Search

Artificial intelligence (AI) is developed and improved as a “"language model”" of natural intelligence (NI). A superficial understanding of the relationship between text and meaning-making may be misleading regarding the capabilities and actions of AI. In this article, the AI phenomenon is presented within the framework of a communicative rather than a linguistic paradigm. The theoretical basis of the communicative approach can be considered the concepts of semiotic impact and the cognitive state of a semiotic actor, which are the cause of the generation of signs and meaning-making in natural semiosis (including word-containing, grapheme-containing, or textual). Postulating a system of semantic-formal modules “"sign body-meaning”" in the linguistic paradigm provokes an incorrect interpretation of the AI phenomenon, as a result of which the sign sequence (text) itself, corresponding to autonomous linguistic rules, becomes a sign of thinking (intelligence). The linguistic interpretation of AI is a problem (misunderstanding of the causes and consequences of AI “speaking”), which is removed by using a communicative approach.

В статье представлен анализ эффективных стратегий сохранения и изучения тувинского языка с помощью применения таких методов и технологий, как корпусная лингвистика, искусственный интеллект, краудсорсинг. Обсуждается процесс разработки образовательных и коммуникативных приложений с использованием нейросетей, интеграции проектов, созданных языковыми сообществами, в национальные проекты по сохранению и развитию языков народов России. Проведено исследование цифрового присутствия тувинской культуры и языка в системах генеративного искусственного интеллекта, включая эксперименты с большими языковыми моделями (GPT-4o, Google Gemini, Claude AI) и мультимодальными технологиями, показавшими различные уровни их отражения. Авторы также провели SWOT-анализ тувинского языкового и культурного наследия в цифровую эпоху, выявивший сильные стороны, такие как автоматизация обработки материалов и новые возможности архивации, а также слабые стороны, угрозы и возможности, связанные с развитием технологий и человеческими факторами. Основной вывод, основанный на положительных тенденциях, гласит, что сочетание традиционных методов и новейших технологий может сыграть ключевую роль в сохранении тувинского языка и культуры для будущих поколений.

Digital technologies have firmly entered into modern radiation diagnostics, providing doctors with truly limitless opportunities to work with digital archives of medical images (X-ray, MSCT, MRI, ultrasound, PET) in terms of dynamic assessment of the development of the pathological process and the effectiveness of patient treatment, remote (telemedicine) counseling of images obtained by remote access. Meanwhile, the most responsible thing for doctors is the phased introduction of artificial intelligence (AI) technologies, which are entrusted with the functions of virtual evaluation of the received medical images, in other words, diagnosis. In the presence of the unconditional advantages of artificial intelligence: the speed of digital image processing, the release of the time of the diagnostician, the medical community is likely to face certain risks that must be eliminated in order to achieve the final goals within the framework of improving the quality and accessibility of medical care. Goal – Training of AI in the description of mammograms, assessment of opportunities for the introduction of AI tools in the description of mammograms. Materials and methods. Desk research. Results. Based on the systematization of information obtained during the preliminary study, the main positive and negative sides were identified when implementing AI tools in the diagnosis of breast diseases using the BI-RADS (Breast imaging-reporting and data system) system. Discussion. The introduction of AI into the system of diagnosis of breast diseases is accompanied by a certain range of risks associated with inaccuracy of data, data security and the ethical side of the issue. Conclusion. The collected and systematized data from the mammography rooms of the I.A. Kolpinsky Clinical Consulting and Diagnostic Center and the opinions of experts are valuable material for formulating recommendations on the introduction of AI tools in Kuzbass healthcare.

Цель. Выработка и обоснование наиболее перспективных направлений интеграции искусственного интеллекта в систему обеспечения радиационной безопасности органов пограничной службы в целях повышения ее эффективности. Методы. Анализ возможностей искусственного интеллекта и экстраполяция сфер его применения в систему обеспечения радиационной безопасности органов пограничной службы, моделирование технической составляющей системы с учетом интеграции искусственного интеллекта. Результаты. Установлены основные факторы, определяющие актуальность применения искусственного интеллекта, предложены наиболее перспективные направления его применения в системе обеспечения радиационной безопасности органов пограничной службы. Проведен анализ технических средств радиационного и дозиметрического контроля, который позволил выработать основные требования к элементам системы с учетом интеграции искусственного интеллекта, включая принципиальную схему передачи данных и возможность внедрения средств дистанционного радиационного контроля и разведки с использованием перспективного программно-аппаратного комплекса радиационного контроля и беспилотных летательных аппаратов. Предложена элементная база программно-аппаратного комплекса радиационного контроля, обеспечивающая возможность внедрения технологий анализа, оценки и прогнозирования радиационной обстановки на участке государственной границы в случае возникновения радиологической чрезвычайной ситуации, а также выбора оптимального маршрута для ведения воздушной и наземной радиационной разведки с учетом способности искусственного интеллекта дистанционно управлять беспилотным летательным аппаратом. Область применения исследований. Обеспечение радиационной безопасности органов пограничной службы Республики Беларусь.

Copyright of Journal of Oriental Studies (Al-Farabi Kazakh National University) / Kazahskij Nacional'nyj Universitet Imeni Al'-Farabi Vestnik Seriâ Vostokovedeniâ is the property of Al-Farabi Kazakh National University and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)

Математические модели представления знаний активно применяются в изучении и применении искусственного интеллекта в различных сферах человеческой жизнедеятельности. Основой искусственного интеллекта выступают определенные, конкретные знания, которые являются базисом для последующей разработки специальных моделей представления знаний, а также и языков описания знаний. В наше время интеллектуальные системы все больше проникают во все области, связанные с человеческой трудовой деятельностью, поэтому трудно дать четкое определение всем существующим направлениям исследований в сфере искусственного интеллекта, которые получили новый импульс развития в наше время. Проектирование и процесс создания интеллектуальных систем, базирующихся на знаниях, наиболее востребованное и актуальное направление искусственного интеллекта. Наиболее важной конечной целью данных систем является исследование, а также последующее применение полученных знаний учеными и специалистами для разрешения трудоемких и необычных практических задач, с которыми сталкивается современное человечество в процессе жизнедеятельности. В первую очередь, в процессе создании интеллектуальной системы в качестве наиболее важных знаний применяются те знания, которые были получены и интерпретированы экспертами в качестве определенных законов и правил для решения разного рода задач.

«Нейросетевая революция», о которой сегодня рассуждают и теоретики, и практики технологических, производственных и медиаиндустрий, происходит в радикально меняющемся мире трагических противостояний, кризиса глобальных институтов, пересборки политических и экономических государственных партнерств и союзов, формирования наднациональных технологических цифровых экосистем. Все это требует серьезного осмысления со стороны науки — на междисциплинарном уровне, в самых разных тематических и предметных областях знания. В статье обозначены некоторые векторы академических дискуссий, связанных в том числе с триумфальным вторжением искусственного интеллекта (и в особенности генеративных нейросетей) в различные сферы человеческой деятельности, коммуникации, творчества; с рисками и вызовами, привнесенными генеративным искусственным интеллектом в жизнь общества; с эмоциональной адаптацией homo sapiens к коммуникации с нечеловеческим, но «разумным» агентом. Материал завершается обзором статей специального номера, авторы которых осмысляют и анализируют как применение искусственного интеллекта в образовании, коммуникациях, науке, креативных индустриях, так и использование нейросетей в медиа, судебных, религиозных, досуговых практиках и структуре новой повседневности.

Повсеместная цифровизация оказывает влияние не только на технологические процессы, но и на социальные нормы и практики. Многие решения, касающиеся человека и общества, все чаще принимаются с опорой на аналитику больших данных или делегируются инструментам, работающим на основе искусственного интеллекта. В таких условиях специалисты IT-сферы становятся новыми агентами влияния, которые воздействуют на общество не посредством убеждения, а через разрабатываемые и внедряемые технологии. Это объясняет повышенное внимание к убеждениям и ценностям разработчиков новых информационных технологий, а также к их способности нести моральную ответственность за принимаемые профессиональные решения. В статье представлены результаты двухэтапного эмпирического исследования, состоявшего из глубинных интервью (n = 8) и целевого опроса (n = 50). Анализ этих данных показал, что сообщество IT-специалистов фрагментировано и разобщено, потребность в этическом регулировании собственной профессиональной деятельности не выражена, этика воспринимается скорее как помеха или ненужное дополнение к правовым способам регуляции работы с большими данными. Руководители еще меньше заинтересованы в профессионально-этическом регулировании работы с большими данными, чем неруководящий персонал, что может быть связано с приверженностью интересам компаний, ориентированных на прямую или косвенную максимизацию прибыли. Несмотря на слабовыраженную потребность в разработке и внедрении кодекса профессиональной этики специалиста по работе с большими данными, IT-специалисты высказали ряд ценных предложений и замечаний относительно структуры и содержания такого кодекса, который в первую очередь должен быть направлен на обеспечение надежности хранения больших данных и защиту персональных данных. Благодарность. Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-28-01288 (https://rscf.ru/project/23-28-01288/).

Искусственный интеллект (ИИ) уже давно стал частью нашей жизни, но открытие в 2022 г. массового доступа к ChatGPT и Midjourney вывело дискуссию о нем на новый уровень. В статье рассматривается восприятие студентами, преподавателями и представителями креативных индустрий ИИ как технологии в целом, а также его возможных ролей и практик использования. Эмпирическую базу статьи составляют результаты исследования «Пространство соучастия 2023: на пороге нейросетевой революции», проведенного Центром цифровых культур и медиаграмотности НИУ ВШЭ. Главным методом сбора данных стало онлайн-анкетирование студентов, преподавателей и представителей креативных индустрий в Москве, Перми, Новосибирске, Нижнем Новгороде и Санкт-Петербурге в 2023 г. Кроме статистического анализа данных, применялись лемматизация и элементы восходящей стратегии нарративного анализа. Исследование показало, что у всех респондентов есть свое ви́дение ИИ и личный опыт взаимодействия с ним. Исходя из ответов, можно говорить о макро- и микроуровнях восприятия ИИ, о его метафизичности, инструментальности, воображаемости и контекстуальности, а также обусловленности основной сферой деятельности. Представители креативных индустрий чаще всего задумываются о том, станет ли ИИ полноценным соавтором или останется всего лишь помощником. Студенты демонстрируют довольно широкий набор ролей ИИ, выполнение которых для них приемлемо, а также не боятся пробовать применять инновацию в большом количестве ситуаций. Преподаватели наиболее консервативны и осторожны как в своих опытах с ИИ, так и в его оценках. Главным словом, которое используется в коллокации с ИИ, стало «помощь». По большей части респонденты видят в новой технологии помощника для выполнения рутинных задач, который позволит заниматься более интересными вещами. При этом качество и скорость действий ИИ вызывают у респондентов тревогу и эсхатологические мысли о собственном будущем.

В статье анализируется влияние, которое генеративный искусственный интеллект (ИИ) оказывает на межличностное доверие, доверие к организациям и институтам. Утверждается, что увеличение количества информации и усложнение ее структуры привели к развитию стратегий представительского доверия, которое подразумевает делегирование принятия решений о надежности людей или систем посредникам. В последнее время в качестве такого посредника все чаще используется ИИ. Особенности и перспективы применения нейросетей для оценки доверия рассмотрены на примере трансформаций, происходящих в цифровом пространстве с романтическими отношениями и репутацией. Использование ИИ для поиска партнеров или управления репутацией создает риски подмены коммуникации между людьми псевдодиалогом пользователя с собственным «цифровым двойником», размывания границ между реальностью и конструктами, фактами и фейками. Показано, что в перспективе очеловечивание ИИ может привести к компьютеризации человека, а оборотной стороной роста технического доверия к нейросетям является падение доверия к реальным людям. Делается вывод о важности смещения фокуса общественного внимания с вопросов технического доверия к ИИ на проблемы морального доверия к тем людям, ответственные или безответственные решения которых оказывают влияние на его функционирование и развитие. Благодарность. Статья подготовлена за счет гранта Российского научного фонда, грант № 23-28-01167, https://rscf.ru/project/23-28-01167/.

Развитие технологий искусственного интеллекта и появление открытых баз данных судебных решений привели к стремительному совершенствованию алгоритмов, позволяющих классифицировать юридические документы и прогнозировать принимаемые судьями решения. В статье мы анализируем корпус международных исследований, посвященных вопросу о том, насколько точно ИИ может предсказывать решения судей и, как следствие, сможет ли он в перспективе заменить судью-человека. Ответ на этот вопрос складывается из анализа двух ключевых аспектов — возможности и точности прогнозирования судебных решений, а также различных ограничений, связанных с применением ИИ. Анализ международного опыта показывает, что в последние годы точность прогнозов выросла, однако качество моделей сильно зависит от специфики задач и доступных данных. Большинство исследований анализируют решения судов высшего уровня различных стран мира, что сильно снижает их прикладной потенциал в части работы с массовыми категориями дел. Кроме того, опасения вызывает использование моделей, действующих по принципу «черного ящика», поскольку их решения трудно интерпретировать. Несмотря на стремительное развитие ИИ-технологий, полная замена судей вряд ли возможна в ближайшее время ввиду целого ряда методологических ограничений, включая недостаточное качество и объем данных, проблему интерпретируемости, сложность понимания юридического и культурного контекста, ограничения переноса на другие правовые системы. Однако ИИ-технологии возможно использовать для сокращения издержек по работе с материалами дела. Благодарность. Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-78-10073 «Разработка и апробация методики автоматизированного анализа текстов приговоров российских судов для социально-правовых исследований (на примере насильственных преступлений)» (см. подробнее: https://rscf.ru/project/23-78-10073/).

Книга разработчика и бизнес-аналитика Джереми Ховарда и инженера-исследователя в области науки о данных Сильвейна Гуггера, вышедшая в 2020 г. и переведенная на русский язык в 2022 г., представляет собой попытку доказать читателю, что он, вне зависимости от образования и профессии, способен самостоятельно обращаться к одной из знаковых технологии XXI века — искусственному интеллекту (ИИ) и создавать продукты с его использованием. В работе проведен тщательный анализ тенденций ИИ, рассмотрен ряд технологий, необходимых для эффективной деятельности в данной сфере; описаны этапы разработки проекта с ИИ от постановки проблемы и сбора данных до создания графического интерфейса и размещения приложения на сервере; раскрыты наиболее острые проблемы, связанные со все более широким применением ИИ в компаниях; актуализирован тезис о необходимости «этического» подхода при работе с ИИ. Основная часть книги посвящена объяснению программ, реализующих тот или иной механизм ИИ (точнее, ту или иную архитектуру нейросетей), этапов и принципов написания кода, посредством которого решается одна из заранее заданных практических проблем. Однако для читателя, не желающего погружаться в программирование, работа предлагает материалы о теории ИИ, о методах получения максимальной полезности от ИИ в случае, если вы заказчик, а не исполнитель проекта, о правилах предупреждения негативных последствий включения ИИ в деятельность фирмы, следование которым требуется не только от разработчиков, но и от всей команды, работающей над продуктом, включая директорат. Таким образом, рецензируемая книга может быть полезна для представителей неограниченного круга профессий, должностей и интересов.

Статья посвящена анализу и концептуализации процессов распространения ИИ-технологий в фан-культуре. Автор рассматривает фэндомы как медиатизированные креативные сообщества, раскрывает взаимосвязи искусственного интеллекта и фан-культуры, выявляет различные типы отношения к генеративному ИИ на примере двух фан-комьюнити. В статье выделены основные линии пересечения ИИ и фэндома: технологии ИИ модифицируют объекты фанатского интереса; меняют пространство, структуру и креативные практики фэндомов; встраиваются в инновационные фанатские сервисы; применяются для аналитики фэндомов; актуализируют вопросы этики и права в культурах соучастия. Экспансия искусственного интеллекта (в частности, нейросетей) вызвала поляризацию фэндома: в то время как одни фанаты активно применяют нейросети для редактирования и создания контента, другие считают это неуместным. Предварительные наблюдения в двух фан-комьюнити показали, что критические и протестные фан-дискурсы вокруг генеративного ИИ сфокусированы на трех идеях: а) использование ИИ противоречит концепции фэндома; б) сегодняшний ИИ как технология несовершенен; в) текущие практики обучения и применения ИИ неэтичны. В статье обозначены дальнейшие перспективы изучения взаимодействия фэндомов с искусственным интеллектом, которые позволят расширить границы как fan studies, так и социальных исследований ИИ.

В статье представлены аспекты интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) в научную деятельность в области общественных наук. Автор приводит конкретные методики, инструменты и примеры использования ИИ для анализа библиографии и иного текстового контента, а также дает характеристики различным инструментам ИИ и подробно останавливается на их возможностях в области создания научных статей — от подготовки данных до интерпретации результатов и написания текста. В работе уделяется внимание не только техническим аспектам, но и этическим вопросам, связанным с использованием ИИ в обработке данных. Благодарность. Работа осуществлена в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.

В статье рассматривается история зарождения и развития концепции порога анаэробного обмена (ПАНО). Делается обзор исследований, затрагивающих развитие данной, в процессе соревновательных и тренировочных воздействий с момента становления концепции и до наших дней. Рассмотрены методы и критерии определения порога анаэробного обмена, проанализированы их специфичность и особенности использования. В ходе исследования раскрыта эволюция знаний о ПАНО, обозначено текущее состояние проблемы и вектор современных исследований в данной области.

The paper considers the available artificial intelligence platforms used in the preparation of technical English assignments and the ways of motivation to learn a foreign language as the object of research. The processes of providing motivation for learning are chosen as the subject area. The objective of the research is to show the possibilities and spheres of AI use in foreign language teaching on the basis of analysing the information presented in the public domain about the existing ways of artificial intelligence application in foreign language teaching, as well as the conducted survey of nuclear engineering students. The methods used in the paper were theoretical analysis of scientific literature, analysis of periodicals, analysis of the practical use of AI in the work of teachers of the Department of Foreign Languages, as well as the data of the survey conducted among the students of technical specialities of VETI MEPhI. The main result of the research is the conclusion that the use of AI allows to diversify didactic material, provide motivation of students to master technical English and understand technological processes through the use of video content.

The quality requirements for pipeline fittings for NPPs and oil and gas facilities have become more stringent recently, which is related to ensuring their safe operation life. When manufacturing parts using subtractive machining technologies, special importance is attached to accuracy indicators of linear-angular dimensions and surface shapes. This study examines ways to optimize dimensional turning using the example of a “separator” part on a multifunctional CNC turning and milling center MULTICUT 630/2000S. Operations of designing and optimizing the production of parts are increasingly determined by the results of simulation modelling, virtual models, which, in fact, are an integral part of technological processes. In this work, simulation modelling is performed on simulators with CNC Sinumerik 810/840D/Operate Turn. This procedure is a simplified version of the Weiler-Atherton clipping algorithm as applied to stock removal turning. In addition to the algorithm, additional modules for dynamic corrections of control programs are proposed in order to guarantee the requirements of design documentation for accuracy in the conditions of a dynamic SPID system: machine – fixture – tool – part. The cutting speed, depth of cut and tool feed in turning have the greatest influence on the stock removal process from the technological control parameters. Modules of dynamic corrections of control programmes allow to estimate quite accurately the influence of control factors in turning (cutting speed, depth of cut and feed) on cutting force and machining accuracy.

A study was conducted on the distribution data of a range of Russian national films from 2004 to September 2023 using machine learning methods, with successful and unsuccessful films and patriotic projects considered separately. The study utilized the ensemble machine learning model HistGradientBoostingClassifier and a sequential fully connected three-layer neural network based on the TensorFlow library, along with basic methods of natural language processing. It was found that patriotic films exhibit distribution characteristics lower than the market average and significantly lag behind successful Russian cinema projects at the box office. The study demonstrated the possibility of accurately predicting film box office receipts, distribution characteristics, as well as selecting project parameters and the composition of its creative team to enhance distribution results and increase the reach of target audiences. The study also illustrated the use of language models, specifically through film annotations, to create effective film content. A conclusion was drawn regarding the need for a set of measures to implement state policy in the field of education, information technology, culture, and art, focusing on the creation of unified media franchises and umbrella brands encompassing films, TV series, computer and online games, music, and other products. The implementation of the research results will enhance the effectiveness of public policy and the return on public and private- public investments in the creative industries sector, positioning cinema and the creative industry as self-sustaining and income-generating sectors of the economy. Leveraging rental data from other markets will facilitate the creation of content with higher demand globally, serving as a soft power and cultural influence tool. The results of the study can aid in project selection and film project development by the Russian Cinema Fund, the Ministry of Culture of the Russian Federation, private Russian investors and film studios, as well as authorities and organizations responsible for distributing Russian film content abroad. Проведено исследование массива прокатных данных российских национальных кинофильмов с февраля 2004 по сентябрь 2023 года с применением методов машинного обучения: отдельно рассмотрены успешные и неуспешные в прокате фильмы, проекты патриотической направленности. В исследовании использована ансамблевая модель машинного обучения HistGradientBoostingClassifier и последовательная полносвязная трехслойная нейросеть на основе библиотеки TensorFlow, базовые методы обработки естественного языка. Установлено, что патриотические фильмы имеют прокатные характеристики ниже, чем в среднем по рынку, и существенно отстают от успешных в прокате проектов российского кинематографа. Доказана возможность точного прогнозирования киносборов, прокатных характеристик, а также подбора параметров проекта и состава его творческой группы для улучшения результатов проката и увеличения охвата целевых аудиторий. Показано направление использования языковых моделей (на примере аннотаций кинофильмов) для создания эффективного киноконтента. Сделан вывод о необходимости комплекса мер по реализации государственной политики в сфере образования, информационных технологий, культуры и искусства, которая должна быть основана на создании единых медиафраншиз и «зонтичных брендов», включающих кинофильмы, сериалы, компьютерные, онлайн и настольные игры, музыкальную и иную продукцию. Внедрение результатов исследования повысит эффективность государственной политики, отдачу от государственных и частно-государственных инвестиций в сфере креативных индустрий. Кинематограф и креативная индустрия станут самоокупаемыми и приносящими доход секторами экономики. Использование данных проката других рынков позволит создавать более востребованный за рубежом контент как элемент «мягкой силы» и культурного влияния. Результаты исследования могут использоваться во время отбора и разработки кинопроектов «Фондом кино», Министерством культуры Российской Федерации, частными российскими инвесторами и киностудиями, органами власти и организациями, ответственными за распространение российского киноконтента за рубежом.

Россия входит в тройку мировых лидеров, обладающих профессиональными компетенциями в цифровых технологиях. В отечественном ретейле, как и в мировом, отмечается регулярный рост темпов цифровизации. Это связано с тем, что потребители все более активно применяют цифровые решения. Чтобы успешно конкурировать на рынке и максимально эффективно удовлетворять потребности клиентов, ретейлерам необходимо непрерывно внедрять в свою деятельность инновационные технологические решения. Они внедряют цифровые технологии в целях обновления и диверсификации бизнес-процессов. Розничная торговля является отраслью, которая характеризуется высоким уровнем инноваций. Технологии искусственного интеллекта, особенно генеративный искусственный интеллект, становятся неотъемлемой частью розничного сектора. Для ретейла одним из самых популярных направлений применения машинного обучения является организация и проведение маркетинговых кампаний и клиентская аналитика. Ретейлеры активно внедряют современные методы покупки, такие как мобильные платежи, интеграция технологий виртуальной и дополненной реальности, использование QR-кодов, чтобы улучшить как цифровой, так и непосредственный опыт покупок. Аугментированная реальность становится неотъемлемой частью электронной коммерции, способствуя сокращению разрыва между цифровым и физическим опытом покупок. Для дальнейшего улучшения отношений с покупателями и повышения лояльности на протяжении 2024 года будут использоваться новые каналы продаж. Чат-боты, игровые механики и прочие маркетинговые инструменты взаимодействия с клиентами — это новые точки роста бизнеса. Цель написания данной статьи — исследование ключевых направлений внедрения и использования цифровых технологий российскими ретейл-компаниями, а также выявление наиболее перспективных трендов их развития.

Copyright of Bulletin of the L.N. Gumilyov Eurasian National University. Journalism Series is the property of L.N. Gumilyov Eurasian National University and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)

Copyright of Croatica et Slavica Iadertina is the property of University of Zadar, Department of Croatian & Slavic Studies and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)

Copyright of Economic Series of the Bulletin of the L.N. Gumilyov ENU is the property of L.N. Gumilyov Eurasian National University and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)

Copyright of Bulletin of the L.N. Gumilyov Eurasian National University. Philology Series is the property of L.N. Gumilyov Eurasian National University and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)

Copyright of Bulletin of the L.N. Gumilyov Eurasian National University. Technical science & Technology series is the property of L.N. Gumilyov Eurasian National University and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)

Copyright of Bulletin of the L.N. Gumilyov Eurasian National University. Technical science & Technology series is the property of L.N. Gumilyov Eurasian National University and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)

This article examines the advancement of automated fact-checking in Brazil and investigates how artificial intelligence (AI) products shape publishers' discourses and practices. First, it maps the field to identify how it has evolved throughout the years. Next, it draws on 30 official statements published by journalists and their tech partners, and seven semi-structured interviews with representatives from five websites. This article shows an emerging automation landscape in the Brazilian fact-checking venture supported by the tech industry. Nonetheless, AI has challenged fact-checkers' authority and increased the technologists' influence over journalism. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Central Asian Journal of Art Studies is the property of Central Asian Journal of Art Studies and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)

В настоящее время в рамках программы "Цифровой Узбекистан 2030" проводятся реформы, направленные на стимулирование цифровизации в различных отраслях. Это включает в себя меры по развитию цифровых навыков среди населения, поддержку цифровых стартапов и инновационных проектов, а также создание условий для развития цифровой индустрии. В данной статье автором рассмотрено влияние и значимость цифровизации на развитие Республики Узбекистан, обсуждаются основные особенности цифровой трансформации, включая модернизацию экономики, улучшение качества жизни и повышение конкурентоспособности страны на мировой арене. В статье особое внимание уделено влиянию Индустрии 4.0 на процессы производства, выявляя потенциал увеличения производительности, снижения затрат и повышения качества продукции.

Введение. Актуальность исследования обусловлена погружением деятельности человека в цифровую среду. Это приводит к изменениям всех компонентов деятельности, начиная от целеполагания, психологических установок до достигаемых результатов. В цифровой среде практически все виды деятельности человека приобретают характер информационно-интеллектуальной деятельности. Проблема состоит в выявлении психологических изменений информационно-интеллектуальной деятельности в цифровой среде, что необходимо для подготовки действующих и будущих специалистов к эффективному решению задач в современных условиях Материалы и методы. В исследовании используются методы психологии, информатики и педагогики. Методы психологии позволяют выявить изменение психологических аспектов информационно- интеллектуальной деятельности в структуре, выделенной А. Н. Леонтьевым (целей, формируемых на основе совокупности мотивов, — действий с использованием информационных средств — результатов). Методы информатики позволяют определить изменение базовых операций по поиску, обработке, хранению, передаче информации в процессе этапного трансформирования технологических средств, хода информационных процессов в условиях компьютеризации, информатизации, цифровизации деятельности. Материалы собраны автором в ходе проводимых научных исследований, осуществляемых в рамках госзаданий, грантов РНФ, РФФИ, европейского гранта IRNET, реализованного совместно с коллегами из шести европейских стран, руководства исследованиями аспирантов, соискателей, магистрантов программы «Цифровая образовательная среда и цифровые технологии», в процессе разработки новых программ и курсов в области цифрового образования. Результаты. Обосновано, что средствами информационно-интеллектуальной деятельности следует считать совокупность аппаратно-программных средств информационных и коммуникационных технологий, эксплицитных знаний, доступных субъекту удаленно, средств искусственного интеллекта со взаимодействием на естественном языке. Выявлены психологические последствия автоматизации части информационной, коммуникационной и интеллектуальной деятельности субъекта: повышение информационных и коммуникационных потребностей, снижение трудоемкости и повышение скорости выполнения отдельных информационных операций, увеличение объемов информации и расширение спектра коммуникаций в решении актуальных задач. Заключение. Мобильное использование современных «орудий» информационно-интеллектуальной деятельности приводит к «сращиванию» человека и машины с оперативным подключением к базе эксплицитных знаний информационной Сети, расширению спектра сетевых коммуникационных взаимодействий, усилению естественного интеллекта средствами технического, искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект быстро преобразует область бизнес-аналитики, изменяя способ извлечения данных, принятия решений и управления затратами. Используя искусственный интеллект для анализа огромного количества информации, определения моделей и создания прогнозов, компании могут получить более глубокое понимание своих операций и принимать более точные решения. Эта статья исследует растущее влияние искусственного интеллекта в сфере бизнес-аналитики, сосредоточивая внимание на его преимуществах, основных приложениях и возникающих тенденциях. Исторически, бизнес-аналитика сильно зависела от статистических методов и ручной интерпретации данных для получения практичных выводов. Однако, рост искусственного интеллекта привел к значительному сдвигу в этом процессе, переходя от базового описательного анализа, который сосредоточен на обобщении прошлых событий, к прогностическому и предписывающему анализу. Этот передовой подход позволяет компаниям не только прогнозировать будущие результаты, но и рекомендовать наилучший вариант действий для достижения желаемых целей. По мере развития искусственного интеллекта, роль таких подходов в бизнес-аналитике должен расти, что позволит организациям повысить эффективность, улучшить процесс принятия решений и сохранить конкурентное преимущество на быстро развивающемся рынке.

Статья посвящена разработке алгоритмов и программного обеспечения с применением технологий компьютерного зрения, интеллектуального анализа изображений, машинного обучения и искусственного интеллекта для обработки, анализа и распознавания объектов животного мира на фотоснимках с фотоловушек, позволяющих повысить скорость обработки фотоснимков и достоверность распознавания объектов. Программное обеспечение позволяет обрабатывать большие массивы данных с изображениями с фотоловушек от исходных фотоснимков до их каталогизации по видам объектов и направлено на повышение качества и скорости обработки фотоснимков, повышение достоверности распознавания объекта. Для этого осуществляется автоматическая классификация массива фотоснимков на не содержащие дефект и содержащие дефект (изображения с поврежденными пикселями, засвеченные и с потерей резкости). С помощью глубокой сверточной нейронной сети формируются классы, содержащие изображения животных и не содержащие распознаваемых объектов животного мира. Проводится сортировка фотоснимков, содержащих образ человека, образ транспортного средства или изображение природной среды без животного. В процессе обработки фотоснимков и классификации изображений генерируется отчет в виде табличного файла .csv, где имена файлов с изображениями имеют метки, соответствующие изображенным на них объектам.

Применение систем поддержки принятия решений на основе компьютерного зрения и искусственного интеллекта значительно улучшает условия работы операторов технологических машин лесного комплекса, профессиональная деятельность которых связана с высокой интенсивностью и психоэмоциональными перегрузками. При помощи компьютерного зрения и искусственного интеллекта оператор легко и быстро может получить информацию о состоянии лесосеки и выбрать оптимальные решения для проведения рабочих операций. Это облегчает его труд и позволяет сократить время на поиск и анализ данных о лесосеке. При этом одним из ключевых элементов подобных систем является подсистема автоматической сегментации объектов на изображении. Исследована возможность сегментации перекрывающихся объектов на изображениях лесных массивов с помощью сверточной нейронной сети на базе архитектуры Mask R-CNN. В отличие от большинства работ по схожим темам, используются цветные изображения, полученные с помощью RGB-камеры, а не лидара. Это создает перспективу снижения стоимости аппаратно-программных комплексов поддержки принятия решений операторами лесосечных машин. В качестве сегментируемых объектов выступают изображения ствола и кроны деревьев хвойных и лиственных пород, перекрывающих друг друга. С помощью графического редактора GIMP выполнена ручная разметка цветных изображений, содержащих в общей сложности 134 дерева 4 различных пород: ель, осина, береза и сосна. С использованием разработанной базы данных поставлен эксперимент по дообучению сверточной нейронной сети Mask R-CNN сегментации перекрывающихся частей деревьев на цифровых снимках лесных массивов. При этом нейронная сеть была предварительно обучена с применением набора данных Microsoft COCO dataset, содержащего более 200 000 изображений 80 различных классов объектов, таких как люди, автомобили, животные и различные предметы. В процессе обучения нейронной сети изображения, подаваемые на ее вход, подвергались серии линейных и нелинейных геометрических преобразований, что позволило увеличить объем обучаемых данных в 11 раз. В итоге точность сегментации изображений стволов и крон хвойных и лиственных пород деревьев, перекрывающих друг друга, составила 79 %, что допускает использование нейронных сетей подобной архитектуры в системах поддержки принятия решений для операторов лесосечных машин.

Усовершенствование компьютерных технологий, применяемых в гуманитарных науках, прогресс в области развития больших языковых моделей, основанных на технологиях машинного обучения и нейросетей, вышел на высочайший уровень развития. Лингвистический потенциал больших языковых моделей вызывает закономерный интерес исследователей, что является обоснованным отражением актуальности и важности использования искусственного интеллекта для создания системы машинного перевода и образовательных ресурсов. В статье рассматривается опыт создания большой языковой модели на тувинском языке с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта. Авторами была предпринята попытка создания большой языковой модели, способной распознавать тувинский язык, осуществлять перевод фраз с тувинского языка на русский язык, или с русского на тувинский. Помимо этого, исследовались и тестировались возможности генерации текста на тувинском языке, что может быть использовано как в сфере преподавания языка, так и при проведении различных лингвистических исследований. Актуальность исследования заключается в том, что в настоящее время тувинский язык не представлен ни в одной из известных систем машинного перевода. Важным результатом является анализ уровня цифрового присутствия тувинского языка в Интернете, а также предложенные рекомендации по выработке оптимального алгоритма построения подобных систем и веб-сервисов, основанных на машинном обучении. Результаты исследования представляют практическую ценность не только применительно к тувинскому языку, но могут быть экстраполированы и на другие государственные языки Российской Федерации.

The purpose of the study is to develop, with the help of artificial intelligence, an innovative digital microcontroller network traffic light object capable of adaptively responding to traffic congestion and changing the time phases of enabling the green signal in interaction with neighboring traffic light objects. The study uses a method of system analysis using computer simulation of existing analog and hybrid traffic light controllers. As a result of the study, an assessment of their effectiveness in the adaptive regulation of modern traffic flows in densely populated cities of the country is given. The results of simulation modeling in the AnyLogic PLE environment were used for calculations. The experimental data of complex entrance/exit road junctions of Almaty and Astana cities were taken as a basis, taking into account the time cyclograms of traffic flow characteristics of highways. An assessment was also given of the existing methods of regulating complex road transport hubs to streamline negative congestion in the center of Almaty and its expressways. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

The article presents the results of a study of the enterprise information security system and the development of proposals for its implementation. The article considers security as a system that includes tools and processes used by organizations to protect information. This includes policy settings that prevent unauthorized persons from accessing business or personal information. Information security is positioned as a growing and developing industry, covering a wide range from network and infrastructure protection to testing and auditing. The article analyzed IT products designed to ensure information security that are used in small and mediumsized businesses, explored problem areas and current applications that entrepreneurs use. One of the most pressing problems in the IT industry today, in the era of big data, is the rapid growth of the volume of unstructured content. Virtually every corporate data center (Docs) has file servers, corporate portals, Microsoft Exchange folders, network and cloud storage locations that contain many documents, including the content of important information. In addition, the repeated increase in volume and the growing variety of information stored and processed significantly complicates the task of managing this data. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

The ability of autonomous driving systems to recognize traffic signs in a variety of environmental conditions is crucial to their reliability. This study uses convolutional neural networks (CNNs) to provide a novel method for improving the accuracy of traffic sign recognition systems under challenging weather situations. The research focuses on developing a CNN-based model that is trained using the augmented German Traffic Sign Recognition Benchmark (GTSRB) dataset, which contains over 50,000 labeled images of road signs across 43 categories. To attempt to overcome the limitations of traditional CNN models under adverse environmental conditions, this work presents adaptive feature extraction layers that are especially made to reduce visibility problems brought on by rain, fog, and snow. By taking a comprehensive approach, the model uses advanced data augmentation methods to simulate different weather scenarios, greatly increasing the diversity of the training dataset. Through an analysis of theoretical and practical aspects, the study demonstrates how CNNs enhance the accuracy and efficiency of road sign detection systems in a different weather condition. Research evaluates the model's effectiveness using metrics such as precision, recall, and F1-score, proving its capability to reduce false positives and accurately detect relevant road sign instances. Additionally, the paper highlights the importance of careful dataset preparation and augmentation, model optimization, and training enhancements to improve the performance of road sign detection systems. The results of this research offer benefits for intelligent transport systems, autonomous driving, and road safety, pointing towards further advancements in precise and dependable road sign recognition technology. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Herald of Journalism / Habaršy Žurnalistika Seriâsy is the property of Al-Farabi Kazakh National University and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)

Copyright of Journal of Educational Sciences (2520-2634) is the property of Al-Farabi Kazakh National University and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)

Copyright of Journal of History / Habaršy Tarihi Seriâsy is the property of Al-Farabi Kazakh National University and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)

Copyright of Bulletin of the L.N. Gumilyov Eurasian National University. Law Series is the property of L.N. Gumilyov Eurasian National University and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)

Copyright of Public Administration & Civil Service / Memlekettìk Basķaru Ža̋ne Memlekettìk Ķyzmet is the property of Academy of Public Administration under the President of the Republic of Kazakhstan / Akademiya Gosun and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)

Copyright of Journal of Almaty Technological University is the property of Almaty Technological University and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)

Copyright of Bulletin of Ablai Khan KazUIRandWL: Series 'Pedagogical Sciences' is the property of Kazakh Ablai Khan University of International Relations & World Languages and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)

В настоящее время в России и мире благодаря влиянию различных факторов в методах подбора персонала, используемых специалистами по управлению человеческими ресурсами, произошли масштабные изменения. Самыми значимыми факторами являются цифровизация общества, усиливающаяся конкуренция между предприятиями, недостаточный уровень оплаты труда, большое количество соискателей, повышение качества жизни общества и увеличение спроса на квалифицированную рабочую силу. После пандемии и с началом СВО российский рынок труда значительно трансформировался. Из-за мобилизации и массового выезда мужчин из страны предприятия лишились большого количества сотрудников. Работодатели стараются сохранить свой персонал и привлечь новых сотрудников, применяя для этого традиционные и цифровые технологии. Различные рекрутинговые практики могут оказывать различные влияния. Следовательно, оценка этих актуальных стратегий необходима для определения наиболее оптимальной, этичной и осуществимой практики подбора персонала, которую организации могут применить с целью получения конкурентных преимуществ и устойчивости в долгосрочной перспективе. Целью данного исследования является обзор и анализ современных тенденций и особенностей в подборе персонала и их влияния на работодателей и соискателей. На основе анализа доступной литературы и проведённых ранее, в том числе в самое недавнее время, исследований по данной тематике рассмотрены практики применения цифровых технологий и интеллектуальных систем для подбора кадров. Комплексное рассмотрение современных стратегий подбора персонала поможет сравнить преимущества и недостатки каждой из них с точки зрения их влияния на работодателей и соискателей работы. В перспективе следует продолжить исследования в данном направлении для понимания состоятельности практики использования искусственного интеллекта и цифровых технологий в процессе подбора и управления кадрами, чтобы понять, какое влияние она окажет на рынок труда в ближайшем будущем, приведёт к улучшению или ухудшению положения соискателей работы.

Современное общество характеризуется увеличением темпов социально-экономического развития, ростом средней продолжительности жизни, демографическими и эпидемиологическими сдвигами, что повышает спрос на доступную, качественную и своевременную медицинскую помощь. За последние пять лет значительно увеличилась скорость распространения цифровых технологий, как в органах государственного управления, так и в частном секторе. Носимая электроника (умные часы, фитнес-трекеры), позволяющая определять активность, пульс, количество кислорода в крови, неустойчивость во время ходьбы и падение, способна передавать данные с пометкой о геопозиции в медицинские учреждения и спасать жизни людей. Телемедицинские технологии играют важную роль в обеспечении квалифицированной медицинской помощи, преодолении временных и территориях ограничений в области оказания медицинской помощи на удаленных территориях. Системы удаленного мониторинга позволяют обнаруживать потенциальные проблемы со здоровьем, вызывать тревогу и уведомлять соответствующих лиц или медицинские службы через беспроводные средства связи для немедленного медицинского вмешательства. Это оптимизирует нагрузку на персонал и оборудование и позволяет уменьшить использование ресурсов и бюджетных средств. Особенно значимую роль внедрение цифровых технологий приобретает в организации диспансерного наблюдения. Использование информационной системы позволяет медицинскому персоналу эффективно составлять списки пациентов, которые нуждаются в диспансерном наблюдении, оформлять направления на лабораторные и диагностические исследования, а также записывать пациентов на необходимые обследования и диспансерные осмотры без лишних затрат времени. Таким образом, глобальная стратегия цифровизации здравоохранения дает возможность повысить уровень здоровья, предотвращать эпидемии и пандемии, разрабатывать программы, используя данные о здоровье для укрепления здоровья и благополучия.

В данной статье рассматривается способы использования нейросетей и больших данных в сфере образования, а также возможность использования искусственного интеллекта в качестве потенциальной замены преподавателя. Технологии искусственного интеллекта всё глубже проникают в нашу жизнь, затрагивая практически все сферы. Уже сейчас искусственный интеллект способен выполнять широкий круг задач и является полезным инструментом. Проверка заданий, подготовка текстов и графических изображений, ответы на вопросы студентов, персонализированное обучение – эти и многие другие задачи может взять на себя искусственный интеллект. Однако на сегодняшним уровне развития он не служит полноценной заменой преподавателя.

Статья посвящена исследованию роли информационно – коммуникационных и цифровых технологий для оптимизации управления производственными процессами на предприятиях сельского хозяйства, в частности, животноводческого комплекса. Рассмотрены аспекты управления сельскохозяйственными предприятиями с применением IT – стратегий в концепции умной фермы, основу которой составляют автоматизированные системы управления предприятиями, промышленные роботы, искусственный интеллект и компьютерное зрение, IoT датчики, в совокупности применяемые для повышения эффективности производства и качества продукции, улучшения условий содержания животных, снижения экономических потерь, оптимизации производственных процессов и снижении негативного воздействия на окружающую среду. Авторы выделяют ключевые преимущества применения IT – стратегий в животноводстве и обсуждают перспективы дальнейшего развития технологий.

Статья посвящена исследованию вопросов понятия искусственного интеллекта и отдельных проблемных аспектов правового регулирования его использования. Авторами анализируется понятие искусственного интеллекта в отечественном и зарубежном законодательстве, зарубежной и национальной доктрине. Отсутствие на современном этапе единого понятия искусственного интеллекта обусловлено как начальным этапом развития правового регулирования исследуемого феномена, так и отсутствием его единого понимания в научной среде. Выработка единой дефиниции исследуемого понятия возможна по мере накопления опыта и нормативной базы в данной сфере. Учитывая наличие и перспективы создания различных видов интеллектуальных систем, авторы предлагают дифференцировано подходить к их правовой регламентации, устанавливая соответствующие правовые режимы. Анализируется отечественное и зарубежное законодательство, регулирующее вопросы правовой регламентации искусственного интеллекта и принципов его использования. К числу проблемных аспектов отнесены вопросы определения правосубъектности искусственного интеллекта, особенностей ответственности при нарушении прав участников гражданского оборота деятельностью, связанной с использованием технологий искусственного интеллекта. Вопрос о наличии правосубъектности у искусственного интеллекта представляется дискуссионным. В настоящее время в большинстве правопорядков системы искусственного интеллекта не признаются обладающими сознанием (способными на создание и воспроизведение субъективных решений). Однако практика применения норм интеллектуального права привела к признанию в отдельных юрисдикциях авторства за системой искусственного интеллекта. Авторами делается вывод о необходимости использования при определении пределов ответственности в отношениях, связанных с использованием систем искусственного интеллекта, как уже существующих юридических конструкций, таких как смешанная ответственность при совместном причинении вреда; ответственность за вред, причиненный деятельностью, создающей повышенную опасность для окружающих; ответственность производителя за качество товара (услуги) перед потребителем, так и прямого закрепления в действующем гражданском законодательстве специальных норм, определяющих особенности ответственности при использовании искусственного интеллекта.

Рассмотрено повышение роли искусственного интеллекта в подготовке новых молодых предпринимателей, особенно из числа студенчества, в условиях быстрого и действенного вхождения технологий искусственного интеллекта в экономическую и не только сферы жизнедеятельности общества. Цель статьи — выявить уровень значимости концепции предпринимательского потенциала, а также роль искусственного интеллекта в повышении предпринимательского потенциала студентов стран Балтии. Авторы используют в работе методы сравнительного анализа, аналогии, обобщения, классификации, структурно-функциональный и др. Все они объединены в рамках междисциплинарного подхода к исследованию заявленной темы. В результате сравнительного анализа изучения предпринимательства с использованием искусственного интеллекта у студентов в странах Балтии выявлены преимущества и слабые позиции концепции предпринимательского потенциала с учетом фактора универсальной мобильности в современном мире. Последний характеризуется быстрой и динамичной сменой технологий, рынков и бизнес-моделей. На примерах основных вузов стран Балтии установлено, что знания, навыки и умения работы с машинами/алгоритмами с элементами искусственного интеллекта стали важнейшим элементом повышения предпринимательского потенциала студентов Латвии, Литвы, Эстонии. Этому уделяется внимание вузов в сотрудничестве с предпринимательским сообществом, различными государственными и региональными структурами, оказывающими разнообразную помощь деловой учащейся молодежи. В заключительной части статьи рассматриваются вопросы, решение которых требует более активного и новаторского участия ученых, других заинтересованных лиц в деятельности по дальнейшему повышению роли студенческой молодежи в развитии экономики своих стран и регионов.

В данной научной статье рассматриваются основные преимущества существующих инновационных технологий и высокотехнологичного оборудования. Представлены особенности применения инновационных технологий в производстве экологичной косметики в соответствии с предъявляемыми международными и российскими эко-стандартами. Приведены примеры составляющих комплекса методологии управления производственными процессами в современных условиях.