Search Results - "СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ"

Relation: https://radiag.bmoc-spb.ru/jour/article/view/1143/702; Игнатьева В.И., Вознюк И.А., Шамалов Н.А., Резник А.В., Виницкий А.А., Деркач Е.В. Социально-экономическое бремя инсульта в Российской Федерации // Журнал неврологии и психиатрии им. С. С. Корсакова. 2023. Т. 123, № 8 (вып. 2). С. 5–15. doi:10.17116/jnevro20231230825.; Campbell B.C.V., Lansberg M.G., Broderick J.P., Derdeyn C.P., Khatri P., Sarraj A., Saver J.L., Vagal A., Albers G.W. Acute Stroke Imaging Research Roadmap IV: Imaging Selection and Outcomes in Acute Stroke Clinical Trials and Practice // Stroke. 2021. Vol. 52, No. 8. P. 2723–2733 doi:10.1161/STROKEAHA.121.035132.; European Society of Radiology (ESR), A. P. Brady, P. Graciano, B. Brkljacic, C. Loewe, M. Szucsich, M. Hierath. The future of radiology in Europe under increasing workload and staff shortages: a survey from the European Society of Radiology (ESR) // Insights into Imaging. 2025. Vol. 16. Art. No. 19. P. 1–10. doi:10.1186/s13244-025-01925-7.; Андропова П.Л., Гаврилов П.В., Савинцева Ж.И. Шкала ASPECTS: межэкспертное соглашение при использовании // Лучевая диагностика и терапия. 2022. Т. 13, № 1. С. 21–27. doi:10.22328/2079-5343-2022-13-1-7-13.; Андропова П.Л., Гаврилов П.В., Савинцева Ж.И., Вовк А.В., Рыбин Е.В. Применение систем искусственного интеллекта в нейрорадиологии острого ишемического инсульта // Лучевая диагностика и терапия. 2021. Т. 12, № 2. С. 30–36. doi:10.22328/2079-5343-2021-12-2-30-36.; Powers W.J., Rabinstein A.A., Ackerson T. et al. Guidelines for the Early Management of Patients With Acute Ischemic Stroke: 2019 Update to the 2018 Guidelines for the Early Management of Acute Ischemic Stroke // Stroke. 2019. Vol. 50. P. e344–e418. doi:10.1161/STR.0000000000000211.; Щеглова Л.В., Савинова А.В., Камышанская И.Г., Харитонов Н.Ю., Рублева О.В. Использование искусственного интеллекта в диагностике острых нарушений мозгового кровообращения (обзор литературы) // Медицина: теория и практика. 2023. Т. 8, № 4. С. 272–278. doi:10.35478/MTP.2023.4.07.; Soun J.E., Chow D.S., Nagamine M., Takhtawala R.S., Filippi C.G., Yu W., Chang P.D. Artificial Intelligence and Acute Stroke Imaging // American Journal of Neuroradiology. 2021. Vol. 42, No. 1. P. 2–11. doi:10.3174/ajnr.A6897.; Wang Z., Yang W., Li Z., Rong Z., Wang X., Han J., Ma L. A 25-Year Retrospective of the Use of AI for Diagnosing Acute Stroke: Systematic Review // Journal of Medical Internet Research. 2024. Vol. 26. e51234. doi:10.2196/51234.; Larentzakis A., Lygeros N. Artificial intelligence (AI) in medicine as a strategic valuable tool // Pan African Medical Journal. 2021. Vol. 38. P. 244. doi:10.11604/pamj.2021.38.244.25354.

Availability: https://radiag.bmoc-spb.ru/jour/article/view/1143
https://doi.org/10.22328/2079-5343-2025-16-3-37-45

View record from BASE

12

Academic Journal

Применение технологий искусственного интеллекта в управлении корпоративными финансами: методологические и практические аспекты

Authors: Бессонова Дарья Сергеевна, ФГБОУ ВО «Тюменский индустриальный университет», Dar'ia S. Bessonova, FGBOU VO "Tiumenskii industrial'nyi universitet"

Source: Law, Economics and Management; ; Актуальные вопросы экономики, права и социологии

Subject Terms: искусственный интеллект, финансовый анализ, машинное обучение, корпоративные финансы, управление рисками, системы поддержки принятия решений, DeepTech, нечётко-когнитивное моделирование

File Description: text/html

Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-5-908083-12-6; https://phsreda.com/e-articles/10783/Action10783-151082.pdf; Саламова А.А. Роль искусственного интеллекта в финансах / А.А. Саламова, И.Е. Федоровская, И.И. Васильев // Финансовые рынки и банки. – 2023. – №1 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-iskusstvennogo-intellekta-v-finansah (дата обращения: 20.10.2025). EDN LHANCH; Искусственный интеллект в контроле и управлении финансами корпорации / С.О. Крамаров, А.Н. Кузьминов, Н.А. Рутта [и др.] // Вестник СурГУ. – 2023. – №4(42) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-kontrole-i-upravlenii-finansami-korporatsii (дата обращения: 20.10.2025).; Воронова Н.С. Технологии искусственного интеллекта и DeepTech в управлении финансами / Н.С. Воронова, Д.Д. Яковлева // SAEC. – 2024. – №1 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/tehnologii-iskusstvennogo-intellekta-i-deeptech-v-upravlenii-finansami (дата обращения: 21.10.2025). DOI 10.18720/SPBPU/2/id24-68. EDN OVFNFM; Сергутинa Т.Э. Внедрение технологий искусственного интеллекта в корпоративные финансы / Т.Э. Сергутина, Р.М. Байрамуков, А.Н. Клименко // ЕГИ. – 2023. – №4(48) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/vnedrenie-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta-v-korporativnye-finansy (дата обращения: 21.10.2025).; https://phsreda.com/article/151082/discussion_platform

Availability: https://phsreda.com/article/151082/discussion_platform
https://phsreda.com/files/Books/10783/Cover-10783.jpg?req=151082

View record from BASE

13

Academic Journal

Цифровое агрообразование: применение технологий анализа больших данных для поддержки принятия решений в АПК ; Tsifrovoe agroobrazovanie: primenenie tekhnologii analiza bol'shikh dannykh dlia podderzhki priniatiia reshenii v APK

Authors: Сергеев Степан Иванович, ФГБОУ ВО «Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К.А. Тимирязева», Stepan I. Sergeev, FSBEI of HE “Russian Timiryazev State Agrarian University”, Красовская Людмила Владимировна, Liudmila V. Krasovskaia

Source: The Topical Issues of the Humanities and Social Sciences; 150-153 ; Актуальные вопросы гуманитарных и социальных наук; 150-153

Subject Terms: big data, цифровизация, системы поддержки принятия решений

File Description: text/html

Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-5-908083-02-7; https://phsreda.com/e-articles/10777/Action10777-150465.pdf; Технологии Big Data в сельском хозяйстве / Г.И. Абдрахманова, С.А. Васильковский, К.О. Вишневский [и др.] // Фундаментальные исследования. – 2022. – №6. – С. 1–5.; Жолудева В.В. Применение больших данных в АПК / В.В. Жолудева, В.С. Уткин // Вестник АПК Верхневолжья. – 2023. – №4 (64). – С. 119–123. DOI 10.35694/YARCX.2023.64.4.016. EDN ULJRLK; НПК «Криптонит» «Берилл АПК обработки больших данных» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.tadviser.ru/index.php/Продукт:НПК_Криптонит:_Берилл_АПК_обработки_больших_данных (дата обращения: 20.12.2024).; Big Data в помощь: как аграрию использовать данные для повышения эффективности» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://latifundist.com/spetsproekt/725-big-data-v-pomoshch-kak-agrariyu-ispolzovat-dannye-dlya-povysheniya-effektivnosti (дата обращения: 20.12.2024).; Big Data и их влияние на бизнес [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://allsee.team/big_data_and_business_impact (дата обращения: 20.12.2024).; Цифровизация и трансформация современной экономики и бизнеса / Л.В. Красовская, С.В. Пчелинцева, М.С. Никаноров, А.Н. Лосев // Актуальные вопросы права, экономики и управления: сборник материалов VI Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых с международным участием (Ульяновск, 26 апреля 2024 года). – Чебоксары: Среда, 2024. – С. 123–127. – EDN KINIQD.; Красовская Л.В. Цифровая трансформация как фактор развития агропромышленного комплекса / Л.В. Красовская, М.В. Ковшова, С.В. Пчелинцева // Фундаментальные и прикладные исследования кооперативного сектора экономики. – 2024. – №2. – С. 145–154. – EDN LRRFJV.; Использование беспилотных летательных аппаратов в сельском хозяйстве при опрыскивании полей / М.С. Никаноров, А.Н. Лосев, Л.В. Красовская, С.В. Пчелинцева // Регионы России в меняющемся мире: преемственность приоритетов и новые возможности: сборник материалов Международной научно-практической конференции (Чебоксары, 24 ноября 2023 года). – Чебоксары: «Среда, 2023. – С. 35–40. – EDN VKPOXE.; Using data mining techniques to identify the impact of water availability in the agricultural sector / V. Tynchenko, L. Krasovskaya, A. Kozlova [et al.] // BIO Web of Conferences. 2024. Vol. 141. P. 03008. DOI 10.1051/bioconf/202414103008. EDN JEKMQE.; Концепция проектирования класса прецизионных поворотных стендов с инерциальными чувствительными элементами в цепи обратной связи / Д.М. Калихман, Е.А. Депутатова, С.В. Пчелинцева, В.О. Горбачев // Гироскопия и навигация. – 2022. – Т. 30. №3(118). – С. 41–64. – DOI 10.17285/0869-7035.0098. – EDN DMDBCO.; Calibration of ultrasonic flowmeter on Wi-Fi network using a web browser / M. A. Velichko, O. N. Satler, L. V. Krasovskaya [et al.] // Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems. 2018. Vol. 10. No. 8. Pp. 1593–1596. EDN URBDCI.; Использование технологий распределенных вычислений для решения сложных технических задач в дистанционной образовательной среде вуза / А.А. Большаков, В.П. Глазков, И.В. Егоров [и др.] // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. – 2011. – №1. – С. 99–107. – EDN NCONED.; Perception of multistable images: EEG studies / V. Grubov, A. Runnova, V. Maksimenko [et al.] // Cybernetics and Physics. 2017. Vol. 6. No. 3. Pp. 108–113. – EDN ZUCEIF.; Patterns recognition of electric brain activity using artificial neural networks / V.Y. Musatov, S.V. Pchelintseva, A.E. Runnova, A.E. Hramov // Proceedings of SPIE – The International Society for Optical Engineering: Saratov Fall Meeting 2016: Laser Physics and Photonics XVII; and Computational Biophysics and Analysis of Biomedical Data III (Saratov, 27–30 сентября 2016 года). Vol. 10337. Saratov: SPIE, 2017. P. 1033714. DOI 10.1117/12.2267701. EDN XNHUXK.; Красовская Л.В. Использование сверточных нейронных сетей в деятельности сельхозпредприятий / Л.В. Красовская, С.В. Пчелинцева, М.В. Ковшова // Техника и оборудование для села. – 2024. – №7 (325). – С. 7–11. – DOI 10.33267/2072-9642-2024-7-7-9. – EDN POWODH.; Красовская Л.В. Онлайн-курсы в образовательном процессе высшей школы / Л.В. Красовская, В.И. Красовская // Университет как фактор модернизации России: история и перспективы (к 55-летию ЧГУ им. И.Н. Ульянова): материалы Международной научно-практической конференции (Чебоксары, 18 октября 2022 года). – Чебоксары: Среда, 2022. – С. 307–309. – EDN VUOHIG.; Improving educational process quality in the lessons of natural and mathematical cycle by means of stem-training / S.D. Chernyavskikh, I.B. Kostina, Y.P. Gladkikh [et al.] // Cypriot Journal of Educational Sciences. 2018. Vol. 13. No. 4. Pp. 501–510. DOI 10.18844/cjes.v13i4.3857. EDN GXJAWF.; https://phsreda.com/article/150465/discussion_platform

Availability: https://phsreda.com/article/150465/discussion_platform
https://phsreda.com/files/Books/10777/Cover-10777.jpg?req=150465

View record from BASE

14

Academic Journal

IMPROVING THE MANAGEMENT SYSTEM FOR LOW-QUALITY GOODS

Source: Экономика и предпринимательство. :231-235

Subject Terms: брак, системы поддержки принятия решений, suppliers, Предприятие, поставщики, procurement logistics, low-quality goods, база знаний, некачественный товар, knowledge base, 1С, закупочная логистика, decision support systems, marriage, 1C, Enterprise

15

Academic Journal

IMPROVING THE MANAGEMENT SYSTEM FOR LOW-QUALITY GOODS

Source: Экономика и предпринимательство. :1284-1288

Subject Terms: брак, системы поддержки принятия решений, suppliers, Предприятие, поставщики, procurement logistics, low-quality goods, база знаний, некачественный товар, knowledge base, 1С, закупочная логистика, decision support systems, marriage, 1C, Enterprise

16

Academic Journal

Синтез решающих правил для экспертной системы предикативной оценки потенциала спортивных возможностей

Subject Terms: синтез решающих правил, Deep Learning, predicative evaluation of sport potential, 9. Industry and infrastructure, 4. Education, предикативная оценка спортивного потенциала, sports physiology, системы поддержки принятия решений, спортивная физиология, decision support systems, decision rule synthesis

17

Academic Journal

Generalization of Russian and foreign experience in modeling processes and objects of the digital economy

Source: Экономика и предпринимательство. :281-287

Subject Terms: 9. Industry and infrastructure, 8. Economic growth, цифровая экономика, моделирование цифровой экономики, системы поддержки принятия решений, процессы цифровой экономики, объем производства в обрабатывающей промышленности, LEAN-технологии

18

Academic Journal

Системы поддержки принятия решений в управлении персоналом ИТ-компании ; Sistemy podderzhki priniatiia reshenii v upravlenii personalom IT-kompanii

Authors: Берус Александр Павлович, ФГБОУ ВО «Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина», Aleksandr P. Berus, the Kuban State Agrarian University, Ткаченко Наталья Андреевна, Natalia A. Tkachenko

Source: Modern trends in management, economics and business: from theory to practice; 38-41 ; Современные тренды управления, экономики и предпринимательства: от теории к практике; 38-41

Subject Terms: база данных, системы поддержки принятия решений, математический метод, СППР, ИТ-компания, СУБД, система «VisionTask»

File Description: text/html

Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-5-907830-90-5; https://phsreda.com/e-articles/10654/Action10654-114899.pdf; Кучуганов В.Н. Информационные системы: методы и средства поддержки принятия решений: учебное пособие / В.Н. Кучуганов, А.В. Кучуганов. – М.: Ай Пи Ар Медиа, 2020. – 247 c.; Прокопенко Н.Ю. Аналитические информационные системы поддержки принятия решений: учебное пособие / Н.Ю. Прокопенко. – Н. Новгород: Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет; ЭБС АСВ, 2020. – 143 c. EDN WGEPJA; Ткаченко В.В. Система поддержки принятия решений для управления экономическими параметрами в растениеводстве / В.В. Ткаченко // Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. – 2009. – №96. – С. 110–114. EDN KBDNDT; https://phsreda.com/article/114899/discussion_platform