Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России : научно-практический журнал. - М. : Национальный союз "Управление персоналом" (НаСОУП) : ИНФРА-М, издается с 2012 года - . - Выходит раз в два месяца. - Текст : непосредственный. 2020г. N 3
1
Содержание: Нагибина, Н. И. Обзор результатов премии "OW! HR" за 2016-2019 годы / Н. И. Нагибина, И. Р. Попова, А. А. Питкина. - С.5-13 Кл.слова: ПРЕМИЯ "WOW! HR" Миляева, Л. Г. Анализ политики социально-трудовых отношений на предприятии в контексте внедрения инноваций / Л. Г. Миляева. - С.14-20 Кл.слова: ПСТО, МЕТОДИЧЕСКИЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ, КОНЦЕПЦИЯ ДИАГНОСТИКИ ПСТО Митрофанова, Е. А. Учет специфики цифрового поколения в образовании и управлении персоналом / Е. А. Митрофанова, С. А. Гришаева. - С.21-26 Кл.слова: СОЦИОКУЛЬТУРНЫЕ ОСОБЕННОСТИ, ЦИФРОВОЕ ПОКОЛЕНИЕ, ПОКОЛЕНИЕ Z Черняк, Т. В. Качество профессиональной подготовки и карьеры HR-менеджеров (в оценке выпускников) / Т. В. Черняк. - С.27-34 Кл.слова: HR-МЕНЕДЖЕР, ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ПОДГОТОВКА, КАЧЕСТВО ОБУЧЕНИЯ Токарева, Ю. А. Проблема внедрения цифровых технологий и обучение персонала медицинской организации / Ю. А. Токарева, Д. А. Акулова, А. С. Лобачева. - С.35-39 Кл.слова: ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ОБУЧЕНИЕ ПЕРСОНАЛА, МОТИВАЦИЯ К ОБУЧЕНИЮ Лапочкина, А. А. Управление брендом учебного заведения / А. А. Лапочкина. - С.40-43 Кл.слова: БРЕНД УЧЕБНОГО ЗАВЕДЕНИЯ, РЕПУТАЦИЯ УЧЕБНОГО ЗАВЕДЕНИЯ, ЦЕЛЕВАЯ АУДИТОРИЯ Каримов, М. М. Системная поддержка адаптации иностранных обучающихся в рамках проекта "Студенческая Организация Объединенных Наций" кейс Уральского федерального университета имени первого России Б.Н. Ельцина как лучшая практика / М. М. Каримов. - С.44-50 Кл.слова: СТУДЕНЧЕСКАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ОБЪЕДИНЕННЫХ НАЦИЙ, АДАПТАЦИЯ СТУДЕНТОВ, ЗЕМЛЯЧЕСТВО Смирнов, Е. Н. Макроэкономическое воздействие на рынки труда в условиях рисков глобальных рецессий / Е. Н. Смирнов. - С.51-55 Кл.слова: РЫНОК ТРУДА, НЕРАВЕНСТВО, ГЛОБАЛЬНАЯ РЕЦЕССИЯ Аникеева, Н. В. Рынок труда: сегодня и завтра / Н. В. Аникеева, А. Е. Митрофанова. - С.56-59 Кл.слова: РЫНОК ТРУДА, ТРУДОВЫЕ РЕСУРСЫ, БЕЗРАБОТИЦА Маличенко, И. П. Согласование профессиональных запросов участников рынка труда при трудоустройстве молодых специалистов / И. П. Маличенко, Е. А. Черкасова. - С.60-65 Кл.слова: МОЛОДЫЕ СПЕЦИАЛИСТЫ, РЫНОК ТРУДА, БЕЗРАБОТИЦА Ашурбеков, Р. А. Особенность перевода персонала организации на удаленную работу / Р. А. Ашурбеков, Е. М. Валяева. - С.66-69 Кл.слова: УПРАВЛЕНИЕ ПЕРСОНАЛОМ, УДАЛЕННАЯ РАБОТА, ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ Ковлеков, И. И. Анализ электронного кадрового делопроизводства в госучреждении (на примере Государственного комитета по ценовой политике Республике Саха (Якутия)) / И. И. Ковлеков, И. И. Нестерович. - С.70-75 Кл.слова: ЭЛЕКТРОННОЕ КАДРОВОЕ ДЕЛОПРОИЗВОДСТВО, ЭЛЕКТРОННЫЙ ДОКУМЕНТООБОРОТ, РЕСПУБЛИКА САХА (ЯКУТИЯ) Брагина, Д. С. BigData в HR / Д. С. Брагина, Н. А. Молодчик. - С.76-80 Кл.слова: BIGDATA, HR-АНАЛИТИКА, УПРАВЛЕНИЕ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ
Имеются экземпляры в отделах:
всего 1 : ЧЗ №1 (1) Свободны: ЧЗ №1 (1)
Новостной дайджест . Вып. 82. - [Б. м.] : MIR INITIATIVE, 2019. - 38 с. on-line - Вид и объём ресурса: Электрон. текстовые дан. - Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС. - Б. ц.. - Текст : электронный. Содержание: Google будет прогнозировать наводнения в Индии . - С .4 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, BIGDATA Искусственный интеллект будет прогнозировать лесные пожары . - С .5 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ Учёные научили нейросеть играть в прятки . - С .6 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, НЕЙРОСЕТЬ ИИ от Facebook поможет подобрать модную одежду . - С .7 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, FACEBOOK Бот с искусственным интеллектом от Microsoft . - С .8 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, MICROSOFT У Google Assistant 9 искусственных голосов . - С .9 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, GOOGLE ASSISTANT ИИ находит тёмную материю на 30% лучше людей . - С .10 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ Тепло как эффективный источник энергии . - С .11 Кл.слова: АЛЬТЕРНАТИВНАЯ ЭНЕРГЕТИКА, ЗЕЛЕНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Daimler отказывается от двигателей внутреннего сгорания . - С .12 Кл.слова: АЛЬТЕРНАТИВНАЯ ЭНЕРГЕТИКА, ЗЕЛЕНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ДВИГАТЕЛИ ВНУТРЕННЕГО СГОРАНИЯ Tesla Model 3 получила наивысшую оценку безопасности . - С .13 Кл.слова: АЛЬТЕРНАТИВНАЯ ЭНЕРГЕТИКА, ЗЕЛЕНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 100 тысяч электрокаров для Amazon . - С .14 Кл.слова: АЛЬТЕРНАТИВНАЯ ЭНЕРГЕТИКА, ЗЕЛЕНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Серебряно-цинковые батареи ждёт расцвет . - С .15 Кл.слова: АЛЬТЕРНАТИВНАЯ ЭНЕРГЕТИКА, ЗЕЛЕНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Самозатачивающиеся зубы морских ежей вдохновили ученых . - С .16 Кл.слова: НАНОТЕХНОЛОГИИ Сверхпрочный материал на основе жемчуга . - С .17 Кл.слова: НАНОТЕХНОЛОГИИ, ПЛАСТИК СВЕРХПРОЧНЫЙ Диабет второго типа можно диагностировать у офтальмолога . - С .18 Кл.слова: ГЕНЕТИЧЕСКАЯ ИНЖЕНЕРИЯ, БИОИНФОРМАТИКА Бактерии в человеческом теле сами вырабатывают спирт . - С .19 Кл.слова: ГЕНЕТИЧЕСКАЯ ИНЖЕНЕРИЯ, БИОИНФОРМАТИКА Учёные вылечили простуду — и это настоящее открытие . - С .20 Кл.слова: ГЕНЕТИЧЕСКАЯ ИНЖЕНЕРИЯ, БИОИНФОРМАТИКА Портативное устройство для диагностики рака кожи . - С .21 Кл.слова: ГЕНЕТИЧЕСКАЯ ИНЖЕНЕРИЯ, БИОИНФОРМАТИКА Эксперимент с генетически модифицированными комарами в Бразилии пошёл не по плану . - С .22 Кл.слова: ГЕНЕТИЧЕСКАЯ ИНЖЕНЕРИЯ, БИОИНФОРМАТИКА Учёным удалось создать вероятностный компьютер . - С .23 Кл.слова: КВАНТОВЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ, КВАНТОВЫЙ КОМПЬЮТЕР 53-кубитная квантовая ЭВМ . - С .24 Кл.слова: КВАНТОВЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ, КВАНТОВЫЙ КОМПЬЮТЕР Google создал, возможно, самый мощный квантовый компьютер в мире . - С .25 Кл.слова: КВАНТОВЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ, КВАНТОВЫЙ КОМПЬЮТЕР Бездомным помогут при помощи 3D-печати . - С .26 Кл.слова: АДДИТИВНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, 3-D ТЕХНОЛОГИИ, ТРЕХМЕРНАЯ ПЕЧАТЬ Вместо манекенов - напечатанные на 3D-принтере копии телепокупателей . - С .27 Кл.слова: АДДИТИВНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, 3-D ПРИНТЕР Биоробот научился плавать . - С .28 Кл.слова: РОБОТОТЕХНИКА, РОБОТ Свободные роботы-грузчики . - С .29 Кл.слова: РОБОТОТЕХНИКА, РОБОТ Mastercard работает над биометрической аутентификацией . - С .30 Кл.слова: СЕНСОР, БИОМЕТРИЯ Дроны-кровельщики перекроют крышу . - С .31 Кл.слова: БЕСПИЛОТНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ДРОН Посылки FedEx и лекарства будут доставлять дронами . - С .32 Кл.слова: БЕСПИЛОТНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ДРОН Uber составляет карту Далласа . - С .33 Кл.слова: БЕСПИЛОТНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Россия и Китай будут раздавать интернет из космоса . - С .34 Кл.слова: ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ИНТЕРНЕТ Новый российский суперкомпьютер мощностью в 13,5 терафлопс . - С .35 Кл.слова: SMATR-ТЕХНОЛОГИИ, ФИШЕР, РОСЭЛЕКТРОНИКА
Цифровые технологии : тематическая подборка / сост. Е. М. Розентальс ; отв. за выпуск Е. В. Шавыркина. - Красноярск : КрЦНТИБ, 2021. - 216 с. - Б. ц.. - Текст : непосредственный. Содержание: Абдримова, Мария. Цифровые следы: какой эффект можно получить от внедрения блокчейн-технологий / М. Абдримова. - С .13 Кл.слова: БЛОКЧЕЙН ТЕХНОЛОГИЯ, ХРАНЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ, БАЗА ДАННЫХ Гулый, И. М. Эффекты внедрения блокчейн-технологий в деятельности железнодорожных компаний / И. М. Гулый. - С .17 Кл.слова: БЛОКЧЕЙН-ТЕХНОЛОГИИ, БЛОКЧЕЙН, ПРЕИМУЩЕСТВА, БЛОКЧЕЙН, ВНЕДРЕНИЕ Коровяковский, Е. К. О выборе типа блокчейн / Е. К. Коровяковский, А. Ю. Попадюк. - С .26 Кл.слова: ЦИФРОВИЗАЦИЯ ТРАНСПОРТА, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, БЛОКЧЕЙН, ТИП Никулина, А. Е. Применение технологии блокчейн в логистике / А. Е. Никулина. - С .28 Кл.слова: БЛОКЧЕЙН В ЛОГИСТИКЕ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ХРАНЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ Русинов, И. А. Фактическое влияние блокчейн-технологии на процесс транспортировки грузов / И. А. Русинов. - С .31 Кл.слова: МЕЖДУНАРОДНАЯ ЛОГИСТИКА, БЛОКЧЕЙН В ЛОГИСТИКЕ, ЦИФРОВИЗАЦИЯ ТРАНСПОРТА Каменкова, А. Л. Применение больших данных для анализа пассажиропотока на скоростных магистралях Российской Федерации / А. Л. Каменкова. - С .35 Кл.слова: БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ, ПАССАЖИРОПОТОК, АНАЛИЗ, СКОРОСТНОЙ ТРАНСПОРТ Парицкий, Владимир. Как использовать BigData, чтобы предсказывать поломки оборудования / В. Парицкий. - С .45 Кл.слова: БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ, ЦИФРОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ, ОБРАБОТКА, АНАЛИЗ ДАННЫХ Таволжанская, О. Н. Большие данные. Data-ориентированный подход к ведению бизнеса / О. Н. Таволжанская, Н. Е. Баранов. - С .49 Кл.слова: BIGDATA В БИЗНЕСЕ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ Использование виртуальной реальности в процессе обучения . - С .57 Кл.слова: ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ В ОБРАЗОВАНИИ, VR-ТЕХНОЛОГИЯ, ПОДГОТОВКА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ КАДРОВ Молчанов, Олег Викторович. Обучение с помощью комплекта виртуальной реальности / О. В. Молчанов. - С .60 Кл.слова: ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ В ОБРАЗОВАНИИ, VR-ТЕХНОЛОГИЯ, ПОДГОТОВКА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ КАДРОВ Обухов, А. Д. На основе технологий виртуальной реальности / А. Д. Обухов, И. Н. Ломакин, А. А. Понятов. - С .62 Кл.слова: ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ, ТРЕНАЖЕР, ПРОГРАММНЫЙ СИМУЛЯТОР Афанасенко, Павел. Как автоматизировать процессы охраны труда с помощью интернета вещей / П. Афанасенко, А. Малафеев. - С .67 Кл.слова: ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ, ВНЕДРЕНИЕ, ОХРАНА ТРУДА Малафеев, Андрей. Как с минимальными затратами внедрить интернет вещей / А. Малафеев. - С .73 Кл.слова: ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ, ВНЕДРЕНИЕ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Рахманова, М. А. Интернет вещей на железнодорожном транспорте / М. А. Рахманова. - С .80 Кл.слова: ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ, ВНЕДРЕНИЕ, ЦИФРОВИЗАЦИЯ Выскребенцев, Алексей. Искусственный интеллект в производственных процессах: когда это эффективно? / А. Выскребенцев. - С .85 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ВНЕДРЕНИЕ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, ФИНАНСОВАЯ ВЫГОДА Константинов, Владимир. Беспристрастный взгляд. Нормированием труда путейцев займется искусственный интеллект / В. Константинов. - С .87 Кл.слова: НОРМИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ РАБОТ, ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ, ПУТЕВОЕ ХОЗЯЙСТВО Косорукова, Ирина Вячеславовна. Проблемы и перспективы применения искусственного интеллекта в России и в мире / И. В. Косорукова, В. Н. Межинский, А. А. Лигай. - С .89 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЩЕСТВО Кухаренко, Виталий. Звездный час искусственного интеллекта / В. Кухаренко. - С .110 Кл.слова: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ВИРТУАЛЬНОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ Минин, Алексей. Гибридные модели: коллаборация человеческой логики и алгоритмов ИИ / А. Минин. - С .114 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ФЭС, ГИБРИДНАЯ МОДЕЛЬ Тюшеская, Ольга. ОЦО: Центр массового применения искусственного интеллекта = <ОЦО> / О. Тюшеская. - С .116 Кл.слова: ОБЩИЙ ЦЕНТР ОБСЛУЖИВАНИЯ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ Ускова, О. А. Технологии в помощь. Искусственный интеллект позволит снизить число аварий на железной дороге / О. А. Ускова. - С .122 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ОАО РЖД, COGNITIVE RAILL PILOT Фаунтейн, Тим. Искусственный интеллект с широкими полномочиями / Т. Фаунтейн, Б. Маккарти, Т. Салех. - С .124 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ПРИМЕНЕНИЕ Федоров, С. Внедрение систем на базе ИИ для крупнейших российских компаний / С. Федоров. - С .133 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ВНЕДРЕНИЕ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ Филатов, Андрей. Нас ждет развитие продуктов на базе искусственного интеллекта / А. Филатов. - С .135 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, БЛОКЧЕЙН, ОНЛАЙН-КОНФЕРЕНЦИЯ Агравал, Аджай. / А. Агравал, Д. Ганс ; нное обучение: инструкция для опоздавших А. Голдфарб. - С .139 Кл.слова: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ Бабик, Борис. Машинное обучение выходит из-под контроля / Б. Бабик, Г. Коэн, Т. Эвгениу, С. Герке. - С .147 Другие авторы: Коэн Г., Эвгениу Т., Герке С. Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, РИСКИ Радеев, Никита Андреевич. Предсказание лавинной опасности методами машинного обучения / Н. А. Радеев. - С .156 Кл.слова: АЛГОРИТМ ПРЕДСКАЗАНИЯ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ВЕРТИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ Бойсунов, Б. П. Особенности и тенденции развития нейронных сетей / Б. П. Бойсунов, Ш. С. Ташматова. - С .169 Кл.слова: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ, ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Мащенко, П. Е. Оптимизация модели нейронной сети U-HarDNet-70 для сегментации железнодорожного пути / П. Е. Мащенко, П. П. Ширяев. - С .174 Кл.слова: НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, ПРИМЕНЕНИЕ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ, СЕГМЕНТАЦИОННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, U-HARDNET-70 Сивицкий, Д. А. Анализ опыта и перспектив применения искусственных нейронных сетей на железнодорожном транспорте / Д. А. Сивицкий. - С .178 Кл.слова: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, НЕЙРОСЕТЕВОЕ МОЖЕЛИРОВАНИЕ, ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫЙ ТРАНСПОРТ Эфендиева, Марина. Глубокие изменения. Какие области захватывает Deep Learning / М. Эфендиева. - С .186 Кл.слова: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ, DEEP LEARNING Гольдштейн, А. Б. Цифровой двойник для управления сетью связи / А. Б. Гольдштейн, С. В. Кисляков. - С .193 Кл.слова: КРОСС-ДОМЕННАЯ МОДЕЛЬ, OSS/BSS, 5/6G Королев, В. В. Цифровой двойник стрелочного перевода / В. В. Королев. - С .199 Кл.слова: СТРЕЛОЧНЫЙ ПЕРЕВОД, ВИРТУАЛЬНЫЙ ПРОТОТИП, ВИРТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ Сергеев, Игорь. Методологические аспекты использования концепции цифровых двойников при мониторинге цепей поставок / И. Сергеев. - С .202 Кл.слова: ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК, УПРАВЛЕНИЕ ЦЕПЯМИ ПОСТАВОК, ЛОГИСТИЧЕСКИЙ БИЗНЕС-ПРОЦЕСС Хачатурян, Михаил. Цифровые двойники и дополненная реальность: модный тренд или реальная помощь бизнесу? / М. Хачатурян. - С .211 Кл.слова: ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК, СВОЙСТВА, ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК, СФЕРА ПРИМЕНЕНИЯ Чернышевская, Юлия. Гляжу в DT, как в зеркало / ю. Чернышевская. - С .214 Кл.слова: ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК, СФЕРА ПРИМЕНЕНИЯ, ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК, ТЕХНОЛОГИЯ
Рубрики: Железнодорожный транспорт--Цифровизация Кл.слова (ненормированные): ТЕМАТИЧЕСКАЯ ПОДБОРКА ДЦНТИБ -- ЦИФРОВЫЕ ИННОВАЦИИ В ТРАНСПОРТНОМ КОМПЛЕКСЕ -- БЛОКЧЕЙН -- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ -- BIGDATA -- ВИРТУАЛЬНАЯ И ДОПОЛНЕННАЯ РЕАЛЬНОСТЬ -- ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ ТРАНСПОРТА Аннотация: В ближайшее время скорость принятия решений, внедрения новых технологий и получения информации станет для компаний и предприятий одним из самых главных факторов успеха, который определит дальнейшие пути их развития. Социально-экономическая трансформация общества и экономики происходит под влиянием массового внедрения и применения цифровых технологий. Некоторые передовые технологии уже стали обыденными, но появление новых сценариев их использования и новых приложений откроет дополнительные преимущества и возможности. В совершенно разных областях деятельности используются: блокчейн и искусственный интеллект, технологии обработки больших массивов данных (bigdata) и Интернет вещей (1оТ), виртуальная и дополненная реальность, машинное обучение, нейронные сети и цифровые двойники. Именно об этих направлениях цифровизации и пойдет речь в материалах тематической подборки. Кроме того, авторы статей, включенных в тематическую подборку, анализируют современное состояние цифровых технологий, оказывающих ключевое влияние на технологическое и социально-экономическое развитие индустрии, общества, экономики и обозначают направления развития цифровых технологии.
Для просмотра полного текста, пожалуйста, авторизируйтесь.
Доп.точки доступа: Розентальс, Евгения Михайловна \сост.\; Шавыркина, Елена Валериевна \отв. за выпуск.\; Герке, С.
Экземпляры всего: 1 ЧЗ №2 (1) Свободны: ЧЗ №2 (1) Количество выдач: 3
Алабужин, И.. Энергоемкая цифровизация / Игорь Алабужин>. - Текст : электронный // Ведомости. - 2021. - №4 (17 января). - С. 7
Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС
Данилов, К. В. Технология BIGDATA в железнодорожной отрасли / К. В. Данилов, Н. И. Капустин>. - Текст : непосредственный // Железнодорожный транспорт : Ежемесячный научно-теоретический технико-экономический журнал. - 2018. - N 7. - С. 50-52
. - ISSN 0044-4448
Суконников, Герман Викторович. Успех цифровой трансформации зависит от каждого / Г. В. Суконников>. - Текст : электронный // АСИ : ежемесячный научно-теоретический и производственно-технический журнал ОАО "Российские железные дороги". - 2018. - N 9. - С. 2-6
. - ISSN 0005-2329 Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС
Кл.слова (ненормированные): ЦИФРОВАЯ ЖЕЛЕЗНАЯ ДОРОГА -- ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ -- ОАО РЖД -- BIGDATA Аннотация: Руководство страны и ОАО «РЖД» уделяет большое внимание вопросам цифровизации. В июле прошлого года правительством РФ принята Программа «Цифровая экономика РФ» [1]. Холдинг «РЖД» стал одним из локомотивов в управлении транспортом и логистики и будет основным исполнителем по таким темам как создание национальных платформ грузовых и пассажирских перевозок. Сегодня стало модно говорить о цифровизации. Используя слово «цифра», мы не всегда понимаем, что за этим стоит. Поэтому крайне важно погрузиться в контекст и понять, с чем предстоит иметь дело. ИТ-специалисты не смогут реализовать все планы по цифровизации отрасли в одиночку без участия функциональных заказчиков. Со стороны филиалов и ДЗО нужна грамотная постановка задачи, видение области внедрения технологий, их развитие, понимание каких эффектов необходимо достичь с помощью применения новейших решений. При этом важно говорить на одном языке. Первым шагом к осознанию цифровой трансформации стал семинар по теме «Технологии цифровой железной дороги», проведенный для представителей функциональных заказчиков компании.
Осьминин, А. Т. Научное решение проблем перевозочного процесса / А. Т. Осьминин>. - Текст : непосредственный // Железнодорожный транспорт : Ежемесячный научно-теоретический технико-экономический журнал. - 2018. - N 12. - С. 12-17
. - ISSN 0044-4448
Кл.слова (ненормированные): ЦИФРОВАЯ ЖЕЛЕЗНАЯ ДОРОГА -- ПЕРЕВОЗОЧНЫЙ ПРОЦЕСС -- АС РПФП -- ГРАФИК ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ -- ПЛАН ФОРМИРОВАНИЯ ПОЕЗДОВ -- BIGDATA Аннотация: Рассмотрен научный подход к решению проблемных вопросов в организации перевозочного процесса. Описано применение новой технологии управления перевозками в рамках реализации проекта «Цифровая железная дорога. Охарактеризованы основные информационные управляющие системы, успешно применяемые на железнодорожной сети при организации перевозок. Даны рекомендации по их интеграции на основе современных технологий block chain, bigdata.
Имеются экземпляры в отделах:
всего 1 : ЧЗ (1) Свободны: ЧЗ (1)
Заказаны экз-ры для отделов: ЦДПО
Применение технологии BigData в обслуживании путевых машин>. - Текст : электронный // Железные дороги мира. - 2019. - № 10. - С. 75-76
Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС
Рубрики: Цифровая экономика Кл.слова (ненормированные): ПУТЕВЫЕ МАШИНЫ -- BIGDATA -- ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ Аннотация: Основанная в 2017 г. компания PT Connected (дочернее предприятие компании Plasser&Theurer) занимается созданием и внедрением нового программного обеспечения и технологий обработки данных. Ее разработки находят применение в процессе эксплуатации и технического обслуживания путевых машин, выпускаемых материнской компанией.
Переслегин, Сергей. Информационное общество: ближайшие перспективы и поиск своего места под Солнцем / С. Переслегин>. - Текст : электронный // Делопроизводство и документооборот на предприятии. - 2020. - № 2. - С. 82-94
Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС
Брагина, Д. С. BigData в HR / Д. С. Брагина, Н. А. Молодчик>. - Текст : непосредственный // Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России : научно-практический журнал. - 2020. - N 3. - С. 76-80
Рубрики: Цифровая экономика Кл.слова (ненормированные): BIGDATA -- HR-АНАЛИТИКА -- УПРАВЛЕНИЕ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ -- АНАЛИЗ -- БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ Аннотация: В статье рассмотрены возможности применения bigdata в сфере управления человеческими ресурсами, показаны трудности, с которыми можно столкнуться, внедряя данные технологии в работу компании. Приведены основные проблемы использования организациями данных о сотрудниках для анализа, прогнозирования и улучшения производственных показателей. Показаны примеры компаний, успешно применяющих bigdata в своей работе. Даны рекомендации компаниям по внедрению технологий анализа больших данных в сферу управления человеческими ресурсами.
Доп.точки доступа: Молодчик, Н.А.
Имеются экземпляры в отделах:
всего 1 : ЧЗ №1 (1) Свободны: ЧЗ №1 (1)
Серпунина, В. "Умные" цифровые двойники / В. Серпунина>. - Текст : электронный // Инженер. - 2020. - № 6. - С. 2-4
Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС
Рубрики: Цифровая экономика Кл.слова (ненормированные): ЦИФРОВАЯ ФАБРИКА -- ЦИФРОВАЯ СЕРТИФИКАЦИЯ -- ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК -- ВАЛИДАЦИЯ -- КАСТОМИЗАЦИЯ -- УМНЫЕ МОДЕЛИ -- BIGDATA -- CML-ЦИФРОВАЯ ПЛАТФОРМА Аннотация: Разработка и производство в кратчайшие сроки глобально конкурентоспособной кастомизированной продукции нового поколения возможны сегодня с применением Цифровых, «Умных», Виртуальных Фабрик Будущего – систем комплексных технологических решений, имеющих принципиальную схему в виде триады «цифровое проектирование и моделирование новые материалы аддитивные технологии», в которой драйвером выступает новая парадигма цифрового проектирования и моделирования Smart Digital Twin – [(Simulation&Optimization) Smart BigData]-Driven Advanced (Design&Manufacturing).
Дмитриева, Т. М. Использование искусственного интеллекта для повышения эффективности управления человеческими ресурсами / Т. М. Дмитриева, Д. В. Абадаева>. - Текст : электронный // Труды V Всероссийской научно-практической конференции. - 2021. - С. 89-91
Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС
Рубрики: Цифровая экономика Кл.слова (ненормированные): ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- УПРАВЛЕНИЕ ПЕРСОНАЛОМ -- РЕКРУТИНГ -- BIGDATA -- MACHINE LEARNING -- ТРАНСПОРТНАЯ КОМПАНИЯ -- ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Аннотация: В данной статье рассматривается потенциал использования искусственного интеллекта (ИИ) в сфере управления персоналом в том числе в транспортных компаниях, а также влияние искусственного интеллекта в управлении человеческими ресурсами в условиях рыночной экономики. Применение ИИ при рекрутинге специалистов нужного профессионального уровня минимизирует бюджет на собеседование и тестирование кандидатов, обеспечивая при подборе кадров профессиональный уровень претендентов. ИИ обеспечивают мониторинг текущего состояния персонала и прогнозирования будущих рисков.
Шубинский, И. Б. Методы интеллектуального анализа данных для прогнозирования опасных событий / И. Б. Шубинский, О. Б. Проневич>. - Текст : непосредственный // Железнодорожный транспорт : Ежемесячный научно-теоретический технико-экономический журнал. - 2021. - N 12. - С. 27-31
. - ISSN 0044-4448
Кл.слова (ненормированные): ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ -- ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОПАСНЫХ СОБЫТИЙ -- BIGDATA -- СЭМПЛИНГ ДАННЫХ -- DATA SCIENCE -- ДИСБАЛАНС КЛАССОВ -- ОПАСНЫЙ ОТКАЗ Аннотация: Представлен подход к прогнозированию опасных событий на железнодорожном транспорте в режиме реального времени на объектах автоматики и телемеханики, а также объектах электроснабжения, основанный на совместном анализе редких опасных отказов и частых инцидентов с применением методов искусственного интеллекта. Показано, что современные программные решения позволяют интегрировать прогнозы в бизнес-процессы, анализировать данные в целях выявления дестабилизирующих безопасность состояний и принимать меры по своевременному проведению корректирующих мероприятий.
Доп.точки доступа: Проневич, О.Б.
Имеются экземпляры в отделах:
всего 1 : ЧЗ №2 (1) Свободны: ЧЗ №2 (1)
Корнеева, Екатерина Владимировна. Анализ применимости термина BigData к автоматизированной системе / Е. В. Корнеева, В. Г. Сидоренко>. - Текст : электронный // Наука и техника транспорта. - 2022. - № 1. - С. 70-76
Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС
Рубрики: Цифровая железная дорога Кл.слова (ненормированные): АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПЕРЕВОЗКАМИ -- АСОУП -- БАЗА ДАННЫХ -- BIGDATA -- УПРАВЛЕНИЕ ДВИЖЕНИЕМ -- ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Аннотация: Рассмотрены характеристики, отличающие BigData от традиционной работы с данными. Выполнен анализ соответствия Автоматизированной системы оперативного управления перевозками третьего поколения (АСОУП-3) приведенным характеристикам. Результаты анализа продемонстрировали, что АСОУП-3 способна достичь требований, предъявляемых к категории BigData, а также показаны направления доработки для такого развития.
Лапидус, Л. В. Системные эффекты от имплементации DATA STRATEGY в стратегию цифровой трансформации на транспорте / Л. В. Лапидус>. - Текст : электронный // Экономика железных дорог : Журнал для руководителей и финансово-экономических работников. - 2022. - N 8. - С. 17-29
Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС
Рубрики: Цифровая железная дорога Кл.слова (ненормированные): СИСТЕМНЫЕ ЭФФЕКТЫ -- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- BIGDATA -- ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ -- СТРАТЕГИЯ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ -- DATA STRATEGY -- ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИЙ БИЗНЕС -- ЦИФРОВЫЕ ЭКОСИСТЕМЫ Аннотация: В настоящее время актуальность задачи извлечения выгод от использования искусственного интеллекта и BigData на транспорте еще более усилилась. Данный вопрос поднимается в Стратегиях цифровой трансформации, но даже у компаний-лидеров ему уделяется недостаточно внимания. В большей степени он носит фрагментарный характер. Автор обосновывает необходимость разработки Стратегии управления данными (Data Strategy) дальнейшей ее имплементации в стратегию цифровой трансформации с целью усиления системных эффектов. В статье приведены примеры из практики цифровой трансформации железнодорожных перевозчиков ОАО «РЖД», JR East Group, DB и др. субъектов транспортно-логистического бизнеса с акцентом на подход принятия решений на основе управления данными (Data Driven Decision Making, DDDM). В статье раскрыты теоретические основы и практика системных эффектов цифровой трансформации, цифровых экосистем, стратегии управления данными (данные как стратегический актив). Особое внимание уделяется роли данных в обеспечении экспоненциального роста и достижения лидерства компаний с ориентацией на построение цифровых экосистем. Автор предлагает рекомендации по имплементации Data Strategy в стратегию цифровой трансформации на транспорте.
Калашников, Андрей Евгеньевич. Инновационные решения в области цифровой железной дороги / А. Е. Калашников, И. Л. Парахненко>. - Текст : электронный // Инновационный транспорт. - 2024. - № 1. - С. 26-30
Систем. требования: Acrobat Reader 5.0 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС
Рубрики: Цифровая железная дорога Кл.слова (ненормированные): ИННОВАЦИИ -- ЦИФРОВАЯ ЖЕЛЕЗНАЯ ДОРОГА -- ИНДУСТРИЯ 4.0 -- ОБЛАЧНОЕ ХРАНИЛИЩЕ -- BIGDATA -- ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ, ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНАЯ ОТРАСЛЬ -- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ОАО РЖД -- БЛОКЧЕЙН Аннотация: В статье дан обзор современных цифровых технологий, которые внедряются для оптимизации работы железнодорожного комплекса: облачное хранение, большие данные, интернет вещей, искусственный интеллект, блокчейн. Особое внимание уделяется преимуществам и особенностям, связанным с цифровой железной дорогой, а также рассматриваются практические примеры успешной реализации проектов на российских железных дорогах и в зарубежных странах. Выделены возможные проблемы, связанные с внедрением новых цифровых систем в существующую IT-инфраструктуру, адаптацией персонала и кибербезопасностью.