Работа посвящена проблеме использования платформенных решений для цифровой трансформации производственно-логистических систем. Целью данной статьи выступила разработка подходов к формированию и наполнению сервисами цифровых платформ. Определены роль и место цифровых платформ при переходе промышленных предприятий к работе по моделям «производство как услуга», «совместное использование» циркулярной экономики, интегрированного исполнения международными звеньями географически распределенного бизнес-процесса. Выявлена необходимость решения проблем кооперации производственных и логистических звеньев на базе цифровых платформ.

В статье проанализирован и обобщен китайской опыт развития цифровой экономики, на основе которого сформированы рекомендации для Республики Беларусь. В китайском опыте цифровизации экономики выделены теоретические основы, обобщенные в этапах цифровой экономики и ее сравнение с промышленной, а также систематизированы практические результаты по созданию драйверов экономического роста и развития, в заключении сделаны выводы по международному регулированию цифровой глобализации и заимствованию китайского опыта в Беларуси.

Сегодня, в эпоху информационных технологий, экономика, как сфера государственной жизнедеятельности, расширяет свои границы, переходя в интернет-пространство, где ее основной структурной единицей является платформа. Экономика платформ или платформенная экономика представляет из себя трансформацию экономических рынков из мира реального в мир виртуальный. Но данный процесс не может проходить без последствий, и чтобы понять, каковы они, необходимо разобраться в самом понятии «платформенная экономика», ее устройстве как экономической отрасли, а также в эффекте, который она оказывает на законы экономики как таковой. Являющаяся чем-то новым на первый взгляд, платформенная экономика олицетворяет кооперацию накопленного за столетия опыта, связанного с современными технологиями, отвечая на потребности сегодняшнего общества. С целью более наглядного примера в настоящей статье будет рассмотрен потребительский рынок.

Показано, что при анализе рынка труда в качестве эмпирической базы используются статистические и административные данные, что является недостаточным для понимания современных тенденций на нем и принятия решений. Определены масштабы и особенности представления информации о рынке труда на онлайн-порталах вакансий, выявлены различия в формировании и структуризации информации. Обоснована необходимость использования данных онлайн-порталов вакансий в Республике Беларусь для получения комплексной картины о рынке труда, так как они охватывают разные сегменты белорусского рынка. Проведена оценка и ранжирование онлайн-порталов вакансий в Республике Беларусь. Сформулированы трудности формирования единого портала вакансий для аналитики рынка труда: разные критерии структурирования информации в описании вакансий и резюме, использование разных классификаторов; отсутствие унификации в использовании методических и методологических подходов (понимание конъюнктуры рынка труда, деление на виды экономической деятельности, категории вакансий и резюме); слабая структуризация и произвольность в описании требуемых навыков; закрытость информации. Определены направления формирования цифровой экосистемы рынка труда в стране, включающей сбор и обработку информации о рынке труда из разных источников, их взаимосвязь и интеграцию с системой образования, субъектами хозяйствования, органами управления, обеспечивающей единство методических подходов вформировании информации (терминология, таксономия, классификаторы) и ее предоставлении всем заинтересованным пользователям (органам управления для разработки программ и прогнозов, кадровым службам организаций, учреждениям образования, населению - занятым, безработным, желающим поменять работу, найти дополнительную работу, учащимся, абитуриентам).

Цель работы заключается в сравнительной оценке размеров FIFO- и LIFO-стеков, требуемых для сегментации изображений на основе выращивания областей. В процессе сегментации в стеки помещаются координаты (y, x) пикселей, которые необходимо присоединить к выращиваемой области. Размер стека, необходимый для хранения координат, зависит от структуры изображения и не может быть определен до сегментации. Для исключения переполнения стека его размер определяется для условий максимальной загрузки, когда изображение содержит единственную максимальную область. В этом случае размер стека равен размеру изображения. Такой подход не учитывает процесс его выгрузки и ведет к перерасходу памяти. В работе получены выражения, позволяющие повысить точность определения размеров FIFO- и LIFO-стеков, необходимых для хранения координат смежных пикселей в алгоритме сегментации на основе выращивания областей в условиях максимальной загрузки. При этом учтены начальное положение точки роста области и направление выборки смежных пикселей в окне сканирования. Сравнительная оценка размеров стеков, необходимых для сегментации изображений, показала, что использование FIFO-стека предпочтительнее, чем LIFO-стека, и ведет к существенной экономии памяти.

В настоящее время процесс цифровой трансформации активно идет в экономике, науке, образовании и в обществе в целом. С ним связан ряд ограничений и рисков, рассматриваемых в статье. Большой класс ограничений позволяет выявить математическая теория сложности. Точное решение ряда простых по виду проблем с небольшим объемом входных данных требует ресурсов, многократно превышающих возможности всех доступных компьютеров.

На «границе» между естественным и искусственным интеллектом имеет место «когнитивный барьер». Это приводит к тому, что мы, как правило, не можем воспользоваться результатами работы ряда систем с искусственным интеллектом, чтобы скорректировать свои стратегии. Мы и машины «думаем» по-разному. Их приходится рассматривать как «черные ящики». Весьма вероятно, что тестер систем искусственного интеллекта станет одной из массовых профессий уже в недалеком будущем.

Приведены примеры, показывающие, что «перевод» с «непрерывного» на «дискретный» язык может приводить к качественно различному поведению математических моделей. В ряде задач, связанных с вычислительным экспериментом, это может быть весьма существенно.

Большие риски возникают при переходе в «быстрый мир», при приближении к «барьеру Лема». Это происходит, когда системам искусственного интеллекта препоручаются стратегически важные задачи, которые они должны решать в темпе, недоступном для человека.

Проведенный анализ показывает, что управление рисками цифровой трансформации и её ограничений требует внимания научного и экспертного сообщества, а также активных участников этого процесса.

Аннотация. Выполнен анализ методов и средств колоризации изображений. Обоснован выбор модели искусственной нейронной сети для обработки графической информации. Сформулирована задача автоматической колоризации произвольных изображений. Приведены исходные данные, условия и ограничения, необходимые для модели колоризации. В результате классификации изображений получен набор гиперколонок нейронной сети для каждого обрабатываемого изображения. Создана модель колоризации, которая позволяет по набору гиперколонок определить цвет каждого пикселя изображения. Данная модель состоит из двух связанных между собой частей: классификатора и колоризатора. Классификатор основан на использовании свёрточной нейронной сети, а колоризатор - на использовании хеш-таблицы, хранящей соответствие гиперколонок и цветов. Предложен алгоритм применения данной модели для колоризации изображений. Выполнено сравнение результата колоризации для разработанной и существующей моделей. Создано программное средство, которое позволяет осуществлять обучение различных нейронных сетей и колоризацию графической информации. Эксперименты показали, что разработанная модель достаточно корректно определяет цвет изображения. Предложенный алгоритм позволяет использовать свёрточную нейронную сеть для раскрашивания черно-белых изображений, цветокоррекции цветных рисунков и др.