SCI Библиотека

Овощеводство закрытого грунта является одним из приоритетных направлений развития АПК России, поскольку, решая проблему преодоления сезонности производства, вносит существенный вклад в достижение параметров продовольственной безопасности страны. Независимость от импорта в этой сфере является ключевой задачей национальной экономики. Потребность в исследовании конкурентоспособности российского овощеводства закрытого грунта обусловлена радикальными изменениями в структуре АПК, которые отразились на всех участниках рынка - как на крупных и малых производителях продукции, так и на крупномасштабных холдингах, которые осуществляют деятельность на национальном уровне и за его пределами. Выявление проблем конкурентоспособности продукции защищенного грунта, причин ее увеличения и снижения проводится с целью укрепления позиций тепличных хозяйств на рынке. Проведен анализ сущности понятия «конкурентоспособность», рассмотрены подходы к определению конкурентоспособности продукции. Осуществлен поиск причинных связей, а также проанализированы обстоятельства, способствующие их возникновению («спираль» конкурентоспособности продукции). Выделены факторы производства овощной продукции, влияющие на достижение максимальной конкурентоспособности. Приведены структура, география площадей защищенного грунта по континентам и положение РФ в мировом производстве, а также формула расчета емкости рынка овощей защищенного грунта. Обозначены ключевые параметры влияния факторов на рыночную конкуренцию в подотрасли и на конкурентный статус овощной продукции закрытого грунта. Определены внутренние и внешние конкурентные преимущества, которые могут обеспечить укрепление позиций российских тепличных комбинатов в условиях рыночной конкуренции. Проанализированные основные тенденции в области овощеводства свидетельствуют о необходимости концентрации усилий по направлениям сокращения затрат на энергоносители, модернизациии материально-технической базы, внедрения адаптированных сортов, применения автоматизированных средств ухода за культурами, совершенствования хранения продукции и инфраструктуры продовольственного рынка.

В период прохождения службы в уголовно-исполнительной системе сотрудники постоянно совершенствуют свои знания, умения и навыки в рамках служебной подготовки. В статье рассматривается задача распределения времени обучения по направлениям подготовки для обеспечения максимального значения минимальной средней оценки по каждому направлению. Разработан алгоритм решения, на первом шаге которого определяется максимальное повышение минимальной средней оценки по одному направлению и количество времени, которое на это требуется. Если полученное значение оценки меньше средних оценок по другим направлениям, то на втором шаге определяется максимальное повышение нескольких минимальных средних оценок и требующееся количество времени. Определен вид зависимости приращения средней оценки по направлениям подготовки от времени обучения аппроксимацией статистических данных, позволяющий получить аналитическое решение поставленной задачи. Также проведен анализ возможности применения для аппроксимации степенной и экспоненциальной зависимостей, позволяющих получить приближенное решение задачи численными методами. Полученные значения коэффициента детерминации подтвердили высокую достоверность аппроксимации. Представлены графики зависимостей. Приведены два примера аналитического решения поставленной задачи, иллюстрирующие применение предложенного алгоритма. В первом примере начальные средние оценки подготовки сотрудников по всем направлениям одинаковые, во втором примере - средние оценки различные.

Целью исследования является изучение факторов, оказывающих влияние на процесс ценообразования, осуществляемый на рынке сельскохозяйственной продукции. В статье приведен теоретический анализ особенностей ценообразования на рынке сельскохозяйственной продукции и определено, что оно зависит от множества факторов. Одним из главных является сезонность производства и спрос на продукцию. В период уборки урожая цены на сельхозпродукцию снижаются, так как на рынке появляется большое количество продукции. В межсезонье же цены повышаются за счет того, что продукция становится редкой и востребованной. Подчеркивается, что при формировании цен на сельхозпродукцию учитываются затраты на производство: чем больше затраты, тем выше цена. Однако необходимо также ориентироваться на уровень цен, сложившийся на рынке. Кроме этого, социально-политические факторы могут оказывать влияние на цены на сельхозпродукцию. В частности, в условиях санкционной экономики нестабильность цен и их колебание могут быть связаны с применением нерыночных рычагов. В результате неравномерного распределения санкций возможны автоколебания со сменой направления цикла. Например, изменение налоговых ставок может привести к смене направления цикла автоколебаний для данного рынка. Также санкции, такие как запрет на импорт или экспорт определенных товаров и услуг, могут привести к смене направления автоколебаний. Сделан вывод, что для снижения негативного влияния цикличности колебаний цен следует внимательно следить за макроэкономическими показателями. Также рекомендуется использовать инструменты хеджирования, в том числе диверсификацию, аналитические инструменты для оценки рисков. Учитывая все эти факторы, производители и потребители могут принимать решения, которые удовлетворят их интересы и потребности.

Связь понятий «безопасность» и «развитие» неразрывна, поскольку безопасность - это процесс, а не состояние. Сохранение региональной социально-экономической системы как цель обеспечения безопасности достижимо при хроноцелостном протекании процесса сохранения развития как сегодня, так и в долгосрочной перспективе. В работе излагаются теоретические и методологические основы энергетической потоковой концепции для региональных социально-экономических систем. На основе данной концепции предлагается и тестируется возможность применения комплексной модели оценки энерго-экологического развития и энергетической безопасности в условиях перехода к устойчивому развитию развивающихся экономик на примере группы стран-членов БРИКС (за исключением Эфиопии, Ирана и ОАЭ). В качестве ключевого показателя энергетической безопасности и развития региональной социально-экономической системы вводится технологический обобщенный КПД. Сравнительная оценка экономик стран БРИКС произведена по следующим показателям: технологическая полная мощность, экономическая полная мощность, технологическая полезная мощность, экономическая полезная мощность, отношение технологического КПД к экономическому КПД. В результате анализа установлено, что Египет среди стран БРИКС (за исключением Эфиопии, Ирана и ОАЭ) имеет наибольшие темпы роста технологической полезной мощности. Также по результатам исследования был составлен рэнкинг энергетической безопасности на примере выборки стран.

В статье представлены алгоритмы реконструкции, расчета параметров камней и визуализации трехмерных объектов почек и камней по данным, полученным после детектирования нейросетью 2D-объектов на медицинских изображениях, полученных в результате компьютерной томографии внутренних органов человека. Алгоритмы позволяют выполнить восстановление (сборку) объектов почек и камней, расчет физических параметров камней, выполнить плоскую и трёхмерную визуализацию камней. Программная реализация алгоритмов позволяет получить размеры найденных конкрементов в почках, визуализировать распределение плотности внутри камня, визуализировать расположение найденных камней в почке, что упрощает поддержку принятия врачебных решений при постановке диагноза и последующего планирования оперативного вмешательства при проведении процедуры дробления камней с применением лазерной установки. Предложенные алгоритмы и модели были реализованы в прототипе системы поддержки принятия врачебных решений в хирургии и урологии с использованием технологий компьютерного зрения в составе программных модулей. Использование разработанных алгоритмов послойной сборки камней и почек в прототипе системы поддержки принятия врачебных решений в хирургии и урологии с применением компьютерного зрения сокращает время на постановку диагноза и планирование операции по дроблению камней, а также помогает избежать ошибок в определении расположения камней внутри почки и, тем самым, уменьшить вероятность травмирования пациента.

Представлен анализ практики оказания государственной поддержки агропромышленного комплекса (АПК) России в современных условиях. Подробно рассмотрена трансформация механизма государственной поддержки сельского хозяйства, имевшая место в 2017 г., которая повлекла за собой консолидацию направлений субсидирования, а также изменения, утвержденные в 2020 и 2023 гг. и касающиеся как доведения объемов финансирования, так и распределения средств по направлениям. Элементы государственного регулирования меняются в связи с достижением определенных результатов или необходимостью увеличения производственных показателей в той или иной отрасли АПК. Так, изменения, предусмотренные с 2024 г., связаны в том числе с достижением некоторых пороговых значений в определенных отраслях сельского хозяйства. В этом проявляется государственное регулирование экономики в качестве одного из важнейших рычагов экономического механизма хозяйствования. С 2017 г. вводилась дифференциация по несвязанной поддержке, распределяемая по регионам страны в расчете на 1 га пашни. Значимой поддержкой на протяжении длительного времени для сельхозтоваропроизводителей является льготное кредитование. С 2024 г., в связи со значительным повышением ключевой ставки, отменяется твердая верхняя планка по льготному кредиту. Среди возможных рисков можно отметить следующее: цена кредита может возрасти до 10%, в то время как при ранее существовавшей системе субсидирования сельхозтоваропроизводителями уплачивался взятый кредит в размере не более 5%, а еще ранее - не более 2%. Отмечаются недостатки, выявленные государственными органами контроля в сфере использования государственных средств, приведшие в том числе к отмене стимулирующей субсидии для сельскохозяйственных производителей с 01.01.2024 г., что, по мнению авторов, не совсем оправданно.

Методы машинного обучения широко используются для построения медицинских прогностических моделей. В то же время, наряду с методами, основанными на классической статистике, применяются байесовские методы, которые наиболее эффективны при малых объемах выборки. В данной работе построен ряд моделей прогнозирования биовозраста пациента на основе его функциональных данных с использованием как классических методов машинного обучения, так и байесовского подхода. В качестве данных использовались результаты кластеризации, проведенной нами ранее в предыдущем исследовании на материале медицинских организаций -quot;Свердловский областной клинический психоневрологический госпиталь для ветеранов войн-quot; и «Институт медицинских клеточных технологий» за 1995-2022 гг. в объеме 6440 записи, где было получено 4 кластера, разделенных по полу и статусу пациента (стационарный и амбулаторный). Исходя из предположения, что пациенты в амбулаторном статусе имеют наименьшую разницу биологического и календарного возраста и, поэтому, вносят меньшую ошибку в точность модели, чем пациенты в стационарном статусе, принято решение строить модели только для пациентов в амбулаторном статусе. В работе построен набор моделей для 2 кластеров - кластера мужчин в амбулаторном статусе (объем выборки 344 записи) и кластера женщин в амбулаторном статусе (объем выборки 991 запись). Анализ распределения возраста в каждой группе показал двумодальное распределение с границей при значении 40 лет. Поэтому группы были разделены по возрасту на две части: до 40 лет и после. Для выбора классических моделей машинного обучения использовалась платформа lazypredict. Для каждой группы выбирались 4 метода, дающие наибольшую точность и строились модели на их основе, а также использовались ансамбли моделей - stacking и votinmg. Точность моделей на тестовых данных составила от 4,1 до 6,3 лет. В байесовском подходе построена линейная многофакторная модель регрессии с заданным априорным распределением коэффициентов регрессии. Точность моделей составила от 4,9 до 6,6 лет.

Рассмотрены направления использования цифровых инструментов и технологий с целью повышения эффективности функционирования современных аграрных компаний Центрального федерального округа России. Выбор ЦФО в качестве объекта исследования обусловлен тем, что он является одним из регионов-лидеров России по производству сельскохозяйственной продукции. Кроме того, именно на данный федеральный округ приходится наибольшая доля используемых передовых производственных технологий. Представлен анализ практики применения цифровых технологий в организации деятельности отдельных компаний аграрного сектора ЦФО, выявлены возможности использования цифровых инструментов для повышения эффективности их деятельности. Показано, что цифровые технологии и инструменты играют существенную роль в достижении высоких финансовых результатов аграрных предприятий, обеспечивают автоматизацию процессов и оптимизацию затрат и, как следствие, способствуют повышению производительности и конкурентоспособности, что является ключевым фактором успеха в современном бизнесе. Определено, что в настоящее время наиболее перспективными инструментами цифровизации, которые позволят значительно повысить эффективность аграрных компаний ЦФО России, являются автоматизация процессов финансово-инвестиционного планирования, применение программ для обеспечения доступа пользователей к финансовым данным в режиме реального времени, расширение возможностей операционного анализа для ускорения процесса принятия решений, использование крупномасштабных технологий обработки данных для смежных бизнес-процессов с целью выявления резервов экономического роста. Рассмотренные цифровые инструменты позволяют непрерывно получать новый опыт, который является основным драйвером развития и применения технологий, базирующихся на оперировании большими объемами данных. Причем значение имеет не объем собранных данных, а то, как такая информация сформирована, структурирована и каким образом и с помощью каких инструментов ее применяют.

В результате проведенных исследований разработан метод классификации адаптационного потенциала организма человека. Метод основан на использовании данных, которые получают при проведении функциональной пробы, ассоциируемой с функцией Хэвисайда, путем проведения которой получают модель переходного процесса в живой системе. Представляя живую систему квазилинейной, на основе ее импедансной модели получают спектральные характеристики живой системы, на основе которых формируют дескрипторы для модели машинного обучения. Для получения импедансной модели живой системы предложена методика трехфазного эксперимента. Методика трехфазного эксперимента заключается в моделировании функции Хэвисайда в процессе выполнения велоэргометрической функциональной пробы на трех уровнях функционального состояния организма человека. Это позволяет вычислять дескрипторы для трех «ветвей» классификатора адаптационного потенциала. Классификатор адаптационного потенциала включает драйвер построения линейной импедансной модели живой системы, формирователь дескрипторов и модуль принятия решений. В качестве линейной импедансной модели живой системы используется амплитудно-фазочастотная характеристика четырехполюсника, построенная по переходной характеристике модели живой системы, а дескрипторы вычисляются по импедансной модели Войта, адекватной экспериментально полученной амплитудно-фазочастотной характеристике модели живой системы. Проведены оценки показателей качества дихотомического классификатора адаптационного потенциала на экспериментальной группе студентов и аспирантов, разделенных на два класса посредством показателя активности регуляторных систем. Они показали, что уровень истинно положительных и истинно отрицательных результатов при классификации неизвестных примеров в удовлетворительной степени соответствуют экспертным оценкам. Это позволяет рекомендовать его для использования в практической медицине, например, в биотехнических системах реабилитации, спортивной медицине, а также для контроля динамики функционального состояния пациента в процессе лечения.

Представлены результаты исследования современной аграрной структуры России, предметом которого являлись категории, уклады и типологии сельскохозяйственных товаропроизводителей. Такая группировка повышает информативность анализа и корректность оценок, а также дает возможность четко сформулировать адресные рекомендации как по тиражированию положительного опыта на основе выявленных «точек роста», так и преломления отрицательных тенденций. Выявлено, что трансформационное развитие укладов хотя и взаимосвязано, но во многом происходит относительно автономно, с разной скоростью, часто разнонаправлено, при этом сложно поддается регулированию. Дана характеристика основных категорий сельскохозяйственных товаропроизводителей Нижегородской области: сельскохозяйственных организаций, крестьянских (фермерских) хозяйств и хозяйств населения. Показана целесообразность локализации элементов цепи добавленной стоимости по ключевым и перспективным направлениям АПК с приоритетным размещением территориальных кластеров в «полюсах роста» в соответствии с концепцией пространственного развития сельских территорий Нижегородской области. Многоукладность экономики должна быть сохранена за счет формирования и развития регионального аграрного кластера. В рамках АПК Нижегородской области кластерная инициатива подразумевает создание конкурентоспособного производства в рамках трех субкластеров (молочного, картофельного и волокнистого) за счет внедрения в этих отраслях высоких технологий. Делается вывод, что успешная кластерная политика в сельском хозяйстве возможна на основе комплексного подхода, охватывающего различные аспекты от производства до маркетинга и обеспечивающего равномерное и устойчивое развитие сельских территорий. Устойчивое развитие многоукладной аграрной экономики и агропромышленного комплекса связано с технологическим перевооружением отрасли, внедрением цифровых технологий для эффективного управления ресурсами отрасли и ее производственными процессами, организацией системных научных исследований в сфере АПК и стимулирования трансфера технологий.