• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Перспективы стандартизации для развития применения технологий искусственного интеллекта в станкоинструментальной промышленности
  • 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
  • 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
17 июня 2026 г.
Биоинформатики НИУ ВШЭ обнаружили 20 опасных мутаций в гене, связанном с легочной артериальной гипертензией
Ученые НИУ ВШЭ совместно с коллегами из российских университетов выяснили, какие мутации в гене ACVRL1 опасны для пациентов с легочной артериальной гипертензией. Они смоделировали, как изменения в гене влияют на связывание АТФ с белком — процесс, от которого зависит передача сигналов, необходимых для работы сосудов. Оказалось, что 20 из 32 вариантов могут нарушать передачу сигнала и провоцировать болезнь. Результаты опубликованы в Journal of Structural Biology.
17 июня 2026 г.
Интеллектуальная робототехника: кадровый голод и масса возможностей
Пока на рынке мало кадров, способных заниматься разработкой интеллектуальных робототехнических систем. Между тем именно к этому идет робототехника. Как учат ее проектированию и каково будущее отрасли, в интервью IQ Media рассказал заведующий Проектно-учебной лабораторией робототехники НИУ ВШЭ Вадим Моргачев.
17 июня 2026 г.
Каким должно быть образование, чтобы готовить кадры для экономики будущего
Эти вопросы обсудят на форуме HR EXPO PRO ЛЮДЕЙ, который состоится 18-19 июня в Москве. В его работе примет участие ректор НИУ ВШЭ Никита Анисимов, федеральные министры, HR-директора компаний, ректоры вузов, эксперты. На форуме будет представлен стенд, посвященный программам ДПО НИУ ВШЭ.

 

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

?

Перспективы стандартизации для развития применения технологий искусственного интеллекта в станкоинструментальной промышленности

Станкоинструмент. 2024. № 1 (034). С. 34–42.
Гарбук С. В., Позднеев Б. М., Иванов А. В., Бабенко Е. В.

Представлены перспективы стандартизации и применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в целях обеспечения технологической независимости и повышения конкурентоспособности отечественной станкоинструментальной промышленности. Акцентировано внимание на специфике применения технологий искусственного интеллекта для инновационного развития станкостроения, обоснована необходимость разработки национальных стандартов учитывающих потребности ключевых отраслей машиностроения в высокотехнологичном оборудовании для создания автоматизированных и цифровых производств. Приведены варианты использования технологий искусственного интеллекта в станкоинструментальной отрасли.

Язык: русский
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: конкурентоспособностьискусственный интеллектмашиностроениестандартизацияцифровизацияcompetitivenessdigitalisationmachine building artificial intelligencemachine-tool industrystandardisationстанкостроительная промышленность
Похожие публикации
Идеологема «искусственный интеллект» в образе сильного государства (по материалам российского и китайского медиадискурсов)
Романова Т. В., Бинштейн М. М., Медиалингвистика 2026 Т. 13 № 1 С. 28–50
В данной статье противопоставляется узкое и широкое понимание содержание термина ИИ, фиксируется история его появления. Функционирование термина ИИ рассматривается  в сопоставительном аспекте по данным российских и китайских медийных источников: ...
Добавлено: 14 июня 2026 г.
Сетевой анализ гиперссылок: методологические возможности изучения партнерств в сфере искусственного интеллекта
Бархатова Л. А., Социологические исследования 2026 № 5 С. 71–83
В статье концептуализируются методологические возможности сетевого анализа гиперссылок как способа эмпирической реконструкции социального взаимодействия через цифровые следы. На примере анализа сети партнерств в сфере искусственного интеллекта (ИИ) в России представлена авторская аналитическая схема перевода технических связей гиперссылок в социологические категории. Описан полный цикл обработки данных, собранных веб-краулингом, включая этап контекстуализации через ручную верификацию содержания ссылок. ...
Добавлено: 12 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.
Edge AI Approach to Stray Cat Detection in Urban Environments
Orazmetova Dilara, Zhohov A., Vasilieva Sofia и др., , in: 2026 28th International Conference on Digital Signal Processing and its Applications (DSPA).: IEEE, 2026. P. 1–5.
Добавлено: 7 июня 2026 г.
Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Государственные информационные системы «Антикартель» и «Тариф» как инструменты защиты конкуренции и обеспечения обоснованного тарифообразования в цифровую эпоху
Москвитин О. А., Лебединский В. И., В кн.: Цифровое общество: состояние, проблемы, перспективы.: [б.и.], 2026.
В статье анализируются правовые и организационные основы функционирования государственных информационных систем «Антикартель» и «ТАРИФ», созданных Федеральной антимонопольной службой России в рамках цифровой трансформации контрольно-надзорной деятельности. Исследуются возможности использования технологий искусственного интеллекта для выявления антиконкурентных соглашений и обеспечения эффективного тарифного регулирования. Выявляются отдельные возможные правовые риски и направления совершенствования использования ГИС. ...
Добавлено: 2 июня 2026 г.
Artificial intelligence, drug repurposing and peer review
Levin J., Oprea T. I., Davidovich S. и др., Nature Biotechnology 2020 P. 1127–1131
Пандемия COVID-19 изменила способы обмена и распространения научных и клинических результатов. Согласно недавнему анализу, в среднем каждую неделю публикуется 367 статей, посвященных COVID-19, при этом медианное время от подачи до принятия составляет всего 6 дней (по сравнению с 84 днями для материалов, не связанных с COVID-19)¹. Эти беспрецедентные сроки рецензирования — и в некоторых случаях ...
Добавлено: 1 июня 2026 г.
Социология цифровых неравенств: методологические вызовы и эмпирические результаты
Гасюкова Е. Н., Коротаев С. А., М.: ФНИСЦ РАН, 2026.
Коллективная монография подводит итоги масштабному многолетнему проекту «Новые социальные неравенства в эпоху цифровизации, проведенному при поддержке РНФ (грант № 21-18 00489) и, по сути, является первой работой, в которой теоретическая и методологическая рефлексия по изучению неравенств, связанных с цифровизацией, сочетаются с изложением результатов анализа, проведённого на обширном эмпирическом материале. Монография состоит из четырех разделов, первый ...
Добавлено: 30 мая 2026 г.
The recognition-by-components method
Slivnitsin P., Мыльников Л. А., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185
Добавлено: 29 мая 2026 г.
Кадровый потенциал цифровой трансформации машиностроения. Мониторинг цифровой трансформации бизнеса. Выпуск №4
Абашкин В. Л., Абдрахманова Г. И., Богданов Т. В. и др., М.: НИУ ВШЭ, 2026.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучает аспекты цифровой трансформации машиностроения, в том числе оценивает необходимый для этого ресурсный, в частности кадровый, потенциал организаций отрасли. Эмпирической базой для анализа послужили результаты обследования более 1,7 тыс. организаций машиностроения, проведенного в 2025 г. в рамках Мониторинга цифровой трансформации бизнеса. К машиностроению отнесены производители: компьютеров, электронных и оптических изделий (код по ОКВЭД2 — 26); электрооборудования (27); ...
Добавлено: 21 мая 2026 г.
Цифровая трансформация машиностроения. Мониторинг цифровой трансформации бизнеса. Выпуск №3
Абашкин В. Л., Абдрахманова Г. И., Богданов Т. В. и др., М.: НИУ ВШЭ, 2026.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучает аспекты цифровой трансформации машиностроения, в том числе оценивает текущий уровень использования цифровых технологий и перспективный спрос на них. Эмпирической базой для анализа послужили результаты обследования более 1,7 тыс. организаций машиностроения, проведенного в 2025 г. в рамках Мониторинга цифровой трансформации бизнеса. К машиностроению отнесены производители: компьютеров, электронных и оптических изделий (код по ОКВЭД2 — 26); электрооборудования (27); машин и оборудования, не включенных в другие ...
Добавлено: 21 мая 2026 г.
Влияет ли финансовое состояние компаний на прогностическую точность DCF-модели?
Федоров Н. С., Финансовый журнал 2025 Т. 17 № 6 С. 99–112
DCF-модель является одной из наиболее часто используемых при оценке стоимости компаний для принятия инвестиционных решений. Тем не менее оценка точности данной модели остает ся важным исследовательским вопросом. В статье представлена оценка точности спецификаций DCF-модели на основе анализа отклонений справедливых цен акций компаний, котирующихся на фондовом индексе S&P 500. Справедливые цены спецификаций DCF-модели составлены на основе ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Предсказательная точность целевых цен акций: сравнение прогнозов аналитиков и машинного обучения
Федоров Н. С., Финансы и бизнес 2025 Т. 21 № 3 С. 34–50
В настоящее время роль искусственного интеллекта все больше занимает значительную роль в различных сферах, в том числе возрастает роль машинного обучения и в финансовой области. Оценка стоимости компании остается важной частью исследований ввиду своей сложности корректной предска зательной точности целевых цен акций. В данном исследовании проведено сравнение предсказательной точности целевой стоимости акций с применением модели дисконтирования ...
Добавлено: 15 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
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору