Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Российские ученые создали модель для оценки развития регионов
Научный коллектив РЭУ имени Г. В. Плеханова разработал модель оценки инновационного развития российских регионов в условиях ESG-трансформации с применением искусственного интеллекта.
Авторы придерживаются расширительной трактовки термина «инновационное развитие» субъекта России, понимая под ним социально-экономическое развитие с учетом экологической безопасности в стране на мезоуровне управления.
С целью мониторинга ситуации разработан авторский подход, базирующийся на одновременном применении индексного метода (предполагает расчет агрегированного показателя) и искусственного интеллекта (точнее, искусственных нейронных сетей). Подход апробирован на примере регионов России с фокусировкой внимания на Республике Башкортостан. Для это региона сформирована система из 52 показателей, закрепленных за пятью поименованными министерствами и остальными министерствами и ведомствами.
По результатам ретроспективной оценки (индексный метод) установлено, что со значением индекса в интервале от 0,506 до 0,519 Республика Башкортостан в разные (2015-2022) годы занимала с 13-го по 23-е место в тематическом рейтинге среди 82 регионов России, для которых такая оценка проводилась. Распределение 82 субъектов страны, исходя из значений индекса за 2015, 2020-2022 годы, проводилось методом самоорганизующихся карт Т. Кохонена в программном продукте Deductor Studio Lite. По результатам кластерного анализа для каждого года указанного периода было сформировано три группы регионов: выше среднего, средним и ниже среднего уровнем инновационного развития. Республика Башкортостан входила в первую группу регионов, за исключением 2020 года (относилась ко второму кластеру).
При этом ежегодно происходили определенные изменения в сформировавшейся кластерной структуре. Так, например, в 2022 году, в первый — третий кластеры относилось соответственно 24 (29,3 процента), 32 (39 процентов) и 26 (31,7 процента) субъектов России. За весь анализируемый период на фоне сокращения доли регионов, образующих третий кластер, наблюдалось некоторое увеличение доли регионов, входящих в первый кластер. Это характеризуется позитивно с позиции изменения качества сформированной кластерной структуры российских регионов по уровню инновационного развития.
Перспективная оценка уровня инновационного развития субъектов страны на примере регионов-лидеров рейтинга и Республики Башкортостан, также, как и кластеризация, проводилась с применением искусственных нейронных сетей. Для решения поставленной задачи был сформирован ансамбль из пяти нейромоделей с различной топологией и конфигурацией (по две MLP / многослойных персептрона и PCA / метод главных компонент с одним и двумя скрытыми слоями, а также GFF / обобщенная нейросеть прямого распространения с двумя скрытыми слоями)
Вычислительные эксперименты проводились в специальном программном продукте – NeuroSolutions for Excel. При этом для каждой нейромодели, включенной в ансамбль, рассчитывалось оптимальное количество нейронов в одном из скрытых слоев. В нашем случае прогнозируется рост значений индекса как для регионов-лидеров рейтинга (города Москва и Санкт-Петербург, Республика Татарстан), так и Республики Башкортостан в 2024-2025 годы.
Специалисты Института истории материальной культуры (ИИМК) РАН в ходе раскопок некрополя Артющенко-2 в Темрюкском районе Краснодарского края обнаружили первые для данного памятника грунтовые склепы на некрополе Артющенко-2. Один из склепов содержал в себе останки не менее 7 человек, в том числе ребенка.
Коллектив ученых из лаборатории искусственных квантовых систем МФТИ, Института радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН и Сколтеха провел уникальный эксперимент, в котором исследовал явление резонансной флуоресценции в трехуровневой системе. На систему воздействовали сразу два источника излучения.
Оказалось, что насекомые активно избегают влажных поверхностей.
Ученые проверили 100 популярных кормов для собак и кошек и во многих из них нашли ПФАС, так называемые «вечные химикаты», причем одни из самых высоких концентраций обнаружили в продуктах на основе рыбы. Во многих случаях их уровень превышает пороги безопасности для людей, установленные европейским регулятором.
Оказалось, что насекомые активно избегают влажных поверхностей.
Во время обследования почти 900 собак ученые выявили 12 пород, склонных к брахицефалическому обструктивному синдрому дыхательных путей, который может ухудшать сон и влиять на переносимость физических нагрузок. Авторы нового исследования выяснили, что список пород, предрасположенных к серьезным нарушениям дыхания, куда шире, чем считалось ранее.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
Международная команда палеонтологов описала новый вид динозавра размером с крупную современную птицу. Он носил на голове плотный костяной нарост, который эти животные, возможно, использовали для внутривидовых разборок. Находка показывает, что даже мелкие хищники мелового периода могли решать конфликты не только когтями и зубами, но и ударами головой.
Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
