В статье рассматривается роль цифровых технологий и искусственного интеллекта в современном мире, особенно в контексте их влияния на мировую экономику. Обсуждаются теоретические аспекты применения искусственного интеллекта в науке, образовании и промышленности, а также практические примеры успешного внедрения цифровых технологий в экономические процессы.
В данной статье рассматривается роль цифровых технологий и искусственного интеллекта в современном обществе, в частности, их применение в науке, образовании и промышленности. Освещены практические приложения технологий искусственного интеллекта, их влияние на деятельность человека, эффективность и перспективы развития.
В статье разработано математическая модель описывающий процессы нелинейной фильтрации подземных вод в многослойных неоднородных пористых средах, влияющих на поток фунтовых вод и перенос загрязняющих веществ.
В данной статье рассматривается процесс цифровизации научного наследия Физико-технического института, включая его исторически значимые открытия и разработки. Анализируются возможности визуализации научных данных и создания интерактивных образовательных ресурсов с использованием современных цифровых технологий. В исследовании также предлагаются практические рекомендации по интеграции цифрового контента в образовательный процесс.
Ҳар бир инсон хаёти давомида қайсидир йўналишда қандайдир даражада из қолдиради. Баъзилар билинар-билинмас из қолдирса, айрим катта ҳарфлар билан ёзилувчи инсонлар хаётда шундай из қолдирадики, ундан нафақат ушбу инсонни ёдлаш, балки, бир нсча авлод ёшлари учун ўрнак машъали ва тимсоли бўлиб қолади.
В работе представлена математическая модель, и результаты проведенных численных расчетов, предназначенные для анализа и прогнозирования распространения загрязняющих веществ в приземном слое атмосферы. Модель учитывает динамику уменьшения концентрации загрязнителей за счет их естественного разложения и фотохимической трансформации, влияние изменений розы ветров и топографии местности, изменение коэффициентов диффузии и турбулентного перемешивания в зависимости от стабильности атмосферной стратификации. Высокая точность и устойчивость результатов обеспечивается за счет использования полунеявной конечно-разностной схемы и метода «прямых» для решения поставленных задач.
В статье представлен метод управления гидротехническими сооружениями в открытых каналах в режиме реального времени с использованием многослойного персептрона (MLP) и искусственных нейронных сетей (ANN). Разработанная модель ANN, превосходящая традиционные гидравлические модели по эффективности, предназначена для прогнозирования состояния затвора на основе уровня воды, расхода и потребности в воде.
Настоящая работа посвящена исследованию применения машинного обучения (ML) для трансформации бизнсс-процсссов в условиях цифровой экономики. Рассматриваются возможности использования алгоритмов ML для автоматизации управления, прогнозирования ключевых показателей эффективности (K.PI) и оптимизации распределения ресурсов. В статье подробно описаны теоретические основы, методология разработки программного решения, а также результаты экспериментов на реальных данных из логистики и электронной коммерции. Приводятся примеры применения линейной регрессии, случайного леса, градиентного бустинга и нейронных сетей, демонстрирующие их эффективность в повышении производительности и снижении издержек. Работа подчёркивает стратегическую роль ML как инструмента достижения конкурентных преимуществ и предлагает направления для дальнейших исследований в области адаптации технологий к различным отраслям.
