Учебное пособие 2221

уровень занятости населения. В соответствии с

являются: повышение (снижение) налоговых

прогнозом социально-экономического развития

ставок на доходы хозяйствующих субъектов; из-

Российской Федерации на период до 2024 года

менение ставки рефинансирования; увеличение

численность безработных россиян может увели-

объемов общественных работ и временной заня-

читься с 3,5 – 4 млн. чел. до 7,7 – 7,8 млн. чел. и

тости безработных граждан; профессиональная

составить 9,6 – 9,7% от численности рабочей си-

переподготовка и помощь безработным гражда-

лы. Это объясняется повышением пенсионного

нам; изменение таможенных пошлин на экспорт

возраста в РФ [3]. Уровень занятости населения

и импорт товаров; корректировка системы цено-

напрямую воздействуют на его доходы, матери-

образования; выделение бюджетных средств на

альное положение и, кроме этого, на потребность

организацию дополнительных рабочих мест [2].

в социальной защите.

Выделяют большинство методов прогно-

При

прогнозировании

безработи-

зирования социально-экономического развития:

цы основной целью является разумное использо-

методы экспертных оценок, методы экстраполя-

вание трудовых ресурсов, имеющихся в стране, а

ции, моделирование, нормативный метод и целе-

также максимальное обеспечение всех слоев

вой метод [4]. В данный момент времени суще-

населения работой. Несмотря на заданные усло-

ствует множество разнообразных методов, кото-

вия экономической системы, государство должно

рые обладает своей собственной областью при-

стараться достичь полной занятости. Данный

менения и отличительными особенностями.

аспект свидетельствует о предоставлении воз-

Для содействия безработным гражданам в

можности всему трудоспособному населению,

трудоустройстве и обеспечении их социальной

имеющему желание, трудиться в общественном

поддержки от безработицы в Воронежской обла-

производстве [1].

сти была подготовлена государственная про-

Прогноз уровня безработицы проходит в

грамма на 2019 – 2021 годы. Данная программа

несколько этапов:

направлена на реализацию политики Правитель-

1. Исследование. На этой стадии прово-

ства в сфере труда и занятости граждан. В про-

дится анализ состояния занятости населения по

цессе программы будет иметь место сокращение

следующим направлениям: определение струк-

уровня безработицы, благодаря уравновешенно-

туры, динамики, характера и уровня занятости.

сти структурных характеристик рынка трудовых

После этого выделяются ключевые тенденции,

ресурсов (территориальных и квалификационно-

причины их возникновения, развития, снижения

профессиональных) и формирование системы

и т. д.

оперативного управления

множества

трудовых

2. Расчёты. Особенность данного этапа за-

ресурсов.

ключается в формировании оценки параметров

По состоянию на 2019 г. по данным Рос-

желаемого уровня занятости. Существует две

стата в Воронежской области зарегистрировано

основные группы факторов, отличающихся по

10,8 тыс. безработных граждан, уровень зареги-

степени направления и их воздействия на заня-

стрированной безработицы – 0,8% (по РФ –

тость: причины, определяющие её уровень; а

0,9%) [5].

также причины, характеризующие систему пред-

Существенным желаемым конечным ито-

ложения трудовых ресурсов.

гом государственной

программы

является

В конечном итоге, уровень безработицы

уменьшение разрыва между уровнями общей и

формируется путем соотношения спроса и пред-

регистрируемой безработицами. Уровень безра-

ложения на рынке труда. На потребность в рабо-

ботицы по методологии Международной органи-

чей силе оказывают влияние такие факторы, как:

зации труда к 2020-2021 гг. снизится до 4,0%. В

динамика уровня заработной платы, совершен-

свою очередь, уровень регистрируемой безрабо-

ствование экономики, перемещение трудовых

тицы сократится до уровня, который составляет

ресурсов между отдельными регионами страны,

не более 1,0% [6].

объемы деятельности производственных и не-

На основе прогнозирования общей числен-

производственных сфер.

ности безработного населения, численность заре-

3. Изучение возможных вариантов про-

гистрированных безработных в государственных

гноза и, как следствие, выделение наиболее ве-

органах службы занятости населения в 2020 году

роятных. Кроме этого выбираются варианты,

будет составлять примерно 11,6 тыс. чел., а в

которые основываются на реальных мерах госу-

2021 году – 11,5 тыс. чел. Для разработки про-

дарственного

регулирования. Такими мерами

гноза были использованы следующие показате-

ВЫПУСК № 1 (19), 2020

ISSN 2618-7167

ли: производительность труда, прогнозы дина-

тированных прогнозных траекторий и анализ их

мики ВВП, численность населения и др.

устойчивости. Научный журнал Современная

Осуществление

правительственной

про-

экономика: проблемы и решения. Воронежский

граммы будет содействовать повышению уровня

государственный

университет.

Выпуск

№ 9

эффективности трудоустройства

безработных

(105). Воронеж, 2018. Статья входит в перечень

граждан и граждан, находящихся в поиске рабо-

ВАК.

ты, на рынке трудовых ресурсов ; росту конку-

3.

Добрина М.В., Чекмарев А.В. Основы

рентоспособности безработных граждан; обеспе-

адаптивного таргетирования в прогнозировании

чению социальной поддержки не

работающих

экономических процессов. Экономическое про-

граждан; более эффективному использованию

гнозирование: модели и методы: Воронежский

трудовых ресурсов страны и сохранению чис-

ленности населения; созданию новых, каче-

государственный университет, Воронеж, 2018.

ственных условий труда, которые позволят со-

4. Кашепов А. В.

Прогнозирование конъ-

хранить трудоспособность работающего населе-

юнктуры

рынка

труда

в условиях

современ-

ния на всём протяжении профессиональной дея-

ных

институциональных реформ. / А. В. Кашепов

тельности.

// Социально-трудовые исследования. – 2019. – №1.

Библиографический список

5. Официальный сайт Федеральной служ-

1. Безработица,

ее особенности и

основ-

бы

государственной

статистики.

–

(https://

www.gks.ru/).

ные направления регулирования в

Российской

6.

Официальный

сайт

территориального

Федерации / под ред. Е. А. Авдеевой. – М.: Ин-

органа Федеральной службы

государственной

фра-М, 2016. – 224 с.

статистики по Воронежской

области. – (https://

2. Давнис В.В., Добрина М.В., Чекмарев

voronezh-stat.gks.ru/).

А.В. Основы моделирования адаптивно - тарге-

УДК 004.9

Воронежский государственный технический университет

Voronezh state technical University

магистрант А.В. Ошивалов, e-mail: o.andrey.w@yandex.ru,

Master Student A.V. Oshivalov, e-mail: o.andrey.w@yandex.ru,

Россия, г. Воронеж

Russia, Voronezh

Воронежский государственный технический университет

Voronezh state technical University

канд. техн. наук, доцент Н.В. Акамсина,

Ph. D., Associate Prof. N.V. Akamsina, e-mail: akamsina@vgasu.vrn.ru

e-mail: akamsina@vgasu.vrn.ru, Россия, г. Воронеж

Russia, Voronezh

Все больше6 и больше людей отдают пред-

необходимы расчеты основных параметров стро-

почтение проживанию в собственном доме, по-

ящегося здания, которые проводятся в первом

стройка которого может быть отдана как строи-

случае в профессиональных системах проекти-

тельной компании, так и осуществлена соб-

рования зданий, а во втором, зачастую, или

ственными силами. И в том и в другом случае

вручную или в разрозненных приложениях.

Подобные решения

представляют собой

разного рода локальные

системы, сайты, мо-

© Ошивалов А.В., Акамсина Н.В., 2020

Фун-

Сте-

Кров-

Ото-

Лест-

Интер-

Офф-

Ре-

Наименование

да-

пле-

ни-

Другое

зуль-

ны

ля

фейс

лайн

мент

ние

цы

тат

сайты

Stroy-Calc

да

да

да

да

нет

материалы

удобный

нет

Сразу

Фундаменты

да

нет

нет

нет

нет

нет

удобный

нет

Сразу

от а до я

Pobetony.expert

да

да

нет

нет

нет

нет

неудоб

нет

Сразу

ный

Дачный эксперт

нет

нет

да

нет

нет

нет

Неудоб

нет

сразу

ный

GrandLine

нет

нет

да

нет

нет

Заборы,

не очень

нет

По

фасады

удобный

почте

мобильные приложения

Материалы,

ProstoBuild

да

да

да

да

Нет

балки, фермы,

удобный

да

сразу

покраска и др.

Will Maze

да

да

нет

нет

нет

Материалы,

удобный

да

сразу

покраска

ВЫПУСК № 1 (19), 2020

ISSN 2618-7167

Исходя из количества предложений в раз-

Российской Федерации. Научный вестник Воро-

ных платформах, можно сделать вывод, что для

нежского государственного архитектурно - стро-

расчета параметров строительства индивиду-

ительного университета. Серия: Информацион-

альных жилых домов чаще всего используются

ные технологии в строительных, социальных и

мобильные приложения в силу отсутствия при-

экономических системах. / - Воронеж: ГАСУ,

вязки к персональному компьютеру по сравне-

№ 2, 2015, С.86-92.

нию с локальными системами, расширенных

3. Ошивалов А.В. Адаптация государ-

возможностях по сравнению с веб - приложения-

ственной информационной системы электронно-

ми и возможностью доступа в интернет при

го межведомственного обмена субъекта россий-

необходимости.

ской федерации к работе в среде СМЭВ 3.0.

Предполагаемое приложение планируется

Научный вестник Воронежского государствен-

разрабатывать для системы Android версии 7.х и

ного архитектурно - строительного университе-

выше с использованием системы хранения дан-

та. Серия: Информационные технологии в строи-

ных SQLite. В дальнейшем возможно портирова-

тельных, социальных и экономических системах.

ние для MacOS.

/ - Воронеж: ГАСУ, №1 (7), 2016, с.142 -144.

Библиографический список

4.

Сысоев Д.В. Моделирование ресурсного

взаимодействия

информационных

процессов в

1. Проскурин Д.К., Ошивалов А.В. Авто-

условиях конфликта: /Научный вестник Воро-

матизации работы некоммерческого партнерства

нежского ГАСУ. Серия: Информационные тех-

"Воронежский государственный архитектурно-

нологии в строительных, социальных и экономи-

строительный университет - межрегиональное

ческих системах: научный журнал. - Воронеж:

объединение организаций в системе строитель-

Воронежский ГАСУ, 2016. Выпуск №2 (8). - С.37

ства и проектирования". Научный вестник Воро-

- 42.

нежского государственного архитектурно - стро-

5.

Сысоев Д.В., Сысоева А.А. Конкуриру-

ительного университета. Серия: Информацион-

ющие

системы

в рыночных

отношениях:

ные технологии в строительных, социальных и

/Научный вестник ВГТУ. Серия: Информацион-

экономических системах. 2014. № 2. С. 109-111.

ные технологии в строительных, социальных и

2. Проскурин Д.К., Ошивалов А.В. Разра-

экономических системах. 2019. № 1 (15). С. 115-

ботка типовой информационной системы элек-

120.

тронного межведомственного обмена субъекта

УДК 004

Казанский государственный энергетический университет

Kazan State Power Engineering University

студентка О.А. Пырнова, тел.: 8-843-519-4326, Россия, г. Казань

Student О.А. Pyrnova, Ph.: 8-843-519-4326, Russia, Kazan

Казанский государственный энергетический университет

Kazan State Power Engineering University

канд. техн. наук, доцент Р.С. Зарипова, e-mail: zarim@rambler.ru

Ph. D. in Eng., assistant prof. R.S. Zaripova, e-mail: zarim@rambler.ru

Россия, г. Казань

Russia, Kazan

О.А. Пырнова,

Р.С. Зарипова

В наши 7 дни всё большую популярность

принтеры, и совершенно не удивительно, что

обретают нанотехнологии, такие как 3d-

мир уже готовиться к новой технологической

революции – когнитивным технологиям. Но что

© Пырнова О.А., Зарипова Р.С., 2020

же это такое? Слово “Cognito” означает «позна-

ВЫПУСК № 1 (19), 2020

ISSN 2618-7167

вать». Когнитивные технологии «работают» с

привыкли делать [3, 4]. Вот некоторые из них:

нашим познанием: следят за работой мозга, по-

Компьютерное зрение. Данные компью-

нимают человека, оценивают внимание, отсле-

терные технологии используют последователь-

живают состояние. Наука, которая занята иссле-

ности операции обработки изображений или раз-

дованиями в этой сфере называется когнитиви-

личные методы для анализа изображения. Ком-

стика – наука, развивающаяся на стыке нейрофи-

пьютерное зрение имеет множество приложений

зиологии, математики, теории познания, психо-

таких как анализ медицинской визуализации и

логии, лингвистики, физиологии и теории искус-

определение людей на фотографии. Спектр при-

ственного интеллекта.

менения данной технологии расширяется с

Ежедневно ученые проводят исследования

огромной скоростью. Родственной дисциплиной

работы человеческого мозга в различных ситуа-

является машинное зрение, которое способно

циях, чтобы понять секреты функционирования

распознавать объекты, например, части для изго-

высшей нервной деятельности человека. Это де-

товления в какой-либо среде, но оно проще и

лается для того, чтобы научится воспроизводить

ограниченнее.

его особенности и положить начало по-

Машинное обучение. Технологии, отно-

настоящему действующего искусственного ин-

сящиеся к способности компьютерных систем

теллекта, который будет способен к творчеству и

повышать свою производительность. Они вклю-

обучению. Одним из самых простых примеров

чают процесс автоматического обнаружения за-

данной технологии может служить следящая ка-

кономерностей для создания прогнозов. Машин-

мера и специальный софт, позволяющим исполь-

ное обучение используется для улучшения про-

зовать компьютер даже парализованным людям.

изводительности почти любой деятельности, ко-

Более же сложный вариант через эмоции может

торая имеет большое количество данных: про-

сообщить об истинных чувствах человека. Одна-

верка на мошенничество, здравоохранение, раз-

ко, в ближайшем будущем это не будет макси-

ведка нефти и газа и другие.

мумом возможностей данных технологий, грядет

Обработка естественного языка. Здесь

эра трехмерных интерфейсов – виртуальная ре-

подразумевается способность компьютера рабо-

альность.

тать с текстом: извлекать главную мысль, гене-

Виртуальная

реальность

– когнитивная

рировать новый читаемый и имеющий смысл

технология, в которой используются зрительные

текст одного стиля, умение понимать истинный

иллюзии способные обманывать наши чувства

смысл фразеологизмов, табулировать текст. Дан-

[1]. Но почему же данный вид интерфейса широ-

ная обработка включает в себя несколько мето-

ко не используются в настоящий момент? Отве-

дов для достижения своей цели: языковые моде-

том на этот вопрос является морская болезнь,

ли могут быть использованы для прогнозирова-

или как ее называют с началом эры информаци-

ния, выбор компонентов идентификации элемен-

онных технологий «болезнь тренажёров», так как

тов и фрагментов текста, классификация текста

для нашего мозга работа с трехмерными диспле-

будет действовать на извлеченные компоненты.

ями сложна и возникает психологический дис-

Робототехника.

Она соединяет когни-

комфорт.

тивные технологии (зрение и автоматизирован-

Современный этап развития когнитивной

ное планирование), тем самым порождая новое

науки называют нейросетевым или коннекцио-

поколение роботов, способное работать вместе с

нистским. Исследование познания здесь не сво-

людьми

и выполнять

огромное

количество

дится к тому, что происходит в мозгу, а включа-

функций в различных условиях [5-7].

ет постоянное взаимодействие организма и его

Распознавание

речи. Оно

создано для

окружения, то есть мозга, тела и его окружения.

быстрого и точного распознавания человеческой

Согласно коннекционисткой модели в основании

речи и включает в себя технологии обработки

функционирования

нейронных

сетей мозга ле-

естественного языка. Такие когнитивные техно-

жит не абстрактное логическое мышление, а рас-

логии включают в себя управление голосом раз-

познавание паттернов.

личных систем и приложений, которые позволя-

В настоящее время создано огромное коли-

ют использовать человеческую речь.

чество различных информационно когнитивных

Оптимизация. Автоматизирует компро-

технологий, но далеко не все широко приняты и

миссы об ограниченных ресурсах и комплексные

имеют быстрый прогресс [2]. Все они являются

решения.

продуктами из области искусственного интеллек-

Планирование. Представляет собой по-

та и способны выполнять задачи, которые люди

ВЫПУСК № 1 (19), 2020

ISSN 2618-7167

Воронежский государственный промышленно–гуманитарный колледж,

Voronezh state industrial and humanitarian college

преподаватель Н.А. Епрынцева, e-mail: eprnat@mail.ru

Teacher N.A. Eprintseva, e-mail: eprnat@mail.ru

Россия, г. Воронеж

Russia, Voronezh

Технологии 9 искусственного

интеллекта

обучение сегодня повсюду. С помощью модели-

(ИИ) применяются повсеместно уже почти с де-

рования

интеллектуальных нейронных сетей

сяток лет. Это дало нам много интеллектуальных

(ИНС) как можно ближе к структуре и системе

продуктов, которые мы активно используем в

обработки информации, используемой человече-

повседневной жизни. Однако они еще очень да-

ским мозгом, ученые и исследователи создают

леки, чтобы называться «интеллектом» и имеют

компьютеры, которые приближаются или пре-

большой потенциал для улучшения. Искусствен-

восходят человеческий интеллект. Нейронные

ный интеллект - наука и технология, основанная

сети являются ключевым компонентом текущих

на таких дисциплинах, как информатика, биоло-

достижений в области искусственного интеллек-

гия, психология, лингвистика, математика, ма-

та (ИИ), машинного обучения и глубокого обуче-

шиностроение. Одним из главных

направлений

ния [2].

Но глубокое обучение также укорени-

искусственного интеллекта -разработка компью-

лось и во многих приложениях, которые мы ис-

терных функций, связанных с человеческим ин-

пользуем каждый день. Apple Face ID и Google

теллектом, таких как: рассуждение, обучение

Photos используют глубокое обучение для распо-

и решение проблем [1].

знавания лица и улучшения качества снимков.

Так, все, чего мы достигли до сегодняшне-

Facebook,

Одноклассники использует глубокое

го дня - это библиотеки для разработки ИИ, ко-

обучение, чтобы автоматически отмечать людей

торые в основном требуют контролируемого

на загружаемых фотографиях и так далее. Искус-

обучения. Тем не менее такие технологические

ственный интеллект — это искусственно создан-

гиганты, как Microsoft, Facebook и Google, рабо-

ная система, основной целью которой является

тают над созданием программ, которые будут

воспроизведение некоторых или всех черт чело-

работать поверх существующих библиотек раз-

веческого интеллекта, а именно - планирование,

работки ИИ, чтобы дать им кроссплатформен-

обучение, рассуждение, решение проблем, опе-

ность (способность программного обеспечения

рирование данными и их использование, воспри-

работать с двумя и более аппаратными платфор-

ятие, контроль и манипулирование объектами и,

мами. и операционными системами. Обеспечива-

в меньшей степени, социальный интеллект и

ется благодаря использованию высокоуровневых

креативность. Как мы знаем, человеческое мыш-

языков программирования) и поддержку само-

ление базируется на взаимодействии нейронов

обучения.

мозга, связи которых изменяются под влиянием

Для разработки самообучающегося ИИ бу-

жизненного опыта. Аналогично, алгоритмы ИИ

дут использоваться большие данные (англ. big

были разработаны на основе нейронных сетей,

data), квантовые вычисления, распределенные

которые позволяют компьютерам обретать новые

вычисления и связь 5G. Искусственный интел-

навыки, как это делают люди. Нет необходимо-

лект - особенно машинное обучение и глубокое

сти программировать всю логику ИИ вручную,

поскольку компьютер способен оптимизировать

© Епрынцева Н.А., 2020

программу и самостоятельно подстраиваться для