SCI Библиотека

Закупочные интервенции приводят к появлению более выгодного для участников рынка канала реализации, что определяет движения рыночных цен в сторону нового, более высокого значения, равного цене приобретения товара в интервенционный фонд. Размеры рыночных цен повышаются до интервенционных цен пропорционально доле государственных закупок в совокупных рыночных продажах. Предложенная модель основана на законе единой цены. Она связывает рыночные цены, закупочные цены, объемы экспорта и внутренних продаж, а также объемы закупочных интервенций. С помощью метода регрессионного моделирования модель была откалибрована по значению эластичности внутренних продаж и экспорта к внутренним ценам (-0,772946). Результаты экономико-статистических расчетов на основе выработанной модели позволили сделать вывод о влиянии закупочных интервенций на цены пшеницы для внутреннего рынка РФ в августе-декабре 2022 г. За этот период государство закупило 3 млн т пшеницы стоимостью 46,4 млрд руб. Это позволило обеспечить рост цен до 4-5% в отдельные месяцы, а также сократить коэффициент вариации цен на пшеницу в РФ в 2022 г. с 18,23 до 16,74%. С учетом имеющихся у аграриев товарных запасов пшеницы цены на данную культуру удалось бы повысить на 6-7% в каждый из месяцев рассматриваемой закупочной сессии в случае дополнительной закупки пшеницы в интервенционный фонд.

Современные макроэкономические реалии обусловили необходимость совершенствования государственного регулирования отраслей промышленного производства, в первую очередь, нефтегазового комплекса. Одним из приоритетных направлений регулирующего воздействия выступает корректировка методологического инструментария, используемого при разработке углеводородных запасов. В статье представлены его отдельные аспекты, связанные с обеспечением экономической устойчивости, направленные на достижение технологического суверенитета, выхода на опережающие темпы экономического развития. Используемый методологический инструментарий учитывает комплексное внедрение цифровых технологий во все этапы производственных процессов, передовой зарубежный опыт государственного регулирования, адаптированный к внутренней специфике, расширение внешнеэкономических отношений с дружественными странами.

Целью работы является анализ процесса современного российского правотворчества на примере федерального органа исполнительной власти и его этического аспекта. В связи с этим использовались общефилософские методы, а также формально-юридический метод. В работе дана характеристика актуальным теоретическим взглядам на правотворчество, описана его общая процедура в федеральном органе исполнительной власти. Рассмотрены этические противоречия и проблемы, существующие в сложившейся процедуре правотворчества федерального органа исполнительной власти. Также дано описание общих трендов развития процедуры правотворчества в России и сформулированы выводы о целесообразности учета этических подходов при совершенствовании правотворческой процедуры.

Целью исследования является анализ российской тарифной политики обязательного пенсионного страхования с позиции выполнения ее институциональной функции - эффективного формирования пенсионных прав граждан. Методологическую основу исследования составили общие и специальные методы анализа (экономико-статистический, финансовый, системный, сравнительный) и обобщение практического материала. Информационной базой исследования служат официально опубликованные данные Росстата, СФР и ОЭСР. В статье показано, что действующая тарифно-налоговая политика обязательного пенсионного страхования ориентирована на макроэкономические функции в бюджетной системе в ущерб социальным приоритетам долгосрочного устойчивого развития государства, поскольку существенно ограничивает основные категории занятого населения по формированию индивидуальных пенсионных прав для достойной старости. Основная причина этого в том, что тарифная политика интегрирована в налоговую и бюджетные системы страны и направлена только на выполнение функции перераспределения.

В настоящей статье предпринята попытка выявить факторы развития фриланса с целью предложить возможность управления и контроля количества занятых в данном сегменте рынка экономики свободного заработка (гигономики). Методология исследования основана на контент-анализе научных трудов отечественных и зарубежных авторов по изучаемой тематике, далее на его основе отборе объясняющих переменных для включения в модель множественной регрессии, эконометрическом анализе построенных моделей регрессии и их тестировании. В результате предложены и рассчитаны по 31 стане мира показатели «уровень развития фрилансинга» и «доля ИТ-отрасли в ВВП страны». Произведен отбор 15 объясняющих переменных. Построено две модели множественной регрессии с исключением объясняющих переменных с высокой корреляцией и без учета мультиколлинеарности анализ полученных результатов позволил обнаружить девять значимых факторов, среди которых к показателям роста фриланс-рынка с экспоненциальной зависимостью отнесены: глобальный индекс сетевого взаимодействия; уровень урбанизации; индекс деловой активности; ВВП на душу населения; уровень процветания; уровень цифровизации государственных институтов; доля ИТ-отрасли в ВВП страны. К факторам, снижающим число фрилансеров в структуре занятого населения с обратной экспоненциальной зависимостью, отнесены: индекс качества жизни; индекс времени в пути на дорогах; средняя заработная плата; уровень безработицы. Все выявленные факторы классифицированы по двум группам: реальные и потенциальные. Результаты исследования могут применяться для стратегического управления занятостью, поиска оптимальной доли фрилансеров, требуемых в экономике, для обеспечения стабильного развития и повышения конкурентоспособности отечественных предприятий на мировом рынке.

Предметом настоящего исследования является механизм влияния эстетического фактора на уровень удовлетворенности трудом и установки работников в отношении труда. Объект исследования - социокультурная сфера предприятия в контексте ее взаимодействия с другими подсистемами. Целью статьи является теоретико-методологическое обобщение результатов эмпирического анализа, проведенного в ходе проверки гипотезы о значимости эмоционального компонента в эффективности труда работников. Исследование затрагивает вопросы экономики, социологии, культурологии, аксиологии и других дисциплин. Основные выводы получены в области их пересечения. Актуальность работы обусловлена отсутствием принципиального решения проблемы эффективности труда на микроуровне. Ее научная новизна состоит в формулировании и эмпирической проверке механизма влияния эстетического переживания на эффективность труда работника. Основу работы составили эмпирические данные, полученные в результате лонгитюдного исследования, проведенного 2001-2003 гг. на действующем производственном предприятии, в процессе реализации антикризисных мер. Таким образом, статья содержит и методологические обобщения, и описание конкретного опыта их применения. Основными методами исследования стали закрытый и открытый массовые анкетные опросы, фокус-группы, а также численная интерпретация экспертных мнений. Эмпирический анализ динамики производительности труда и трудовых установок во всех профессиональных группах обнаружил устойчивый корректирующий эффект эстетических воздействий на изменение в лучшую сторону эмоционального отношения к работе и позитивную переоценку ожиданий работников. В ходе исследования получены следующие результаты: разработана модель коррекции трудовых установок посредством эстетических воздействий; определены условия результативности предложенного подхода и его ограничения.

Рассмотрена цель машинного обучения состоит в том, чтобы обучить компьютер извлекать определенные свойства из заданного набора данных без явного кодирования или набора правил, а затем использовать полученные результаты для изучения этих свойств в новых данных в целях прогнозирования, классификации или построения модели исследуемого объекта. Обсуждаются наиболее популярные модели машинного обучения такие как контролируемое обучение (supervised learning) или обучение с учителем, при котором машина предварительно обучается с использованием некоторых помеченных данных. Другие формы обучения, такие как неконтролируемое и с подкреплением (unsupervised and reinforced), также широко изучались и применялись в различных областях. Тремя наиболее широко используемыми алгоритмами контролируемого машинного обучения, относящимися к квантовым вычислениям, являются (a) нейронная сеть (NN - neural networks) для синтеза квантовой логики, физического отображения и декодирования квантовых ошибок, протокол QKD (quantum key distribution), квантовый ускоритель ML, квантовые нейронные сети (QNN - quantum neural networks); (б) Обучение с подкреплением (RL) для декодирования квантовых ошибок и (в) Метод опорных векторов (или SVM - support vector machine) для квантового машинного обучения. В исследовании также обсуждаются различные модели обучения ML, включая метод случайного поиска для квантовой коммуникации. Работа рассчитана на повышение квалификации ИТ - специалистов, применяющих методы «сильного» ИИ.

Работа посвящена решению задачи прореживания нейронной сети, целью которой является уменьшение количества параметров сети при сохранении высокой точности ее работы на тестовой выборке. Проводится обзор существующих методов прореживания, которые принадлежат к разным группам подходов в зависимости от их свойств, таких как зависимость от входных данных и необходимость рассмотрения каналов сети в совокупности. Для решения поставленной задачи предлагаются подходы к сравнению каналов сети, на основе результатов которого происходит выбор удаляемых параметров. Подходы основаны на выборе эффективной метрики оценки близости каналов и кластеризации каналов. Описываются методы прореживания с использованием предложенных подходов. Рассматриваются детали программной реализации методов. Приводятся результаты экспериментального исследования эффективности предложенных методов.

Работа посвящена проблеме повышения эффективности масочного автоэнкодера за счет разработки стратегии маскирования изображений, которая учитывала бы расположение объектов на изображении и позволяла бы скрыть как можно меньше семантически важной информации. В статье представлен обзор существующих методов маскирования изображений, включая стратегии как с учетом, так и без учета структуры изображения. Предложена стратегия наложения масок на основе алгоритма поиска объектов, анализирующего элементарные характеристики фрагментов изображений. Исследование проводится на примере масочного автоэнкодера с ViT в качестве энкодера. Сравнивается эффективность обучения энкодера с использованием предложенной стратегии и с использованием стратегии случайного маскирования изображений.

В работе рассматривается один из этапов определения кода товарной номенклатуры внешнеэкономической деятельности для товаров, входящих в целевую группу «обувь», состоящий в анализе изображений товарных позиций, присутствующих в сопроводительных документах. Приведено обоснование применения сверточных нейронных сетей для классификации изображений. Рассмотрены возможные подходы к построению специализированных нейросетевых классификаторов. Проведен сравнительный анализ эффективности подходов, основанных на дообучении существующих классификаторов (transfer learning) и на построении сверточных сетей, обученных только на размеченных данных выбранного товарного ассортимента. Исследованы вопросы получения обучающей выборки путем парсинга специализированных сайтов и получения элементов выборки с помощью систем искусственного интеллекта, специализирующихся на генерации изображений по запросу.