекта как одного из методов борьбы с преступностью. Отмечается нормативно-правовое закрепление необходимости использования указанных технологий. Цель исследования состоит в аргументировании позиции необходимости внедрения технологий искусственного интеллекта в деятельность по раскрытию и расследованию преступлений, а также в демонстрации эффективности указанных технологий в различных ситуациях.

Выводы. Сформулированы основные характеристики технологий искусственного интеллекта, позволяющие внедрить их в деятельность по раскрытию и расследованию преступлений. Раскрывается потенциал использования указанных технологий, позитивно влекущих за собой изменение традиционных методов работы, а также частных криминалистических теорий.

В статье рассматривается развитие научных идей, высказанных Е. М. Сергеевым в области грунтоведения в разные годы, и реализуемых к настоящему времени. Показано, что многие научные идеи Е. М. Сергеева не потеряли своей актуальности, нашли свое воплощение или продолжают активно разрабатываться в наши дни.

В статье рассматриваются инструменты искусственного интеллекта, применяемые при разработке продуктов, обосновывается утверждение о том, что современные достижения в области генеративной технологии ИИ создали новую категорию в средствах повышения производительности труда. В современном мире сложно создать добавленную стоимость, поэтому разработка продукта - ресурсоемкий процесс, слабореализуемый без инструментов искусственного интеллекта. Отмечено, что искусственный интеллект преобразует бизнес-операции, включая прогнозирование спроса. ИИ использует такие данные, как текущие продажи, цены конкурентов, количество запасов и тенденции отрасли, чтобы определять тенденции спроса в реальном времени. Отмечено, что, используя алгоритмы машинного обучения, ИИ агрегирует информацию из внутренних и внешних источников данных для выявления закономерностей и идей, которые являются основой для бизнес-решений. Рассмотрены способы использования ИИ при разработке продуктов. В заключение сформулированы рекомендации по использованию ИИ в процессе разработки продукта.