• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Возможности современных интеллектуальных систем в управлении производственными и профессиональными рисками
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2028
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
1 октября 2026 г.
Смыслы, скорость и локальный код: как изменится потребительский спрос в креативных индустриях к 2029 году
Институт развития креативных индустрий ФКИ ВШЭ подвел итоги масштабного Трендвотчинг-исследования, проведенного весной 2026 года. В нем приняли участие более 300 ведущих экспертов. Одним из ключевых выводов стало понимание: потребитель больше не покупает продукт как набор функций. Он выбирает отношение, скорость, смысл и личную вовлеченность. В качестве доминирующего тренда на трехлетнем горизонте зафиксирован переход от материальных характеристик продукта к нематериальным.
1 октября 2026 г.
Российские ученые оценили скрытые риски болезней сердца у 43 тысяч человек
Исследователи НИУ ВШЭ и «Биотехнологического кампуса» проанализировали более 43 000 геномов здоровых участников Национальной генетической инициативы «100 000+Я». У 559 человек обнаружили патогенные или вероятно патогенные варианты генов, связанные с риском сердечно-сосудистых заболеваний. Такие данные позволяют раньше начать лечение или провести дополнительное обследование. О результатах исследования ученые рассказали на конгрессе «Генетика и сердце» в НИУ ВШЭ.
30 сентября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург нашли способ ускорения нейросетей при помощи микролазеров
Ученые Международной лаборатории квантовой оптоэлектроники НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург и Лазерного института Академии наук Шаньдунь (Китай) смогли напрямую сопоставить скорость микродисковых лазеров, работающих от оптической и электрической энергии. Результаты позволят оптимизировать работу источников излучения в фотонных чипах для нейросетей и дата-центров. Исследование опубликовано в журналеJournal of Lightwave Technology.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Возможности современных интеллектуальных систем в управлении производственными и профессиональными рисками

С. 166–170.
Бояров Е. Н., Абрамова С. В., Шитов Э. Н., Двойнова (Смолякова) Н. Ф.

В статье проведен анализ необходимости и эффективности применения современных средств, в частности искусственного интеллекта и больших данных, в процессах моделирования управления производственными и профессиональными рисками. Рассматривается, каким образом интеграция передовых технологических решений способствует повышению точности прогнозирования потенциальных рисков, а также обеспечивает оптимизацию ресурсов и процессов управления рисками в организациях. Освещаются основные этапы построения моделей управления рисками с использованием искусственного интеллекта, а также рассматриваются практические аспекты применения данных технологий для повышения безопасности и устойчивости производственных и профессиональных процессов.

Язык: русский
Текст на другом сайте
Ключевые слова: рискмашинное обучениеинтеллектуальные системыанализ данныхуправление рискомнейросеть
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Индустриальная культура: цифровые решения для исследовательской экосистемы (2025)

В книге

Приморские зори - 2024: Международные научные чтения: сборник научных трудов, Владивосток, 18–20 апреля 2024 года
Владивосток: Дальневосточный федеральный университет, 2024.
Похожие публикации
Дополнительная коррекция ошибок в каскадном коде с помощью полносвязных нейронных сетей
Портной С. Л., Ефремов А. М., Кузьмин В. В., В кн.: Распределенные компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление, связь (DCCN-2026): материалы XXIX Международной научной конференции. Россия, Москва, 21–27 сентября 2026 г.: М.: РУДН, 2026..
В работе рассматривается возможность улучшения помехоустойчивости каскадного кода, состоящего из внутреннего кода Хэмминга (4,3) и внешнего кода Рида — Соломона (7,5) над полем GF(8), за счёт дополнительной кор рекции ошибок на основе машинного обучения. Внешний код декодируется списочным алгоритмом с перебором стираний; рассматриваются списки дли ной 5 и 10 комбинаций. Для компенсации потерь помехоустойчивости при ...
Добавлено: 26 сентября 2026 г.
Navigating Complexity: Statistical Methods, Data Analysis, and Machine Learning for Actionable Insights
Switzerland: Springer Cham, 2026.
Добавлено: 25 сентября 2026 г.
Использование методов машинного обучения для повышения эффективности систем противодействия многоэтапных кибератак
Лебедев О. Б., Левченко Д. Д., Черкасов Р. И., Инженерный вестник Дона 2026 № 2(134) Статья 7
Статья посвящена анализу влияния технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения на развитие, трансформацию киберугроз и создание высокоэффективных систем киберзащиты. Рассматриваются ключевые направления эволюции ИИ, включая ориентированные на данные, модели, приложения и человека подходы, и их роль в формировании как защитных, так и наступательных возможностей. Показано, что злоумышленники активно используют ИИ для автоматизации разведки, персонализации ...
Добавлено: 12 сентября 2026 г.
Экономический анализ встроенного надзора за централизованными финансами
Ионцев М. А., Финансы и кредит 2025 Т. 31 № 12 С. 53–62
Предмет. Надзор за децентрализованными финансами. Цели. Поиск оптимальных условий для эффективного осуществления встроенного надзора за децентрализованными финансами. Методология. Использованы математические подходы, общенаучные и специальные методы научного познания: ретроспективный, системный и функционально-структурный анализ, классификация; инструментальные приемы сравнения и обобщения. Результаты. Рассмотрены основные проблемы экономического анализа встроенного надзора за децентрализованными финансами и пути решения этих проблем. Определены ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.
Модель глубокого обучения для автоматизированной интерпретации медицинских электрофизиологических данных
Лебедев О. Б., Шмелева А. Г., Гежа Н. С., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2026 Т. 25 № 3 С. 720–750
Статья посвящена разработке нейросетевой модели для автоматизированного анализа медицинских данных в области электрофизиологии на основе методов глубокого обучения. Актуальность работы обусловлена растущей потребностью в повышении объективности, скорости и точности обработки сложных пространственно-временных сигналов, таких как ЭКГ или ЭЭГ. В качестве инструмента анализа были использованы сверточные нейронные сети (CNN), позволяющие извлекать пространственные особенности, и временные сверточные ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.
Анализ согласованности голосования стран ЕАЭС и ОДКБ в ГА ООН с помощью иерархической кластеризации
Вохминцев И. В., Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика 2026 Т. 21 № 2
ЕАЭС и ОДКБ – главные региональные международные организации для России. Понимание, оценка и анализ внешнеполитических позиций стран, которые туда входят — это вопрос национальных интересов страны. Из этого вытекает цель работы: выявление уровня и формы согласованности голосования стран ЕАЭС и ОДКБ в ГА ООН. Уровень согласованности – оценка уровня близости стран при голосовании. Форма согласованности ...
Добавлено: 7 сентября 2026 г.
Анализ безопасности хранения биометрических данных с использованием FaceNet
Стародубов К. В., Гвасалия Г. В., Карасев П. И., Нано-био-технологии. Тепло- и электроэнергетика. Математическое моделирование: сборник статей III международной научно-практической конференции (Липецкий государственный технический университет, Липецк, Россия) 2025 С. 219–223
В данной работе рассматривается понятие нейронных сетей, сверточных нейронных сетей, их архитектура и принцип работы с ними. Основное внимание уделяется проверки надежности хранения изображений людей в качестве эмбедингов, которые как считается не поддаются восстановлению в оригинальное изображение. В ходе исследования проводится эксперимент: эмбединг лица, конкретного человека сравнивается с набором эмбедингов, которые хранятся в одном файле ...
Добавлено: 6 сентября 2026 г.
Scalable machine learning approach to disordered s-wave superconductors
Неверов В. Д., Красавин А. В., Вагов А. В. и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 P. 1–6
Добавлено: 5 сентября 2026 г.
Управление инновациями и рисками: проблема интегрированного подхода
Вагин С. Г., Кучерявенко Д. М., Российский экономический интернет-журнал 2019 № 4 С. 24–24
В статье предлагается теоретическая модель, которая объединяет общий инновационный процесс с управлением рисками проекта. Эта модель была использована для анализа текущего отношения к управлению риском в инновационных проектах в ряде компаний. Опыт использования полученной комбинированной модели в ряде различных тематических исследований свидетельствует об актуальности модели в понимании отношения к управлению рисками в инновациях. Предлагаемая в ...
Добавлено: 31 августа 2026 г.
Асимметрия информации на рынке адвокатских услуг: создание рейтинга методами машинного обучения
Казун А. П., Девятников В. Ю., Белов М. Д., Вопросы теоретической экономики 2026 Т. 3 № 32 С. 115–135
Как понять, хорош адвокат или нет? В данной статье мы описываем методологию, позволяющую измерять качество юридической помощи через разницу между тем, что предсказывает модель машинного обучения по объективным характеристикам дела, и тем, чем дело закончилось в реальности. Мы исходим из предпосылки, что если у адвоката дела стабильно заканчиваются лучше ожидаемого, то он делает свою работу хорошо. ...
Добавлено: 28 августа 2026 г.
Шизофрения и её влияние на лексический уровень языка
Тасенко О. А., Унтила К. В., Шишковская Т. И. и др., В кн.: Десятая международная конференция по когнитивной науке: Тезисы докладов. Пятигорск, 26–30 июня 2024 г.: Пятигорск: ОПиИД УНР ФГБОУ ВО «ПГУ», 2024. С. 328–329.
Шизофрения – это хроническое психическое расстройство, которое выражается как комбинация психотических симптомов, таких как галлюцинации, бред и дезорганизация когнитивных функций. Для шизофрении характерны трудности с поиском слов, приближение слов, то есть  использование сходных по значению с нужным или же описывающих предполагаемое значение, а также использование негативной лексики чаще, чем в группе нормы, в том числе при  описании ...
Добавлено: 24 августа 2026 г.
Volatility Forecasting From Econometrics To Artificial Intelligence: A Four-Stage Review Of The Evidence Pipeline From Forecast Accuracy To Portfolio Performance
Nikita I. Lysenok, 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.
Negative emissions to mitigate Earth system risks
Gasser T., Rezai A., Cheritel C. и др., Nature Communications 2026 No. 17 Article 3212
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Neural Network Simulation of a Residential Building for a Data-Driven Thermal Consumption
Стукач О. В., Ershov I., Dvurechenskaya N., , in: 2025 Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines (Dynamics). International scientific and technical conference Omsk State Technical University, Omsk, Russia.: IEEE, 2025. P. 1–4.
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Which Model Families Pay? Econometric, Gradient Boosting and Recurrent Neural Network Volatility Forecasts in Active Trading Strategies on the Russian Stock Market
Nikita I. Lysenok, International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 17s P. 533–549
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Риски при оказании юридической помощи организациям
Бардин Л. Н., Юридический мир 2026 № 8 С. 34–37
Статья посвящена анализу некоторых норм  законодательства и научных публикаций, относящихся к разрешению проблемы возникновения рисков при оказании квалифицированной юридической помощи организациям. Сформулированы предложения по мерам для предотвращения рисков как для организаций, так и для лиц, оказывающих юридических помощь.  Высказывается мнение относительно необходимости внесения ряда изменений в законодательство для минимизации рисков. ...
Добавлено: 12 августа 2026 г.
Сравнение методов автоматической разметки речевых формул в русскоязычном интернет-дискурсе: пилотное исследование
Масленикова А. С., Попова Т. И., В кн.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог». Выпуск 24Issue 24.: M.: Max press, 2026. С. 420–428.
Настоящее исследование посвящено разработке и сравнению методов автоматической разметки речевых формул в корпусе русскоязычных интернет-комментариев. Речевые формулы представляют собой класс устойчивых неоднословных единиц, выражающих эмоциональную реакцию в диалоге. Материалом исследования послужил корпус из 10 000 комментариев (157 261 токен), собранных из пяти Telegram-каналов. Формальный поиск по словнику из 437 единиц дал точность (precision) 21%. Для ...
Добавлено: 29 июня 2026 г.
Использование данных дистанционного зондирования Земли из космоса для распознавания изображения дорог в лесном хозяйстве
Подольская Е. С., Вопросы лесной науки 2022 Т. 5 № 4 Статья 115
В статье представлен обзор развития и текущего состояния научных исследовании по использованию данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) из космоса для распознавания изображения дорог в региональных лесохозяйственных проектах. Дана характеристика принципам выделения линеиных объектов дорожной инфраструктуры, отмечено, что прямые дешифровочные признаки используются в таких сочетаниях, как яркостные и текстурные, геометрические и яркостные. Выделено три направления работ с примерами: ...
Добавлено: 25 июня 2026 г.
К ранжированию значимости факторов дестабилизации в странах Азии и Африки методами машинного обучения
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.
Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)
Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Влияние шизофрении на лексический уровень языка
Унтила К. В., Тасенко О. А., В кн.: Современная лингвистика: ключ к диалогу. Труды и материалы IV Казанского международного лингвистического саммита.Т. 1: СОВРЕМЕННАЯ ЛИНГВИСТИКА: КЛЮЧ К ДИАЛОГУ.: Каз.: Издательство Казанского университета, 2024. С. 221–224.
Шизофрения – это хроническое психическое расстройство, которое выражается как комбинация психотических симптомов – таких как галлюцинации, бред и дезорганизация когнитивных функций. У многих пациентов с диагнозом шизофрения обнаруживаются нарушения речи. Для исследования были отобраны рассказы об истории из жизни из корпуса 3D. В качестве личных историй были собраны ответы на вопросы «Какой самый лучший или запоминающийся ...
Добавлено: 8 июня 2026 г.
Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Влияние новостного фона на оценку компаний-единорогов при IPO: эмпирический анализ на примере американского рынка
Назарова В. В., Никитин Е. Ю., Некрашевич Д. А. и др., Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика 2026 Т. 61 № 2 С. 238–263
Первичное публичное размещение (IPO) акций компаний-единорогов сопровождается высокой неопределенностью: к моменту выхода на биржу такие компании, как правило, уже высоко оцениваются инвесторами и широко представлены в медиапространстве, однако уровень их финансовой прозрачности остается ограниченным. В этих условиях особое значение приобретает новостной фон, способный влиять на ожидания инвесторов и восприятие справедливой стоимости акций. Цель исследования заключается ...
Добавлено: 18 мая 2026 г.
От неизвестности к прозрачности: обзор технологий объяснимого ИИ (XAI)
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.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору