| dc.contributor.advisor | Уразбахтина, Л. Р. | ru |
| dc.contributor.author | Мальцев, М. И. | ru |
| dc.date.accessioned | 2024-01-15T07:47:35Z | |
| dc.date.available | 2024-01-15T07:47:35Z | |
| dc.identifier.citation | Мальцев, М. И. О применении нейронных сетей в закупочной деятельности энергетических предприятий = About the use of neural networks in the energy company procurement activities / М. И. Мальцев ; науч. рук. Л. Р. Уразбахтина // Современные тенденции в развитии экономики энергетики : сборник материалов IV Международной научно-практической конференции, 1 декабря 2023 г. / редкол.: Е. Г. Пономаренко (пред.) [и др.]. – Минск : БНТУ, 2023. – С. 187-188. | ru |
| dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/139260 | |
| dc.description.abstract | В статье рассматривается вопрос повышения эффективности проведения закупочной деятельности на энергетическом предприятии. В качестве способа решения предлагается внедрение нейронных сетей. Данное решение способно повысить эффективность деятельности, ускорить выполнение рабочих процессов, высвободив при этом значительное количество рабочего времени. Приведены возможные сценарии оптимизации рабочих процессов при интеграции готовых решений на базе нейронных сетей. Рассмотрены положительные и негативные стороны использования нейронных сетей в повседневной деятельности энергетического предприятия. | ru |
| dc.title | О применении нейронных сетей в закупочной деятельности энергетических предприятий | ru |
| dc.title.alternative | About the use of neural networks in the energy company procurement activities | ru |
| local.description.annotation | The article deals with the issue of improving the efficiency of procurement activities at an energy enterprise. The implementation of neural networks is proposed as a solution method. This solution is able to increase the efficiency of activities, speed up the execution of work processes, while freeing up a significant amount of working time. Possible scenarios for optimizing workflows when integrating ready-made solutions based on neural networks are presented. The positive and negative aspects of the use of neural networks in the daily activities of an energy enterprise are considered. | ru |
