Academic literature on the topic 'Карта потоку створення цінності'

Метою статті є дослідження та оцінка рівня цифровізації економіки України, її місце у глобальному цифровому ринку та виокремлення перспектив розвитку діджиталізації національної економіки. У статті підкреслено, що глобальна цифровізація, спричинена Четвертою промисловою революцією, прискорилася COVID-19, посиливши потребу в гнучкості, адаптивності та позитивних трансформаціях національних економік. Оскільки світова економіка стрімко цифровізується, приблизно 70% нової вартості, створеної протягом наступного десятиліття, базуватиметься на бізнес-моделях цифрових платформ. Але також варто зазначити, що майже 2,7 мільярда населення все ще не мають доступу до мережі Інтернет. Цифрові технології мають потенціал створити нові цінності для кожного, пришвидшити розвиток економіки, зробити більш якісні послуги, але вони ризикують ще більше посилити відчуженість, нерівну концентрацію влади, надприбутків та соціальну нестабільність. Підкреслено, що Україна теж прагне стати однією з конкурентоздатних цифрових економік та зайняти свою нішу в європейському просторі. Відзначено, що, незважаючи на війну, в країні не зупинилися процеси діджиталізації, а навпаки лише прискорилося створення нових цифрових послуг (Дія.Сіті, карта повітряних тривог, е-ворог, електронна подача на відшкодування майна, електронні військові облігації та інші). У статті проаналізовано основні індекси діджиталізації економіки та визначено місце України у загальносвітовому рейтингу. Зроблено висновки про рівень діджиталізації економіки України та її основні пріоритети на майбутнє. Встановлено основні індекси, за якими національна економіка України конкурує з іншими країнами світу. Окреслено основні напрями державної політики у сфері діджиталізації. Сформовано висновки про перспективи розвитку цифрової економіки в Україні.

Мета. Провести змістовну експертизу послуг для людей з обмеженими можливостями («Мобільні ангели») у сучасному економічному просторі.
 Методика. Для дослідження використані такі методи: порівняння, узагальнення, конкретизація, класифікація, синтезу та аналізу, моделювання.
 Результати. Створення умов для забезпечення доступності туристичних послуг виходить сьогодні на одне з перших місць у системі стратегічних цілей розвитку туризму багатьох країн. У зв’язку з цим теоретичні та методичні проблеми сфери послуг для людей з інвалідністю усе активніше розглядаються дослідниками.
 Проте для адаптації людей з обмеженими можливостями є недостатньо розвинена інфраструктура у регіонах країни та недосконала система транспортного обслуговування туристів, це спричиняє суттєві бар’єри при споживанні послуг туристичного характеру. Ці фактори стають на заваді швидкому піднесенню та поширенню туристичного іміджу регіонів країни з позиції використання людьми з обмеженими можливостями (далі назва
 «Мобільні ангели»), тим самим негативно впливають на збільшення потоку туристів у країну. Тому на сьогодні актуальним завдання сфери туристичного бізнесу є привернути увагу Мобільних ангелів до повноцінного споживання послуг туристичної сфери.
 Люди з обмеженими можливостями мають однакове право на відпочинок та такий самий інтерес до туристичних послуг, як і інші, тільки в силу свого фізичного стану вони потребують більш ретельного підходу до його організації. Важливе значення має безпосередньо практика організації та проведення таких заходів, для яких в Україні в цілому мається значний туристичний потенціал, наявні висококваліфіковані екскурсоводи і низький рівень спеціалізованої інфраструктури придатний для цієї категорії потенційних туристів.
 У статті розкрито змістовну характеристику експертизи послуг для людей з обмеженими можливостями («Мобільні ангели»); проаналізовано готельні номери на прикладі accessible room для людей з обмеженими можливостями; проведено оцінку доступності готельних закладів для людей з обмеженими можливостями («Мобільні ангели»); сформовано стратегію організації доступних подорожей для людей з обмеженими можливостями; запропоновано заходи щодо організації послуг для людей з обмеженимиможливостями. Ідея проекту Wheelmap народилася, коли кільком друзям набридло їхати до одного місця лише тому, що там є пандус.
 Наукова новизна. Обґрунтовано створення умов для забезпечення доступності готельних послуг через систему: Wheelmap, організацію присадибної ділянки (клумби) Terraform для людей з обмеженими можливостями при готельних закладах.
 Практична значимість. На основі спосте ре же нь і дослідже ння фа ктів, може мо стве рджува ти, інтерактивна карта працює за принципом відкритої бази даних - її може додавати та змінювати кожен. Більшість об'єктів та важливих об'єктів позначені на міському плані - користувачеві потрібно лише позначити їх, таким чином повідомляючи про наявність чи недоступність людей на інвалідних візках.

Виявлення затоплених зон є важливим для ефективного реагування на стихійні лиха та їх управління, оскільки це дозволяє створювати системи раннього попередження та організовувати цілеспрямовану допомогу. Мета роботи полягає у розробці геоінформаційної технології для виявлення та моделювання затоплених зон у Дубаї на основі згорткових нейронних мереж. Методологія. Геоінформаційна технологія дослідження складається з декількох етапів, що забезпечують комплексний підхід до аналізу та моделювання затоплення територій. Спершу здійснюється завантаження супутникових знімків та їх попередня обробка. Це включає корекцію атмосферних спотворень, вирівнювання кольорів та корекцію геометричних викривлень. Після цього знімки перетворюються у векторний формат для полегшення їх подальшої обробки та аналізу. Векторизація дозволяє точніше виділити ключові елементи на знімках, такі як річки, дороги, будівлі тощо. На наступному етапі інтегруються кліматичні та гідрографічні дані, а також цифрова модель рельєфу (ЦМР). Ці дані використовуються для побудови бази геоданих, яка включає інформацію про опади, гідрологічні умови, типи ґрунтів та рослинність на досліджуваній території. Застосування цифрової моделі рельєфу дозволяє враховувати висотні характеристики місцевості, що є критично важливим для точного моделювання водних потоків та зон затоплення. Для обробки та аналізу цих даних застосовуються методи машинного навчання, зокрема трансферне навчання, що дає змогу підвищити точність моделювання зон затоплення. За допомогою гідрологічної моделі розраховуються екстремальні гідрологічні параметри на основі кліматичних та гідрографічних даних, таких як інтенсивність опадів, тип ґрунту, умови землекористування та рослинний покрив. Ці параметри дозволяють створити криву ґрунтового номера та гідрограф, які відображають поведінку водного стоку на території. Наступним кроком є застосування гідравлічної моделі для визначення параметрів потоку, зокрема швидкості течії, глибини води та прогнозування зон потенційного затоплення. Моделювання затоплення базується на імплементації цифрової моделі рельєфу у форматі ASCII-сітки з розміром 30 м. Ця сітка імпортується в геоінформаційну систему (ГІС) QGIS для проведення розрахунків та моделювання зон затоплення. Завершальним етапом є створення карти зон небезпеки затоплення. Ця карта дозволяє ефективно візуалізувати потенційно небезпечні території, що є важливим інструментом для прийняття рішень в управлінні ризиками повеней та розробці заходів щодо захисту територій від затоплень. Наукова новизна отриманих у роботі результатів полягає у застосуванні трансферного навчання для виявлення затоплених територій на основі супутникових знімків. Модифіковано архітектуру нейронної мережі шляхом додавання конволюційних шарів для підвищення точності виділення суттєвих ознак та використання максимального підсумовування для зменшення обчислювальної складності. Крім того, впроваджено щільний і згладжувальний шари для покращення стабільності навчання та запобігання перенавчанню. Запропонований підхід дозволив покращити ефективність прогнозування зон затоплення, підвищити точність класифікації та забезпечити вищий рівень автоматизації аналізу супутникових даних для управління природними ризиками. Висновки. Дослідження було проведено для оцінки впливу потужної системи повільних штормів, що обрушилася на Об’єднані Арабські Емірати у квітні 2024 року, спричинивши значні опади і раптові повені. Для аналізу використано супутникові знімки Landsat-8, отримані до і після повені. Ці знімки були оброблені для отримання бінарних масок, а потім класифіковані на два основні класи: водні об’єкти та земна поверхня. Результати класифікації продемонстрували значне розширення затоплених територій після повені, що дозволило наочно відобразити масштаби та розподіл води. Метрики ефективності моделі, такі як точність, повнота та F1-міра, свідчать про високу точність у виявленні затоплених зон. Зокрема, точність моделі на навчальній вибірці склала 0.88, а на валідаційній – 0.87. Клас затоплених територій (FL) продемонстрував точність 0.91, що перевищує показники для класу інших територій (FV). Аналіз розподілу затоплення з використанням кроку 0,25 метра виявив, що затоплення є нерівномірним і значною мірою залежить від рельєфу місцевості. Найбільш вразливими до затоплення виявилися низько розташовані частини району, де рівень води досягав до 2 метрів.