ТПУ• Объект организация » Организации по алфавиту » Организации на То » Томский политехнический университет
• Россия » Федеральные округа РФ » Сибирский федеральный округ » Томская область » Населенные пункты Томской области » Томск » Образование в Томске » Высшие учебные заведения Томска » Университеты Томска » Томский политехнический университет
• Россия » Регионы России » Сибирь » Западная Сибирь » Томская область » Населенные пункты Томской области » Томск » Образование в Томске » Высшие учебные заведения Томска » Университеты Томска » Томский политехнический университет
• Образование » Высшее образование » Высшее учебное заведение » Институты » Томский политехнический университет:
нейросети• Информационные технологии » Информационно-коммуникационные технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Искусственный интеллект » Интеллектуальные информационные системы » Самообучающиеся системы » Нейронные сети
• Информационные технологии » Информационно-коммуникационные технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Искусственный интеллект » Использование искусственного интеллекта » Распознавание образов » Нейронные сети
• Информационные технологии » Информационно-коммуникационные технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Искусственный интеллект » Машинное обучение » Распознавание образов » Нейронные сети
• Информационные технологии » Искусственный интеллект » Машинное обучение » Распознавание образов » Нейронные сети
• Информационные технологии » Искусственный интеллект » Использование искусственного интеллекта » Распознавание образов » Нейронные сети
• Информационные технологии » Искусственный интеллект » Интеллектуальные информационные системы » Самообучающиеся системы » Нейронные сети
• Высокие технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Искусственный интеллект » Интеллектуальные информационные системы » Самообучающиеся системы » Нейронные сети
• Высокие технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Искусственный интеллект » Использование искусственного интеллекта » Распознавание образов » Нейронные сети
• Высокие технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Искусственный интеллект » Машинное обучение » Распознавание образов » Нейронные сети
• Технологии » Нейронные сети с точностью 65% предсказывают, какие
фирмы восстановят
рост после
застоя
ТПУ• Объект организация » Организации по алфавиту » Организации на То » Томский политехнический университет
• Россия » Федеральные округа РФ » Сибирский федеральный округ » Томская область » Населенные пункты Томской области » Томск » Образование в Томске » Высшие учебные заведения Томска » Университеты Томска » Томский политехнический университет
• Россия » Регионы России » Сибирь » Западная Сибирь » Томская область » Населенные пункты Томской области » Томск » Образование в Томске » Высшие учебные заведения Томска » Университеты Томска » Томский политехнический университет
• Образование » Высшее образование » Высшее учебное заведение » Институты » Томский политехнический университет: нейросети• Информационные технологии » Информационно-коммуникационные технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Искусственный интеллект » Интеллектуальные информационные системы » Самообучающиеся системы » Нейронные сети
• Информационные технологии » Информационно-коммуникационные технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Искусственный интеллект » Использование искусственного интеллекта » Распознавание образов » Нейронные сети
• Информационные технологии » Информационно-коммуникационные технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Искусственный интеллект » Машинное обучение » Распознавание образов » Нейронные сети
• Информационные технологии » Искусственный интеллект » Машинное обучение » Распознавание образов » Нейронные сети
• Информационные технологии » Искусственный интеллект » Использование искусственного интеллекта » Распознавание образов » Нейронные сети
• Информационные технологии » Искусственный интеллект » Интеллектуальные информационные системы » Самообучающиеся системы » Нейронные сети
• Высокие технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Искусственный интеллект » Интеллектуальные информационные системы » Самообучающиеся системы » Нейронные сети
• Высокие технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Искусственный интеллект » Использование искусственного интеллекта » Распознавание образов » Нейронные сети
• Высокие технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Искусственный интеллект » Машинное обучение » Распознавание образов » Нейронные сети
• Технологии » Нейронные сети с точностью 65% предсказывают, какие фирмы восстановят рост
после застоя
Ученые• Объект человек » Люди по роду занятий » Учёный-экономисты Томского политехнического университета• Объект организация » Организации по алфавиту » Организации на То » Томский политехнический университет
• Россия » Федеральные округа РФ » Сибирский федеральный округ » Томская область » Населенные пункты Томской области » Томск » Образование в Томске » Высшие учебные заведения Томска » Университеты Томска » Томский политехнический университет
• Россия » Регионы России » Сибирь » Западная Сибирь » Томская область » Населенные пункты Томской области » Томск » Образование в Томске » Высшие учебные заведения Томска » Университеты Томска » Томский политехнический университет
• Образование » Высшее образование » Высшее учебное заведение » Институты » Томский политехнический университет провели
комбинированное исследование• Объект человек » Люди по роду занятий » Учёный более 2000 российских компаний• Россия » Предприятия России, переживающих
застой или длительное падение выручки . Результаты показали, что использование
алгоритмов• Информационные технологии » Информатика » Программирование » Алгоритм
• Информационные технологии » Информационно-коммуникационные технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Программирование » Алгоритм
• Высокие технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Программирование » Алгоритм 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 случайный выбор показывает успешность
всего в 13-17%. Об этом CNews сообщили представители ТПУ• Объект организация » Организации по алфавиту » Организации на То » Томский политехнический университет
• Россия » Федеральные округа РФ » Сибирский федеральный округ » Томская область » Населенные пункты Томской области » Томск » Образование в Томске » Высшие учебные заведения Томска » Университеты Томска » Томский политехнический университет
• Россия » Регионы России » Сибирь » Западная Сибирь » Томская область » Населенные пункты Томской области » Томск » Образование в Томске » Высшие учебные заведения Томска » Университеты Томска » Томский политехнический университет
• Образование » Высшее образование » Высшее учебное заведение » Институты » Томский политехнический университет .
Исследование• Объект человек » Люди по роду занятий » Учёный выполнено при поддержке гранта Российского научного фонда• Объект организация » Организации по алфавиту » Организации на Ро » Российский Научный Фонд (№
23-28-01404).
Ученые• Объект человек » Люди по роду занятий » Учёный анализировали показатели деятельности российских компаний• Россия » Предприятия России добывающей и
обрабатывающей промышленности с 2013 по 2021 гг. 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 » Искусственный интеллект » Машинное обучение » Логистическая регрессия
• Информационные технологии » Информационно-коммуникационные технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » 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 (« 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», — сказал один из авторов статьи, доцент Бизнес-школы ТПУ• Объект организация » Организации по алфавиту » Организации на То » Томский политехнический университет
• Россия » Федеральные округа РФ » Сибирский федеральный округ » Томская область » Населенные пункты Томской области » Томск » Образование в Томске » Высшие учебные заведения Томска » Университеты Томска » Томский политехнический университет
• Россия » Регионы России » Сибирь » Западная Сибирь » Томская область » Населенные пункты Томской области » Томск » Образование в Томске » Высшие учебные заведения Томска » Университеты Томска » Томский политехнический университет
• Образование » Высшее образование » Высшее учебное заведение » Институты » Томский политехнический университет
Владислав Спицын.
Ученые• Объект человек » Люди по роду занятий » Учёный изучили два типа роста после стагнации• Финансовый кризис: умеренный долгосрочный рост и
быстрый рост. Умеренный долгосрочный рост показывают компании, демонстрирующие
годовой темп роста продаж, превышающий 10% в течение трех из четырех лет после
стагнации• Финансовый кризис, с общим ростом продаж за четыре года, превышающим 30%.
Быстрый рост присущ компаниям, демонстрирующим общий темп роста продаж за
четыре года, превышающий 60%, что включает в себя быстрый долгосрочный рост
(ежегодный рост на 20% и более в течение трех из четырех лет) и быстрый
краткосрочный рост (высокий рост всего за один-два года).
OCR в СЭД: ИИ-возможности для минимизации ручного труда
Маркет
Расчеты показали, что алгоритм• Информационные технологии » Информатика » Программирование » Алгоритм
• Информационные технологии » Информационно-коммуникационные технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Программирование » Алгоритм
• Высокие технологии » Информационные технологии и телекоммуникации » Программирование » Алгоритм 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 увеличивает точность
прогнозов потенциального роста компаний до 65-67%. В то время как успешность
случайного выбора компаний составляет всего 13-17%. Показатель, который
оценивает полноту прогнозов, достигает значений 58-63%. Это особенно ценно для
крупных инвесторов и политиков, которые стремятся определить компании, готовые
к возобновлению роста.
«Выявление таких фирм открывает значительные инвестиционные возможности,
поскольку они представляют собой в значительной степени неиспользованную
область экономических исследований• Объект человек » Люди по роду занятий » Учёный. Сосредоточившись на этом малоизученном
сегменте, мы предлагаем новые идеи о моделях экономического роста, которые
имеют решающее значение в периоды экономической неопределенности», — отметил
Владислав Спицын.
Проведенные ранее исследования• Объект человек » Люди по роду занятий » Учёный показали, что фирмы с быстрым возобновляемым
ростом после стагнации• Финансовый кризис существенно наращивают свою выручку, и она значительно
превышает докризисный уровень. Следовательно, такие фирмы можно рассматривать
как один из источников роста, цифровой и структурной трансформации экономики• Экономика в
условиях циклического развития и внешних шоков.
«Кроме того, наши результаты предлагают прогностические идеи, которые улучшают
процесс принятия решений для фирм. Например, фирмы с ограниченными внутренними
ресурсами или возможностями могут использовать передовые модели 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, предложенные в нашем исследовании• Объект человек » Люди по роду занятий » Учёный, чтобы определить, какие внешние
партнерства или инновационные стратегии с наибольшей вероятностью будут
способствовать успешному возобновлению роста», — сказал Владислав Спицын.
Как сопровождать СУБД на множестве серверов баз данных
Поделиться
Подписаться на новости Короткая ссылка
