В статье рассмотрены временные ряды динамики показателя RUONIA, ключевой ставки Банка России, денежной массы, инфляции за период с января 2010 года. В ходе исследования применялись методы корреляционного анализа, а также анализа временных рядов, была произведена проверка мультиколлинеарности, выявлена автокорреляция. Разработанная модель прогноза значения RUONIA основывается на значении действующей ключевой ставки Банка России, динамике денежной массы, а также на предыдущем значении RUONIA. Модель позволяет «предугадывать» значение RUONIA с целью принятия более обоснованных финансовых решений.
Обзор Международной Форсайт-сессии «Россия и Мир к 2100 году: управление будущим», состоявшейся в июне 2024 году в Санкт-Петербурге. Финал Форсайт-сессии прошел на Петербургском Международном Экономическом Форуме, где были представлены лучшие проекты молодых участников о будущем. В мероприятии приняли участие: 21 эксперт и 60 молодых людей из России, Германии, Великобритании и Ливана, а также молодежь из Венесуэлы, Гватемалы, Гвинеи, Египта, Зимбабве, Испании, Казахстана, Китая, Кыргызстана, Люксембурга, Парагвая, Перу, России, США, Украины, Черногории, Эквадора. Большой охват стран, представленных молодыми людьми, дает возможность проанализировать мнение и видение отдаленного будущего глазами молодого поколения разных континентов, которому предстоит формировать это будущее на нашей планете.
Статья посвящена анализу популярных традиционных технологий маркетингового прогнозирования и планирования, которые сохраняют высокий уровень своей эффективности на сегодняшний день (по мнению практикующих маркетологов и аналитических агентств).
А также описанию инновационных технологий прогнозирования в маркетинге, которые демонстрируют все больший рост популярности среди специалистов (искусственный интеллект и Big Data).
Помимо этого дано определение понятию маркетинговое прогнозирование, описаны ключевые объекты данного процесса.
Сделан вывод об эффективности синергетического подхода в выборе технологий маркетингового прогнозирования и планирования, который предполагает сочетание традиционных инструментов и инновационных технологий.
В статье рассматривается проблема профессиональной компетентности и педагогического мастерства представителей командно-преподавательского состава ведомственных вузов, выделяются основные направления педагогической деятельности преподавателя высшей школы, подчеркивается, что звенья работы преподавателя являются творческими, пронизанными эвристикой, решением педагогических задач и прогнозированием дальнейших педагогических действий. Описывается комплекс творческих действий, предпринимаемый преподавателями образовательных организаций ФСИН России при решении педагогических задач и воспитывающих ситуаций, возникающих в преподавательской деятельности, приводится его структурно-функциональная характеристика.
Цель исследования — спрогнозировать динамику когнитивных нарушений (КН) у пациентов, перенесших ишемический инсульт, на основании клинико-нейровизуализационных данных с использованием цифровой морфометрии «стратегических зон» головного мозга и комплексного нейропсихологического исследования. Материалы и методы. Обследовано 60 пациентов в раннем восстановительном периоде ишемического инсульта, проведены морфометрия (в мм) гиппокампа в области медиобазальных отделов височных долей на коронарном срезе, таламуса, интервью клинического психолога, исследование с помощью шкалы оценки психического статуса MMSE, тестов для оценки лобной дисфункции FAB и MоC A. Для учета информации из заключения психолога использовались методы интеллектуального анализа текста, рассчитывалась мера TF-IDF, позволяющая выделить главную тему сообщений и провести их
кластеризацию (метод Уорда выделил 3 кластера). Для анализа выраженности КН у исследованных пациентов использовалась логистическая регрессия, где в качестве целевых переменных рассматривались бинаризированные значения шкал MMSE и MоC A. Результаты. По результатам моделирования с целевыми переменными, соответственно, где результаты тестирования по шкалам MMSE и МоСА больше или меньше 24 балла, выявлено: использование шкалы MоCA или шкалы MMSE в раннем восстановительном периоде инсульта для выявления предикторов риска КН после перенесенного инсульта не дало существенных различий. Пол пациента не оказывал влияния на развитие КН после перенесенного инсульта, а возраст пациента моложе 65 лет увеличивал вероятность того, что КН не будут наблюдаться после инсульта в среднем на 0,6–1,4 % (HR = 1,006 — для шкалы MоCA и HR = 1,014 — для шкалы MМSE). Результаты морфометрии гиппокампа по данным нейровизуализации показали, что если у пациента высота левого гиппокампа больше 6,8 мм, то это увеличивает вероятность отсутствия КН после инсульта в среднем в 1,11–1,24 раза (HR = 1,11 (MоCA) и HR = 1,24 (MМSE)), отнесение заключения психолога к первому и второму полученным в ходе исследования кластерам снижает вероятность развития КН у пациентов в 2,62–6,19 раза (HR = 6,19 (MоCA) и HR = 2,62 (MМSE)) и в 3,36–9,02 раза (HR = 9,02 (MоCA) и HR = 3,36 (MМSE)) соответственно. Заключение. Определение некоторых показателей морфометрии головного мозга представляется информативным в отношении рекомендаций по дальнейшей тактике ведения пациентов с постинсультными КН в раннем восстановительном периоде ишемического инсульта.
Качество функционирования блока усилителя мощности передающего устройства радиолокационной станции характеризуется выходной мощностью на различных частотах и зависит от характеристик поставляемых клистронов: импульсного тока катода, напряжения накала, тока накала, токопрохождения, тока управляющего электрода, потребляемой мощности, входной оптимальной мощности, выходной мощности с клистрона, импульсного тока резонаторного блока, коэффициента усиления и других. Для оценки качества работы блока предлагается решение двух задач. Первая связана с контролем стабильности параметров поставляемых клистронов. Решение этой задачи рассмотрено ранее. Вторая задача – оценка и прогнозирование выходной мощности блока по результатам испытаний. В настоящей статье предлагается подход к построению математической модели зависимости этой мощности от характеристик клистрона с применением метода опорных векторов.
Современный эффективный поиск новых соединений с фармакологической активностью сопряжен с высокой стоимостью, временными затратами и большим разнообразием биологических структур. Поэтому программы для исследований in silico методами молекулярного докинга набирают всё большую популярность. Данный метод позволяет спрогнозировать определенный вид биологического действия у исследуемого соединения, а также детально изучить молекулярные механизмы реализации его действия на белковую мишень [1]. Однако существуют опасения применения метода из-за недостаточной надежности оценочной функции, отсутствия визуализации конформационных изменений молекул
К числу значимых проблем устойчивого развития регионов относят вопрос эффективного использования трудового потенциала территории. Прослеживается дифференциация по уровню показателя. Это объясняется природно-климатическими условиями, демографическими процессами, разным уровнем развития промышленной, транспортной инфраструктуры, преференциями, предоставляемыми государством регионам. Проблема проявляется в Арктической зоне РФ, представляющей стратегический интерес для России. В условиях цифровой трансформации, обеспечения технологического суверенитета, депопуляции, миграционного оттока населения наблюдается корреляция между уровнем трудового потенциала и кадровым обеспечением территории. Развитие макрорегиона невозможно без продуманной кадровой политики. Цель исследования — разработка методики прогнозной оценки уровня трудового потенциала в контексте цифровизации и технологического суверенитета, её апробация на данных регионов Арктической зоны РФ. Методика включает три этапа. В рамках подготовительного этапа определяется перечень детерминант, осуществляется сбор статистической информации. В ходе расчётно-аналитического этапа формируется массив прогнозируемых данных с использованием методов на основе рядов динамики, осуществляется расчёт индексов. На заключительном этапе применяется матричный инструментарий, позволяющий определить позиции территорий по критериям. В связи с логикой исследования использованы методы: сравнения, группировки, прогнозирования, графический, матричный, корреляционного и кластерного анализа. Научная новизна исследования заключается в уточнении термина «трудовой потенциал» с позиции цифровизации и технологического суверенитета, в разработке типологии регионов по уровню трудового потенциала. Результаты: проведена кластеризация субъектов, дана их характеристика. Арктические территории имеют высокий и средний уровень изучаемого показателя с ориентацией на инновационное и цифровое развитие. Результаты исследования могут быть использованы при принятии управленческих решений в вопросах развития региональной экономики в области анализа, прогнозирования кадрового обеспечения территорий. Перспективным направлением работы является расширение перечня факторов, апробирование методики на статистических данных федеральных округов РФ с целью сопоставления результатов, выявления территориальной специфики.
Для прогнозирования выхода светлых фракций установкой ЭЛОУ-АВТ-6 проведен сравнительный анализ модели рекуррентной нейронной сети и модели авторегрессии ARIMA. Приведено математическое описание этих моделей. Приведена реализация моделей с использованием библиотек Keras и Pmdarima на языке Python. Проведена серия экспериментов, в качестве данных использовались значения температуры куба колонны К-2, расход сырой нефти и расход фракции бензина. Сделан вывод, о превосходстве качества прогноза нейронных сетей над ARIMA
В эпоху цифровизации экономических процессов перед компаниями встает задача глубокой трансформации существующих стратегий распределения производственных ресурсов и методов прогнозирования спроса. Такое преобразование подразумевает переход к интеграции в единое информационное пространство, что, в свою очередь, позволяет существенно повысить точность и эффективность прогнозирования бизнес-активности. Данная трансформация становится краеугольным камнем в формировании устойчивого развития на уровне отдельных государств. Научная новизна данного исследования заключается в разработке методологии для создания унифицированной системы прогнозирования спроса на компоненты продукции в энергетической отрасли, включенной в общую энергетическую информационную систему. Авторы выделяют потенциал для оптимизации отдельных элементов и структур с целью усовершенствования передачи и обработки данных на множественных уровнях. Основной фокус исследования направлен на адаптацию энергетического сектора к условиям цифровой экономики через применение предиктивных алгоритмов потребления продукции. Значение исследования для практического применения обусловлено возможностью интеграции разработанных решений в процесс модернизации предприятий, участвующих в национальной производственной системе, в контексте широкомасштабной цифровизации экономических процессов. Как пример успешной реализации такого подхода приводится опыт, демонстрирующий практическую применимость и эффективность внедрения инновационных цифровых технологий в стандартные процедуры управления и прогнозирования в энергетической отрасли