Научный архив: статьи

Статья исследует вопросы эффективного управления спортивными правами на игроков как экономическими активами спортивного клуба. Основной задачей является установление правовой возможности и экономической привлекательности применения указанных прав не только в контексте стандартных трансферных сделок, но и также в качестве объекта сделок обеспечительных, что могло бы способствовать привлечению дополнительных финансовых ресурсов и улучшению общего экономического состояния клубов. Отмечается, что несмотря на отсутствие законодательных ограничений - открытого перечня способов обеспечения исполнения обязательств и принципа свободы договора, наличествуют некоторые сложности, обусловленные высокой волатильностью и недостаточной ликвидностью данного вида активов. Однако уникальность обладания таким активом как спортивные права, способного генерировать несколько косвенных денежных потоков для спортивных клубов помимо трансферной выплаты, может существенно нивелировать данный недостаток. В исследовании рассматриваются современные подходы к оценке трансферной и рыночной стоимости спортивных прав, включая использование технологий машинного обучения. При этом анализируются как российские, так и зарубежные научные разработки в этой сфере, что подчеркивает высокую степень научной заинтересованности в выявлении заветной формулы ценообразования спортивных прав на игроков. Результаты исследования имеют практическое значение для спортивных клубов, открывая перед ними перспективу оптимизации своих финансовых показателей посредством задействования спортивных прав в обеспечительных сделках. Научная новизна работы заключается в комплексном подходе к анализу использования спортивных прав как экономического актива и разработке рекомендаций по их применению в обеспечительных сделках. Такая многоаспектность и значимость спортивных прав в контексте динамично развивающейся спортивной индустрии, требует комплексного научного анализа и проработки нормативно-правового регулирования. Автор приходит к выводу, что спортивные права на игроков представляют собой перспективный экономический актив, который может стать источником дополнительного финансирования для спортивных клубов при условии разработки эффективных методов оценки, управления и наличия правового регулирования. Это позволит спортивным организациям не только укрепить своё финансовое положение, но и повысить конкурентоспособность, в том числе, на международном рынке.

Статья посвящена анализу и практическому применению компьютерных моделей для прогнозирования спроса в системе управления платными образовательными услугами. В условиях роста конкуренции и цифровизации образовательной сферы точное прогнозирование спроса становится важным фактором для эффективного планирования ресурсов, маркетинга и формирования ценовой политики, что определяет актуальность исследования. Авторы рассматривают как качественные, так и количественные методы прогнозирования: экспертные оценки (метод Дельфи, групповая экспертиза), регрессионный анализ, анализ временных рядов и моделей эластичности. Особое внимание уделено современным технологиям - использованию Python, машинного обучения и анализа больших данных для построения гибких и адаптивных моделей, которые получают в настоящее время должное теоретико-методическое и прикладное применение в экономических исследованиях в системе управления. Цель исследования заключается в разработке и апробации компьютерных моделей, способствующих эффективному управлению образовательными ресурсами и пониманию тенденций на рынке образовательных услуг. В статье представлены практические примеры расчётов, коды на Python, а также визуализации результатов. Кроме того, рассматриваются демографические, экономические и сценарные подходы к моделированию спроса. В результате разработаны современные компьютерные модели, которые позволяют более точно прогнозировать спрос на платные образовательные услуги. Представлены новые подходы к интерпретации результатов прогнозирования, что способствует повышению эффективности управления образовательными ресурсами. Статья подчёркивает важность комплексного и технологически подкреплённого подхода к прогнозированию как основного инструмента развития образовательной организации.

Статья посвящена анализу влияния искусственного интеллекта на современный бизнес и перспектив его использования. Целью исследования является изучение и обобщение результатов применения, анализ проблем и перспектив внедрения инновационных разработок на основе технологий искусственного интеллекта российскими компаниями. Методика исследования основана на применении методов наблюдения, сравнения, обзорного анализа, сопоставления информации, обобщения, логической оценки. В результате исследования в статье обоснованы преимущества внедрения технологий искусственного интеллекта в различные сферы российской экономики. Ставится вопрос о возможностях искусственного интеллекта и перспективах его реализации в деятельности человека, в частности, рассматривается тезис о влиянии кибертехнологий на развитие бизнес-процессов в нашей стране, при этом даётся анализ обобщённых данных об эффективности использования искусственного интеллекта отдельными отечественными бизнес-компаниями. Особое внимание уделяется оценке рисков и трудностей, связанных с интеграцией искусственного интеллекта в жизнь общества. Определены задачи государственной значимости по их преодолению.

Автоматическая саммаризация текста – одна из ключевых задач NLP, предполагающая создание краткой версии исходного текста. В современном мире, где объемы потребляемой человеком информации неустанно растут, задаче саммаризации уделяется все больше внимания. Автореферирование предполагает два основных подхода: экстрактивный и абстрактивный. Последний заключается в автоматическом создании саммари текста, в котором могут содержаться слова и предложения, не встречающиеся в источнике. Этот подход зачастую требует использования нейросетевых моделей, и для его реализации необходимы большие наборы специальным образом размеченных данных. Несмотря на значительные успехи в абстрактивной саммаризации публицистических и научных текстов, методы и датасеты, используемые для работы с монологическими документами, не всегда применимы для саммаризации диалогов. Кроме того, хотя создано достаточно много англоязычных датасетов для саммаризации текстов различных доменов, существующие наборы данных для автоматического аннотирования текстов на русском языке пока немногочисленны. Настоящая статья посвящена разработке и описанию русскоязычного диалогового датасета для саммаризации сообщений в родительских чатах и последующему обучению модели абстрактивной саммаризации для русского языка на авторском наборе диалоговых данных. В качестве материала выступил родительский чат с учителем в мессенджере WhatsApp. Процесс ручной разметки датасета включал в себя разбиение всех сообщений чата на отдельные диалоги, создание саммари и присвоение тематических меток для каждого разговора. В результате был создан датасет, содержащий 616 диалогов, в общей сложности состоящих из 3380 сообщений. Для файн-тьюнинга были выбраны модели-трансформеры ruT5, mT5 и RuGPT (ruT5 и RuGPT были предварительно обучены на русскоязычном датасете для автоматической саммаризации новостей), а для оценки их качества – метрики ROUGE-1, ROUGE-2, ROUGE-L, BLEU и BERTScore. В результате модели ruT5, дообученной на авторском датасете, удалось превзойти бейзлайн по всем пяти метрикам.

Темой работы является исследование процесса широкого внедрения автоматизированных информационно-управляющих систем в промышленности, энергетике и на транспорте. Отмечается, что повышение их сложности неизбежно приводит к возникновению различного рода уязвимостей в этих системах, наличие которых позволяет злоумышленникам проникать в автоматизированные управляющие системы, брать их под свой контроль, а также нарушать нормальный режим работы управляемых ими технологических процессов. Подчеркивается, что в течение последнего десятилетия успешные кибератаки были зафиксированы в энергетике, в том числе атомной, в морском судоходстве, в портовых перегрузочных комплексах, а также в других системах. Превентивный подход к обеспечению безопасности автоматизированных управляющих систем заключается в выявлении и использовании существующих уязвимостей путем имитации возможных кибератак. Отмечается, что автоматизация такого достаточно трудоемкого процесса, как «тестирование на проникновение», позволяет сократить время, финансовые затраты и другие ресурсы. Исследованы основные методы выявления уязвимостей, в том числе с применением искусственного интеллекта. В представленном подходе к оптимизации процесса тестирования на проникновение в автоматизированные системы управления технологическими процессами использованы алгоритмы машинного обучения. Предпочтение отдано машинному обучению с подкреплением, основу которого составляет алгоритм Deep Q-learning. Предлагается интеграция методов сканирования сети, построения графа атак и обучения нейронных сетей для эффективного выявления уязвимостей и рисков в сетевых инфраструктурах. Для построения графа атак используются базы знаний MITRE ATT&CK с применением GBVA Framework, для выбора оптимальных действий в процессе тестирования - алгоритм Deep Q-learning.

В статье описаны результаты исследования социального настроения горожан на основе текстовых данных из социальной сети ВКонтакте. Объект исследования – город Санкт-Петербург. Предлагаемый метод предполагает сопоставление тональности дискуссий пользователей социальных медиа с количественными данными, описывающими инфраструктуру города. Такое сопоставление возможно благодаря тому, что текстовые данные могут быть привязаны к району. Целью исследования было проанализировать возможности предлагаемого подхода, поэтому в качестве количественных данных взяты датасеты, описывающие инфраструктуру города по маркеру «поддержание здоровья»: количество поликлиник, больниц, площадок для занятия спортом. В статье описываются подходы к анализу тональности специфических текстовых данных (приводятся метрики качества используемых моделей), обосновывается актуальность связывания подобного рода данных с количественными показателями (статистиками, участвующими традиционно в методиках оценки благополучия городской среды). В работе продемонстрированы итоговые прикладные результаты: данные исследования нанесены на карту города.

Предложен метод определения места судна по глубинам на основе нейронной сети, которая принимает на вход последовательность глубин, измеренных при помощи эхолота, а прогнозирует широту и долготу судна на момент измерения последней глубины. Нейронная сеть имеет архитектуру сети прямого распространения с несколькими скрытыми слоями и полными связями, удовлетворяющую условиям универсальной аппроксимации в соответствии с теоремой Стоуна - Вейерштрасса. Для обучения используется алгоритм Adamax при условии контроля наибольшего значения модуля невязки на каждой итерации. Моделирование выполнялось с использованием языка программирования Python и библиотеки Tensorflow. Модельная поверхность рельефа дна была представлена в виде многочлена второго порядка. Образцы получены на основе виртуальных измерений глубин в узлах координатной сетки с пространственным разрешением не хуже, чем один кабельтов. После сбора образцов выполнялось обучение нейронной сети, в ходе которого не использовалась контрольная выборка. В обучении участвовало несколько нейронных сетей, отличающихся количеством скрытых слоев, а также количеством нейронов в них. После обучения было проведено тестирование, которое предполагало движение судна вдоль меридианов, в точности не совпадающих с используемыми для формирования обучающей выборки. При этом наряду с вариантом средних по долготе меридианов рассмотрен вариант выбора меридианов с использованием датчика случайных чисел равномерного распределения. В результате тестирования все рассмотренные сети показали примерно одинаковую приемлемую навигационную точность, близкую к точности, полученной на обучающей выборке.

Предложен метод определения широты места судна по глубине на основе нейронной сети, которая принимает на вход последовательность глубин, измеренных при помощи однолучевого эхолота и прогнозирует широту на момент измерения последней глубины. Сеть имеет два слоя. Первый слой содержит нейроны с функциями активации в виде гиперболического тангенса, второй состоит из одного нейрона, обладающего тождественной функцией активации. Набор учебных данных состоит из обучающей и контрольной выборок. Обучающая выборка формируется на основе слоя глубин, содержащегося в электронной навигационной карте. Контрольная выборка формируется путем псевдослучайных вариаций входных образцов из обучающей выборки. Каждая такая вариация соответствует постоянному изменению уровня моря вследствие ошибок измерений и/или колебаний ветрового и/или приливоотливного характера. Обучается сеть методом Adamax. Критерием эффективности обучения служит наибольшее значение модуля ошибки прогноза широты, определенное для образцов из контрольной выборки. После обучения сеть проходит тестирование на образцах, полученных аналогичным образом, как для контрольной выборки. Моделирование выполнено с использованием языка программирования Python. Для обучения и реализации работы нейронной сети используется библиотека TensorFlow. Моделирование выполнено для нескольких вариантов архитектуры сети, каждый из которых отличается количеством нейронов в скрытом слое. В результате было зафиксировано, что нейронные сети имеют тенденцию к обучению их прогнозированию широты места судна по последовательности глубин, что позволяет рассматривать их в качестве перспективного инструмента для решения задач батиметрической навигации.

Внедрение систем искусственного интеллекта в финансовую сферу вносит революционные изменения в способы анализа, предоставления информации и управления ею. Машинное обучение – разновидность искусственного интеллекта, которая позволяет ему автономно обучаться и совершенствоваться. В отличие от методов традиционного «жесткого» программирования, машинное обучение использует нейронные сети и глубокое обучение для работы с большими объемами данных для выявления закономерностей и аномалий. Гипотеза работы состоит в том, что для финансовой сферы характерны собственные способы применения ИИ, опирающиеся на наиболее распространенные, но отличающиеся от них варианты. Целью настоящей работы является систематизация способов применения моделей искусственного интеллекта в финансовых учреждениях в разрезе структурных подразделений. Применение искусственного интеллекта позволяет финансовым учреждениям создавать модели, направленные на решение конкретных проблем в условиях постоянно обновляющейся информационной среды. В соответствии с поставленной целью, в данной работе рассматриваются следующие аспекты: общее описание задач, решаемых ИИ, преимущества и недостатки применения ИИ; характеристика распространенности систем искусственного интеллекта в финансовой сфере; характеристика области применения искусственного интеллекта в финансовой сфере. Для выполнения работы автор использовал методы синтеза информации, анализа источников, классификации, сравнительного анализа.

Представленная разработка способствует внедрению цифровых технологий в описание процессов нефтехимических предприятий, отвечает потребностям промышленности в быстрых и точных расчетах, сокращает зависимость от дорогостоящих экспериментов и зарубежного программного обеспечения, что делает его актуальным как для науки, так и для реального сектора экономики. Целью исследования является способ расчета вязкости широкой фракции углеводородов с использованием нейронных сетей для повышения точности и эффективности прогнозирования по сравнению с традиционными методами и реализация в виде специализированного программного комплекса. Для оптимизации процесса обучения и ускорения вычислений исходная задача была разделена на несколько более простых подзадач с уменьшенной размерностью параметров, предложенная декомпозиция значительно сократила объем вычислений, что способствует снижению параметричности построенного многослойного полносвязного персептрона и понижению проблематичности процедуры обучения моделей. Для автоматизации сбора информации для обучения многослойного полносвязного персептрона был разработан вспомогательный программный комплекс, формирующий требуемые наборы данных в Unisim. Все построенные нейронные сети обучались на выборках, которые разбивались на обучающее, валидационное и тестовое подмножества по 70, 15 и 15 % от исходного набора соответственно. Потери при обучении не превысили 10-6 при отсутствии переобучения. Работоспособность полученного многослойного полносвязного персептрона дополнительно проверили на производственных данных, не использовавшихся при обучении. Реализация метода осуществлена в виде оригинального специализированного программного комплекса, в котором используется согласованная работа нескольких обученных нейронных сетей для точного расчета вязкости углеводородных смесей. Разработанный программный комплекс доказал свою эффективность и надежность, представляя собой мощный инструмент для расчета вязкости широкой фракции углеводородов при моделировании процессов нефтехимии.

В условиях стремительного роста объёмов грузоперевозок и усложнения логистических процессов особую актуальность приобретает внедрение интеллектуальных технологий, способных адаптироваться к быстро меняющимся требованиям рынка. Одним из таких решений является применение методов машинного обучения на графах для построения рекомендательных систем в логистике. Целью данной работы является исследование возможностей персонализированных графовых моделей, предназначенных для оптимизации логистических процессов за счёт более точного подбора маршрутов, перевозчиков и сопутствующих услуг с учётом индивидуальных предпочтений участников логистической цепочки. В работе исследуется применение графовых методов машинного обучения для построения рекомендательных систем в сфере транспортной логистики с учётом индивидуальных предпочтений пользователей. Предложен подход к персонализации графовых моделей на основе интеграции пользовательских характеристик и динамического пересчёта весов связей в графе. Разработанная модель позволяет оптимизировать логистические процессы, повышая релевантность рекомендаций по выбору маршрутов и перевозчиков. Эффективность предложенного метода подтверждена экспериментальными результатами на реальных данных: достигнуты значения Precision 88 %, Recall 81 % и NDCG 0,94. Представленные результаты демонстрируют преимущества разработанной системы по сравнению с традиционными методами логистического планирования в условиях динамически изменяющейся среды.

Хронические неинфекционные заболевания являются важной медико-социальной проблемой, оказывающей существенное влияние на структуру заболеваемости и смертности населения. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения точности диагностики, персонализации подходов к профилактике и снижению нагрузки на систему здравоохранения. Цель работы - оценка возможности применения современных методов машинного обучения для прогнозирования вероятности развития повышенного артериального давления у взрослых пациентов, наблюдающихся в условиях поликлинического звена. В работе проанализированы обезличенные карты 1843 пациентов. После предварительной обработки, включающей очистку и нормализацию данных, были исследованы следующие алгоритмы: Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, метод K-ближайших соседей и рекуррентная нейронная сеть LSTM. Для верификации качества построенных моделей применялись метрики точности, полноты, F1-мера и ROC-AUC. Результаты апробации показали, что Gradient Boosting и рекуррентная нейронная сеть LSTM наиболее успешно справились с задачей стратификации выборки: пациенты были корректно распределены на группы с отсутствием заболевания, наличием артериальной гипертензии и повышенным риском ее развития. Были показаны ключевые факторы риска - гиперхолестеринемия, неправильное питание и избыток массы тела. Полученные результаты подтверждают целесообразность и перспективность внедрения инструментов машинного обучения, в частности градиентного бустинга и нейросетевых моделей, в клинические информационные системы с целью автоматизированного скрининга артериальной гипертензии и последующего планирования профилактических мероприятий.