Система интеллектуального анализа больших данных

Запрос демо 

 

Ссылка при использовании данных iFORA: Система интеллектуального анализа больших данных iFORA (ИСИЭЗ НИУ ВШЭ)                                   

Тема «публикации»

Тренды мировой научно-технической политики во II квартале 2023 года

Тренды мировой научно-технической политики во II квартале 2023 года
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ с помощью системы интеллектуального анализа больших данных iFORA продолжает регулярный мониторинг повестки научно-технической политики в ведущих странах мира. В этом выпуске представлен анализ 130 новых государственных инициатив по поддержке науки и технологий, вышедших в 30 странах за период с апреля по июнь 2023 года.

Перспективы развития метавселенных

Перспективы развития метавселенных
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ с помощью системы анализа больших данных iFORA выявил наиболее вероятные направления развития технологий создания метавселенных, которые будут особенно востребованы в мире в кратко- и среднесрочной перспективе.

Топ-10 блокчейн-технологий: разработки и приложения

Топ-10 блокчейн-технологий: разработки и приложения
Технологический ландшафт национальной экономики стремительно меняют технологии распределенного реестра. Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ с помощью системы анализа больших данных iFORA определил наиболее перспективные направления их развития и применения в различных отраслях.

Какие специалисты и навыки нужны российской индустрии видеоигр?

Какие специалисты и навыки нужны российской индустрии видеоигр?
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ с помощью анализа больших данных определил топ-10 перспективных профессий, связанных с созданием видеоигр, и наиболее востребованные компетенции и навыки, необходимые для успешного продвижения на отечественном рынке труда в сфере видеогейминга.

Топ-10 направлений развития персональной робототехники

Топ-10 направлений развития персональной робототехники
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ при помощи системы анализа больших данных iFORA выявил наиболее востребованные функции и сферы применения персональных роботов.

Перспективы водородной энергетики

Перспективы водородной энергетики
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ с помощью системы анализа больших данных iFORA определил десятку наиболее перспективных направлений развития и применения водородных технологий в мире в текущем десятилетии.

Тренды мировой научно-технической политики в I квартале 2023 года

Тренды мировой научно-технической политики в I квартале 2023 года
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ с помощью системы интеллектуального анализа больших данных iFORA проводит регулярный мониторинг повестки политики в области науки, технологий и инноваций. В рамках данного исследования были проанализированы порядка 170 связанных с этой сферой ключевых инициатив, о реализации или актуализации которых объявили представители профильных министерств и ведомств 34 ведущих стран в январе—марте 2023 года.

Пилотируемые космические полеты в зеркале науки

Пилотируемые космические полеты в зеркале науки
Специально ко Дню космонавтики Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ с помощью системы анализа больших данных iFORA сопоставил российскую и международную научную повестку в области пилотируемых космических полетов и выявил ведущие мировые центры компетенций по данной тематике.

Перспективы Интернета вещей

Перспективы Интернета вещей
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ с помощью системы анализа больших данных iFORA определил десятку наиболее перспективных направлений развития и применения технологий Интернета вещей, которые будут особенно востребованы в мире в 2023 г. и на кратко- и среднесрочном горизонте.

Топ-10 цифровых технологий в финансовом секторе

Топ-10 цифровых технологий в финансовом секторе
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ использовал систему анализа больших данных для выявления перспективных технологий финансового сектора и сопоставил приоритетные направления научных исследований в этой сфере с актуальной повесткой мирового финансового рынка.