Микроструктура и микротвердость многокомпонентного высокотемпературного интерметаллидного сплава на основе соединения N13AI с наноразмерными элементами структуры, скомпилированного методом горячего изостатического прессования [Текст] / А. В. Логунов [и др. ] // Нанотехнологии. - 2009. - N 4. - С. 59-64
Рубрики: Химия Химия высоких температур Кл.слова (ненормированные): микроструктуры -- микротвердость -- изостатическое прессование -- жаропрочный сплав -- наноразмерные элементы -- интерметаллидный сплав Аннотация: Определение влияния горячего изостатического прессования на формирование наноразмерных элементов структуры высокотемпературного жаропрочного сплава. Доп.точки доступа: Логунов, А. В.; Логачева, А. И.; Портной, В. К.; Синельников, С. И.; Шмотин, Ю. Н. |
Литасов, К. Д. Влияние AI2O3 на содержание воды в периклазе и ферропериклазе при давлении 25 ГПа [Текст] / К. Д. Литасов // Геология и геофизика. - 2010. - Т. 51, N 6. - С. 827-834. : 3 табл., 2 рис. - Библиогр.: с. 833-834. - Библиогр. в примеч.
Рубрики: Геология Общие вопросы геологии Кл.слова (ненормированные): ферропериклаз -- периклаз -- нижняя мантия -- методы инфракрасной спектроскопии -- мантийный перидотит -- водосодержащие минералы -- вода Аннотация: Представлены результаты измерений растворимости воды методом инфракрасной спектроскопии в Al-содержащем периклазе и ферропериклазе (Mg# = 88), синтезированных при 25 ГПа и 1400-2000градусС. ИК спектры кристаллов содержат узкие пики поглощения в области 3299, 3308 и 3474 см-1. Рассчитанные содержания H20 в периклазе (Al2O3 = 0. 9-1. 2 мас. %) составляют 11-25г/т, в ферропериклазе (Al2O3 = 0. 9-2. 9 мас. %) - 14-79 г/т. Ферропериклаз содержит больше H20 и Al2O3 по сравнению с периклазом при повышенной температуре 1800-2000градусС. Вероятно, добавление Al2O3 не влияет на растворимость воды в ферропериклазе, однако может способствовать дополнительному вхождению Fe2O3 в структуру. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Кривушин, И. В. Большой DIgital: зачем банкам искусственный интеллект? [Текст] / И. В. Кривушин // Банковское дело. - 2017. - № 9. - С. 55-57 : фот., рис. . - ISSN 2071-4904
Рубрики: Экономика Кредитно-денежная система Кл.слова (ненормированные): банки -- AI -- искусственный интеллект -- DIgital -- онлайн-банки -- онлайн-банкинг -- мобильные интерфейсы -- персональные интерфейсы -- мобильные приложения -- кастомизация -- самообучение Аннотация: Банки сфокусировали усилия на удобных интерфейсах и виртуальной работе с клиентами. Постепенная автоматизация в онлайн-банкинге привела к тому, что теперь искусственный интеллект в мобильном приложении начинает восприниматься как нечто обязательное. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Итоги 2017 года [Текст] / Жэнь Лэнжун [и др.] // Китай. - 2018. - № 1. - С. 32-43 : 26 рис. . - ISSN 1005-5010
Рубрики: Политика. Политология--Китай, 2017 г. Внутреннее положение. Внутренняя политика зарубежных стран в целом--Китай, 2017 г. Кл.слова (ненормированные): съезды -- китайские партийные съезды -- партийные съезды -- китайская политика -- китайский социализм -- китайское общество -- китайские партии -- коммунистические партии -- китайские сериалы -- коррупция -- китайская коррупция -- борьба с коррупцией -- антикоррупционная борьба -- антикоррупционные органы -- антикоррупционные кампании -- коррупционеры -- китайские коррупционеры -- проверка дисциплины -- внутрипартийная дисциплина -- постановления -- официальные материалы -- проекты законов -- китайская дипломатия -- международное сотрудничество -- китайские концепции -- политические концепции -- экономическое сотрудничество -- противоракетные комплексы -- корейский конфликт -- президентские встречи -- китайско-корейские отношения -- корейско-китайские отношения -- китайская армия -- военные парады -- китайские парады -- национальная оборона -- военные реформы -- китайские реформы -- положения -- правила -- экономические зоны -- китайская экономика -- лесные массивы -- китайские леса -- китайская экология -- лесные хозяйства -- экологическая цивилизация -- итоги года -- самолеты -- китайские самолеты -- пассажирские самолеты -- AI -- artificial intelligence -- искусственный интеллект -- авиалайнеры -- мобильные платежи -- электронные деньги -- программы -- безналичные платежи -- статистические данные -- компьютерные программы -- кассовые сборы -- китайский рынок -- китайские министерства -- военные фильмы -- китайские фильмы -- китайский кинематограф -- кинорынок -- мобильные игры -- китайские компании -- сетевые игры Аннотация: Перечень ключевых слов и самых впечатляющих событий, которые в наибольшей степени характеризуют ситуацию в Китае в 2017 году. Доп.точки доступа: Жэнь Лэнжун (начальник) \.\; Ма Хуайдэ (проректор) \.\; Чэнь Дунсяо (директор) \.\; Су Сяохуэй (заместитель директора) \.\; Чэнь Чжоу (научный сотрудник) \.\; Ло Гопин (заведующий) \.\; Солхейм, Эрик (исполнительный директор программы ООН по окружающей среде) \.\; Ма Юнь (основатель) \.\; Ли Яньхун (председатель правления директоров; генеральный директор) \.\; Чжан Цзинвэй (приглашенный научный сотрудник) \.\; Тянь Фэн, заместитель начальника \.\; Си, Цзиньпин (Председатель КНР); Мун, Чжэ Ин (Президент Республики Корея); Съезд Коммунистической партии Китая; Всекитайский съезд Коммунистической партии Китая; Съезд КПК; Tencent, китайская компания; КПК; Сюнъань, экономическая зона; Министерство охраны окружающей среды Китая; Коммунистическая партия Китая \центральная комиссия по проверке дисциплины\; Центральная комиссия Коммунистической партии Китая по проверке дисциплины; НОАК; Народно-освободительная армия Китая; Сайханьба, лесное хозяйство Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Дятлов, Сергей Алексеевич. Искусственный интеллект как институт развития цифровой нейро-сетевой экономики [Текст] / С. А. Дятлов // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. - 2021. - № 2. - С. 25-29. - Библиогр.: с. 29 (14 назв.). - полный текст статьи см. на сайте Научной электронной библиотеки https://www.elibrary.ru
Рубрики: Экономика Общая экономическая теория Кл.слова (ненормированные): AI -- искусственный интеллект -- искусственный суперинтеллект -- нейро-сетевая экономика -- нейро-сетевой искусственный суперинтеллект -- нейроcетевые технологии -- нейронет -- нейронные сети -- нейроэкономика -- цифровая нейро-сетевая экономика -- цифровая экономика -- цифровое право Аннотация: В статье обосновано фундаментальное положение о том, что искусственный интеллект является базовым институтом развития цифровой нейро-сетевой экономики. Введен в научный оборот и дана характеристика нового понятия "нейро-сетевой искусственный суперинтеллект". Сделан вывод о том, что следует создать особую отрасль цифрового права - "право искусственного интеллекта", в рамках которого будут определены место и роль искусственного интеллекта в системе сложившихся норм и институтов современного человеческого общества. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Килячков, Анатолий Анатольевич (кандидат технических наук). Использование искусственного интеллекта для выявления признаков мошеннических действий в ходе выборов [Текст] = Using ai to detect indicators of electoral fraud / А. А. Килячков, Л. А. Чалдаева, Д. А. Королев, А. В. Байер // Власть. - 2021. - № 5. - С. 128-132 : рис. - Библиогр.: с. 131 . - ISSN 2071-5358
Рубрики: Политика. Политология--Россия, 21 в. первая четверть Избирательные кампании Информатика Информатизация общества. Информационная политика Кл.слова (ненормированные): искусственный интеллект -- нейронные сети -- системы видеонаблюдения -- политические выборы -- мошенничество -- мошеннические действия -- цифровые технологии Аннотация: В статье рассмотрены возможности использование искусственного интеллекта для выявления признаков мошеннических действий в ходе выборов. Сделан акцент на том, что искусственный интеллект должен выполнять функцию рекомендательной системы, оставляя за человеком обязанность принятия окончательного решения. Доп.точки доступа: Чалдаева, Лариса Алексеевна (доктор экономических наук); Королев, Денис Андреевич (кандидат юридических наук); Байер, Андрей Викторович Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
AI-система и многофакторная корреляционно-регрессионная модель для прогнозирования ВВП РФ в облачной среде Colab и XL [Текст] / Н. И. Ломакин, О. С. Пескова, Г. А. Мершиева [и др.] // Международная экономика. - 2022. - № 3. - С. 235-254. - Библиогр.: с. 250-252 (21 назв.). - Ref.: p. 252-254 (21 names) . - ISSN 2074-6040
Рубрики: Экономика Экономика России, 2000-2020 гг. Кл.слова (ненормированные): ВВП -- индексы роста -- многофакторный корреляционно-регрессионный анализ -- прогнозы ВВП -- программы расчетов -- устойчивое развитие экономики Аннотация: В статье рассмотрены теоретические основы прогнозирования валового внутреннего продукта (ВВП) и устойчивости развития экономики России. Проведен расчет прогнозных значений ВВП двумя методами: на основе применения AI-системы и многофакторной корреляционно-регрессионной модели с целью последующего сравнения. Новизна исследования заключается в том, что проведена сравнительная оценка точности сформированных прогнозных значений ВВП РФ разными методами: с помощью AI-системы и многофакторной корреляционной-регрессионной модели в XL-таблицах. Исходные данные для AI-системы и корреляционно-регрессионной модели представляют собой статистические данные - цепные индексы развития основных отраслей, взятые за период 2000–2020 гг. Точность прогнозирования с применением алгоритмов искусственного интеллекта на порядок выше традиционного - многофакторной регрессионной модели. На основе исходных данных была сформирована AI-система с целью получения прогнозного значения ВВП РФ на следующий календарный год. Доп.точки доступа: Ломакин, Николай Иванович (кандидат экономических наук; доцент); Пескова, Ольга Сергеевна (доктор экономических наук; профессор); Мершиева, Галина Александровна (кандидат экономических наук; доцент); Заруднева, Анна Юрьевна (кандидат экономических наук; доцент); Кособокова, Екатерина Вячеславовна (кандидат экономических наук; доцент; заведующая кафедрой); Максимова, Ольга Николаевна (доцент); Голодова, Ольга Александровна (кандидат экономических наук; доцент); Тарасова, Наталья Константиновна (старший юрисконсульт) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
AI-cистема, корреляционно-регрессионная и VaR-модель для прогнозирования просроченной задолженности коммерческих банков РФ и анализа финансового риска [Текст] / К. Вималаратхне, Н. И. Ломакин, С. П. Сазонов [и др.] // Международная экономика. - 2022. - № 6. - С. 450-464. - Библиогр.: с. 461-462 (13 назв.). - References: p. 462-464 (13 names) . - ISSN 2074-6040
Рубрики: Экономика Кредитно-денежная система--Россия, 2013-2021 гг. Кл.слова (ненормированные): коммерческие банки -- корреляционно-регрессионные модели -- невозвратные кредиты -- прогнозирование просроченной задолженности -- просроченная задолженность -- финансовые риски Аннотация: В статье исследованы теоретические основы возникновения просроченной задолженности по кредитам и прогнозирования финансового риска в российских банках в современных условиях. Актуальность исследования в том, что рост проблемной задолженности коммерческих банков по кредитам в настоящее время является одной из наиболее острых проблем. Собранный материал позволил провести анализ динамики объемов просроченной задолженности по кредитам в коммерческих банках РФ за период 2013-2021 гг. В ходе исследования было выявлено, что на объем проблемной задолженности влияет множество факторов. В целях изучения влияния факториальных признаков на результативный признак - объем просроченной задолженности предпринята попытка использовать корреляционно-регрессионные модели AI и VaR. Выдвинута и доказана гипотеза, что с помощью корреляционно-регрессионной, AI- и VaR-моделей можно получить прогноз объема просроченных кредитов в портфеле коммерческих банков РФ. В корреляционно-регрессионную модель помимо результативного признака (темп роста просроченной задолженности) были включены такие факториальные признаки, как: темп роста ВВП на душу населения; темп роста среднедушевого дохода населения; темп роста профицита внешней торговли; индекс инфляции; темп роста оттока капитала; темп роста наличных денежных средств; процентная ставка по кредитам; курс доллара США; цена барреля нефти URLS долларов; рост заработной платы. Исследование показало, что применение различных инструментов прогнозирования обеспечивает получение разных объемов просроченной задолженности. Доп.точки доступа: Вималаратхне, Канчана (магистрант); Ломакин, Николай Иванович (кандидат экономических наук; доцент); Сазонов, Сергей Петрович (доктор экономических наук; профессор); Шабанов, Никита Тимофеевич (магистрант); Крюкова, Светлана Юрьевна (магистрант); Наумова, Светлана Алексеевна (магистрант); Репин, Ярослав Андреевич (студент); Ломакин, Иван Николаевич (бакалавр); Радионова, Елена Александровна (кандидат экономических наук; доцент) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Дятлов, Сергей Алексеевич. Институты развития экосистем искусственного интеллекта в России и Китае [Текст] / С. А. Дятлов, Чжоу Вэйди // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. - 2023. - № 1. - С. 19-24. - Библиогр.: с. 24 (3 назв.). - полный текст статьи см. на сайте Научной электронной библиотеки https://www.elibrary.ru
Рубрики: Экономика Мировая экономика. Международные экономические отношения--Россия--Китай Кл.слова (ненормированные): AI -- искусственный интеллект -- нейро-сетевая экономика -- нейро-сетевой искусственный суперинтеллект -- нейроcетевые технологии -- нейронные сети -- нейроэкономика -- цифровизация Аннотация: Статья посвящена обобщению институционально-правовых и организационно-технологических новаций в сфере исследований и разработок экосистем искусственного интеллекта и нейро-сетевых технологий в России и Китае. Дан анализ государственной политики в области формирования новых институтов развития, стимулирования и поддержки реализации крупных проектов по внедрению технологий искусственного интеллекта в экономику, социальную сферу и госуправление. Сделан вывод, что для достижения Россией гиперконкурентных преимуществ важно изучить и использовать положительный опыт внедрения систем искусственного интеллекта нового поколения в Китае, являющемся мировым ИТ-лидером. Доп.точки доступа: Чжоу Вэйди Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Когнитивная модель прогнозирования устойчивости экономики в условиях рыночной неопределенности и риска [Текст] / Н. И. Ломакин, М. С. Марамыгин, Г. И. Лукьянов [и др.] // Международная экономика. - 2023. - № 4. - С. 262-280 : рис. - Библиогр.: с. 277-278 (20назв.). - References: p.278-279 (20 names) . - ISSN 2074-6040
Рубрики: Экономика Экономика России Кл.слова (ненормированные): AI-модели -- ВВП -- банковская система -- искусственный интеллект -- качество прогнозирования -- когнитивная модель -- методы исследований -- нейросетевые модели -- принципы исследований -- рыночная неопределенность -- статистические данные -- устойчивость экономики -- финансовые показатели -- финансовые риски -- финансовые рынки -- финансовые системы -- экономические показатели Аннотация: В статье рассмотрены теоретические основы прогнозирования устойчивости экономики России в условиях рыночной неопределенности и риска с применением когнитивной модели. Актуальность исследования состоит в том, что острой проблемой в современных условиях становится вопрос формирования методологических подходов для сбалансированного устойчивого развития экономики и сферы финансов. Проведен анализ как динамики макроэкономических показателей реального сектора экономики, так и параметров развития финансового сектора РФ. Доп.точки доступа: Ломакин, Николай Иванович (кандидат экономических наук; доцент); Марамыгин, Максим Сергеевич (доктор экономических наук; профессор); Лукьянов, Геннадий Иванович (доктор философских наук; профессор); Цыганкова, Вера Николаевна (кандидат экономических наук; доцент); Соловьев, Дамир Дмитриевич (магистрант); Шабанов, Никита Тимофеевич (магистрант) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |