Публикации автора

Целью исследования является анализ механизмов создания и функционирования цифровых платформ в контексте формирования новых бизнес-моделей и экономических экосистем, а также разработка рекомендаций по их интеграции в традиционные отрасли экономики. Исследование акцентирует внимание на изучении сетевых эффектов, масштабируемости и гибкости цифровых платформ, которые способствуют оптимизации процессов и повышению конкурентоспособности участников. Методология включает анализ современных подходов к определению концепций цифровых платформ, изучение их роли в экономическом развитии и исследование перспектив интеграции с инновационными кластерами. Основные результаты исследования демонстрируют, что цифровые платформы выступают катализаторами экономического роста, предоставляя участникам уникальные возможности для взаимодействия, оптимизации и генерации инновационных решений. Интеграция цифровых экосистем с инновационными кластерами позволяет ускорить внедрение передовых технологий, улучшить управление ресурсами и усилить позиции на глобальном рынке.

В статье рассматриваются разработанные методы детектирования и классификации объектов в транспортном потоке на данных космической съемки сверхвысокого пространственного разрешения. С появлением в свободном доступе больших объемов спутниковых данных все большую актуальность приобретает развитие методов машинного обучения на основании геопространственных данных, в частности, спутниковых. В настоящей работе обоснован выбор источника данных о транспортных потоках - спутниковых снимков сверхвысокого разрешения, рассмотрены основные проблемы и задачи, связанные с распознаванием и классификацией объектов. Целью автора является разработка цепочки алгоритмов, позволяющей с высокой точностью детектировать и классифицировать объекты в транспортных потоках. Исследования основаны на численной оценке качества работы алгоритмов. В работе используются методы распознавания образов, машинного обучения и обработки цифровых изображений. Научная новизна заключается в уникальном алгоритме извлечения изображений локальных участков улично-дорожной сети, алгоритме определения направления дорожного движения объекта, модернизации алгоритма селективного поиска. Следует подчеркнуть, что используемые данные съемки сверхвысокого разрешения появились в доступе для частного использования относительно недавно.