?
Spatial and temporal classification and prediction of aspen probability in boreal forests using machine learning algorithms
Environmental Monitoring and Assessment. 2025. Vol. 197. Article 527.
Язык:
английский
Ключевые слова: boreal forests machine learningspace datapopulus tremulatemporal dataprediction accuracy
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Добавлено: 7 сентября 2026 г.
Колесник Н. А., Общество и экономика 2026 № 1-2 С. 114–134
Стремительно растущее население планеты и рост объемов индивидуального потребления при низкой включенности населения в экологические практики признается ключевым
препятствием на пути к экономике замкнутого цикла. В статье анализируется использование
огромного рекламно-коммуникационного потенциала крупных торговых сетей для вовлечения
населения в экономику замкнутого цикла через повышение экологической сознательности и популяризацию ответственного потребления. Эмпирической основой исследования стала база данных коммуникации шести ...
Добавлено: 6 сентября 2026 г.
Чуракова И. Ю., Кумар В., Dianli Xitong Baohu yu Kongzhi/Power System Protection and Control 2026 No. 54 (3) P. 428–454
Добавлено: 4 сентября 2026 г.
Эльяшевич И. П., Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика 2026 Т. 61 № 3 С. 363–384
В исследовании были изучены свойства нормального распределения значений отгрузок запасов различных категорий со складов крупных промышленных компаний. В результате было выявлено, что использование классического нормального распределения, в некоторых случаях, может давать некорректные результаты, поскольку, значения отгрузок запасов являются положительными величинами, распределение которых не может покрывать область отрицательных значений. Цель исследования заключается в предположении, что для ...
Добавлено: 3 сентября 2026 г.
Методы оценки структурных изменений в векторных и матричных агрегатах макроэкономических показателей
Лесных М. В., Моторин В. И., Тенденции экономического развития в XXI веке: Материалы VIІІ Международной научно-практической конференции, Республик Беларусь 2026 P. 233–236
Проведен сравнительный анализ различных методов измерения и изучения динамики структурных макроэкономических показателей, отражающих особенности движения многокомпонентных макроэкономических систем. В рамках векторного формализма последовательно рассмотрены метрические, тригонометрические и угловые измерители структурных изменений. Предложен способ ортогонального разложения векторного агрегата на сумму векторов объемного и структурного сдвигов ...
Добавлено: 3 сентября 2026 г.
Заруцкий М. А., Моторин В. И., Тенденции экономического развития в XXI веке: Материалы VIІІ Международной научно-практической конференции 2026 P. 237–240
Предложен комплекс моделей «затраты-выпуск» для оценки потенциальной восприимчивости экономики к импортозамещению в конечном использовании и промежуточном потреблении ...
Добавлено: 3 сентября 2026 г.
Савинова Е. А., Hoek J., Digital Journalism 2025 Vol. 13 No. 7 P. 1291–1310
Добавлено: 3 сентября 2026 г.
Кощеев Д. А., Исопескуль О. Ю., М.: Инфра-М, 2027.
В монографии представлены результаты комплексного анализа эволюции исследований, связанных с оценкой туристского потенциала административно-территориальных единиц (АТЕ) с 1882 по 2024 год. Впервые выделены научные школы, разработаны авторский подход прогнозных значений и методика количественной оценки туристского потенциала АТЕ, решающие проблемы субъективизма и оценки будущего через настоящее. Предложена ЭВМ-программа «Калькулятор туристского потенциала» для автоматизации расчетов и формирования ...
Добавлено: 3 сентября 2026 г.
М.: МАКС Пресс, 2026.
Сборник составлен из материалов, присланных российскими и зарубежными специалистами
в Оргкомитет Всероссийского круглого стола «Логика и парадоксы управления современным
образованием». Круглый стол прошел на социологическом факультете Московского государст
венного университета имени М. В. Ломоносова 08 июня 2026 года. Тексты публикуются
в авторской редакции; мнение редакционно-издательской группы может не совпадать с пози
цией авторов.
Издание предназначено для исследователей, социологов, преподавателей, специалистов по
разработке ...
Добавлено: 2 сентября 2026 г.
Проскурякова Л. Н., Asia-Pacific Tech Monitor 2026 Vol. 43 No. 2 P. 13–24
Добавлено: 1 сентября 2026 г.
Татаринов А. А., Вопросы статистики 2026 Т. 33 № 2 С. 19–39
Во второй части статьи продолжено рассмотрение новых положений методологии системы национальных счетов, начатое в предыдущей публикации. Проанализированы ключевые изменения в учете экономических операций, касающиеся, в частности, сферы цифровых услуг, глобализации, состава затрат на производство при проведении оценки методом суммы затрат, а также новые подходы к измерению операций центрального банка.
Отдельное внимание уделено рассмотрению представленных в СНС ...
Добавлено: 1 сентября 2026 г.
Одиннадцатый выпуск аналитического доклада, подготовленный Институтом статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» в рамках деятельности Российской кластерной обсерватории, посвящен анализу инновационного развития российских регионов на основе комплекса рейтинговых оценок. Исследование базируется на системе показателей, характеризующих социально-экономические условия инновационной деятельности, научно-технический потенциал, уровни инновационной и экспортной активности, качество региональной инновационной
политики. Используемые ...
Добавлено: 1 сентября 2026 г.
Чернышов А. А., Padokhin A. M., Grach S. M. и др., Geophysical Research Letters 2026 Vol. 53 P. 1–11
Добавлено: 31 августа 2026 г.
D. A. Dorofeev, A. A. Chernyshov, Mogilevsky M. M. и др., JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH-SPACE PHYSICS 2025 Vol. 130 Article e2025JA033900
Добавлено: 31 августа 2026 г.
Добавлено: 31 августа 2026 г.
Морозкина А. К., Есаян М. А., Контуры глобальных трансформаций: политика, экономика, право 2025 Т. 18 № 4 С. 169–190
В условиях ограниченных ресурсов распределение финансирования развития является одним из важных исследовательских вопросов. В данной статье предлагается исследование распределения финансирования в Евразийском регионе в 2008–2022 гг. с использованием новых данных базы суверенного финансирования Евразийского фонда стабилизации и развития (ЕФСР). Анализ показал, что среди ключевых стран – получателей помощи нет наиболее нуждающихся стран региона (Киргизии и ...
Добавлено: 31 августа 2026 г.
СПб.: Издательство СПбГЭУ, 2025.
Вашему вниманию предлагается 19-й ежегодный сборник научных статей по вопросам региональной экономики и территориального развития.
Несмотря на сложное положение в экономике, продолжает развиваться межрегиональное сотрудничество регионов СЗФО. Активно взаимодействуют Санкт-Петербург и Ленинградская область в части развития единого транспортно-логистического комплекса. Идет формирование единого рынка труда на основе баланса трудовых ресурсов города и области. Разрабатывается единая схема размещения ...
Добавлено: 31 августа 2026 г.
Асемота М. О., DISCOVER ARTIFICIAL INTELLIGENCE 2026 Vol. 6 Article 892
Добавлено: 31 августа 2026 г.
Лысенок Н. И., International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 18s P. 1406–1430
A volatility forecast becomes useful only after it has passed through four stages: a model produces it, a trading rule consumes it, a portfolio aggregates the result, and an investor evaluates that result against a utility function. Each stage has its own mature evaluation apparatus, and each is studied in isolation. This review traces the ...
Добавлено: 23 августа 2026 г.
Коротаев А. В., Черноморченко И. Ю., Медведев И. А., Восток. Афро-азиатские общества: история и современность 2026 № 3 С. 117–130
В статье методами машинного обучения проранжированы по их значимости факторы крупномасштабной вооруженной и невооруженной дестабилизации в странах Азии и Африки. Показано, что страны Африки в большей мере уязвимы к вооружённой дестабилизации (вплоть до полномасштабных гражданских войн), а страны Азии – к массовой невооружённой (антиправительственные демонстрации, массовые беспорядки, политические забастовки и т. п.). Ключевыми факторами вооружённой ...
Добавлено: 21 июня 2026 г.
Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
This study investigates which structural factors most strongly predict armed and unarmed revolutionary destabilization across Sub-Saharan Africa (SSA), the Middle East and North Africa (MENA), as well as Asia using country–year data for 1950–2022 and a set of economic, demographic, political, and climatic indicators. It employs an interpretable machine learning framework (CatBoost with SHAP values ...
Добавлено: 1 июня 2026 г.
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194
С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные
прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных
путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.