Search

В статье рассмотрены основные направления развития цифровых технологий на современные медицинские системы и их влияние на состояние системы здравоохранения в целом. Выделены основные этапы и направления совершенствования системы цифровизации больших данных в медицинской через выбор оптимальных организационных решений.

В статье рассмотрена роль нефтегазовой отрасли в экономике Казахстана, а также современные тенденции цифровой трансформации отрасли в стране, включающие такие технологии, как искусственный интеллект, большие данные, интернет вещей, машинное обучение и цифровой двойник.

В настоящее время наблюдается колоссальный рост количества цифровых данных, и, по данным экспертов, этот объем будет увеличиваться на 30–40% ежегодно. Объем данных, созданных в 2020 году, более чем в 3 раза превышает объем данных за 2015 год, и составляет 64 Зеттабайт (Зб). В 2022 году объемы всех данных, накопленных человечеством, составили примерно 97 Зб, а к 2025 году это число возрастет до 180 Зб. В связи с этим многие компании ищут новые способы, методы, автоматизированные системы по обработке таких данных. В статье рассмотрены платформы по обработке данных, которые позволят финансовым организациям выйти на новый уровень как по качеству оценки кредитоспобности, риск-менеджменту, так и по прибыли.

Статья посвящена актуальной теме – внедрению и развитию цифровых и информационных технологий, инноваций в страховой отрасли в России. Проведен мониторинг практики использования цифровизации в сфере страхования и выполнен анализ динамики и структуры страховых премий по договорам страхования, заключенным через интернет. Также выделены основные направления развития цифровизации в данной отрасли на ближайшее время.

В статье описан опыт применения некоторых цифровых инструментов на уроках по предмету «Окружающий мир». Акцентируется внимание на использовании возможностей искусственного интеллекта: умной колонки «Маруся» и дополненной реальности.

Эффективное и заблаговременное прогнозирование банкротства компаний имеет важно значение для всех участников рынка. По мере развития информационного общества традиционные методы выявления банкротства становятся менее эффективными и более трудозатратными. Поэтому сочетание традиционных методов с современными моделями искусственного интеллекта может быть эффективно применено в современных экономических условиях. Основная цель данной статьи – оценить риск банкротства с помощью дерева решений, сравнить различные модели машинного обучения, определить наилучшую модель и соответствующий набор переменных для прогнозирования банкротства компаний.

В статье рассматривается возможный экономический эффект от внедрения новейших технологий на промышленных предприятиях. Проведен обзор трех промышленных революций, а также основных технологий Индустрии 4.0 с примерами их применения на промышленных предприятиях. Показано, что в ближайшем будущем значительные конкурентные преимущества получат те предприятия, которые уже сейчас начинают внедрять технологии четвертой промышленной революции. Также были выявлены возможные позитивные и негативные социально-экономические последствия четвертой промышленной революции.

в статье рассматривается искусственный интеллект (ИИ) на современном этапе развития, как образ представления и понимания ИИ как механизмов вычислительных машин. Предлагается большая алгоритмическая связка неких процедур, направленных на решение с помощью ЭВМ конкретных задач, примером из которых может служить попытка моделирования биологических нейронных сетей., the article discusses artificial intelligence (AI) at the present stage of development, as a way of presenting and understanding AI as the mechanisms of computers. Features a large bunch of some algorithmic procedures for the solution by computer of a specific task, an example of which can serve as an attempt of modeling of biological neural networks.