Статья посвящена проблеме отбора заданного числа наиболее информативных регрессоров в линейных регрессиях. При использовании метода наименьших квадратов точное решение этой задачи по критерию максимизации коэффициента детерминации при задействовании всей выборки данных может быть получено в результате решения особым образом сформулированной задачи частично-булевого линейного программирования. Однако в машинном обучении важным этапом при создании надежной и эффективной модели считается её построение по обучающей выборке и проверка точности её предсказания по тестовой выборке. Поэтому в статье сформулирована оптимизационная задача отбора информативных регрессоров в линейных регрессиях по критерию минимизации средней абсолютной ошибки на тестовой выборке. Формулировка основана на известном приёме, согласно которому абсолютные ошибки должны быть представлены в виде разности между двумя неотрицательными переменными. С использованием встроенных в пакет Gretl статистических данных о заработной плате спортсменов и решателя оптимизационных задач LPSolve проведены вычислительные эксперименты. Для этого обучающая выборка формировалась из 70%, 75% и 80% наблюдений. Во всех этих случаях среднее снижение значения коэффициента детерминации моделей составило 24,76%, 18,4% и 12,22%, но при этом средняя абсолютная ошибка уменьшилась на 24,8%, 26,3% и 21,05% соответственно. Эксперименты показали, что среднее время решения задач при минимизации средней абсолютной ошибки на тестовых выборках оказалось в 2,33–2,85 раза выше, чем время решения задач при максимизации коэффициента детерминации на обучающих выборках.
В работе представлена оригинальная математическая модель определения термобарических параметров промыслового шлейфа, в которой учитывается конвективный теплоперенос, турбулентное ядро, возникающее в полости газосборного шлейфа. В представленной математической модели теплоперенос, теплообмен и турбулентное ядро описывается двумя безразмерными коэффициентами. Также в работе приводится авторское уравнение определение влагосодержания природного газа, которая позволяет точнее проводить расчеты процесса ингибирования метанолом в газосборных шлейфах (промысловых газопроводах). Методика расчета ингибитора, которая рассматривается в работе, может применяться для ликвидации гидратов при их образовании в газосборных шлейфах. В методике учитывается фазовый переход газ-гидрат, режим работы газопровода, расход в шлейфе, давление, температура и концентрация ингибитора. Верификация методики проводилась при помощи промысловых данных, полученных с действующего газового месторождения Краснодарского края.
Статья посвящена рассмотрению одной из основных проблем исследования управленческой и организационной деятельности, содержанием которой является установление и объяснение закономерностей ее субъектных детерминант в целом и индивидуальных качеств, выступающих по отношению к ней в функции профессионально важных. Представлены теоретико-методологические и эмпирико-экспериментальные материалы, раскрывающие и объясняющие специфику профессиональных компетенций. В статье обосновывается новое решение ключевой проблемы психологии деятельности - проблемы соотношения основных профессиональных компетенций, которые традиционно обозначаются понятиями «жестких» и «мягких» навыков (hard skills и soft skills). В статье отмечается, что их структура подвергается в управленческой деятельности существенной трансформации, в результате чего качественно специфицируется их функциональная роль в ее организации. Приводятся суждения, обосновывающие необходимость дифференциации новой закономерности организации этих качеств, обозначенной понятием механизма инверсии «мягких» и «жестких» навыков управленческой деятельности. Обосновано, что этот феномен, равно как и иные основные психологические особенности управленческой и организационной деятельности, обусловлен ее важнейшей чертой - атрибутивно метадеятельностным характером. Отмечается, что существующие представления о составе и структуре этих категорий субъектных детерминант управленческой и организационной деятельности нуждаются в углублении и расширении; представлены конкретные данные, содействующие этому. Определены и проинтерпретированы некоторые дополнительные разновидности компетенций такого плана. Показано, что особую роль в структуре soft skills играют такие, которые позволяют осуществлять регуляцию функциональной роли рефлексии в реализации управления.
В статье анализируются особенности менеджмента участия в конкуренции как неотъемлемой составной части управления бизнесом в конкурентной среде, а также перечня его объектов. Рассматриваются направления менеджмента участия в конкуренции - менеджмент ресурсного обеспечения участия в конкуренции, менеджмент достижения и поддержания приемлемых результатов участия в конкуренции, менеджмент бизнес-процессов участия в конкуренции. Дается развернутая характеристика феноменов конкурентной деятельности и конкурентных действий. Раскрывается значение менеджмента конкурентоспособности сторон соперничества, менеджмента конкурентной устойчивости последних, менеджмента их конкурентного позиционирования в конкурентной среде современной экономики. Приводится обоснование уровневого подхода к структурированию менеджмента участия в конкуренции, на его базисе выделяются стратегический, операционный и ситуационный уровни конкурентной деятельности сторон соперничества. На основе сочетания отдельных положений теории менеджмента и современной конструктивной теории конкуренции уточняется специфическая деятельная и управленческая терминология, способствующая пополнению категориального аппарата менеджмента участия в конкуренции. Рассматривается инструментальная система менеджмента участия в конкуренции, которая включает планирование и контроль принятия к исполнению и применения стратегий участия в конкуренции, моделирование тактики участия в конкуренции, прогнозирование тактических периодов участия в конкуренции, разработку операционных сценариев и технических регламентов применения тактических конкурентных операций, планирование, организационную и мотивационную регламентацию действий по участию в конкуренции, использование рабочих схем конкурентных действий по ситуации, создание и реализацию домашних заготовок конкурентных действий, обоснование коридоров ситуационного творчества, операционный контроль участия в конкуренции.
Одной их ключевых движущих сил прорывного развития экономики России является технологическое предпринимательство. Важность внимания к развитию данного направления подтверждается целями и механизмами их достижения, сформулированными в Концепции технологического развития России на период до 2030 года. Технологическое предпринимательство способствует решению наиболее актуальной в настоящее время задачи - обеспечению технологического суверенитета государства. Взаимодействие науки и бизнеса в процессе создания инновационных продуктов и услуг поддерживается соответствующей экосистемой, цели функционирования которой направлены на активизацию предпринимательства, ускорение доведения идеи до создания прототипа, а затем и до конечного потребителя. В статье анализируется специфика технологического предпринимательства, а также экосистема его поддержки в России. Вне зависимости от приоритетной группы технологий, к которым относится разрабатываемая идея, в процессе работы над созданием и выведением на рынок инновационного продукта предлагается уделять внимание проектированию цифрового контура, повышающего конкурентоспособность стартапа на рынке. Цель данной работы заключается в определении принципов, специфики и состава основных элементов цифрового контура технологического стартапа, построении матрицы цифровых инструментов в зависимости от этапа разработки продукта. Полученные результаты обладают как теоретической, так и практической значимостью, обеспечивая приращение знаний в области изучения и развития технологического предпринимательства и применения полученных результатов для проектирования цифрового контура стартапов, основанных на инновациях.
Рассматривается проблема формализации текстовых данных, лежащая на стыке лингвистики, теории систем и информационных технологий. Основное внимание уделяется процессу переноса содержания, представленного в текстах-инструкциях, в формальные структуры. Предлагается метод извлечения содержания из предложений текстов-инструкций, который позволяет эффективно преобразовывать вербальную информацию в формализованные данные.
Статья посвящена анализу специфического аспекта влияния цифровой экономики на динамику экономического роста, а именно анализу генерируемых цифровой экономикой мультипликативных эффектов. В статье анализируются положительные и отрицательные аспекты влияния цифровизации на динамику современного макроэкономического развития. Акцентируется внимание на том, что подавляющее число этих аспектов уже обозначено и исследуется. Тогда как мультипликативным эффектам цифровизации экономики исследователи уделяют недостаточное внимание. Показано, что актуальность исследования этих эффектов определяется тем, что наряду с усилением процессов развития экономики страны данные эффекты могут генерировать дефицит ресурсов и инфляцию. Следовательно, мультипликативные эффекты требуют учета в проектах цифровизации экономики. Этот учет следует дополнить активным влиянием на траекторию реализации инвестиционных проектов через изменение величины мультипликатора инвестиций. Целью настоящего исследования является выявление положительных и отрицательных мультипликативных эффектов, генерируемых современными процессами макроэкономической цифровизации. В статье уточнен механизм действия мультипликатора инвестиций через формирование мультипликативных цепочек, основанных на трансформации расходов одних их участников в доходы других. Охарактеризованы положительные и отрицательные направления влияния цифровизации на динамику мультипликатора инвестиций. Сделан вывод, что генерируемое в рамках цифровизации мировой экономики положительное влияние на значение мультипликатора инвестиций превалирует над отрицательными. Полученные результаты подтверждены статистическими данными, характеризующими мультипликативные эффекты цифровой экономики разных стран мира. Отмечено, что сохраняются определенные опасения относительно негативного влияния цифровизации на мультипликативные эффекты через ее воздействие на рынок труда.
В статье рассматривается проблема прогнозирования деятельности агента исходя из текстового описания задачи и визуального анализа среды. Предложено обновление подходов классической когнитивной архитектуры, позволяющее применять её в реальной среде. Разработано дополнение семиотического метода символьного обозначения авторским нейросетевым механизмом связывания векторов текстового и визуального пространств. Проведен ряд экспериментов с полученной моделью в комплексной среде эмулятора вождения автомобиля.
Статья посвящена определению перспективы совершенствования управления конкурентоспособностью бизнеса через расширение использования технологий искусственного интеллекта и больших данных для его устойчивого развития в России. Методология исследования базируется на применении метода регрессионного анализа, с помощью которого осуществляется моделирование влияния факторов использования цифровых технологий в бизнесе на конкурентоспособность экономики. Временной период исследования охватывает границы Десятилетия науки и технологий: используется статистика за 2022 г. и составляется прогноз на период до 2031 г. В результате на основе опыта топ-30 стран с наиболее активным использованием цифровых технологий в бизнесе в 2022 г. авторами составлена эконометрическая модель конкурентоспособности экономики. С опорой на эту модель раскрыта перспектива использования искусственного интеллекта и больших данных в управлении конкурентоспособностью бизнеса России для его устойчивого развития в Десятилетие науки и технологий. Главный авторский вывод по итогам проведенного исследования сводится к тому, что перспектива укрепления конкурентоспособности и устойчивого развития бизнеса в России в Десятилетие науки и технологий связана с ростом активности использования бизнес-структурами технологий искусственного интеллекта и больших данных. Авторами обоснована целесообразность активной технологической модернизации бизнеса для укрепления технологических конкурентных преимуществ, обладающих большой ценностью в современной рыночной среде. Авторами приведена научная аргументация того, что технологии искусственного интеллекта и больших данных более предпочтительны (вносят гораздо больший вклад в конкурентоспособность), чем технологии Интернета вещей и облачные сервисы. Практическая значимость полученных авторами результатов связана с тем, что составленные рекомендации по повышению активности использования искусственного интеллекта и больших данных в российском бизнесе позволят наиболее полно раскрыть потенциал роста его конкурентоспособности. Предложенные контрольные значения соответствующих показателей послужат для этого ориентирами в поддержку устойчивого развития бизнеса России.
Статья посвящена развитию метода геометрического моделирования, основанного на схемах подразделений и применению этого метода к параметрическому описанию поверхности или области по облаку точек, полученному каким‑либо способом. Для нахождения начальной последовательности схемы подразделений применяется метод наименьших квадратов, но непосредственное его использование затруднительно из-за огромных размеров матриц. Поскольку схемы подразделений основаны на свертках последовательностей, для устранения проблемы размеров матриц, используется дискретное преобразование Фурье и методом наименьших квадратов находится не сама начальная последовательность, а ее преобразование Фурье.