Список публикаций по ключевому слову: «учение»
Филология и литература
ФГБОУ ВО «Томский государственный педагогический университет» , Томская обл
Власова Дарья Васильевна , студентка
Власова Ольга Васильевна , студентка
ФГБОУ ВО «Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева» , Красноярский край
«Использование аутентичных материалов при обучении иностранному языку»
В статье рассматриваются преимущества и требования к аутентичным рекламным текстам, их использование при обучении иностранному языку.
Мировая экономика
Санкт-Петербургский государственный экономический университет , Санкт-Петербург г
«Features of the concept of education in Scandinavian countries»
Данная статья отражает особенности экономики скандинавских стран, характеристику концепции подготовки кадров скандинавских стран и возможности применения опыта Скандинавии в России.
Экономика труда и управление персоналом
ГБОУ ВО МО «Университет «Дубна» , Московская обл
«Эффективное управление человеческими ресурсами в малых и средних предприятиях»
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
Стрекалова Светлана Александровна , старший преподаватель
Сибирский государственный индустриальный университет , Кемеровская обл
«Искусственный интеллект и машинное обучение в автоматизации процессов закрытия периода и подготовки отчетности»
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.