آموزش فدرال

موسسه آموزشی دولتی آموزش عالی حرفه ای

Northwest State Cam

دانشگاه فنی

موسسه مدیریت تولید و

برنامه های نوآورانه

گروه اقتصاد و مدیریت

بررسی در رشته

« فناوری اطلاعات در اقتصاد. "

موضوع: 1 "فعالیت های اصلی فعالیت های اقتصادی

در آن فناوری اطلاعات اعمال می شود. "

2. "به معنای اجرای فناوری اطلاعات است."

3. "ویژگی های تکنولوژی موبایل کارآفرینی. "

4. “نقش و محل اطلاعات خودکار

سیستم های اقتصادی. مدل اطلاعات شرکت. "

دانش آموز پچ شده: Shestakova ماریا Dmitrievna

تخصص: 80502.65

CIFR: 578030493.

سخنران: بابکین

سنت پترزبورگ

برنامه کار.

موضوع 1

″ فعالیت های اصلی فناوری اطلاعات استفاده می شود. "

معرفی

مفهوم اساسی یک کسب و کار الکترونیکی است.

اجزاء:

- تکنولوژی تجارت الکترونیک؛

- فناوری مزایده های الکترونیکی؛

- بانک های الکترونیکی؛

- IP Telephony؛

- تلفن اینترنتی؛

- فن آوری های اشاره گر الکترونیکی؛

- NIR الکترونیکی و OCC؛

- Franchising الکترونیکی؛

− پست الکترونیک;

- بازاریابی الکترونیکی؛

- مدیریت منابع الکترونیکی عملیاتی (ORM)؛

- مدیریت تامین الکترونیکی؛

- خدمات کارگزاری الکترونیکی

نتیجه.

موضوع 2

″ به معنای اجرای فناوری اطلاعات است. "

- روشمند.

- اطلاعاتی

- الگوریتمی

- فنی.

- نرم افزار.

موضوع 3

″ ویژگی های تکنولوژی موبایل کارآفرینی. "

تجارت سیار:

- تجارت تکنولوژی در کالاها و خدمات تلفن همراه؛

- تکنولوژی تجارت محتوای موبایل;

- تدارک خدمات اضافی اپراتورهای تلفن همراه

موضوع 4

″ نقش و مکان خودکار سیستم های اطلاعاتی در اقتصاد مدل اطلاعات شرکت. "

I. سیستم های اطلاعاتی خودکار.

طبقه بندی:

· با ماهیت اطلاعات؛

· در دامنه برنامه

موضوع 1

فعالیت های اصلی فناوری اطلاعات استفاده می شود.

معرفی

جنبه های اقتصادی تاثیر فناوری اطلاعات در محدوده تبادل و مصرف بسیار مبهم است.

ظاهر فناوری اطلاعات جدید - کودتا که پایه های خود را از اقتصاد سنتی خود را تکان می دهد. انتقال به اینترنت - این فرصت های جدیدی برای دستیابی به سود با افزایش قابلیت بازاریابی موجود است. اینترنت - اطلاعات اصلی تولید کنندگان و مصرف کنندگان.

فناوری اطلاعات به طور کلی، ممکن است به عنوان یک فرآیند متشکل از قوانین به وضوح تنظیم شده برای انجام عملیات، اقدامات مراحل مختلف دشواری در بالای اطلاعات ذخیره شده در رایانه ها مشخص شود. هدف اصلی اطلاعات فن آوری - به عنوان یک نتیجه از اقدامات بازیافت داده های اولیه هدفمند، اطلاعاتی را که نیاز دارید دریافت کنید. محیط اصلی برای فناوری اطلاعات هستند سیستم های اطلاعاتی.

مطابق با تعریف یونسکو، اطلاعات فن آوری ترکیبی از رشته های مرتبط، علمی، مهندسی و مهندسی، که بررسی روش های سازمان موثر افرادی که توسط پردازش و ذخیره سازی اطلاعات، و همچنین تکنیک های محاسباتی و روش های سازماندهی و تعامل با افراد و تجهیزات تولید مورد استفاده قرار می گیرند، مطالعه می کنند.

بسته به وظایف برنامه خاص که می خواهید حل کنید، روش های مختلف پردازش داده ها و ابزارهای فنی مختلف را می توان اعمال کرد.

فناوری اطلاعات در اقتصاد وسیله ای است مجازی اقتصاد.

اقتصاد مجازی - این یک رسانه، یک فضای ویژه اقتصادی است که در آن یک کسب و کار الکترونیکی انجام می شود، یعنی این یک اقتصاد مبتنی بر استفاده از قابلیت های تعاملی است. فضای مورد بررسی در ویژگی های خاص ذاتی است که اقتصاد مجازی را از اقتصاد معمولی، غیر معمول، آفلاین متمایز می کند.

اقتصاد مجازی اغلب تماس بگیرید اقتصاد جدید تاکید بر تفاوت او از اقتصاد قدیمی، سنتی سنتی.

جزئیات بیشتر را در نظر بگیرید. اقتصاد جدید

اساس فعالیت اقتصادی کسب و کار است. که در مجازی اقتصاد یک مفهوم وجود دارد تجارت الکترونیک .

تجارت الکترونیک - این فعالیت های شرکت با هدف ایجاد سود است که بر مبنای فن آوری های دیجیتالی و مزایای آنها ارائه می شود.

عکس. 1. دامنه استفاده از تجارت الکترونیک.

مفهوم "تجارت الکترونیک" شامل بسیاری از مفاهیم فناوری اطلاعات مختلف است:

▪ فن آوری های تجارت الکترونیک؛

▪ فن آوری های حراج الکترونیکی؛

▪ بانک های الکترونیکی؛

▪ تلفن IP؛

▪ تلفن اینترنتی؛

▪ فن آوری های اشاره گر الکترونیکی؛

▪ NIR الکترونیکی و OCC؛

▪ franchising الکترونیکی؛

▪ ایمیل؛

▪ بازاریابی الکترونیکی؛

▪ مدیریت منابع الکترونیکی عملیاتی (ORM)؛

▪ مدیریت عرضه الکترونیکی؛

▪ خدمات کارگزاری الکترونیکی؛

▪ فناوری اطلاعات قدمت.

جزئیات بیشتر این مفاهیم را در نظر بگیرید.

تکنولوژی تجارت الکترونیک.

تجارت الکترونیک (تجارت الکترونیک) – این یکی از راه های پیاده سازی است. تجارت الکترونیک . با توجه به مشکلات الکترونیکی بازرگانی شما باید به تفسیر دوگانه اصطلاح خود توجه کنید. گاهی اوقات صحبت کردن تجارت الکترونیک ، من به طور انحصاری فعالیت های تجاری ارائه دهندگان خدمات اینترنت (IPS - اینترنت ارائه دهندگان خدمات) اما خیلی بیشتر تجارت الکترونیک یک تفسیر گسترده تر به عنوان مجموعه ای از تمام راه های ممکن برای استفاده از شبکه برای اهداف تجاری ارائه دهید. ارائه دهنده خدمات اینترنت - این یک شرکت تجاری است که دسترسی به آن را فراهم می کند اینترنت حمایت از آن برای یک پاداش خاص و ارائه خدمات مرتبط با درخواست مشتریان.

مدت، اصطلاح "تجارت الکترونیکی" ترکیبی از بسیاری از فن آوری های مختلف در خود:

▫ EDI (پروتکل تبادل اطلاعات الکترونیکی)؛

▫ ایمیل؛

▫ اینترنت؛

▫ اینترانت (تبادل اطلاعات درون شرکت)؛

▫ Extranet (تبادل اطلاعات با دنیای خارج).

بیشترین توسعه یافته فناوری اطلاعات که می تواند بر اساس تجارت الکترونیکی , در نظر گرفتن پروتکل دقیقه تبادل اطلاعات – EDI (تبادل اطلاعات الکترونیکی) - این روش رمزگذاری معاملات متوالی و پردازش آنها در حالت آنلاین است.

هر تجارتی، از جمله تجارت الکترونیکی که در اینترنت، تقسیم به دو دسته بزرگ:

1. کسب و کار به مصرف کننده - B2C - " شرکت - مصرف كننده ″;

2. کسب و کار به کسب و کار - B2B - " شرکت - شرکت ″.

مدل پایه تجارت B2C - این خرده فروشی ها هستند فروشگاه های آنلاین. سیستم جهانی B2C این یک ساختار توسعه یافته برای رضایت تقاضای مصرف کننده است. در چند سال گذشته الکترونیکی بازرگانی نوع B2C وارد ب مرحله جدید از توسعه آن. ادغام شرکت های کوچک، تکثیر یکدیگر در طول طیف وسیعی از محصولات ارائه شده یا جذب آنها از رقبای بزرگ وجود دارد.

بازار B2B این به طور خاص برای سازمان ها به منظور حمایت از تعامل بین شرکت ها و تامین کنندگان، تولید کنندگان و توزیع کنندگان آنها ایجاد شد. این بازار فرصت های بیشتری را از بخش باز می کند. تجارت B2C.

هنگامی که به استفاده تجاری از فرصت ها می آید شبکه اینترنت نهادهای اقتصادی مختلف در ساختار الکترونیکی بازرگانی به عنوان یک قانون، چند لینک متمایز است:

▫ انجام عملیات خرید و فروش از طریق کانال های شبکه؛

▫ خدمات پس از فروش به مشتریان؛

▫ ایجاد روابط مشتری.

عملیات خرید و فروش ماهیت است الکترونیکی تجارت .

تبلیغات B. اینترنت این اهمیت زیادی دارد و تبلیغات شبکه از گونه های سنتی آن متفاوت است. این، بالاتر از همه، تبلیغات بنر و قرار دادن اطلاعات تبلیغاتی در سرورهای اغلب بازدید شده است. برای اندازه گیری کارایی تبلیغات در شبکه، می توانید از روش شمارش تعداد بازدید ها استفاده کنید و به دنبال سفارشات محصولات استفاده کنید.

اطلاعات شرکت منجر به بین المللی شدن تولید می شود. تعادل تجارت خارجی دانش حرفه ای مربوطه به عنوان شاخصی از آثار فنی دولت عمل می کند، با این کار این است که مفهوم فناوری اطلاعات متصل است. این از طریق بازار مجوز محصولات تولیدی، دانش های مختلف، و همچنین مشاوره در مورد استفاده از محصولات با تکنولوژی بالا، اجرا می شود.

با تشکر از تکامل بازار جهانی، مزیت یک کشور که در فروش محصولات با تکنولوژی پیشرفته، از جمله دانش حرفه ای مدرن و آخرین فن آوری ها، مشغول به کار است. یک محصول نامرئی به طور فعال به شکل دانش، فرهنگ، کلیشه های رفتار به طور فعال اعمال می شود. این دلیل بود جامعه اطلاعاتی اطلاعات، خلاقیت و دانش به عنوان یک منبع استراتژیک عمل می کند. و از آنجاییکه استعدادها ایجاد نمی شوند، نیاز به شکل گیری فرهنگ ایجاد می شود، یعنی شرایطی که استعدادها می توانند رشد و شکوفایی کنند. تأثیر زیادی از تکنولوژی کامپیوتر وجود دارد، که در آموزش از راه دور بیان شده است، بازی های کامپیوتری، فیلم ها و غیره

فناوری اطلاعات در اقتصاد و اجرای آنها

هدف از سیستم اطلاعاتی، ذخیره، جستجو و صدور داده ها در مورد درخواست ها از کاربران است. ماهیت سیستم اطلاعات اقتصادی، پردازش اطلاعات مربوطه است. آمار، حسابداری، بیمه، اعتبار و مالی، بانکداری، و همچنین انواع دیگر فعالیت های تجاری در اینجا خدمت می شود. برای استفاده در محل کار، لازم است که آن را با استفاده از فن آوری های اطلاعات طراحی کنیم. مهم است که توجه داشته باشید که پیش از این فرآیند طراحی سیستم از پردازش اطلاعات مربوط به موضوع جدا شده است. در حال حاضر، آن را به طور مستقل وجود دارد، نیاز به بالاترین مدارک از طراحان. در حال حاضر، فن آوری های اطلاعاتی در اقتصاد وجود دارد که نه تنها برای هر کاربر در دسترس است، بلکه به شما اجازه می دهد تا فرایند طراحی اجزای فردی پردازش سیستم را ترکیب کنید. این می تواند یک دفتر ایمیل، ایمیل، پردازنده های جدول و متن و غیره باشد. روند ایجاد دسترسی به کاربران فن آوری های اطلاعات همچنان ادامه دارد.

به نظر می رسد که محل کار از هر دو فناوری اطلاعات در اقتصاد استفاده می کند که توسط طراحان و فن آوری های اطلاعاتی طراحی شده اند که امکان عملیات را در محل کار خود فراهم می کند.

این ویژگی های انتقال به اطلاع رسانی جامعه می تواند متمایز باشد: تغییر جهت گیری اقتصاد در جهت عملیات، تکرار دانش حرفه ای، دخالت در روند رسمی سازی دانش حرفه ای، و همچنین شتاب تولید دانش است -در چرخه

فناوری اطلاعات در اقتصاد، استفاده از ارتباطات تلفنی، تلویزیون کابلی، تجهیزات چند ضلعی، رایانه ها، نسخه های برنامه های آموزشی و غیره را نشان می دهد. با تشکر از توسعه روابط بازار، انواع جدیدی در مورد ایجاد شرکت هایی که در زمینه کسب و کار اطلاعاتی، توسعه فناوری اطلاعات، توزیع اجزای سیستم های خودکار مشغول به کار هستند، ظاهر می شود.

با توجه به این، ممکن است نه تنها به سرعت به سرعت توزیع و به طور موثر استفاده از فن آوری های اطلاعات، بلکه همچنین برای ایجاد آنها در یک منیفولد بزرگ. مهم است که بدانیم که اطلاعات اقتصادی جزء مهمی از کل فرآیند است.

موسسه بودجه آموزشی دولتی فدرال آموزش عالی حرفه ای

"دانشگاه مالی

تحت دولت فدراسیون روسیه "

(دانشگاه مالی)

بخش "میکرو اقتصاد"

کار درس

"فن آوری های جدید و نقش آنها در اقتصاد مدرن"

انجام:

گروه دانشجویی U1-2

Bakhshiyan PK

مشاور علمی:

d.E.، استاد

nikolaeva I.P.

مسکو 2013

معرفی

1. محل و نقش فن آوری های جدید در اقتصاد مدرن

1.1 فن آوری های جدید در سیستم های اقتصادی مدرن

1.2 دوره توسعه تکنولوژیکی

2. فن آوری های جدید مانند پیشرفت موتور صنعتی

2.2 سوم انقلاب صنعتی

2.3 شرکت های نوآورانه آینده

3. توسعه فن آوری های جدید در فدراسیون روسیه

3.1 مشکلات توسعه فن آوری های جدید در روسیه

نتیجه

کتابشناسی - فهرست کتب

برنامه های کاربردی

معرفی

تمام تاریخ توسعه انسانی تاریخ توسعه و بهبود فن آوری ها و ابزارهای کار (تکنیک ها) مورد استفاده فرد است. چند هزار سال پیش، یک فرد با یک چوب معمولی شروع کرد و امروز به ارتفاعات فنی و تکنولوژیک پیشرفت کرد. با استفاده از سیستم های اقتصادی و سهام، به طور مداوم توسط یک فرد در تمام دوره های موجود خود بهبود یافت. با این حال، در هزاران سال گذشته، این فرایند چنین شخصیت "انفجاری" را حمل نمی کند. انتقال از یک ساختار فنی و اقتصادی به دیگری می تواند برای یک قرن یا حتی هزاره کشش شود، اما قرن XX و XXI ما را به سرعت تغییر و بهبود فن آوری های مورد استفاده انسان نشان داد ابزار فنی. چنین موفقیتی نوآوری و نفوذ آنها بر تمام حوزه های زندگی عمومی نمی تواند کمک کند، بلکه منجر به علاقه اقتصاددانان می شود. علم اقتصادی آغاز قرن بیستم شروع به مطالعه فرایندهای توسعه نوآورانه به عنوان این مطالعه و مطالعه ویژگی های اصلی خود و الگوهای خود را. بسیاری از اقتصاددانان شناخته شده مانند J. Schupeter، J. Hicks، R. Solowa موفقیت قابل توجهی را به دست آورده اند. با این حال، جهان به سرعت در حال تغییر است، و به طور انحصاری، علاقه علمی به توسعه تکنولوژیکی در ابتدای اواسط قرن بیستم با بهره گیری از دولت و مهمتر از همه از کارآفرینان جایگزین شد. این اتفاق افتاد به دلیل تحقق این که فن آوری های نوآورانه و اجرای آنها تقریبا تنها کلید موفقیت اقتصادی موفقیت آمیز در زمینه اقتصاد مدرن بود یا، همانطور که معمول بود، "اقتصاد جدید" بود.

از نقطه نظر اقتصادکاری، فن آوری های جدید یک ابزار است که شرکت ها به دلیل صرفه جویی در هزینه ها و (یا) تمایز محصولات خود، موقعیت های رقابتی خود را در بازار حفظ می کنند. توسعه و پیاده سازی فن آوری های نوآورانه و فناوری، در واقع تنها یکی است راه موثر برگزاری یا گرفتن موقعیت های بازار.

این کار به تجزیه و تحلیل نقش فن آوری های جدید در اقتصاد مدرن و نفوذ آنها بر آن اختصاص داده شده است.

1. محل و نقش فن آوری های جدید در اقتصاد مدرن

1 فن آوری های جدید در سیستم های اقتصادی مدرن

نیروی محرکه توسعه اجتماعی و اقتصادی همواره پیشرفت علمی و تکنولوژیکی بوده است هدف اصلی که این است که جستجو برای ابزار جدید رضایت بخش با کمترین هزینه های هزینه ها و منابع در حالی که حفظ اکوسیستم ها. به منظور رشد اقتصادی بر اساس پیشرفت های فنی یا تکنولوژیکی رخ می دهد، لازم است ساختار یک سطح مشخصی از پیچیدگی داشته باشیم که به دلیل تعداد فن آوری های قابل بازیافت، پتانسیل انرژی آنها، عوامل علمی و تکنولوژیکی است پیشرفت، خواص هسته خود چاپ شده، تحریک روابط با بخش های اقتصادی، توسعه اقتصاد.

تحت تکنیک آن را به عنوان استفاده از الگوهای مختلف فیزیکی، شیمیایی، بیولوژیکی، و همچنین اجتماعی در هر دستگاه، دستگاه، دستگاه، برای به دست آوردن یا اعمال یک فرایند خاص درک می شود، که نیاز به نیاز (نیاز) یا به آن وجود دارد ایجاد محصولات، فن آوری ها، خدماتی که دارای ابزار کافی برای انسان هستند.

سیستم های فنی شامل اشیاء فن آوری و فن آوری هایی هستند که توسط یک فرد کنترل می شوند و مدیریت می شوند. تمام حوزه های زندگی عمومی امروز می تواند به عنوان تعامل سیستم های پیچیده اقتصادی ارائه شود. از آنجا که اشیاء فن آوری، سیستم های فنی توسط یک فرد ایجاد می شوند، هدف اصلی این است که نتایج بسیار مفید را به دست آورید کم هزینه.

توسعه تکنولوژی در روز ما بدون تعامل منابع متمرکز غیر ممکن است، از جمله انگیزه های فکری و اقتصادی که فعالیت های نوآورانه، علمی و مهندسی را ایجاد می کنند. ایجاد انگیزه های اقتصادی وظیفه برنامه ریزی و طراحی نهادی است.

همچنین، هنگام مطالعه فن آوری های جدید، لازم است که چنین پارامتر سیستم های نوآورانه (و نه تنها) به عنوان تولید را در نظر بگیریم. تحت تکنولوژی سیستم ترکیبی از خواص عناصر این سیستم است که توانایی آن را برای استفاده از هزینه های بهینه تولید، عملیات و تعمیر با پارامترهای لازم، کیفیت، حجم تولید، مصرف و شرایط توسعه تعیین می کند. قابلیت تولید سیستم فنی دارای یک طرف کمی و با کیفیت بالا از تغییر است. شاخص تکنولوژیکی سیستم اقتصادی ویژگی های کمی از عملکرد سیستم است.

یک مفهوم بسیار مهم، مفهوم "تضمین تکنولوژی" نظام اقتصادی است که تحت آن، به نظر نویسنده، لازم است که کلیه ابزارهایی را که هدف از تضمین عملکرد لازم سیستم، غلبه یا کاهش آن است، درک کنیم درجه ناکارآمدی آن. به عبارت دیگر، ما در مورد سیستم اقدامات برای مدیریت سیستم صحبت می کنیم، حتی می توان گفت، اندازه گیری هایی را افزایش می دهد که قابلیت مدیریت سیستم را افزایش می دهد.

خلاصه کردن، می توان گفت که تولید سیستم فنی (اقتصادی) یکی از اهداف معرفی فن آوری های جدید در شرکت است، زیرا این نشانگر به طور قابل اعتماد به شما امکان می دهد تا اثربخشی این سیستم را قضاوت کنید. همانطور که قبلا ذکر شد، هدف اصلی توسعه و پیاده سازی فن آوری های نوآورانه، افزایش حجم تولید با افزایش صرفه جویی در منابع است، I.E. با کاهش هزینه های تولید. به نظر من، شرکت هایی که شاخصی بالایی از تکنیک های تکنولوژیکی سیستم تولید خود را به دست آوردند، فرصتی برای استفاده از انتصاب بعدی فن آوری های جدید، یعنی: تمایز محصولات خود را به دست آوردند.

1.2 دوره توسعه تکنولوژیکی

مطالعه فن آوری های جدید به طور کلی بدون مطالعه تاریخچه مراحل توسعه تکنولوژیک ناقص خواهد بود. هر مرحله از توسعه نوآورانه با تغییر رادیکال در سبک های امکان سنجی همراه بود که منجر به عواقب برگشت ناپذیر در تمامی حوزه های جامعه شد. تجزیه و تحلیل دوره سازی توسعه تکنولوژیک جالب است، زیرا به شما اجازه می دهد برخی از الگوهای رایج را در تغییر سبک های فنی و اقتصادی و معرفی تکنولوژی های جدید و نوآورانه در آن زمان شناسایی کنید. البته، قرن XXI بسیار متفاوت از همه موارد قبلی است (بسیار بیشتر از، بیایید بگوییم، قرن نوزدهم از XVIII متفاوت است)، و بسیاری از ویژگی ها و الگوهای توسعه نوآورانه گذشته در این شرایط کاملا نادرست است، اما چند مهمتر از همه، هنوز هم علاقه مند هستند.

اقتصاد مبتنی بر ساختار تکنولوژیکی جدید نمیتواند با موفقیت کار کند، اگر به طور مستقیم یا غیرمستقیم به هدف طبیعی خود نرسد - برای پاسخگویی به نیازهای فرد، افزایش درآمد و رفاه ملی. جهت گیری رضایت از نیازها کاملا ضروری است و تصمیمات استراتژیک در نوآورانه، ساختاری و سرمایه گذاری و سایر زمینه های فعالیت های تولید. اقتصاد به طور همزمان بر روی سه دستگاه تکنولوژیکی عمل می کند، همچنین می تواند با موفقیت کار کند، زیرا نمی توان آن را در یک بار سه دستگاه تکنولوژیکی به دلیل عدم تخصیص در تخصیص منابع بین آنها بازتولید کرد. مشکل بازتولید دستورالعمل های تکنولوژیکی، مشکل نه تنها توسعه ساختار تکنولوژیکی اقتصاد، بلکه سازگاری نهادهای اقتصادی، مدل های رفتار آنها، نهادهای موجود و موافقت نامه های نهادی است. انواع حمل و نقل انرژی تکامل یافته، به نظر می رسد جدید، که به شما اجازه می دهد تا توسعه تکنولوژیکی را با گونه خود و GNP - با مصرف کل داده های انرژی مرتبط کنید. مرحله اول توسعه تکنولوژیکی با استفاده از هیزم، به عنوان حامل انرژی اولیه، دوم - استفاده از زغال سنگ، سومین نفت، گاز چهارم - گاز چهارم - سوخت هسته ای، مرتبط است. به نظر می رسد مرحله بعدی با خستگی نفت، گسترش استفاده از گاز (به ویژه شیل) و منابع طبیعی زیست محیطی انرژی، از جمله انرژی باد، انرژی جزر و مد، انرژی اسمزی و خورشید، مشخص شود. برای جامعه انسانی، امکان تشخیص سه مرحله بالقوه ممکن از تکامل اقتصادی وجود دارد: Doughnergetic، انرژی و پس از انرژی. در مرحله اول، انرژی به دلیل عامل اولیه نیروهای تولیدی جوامع، به عنوان یک عامل محدود کننده عمل نمی کند، در مرحله دوم - مشکلات جدی با عرضه انرژی رشد اقتصادی وجود دارد. در سطح پس از انرژی، قابلیت های انرژی در نظر گرفته خواهد شد فراوان و محدود کردن استاندارد زندگی و رضایت اجتماعی از جمعیت، یا این مرحله با کمبود انرژی مشترک به دلیل افزایش بیش از حد افزایش مصرف هر دو صنایع و جمعیتی مشخص می شود نمی تواند توسط امکانات انرژی موجود نشود. در هر صورت، تا کنون، جامعه انسانی در مقیاس انرژی مورد استفاده برای آنها توسعه یافته است. با این حال، شرایط ممکن است زمانی که انرژی برای توسعه بیشتر اقتصاد کافی نخواهد بود، با چنین قسمت هایی در سیستم های اقتصادی محلی، در سطح مناطق فردی بوجود می آیند. مطمئنا، با توجه به شخصیت نسبی دانش اقتصادی، غیرممکن است که نظریه توسعه تکنولوژیکی در هر مرحله از تکامل اقتصاد معتبر باشد. تئوری توسعه مدرن به احتمال زیاد به فاز انرژی مربوط می شود و باید از محدودیت های منابع و نیاز به انتقال به مرحله توسعه پس از انرژی اقتصاد جهانی، زمانی که شدت مشکل انرژی حذف خواهد شد، ادامه یابد. علاوه بر این، عملکرد مهم تئوری توسعه، دریافت پاسخ به سوال احتمالی تمایز بالقوه تمدن پس از انرژی در درک بالا و وظایف اقتصادی در مرحله "انرژی" است.

مطالعه دقیق توسعه و پیاده سازی مهمترین نوآوری های فنی و فن آوری ها هدف این کار نیست. چنین تجزیه و تحلیل بسیار دشوار خواهد بود و زمان زیادی را صرف و از متخصصان شناخته شده در این منطقه می گذرانند. با این حال، به عنوان بخشی از مطالعه دوره سازی پیشرفت های فنی و تکنولوژیکی، می توان نتیجه گیری مهمی را ایجاد کرد که تغییر در دستورالعمل های تکنولوژیکی با استفاده از وسایل جدید تولید در یک مرحله انرژی خاص رخ می دهد. این شرایط و قابلیت های مرحله انرژی است که پایه توسعه تکنولوژی و فن آوری های بیشتری را تعیین می کند. البته، علم نقش مهمی در پیشرفت فنی و تکنولوژیک دارد. با این حال، توانایی های علمی در یک دوره خاص از زمان همیشه محدود است، و من معتقدم که چارچوب این محدودیت ها ناشی از شرایط مرحله انرژی است. همانطور که از جدول 1 دیده می شود، تغییرات انقلابی در تولید همیشه پیش از کشف و شروع استفاده از منابع انرژی جدید پیش از آن بوده است. این بدان معنی است که هر گونه تغییر در اقتصاد فنی در چارچوب توانایی های انرژی یک مرحله خاص از توسعه اقتصاد رخ می دهد.

2. فن آوری های جدید مانند پیشرفت موتور صنعتی

1 پیشرفت تکنولوژیکی در مرکز پیشرفت و توسعه انسانی

مکان مرکزی در درک نقش فناوری، شناخت است که فن آوری ها و پیشرفت های فنی مربوط به یک گسترده است

محدوده فعالیت اقتصادی، و نه فقط به تولید و رایانه. به عنوان مثال، بر اساس برخی برآوردها، پیشرفت های فنی افزایش بهره وری کشاورزی را به سرعت افزایش یافته است چهار بار به سرعت در صنعت تولیدی در واقع، ظاهرا چنین محصولات کم تکنولوژیکی مانند ذرت یا گل، می تواند نتیجه استفاده از فرآیندهای تولید نسبتا بالا باشد ، در آن زمان همانطور که در برخی از کشورها، تولید محصولات با تکنولوژی پیشرفته مانند رایانه ها، نتیجه استفاده از فن آوری های نسبتا کم است. در نهایت، در بسیاری از موارد، تکنولوژی در تولید و مدیریت سیستم های تولید، و نه در محصولات فیزیکی و یا الگوریتم های برنامه تجسم یافته است. کامپیوتر که در آن بارگذاری می شود

آخرین نسخه نرم افزاری که در جدول استفاده نشده است بیشتر روز، تظاهرات دیگری از استفاده از تکنولوژی است، نه یک رایانه که فرآیندهای تولید یا سیستم پرداخت را مدیریت می کند.

پیشرفت تکنولوژیک می تواند منجر به کاهش هزینه شود،

بهبود کیفیت، ایجاد محصولات جدید،

و کمک به ورود به بازارهای جدید. پیشرفت علمی و فنی شامل بسیار بیشتر از انجام یکسان یا بهتر استفاده از مقدار کمتری از منابع است. این مفهوم به صورت پویا تر است و هر دو با ایجاد یک محصول جدید و تولید تجهیزات و گسترش این فناوری ها بین شرکت ها و در کل اقتصاد به طور کلی همراه است. در حالی که بسیاری از پیامدهای پیشرفت تکنولوژیکی، به نوعی واضح است، موارد زیر ذکر شده است:

پیشرفت تکنولوژیک ممکن است با کاهش هزینه تولید و عملیات به دلیل افزایش بازدهی در مقیاس تولید، توسعه یابد.

پیشرفت تکنولوژیکی در یک بخش می تواند کمک کند

فرصت های اقتصادی جدید را در بخش های دیگر ایجاد کنید. کاهش هزینه های تولید می تواند محصولات کاملا جدید و یا حتی بخش های اقتصادی ایجاد کند. تکنولوژی جدید برای بازار در یک بخش می تواند منجر به فعالیت گلدهی در بخش های دیگر شود، ایجاد تقاضا و عرضه به کالاها و خدماتی که وجود نداشت.

مزایای فن آوری های جدید به مراتب فراتر از بخش اقتصاد یا محصول است که در آن تکنولوژی وجود دارد. این مورد است اگر محصول اولیه یک لینک مهم مهم در تولید کالاهای دیگر، به عنوان مثال، سیستم های مخابراتی یا نگهداری قابل اعتماد از شبکه های برق است.

تکنولوژی می تواند به کیفیت بهبود یافته کمک کند. چنین پیشرفت هایی می تواند به یک کشور در حال توسعه اجازه دهد تا مصرف کنندگان بیشتر و بازارهای جدید را تسخیر کند. همچنین می تواند به سادگی به عنوان استفاده از ماشین آلات و تجهیزات، تولید کالا و خدمات است که با انتظارات بیشتر انتظارات و استانداردهای مصرف کنندگان و مشتریان کسب و کار در کشورهای با درآمد بالا، به عبارت دیگر محصولات بخش بازار حق بیمه.

2 سوم انقلاب صنعتی

اولین انقلاب صنعتی در پایان قرن هجدهم در انگلستان آغاز شد، با مکانیزاسیون صنعت نساجی. وظایفی که قبلا مصرف می کردند و با دست با صدها واکس انجام شد، در یک گیاه پنبه ترکیب شدند - بنابراین کارخانه ظاهر شد. دومین انقلاب صنعتی در ابتدای قرن بیستم صورت گرفت، زمانی که هنری فورد اولین خط مونتاژ در حال حرکت را ساخت و دوران تولید انبوه کالاها آغاز شد. دو انقلاب صنعتی اول مردم را غنی تر کردند و جهان شهروندان است. در حال حاضر انقلاب سوم در نوسان کامل است. تولید دیجیتال می شود. تعدادی از فن آوری های شگفت انگیز یکی از حوزه های هوشمند، نرم افزار هوشمند، مواد جدید، بیشتر روبات های DEFT، فرایندهای تولید جدید (به ویژه چاپ سه بعدی) و تعدادی از خدمات وب است. واقعیت گذشته بر اساس ایجاد تعداد زیادی از محصولات یکسان بود: عبارت معروف هنری فورد اظهار داشت که خریداران فورد می توانند یک ماشین از هر رنگ را خریداری کنند، به شرطی که این رنگ سیاه است. با این حال، در قرن 21، هزینه های تولید تعداد کمی از احزاب با طیف گسترده ای از محصولات، با توجه به هذیان هر مشتری سقوط. تولید آینده بر انتشار جمعی کالاهای فردی متمرکز خواهد شد و ممکن است بیشتر شبیه به آن از نوار نقاله فورد باشد.

مد قدیمی تولید شامل استفاده از تعداد زیادی از قطعات برای اتصال بعدی یا جوشکاری است. در حال حاضر محصول را می توان بر روی یک کامپیوتر و چاپ "چاپ" بر روی یک چاپگر 3D که یک شیء جامد را با ایجاد لایه های مواد ایجاد می کند. طراحی دیجیتال را می توان با استفاده از چند کلیک با یک موس کامپیوتر تغییر داد. یک چاپگر 3D می تواند بدون نظارت کار کند و می تواند بسیاری از چیزهایی را که برای کارخانه های سنتی بسیار پیچیده است، ایجاد کند. با گذشت زمان، این اتومبیل های شگفت انگیز قادر به انجام هر کاری هستند، هر جا در گاراژ در روستای آفریقا.

استفاده از چاپ 3D به ویژه خیره کننده است. در حال حاضر، سمعک های شنوایی و بخش های پیشرفته ای از هواپیماهای نظامی در فرم های فردی چاپ می شوند. تغییرات جدی نیز بر جغرافیای منابع تاثیر می گذارد. یک مهندس که در شرایط سخت گیر کار می کرد، که یک ابزار خاص ندارد، دیگر نباید آن را در نزدیکترین حل و فصل بزرگ خریداری کند. این فقط می تواند طراحی این ابزار و "چاپ" آن را دانلود کنید. آن روزها زمانی که پروژه ها به علت کمبود قطعات تجهیزات متوقف شده اند، یا زمانی که مشتریان شکایت کردند که آنها نمیتوانند قطعات یدکی را برای چیزهایی که خریداری شده اند، پیدا کنند، در گذشته خواهند بود.

سایر تغییرات مرتبط با استفاده از چاپگرهای 3D تقریبا به اندازه مهم است. مواد جدید آسان تر، قوی تر و با دوام تر از قدیمی هستند. فیبر کربن جایگزین فولاد و آلومینیوم در محصولات، از هواپیما به دوچرخه های کوهستان می شود. روش های جدید پردازش مواد به مهندسین اجازه می دهد تا اشیاء کوچک را به اشیا بدهد. فناوری نانو، محصولات توابع گسترده ای را ارائه می دهد، مانند باند هایی که به کاهش کاهش، موتورها کمک می کنند تا کارآمد تر و ظروف کار کنند، که راحت تر تمیز می شود. و با اینترنت، که امکان تعداد زیادی از طراحان و مهندسان را فراهم می کند تا با استفاده از محصولات جدید، موانع ورود به بازار شرکت جدید سقوط کنند. فورد نیاز به مقدار زیادی از سرمایه برای ایجاد گیاه بزرگ Rouge Rouge، "همکار" مدرن خود را می تواند شروع به استفاده از لپ تاپ و تمایل به اختراع.

مانند تمام انقلابها، این همان مخرب خواهد بود. فن آوری های دیجیتال قبلا به شدت بازار را تغییر داده اند رسانه های جمعی و خرده فروشان، اتوماسیون فرآیندهای تجاری. گیاهان نیز برای همیشه تغییر خواهند کرد. آنها پر از ماشین های کثیف مدیریت مردم نیستند. بسیاری از آنها بی نظیر تمیز و تقریبا ترک خواهند شد. بعضی از خودروسازان در حال حاضر دو برابر ماشین های خود را در هر کارمند تولید می کنند، همانطور که تنها ده سال پیش بود. اکثر مشاغل در کارگاه های کارخانه، و در دفاتر در نزدیکی، که پر از طراحان، مهندسان، متخصصان فناوری اطلاعات، متخصصان در زمینه تدارکات، بازاریابی و غیره خواهد بود. محل کار تولید آینده نیاز به مدارک بیشتری دارد.

انقلاب نه تنها چیزها را تحت تاثیر قرار می دهد، بلکه جایی که. کارخانه ها معمولا در کشورهای در حال توسعه برای کاهش هزینه های کار قرار می گیرند. اما هزینه های کار کمتر و کمتر تحت تاثیر هزینه تولید قرار می گیرند: از 499 دلار از نسل اول iPad، هزینه هزینه های کار تنها 33 دلار است که هزینه های مجلس در چین تنها 8 دلار بود. تولید به طور فزاینده ای بازگشت به کشورهای ثروتمند به دلیل افزایش دستمزد چینی، و به این دلیل که شرکت ها می خواهند به مشتریان خود نزدیک تر شوند تا بتوانند به سرعت به تغییرات تقاضا واکنش نشان دهند. و برخی از محصولات بسیار پیچیده هستند که کارایی بیشتری برای افرادی که آنها را توسعه می دهند و افرادی که آنها را در یک مکان می سازند، کارآمدتر است. گروه مشاوره بوستون، معتقد است که در مناطقی مانند حمل و نقل، کامپیوتر، ساختارهای فلزی و تجهیزات تولید، 10 تا 30 درصد از کالاها که آمریکا در حال حاضر واردات چین در سال 2020 وارد شده است، که به افزایش تولید ناخالص داخلی کمک می کند 20 تا 55 میلیارد دلار در سال.

مصرف کنندگان مشکلات خاصی را در تطبیق با عوارض جدید توسعه تولید پیدا نخواهند کرد. با این حال، مقامات ممکن است سخت تر باشند. آنها عادت کرده اند تا از شاخه ها و شرکت هایی که قبلا وجود داشته باشند محافظت می کنند و نه اتصال به آنها می توانند از بازار خارج شوند. آنها تولیدات قدیمی را با یارانه ها پمپاژ کردند و بر روی افرادی که مایل به انتقال تولید در خارج از کشور برای کاهش هزینه های کار هستند، قرار دادند. آنها میلیاردها دلار برای متوقف کردن پیشرفت های فنی و تکنولوژیکی صرف می کنند. و آنها به ایمان عاشقانه به این واقعیت می رسند که تولید مهم تر از خدمات است، نه به ذکر امور مالی.

همه اینها حساس نیستند مرزهای بین تولید و خدمات تار شده اند. Rolls-Royce دیگر موتورهای جت را به فروش نمی رساند، آن را به فروش می رساند که هواپیما را بر روی موتورهای خود پرواز می کند. مقامات همیشه در انتخاب کسانی که از آنها حمایت می کنند اشتباه گرفته اند و احتمالا برای آنها آینده ای نمی فهمم. هزاران نفر از کارآفرینان، طراحی محصولات جدید آنلاین را ایجاد می کنند، آنها را در خانه تولید می کنند (با استفاده از چاپگرهای 3D) و فروش آنها را در بازار عرضه می کنند. در حالی که انقلاب در نوسان کامل، مقامات باید به اصول اولیه پایبند باشند: ایجاد مدارس خوب برای کار ماهر، برای ایجاد قوانین روشن برای کارآفرینان همه مناطق. بقیه "انقلابیون" را تشکیل می دهند.

3 شرکت های نوآورانه ای از آینده

من معتقدم که در دهه های آینده، ساختار شرکت های نوآورانه و سرمایه گذاری خود در فن آوری های جدید، تغییرات جدی را تجربه خواهند کرد. امروزه به طور فزاینده ای وجود دارد که یک شرکت که بهبود نمی یابد، نمی تواند با بازار همیشه در حال تغییر سازگار باشد، زیرا درخواست های مصرف کننده به طور فزاینده ای افزایش می یابد، زیرا شرکت های گل سرسبد توسعه نوآورانه، مصرف کننده تمام محصولات جدید را از نظر تکنولوژی ارائه می دهند. با این حال، سرمایه گذاری در تحقیق و توسعه نیاز به سرمایه گذاری های قابل توجه مالی از شرکت دارد که تنها بزرگترین بازیکنان بازار می توانند هزینه کنند. در عین حال، تمام درخواست های مصرف کننده برای محصولات جدید که دارای ویژگی های پیشرفته تر و خواص هستند، نیاز به سرمایه گذاری های بزرگ در تحقیق و توسعه دارند، که در نهایت قادر به اجازه دادن به خودشان به شرکت های بزرگ و حتی هزینه های بزرگ میلیاردها دلار در تحقیق و توسعه خواهد بود . این در حال حاضر این شرکت و شرکت های نوآورانه به سادگی مجبور به ترک سرمایه گذاری در تحقیق و توسعه خواهند شد. با این حال، به ناچار به طور ناگهانی بر اساس آن شرکت ها برای انجام تحقیقات ظاهر می شود و این باعث می شود که منافع منجر شود. این چنین وضعیتی است که شرکت را مجبور به تبدیل شدن به یک شرکت دیگر، که بر اساس حرفه ای در حال انجام است، در تحولات نوآورانه مشغول به کار است.

مدل پیشنهادی یک شرکت نوآورانه نوعی بوتیک است که دارای تخصص و دایره ای نسبتا باریک است. مزایای این مدل سازمانی واضح است: غلظت بالایی از سرمایه و پرسنل علمی، عملکرد بالایی از اثربخشی سرمایه گذاری در تحقیق و توسعه را به دست می آورند. در این مورد، اثر مقیاس نقش خود را بازی می کند، زیرا با تعداد زیادی از مطالعات اصرار، شکست های چندین پروژه به دلیل موفقیت بقیه پرداخت می شود.

با این حال، در فعالیت های این نوع شرکت ها یک نقص جدی وجود دارد: از آنجا که تحقیق و توسعه برای پول از چندین شرکت انجام می شود، نتایج تحقیق متعلق به هر کسی است که در فعالیت های "بوتیک نوآورانه" سرمایه گذاری کرده است. این سوال مطرح می شود که چگونه نتایج تحقیق را به اشتراک می گذارد و این یک مشکل بسیار دشوار به دلیل پیچیدگی ارزیابی نتایج تحقیق و توسعه است. من گزینه های متعددی برای توزیع نتایج شرکت های نوآورانه و استفاده آنها توسط سرمایه گذاران ارائه می دهم:

1.توزیع نتایج تحقیق بین سرمایه گذاران بسته به حجم سرمایه گذاری ها. نتایج تحقیق و توسعه در هزینه تخفیف تخمین زده می شود، I.E. از لحاظ سود بالقوه، استفاده از آنها را به ارمغان می آورد. این شرکت که بیشتر سرمایه گذاری کرده است، حق را به تکنولوژی گران ترین و غیره دریافت خواهد کرد.

2.سرمایه گذاران شرکت ها ممکن است در ابتدا موافقت نامه های مربوط به نتایج شرکت تحقیقاتی را صادر کنند. با این حال آسیب پذیری این گزینه این است که سرمایه گذاری در تحقیق و توسعه نوعی "جعبه سیاه" است و هیچ کس نمی داند چه اتفاقی می افتد در خروج. بنابراین، موافقت نامه های نوشته شده در بخش حقوق فن آوری های مورد مطالعه، به عنوان نتایج، به عنوان نتایج، در پیشبرد، مناقشه جدی است.

.به اشتراک گذاری حقوق تحقیق و توسعه توسط چندین سرمایه گذار و قوانین پیش از توافق برای استفاده آنها. به عنوان مثال، برخی از تکنولوژی ها را می توان در صنایع کاملا متفاوتی مورد استفاده قرار داد و سرمایه گذاران نماینده چندین شرکت که بازارهای کاملا متفاوت را اشغال می کنند می توانند با استفاده از این تکنولوژی بدون تعصب به منافع هر یک از سرمایه گذاران موافقت کنند. من معتقدم که این استراتژی برای تقسیم حقوق به نتایج سرمایه گذاری در شرکت مشغول به کار در فن آوری های نوآورانه مطلوب است.

بنابراین، پیچیدگی اصلی در فعالیت های این نوع شرکت را می توان با موافقت نامه های بین سرمایه گذاران غلبه کرد.

در نتیجه داستان درباره این ایده، من می خواهم بگویم که وجود و فعالیت های این شرکت تنها در صورتی امکان پذیر است که درخواست های فنی یا تکنولوژیکی مصرف کنندگان به طوری که هزینه های کمک هزینه های مالی تحقیق و توسعه به طوری که افزایش یابد حتی شرکت های بزرگ نمی توانند تنها آنها را پوشش دهند. من معتقدم که در عمل، چنین شرکت های تحقیقاتی نوآورانه را می توان در دانشگاه های پیشرو کشورهای توسعه یافته یا به سادگی در یک مرکز تحقیقاتی بزرگ تشکیل داد که می تواند مقدار کافی بالا را جذب کند.

3. توسعه فن آوری های جدید در فدراسیون روسیه

1 مشکلات توسعه فن آوری های جدید در روسیه

روسیه به قرن XXI، قرن توسعه نوآورانه اقتصاد در یک موقعیت بسیار متمایز، که به دلایل متعددی ایجاد شد، پیوست

.فروپاشی اتحاد جماهیر شوروی به طور جدی روابط اقتصادی بین ایالت های فضای پس از شوروی را تضعیف کرد

.فقدان شرکت های نوآورانه در صنعت (به جز دفاع) به طور جدی، ارائه روسیه در بازار جهانی به طور جدی پیچیده است.

.خروج انبوهی از پرسنل علمی بسیار واجد شرایط در دهه 90 قرن بیستم، منجر به وضعیت ناامید کننده علوم روسیه به طور کلی شد و همچنین به شدت به بازتولید پتانسیل علمی کشور رسید.

.شکل گیری نهایی روسیه به عنوان یک قدرت منحصر به فرد خام منجر به این واقعیت شد که تمام سرمایه گذاری های داخلی و خارجی تنها در بخش کالای اقتصاد بود. چنین "عادت" بسیار معتاد به دولت اقتصاد روسیه است، زیرا دولت به طور مستقیم به افزایش بخش کالای اقتصاد علاقه مند است، که خدمات اصلی درآمد بودجه است و در واقع خود دولت است چنین شرایطی را ایجاد می کند که سرمایه گذاری ها تنها به بخش کالایی می رسند، دور زدن همه ی دیگران.

.عدم وجود یک چارچوب قانونی پیش بینی شده دقیق، موجب تضعیف شرایط کسب و کار در کشور کمک می کند و نتیجه این فعالیت کم کسب و کار کارآفرینان داخلی است (در مقایسه با کشورهای اروپای غربی و ایالات متحده آمریکا).

واضح است که مشکلات توسعه شرکت های روسی در مسیر معرفی فن آوری های جدید به طور مستقیم به سیاست های مورد مطالعه دولت بستگی دارد. بدون شک، سیاست های مدرن دولت را می توان به طور انحصاری برای توسعه پیشرفته پیشرفت های پیشرفته، پیشرفته ترین بخش های اقتصادی، سیستم های آموزشی، زیرساخت های اطلاعاتی و حمل و نقل، که مبادلات را ساده می کند، کاهش می دهد، هزینه های معامله را کاهش می دهد مزایای. تجربه جهانی سیاست اقتصادی دولت قرن بیستم، سه بردار جهت گیری آن را تعیین کرد: صادرات، ملی (توسعه بازار داخلی) و استراتژیک مرتبط با محدودیت های هدفمند در استفاده از منابع غیر قابل تجدید (نفت، گاز، جنگل ها ، و غیره.). یک نمونه از اولین بردار به کره جنوبی و چین مدرن می دهد که امروزه دو جهت را ترکیب می کند.، دوم، فرانسه و ژاپن سه ماهه آخر قرن بیستم، سومین کشور ایالات متحده آمریکا و اوپک. در عین حال، تمایز رشد اقتصادی کشورهای فردی تقویت می شود و در نتیجه شکاف بین سطوح توسعه علمی و فنی اقتصاد ملی است. بنابراین، پنج کشور پیشرو - ایالات متحده، ژاپن، آلمان، فرانسه و انگلستان - در حال حاضر در زمینه تحقیق و توسعه بیشتر از سایر کشورهای جهان، ترکیبی و سهم ایالات متحده در گروه مشخص شده است بیش از 50٪ است. تحت سیاست های صنعتی، ما پیچیده ای از فعالیت های قانونی، سازمانی و اقتصادی و مدیریت را درک خواهیم کرد که با هدف ایجاد شرایط برای عملکرد موثر ساختارهای تولید و تضمین رشد بهره وری، حجم تولید و اشتغال توسط دولت های فدرال و منطقه ای، درک می کنیم.

شرح مراحل خاص دولت در اجرای سیاست های خود در مورد توسعه انگیزه ها برای ایجاد صنایع نوآورانه برای این کار بسیار دشوار بود. من فقط می توانم مسیرهای اصلی را توصیف کنم که باید برای توسعه فن آوری های جدید در روسیه انجام شود. من معتقدم که شروع در اجرای حمایت از نوآوری باید حمایت واقعی از علم در تمام سطوح عمومی باشد. توسعه علم باید اولویت اصلی دولت برای دهه آینده باشد، در غیر این صورت روسیه به خود رقابت نمی کند در بازارهای محصولات با تکنولوژی بالا. همچنین لازم است که به سرمایه گذاران خارجی به مراکز علمی روسیه اعتماد کنیم. این را می توان توسط دولت تامین مالی پروژه های مهم علمی که کاربرد گسترده ای را ارائه می دهند، به دست می آید. در صورت موفقیت چنین مطالعات، سرمایه گذاران چشم انداز سرمایه گذاری در تحقیق و توسعه را در روسیه درک خواهند کرد، زیرا پتانسیل علمی بزرگ اما کاملا مورد استفاده قرار نمی گیرد. در مراحل اول تبدیل شدن به یک اقتصاد نوآورانه در روسیه، توصیه می شود که سیاست حمایت از حمایت گرایی را دنبال کنید، زیرا در ابتدا، تشکیل شرکت های نوآورانه روسیه بسیار دشوار خواهد بود تا بتواند با شرکت های خارجی رقابت کند، حتی در بازار داخلی به دلیل عدم وجود تجربه کافی با تحولات نوآورانه.

من معتقدم که کمک دولت در مراحل اول شکل گیری یک اقتصاد نوآورانه صرفا ضروری است، اما پس از آن، زمانی که نتایج سیاست پیگیری می شود، واضح است، دولت باید سقوط کند، بازگشت بازار حق را به دست خواهد آورد تصمیم بگیرید که چه کسی باقی خواهد ماند و چه کسی نیست

نتیجه

سن را می توان با خیال راحت به نام عصر توسعه نوآورانه نامید. فن آوری های جدید از آغاز فعالیت های اقتصادی انسانی بر توسعه اقتصاد تاثیر می گذارد. اما این قرن این است که انتخاب را به شرکت ها تعیین کرد: برای مدرنیزه کردن یا ناپدید شدن تحت فشار بیشتر از لحاظ فنی و تکنولوژیک مجهز به رقبا. از حالا به بعد، فن آوری های جدید تبدیل به عامل غالب در توسعه اقتصاد شده اند. به خصوص حاد مشکل توسعه نوآورانه اقتصاد در روسیه است، که سیستم اقتصادی آن با استانداردهای اقتصاد نوآوری مطابقت ندارد. روسیه همچنان از طریق فروش منابع غیر قابل تجدید خود زندگی می کند، هر روز فرصت های بیشتری را برای بازگرداندن موقعیت پیشرو در بازار جهانی از دست می دهد. این وجوه هایی که کشور از فروش منابع دریافت می کند باید سرمایه گذاری در توسعه علم، امیدوار کننده شرکت های نوآورانه باشد. حتی در کوتاه مدت، این سرمایه گذاری ها پرداخت می شود، زیرا من معتقدم که پتانسیل غیر واقعی روسیه قادر به دستیابی به موفقیت موفقیت در تمام حوزه های علم خواهد بود. این قطعا یک انگیزه قدرتمند برای توسعه اقتصاد به طور کلی خواهد داد. با این حال، این نیاز به یک اراده سیاسی و سیاست توسعه دقیق دولت است که هنوز تنها به رویای آن است. در عین حال، روسیه همچنان به دم در کشورهای در حال توسعه پرواز می کند، هر سال از دست دادن موقعیت هایی که ممکن است هرگز قادر به بازگشت نباشد. رهبری فدراسیون روسیه باید حقیقت واضح را درک کند، که برای هر دو نهاد کسب و کار و به کل دولت ها قابل استفاده است: چه کسی ارتقا نمی یابد، او ناپدید می شود.

کتابشناسی - فهرست کتب

اقتصاد صنعتی صنعتی است

دوم Monographs، کار جمعی، مجموعه مقالات علمی:

Sukharev O.S. توسعه تکنولوژیکی توسعه - متر: امور مالی و آمار، 2008 - 480 پ.؛ ایل

Makarov v.L. اقتصاد دانش: درس های روسیه // روسیه و دنیای مدرن. - 2004

Schumpeter J. تئوری توسعه اقتصادی.

glazyev s.yu. تئوری توسعه فنی و اقتصادی بلند مدت. - m: وردا، 1993

III مقالات از دوره های آموزشی:

ضمیمه شماره 1

میز 1

تعدادی از مرحله توسعه تکنولوژیکی تحت پوشش فرایند صنعت صنعت توسعه تکنولوژیکی، ارائه مراحل اولیه و حمایت از انرژی برای فاز توسعه تکنولوژیکی فاز زیرساخت توسعه تکنولوژیک فاز 1390-18 بعدی، آب، آب، بخار، جاده های زغال سنگ، سفر به اسب توسط زمین و قایقرانی کشتی های دریایی، تهویه مطبوع پستی 1830-1890 ترجمه، مکانیزاسیون فرایندهای تولید، استفاده از موتور بخار. ظهور اولین شرکت های سهامی به عنوان فرم های جدید سازمانی و حقوقی جاده های ورودی، نسبت های حمل و نقل جهانی 1880-1940 توسعه مهندسی سنگین، صنایع برق و شیمیایی. بر اساس برق، موتورهای احتراق داخلی و توسعه میدان های نفتی. مسابقه یک طبیعت انحصاری دارد: اعتماد، کارتل ها و غیره تلفن، تلگراف، رادیو، شبکه های برق. جامد 1930-1990 توسعه تولید انبوه، انرژی گاز و نفت، نیروگاه هسته ای، ارتباطات، مواد جدید، الکترونیک، نرم افزار، کامپیوتر توسعه TNC ها ایجاد شده اند، رقابت های خودرو سازی oligopolistic، ارتباطات حمل و نقل هوایی، خطوط لوله گاز، توسعه تلویزیونی Sernedine 1980s. - در حال حاضر، Cymochoelectronics، علوم کامپیوتر، فن آوری الکترونیکی بالا، بیوتکنولوژی، مهندسی ژنتیک، مواد مصنوعی، توسعه فضای تجاری. ترکیبی از شرکت های بزرگ و کوچک به زنجیرهای تک، تکنوپولیس، شهر علوم، پارک های فناوری، سیستم های مدیریت کیفیت جدید، سرمایه گذاری، تامین، تعمیر و بهره برداری از شبکه های فنی کامپیوتر، ارتباطات راه دور، اتصال ماهواره ای، رسانه های الکترونیکی، انواع جدیدی از نیروگاه های هسته ای، تعداد زیادی از نیروگاه های تولید انرژی سبز ".

FGOBU VPO "دانشگاه مالی تحت دولت فدراسیون روسیه"

به کار دوره دانشجویی

دانشکده ______________________________ گروه ______________

نام و نام خانوادگی. دانشجو ______________________________________________

موضوع ________________________________________________________

شماره P / PKA ویژگی های کیفیت کارگر. بالگرد Balli.Aztion کار بر اساس معیارهای رسمی: 301. مرجع زمان کار در مراحل نوشتن 42. بیشترین هدف کار و صحت کار کار 23. تست یک برنامه به درستی تزئین شده 24. توزیع بازسازی داخلی بخش ها و بخش ها؛ صفحات از لحاظ کار و تعداد آنها در متن 25. در متن پانویسها و ارجاعات؛ استناد و طراحی نقل قول 38. تولید و کیفیت مواد مادی های تصویری 39.Clypes و کیفیت برنامه های اضافی 310. سیاست از فهرست مطالب مورد استفاده 511. با استفاده از ادبیات خارجی در متن کار و در ادبیات فهرست. ساختار منطقی کار و بازتاب آن در PLAN23.GLUBIN RUBRICATION و PARTITINGS24.QUALITY از معرفی 55. نشانه ای از اهداف مطالعه 36 . نشانه های تحقیقات تحقیقاتی 27 10.Terenery استقلال در ارائه 1311. حضور عناصر علمی 313. ساخت کار با مسائل روسیه 514.Ind برای رسیدن به نتیجه گیری 1015.Quality از مجموعه ای از تدوین نهایی جدیدترین ادبیات 517. توزیع خطاها در اصل -53

آموزش

آیا نیاز به کمک به تحصیل در مورد زبان های زبان دارید؟

متخصصان ما توصیه می کنند و یا خدمات آموزشی را برای موضوع مورد علاقه ارائه می دهند.
ارسال یک درخواست با موضوع در حال حاضر، برای یادگیری در مورد امکان دریافت مشاوره.

1.1 مفاهیم اساسی هوش مصنوعی

1.2 ارائه دانش

1.3 وظیفه تشکیل پایگاه های دانش

2. تشخیص تصویر و ترجمه ماشین

2.1 مفهوم تصویر

2.2 مشکل تشخیص مشکل

2.3 آموزش و پرورش، خودآموزی و سازگاری

2.4 تبدیل تصاویر به کد دیجیتال

3. Necrocomputers و شبکه ها

3.1 necrocomputers

3.2 شبکه های عصبی چیست؟

4. سیستم های کارشناس (ها)، ساختار و طبقه بندی آنها. ابزار برای ساخت و ساز فن آوری توسعه EC.

5. استفاده و پشتیبانی از من. مهندسی مجدد

5.1 استفاده از سیستم های متخصص مالی

5.3 بازنشستگی کسب و کار

6. استراتژی برای به دست آوردن دانش. روش های عملی برای استخراج دانش. دانش ساختمانی پیاده سازی برنامه پایگاه دانش.

معرفی

امکانات دستگاه های کامپیوتری الکترونیکی دیگر شگفت زده نمی شوند. کامپیوتر سازی مناطق مختلف فعالیت های انسانی، علاوه بر اثر مستقیم از معرفی تجهیزات محاسبات، اغلب کلاسهای جدید محصولات نرم افزاری و فن آوری های توسعه آنها را تولید می کند. هر تکنولوژی عمدتا زمینه فعالیت فکری برای متخصصان است، با این حال، بر خلاف سایر فعالیت های فن آوری های توسعه نرم افزاری، بلافاصله تبدیل به اشیاء اتوماسیون می شود که بخش برنامه نویسی مناسب را نشان می دهد سطح جدید توسعه.

تکامل معمولی از برنامه های خاص به ابزارهای توسعه، سیستم های مبتنی بر دانش را تصویب کرده است و اول از همه - سیستم های خبرهطراحی شده برای حل مشکلات از مناطقی که دانش و تجربه فعالیت های حرفه ای نقش تعیین کننده ای دارد. در سیستم های متخصص، جستجو برای راه حل ها از طریق تقلید از استدلال ذاتی ذاتی در حرفه ای های برجسته انجام می شود. دانش رسمی هسته سیستم کارشناس - پایگاه دانش خود را تشکیل می دهند. بلوک های باقی مانده از سیستم، عملکردهای تبدیل دانش را اجرا می کنند و محتوای دانش را به عنوان خواص ساختارهای رسمی خود تعیین نمی کنند.

1. مفهوم هوش مصنوعی. ارائه سیستم دانش و توسعه بر اساس دانش

1.1. مفاهیم اساسی هوش مصنوعی

اصطلاح عقل (هوش) از Intellectus لاتین می آید - که به معنی ذهن، دلیل، ذهن؛ توانایی های تفکر انسان. بر این اساس، هوش مصنوعی (AI) معمولا به عنوان یک سیستم اتوماتیک سیستم های اتوماتیک به طور خودکار تفسیر می شود تا توابع هوش انسانی فردی، مانند انتخاب و راه حل های بهینه بر اساس تجربه های قبلا به دست آمده و تجزیه و تحلیل منطقی از تأثیرات خارجی، تفسیر شود.

عقل یک توانایی مغز برای حل وظایف (فکری) با کسب، حفظ و تبدیل دانش هدفمند در فرایند یادگیری بر تجربه و انطباق با شرایط مختلف است.

در این تعریف، تحت اصطلاح "دانش" به معنای نه تنها اطلاعاتی است که از طریق حواس به مغز وارد می شود. این نوع دانش بسیار مهم است، اما برای فعالیت های فکری کافی نیست. واقعیت این است که اشیاء محیط زیست ایالات متحده دارای یک ملک نه تنها برای نفوذ به اندام های احساسات، بلکه همچنین در روابط خاص یکدیگر هستند. واضح است که به منظور اجرای فعالیت های فکری (یا حداقل وجود دارد)، شما باید یک مدل از این جهان را در سیستم دانش داشته باشید. در این مدل اطلاعات محیط زیست، اشیاء واقعی، خواص و روابط آنها بین آنها نه تنها نمایش داده می شود و به یاد می آورد، بلکه همچنین، همانطور که اشاره شد این تعریف عقل، ممکن است ذهنی "به طور هدفمند تبدیل شود". در عین حال، ضروری است که شکل گیری مدل محیط زیست خارجی "در روند یادگیری در تجربه و انطباق با شرایط مختلف" رخ دهد.

1.2 ارائه دانش

ارائه دانش یک سوال ناشی از کلانیتولوژی (علم تفکر) و هوش مصنوعی است. در Clanitology، آن را با نحوه ذخیره سازی و پردازش اطلاعات مرتبط است. در هوش مصنوعی (AI)، هدف اصلی این است که یاد بگیریم که چگونه دانش را به گونه ای حفظ کنیم که برنامه ها بتوانند آنها را پردازش کنند و به نحوی بودن هوش انسانی دست یابند. محققان AI از نظریه های دانش دانش از کلانیتولوژی استفاده می کنند. روش هایی مانند فریم ها، قوانین و شبکه های معنایی به AI از نظریه های پردازش اطلاعات توسط یک فرد آمدند. از آنجا که دانش برای دستیابی به رفتار معقول استفاده می شود، هدف اساسی نظم ارائه دانش، جستجو برای چنین روش های نمایشی است که امکان ایجاد یک نتیجه گیری منطقی را فراهم می کند، یعنی ایجاد نتیجه گیری از دانش.

برخی از سوالاتی که در ارائه دانش از نقطه نظر AI مطرح می شود:

· چگونه مردم را تصور می کنند؟

· ماهیت دانش چیست و چگونه آنها را تصور می کنیم؟

· آیا باید طرح ارائه تماس با منطقه خصوصی دانش، و یا باید آن را به طور کلی؟

· تا آنجا که بیانگر است این طرح نمایندگی؟

· آیا باید یک طرح اعلامیه یا رویه ای وجود داشته باشد؟

بحث بسیار کمی درباره مسائل دانش و تحقیقاتی در این زمینه وجود داشت. مشکلات شناخته شده ای مانند "گسترش گسترش،" (وظیفه ناوبری در شبکه گره) "طبقه بندی" (این به دلیل ارث انتخابی است؛ به عنوان مثال، وسیله نقلیه تمام زمین می تواند یک تخصص باشد (مورد خاص ) از ماشین، اما او تنها برخی از ویژگی ها را به ارث می برد) و "طبقه بندی" به عنوان مثال، گوجه فرنگی می تواند هر دو میوه و سبزی را در نظر بگیرد.

در زمینه هوش مصنوعی، راه حل وظایف را می توان با انتخاب مناسب روش ارائه دانش ساده سازی کرد. یک روش خاص می تواند به راحتی دانش دانش را بدست آورد. به عنوان مثال، سیستم کارشناس تشخیصی Mizin از طرح ارائه دانش بر اساس قوانین استفاده کرد. انتخاب نادرست روش ارائه، پردازش آن را دشوار می کند. به عنوان یک قیاس، شما می توانید محاسبات را در رکورد Indo-Arabic یا Roman انجام دهید. بخش در ستون در اولین مورد ساده تر است و در مرحله دوم پیچیده تر است. به طور مشابه، چنین روش نمایندگی وجود ندارد که بتواند در تمام وظایف مورد استفاده قرار گیرد یا تمام وظایف را به همان اندازه ساده انجام دهد.

مشکل شکل گیری پایگاه های دانش پیچیده و چند منظوره است. اگر شما در نظر گرفتن این مشکل به وظیفه استخراج دانش شخصی متخصص متخصص، شما می توانید الزامات اساسی و اصول ساخت سیستم های نرم افزاری را که فرآیند تشکیل پایگاه های دانش را به طور خودکار انجام می دهند، تدوین کنید. سیستم های این نوع به عنوان سیستم های مهندسی دانش آموخته می شوند.

1.3. وظیفه تشکیل پایگاه های دانش

با تمام تظاهرات نام خود، مهندسی دانش، رشته ای است که صرفا نثر است، در این کار، عملا توسعه یافته است برنامه های مفید برای مناطق ضعیف "ریاضیات" فعالیت های انسانی. استدلال اصلی به نفع پرداختن به این رویکرد، واقعیت وجود در زندگی واقعی موسسه کارشناسان - متخصصان طبقه بندی شده، قادر به حل وظایف ضعیف رسمی از یک منطقه مشکل خاص است.

از نقطه نظر مهندسی دانش، در هر برنامه کاربردی (حداقل از لحاظ نظری) می توانید جزء حاوی دانش مربوط به منطقه مشکل را انتخاب کنید. این جزء است که پایه دانش نامیده می شود، ارزش عملی برنامه را تعیین می کند. ساخت یک پایگاه دانش نیاز به تحقیقات ویژه در یک منطقه مشکل دارد، در حالی که بلوک های باقی مانده از این برنامه به طور کامل تحت برنامه نویس هستند.

در حال حاضر، چهار راه اصلی برای ارائه دانش شناخته شده است که از راه های "ترکیبی" برای ارائه دانش می تواند ساخته شود.

· سیستم های تولید

· شبکه های معنایی

· فریما

· محاسبات منطقی

· روش های ارائه دانش ترکیبی

· مدل های مسائل مربوط به مشکلات

2. تشخیص تصویر و ترجمه ماشین

2.1 مفهوم تصویر

تصویر، کلاس طبقه بندی طبقه بندی در سیستم طبقه بندی، ترکیبی از یک گروه خاص از اشیاء برای برخی از نشانه ها. ادراک تصویری از جهان یکی از خواص یک مغز زنده است، که باعث می شود که با یک جریان بی نهایت اطلاعات درک شده برخورد کنید و جهت گیری در داده های متفاوتی در دنیای خارجی را حفظ کنید. درک دنیای بیرون، ما همیشه طبقه بندی اطلاعات را تولید می کنیم، به عنوان مثال، ما آنها را به گروه هایی از پدیده های مشابه، اما نه یکسان تقسیم می کنیم. این ویژگی مغز به شما اجازه می دهد تا چنین مفهومی را به عنوان یک تصویر تشکیل دهید.

توانایی درک دنیای بیرون در قالب تصاویر باعث می شود که تعداد بی نهایت اشیا را بر اساس آشنایی با تعداد محدودی شناسایی کنید و ماهیت عینی خواص اساسی تصاویر به شما اجازه می دهد تا مراحل تشخیص را شبیه سازی کنید آنها.

2.2 مشکل تشخیص مشکل

تشخیص تصویر وظیفه شناسایی یک شی یا تعیین هر گونه خواص توسط تصویر آن (تشخیص نوری) یا ضبط های صوتی (تشخیص آکوستیک) است. در فرآیند تکامل بیولوژیکی، بسیاری از حیوانات با کمک یک دستگاه بصری و شنوایی تصمیم گرفتند این کار را به اندازه کافی به اندازه کافی انجام دهند. ایجاد سیستم های مصنوعی با توابع تشخیص تصویر، یک مشکل فنی پیچیده است.

شکل. 2.1. یک نمونه از اشیاء یادگیری.

به طور کلی، مشکل شناخت تصاویر (طرفدار) شامل دو بخش است: یادگیری و شناخت. آموزش با نشان دادن اشیاء فردی، نشان دهنده لوازم جانبی خود را به این تصویر یا تصویر دیگری انجام می شود. به عنوان یک نتیجه از آموزش، سیستم شناخت باید توانایی پاسخ دادن با واکنش های مشابه به تمام اشیاء یک تصویر و سایر واکنش ها را به دست آورد - به تمام اشیاء تصاویر متمایز. بسیار مهم است که فرایند یادگیری باید تنها با نشان دادن تعداد محدودی از اشیاء تکمیل شود. اشیاء یادگیری می تواند هر یک از تصاویر (شکل 2.1)، و یا دیگر تصاویر بصری (حروف، اعداد). مهم است که در فرایند یادگیری، تنها اشیاء خود و وابستگی آنها نشان داده شده است. یادگیری باید فرآیند تشخیص اشیاء جدید را دنبال کند، که اقدامات سیستم قبلا آموزش دیده را مشخص می کند. اتوماسیون این روش ها و مشکل یادگیری به رسمیت شناختن تصاویر است. در مورد زمانی که یک فرد خود را حل یا نامیده می شود، و سپس یک قانون طبقه بندی را اعمال می کند، مشکل تشخیص به طور جزئی حل می شود، زیرا بخش اصلی و اصلی مشکل (آموزش) یک فرد طول می کشد.

طیف وسیعی از وظایف که می تواند با کمک سیستم های شناخت حل شود بسیار گسترده است. این شامل نه تنها وظایف تشخیص تصاویر بصری و شنوایی، بلکه وظایف طبقه بندی فرآیندهای پیچیده و پدیده هایی است که به عنوان مثال، هنگام انتخاب اقدامات مناسب توسط رئیس شرکت یا انتخاب مدیریت بهینه فناوری، اقتصادی، ، حمل و نقل و یا وظایف نظامی. قبل از شروع تجزیه و تحلیل هر شی، شما باید برخی از اطلاعات سفارش داده شده در مورد آن را دریافت کنید.

انتخاب شرح اصلی اشیاء یکی از وظایف اصلی تشخیص مشکل تصاویر است. با انتخاب موفقیت آمیز از شرح اصلی (نشانه های نشانه ها)، مشکل تشخیص ممکن است بی اهمیت باشد و برعکس، توصیف منبع ناموفق ممکن است به پردازش بسیار دشوار اطلاعات، و یا به طور کلی به عدم وجود یک راه حل منجر شود .

2.5 آموزش، خودآموزی و سازگاری

آموزش و پرورش یک فرایند است، زیرا این نتیجه سیستم به تدریج توانایی پاسخ دادن به واکنش های لازم را به مجموعه های خاصی از تأثیرات خارجی می دهد و سازگاری یک تنظیم پارامترها و ساختارهای سیستم به منظور دستیابی به مدیریت کیفیت مورد نیاز در تغییرات مداوم است به شرایط خارجی همه تصاویر ارائه شده در شکل. 2.1، وظیفه یادگیری را مشخص کنید. در هر یک از این وظایف، چند نمونه نمونه (دنباله آموزش) از وظایف به درستی حل شده است. اگر امکان توجه داشته باشید که یک اموال جهانی خاصی را متوجه نشوید که به ماهیت تصاویر، و نه از تصاویر آنها بستگی ندارد، اما تعیین تنها توانایی آنها برای جدا شدن، و سپس همراه با وظیفه معمول تشخیص یادگیری با استفاده از اطلاعات مربوط به متعلق به هر جسم از دنباله آموزش یک یا چند تصویر، ممکن است یک کار طبقه بندی متفاوت - کار به اصطلاح یادگیری بدون معلم باشد. وظیفه این نوع در سطح توصیفی می تواند به صورت زیر فرموله شود: سیستم به طور همزمان یا به طور مداوم اشیا را بدون هیچ گونه نشانه ای از لوازم جانبی خود به تصاویر قرار می دهد. سیستم ورودی سیستم، تعدادی از اشیاء را به تعدادی از تصاویر نشان می دهد و با استفاده از برخی از تجسم تصویر، که پیش از پیش تعیین شده است، طبقه بندی مستقل این اشیا را تولید می کند. پس از چنین فرایند خودآموزی، سیستم باید توانایی تشخیص نه تنها اشیاء آشنا (اشیاء از دنباله آموزش)، بلکه کسانی که قبلا ارائه نشده اند، بدست آورند. فرآیند خودآموزی به عنوان یک فرآیند نامیده می شود، زیرا این سیستم بدون نوک معلم توانایی ایجاد واکنش های یکسان به تصاویری از اشیاء مشابه تصویر و واکنش های مختلف به تصاویر تصاویر مختلف را به دست می آورد. نقش معلم در همان زمان تنها در قالب یک سیستم از برخی از اموال عینی، یکسان برای همه تصاویر و توانایی تعریف برای جدا کردن مجموعه ای از اشیاء برای تصاویر است. چنین اموال عینی خواص فشرده سازی تصاویر است. موقعیت نسبی نقاط در فضای انتخاب شده در حال حاضر حاوی اطلاعاتی در مورد چند امتیاز باید تقسیم شود. این اطلاعات مالکیت جدایی تصاویر را تعیین می کند که به اندازه کافی برای مطالعه خود از شناخت سیستم کافی است.

آموزش معمولا فرآیند توسعه در برخی از سیستم های یک یا چند واکنش به گروه های سیگنال های یکسان خارجی را با قرار گرفتن در معرض مکرر سیستم تنظیم خارجی نامیده می شود. این تنظیم خارجی در آموزش به نام "تبلیغات" و "مجازات" ساخته شده است. مکانیسم تولید این تنظیم تقریبا به طور کامل الگوریتم یادگیری را تعیین می کند. خود یادگیری متفاوت از یادگیری است که در اینجا اطلاعات اضافی در مورد وفاداری سیستم واکنش گزارش نشده است.

انطباق فرایند تغییر پارامترها و ساختار سیستم و احتمالا کنترل تأثیرات بر اساس اطلاعات فعلی به منظور دستیابی به وضعیت خاصی از سیستم با عدم قطعیت اولیه و تغییر شرایط کاری است.

یک روش برای ساخت ماشین های شناخت بر اساس تشخیص هر نشانه ای که توسط ارقام شناخته شده است، امکان پذیر است. ویژگی های مختلف ارقام را می توان به عنوان نشانه ها، به عنوان مثال، خواص هندسی آنها (ویژگی های اجزای اجزای منحنی های منحنی)، خواص توپولوژیک (ترتیب متقابل عناصر شکل) و غیره انتخاب کرد. شناخت ماشین آلات شناخته شده است که در آن تشخیص نامه ها یا اعداد توسط روش به اصطلاح "روش پروب" ساخته می شود (شکل 2.2)، I.E. از لحاظ تقاطع کانتور شکل با چندین به طور خاص واقع شده است.

شکل. 2.2 طرح مکان پروب برای تشخیص رقم.

اگر تعداد اعداد را در زمینه با پروب طراحی کنید، به نظر می رسد که هر یک از اعداد به طور کامل برخی از پروب ها عبور می کند و ترکیب پروب های قابل تقسیم برای هر ده رقم متفاوت است. این ترکیب ها به عنوان نشانه هایی که برای ارقام مشخص می شوند استفاده می شود. به عنوان مثال، چنین دستگاههایی با موفقیت، با خواندن متن خواندن ماشین، به طور موفقیت آمیز، اما قابلیت های آنها به فونت (یا یک گروه از فونت های مشابه) محدود می شود، که نشانه ای از نشانه ها توسعه یافته است. کار بر روی ایجاد مجموعه ای از ارقام مرجع یا سیستم نشانه ها باید توسط یک فرد ساخته شود. کیفیت دستگاه، به عنوان مثال، قابلیت اطمینان "تشخیص" ارقام ارقام با کیفیت این آماده سازی اولیه تعیین می شود و بدون مشارکت یک فرد نمی تواند افزایش یابد. دستگاه توصیف شده ماشین دانشجویی نیست.

شبیه سازی فرآیند یادگیری به معنای آموزش است که پیش از پیام هر گونه اطلاعاتی در مورد آن تصاویری که شناخت آن باید یاد بگیرد، پیش از پیروی نمی کند؛ آموزش خود شامل ارائه یک ماشین از تعداد محدودی از اشیاء هر تصویر است. به عنوان یک نتیجه از آموزش، دستگاه باید قادر به تشخیص تعداد اشیاء جدید متعلق به همان تصاویر باشد. بنابراین، این به معنای طرح آزمایشی زیر است:

الف) اطلاعاتی در مورد طبقه بندی تصاویر به ماشین پیش از آن نیست؛

ب) در طول آموزش دستگاه تعداد مشخصی از اشیاء هر یک از افراد طبقه بندی شده و (هنگام مدل سازی فرآیند یادگیری "با معلم" گزارش شده است، گزارش شده است که کدام تصویر هر شیء مربوط می شود؛

ج) دستگاه به طور خودکار اطلاعات دریافت شده را پردازش می کند، پس از آن

د) با قابلیت اطمینان کافی تعداد زیادی از اشیاء جدید، قبلا ارائه شده از تصاویر وجود دارد.

ماشین آلات کار بر روی چنین طرح نامیده می شود به رسمیت شناختن ماشین آلات.

2.6 تبدیل تصویر در کد دیجیتال

به منظور وارد کردن تصویر به دستگاه، شما باید آن را به یک زبان ماشین ترجمه کنید، I.E. رمزگذاری، به یک ترکیب خاص از کاراکترهایی که می توانند دستگاه را اداره کنند، ارسال کنید. کدگذاری چهره های مسطح را می توان به روش های مختلف انجام داد. بهتر است که برای برنامه نویسی بیشتر "طبیعی" تلاش کنید. ما شکل ها را در برخی زمینه ها شکل می دهیم، شکسته عمودی و افقی مستقیم بر روی عناصر مشابه - مربع ها. عناصری که تصویر کاهش یافته است به طور کامل سیگار می کشد، بقیه - سفید را ترک کنید. ما موافق هستیم که عناصر سیاه را به صورت یک، سفید پوستان - صفر نشان دهیم. ما یک شماره متوالی از تمام اقلام فیلد را معرفی می کنیم، به عنوان مثال، در هر ردیف از چپ به راست و بر روی ردیف از بالا به پایین. سپس هر شکل که بر روی چنین فیلد کشیده شده، به طور یکنواخت توسط کد متشکل از بسیاری از رقم ها (واحدها و صفر) نمایش داده می شود، تعداد عناصر دارای یک فیلد است.

شکل 2.3 نمونه هایی از طرح ریزی و رمزگذاری تصویر.

چنین برنامه نویسی (شکل 2.3) "طبیعی" محسوب می شود، زیرا پارتیشن تصویر بر روی عناصر بر اساس کار دستگاه بصری ما است. در واقع، شبکیه چشم از تعداد زیادی از عناصر حساس فردی (به اصطلاح چوب و کولودها)، مرتبط با الیاف عصبی با ادارات بصری مغز است. عناصر حساس از شبکیه بر اساس الیاف عصبی آنها در سیگنال های مغز منتقل می شوند، شدت آن بستگی به روشنایی این مورد دارد. بنابراین، یک تصویر طراحی شده است سیستم نوری چشم بر روی شبکیه با Chopsticks و Kolinms به بخش های جداگانه شکسته می شود و در عناصر در برخی از کد ها به مغز منتقل می شود. آیتم های جداگانه جداگانه گیرنده ها، و فیلد خود - فیلد گیرنده نامیده می شود.

ترکیبی از تمام چهره های مسطح که می تواند بر روی فیلد گیرنده تصویر داده شود، یک مجموعه خاص است. هر شکل خاص از این مجموعه، هدف این مجموعه است. هر کدام از این اشیاء آنها به یک کد خاص مربوط می شود. به طور مشابه، هر کد مربوط به یک تصویر خاص در زمینه گیرنده است. مکاتبات متقابل متقابل بین کدها و تصاویر به ما اجازه می دهد که فقط توسط کدهای کار کنیم، به یاد داشته باشید که تصویر همیشه می تواند توسط کد آن تولید شود.

ظرفیت بازرسی تعداد تصاویری است که بر روی تزریق INS برای تشخیص قرار می گیرند. برای جدا کردن تعدد تصاویر ورودی، به عنوان مثال، در دو کلاس فقط فقط یک خروجی. در این مورد، هر سطح منطقی - "1" و "0" - یک کلاس جداگانه را نشان می دهد. در دو خروجی، شما می توانید کلاس 4 و غیره را رمزگذاری کنید. برای افزایش قابلیت اطمینان طبقه بندی، مطلوب است که افزونگی را با تخصیص یک نورون در لایه خروجی یا حتی بهتر، هر کدام از آنها در یادگیری شناسایی هویت کلاس با درجه قابلیت اطمینان، به عنوان مثال: بالا، متوسط \u200b\u200bو کم. چنین Inss اجازه می دهد طبقه بندی تصاویر ورودی ترکیب شده به مجموعه های فازی (تار شده یا متقاطع). این اموال، موارد مشابه را به شرایط زندگی واقعی به ارمغان می آورد.

3. Necrocomputers و شبکه ها

3.1 necrocomputers

Necrocomputers سیستم هایی هستند که در آن الگوریتم حل مسئله با یک شبکه منطقی از عناصر یک نوع خصوصی - نورون ها با امتناع کامل از عناصر بولین نوع و یا نه، نشان داده می شود. در نتیجه، لینک های خاص بین عناصر مورد توجه جداگانه معرفی می شوند.

در مقایسه با روش های کلاسیک برای حل مشکلات، NECROCOMPUTERS الگوریتم هایی را برای حل مشکلات ارائه شده در قالب شبکه های عصبی اجرا می کند. این محدودیت به شما اجازه می دهد تا الگوریتم ها را توسعه دهید، به طور بالقوه موازی تر از هر پیاده سازی فیزیکی دیگر.

Neurocomputer یک سیستم محاسباتی با معماری MSIMD است که در آن دو راه حل های فنی اساسی اجرا می شوند: یک عنصر پردازنده از یک ساختار همگن به سطح نورون و ارتباطات پیچیده پیچیده بین عناصر ساده شده است. برنامه نویسی ساختار محاسباتی به تغییر در ارتباطات وزن بین عناصر پردازنده منتقل می شود.

تعریف کلی neurocomputer را می توان در فرم زیر ارائه داد. NeuroComputer یک سیستم محاسباتی با معماری سخت افزار و نرم افزار است، به اندازه کافی انجام الگوریتم های ارائه شده در شبکه عصبی منطقی است.

3.2 شبکه های عصبی چیست؟

هر نورون سیگنال های نورون های همسایه را با استفاده از الیاف عصبی خاص دریافت می کند. این سیگنال ها می توانند هیجان انگیز یا ترمز باشند. مقدار آنها یک پتانسیل الکتریکی در داخل بدن نورون است. هنگامی که پتانسیل بیش از حد برخی از آستانه ها، نورون به حالت هیجان می رود و یک سیگنال بر فیبر عصبی خروجی ارسال می کند. نورون های مصنوعی جداگانه در روش های مختلف به یکدیگر متصل می شوند. این اجازه می دهد تا شما را به ایجاد انواع شبکه های عصبی با معماری های مختلف، قوانین یادگیری و فرصت ها.

اصطلاح "شبکه های عصبی مصنوعی" دارای بسیاری از فانتزی در مورد آندروید و روبات ها، در مورد ماشین آلات که جایگزین و تقلید انسان است. این تصور توسط بسیاری از توسعه دهندگان مغز و اعصاب تقویت می شود، بحث در مورد چگونگی نزدیک شدن به آینده، روبات ها شروع به کارشناسی ارشد انواع مختلفی از فعالیت ها، فقط تماشای یک فرد. اگر شما به سطح کار روزانه تغییر دهید، شبکه های عصبی یک شبکه کامل هستند، متشکل از عناصر ساده متصل از نورون های رسمی. اکثر کار Nearinformatics به انتقال الگوریتم های مختلف حل وظیفه به چنین شبکه اختصاص داده شده است.

این مفهوم بر اساس این ایده است که نورون ها را می توان با اتوماتای \u200b\u200bنسبتا ساده شبیه سازی کرد، و تمام پیچیدگی مغز، انعطاف پذیری عملکرد آن و سایر ویژگی های اصلی، با رابطه بین نورون ها تعیین می شود. هر اتصال به نظر می رسد یک عنصر کاملا ساده است که برای انتقال سیگنال عمل می کند. به طور خلاصه این فکر را می توان به شرح زیر بیان کرد: "ساختار لینک ها همه، خواص عناصر هیچ چیز نیست."

مجموع ایده ها و جهت علمی و فنی تعریف شده توسط دیدگاه توصیف شده مغز، اتصال (اتصال) نامیده می شود. با مغز واقعی، این همه به همان شیوه به عنوان یک کارتون یا کارتون با نمونه اولیه آن ارتباط دارد. مهم این است که به معنای واقعی کلمه، مطابق با اصل، بلکه بهره وری از ایده فنی نیست.

با اتصال، بلوک زیر از ایده ها به طور نزدیک متصل است:

· همگنی سیستم (عناصر یکسان هستند و بسیار ساده هستند، همه چیز توسط ساختار پیوند تعیین می شود)؛

· سیستم های قابل اعتماد از عناصر غیر قابل اعتماد و "رنسانس آنالوگ" استفاده از عناصر آنالوگ ساده؛

· سیستم های "هولوگرافی" هنگام از بین بردن بخش به طور تصادفی انتخاب شده، سیستم خواص آن را حفظ می کند.

فرض بر این است که امکانات گسترده ای از سیستم های ارتباطی جبران فقر انتخاب عنصر، عدم اطمینان آنها و تخریب احتمالی بخشی از روابط.

برای توصیف الگوریتم ها و دستگاه های Neurinformatics، یک "مدار" ویژه توسعه یافته است، که در آن دستگاه های ابتدایی (تبلیغات، سیناپس ها، نورون ها و غیره) در یک شبکه در نظر گرفته شده برای حل مشکلات ترکیب شده اند. برای بسیاری از مبتدیان، به نظر می رسد غیر منتظره است که نه در اجرای سخت افزار شبکه های عصبی، و نه در نرم افزار حرفه ای، این عناصر لزوما به عنوان قطعات جداگانه یا بلوک اجرا نمی شود. مهندسی طرح ایده آل که در Neurinformatics استفاده می شود، یک زبان خاص برای توصیف شبکه های عصبی و یادگیری آنها است. تحت نرم افزار و پیاده سازی سخت افزار، توصیف های انجام شده در این زبان به زبان های مناسب تر از سطح دیگری ترجمه شده است.

4. سیستم های کارشناس (ها)، ساختار و طبقه بندی آنها. ابزار برای ساخت و ساز ES تکنولوژی توسعه

4.1 انتصاب سیستم های متخصص

در ابتدای دهه هشتاد در مطالعات هوش مصنوعی، یک جهت مستقل شکل گرفت، نام "سیستم های متخصص" (ES). هدف تحقیق در مورد ES این است که برنامه هایی را توسعه دهیم که در هنگام حل مشکلات، برای متخصص فرد دشوار است، نتایج دریافتی که در کیفیت و کارایی به راه حل های دریافت شده توسط متخصص، پایین تر نیست. کاوشگران در زمینه ES به نام رشته خود، اغلب از اصطلاح "مهندسی دانش" معرفی شده توسط E. fi-sembaum به عنوان "آوردن اصول و ابزارهای تحقیق از زمینه هوش مصنوعی به حل مشکلات کاربردی دشوار نیاز به دانش متخصص . "

محصولات نرم افزاری (PS) بر اساس سیستم های متخصص یا مهندسی دانش (در آینده، ما از آنها به عنوان مترادف استفاده خواهیم کرد) توزیع قابل توجهی در جهان دریافت کرده ایم. اهمیت سیستم های متخصص به شرح زیر است:

· تکنولوژی سیستم های متخصص به طور قابل توجهی دایره ای از وظایف عملا قابل توجهی را گسترش می دهد، حل شده بر روی کامپیوتر، راه حل که اثر اقتصادی قابل توجهی را به ارمغان می آورد؛

· فناوری EC یک ابزار ضروری در حل مشکلات جهانی برنامه نویسی سنتی است: مدت زمان و به همین ترتیب هزینه های بالای توسعه برنامه های پیچیده؛

· هزینه بالای حفظ سیستم های پیچیده، که اغلب چندین برابر بیشتر از هزینه توسعه آنها است؛ سطح پایین تکرار برنامه ها، و غیره.

· انجمن فناوری EC با تکنولوژی برنامه نویسی سنتی، ویژگی های جدید را به محصولات نرم افزاری اضافه می کند: ارائه یک برنامه کاربردی پویا توسط کاربر، و نه یک برنامه نویس؛ بیشتر "شفافیت" برنامه های کاربردی (به عنوان مثال، دانش در آن ذخیره می شود، که به نظرات به دانش نیاز ندارد، ساده تر آموزش و نگهداری)؛ گرافیک بهتر؛ رابط و تعامل

به گفته متخصصان پیشرو، در آینده نزدیک، برنامه های زیر را پیدا خواهند کرد:

· ES نقش مهمی در تمام مراحل طراحی، توسعه، تولید، توزیع، فروش، پشتیبانی و ارائه خدمات را بازی خواهد کرد.

· تکنولوژی ES که توزیع تجاری دریافت کرده است، یک پیشرفت انقلابی را در ادغام برنامه های کاربردی از ماژول های تعامل فکری آماده فراهم می کند.

ES برای وظایف به اصطلاح غیر رسمی طراحی شده است، I.E. من رد نمیکنم و رویکرد سنتی را به توسعه برنامه های گرا در حل وظایف رسمی جایگزین نمی کنم.

وظایف غیر رسمی معمولا دارای ویژگی های زیر هستند:

· ناموفق، ابهام، ناقص و متناقض داده های منبع؛

· پرس و جو، ابهام، ناقص و ناسازگاری دانش در مورد منطقه مشکل و مشکل حل؛

· ابعاد بزرگ فضای راه حل، I.E. BRUK هنگام جستجو برای راه حل ها بسیار بزرگ است؛

· به طور پویا تغییر داده ها و دانش.

باید تأکید کرد که وظایف غیر رسمی نشان دهنده یک کلاس بزرگ و بسیار مهم از وظایف است. بسیاری از متخصصان معتقدند که این وظایف محبوب ترین کلاس های وظایف حل شده توسط کامپیوتر است.

سیستم های متخصص و سیستم های هوش مصنوعی از سیستم های پردازش داده ها متفاوت هستند، زیرا آنها عمدتا از یک روش نماد (و نه عددی) نمایندگی، خروجی شخصیتی و راه حل های اکتشافی راه حل ها (و نه اجرای یک الگوریتم شناخته شده) استفاده می کنند.

سیستم های متخصص برای حل وظایف عملی عملی (نه اسباب بازی) تنها استفاده می شود. با توجه به کیفیت و اثربخشی تصمیم، سیستم های متخصص به راه حل های متخصص انسانی پایین تر نیستند. تصمیمات سیستم های متخصص "شفافیت"، I.E. می توان به کاربر در یک سطح کیفی توضیح داد. این کیفیت سیستم های متخصص توسط توانایی آنها در بحث در مورد دانش و نتیجه گیری آنها تضمین شده است. سیستم های کارشناس قادر به پر کردن دانش خود در طول تعامل با متخصص هستند. لازم به ذکر است که در حال حاضر تکنولوژی سیستم های متخصص برای حل انواع مختلف وظایف (تفسیر، پیش بینی، تشخیص، برنامه ریزی، طراحی، کنترل، اشکال زدایی، آموزش، مدیریت) در طیف گسترده ای از مناطق مشکل مانند امور مالی، صنعت نفت و گاز، انرژی، حمل و نقل، تولید داروسازی، کیهان، متالورژی، معدن، شیمی، شیمی، آموزش و پرورش، پالپ و صنعت کاغذ، ارتباطات راه دور و ارتباطات و غیره

موفقیت های تجاری به توسعه دهندگان شرکت های هوش مصنوعی (SII) بلافاصله نبود. در طول 1960 - 1985 موفقیت های AI مربوط به تحولات تحقیقاتی است که نشان دهنده مناسب بودن این استفاده عملی است. از سال 1985 (در مقیاس جمعی از سال 1988-1990)، عمدتا ES، و در سال های اخیر، سیستم که زبان طبیعی را درک می کند (سیستم او) و شبکه های عصبی (NA) به طور فعال در برنامه های تجاری استفاده می شود.

دلایل این امر به موفقیت های تجاری منجر شده است.

ادغام. ابزار ابزار هوش مصنوعی (ICI) توسعه یافته است، به راحتی با سایر فن آوری های اطلاعاتی و معنی (با موارد، DBMS، کنترل کننده ها، کنسانتره داده ها، و غیره) یکپارچه شده است.

باز بودن و قابلیت حمل ICI در مطابقت با استانداردهای ارائه دهنده باز بودن و قابلیت حمل و نقل توسعه یافته است.

با استفاده از زبان برنامه های کاربردی سنتی و ایستگاه های کاری. انتقال از ICI اجرا شده در زبان (LISP، Prolog، و غیره)، به ICP، به زبان برنامه های کاربردی سنتی (C، C ++، و غیره) اجرا شده است، ارائه یکپارچه سازی انتگرال ، الزامات برنامه های AI را به سرعت کامپیوتر و حجم RAM کاهش داد. استفاده از ایستگاه های کاری (به جای کامپیوتر) به شدت دایره برنامه های کاربردی را افزایش داده است که می تواند بر روی کامپیوتر با استفاده از ICP انجام شود.

معماری سرور مشتری. IC توسعه یافته، پشتیبانی از محاسبات توزیع شده در معماری سرویس گیرنده سرور، که به کاهش هزینه تجهیزات مورد استفاده در برنامه های کاربردی، عدم تمرکز برنامه ها، بهبود قابلیت اطمینان و عملکرد کلی (به عنوان مقدار اطلاعات ارسال شده بین کامپیوتر ها کاهش می یابد، و هر ماژول برنامه بر روی تجهیزات مناسب او انجام می شود).

مشکل / IC موضوع مبتنی بر. انتقال از توسعه هدف کلی UI (اگر چه آنها معنای خود را به عنوان وسیله ای برای ایجاد ICC گرا) از دست نداده اند تا ICC مشکل ساز / موضوع را ارائه دهند: کاهش زمانبندی توسعه برنامه؛ افزایش کارایی استفاده از IP؛ ساده سازی و شتاب کار متخصص؛ استفاده مجدد از اطلاعات و نرم افزار (اشیاء، کلاس ها، قوانین، رویه ها).

4.2 طبقه بندی سیستم های متخصص

سیستم های "کارشناسان" کلاس امروز چندین هزار سیستم نرم افزاری مختلف را تشکیل می دهند که می توانند بر اساس معیارهای مختلف طبقه بندی شوند. طبقه بندی های زیر ممکن است مفید باشد (شکل 4.1).

شکل. 4.1. طبقه بندی سیستم های متخصص

طبقه بندی برای کار حل شده

تفسیر داده ها این یکی از وظایف سنتی برای سیستم های متخصص است. تحت تفسیر آن را به عنوان تعیین معنای داده ها درک می شود، نتایج آن باید هماهنگ و صحیح باشد. این معمولا برای تجزیه و تحلیل داده های چند متغیره ارائه شده است.

تشخیص تحت تشخیص آن قابل درک است برای تشخیص یک سوء عملکرد در برخی از سیستم. یک سوء عملکرد انحراف از هنجار است. چنین تفسیری به موقعیت های نظری تک اجازه می دهد تا هر دو دستگاه سوء استفاده را در نظر بگیرند سیستم های فنی، و بیماری های موجودات زنده و انواع ناهنجاری های طبیعی. یک ویژگی مهم، نیاز به درک ساختار عملکردی ("آناتومی") سیستم تشخیصی است.

نظارت بر. وظیفه اصلی نظارت، تفسیر مداوم داده ها در زمان واقعی و زنگ هشدار بر روی خروجی پارامترهای خاص برای محدودیت های مجاز است. مشکلات اصلی "پرش" از یک وضعیت هشدار دهنده و وظیفه معکوس از راه اندازی "نادرست" است. پیچیدگی این مشکلات در تار شدن علائم شرایط هشدار دهنده و نیاز به توجه به شرایط موقت.

طرح. طراحی آماده سازی مشخصات برای ایجاد "اشیاء" با خواص پیش تعیین شده است. تحت مشخصات آن به عنوان کل مجموعه ای از اسناد لازم - یک نقاشی، یک یادداشت توضیحی و غیره قابل درک است مشکلات اصلی در اینجا برای به دست آوردن شرح ساختاری روشن از دانش در مورد شی و مشکل "مسیر" است. برای سازماندهی طراحی موثر و به درجه حتی بیشتر، انعطاف پذیری، لازم است که نه تنها تصمیمات طراحی خود را، بلکه انگیزه های پذیرش آنها ایجاد شود. بنابراین، در وظایف طراحی، دو فرآیند اصلی انجام شده در چارچوب مربوط به ES مرتبط هستند. فرآیند خروجی راه حل و روند توضیح

پیش بینی سیستم های پیش بینی شده منطقی پیامدهای احتمالی را از شرایط مشخص شده حذف می کنند. در سیستم پیش بینی شده، یک مدل پویا پارامتری معمولا استفاده می شود، که در آن مقادیر پارامترها تحت شرایط مشخص شده "سفارشی" هستند. عواقب ناشی از این مدل پایه ای برای پیش بینی های پیش بینی شده با برآوردهای احتمالی را تشکیل می دهد.

برنامه ریزی. تحت برنامه ریزی، درک می شود که برنامه هایی برای اقدام مربوط به اشیائی که قادر به انجام برخی از توابع هستند پیدا می شود. در چنین مواردی، مدل های رفتار اشیاء واقعی به منظور منطقی از عواقب فعالیت برنامه ریزی شده استفاده می شود.

آموزش. سیستم های آموزشی تشخیص اشتباهات هنگام مطالعه هر گونه رشته ای با استفاده از یک کامپیوتر و پیشنهاد راه حل های صحیح. آنها دانش خود را در مورد "دانشجو" فرضی و اشتباهات مشخصه خود جمع آوری می کنند، پس در کار قادر به تشخیص ضعف در دانش دانش آموزان هستند و ابزارهای مناسب برای از بین بردن آنها را پیدا می کنند. علاوه بر این، آنها قصد دارند تا با دانش آموزان به منظور موفقیت دانش آموز به منظور انتقال دانش، ارتباط برقرار کنند.

به طور کلی، تمام سیستم های مبتنی بر دانش را می توان به آن تقسیم کرد سیستم ها، وظایف تجزیه و تحلیل قاطع، و در سیستم های حل Synthesis Synthess.

تفاوت اصلی بین وظایف تجزیه و تحلیل وظایف سنتز به شرح زیر است: اگر مجموعه راه حل ها را می توان در لیست های تجزیه و تحلیل ذکر شده، و سپس در وظایف سنتز، بسیاری از راه حل ها به طور بالقوه از راه حل های اجزاء یا ارسال ها ساخته شده است. وظیفه تجزیه و تحلیل تفسیر داده ها، تشخیص؛ وظایف سنتز شامل طراحی، برنامه ریزی است. وظایف ترکیبی: آموزش، نظارت، پیش بینی.

طبقه بندی زمان واقعی

استاتیک توسعه یافته در زمینه های موضوعی که در آن پایگاه دانش و داده های قابل تفسیر در طول زمان تغییر نمی کند. آنها پایدار هستند

quasidinamic es تفسیر وضعیتی که با یک فاصله زمانی مشخص ثابت تغییر می کند.

دینامیک کار در کنفرانس با سنسورهای اشیاء در زمان واقعی با تفسیر مداوم از داده های دریافت شده.

طبقه بندی با توجه به نوع کامپیوتر

امروز وجود دارد:

من برای وظایف مهم استراتژیک منحصر به فرد برای سوپر شرق (Elbrus، Cray، Convex، و غیره)؛

من بر روی کامپیوتر متوسط \u200b\u200b(مانند کامپیوتر اتحادیه اروپا، Mainframe)؛

من بر روی پردازنده های نمادین و ایستگاه های کاری (Sun، Apollo)؛

من در مینی و سوپرمن-کامپیوتر (VAX، میکرو VAX، و غیره)؛

من در رایانه های شخصی (IBM PC، Mac II و غیره).

طبقه بندی برای درجه ادغام با برنامه های دیگر

خودمختار به طور مستقیم در حالت مشاوره با یک کاربر برای وظایف خاص "کارشناس" کار کنید، برای حل اینکه کدام روش پردازش داده های سنتی مورد نیاز نیست (محاسبات، مدل سازی، و غیره).

هیبرید حاضر بسته نرم افزاری، جمع آوری بسته های نرم افزاری استاندارد (به عنوان مثال، آمار ریاضی، برنامه نویسی خطی یا سیستم مدیریت پایگاه داده) و ابزار دستکاری دانش. این می تواند یک ساختار هوشمندانه بر روی PPP یا یک محیط یکپارچه برای حل یک کار پیچیده با عناصر تخصص باشد.

علیرغم جذابیت خارجی رویکرد ترکیبی، لازم به ذکر است که توسعه چنین سیستمی یک کار است، منظور از قدرت پیچیده تر از توسعه خودمختار است. Docking فقط بسته های مختلفی نیست، بلکه از روش های مختلف (که در سیستم های هیبریدی اتفاق می افتد) مجموعه ای کامل از مشکلات نظری و عملی را تولید می کند.

4.3 ساختار سیستم های متخصص (در مثال استاتیک و پویا)

استاتیک معمولی شامل اجزای اصلی زیر است (شکل 4.2):

· کارمند (مترجم)؛

· حافظه کاری (RP)، همچنین پایگاه داده (پایگاه داده) نامیده می شود؛

· پایگاه های دانش (BZ)؛

· اجزای کسب دانش؛

· جزء توضیحی؛

· گفتگو.

پایگاه داده (حافظه عملیاتی) این برای ذخیره سازی منبع و اطلاعات متوسط \u200b\u200bبه وظیفه فعلی طراحی شده است. این اصطلاح با نام همخوانی دارد، اما نه در معنای اصطلاح استفاده شده در سیستم های جستجوی اطلاعات (IPS) و سیستم های مدیریت پایگاه داده (DBMS) برای تعیین تمام داده ها (در درجه اول طولانی مدت) ذخیره شده در سیستم.

دانش محور (BZ) در ES طراحی شده است تا اطلاعات درازمدت را که مربوط به منطقه مورد نظر (و نه داده های فعلی) را توصیف می کند، و قوانین توصیف تبدیل مناسب این مناطق را توصیف کند.

حل کننده با استفاده از داده های منبع از حافظه کاری و دانش از BZ، چنین توالی قوانینی را تشکیل می دهد که به داده های منبع اعمال می شود، منجر به حل مشکل می شود.

مولفه خرید دانش به صورت خودکار فرایند پر کردن دانش ES انجام شده توسط متخصص را خودکار می کند.

جزء توضیحی توضیح می دهد که چگونه سیستم یک راه حل برای مشکل دریافت کرده است (یا اینکه چرا تصمیمی دریافت نکرده است) و چه دانش آن را مورد استفاده قرار داد که این کار متخصص را تسهیل می کند و اعتماد کاربر را در نتیجه افزایش می دهد.

شکل. 4.2. ساختار آمار ES

مولفه گفتگو گرا به سازمان ارتباطات دوستانه با کاربر هر دو در طول انجام وظایف و در فرایند کسب دانش و توضیح نتایج کار.

نمایندگان تخصص های زیر در توسعه ES دخیل هستند:

کارشناس در منطقه مشکل که وظایف آن را حل می کند؛

مهندس دانش - متخصص در توسعه ES (تکنولوژی مورد استفاده آنها، روش ها تکنولوژی (روش ها) مهندسی دانش نامیده می شود)؛

برنامه نویس برای توسعه ابزار (IP) در نظر گرفته شده برای سرعت بخشیدن به توسعه ES.

لازم به ذکر است که عدم وجود در میان شرکت کنندگان در توسعه مهندسان دانش (به عنوان مثال، برنامه نویسان جایگزینی آنها) یا منجر به شکست روند ایجاد ES یا به طور قابل توجهی آن را افزایش می دهد.

کارشناس دانش (داده ها و قوانین) را مشخص می کند که مشخصه منطقه مشکل، کامل بودن و صحت دانش وارد شده در ES را تضمین می کند.

مهندس برای دانش کمک می کند تا متخصص را شناسایی و ساخت دانش لازم برای عملیات ES؛ این انتخاب IP را که مناسب ترین منطقه این مشکل است، می سازد و راه ارائه دانش را در این IP تعیین می کند؛ تخصیص و برنامه (به معنای سنتی) توابع استاندارد (معمولی برای یک منطقه مشکل خاص)، که در قوانین مورد نظر متخصص مورد استفاده قرار می گیرد.

برنامه نویس IP را توسعه می دهد (اگر IP در حال توسعه است)، حاوی در حد تمام اجزای اصلی EC، و رابط کاربری خود را با رسانه ای که مورد استفاده قرار می گیرد، حمل می کند.

سیستم متخصص در دو حالت عمل می کند: حالت کسب دانش و حل مشکل (به نام حالت مشاوره یا حالت حالت EC).

در حالت کسب دانش ارتباط با ES (از طریق میانجیگری مهندس برای دانش) کارشناس انجام می شود. در این حالت، متخصص، با استفاده از مولفه کسب دانش، سیستم را با دانش پر می کند که به من اجازه می دهد تا حالت حل را به خود (بدون متخصص) اجازه دهید تا مشکلات را از منطقه مشکل حل کند. کارشناس منطقه مشکل را در قالب مجموعه ای از داده ها و قوانین توصیف می کند. داده ها اشیاء، ویژگی ها و ارزش های آنها را در زمینه معاینه تعریف می کنند. این قوانین روش های دستکاری داده های مشخص شده از منطقه را مورد توجه قرار می دهند.

توجه داشته باشید که حالت کسب دانش در رویکرد سنتی به توسعه برنامه ها مربوط به مراحل الگوریتم، برنامه نویسی و اشکال زدایی انجام شده توسط برنامه نویس است. بنابراین، در مقایسه با رویکرد سنتی در مورد ES، توسعه برنامه ها یک برنامه نویس را انجام نمی دهد، اما یک متخصص (با استفاده از ES)، که برنامه نویسی خود را ندارد.

در حالت مشاوره ارتباط با ES پیاده سازی کاربر نهایی که علاقه مند به نتیجه و (یا) روش به دست آوردن آن است. لازم به ذکر است که بسته به هدف ES، کاربر ممکن است متخصص در این منطقه مشکل نباشد (در این مورد، آن را به نتایج EC اشاره می کند، بدون دانستن اینکه چگونه آن را دریافت کنید)، یا باید باشد یک متخصص (در این مورد، کاربر می تواند نتیجه خود را بدست آورد، اما او به ES یا تسریع فرآیند به دست آوردن نتیجه یا به دست آوردن به کار روال معمول اشاره می کند). در حالت مشاوره، داده ها در مورد کار کاربر پس از پردازش آنها در کامپوننت محاوره ای وارد حافظه عملیاتی می شود. CLERGER بر اساس داده های ورودی از حافظه کاری، اطلاعات کلی در مورد منطقه مشکل و قوانین BZ فرمول مشکل را تشکیل می دهد. ES هنگام حل مشکل، نه تنها توالی تجویز شده از عملیات را اجرا می کند، بلکه همچنین آن را پیش از آن می کند. اگر واکنش سیستم برای کاربر روشن نیست، ممکن است نیاز به توضیح داشته باشد:

"چرا سیستم یک سوال خاص را مطرح می کند؟"، "پاسخ سیستم جمع آوری شده توسط سیستم، دریافت شده است؟"

ساختار نشان داده شده در شکل. 4.2، ساختار استاتیک ES نامیده می شود. از این نوع در این برنامه ها استفاده می شود که در آن شما نمی توانید تغییرات در جهان اطراف را در نظر بگیرید، در طول حل مسئله حل مشکل مواجه شوید. اولین ES، که استفاده عملی دریافت کرد، ایستا بود.

شکل. 4.3. ساختار پویا

در شکل 4.3 نشان داده شده است که دو جزء در معماری دینامیک ES در مقایسه با Static ES معرفی شده اند: زیرسیستم مدل سازی دنیای خارجی و زیر سیستم ارتباطی با یک محیط خارجی. دومی با سیستم های سنسورها و کنترل کننده ها با جهان خارج ارتباط برقرار می کند. علاوه بر این، اجزای سنتی Static ES (پایگاه دانش و خروجی دانش) تحت تغییرات قابل توجهی قرار می گیرند تا منعکس کننده منطق زمانی وقایع وقایع موجود در دنیای واقعی باشد.

ما تاکید می کنیم که ساختار ES، ارائه شده در شکل. 4.2 و 4.3، منعکس کننده تنها اجزای (توابع)، و بسیاری از "برای صحنه" باقی می ماند.

4.4 مرحله توسعه سیستم های متخصص

توسعه ES دارای تفاوت قابل توجهی از توسعه یک محصول نرم افزاری معمولی است. تجربه ایجاد ES نشان داد که استفاده از روش شناسی که در برنامه های کاربردی سنتی تصویب شده است، زمانی که آنها توسعه یافته اند یا به طور کلی روند ایجاد ES را تاخیر می اندازند یا به طور کلی منجر به نتیجه منفی می شود.

استفاده از ES فقط زمانی که توسعه ES ممکن است توجیه شود و روش های مهندسی دانش مربوط به کار حل شده است. برای توسعه es ممکن برای این برنامه، لازم است به طور همزمان انجام حداقل شرایط زیر:

1) کارشناسان در این زمینه وجود دارد که این کار را بسیار بهتر از متخصصان تازه کار حل می کند؛

2) کارشناسان در ارزیابی تصمیم پیشنهاد شده همگام می شوند، در غیر این صورت، ارزیابی کیفیت توسعه یافته ها غیرممکن است.

3) کارشناسان قادر به وفاداری هستند (اکسپرس در زبان طبیعی) و روش های مورد استفاده آنها را توضیح می دهند، در غیر این صورت دشوار است که بر این واقعیت که دانش کارشناسان "استخراج شده" و سرمایه گذاری می شوند، دشوار است.

4) راه حل مشکل نیاز به فقط استدلال، و نه اقدامات؛

5) این کار نباید خیلی دشوار باشد (یعنی تصمیم خود باید چند ساعت یا چند روز از کارشناس، و نه هفته ها)؛

6) وظیفه این است، اگر چه نباید به صورت رسمی بیان شود، اما هنوز هم باید به یک منطقه قابل فهم و ساختار یافته به اندازه کافی اشاره کند. مفاهیم پایه، روابط و شناخته شده (حداقل متخصص) باید اختصاص داده شود؛ راه هایی برای به دست آوردن یک راه حل برای مشکل؛

7) راه حل مشکل نباید به طور قابل توجهی از "عقل سلیم" (یعنی طیف گسترده ای از اطلاعات عمومی در مورد جهان و در مورد روش عملکرد آن، که می داند و می داند که چگونه از هر فرد عادی استفاده می کند، از آن استفاده کند هنوز امکان پذیر نیست (در تعداد کافی) برای سرمایه گذاری در سیستم هوش مصنوعی.

استفاده از ES در این برنامه ممکن است امکان پذیر باشد، اما توجیه نمی شود. EC می تواند باشد تعدیل شده یکی از عوامل زیر:

· راه حل مشکل، اثر قابل توجهی را به وجود می آورد، مانند اقتصادی؛

· استفاده از یک متخصص فرد غیرممکن است یا به دلیل تعداد کافی از کارشناسان، یا به دلیل نیاز به انجام معاینه به طور همزمان در مکان های مختلف؛

· استفاده از ES در مواردی که در آن زمان انتقال یا از دست دادن اطلاعات زمانی رخ می دهد، توصیه می شود؛

· استفاده از ES در صورت لزوم توصیه می شود، مشکل را حل کنید که توسط یک شخص خصمانه احاطه شده است.

کاربرد مرتبط به روش های EC، اگر وظیفه جامد ترکیبی از ویژگی های زیر باشد:

1) این کار به طور طبیعی می تواند به طور طبیعی با دستکاری با نمادها حل شود (به عنوان مثال، با استفاده از استدلال های نمادین)، و دستکاری با اعداد به عنوان پذیرفته شده در روش های ریاضی و برنامه های کاربردی سنتی؛

2) وظیفه باید یک اکتشافی داشته باشد، و نه یک طبیعت الگوریتمی، I.E. تصمیم آن باید نیاز به استفاده از قوانین اکتشافی داشته باشد. وظایف که می تواند تضمین شود (مطابق با محدودیت های مشخص شده) با برخی از روش های رسمی برای استفاده از ES مناسب نیست؛

3) وظیفه باید کاملا پیچیده باشد تا هزینه های توسعه را توجیه کند. با این حال، نباید بیش از حد پیچیده باشد (تصمیم گیری ساعت ها ساعت ها، و نه هفته) را می گیرد تا بتواند آن را حل کند؛

4) این کار باید بسیار محدود باشد تا با روش های EC حل شود و عملا قابل توجه باشد.

هنگام توسعه ES، به عنوان یک قانون، مفهوم "نمونه اولیه سریع" استفاده می شود. ماهیت این مفهوم این است که توسعه دهندگان تلاش نمی کنند تا بلافاصله یک محصول نهایی را بسازند. در مرحله اولیه، آنها یک نمونه اولیه (نمونه های اولیه) را ایجاد می کنند. نمونه های اولیه باید دو مورد متناقض را برآورده کنند: از یک طرف، آنها باید وظایف معمولی یک برنامه خاص را حل کنند، و از سوی دیگر و زمان و پیچیدگی توسعه آنها باید بسیار ناچیز باشد، به طوری که فرآیند جمع آوری و اشکال زدایی دانش می تواند با فرآیند انتخاب، حداکثر می شود. (توسعه) نرم افزار (ارائه شده توسط مهندس برای دانش و برنامه نویس). برای پاسخگویی به الزامات مشخص شده، به عنوان یک قاعده، ایجاد یک نمونه اولیه از ابزارهای مختلفی استفاده می کند که روند طراحی را تسریع می کنند.

نمونه اولیه باید مناسب بودن روش های مهندسی دانش را برای این برنامه نشان دهد. در صورت موفقیت، متخصص با کمک مهندس دانش، دانش نمونه اولیه را در مورد منطقه مشکل گسترش می دهد. در صورت امکان، ممکن است لازم باشد که یک نمونه اولیه یا توسعه دهندگان جدید ایجاد شود ممکن است به نتیجه گیری در مورد عدم پذیرش روش های EC برای این نرم افزار برسد. همانطور که افزایش دانش افزایش می یابد، نمونه اولیه می تواند چنین وضعیتی را به دست آورد، زمانی که آن را با موفقیت تمام وظایف این برنامه را حل کند. تحول نمونه اولیه EC به محصول نهایی معمولا منجر به برنامه ریزی مجدد EC در زبان های سطح پایین می شود و هر دو افزایش سرعت EC و کاهش حافظه مورد نیاز را افزایش می دهد. پیچیدگی و زمان ایجاد ES به طور عمده به نوع ابزار مورد استفاده استفاده می شود.

در جریان کار بر روی ایجاد ES، یک تکنولوژی خاص برای توسعه آنها وجود داشت، از جمله شش مرحله زیر (شکل 4.4):

شناسایی، مفهوم سازی، رسمی سازی، اجرای، آزمایش، عملیات آزمایشی. در مرحله شناسایی وظایفی که تحت فشار قرار می گیرند تعیین می شود، اهداف توسعه شناسایی می شوند، کارشناسان و انواع کاربر تعیین می شود.

شکل. 4.4. ES تکنولوژی توسعه

در مرحله مفهوم سازی تجزیه و تحلیل معنی دار از منطقه مشکل انجام می شود، مفاهیم و روابط آنها شناسایی می شوند، روش های حل مشکلات تعیین می شود.

در مرحله رسمی سازی IP انتخاب می شود و روش های نمایندگی تمام انواع دانش تعیین می شود، مفاهیم پایه رسمی هستند، روش های تفسیر دانش تعیین می شود، عملکرد سیستم تعیین می شود، عملکرد سیستم تخمین زده می شود، کفایت اهداف برآورد شده است از سیستم مفاهیم ثبت شده، روش های راه حل، روش نمایندگی و دستکاری دانش برآورد شده است.

در مرحله اجرا پر کردن دانش کارشناس دانش با توجه به این واقعیت که مبنای علم است، این مرحله مهمترین و زمان ترین مرحله توسعه ES است. فرآیند کسب سهام دانش برای استخراج دانش از متخصص، سازماندهی دانش است که عملیات کارآمد سیستم را تضمین می کند و ارائه دانش در قالب es قابل درک است. فرآیند کسب دانش توسط یک مهندس برای دانش بر اساس تجزیه و تحلیل فعالیت های متخصص در حل مشکلات واقعی انجام می شود.

5. استفاده و پشتیبانی از من. کسب و کار دوباره

5.1 استفاده از سیستم های صادرات مالی

بسیاری از شرکت ها EC را برای حل مشکلات در چنین مناطقی به عنوان: بازرگانی در بورس اوراق بهادار، درک خودکار از اخبار، تجزیه و تحلیل اعتبار، مدیریت ریسک، اوراق بهادار ساختمان و سرمایه گذاری، ارزیابی امتیاز بانکی، اتوماسیون حسابرسی، پیش بینی تغییرات در بازار مالی، و غیره.

نمونه هایی از این، کل کلاس مشاوره ES: Bear، Sterns و سیستم نظارت بر کارگزار شرکت، مشاور نمونه کارها گروه Athena گروه و دستیار معامله گر، به طور مشترک توسط نویسنده D. شرکت کوچک، شرکت شبکه مبتنی بر دانش و شش موسسه مالی دیگر توسعه یافته است. ژاپنی Sanwa Bank، یکی از بزرگترین بانک های جهان، بهترین سیستم کارشناس را برای بهبود کیفیت اطلاعات مربوط به سرمایه گذاری اعمال می کند.

سیستم مدیریت مشاوره نمونه کارها ES Nikko، طراحی شده برای استفاده داخلی توسط Nikko Securities، Ltd.، کمک می کند تا مدیریت بودجه را انتخاب کنید بهترین نمونه کارها را برای مشتریان خود انتخاب کنید. این سیستم بر اساس یک پایگاه داده با اطلاعات در پنج سال فروش سهام و سیستم با یک نظریه مدیریت نمونه کارها جدید است که محاسبه و بهینه سازی نمونه کارها اوراق بهادار برای بیمه در برابر خطرات مختلف است. مدیران بودجه از محاسبات روزمره معاف هستند و به این ترتیب توانایی سریعتر را به دست آورده اند. IDS شرکت خدمات مالی، شرکت آمریکایی اکسپرس شرکت مالی، تخصص مالی طبقه بندی شده بهترین مدیران خود را برای ایجاد یک سیستم متخصص به نام بینش. IDS شامل بررسی بهترین مدیران در بودجه خود بود، I.E. سیستم متخصص، در دسترس همه برنامه ریزان آن است. یکی از نتایج اصلی استفاده از سیستم متخصص در IDS این واقعیت بود که درصد مشتریانی که شرکت را ترک کردند بیش از نیمی از آنها کاهش یافت.

ما ویژگی های خاصی از این کلاس را فهرست می کنیم.

1. Flipside: یک سیستم برنامه نویسی منطقی تخصص مالی. توسعه دهنده سازمانی: Case Western Reserve University Tasks: نظارت بر وضعیت بازار اوراق بهادار؛ نظارت بر وضعیت نمونه های فعلی اوراق بهادار؛ پشتیبانی از بررسی شرایط بازار آینده؛ برنامه ریزی و فروش فروش.

ویژگی های کوتاه: استفاده از پارادایم اصلی "تخته سیاه" که توسط Newell شرح داده شده است؛ زبان پرولوگ به عنوان یک پلت فرم برنامه نویسی؛ ارائه داده ها بر روی "تخته سیاه" به عنوان داده های منبع برای دانش های مختلف؛

2. Splendors: سیستم مدیریت نمونه کارها نمونه کارها مجموعه ای از اوراق بهادار. وظایف مشاهده شده: دستیابی به اهداف سرمایه گذاری در شرایط به سرعت در حال تغییر داده ها. ویژگی های مختصر: سیستم زمان واقعی، استفاده از یک زبان تخصصی در سطح بالا، انعطاف پذیری عالی در ایجاد یک نمونه کارها برای برنامه نویسان با تجربه C، توانایی ایجاد یک نمونه کارها به تجزیه و تحلیل مالی غیرقانونی.

این سیستم به شما اجازه می دهد تا به دلیل بازی در حسابداری تغییرات سریع در بورس اوراق بهادار، اوراق بهادار سرمایه گذاری بهینه را در مقیاس واقعی ایجاد کنید.

3. PMIDSS: سیستم پشتیبانی پشتیبانی از تصمیم گیری در هنگام مدیریت نمونه کارها. سازنده سازنده: گروه مالی دانشگاه نیویورک. وظایف حل شده: انتخاب نمونه کارها اوراق بهادار، برنامه ریزی سرمایه گذاری درازمدت. ویژگی های مختصر: سیستم ارائه دانش مختلط، استفاده از مکانیزم های مختلف خروجی: شبکه های معنایی منطقی، فریم ها، قوانین.

4. Le Courtier: کارشناس سیستم دستیار برای مدیر نمونه کارها. توسعهدهنده سازمانی: سیستم شناختی سیستم شرکت وظایف حل شده: کمک به سرمایه گذاران در شناسایی اهداف سرمایه گذاری خود، مدیریت نمونه کارها. ویژگی های سریع: با استفاده از قوانین، رابط کاربری طبیعی طبیعی طبیعی.

5. PMA: مشاوره نمونه کارها حاکم. سازنده سازنده: گروه آتنا. وظایف حل شده است: تشکیل یک نمونه کارها، ارائه توصیه ها در مورد نگهداری نمونه کارها. ویژگی های کوتاه: تضمین توجیه کیفی با نتایج استفاده از روش های مختلف عددی.

6. ARBOR: مدل رتبه بندی ارزیابی باند. سازنده سازنده: دانشگاه کالج مدیریت بازرگانی نبراسکا. وظایف حل شده: این سیستم برای ساخت یک مدل محاسباتی در منطقه امتیاز باند و برای استفاده از مدل به عنوان یک سیستم متخصص ایجاد شده است. مشخصات مختصر: استفاده از تجزیه و تحلیل با کیفیت بالا و کمی، استفاده از غشای EC استاندارد.

7. Hedger هوشمند: رویکرد مبتنی بر دانش در وظایف بیمه ریسک. توسعهدهنده شرکت: بخش اطلاعات سیستم، دانشگاه نیویورک. وظایف: مشکل تعداد زیادی از رویدادهای جایگزین های رو به رشد ریسک، تصمیم گیری سریع توسط مدیران ریسک در جریان سریع اطلاعات، و همچنین عدم حمایت از دستگاه مربوطه در مراحل اولیه فرآیند توسعه بیمه ریسک سیستم ها شامل دامنه فراوانی از راه حل های مختلف بهینه برای مدیران ریسک می شود. در این سیستم، توسعه بیمه ریسک به عنوان یک کار بهینه سازی چند منظوره فرموله شده است. این وظیفه بهینه سازی شامل چندین مشکل است که با راه حل های فنی موجود مقابله نمی کند.

ویژگی های مختصر: این سیستم از نمایندگی شی استفاده می کند که دانش مدیریت ریسک عمیق را پوشش می دهد و تقلید از استدلال اولیه ریسک حاکم، مفید برای نتیجه گیری ها و توضیحات آنها را تسهیل می کند.

8. سیستم پشتیبانی از راه حل Nerco-Oriented برای انتخاب استراتژی های سرمایه گذاری. توسعهدهنده سازمانی: سیستم هوشمند دانشگاه علوم آزمایشگاهی توکیو. وظایف اجباری: با آمدن به مجموعه ای از ابزارهای مالی مفاهیم "انتخاب" و "آینده"، سرمایه گذاران این فرصت را دارند تا مجموعه ای از استراتژی هایی را که اهداف سرمایه گذاری خود را برآورده می کنند، تشکیل دهند. با این حال، این فرصت یک وظیفه دشوار برای پیدا کردن استراتژی لازم را در میان تعداد زیادی از استراتژی های سرمایه گذاری ایجاد می کند. سیستم پشتیبانی هوشمند تصمیم گیری برای تولید استراتژی های سرمایه گذاری لازم با استفاده از نماد رضایتمندی محدود، که به طور گسترده ای در وظایف جستجو استفاده می شود. در این سیستم، محدودیت ها نقش ناوبری را به طور خودکار راهکارهای پیچیده را از طریق مقایسه انتزاعی با مشخصات سپرده گذاران تولید می کند. چکیده مقایسه می تواند به عنوان یک جستجو برای یک روش برای تولید راهبردهای بسیار معقول توصیف مجموعه ای از پیشنهادات برای خرید یا فروش بدون اطلاعات دیجیتال در نظر گرفته شود. زیرا این تکنیک را می توان به عنوان یک پیش پردازنده برای تجزیه و تحلیل کمی از نوع برنامه ریزی خطی برای به دست آوردن راه حل بهینه استفاده کرد، سیستم پیشنهادی یک پل برای انتقال صاف بین تجزیه و تحلیل های با کیفیت بالا و کمی است.

ویژگی های کوتاه: استفاده از تجزیه و تحلیل با کیفیت بالا برای به دست آوردن راه حل های کیفی ممکن (راه حل های بصری) و تجزیه و تحلیل کمی برای پیدا کردن راه حل بهینه با استفاده از روش برنامه نویسی خطی نماد.

9. استدلال صریح در پیش بینی مبادله ارز. توسعهدهنده شرکت: گروه علوم کامپیوتر شهر پلی تکنیک هنگ کنگ. وظایف اجباری: نشان دهنده یک رویکرد جدید در پیش بینی مبادله ارز براساس انباشت و استدلال هایی با حمایت از نشانه ها برای تمرکز بر مجموعه ای از فرضیه ها بر حرکت نرخ ارز است. ارائه شده در سیستم پیش بینی شده مجموعه ای از ویژگی های یک مجموعه داده شده از ارزش های اقتصادی و مجموعه های مختلف از پارامترهای تغییر زمان در مدل پیش بینی است.

ویژگی های سریع: مبنای ریاضی رویکرد کاربردی بر اساس نظریه Dempector Schaer است.

10. Nereid: سیستم پشتیبانی پشتیبانی از تصمیم گیری برای بهینه سازی کار با گزینه های ارز. توسعهدهنده سازمانی: اطلاعات NTT، بانک توکی، دانشگاه توکیو.

وظایف حل شده: سیستم پشتیبانی از فروشندگان را برای پاسخ بهینه از گزینه های احتمالی تسهیل می کند. سیستم عملی تر است و بهترین راه حل ها را از سیستم های تصمیم گیری معمولی ارائه می دهد.

ویژگی های مختصر: سیستم با استفاده از سیستم CLP Frame طراحی شده است که به راحتی منطقه مالی را در برنامه AI ادغام می کند. نوع ترکیبی از بهینه سازی پیشنهاد شده است، ترکیب دانش اکتشافی با تکنیک برنامه ریزی خطی. این سیستم بر روی ایستگاه های خورشید کار می کند.

5.2 es بر اساس نمونه ها

ES، بر اساس نمونه ها، می تواند به دو گروه بر اساس اصول کار تقسیم شود: استفاده از شبکه های عصبی و استفاده از الگوریتم تعمیم القایی ID3. اولین بار به عنوان یک طبقه بندی که قبلا در نمونه هایی که قبلا در آن استفاده می شود، به عنوان طبقه بندی شده مورد استفاده قرار می گیرد، که هنگام اعمال به ورودی آن، مجموعه ای از پارامترهای مالی اولیه در خروجی یک راه حل دلخواه برای این وضعیت مالی است. نمونه های دوم نمونه ها یک درخت تصمیم گیری را تشکیل می دهند که پس از آن قوانین برای تصمیم گیری ها ساخته می شوند. در زیر ما 2 نمونه معمول از هر دو گروه را ارائه می دهیم.

1. S & PCBRS: شبیه ساز عصبی برای ارزیابی رتبه بندی اوراق بهادار. توسعهدهنده سازمانی: Chase Manatten Bank، Standart & Poor's Corp. وظایف حل شده: ارزیابی امتیاز اوراق بهادار با توجه به شرکت های صادر کنندگان، شکل گیری مقیاس رتبه بندی صحیح.

ویژگی های مختصر: نمایندگی از وظایف ارزیابی رتبه بندی به عنوان وظایف طبقه بندی، انتخاب داده ها در شرکت های صادر کننده و تشکیل مواد آموزشی، انتخاب مغز و اعصاب، آموزش و تست آن، مقایسه با برآوردهای متخصص، استفاده از آن را استفاده می کند پارادایم شبکه عصبی خصوصی، احتمال پیش بینی صحیح امتیاز 84٪ است.

2. ISPMS: سیستم مدیریت اوراق بهادار Securities Securities. وظایف اجباری: تشکیل نمونه کارها سهام که تعادل بین ریسک و درآمد ادعایی را فراهم می کند.

ویژگی های مختصر: با استفاده از یک مدل بهینه سازی یک برنامه نویسی درجه دوم مارکوویچ، پایگاه های داده ها و پایگاه های داده با توجه به صادرکنندگان و بخش ها و بخش ها، دسترسی به زیرسیستم آموزش در تجربه گذشته بر اساس استخراج قوانین از تعداد زیادی از حقایق حساب دانش متخصص و ترجیحات سرمایه گذار شخصی در مدل بهینه سازی. احتمال پیش بینی مناسب تغییرات شدید در بورس اوراق بهادار در 68٪ - 84٪ است.

5.3 کسب و کار reinfiniring

بازسازی کار شرکت ها در زمینه فرایندهای مربوط به طراحی و آماده سازی تولید محصولات جدید، به نام مهندسی مجدد و به افزایش شدید بهره وری شرکت ها در شرایط مدرن، بر اساس تغییرات سازمانی و استفاده از آن است فناوری اطلاعات جدید.

هنگام تجزیه و تحلیل کسب و کار جدید و توسعه جدید، ساخت مدل های شرکت و فرآیندهای کسب و کار در آن رخ می دهد. مدل ها ممکن است با درجه فرایندهای جزئیات، شکل نمایندگی آنها، با توجه به عوامل استاتیک یا همچنین عوامل پویا، و غیره متفاوت باشند. لازم به ذکر است که تمام روش های شناخته شده به مدل سازی کسب و کار متعلق به خانواده روش ها برای مدل سازی سیستم های اطلاعات پیچیده است .

ابزار سنتی ساخت مدل های سیستم های پیچیده شامل روش SADT (تکنیک طراحی تجزیه و تحلیل ساختاری) است. این در اوایل دهه 70 ایجاد شد تا رویکردهای خود را برای توصیف سیستم های پیچیده ایجاد کند. SADT شامل یک رویکرد مفهومی برای ساخت مدل های سیستم و مجموعه ای از قوانین و مجموعه های گرافیکی برای توصیف آنها است. روش های پیشنهادی برای ساخت مدل های عملکردی، که در آن توصیف سیستم ها از نقطه نظر توابع انجام می شود، نام روش IDEF0 را دریافت می کند. همچنین روش های خاصی برای ساخت مدل های اطلاعاتی وجود دارد که جریان اطلاعات (IDEFIX) و مدل های پویا را توصیف می کنند که روابط علی بین اشیاء سیستم را نشان می دهد (IDEF / CPN).

ابزار مدرن تر مدل سازی که در اواسط دهه 90 به نظر می رسد متعلق به RUP (فرآیند یکپارچه منطقی) است. این روش توسط نرم افزار Rational Software Corp.

این فرایند تکراری را برای ایجاد یک سیستم اطلاعات پیچیده بر اساس یک رویکرد شی گرا با استفاده از نمودارهای UML برای مدل سازی بصری منطقه موضوع نگه می دارد. نماد نمودارهای UML و روش های استفاده UML برای مهندسی مجدد فرآیندهای کسب و کار طراحی و آماده سازی تولید در بخش های بعدی این کتابچه در نظر گرفته می شود.

همراه با UML، نشانه های دیگری برای مدل سازی بصری، به عنوان مثال، در سیستم های Aris و Adonis وجود دارد. سیستم Adonis اجازه می دهد نه تنها بصری، بلکه همچنین مدل سازی تقلید از فرآیندهای کسب و کار، قابلیت های آن نیز در زیر بحث شده است.

سیستم های اطلاعاتی از فرآیندهای کسب و کار جدید پشتیبانی می کنند.

در بالا ذکر شد که استفاده از فن آوری های اطلاعات جدید بخشی جدایی ناپذیر از مهندسی مجدد است. در عین حال، مدل های فرآیندهای کسب و کار جدید به طور مستقیم در محیط سیستم اطلاعاتی (SPAN) کسب و کار جدید اجرا می شود. اهمیت ماهی ها شامل نه تنها عنصر لازم برای مهندسی مجدد، و همچنین در این واقعیت است که اغلب استفاده از کامپیوتر به طور عمده توسط تکنولوژی انجام یک کسب و کار جدید تعیین می شود. این یک نرم افزار ویژه توسعه یافته است - سیستم نرم افزاریکه بر اساس استفاده از ابزارهای مناسب است.

در زمینه طراحی محصولات جدید، نقش این عمل توسط سیستم های طراحی طراحی خودکار (CAPR-K) بازی می شود. در زمینه آماده سازی تکنولوژیکی تولید، نقش ASP توسط سیستم های آماده سازی خودکار تکنولوژیکی (ASTPP) بازی می شود.

ابزارهای ایجاد CAD / CAM، CAE و سیستم های PDM عبارتند از CAD / CAM و ASTPP. در همان زمان، CAD / CAM و SAE-Systems تبدیل به بودجه برای اجرای خودکار اجرای روش های پروژه می شود و سیستم PDM وسیله ای برای مدیریت فرآیندهای طراحی و آماده سازی است. در عین حال، سیستم PDM یک وسیله اساسی است که یکی از آنها اجرا می شود فضای اطلاعاتی برای همه مراحل چرخه زندگی محصولات (JCS).

مجتمع های CAD / CAM / CAE / CAE / CAE / CAE / CAE / CAE / CAE / PDM، نام راه حل های PLM را دریافت کردند (داده های مدیریت اطلاعات مدیریت محصول در محصول).

6. استراتژی برای به دست آوردن دانش. روش های عملی استخراج دانش

6.1 استراتژی برداشت دانش

تخصیص سه دانش دانش - کسب دانش، یادگیری دانش و تشخیص دانش در پایگاه های داده:

زیر تحصیل (کسب) دانش درک روش خودکار پر کردن دانش را از طریق یک گفتگوی متخصص و یک برنامه خاص درک می کند.

استخراج کردن (Exitation) دانش روش تعامل مهندس برای دانش با منبع دانش (متخصص، ادبیات ویژه و غیره) بدون استفاده از تکنولوژی محاسباتی نامیده می شود.

مدت، اصطلاح " تشخیص دانش در پایگاه های داده "(کشف دانش در پایگاه های داده - KDD) امروزه روند دریافت اطلاعات" خام "جدید، اطلاعات بالقوه مفید در مورد موضوع را نشان می دهد. این فرآیند شامل چندین مرحله است (شکل 6.1). این شامل انباشت داده های خام، انتخاب، آماده سازی، تحول داده ها، جستجوی الگوهای داده ها، ارزیابی، تعمیم و ساختار الگوهای یافت شده است.

شکل. 6.1 فرآیند تشخیص دانش در پایگاه داده

استراتژی KDD به طور فزاینده ای برای نقش اول نامزد شده است. این به طور عمده به دلیل توسعه سریع انبارهای مختلف داده ها (انبار داده ها) - مجموعه ای از داده ها که در جهت گیری موضوعی، ادغام، پشتیبانی از زمانبندی، انتحاری، و در نظر گرفته شده برای پردازش تحلیلی بعدی، متفاوت است.

خاصیت الزامات پردازش داده های مدرن به منظور شناسایی دانش به شرح زیر است:

· داده ها دارای حجم نامحدود هستند

· داده ها ناهمگن هستند (کمی، با کیفیت بالا، طبقه بندی)

· نتایج باید مشخص و قابل درک باشد.

· ابزار برای پردازش داده های خام باید استفاده شود

6.2 روش های استخراج اطلاعات عملیاتی

طبقه بندی روش های استخراج دانش (شکل 6.2) به مهندسان دانش کمک می کند، بسته به نوع وظیفه خاص و موقعیت ها، یک روش خاص را انتخاب کنید. از طرح طبقه بندی پیشنهادی، می توان دید که اصل اساسی تقسیم با منبع دانش همراه است. روش های ارتباطی شامل تمام انواع تماس ها با یک منبع پر جنب و جوش دانش است - متخصص، و سرمایه بافتی مربوط به روش های استخراج دانش از اسناد (تکنیک ها، مزایا، کتابچهچه ها) و ادبیات خاص (مقالات، مونوگراف ها، کتاب های درسی) است.

جداسازی این گروه ها از روش های طبقه بندی در سطح بالا طبقه بندی به معنای آنتاگونیست آنها نیست، معمولا مهندس دانش روش های مختلفی را ترکیب می کند، به عنوان مثال، ابتدا ادبیات را بررسی می کند، سپس با کارشناسان صحبت می کند، یا برعکس صحبت می کند.

شکل. 6.2 طبقه بندی روش های استخراج دانش.

به نوبه خود، روش های ارتباطی نیز می تواند به دو گروه تقسیم شود: فعال و غیر فعال. روش های منفعل حاکی از این است که نقش اصلی در روش استخراج دانش به عنوان متخصص ممکن است توسط متخصص منتقل شود، و مهندس دانش تنها استدلال کارشناس را در طول کار واقعی خود در تصمیم گیری های خود ثبت می کند یا می نویسد که متخصص آن را به طور مستقل مورد بررسی قرار می دهد به شکل یک سخنرانی بگویید. در روش های فعال، برعکس، ابتکار عمل به طور کامل در دست یک مهندس دانش است که به طور فعال متخصص متخصص است روش های مختلف - در بازی ها، گفتگوها، مکالمات برای "جدول گرد"، و غیره

روش های منفعل در نگاه اول بسیار ساده هستند، اما در واقع نیاز به یک مهندس افشاگر به طور واضح تجزیه و تحلیل "جریان آگاهی" یک متخصص و شناسایی قطعات قابل توجه دانش. عدم بازخورد (عدم پذیرش مهندس دانش) به طور قابل توجهی اثربخشی این روش ها را تضعیف می کند و معمولا با نقش کمکی در روش های فعال توضیح داده می شود.

روش های فعال را می توان به دو گروه تقسیم کرد بسته به تعداد کارشناسان که دانش خود را می دهند. اگر تعداد آنها بیش از یک است، علاوه بر مجموعه ای از تماس های فردی با هر برنامه و روش های بحث گروهی از موضوع موضوع، توصیه می شود. چنین روش های گروهی معمولا تفکر شرکت کنندگان را در بحث ها فعال می کند و اجازه می دهد تا جنبه های بسیار غیر انسانی دانش خود را شناسایی کنند. به نوبه خود، روش های فردی امروز باقی می ماند، از آنجا که چنین روش ظریف، به عنوان "گرفتن دانش"، شاهدان غیر ضروری را تحمل نمی کند.

به طور جداگانه، باید در مورد بازی ها گفت. روشهای بازی در حال حاضر به طور گسترده ای مورد استفاده قرار می گیرند و جامعه شناسی، اقتصاد، مدیریت، آموزش و پرورش برای تهیه مدیران، معلمان، پزشکان و سایر متخصصان. این بازی یک نوع خاص از فعالیت و خلاقیت است، جایی که فرد آزاد می شود و احساس بسیار آزادتر از کار عادی می کند.

نتیجه

در طول عملکرد کار، نتیجه گیری های زیر انجام شد:

سیستم متخصص یک برنامه فکری است که قادر به نتیجه گیری منطقی بر اساس دانش در یک موضوع خاص و حصول اطمینان از حل مشکلات خاص است.

الزامات زیر به سیستم های متخصص ارائه شده است: استفاده از دانش مربوط به یک موضوع خاص؛ کسب دانش از متخصص؛ تعریف یک کار واقعی و به اندازه کافی پیچیده؛ استخدام یک سیستم از توانایی های متخصص.

ساختار سیستم متخصص توسط عناصر ساختاری زیر نشان داده شده است: پایگاه دانش، مکانیسم نتیجه گیری منطقی، رابط کاربر، ماژول کسب دانش، ماژول راهنمایی ها و توضیحات.

دامنه سیستم های مبتنی بر دانش را می توان به چندین کلاس پایه تقسیم کرد: تشخیص پزشکی، کنترل و مدیریت، تشخیص سوء عملکرد در دستگاه های مکانیکی و الکتریکی، آموزش، اقتصاد و مالی.

بسیاری از شرکت ها EC را برای حل مشکلات در چنین مناطقی به عنوان: بازرگانی در بورس اوراق بهادار، درک خودکار از اخبار، تجزیه و تحلیل اعتبار، مدیریت ریسک، اوراق بهادار ساختمان و سرمایه گذاری، ارزیابی امتیاز بانکی، اتوماسیون حسابرسی، پیش بینی تغییرات در بازار مالی، و غیره. شایع ترین سیستم های متخصص در زمینه امور مالی مورد توجه قرار گرفت.

تخصص "سیستم های اطلاعاتی و فناوری (در اقتصاد)"

صلاحیت - مهندس برنامه نویس
فرم مطالعه - روز (بودجه / هزینه)

خاصیت و ارتباط
در شرایط مدرن تعامل در حال رشد بین اقتصاد، علم و فناوری، متخصصان آموزش بر اساس چهار جهت، به ویژه مرتبط هستند: مهندسی، ریاضی، اطلاعات و اقتصادی. توسعه پروفیل های مهندسی و اقتصادی و ریاضی، آموزش گسترده ای در زمینه برنامه های کاربردی برنامه نویسی و فناوری اطلاعات، چنین تخصصی منحصر به فرد را ایجاد می کند.

آنچه شما یاد می گیرید
برنامه درسی برای مطالعه ارائه می دهد:
1. زبان های آینده نگر و فن آوری های برنامه نویسی: C، C ++، جاوا، C #، PHP، HTML، XML، زبان های اسکریپت مورد استفاده برای توسعه برنامه های کاربردی وب، روش ها و روش های طراحی برنامه ها در سیستم های عامل های مختلف و شبکه های کامپیوتر، گرافیک کامپیوتری و طرح های وب.
2. سیستم ها، فن آوری ها و استانداردهای تجزیه و تحلیل، طراحی و مدل سازی (IDEF، استانداردهای سری UML، تمام سیستم های مدرک فرایند فیوژن، تمام مدرک داده های همجوشی (Erwin)، معمار سازمانی، و غیره)، سیستم های هوشمند، سیستم های تصمیم گیری پشتیبانی می کنند و حفاظت از اطلاعات
3. پایگاه های داده، DBMS و QBE، SQL، T-SQL، OLAP و فن آوری داده کاوی.
4. فن آوری های توسعه معماری مشتری-سرور معماری JEE Client-Server، RMI، JSP، Servlets، Corba، EJB، JSF، AJAX، Spring، Struts، و غیره، و همچنین سیستم عامل ها. خالص: ASP.NET، ADO. خالص؛ خدمات وب و خدمات اینترنتی. مفاهیم و سیستم های جامع اتوماسیون و مدیریت کسب و کار، چنین مجموعه هایی از جمله: ERP، MRP، SCM، CRM، CALS، 1C، SAP،.
5. رشته های اقتصادی: نظریه اقتصادی، میکرو و اقتصاد کلان، اقتصاد سازمانی، و غیره
6. رشته های اقتصادی و ریاضی.
7. رشته های مهندسی.

بعدا چی؟
فارغ التحصیلان ما به طور فعال درگیر توسعه اطلاعات، فعالیت های اجتماعی و اقتصادی، نوآوری، مهندسی و مهندسی مجدد سیستم های اطلاعاتی و سیستم های اقتصادی جمهوری بلاروس آماده می شوند. بر اساس وزارت امور خارجه های اقتصادی، آموزش و سمینارها به طور منظم برای دانش آموزان، مناسب شرکت های پیشرو شرکت های فناوری اطلاعات، با جذب بیشتر دانشجویان برای کارآموزی و کار در شرکت ها به صورت موازی با مشاغل در دانشگاه برگزار می شود.

صندلی های توزیع فارغ التحصیلان: ساکنان با تکنولوژی بالا، سیستم های EPAM، IBA، ITRansition، فن آوری های سیستم، توسعه بلرد، و غیره)، بانک های پیشرو در بلاروس، موسسات آموزشی و موسسات Minsk، موسسات و موسسات آکادمی علوم جمهوری بلاروس، شرکت های بزرگ و سازمان های مینسک.

بخش ماشینکاری - گروه اطلاعاتی اقتصادی.
رییس سازمان - نامزد علوم فنی، استادیار ویتالی نیکولایویچ Comlichenko,
تلفن: +375 17 293-84-81.