Глава
Анализ динамики структурных изменений телевизионного сегмента рекламного рынка России
В книге
Статья посвящена проблеме перевода внутренних функций компании на аутсорсинг. Авторами статьи предлагается модель оптимизации управления процессом перехода на аутсорсинг на основе прогнозирования времени перехода на аутсорсинг и соответствующих затрат. В статье приведены результаты экспериментальных расчетов.
В работе излагается диалектическая сущность экономической трансформации, производственные факторы, а также основные компоненты системы организации количественных, структурных и качественных изменений комплекса промышленных предприятий.
Методическое пособие является составной частью учебно-методического комплекса, включающего также учебное пособие «Искусственный интеллект» и лабораторный практикум http://www.LbAI.ru. Курс рассчитан на три варианта обучения продолжительностью 50, 35 и 18 академических часов.
Задача курса – познакомить школьников и студентов с историей искусственного интеллекта, с основными стратегиями, применяемыми при создании интеллектуальных информационных систем, научить пользоваться нейросетевыми технологиями и применять их для решения практических проблем.
Для учителей старших классов информационно-технологического, физико-математического и естественнонаучного профилей.
В статье обосновывается выбор типа нейронной сети, описывается структура и алгоритм подсистемы прогнозирования состояния корпоративной сети ЦУПа.
Материалы сборника раскрывают роль современного экономического образования в интеллектуальном обеспечении эффективной хозяйственной деятельности. Представляют интерес для руководителей и работников хозяйствующих субъектов разнообразных сфер экономической деятельности, преподавателей систем общего, специального и высшего образования.
В своей работе «Черный лебедь. Под знаком непредсказуемости» Н.Н. Талеб, анализируя причины финансовых кризисов, делает вывод о том, что современные экономические модели плохо описывают реальность, так как не умеют предсказывать такие кризисы. Соответственно, и люди, которых эти модели ничему не учат, не умеют такие кризисы распознавать заранее. Мы попытались представить процессы, происходящие на бирже, в виде двух случайных процессов, один из которых происходит часто (нормальный режим), а другой - редко (кризис). Ответ, который мы получили, сводится к следующему - если частые, регулярные процессы распознаются правильно даже с вероятностью чуть выше 1/2, это позволяет почти всегда иметь положительный средний выигрыш. Нам представляется, что именно это лежит в основе нежелания людей все время ожидать кризисы и пытаться распознать их.
В данной статье мы описываем систему, позволяющую организовать эффективное управление запасами для 40 поставщиков различной скоропортящейся продукции. Представленная система состоит из модулей, которые могут быть улучшены по отдельности: планирование спроса, управление запасами, планирование закупок и отчетность KPI. Описанная система была внедрена в реальной дистрибьюторской компании, специализирующейся на скоропортящихся продуктах питания для 600 SKU что позволило увеличить оборачиваемость запасов на 7%, сохраняя показатель качества обслуживания клиентов на том же уровне.