Информационные технологии в менеджменте Information Technologies for Management

?

Информационные технологии в менеджменте Information Technologies for Management

СПб. : Высшая школа менеджмента СПбГУ, 2010.

Серова Е. Г., Ананьев И. В., Гаврилова Т. А., Еремин С. С.

Рост российской экономики, приход на рынок западных компаний и уси-
ливающаяся тенденция к созданию единого финансово-информационного простран-
ства требуют от российских компаний быстрого реагирования на изменения рыноч-
ной среды. Достичь успеха можно только за счет внедрения прогрессивных инфор-
мационных технологий и систем, способных решать конкретные задачи бизнеса.
Данное учебное пособие дает не только общее представление о корпора-
тивных информационных системах, но также знакомит читателей с основными
тенденциями и перспективами их развития. Отдельные главы посвящены решени-
ям, предлагаемым компаниями – лидерами рынка ERP-систем, такими, как SAP,
Microsoft и 1С. Такие системы призваны предоставлять руководству полную и опе-
ративную информацию для принятия управленческих решений, а также обеспечи-
вать эффективный обмен данными с деловыми партнерами. Отдельная глава по-
священа такому интересному и перспективному направлению как Knowledge
Management, программным средствам и инструментам для управления знаниями.
Пособие предназначено для студентов, аспирантов и слушателей различ-
ных программ, изучающих информационные технологии управления и информа-
ционный менеджмент в школах бизнеса. Оно также может быть интересно широ-
кому кругу читателей, включая менеджеров компаний, заинтересованных в эффек-
тивной информатизации своего бизнеса.

Научное направление: Компьютерные науки

Приоритетные направления: менеджмент бизнес-информатика

Язык: русский

Полный текст

Информационные технологии в менеджменте Information Technologies for Management

DPN Verifier: Инструментарий для ускоренной верификации и исправления дефектных моделей процессов с данными

Суворов Н. М., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3(2) P. 49–66

Сети Петри с данными (DPN) являются расширением классических сетей Петри, позволяющим моделировать процессы, где данные влияют на поток управления, обеспечивая комплексное представление о поведении системы и возможность обнаружения точек отказа, которые в противном случае были бы скрыты. Одним из критериев корректности для моделей процессов является бездефектность. Модель процесса называется бездефектной, если она всегда корректно завершается ...

Добавлено: 16 мая 2026 г.

QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks

Neal N. X., Weiqing L., Dacheng H. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 5 P. 1–22

Добавлено: 13 мая 2026 г.

Proceedings of the 9th Student Research Workshop associated with the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing

Velichkov B., Nikolova-Koleva I., Slavcheva M., Shumen: INCOMA Ltd, 2025.

Добавлено: 12 мая 2026 г.

Интегрированная среда моделирования для верификации и валидации программ управления подключенными и высокоавтоматизированными транспортными средствами

Степанянц В. Г., Долгов И. М., Хорошилов Г. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 95–110

На рынок постепенно выходят высокоавтоматизированные и подключенные транспортные средства (ТС). В настоящее время предлагаются решения, позволяющие использовать эти технологии для совместного управления дорожным движением, что может значительно повысить его безопасность. В статье анализируются требования к интегрированной среде моделирования подключенных и высокоавтоматизированных ТС и совместной автоматизации управления дорожным движением с высокодетализированным учетом влияния окружающих объектов. Проанализированы ...

Добавлено: 12 мая 2026 г.

Connected and Automated Vehicle Scenario Manager Graphical User Interface

Тихонов Р. А., Efendiev M. T., Fedotenkov A. A., 2026 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon) 2026 P. 542–547

Добавлено: 11 мая 2026 г.

Proceedings 2026 IEEE 11th International Conference on Smart Cloud SmartCloud 2026 8-10 May 2026

Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2026.

Добавлено: 10 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.

Explainable AI for Industry 5.0: Shedding light on the black box

Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Business Informatics 2026 Vol. 20 No. 1 P. 7–28

Добавлено: 8 мая 2026 г.

Comparative Analysis of Students’ Perceptions of Programming Puzzles: Parson’s and Wordle-Like

Варнавский А. Н., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 37487–37508

Добавлено: 7 мая 2026 г.

Towards performance analysis of GPU-aware MPI over Angara interconnect

Ismagilov T., Mukosey A., Смирнов Ф. А. и др., International Journal of High Performance Computing Applications 2026 Vol. 40 No. 2 P. 240–253

Добавлено: 7 мая 2026 г.

Программные инструментальные средства для разработки мероприятий по снижению брака серийного производства

Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., Мезенцев А. С., Прикладная математика и вопросы управления 2025 № 2 С. 99–116

Представлен обзор современных методов и основанных на них программных инструментах, применяемых для математического моделирования серийных производственных процессов с целью снижения брака и повышения качества производимых изделий. Перечисляются группы работ, нацеленных на обнаружение и классификацию дефектов, работ, в которых решаются задачи прогнозирования образования дефектов и определения значимости параметров, работ направленных на поиск оптимального сочетания технологических параметров изготовления изделий, ...

Добавлено: 5 мая 2026 г.

Моделирование и оценка ресурсных затрат алгоритмов маршрутизации в сетях на кристалле с двумерной циркулянтной топологией

Монахова Э. А., Монахов О. Г., Рзаев Э. Р. и др., Прикладная дискретная математика 2026 Т. 71 С. 112–127

В настоящей работе исследовано совместное конструирование топологий семейств оптимальных по диаметру циркулянтных сетей $C(N; \pm 1, \pm s_2)$ и реализуемых для них оптимальных алгоритмов маршрутизации сложности $O(1)$. Предлагаемый алгоритм маршрутизации основан на использовании масштабируемых параметров $L$-образных шаблонов плотной укладки графов на плоскости для семейств оптимальных сетей. Определены аналитические формулы зависимости этих параметров от диаметра графов семейств ...

Добавлено: 4 мая 2026 г.

AlphaDent: A dataset for automated tooth pathology detection

Sosnin E. I., Vasil’ev Y. L., Solovyev R. A. и др., Computer Optics 2025 Vol. 49 No. 6 P. 1129–1137

Добавлено: 4 мая 2026 г.

Мультимодальные модели в медицинской диагностике как универсальный инструмент

Назаренко А. Г., Федоров М. В., Мошкин А. С. и др., Вестник Росздравнадзора 2026 № 1 С. 14–29

Мультимодальные фундаментальные модели и медицинские мультимодальные большие языковые модели формируют новый класс диагностических систем поддержки принятия решений, способных работать с разнородными источниками данных: медицинскими изображениями (рентген, КТ, МРТ, УЗИ, гистология), сигналами (ЭКГ, ЭЭГ), текстом (история болезни, протоколы, выписки), лабораторными показателями, данными молекулярного профилирования и др. В статье систематизированы архитектуры и стратегии обучения, обеспечивающие переносимость между ...

Добавлено: 4 мая 2026 г.

2025 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)

Honolulu: IEEE, 2025.

Добавлено: 3 мая 2026 г.

MinMAE calibration method for convolutional neural network quantization

Vasilev A., Kapitanov A., Solovyev Roman A. и др., PeerJ Computer Science 2026 Vol. 12 Article 3724

Добавлено: 3 мая 2026 г.

Machine Learning Methods for Fast Evaluation of Static IR Drop Effect

Solovyev Roman A., Telpukhov Dmitry, Shafeev I. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 3 Article 169

Добавлено: 3 мая 2026 г.

On the minimum number of maximal distance-k independent sets in trees

Талецкий Д. С., / Series arXiv "math". 2026.

Добавлено: 1 мая 2026 г.

Proceedings of the 2026 8th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE)

Даюб А., Сулейман Э., IEEE, 2026.

Добавлено: 30 апреля 2026 г.

Среда Онтологически Контролируемых Вычислительных Экспериментов в Химии и Материаловедении

Глушко А. А., Незнанов А. А., В кн.: Перспективные материалы и технологии (ПМТ-2024) : Сборник докладов Международной научно-технической конференции ИПТИП РТУ МИРЭА, Москва, 12–16 апреля 2024 года.: М.: РТУ МИРЭА, 2024. С. 380–385.

Работа раскрывает основные принципы, проектные решения и инструменты, которые легли в основу программной системы для анализа результатов реальных экспериментов и проведения вычислительных экспериментов в химии и материаловедения. Акцент сделан на формализации знания на нескольких уровнях и повышении эффективности работы экспертов предметной области за счёт обогащения классического представления данных разделяемыми онтологиями. Это, в свою очередь, облегчает ...

Добавлено: 29 апреля 2026 г.

Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли

М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024.

Интелшектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли, Калининград, Россия, 2024, ООО «Геомодель Развитие» ...

Добавлено: 29 апреля 2026 г.

2026 International Conference on Artificial Intelligence, Computer, Data Sciences and Applications (ACDSA), 5-7 Feb. 2026

IEEE, 2026.

Добавлено: 29 апреля 2026 г.

Развитие инструментов управления проектным опытом на промышленных предприятиях

Молодчик М. А., Пуртов И. Б., Управленческие науки 2026 Т. 16 № 1 С. 103–115

Целью исследования стала систематизация инструментов управления проектным опытом (УПО) и разработка рекомендаций для российских промышленных предприятий. Использованная в ходе работы методология основывается на анализе публикаций российских и зарубежных авторов, изучении отдельных кейсов управления проектами, а также экспертных оценок опытных сотрудников промышленных компаний, непосредственно участвующих в проектной деятельности. В результате исследования, во‑первых, выделены основные этапы УПО; во‑вторых, предложена классификация механизмов управления проектным ...

Добавлено: 4 апреля 2026 г.

Artificial intelligence and tacit knowledge in radio content production

Trio O., Caboni F., Cavallo F. и др., Journal of Knowledge Management 2026 Vol. 30 No. 4 P. 1282–1302

Добавлено: 11 марта 2026 г.