List of publications on a keyword: «учение»


Мировая экономика

Publication date: 17.05.2018
Evaluate the material Average score: 3 (Всего: 4)
Nadezhda S. Shalimova , 1
FGBOU VO "Sankt-Peterburgskii gosudarstvennyi ekonomicheskii universitet" , Санкт-Петербург г

«Features of the concept of education in Scandinavian countries»

Download an article

This article reflects the characteristics of the economy of the Scandinavian countries, features of the concept of training Scandinavian countries and the possibility of applying the experience of Scandinavia in Russia.

Экономика труда и управление персоналом

Publication date: 13.06.2017
Evaluate the material Average score: 0 (Всего: 0)
Elvira R. Shaikhieva
GBOU VO MO "Universitet "Dubna" , Московская обл

«Effektivnoe upravlenie chelovecheskimi resursami v malykh i srednikh predpriiatiiakh»

Download an article

Автор статьи указывает на то, что сегодня управление персоналом является важной составляющей, учитывая рост экономики, основанной на знаниях. Кадровые ресурсы в любом предприятии, малом или среднем, являются важной областью изучения. Если эффективно управлять, то человеческие ресурсы могут положительно отразиться в реализации целей предприятия в качестве неотъемлемого источника. Разработка программ в области управления персонала позволит повысить общую эффективность бизнеса. К тому же это оказывает влияние на повышение конкурентоспособности предприятия.

Бухгалтерский, управленческий учет и аудит

Publication date: 30.01.2026
Evaluate the material Average score: 0 (Всего: 0)
Taisiia A. Finskaia
Svetlana A. Strekalova
FGBOU VO "Sibirskii gosudarstvennyi industrial'nyi universitet" , Кемеровская обл

«Iskusstvennyi intellekt i mashinnoe obuchenie v avtomatizatsii protsessov zakrytiia perioda i podgotovki otchetnosti»

Download an article

Исследование посвящено разработке алгоритма машинного обучения для автоматизации проверки финансовых данных при закрытии отчетного периода. Актуальность работы обусловлена высокой трудоемкостью и ошибками ручных методов, а также ростом объемов данных и ужесточением регуляторных требований. В качестве решения предлагается ансамблевый алгоритм на основе искусственного интеллекта, способный выявлять аномалии в финансовой отчетности. Экспериментальная апробация показала сокращение времени проверки на 30% при одновременном повышении точности детекции ошибок. Результаты демонстрируют практическую применимость подхода для трансформации процессов финансового контроля и создания интеллектуальных систем отчетности.