Этим цветом обозначаются известные системе слова и выражения,
принимавшие участие в анализе данного текста, а таким - идентифицированные,
то есть соотнесенные с каким-либо объектом онтологической базы
============= Обработанный текст:
Томские ученые• Объект человек » Люди по роду занятий » Учёный » Ученые России » Ученые по городам России » Ученые Томска
• Россия » Ученые России » Ученые по городам России » Ученые Томска исследовали перспективы компаний, столкнувшихся с застоем в развитии
Томские ученые• Объект человек » Люди по роду занятий » Учёный » Ученые России » Ученые по городам России » Ученые Томска
• Россия » Ученые России » Ученые по городам России » Ученые Томска исследовали перспективы компаний, столкнувшихся с застоем в
развитии
01.11.2024
Текст: Степан Воробей
Работа выполнена при поддержке гранта Российского научного фонда• Объект организация » Организации по алфавиту » Организации на Ро » Российский Научный Фонд.
Компании:
Источник фото: сайт ТПУ
Как сообщает пресс-служба• Государство » Связи с общественностью » Пресс-служба
• Коммуникации » Связи с общественностью » Пресс-служба ТПУ, ученые• Объект человек » Люди по роду занятий » Учёный вуза провели комбинированное
исследование• Объект человек » Люди по роду занятий » Учёный более двух тысяч российских компаний• Россия » Предприятия России, переживающих застой или
длительное падение выручки.
Согласно полученным результатам, использование алгоритмов машинного обучения• Информационные технологии » Информационно-коммуникационные технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Искусственный интеллект » Машинное обучение
• Информационные технологии » Искусственный интеллект » Машинное обучение
• Высокие технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Искусственный интеллект » Машинное обучение
повышает точность прогнозов потенциального роста этих компаний до 65-67%, в то
время как в случае со случайным выбором речь идет о 13-17%.
Отмечается, что ученые• Объект человек » Люди по роду занятий » Учёный анализировали показатели деятельности российских
компаний• Россия » Предприятия России добывающей и обрабатывающей промышленности с 2013 по 2021 годы. Они
рассматривали в динамике возраст фирмы, размер основных фондов, объем продаж,
количество кредитных средств, оборачиваемость и рентабельность активов• Экономика » Финансы » Финансовые коэффициенты » Рентабельность активов.
Прогнозирование фирм, способных перейти к росту после длительной стагнации• Финансовый кризис,
выполнялось с помощью моделей логистической регрессии• Информационные технологии » Информационно-коммуникационные технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Искусственный интеллект » Машинное обучение » Логистическая регрессия
• Информационные технологии » Искусственный интеллект » Машинное обучение » Логистическая регрессия
• Высокие технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Искусственный интеллект » Машинное обучение » Логистическая регрессия и методов машинного
обучения• Информационные технологии » Информационно-коммуникационные технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Искусственный интеллект » Машинное обучение
• Информационные технологии » Искусственный интеллект » Машинное обучение
• Высокие технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Искусственный интеллект » Машинное обучение.
– Ранее большинство исследований• Объект человек » Люди по роду занятий » Учёный было сосредоточено на молодых, быстрорастущих
фирмах (так называемых «газелях») или зрелых компаниях, рост которых был
обусловлен масштабированием. Мы в своем исследовании• Объект человек » Люди по роду занятий » Учёный обращаем внимание на
фирмы, восстанавливающиеся после застоя или длительного падения выручки.
Точное прогнозирование того, какие фирмы восстановятся и вернутся к росту,
имеет решающее значение как для инвесторов, так и для политиков, особенно в
глобальной экономике, отмеченной частыми кризисами и периодической стагнацией• Финансовый кризис,
– рассказал доцент бизнес-школы ТПУ Владислав Спицын.
Компании:
|
============= Итог:
2,0107 ; Информационные технологии#Информационно-коммуникационные технологии
#Информационные технологии и телекоммуникации#Искусственный интеллект
#Машинное обучение#Логистическая регрессия
2,3000 ; Финансовый кризис
1,3281 ; Экономика#Финансы#Финансовые коэффициенты#Рентабельность активов
1,3125 ; Государство#Связи с общественностью#Пресс-служба
1,5906 ; Россия#Ученые России#Ученые по городам России#Ученые Томска
1,5125 ; Россия#Предприятия России
============= Объекты:
организации
Российский Научный Фонд
