штучний інтелект

Досліджено формування механізмів антикризового управління діяльністю підприємств, зокрема розробка сценаріїв розвитку подій та планів дій на випадок їх реалізації, системи раннього попередження, оптимізація витрат, підвищення ефективності виробництва, підготовка персоналу до роботи в кризових ситуаціях. Розглянуто визначення поняття “антикризове управління”, а також виокремлено цілі та основні завдання антикризового управління. Здійснено класифікацію чинників активізації антикризового управління на макро-, мезо- та мікрорівнях.

Інтеграція штучного інтелекту в логістичну галузь – це сфера, що швидко розвивається і має потенціал докорінно змінити способи транспортування та управління товарами. Штучний інтелект можна використовувати для оптимізації широкого спектру логістичних процесів – від прогнозування попиту і планування маршрутів до управління складом і обслуговування клієнтів. Однак інтеграція штучного інтелекту також викликає низку технічних та етичних проблем, які необхідно вирішити для забезпечення його успішного впровадження.

Інтеграція штучного інтелекту в логістичну галузь – це сфера, що швидко розвивається і має потенціал докорінно змінити способи транспортування та управління товарами. Штучний інтелект можна використовувати для оптимізації широкого спектру логістичних процесів – від прогнозування попиту і планування маршрутів до управління складом і обслуговування клієнтів. Однак інтеграція штучного інтелекту також викликає низку технічних та етичних проблем, які необхідно вирішити для забезпечення його успішного впровадження.

Стаття «Ринок e-commerce: нові технології та перспективи розвитку» пропонує глибокий аналіз сучасного стану електронної комерції та передбачає майбутні тенденції її розвитку. Зосереджуючись на використанні передових технологій, автор розглядає вплив мобільних пристроїв, штучного інтелекту, аналізу даних та персоналізації на ефективність електронної торгівлі. Зазначено основні фактори, які визначатимуть майбутні перспективи ринку, такі як зростання використання смартфонів, розвиток інтерактивних технологій та посилення конкуренції.

Запропоновано метод розпізнавання контурів об’єктів у відеопотоці даних. Дані потрібно завантажити за допомогою відеокамери у режимі реального часу та здійснити розпізнавання об’єктів. Використано мережу YOLO – метод ідентифікації та ропізнавання об’єктів у реальному часі. Розпізнані об’єкти будуть записані у відео- послідовності із зазначенням контурів об’єктів.

Векторні діаграми – потужний інструмент для візуалізації та розуміння розподілу струму, напруги та потужності в електричних системах. Під час війни Росії проти України наша енергетична галузь стала дуже вразливою до атак ворога, а отже, потребує швидкого та ефективного відновлення. Фахівцям-енергетикам бракує програмних засобів для роботи з енергосистемою, а в період розвитку штучного інтелекту створити такі засоби не так важко.

Побудовано систему розпізнавання об’єктів, знятих у режимі реального часу на відеокамеру в зашумленому та змінному щодо навколишніх умов середовищі. Досліджено методику наповнення бази даних для мобільних військових об’єктів. Для розпізнавання об’єктів використано нейромережу YOLO v8, яка дає змогу відстежувати рухомі та ідентифікувати об’єкти, які потрапляють на відео із відеокамери. Ця нейромережа дає змогу відстежувати об’єкти зі зміною масштабу, під час руху з перешкодами.

У статті розглянуто методи ідентифікації потенційно небезпечних осіб (ПНО, також об’єкт оперативної зацікавленості або Person-Of-Interest) за даними мобільних пристроїв. Проблема є актуальною і не розв’язаною в діяльності правоохоронних, розвідувальних та інших органів, які провадять оперативно-розшукову діяльність, через велику кількість даних, що зберігаються на мобільних пристроях. З урахуванням складності й обсягу мобільних даних традиційні методи аналізу часто недостатньо ефективні.

Research focuses on developing an all-encompassing algorithm for efficiently extracting, processing, and analyz- ing data about thermometers. The examination involves the application of a branch of artificial intelligence, in particular machine learning (ML) methods, as a means of automating processes. Such methods facilitate the identification and aggregation of pertinent data, the detection of gaps, and the conversion of unstructured text into an easily analyzable structured format.

В статті досліджується роль міжнародних та європейських організацій із цифрової комерції для покращення конкурентноспроможності електронної підприємницької діяльності в Україні. Проведено аналіз тенденцій розвитку українського та світового ринку електронної комерції, підкреслено важливість розвитку міжнародної електронної комерції і органів адвокації відповідно до означеного сектору.