Агравал, Аджай. Машинное обучение: инструкция для опоздавших / А. Агравал, Д. Ганс, А. Голдфарб>. - Текст : электронный // Harvard Business Review. - 2020. - № 10. - С. 68-72
Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС
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 Big Data, 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: BIG DATA 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 -- BIG DATA -- 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 (big data) 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