В магистерской диссертации рассмотрены теоретические и методические основы расходов медицинских организаций. Представлена классификация расходов. Дана характеристика моделей финансирования здравоохранения ряда государств. Представлен анализ структуры доходов и расходов медицинских организаций. Рассмотрена модификация расходов медицинских организаций. Даны практические рекомендации по совершенствованию расходов медицинских организаций. Проведена оценка эффективности изменения состава расходов медицинской организации. / In the master's thesis theoretical and methodical bases of expenses of medical organizations are considered. Classification of expenses is presented. The characteristic of models of financing of public health services of some states is given. The analysis of the structure of income and expenditure of medical organizations is presented. Modification of expenses of medical organizations is considered. Practical recommendations for improving the costs of medical organizations are given. The effectiveness of changing the composition of expenses of a medical organization was assessed.

Тема магистерской диссертации: Применение искусственного интеллекта при обработке анкетных данных. Магистерская диссертация выполнена на 98 страницах, содержит 13 таблиц, 30 рисунков, 62 использованных источника. Актуальность темы обусловлена большими трудозатратами и нерелевантными результатами обработки анкетных данных. Целью работы является автоматизация процесса отбора анкетных данных в дистрибутиве Python Anaconda с использованием алгоритмов машинного обучения. Задачи работы:  изучить системы искусственного интеллекта;  рассмотреть программное обеспечение для систем искусственного интеллекта;  создать и обучить классификатор для сортировки анкетных данных;  оценить экономическую эффективность создания проекта. Объект исследования  система сбора и обработки анкетных данных отдела диспетчеризации ВШЭМ УрФУ. Предмет исследования  автоматизация процесса ранжирования анкетных данных по релевантности. В первой главе рассматривается обработка данных с использованием систем искусственного интеллекта. Вторая глава посвящена разработке методики использования систем искусственного интеллекта при обработке анкетных данных. В третьей главе представлены системы искусственного интеллекта при сборе и обработке анкетных данных Результаты работы: практическим результатом работы стал разработанный классификатор, который определяет для заполненной анкеты: будет ли она учтена для анализа эффективности учебного процесса. / Theme of the master's thesis: Application of artificial intelligence in the processing of personal data. The master's thesis is done on 98 pages, contains of 13 tables, 30 figures, 62 literature sources. The relevance of the topic is due to the high labor costs and irrelevant results of the personal data processing. The purpose of the work is to automate the process of selecting personal data in the Python Anaconda distribution using machine learning algorithms. Objectives of work:  to explore artificial intelligence systems;  to consider software for artificial intelligence systems;  to create and train a classifier for the personal data sorting;  to evaluate the economic effectiveness of the project. The object of the study is the system for personal data collecting and processing of the dispatch department of the Higher School of Economics of UrFU. The subject of the research is the automation of the process of ranking the questionnaire data by relevance. The first chapter deals with the processing of data using artificial intelligence systems. The second chapter is devoted to the development of methods for the use of artificial intelligence systems in the processing of personal data. The third chapter presents artificial intelligence systems for the collection and processing of personal data The results of the work: the practical result of the work was the developed classifier, which defines for the completed questionnaire: it would be taken into account for impact analysis of the educational process.

The paper analyzes the most effective active teaching methods used in practice. Their role in the implementation of the competence approach in the educational process of the SPO system is revealed. In conclusion, the results of the theoretical and empirical parts of the work are summarized, as well as conclusions on the hypotheses put forward, and the practical significance of the study is justified. The results of the study were tested at the Regional methodological Association in February 2020 and at the Cyclical methodological Commission in March 2020 on the basis of the Nizhny Tagil branch of the Sverdlovsk Regional Medical College. / В работе анализируются наиболее эффективные, применяемые в практической деятельности активные методы обучения. Раскрывается их роль в реализации компетентностного подхода в образовательном процессе системы СПО. Описана процедура педагогического моделирования системы активных методов обучения. Предложены методические материалы, способствующие реализации разработанной модели в зависимости от готовности обучающихся к обучению в активных формах. Результаты исследования были апробированы на Областном методическом объединении в феврале 2020 года и на Цикловой методической комиссии в марте 2020 года на базе Нижнетагильского филиала Свердловского Областного Медицинского Колледжа.

В данной работе показана разработка тренажера для тренировки функции равновесия головы человека. Подробно рассмотрена система, реализующая биологическую обратную связь. Также представлена разработка собственной системы и её реализация в виде игры. В результате выполнения работы были получены и проанализированы данные с датчиков акселерометра и гироскопа смартфона. Результатом статистического анализа являются найденные статистически значимые параметры. / This paper shows the development of a simulator for training the balance function of the human head. A system that implements biofeedback is considered in detail. It also presents the development of its own system and its implementation in the form of a game. As a result of the work, data from the accelerometer and gyroscope sensors of the smartphone were obtained and analyzed. The result of statistical analysis are the found statistically significant parameters.

Цель исследования – на основе теоретического описания и практической реализации в других исследованиях, провести сравнительную оценку методов машинного обучения для выявления оптимального решения при анализе тональности текстов. Объектом исследования выступают тексты, публикуемые в средствах массовой информации. Научная новизна исследования состоит в совершенствовании существующих методов для выявления наиболее универсального решения. Практическая значимость исследования заключается в том, что полученные результаты исследования могут быть полезными для других ученых, занимающихся анализом тональности текстов в средствах массовой информации. В результате сравнительного исследования был найден наиболее эффективный и точный метод для решения задачи. Полученные результаты и выводы исследования могут служить основой для последующих исследований в этой области и применяться в практических разработках и приложениях, требующих анализа тональности текстов. / The purpose of the study is, based on the theoretical description and practical implementation in other studies, to conduct a comparative assessment of machine learning methods to identify the optimal solution when analyzing the sentiment of texts. The object of the study is texts published in the media. The scientific novelty of the research lies in the improvement of existing methods to identify the most universal solution. The practical significance of the study lies in the fact that the results obtained may be useful for other scientists involved in the analysis of the sentiment of texts in the media. As a result of a comparative study, the most effective and accurate method for solving the problem was found. The obtained results and conclusions of the study can serve as the basis for subsequent research in this area and be used in practical developments and applications that require sentiment analysis of texts.

The master's thesis examines the application of data visualization and the design of information panels, as a tool for managing the processes of enterprises and the state. In particular, the interface of the system for monitoring tuberculosis data is being designed. At the moment, data monitoring is characterized by fragmentation and inaccessibility of accurate data. The relevance of the topic is due to the need for digitalization of medicine and the development of a system for monitoring data on morbidity. The practical significance of the thesis consists in applying the results of the research to the Urals Research Institute of Phthisiopulmonology for monitoring the diseases of the population. The efficiency of the project is confirmed by calculations of such indicators as net present value, internal rate of return, simple and discounted payback period, which allows to make a conclusion about the expediency and efficiency of the implementation of the system. / В магистерской диссертации рассматриваются вопросы применения визуализации данных и проектирования информационных панелей, как инструмента для управления процессами предприятий и государства. В частности, проектируется интерфейс системы для мониторинга данных по туберкулезу. В текущий момент мониторинг данных характеризируется фрагментарностью и недоступностью точных данных. Актуальность темы обусловлена необходимостью цифровизации медицины и разработки системы мониторинга данных по заболеваемости. Практическая значимость диссертации состоит в применении результатов исследования в Уральском научно – исследовательском институте фтизиопульмонологии для мониторинга заболеваний населения. Эффективность проекта подтверждена расчетами таких показателей, как чистая приведенная стоимость, внутренняя норма доходности, простой и дисконтированный срок окупаемости, что позволяет сделать вывод о целесообразности и эффективности внедрения системы.

The purpose of this work is to determine the role of foreign direct investment (FDI) in the country's economy (for example, Russia and the Republic of Tajikistan). The paper examines the nature and types of foreign investments, analyzes foreign theoretical concepts of foreign investments, systematizes, describes the investment climate of Russia and Tajikistan, and determines their place in global investments. Recommendations for improving the investment policy of the countries reviewed are proposed. For the first time, foreign investments were classified according to various criteria, and as a recommendation it was suggested that foreign investments include funds made by migrants for the purchase of patents and licenses. The practical value of the work in identifying the main directions of improving the investment climate of the countries considered. / Цель данной работы определить роль прямых иностранных инвестиций (ПИИ) в экономике страны (на примере России и республики Таджикистан). В работе исследованы сущность и виды иностранных инвестиций, проанализированы и систематизированы зарубежные теоретические концепции иностранных инвестиций, описан инвестиционный климат России и Таджикистана и определено их место в глобальных инвестициях. Предложены рекомендации по улучшению инвестиционной политики рассмотренных стран. Впервые проведена классификация иностранных инвестиций по различным признакам и в качестве рекомендации предложено к иностранным инвестициям отнести средства, вносимые мигрантами на приобретение патентов и лицензий. Практическая ценность работы в определении основных направлений улучшения инвестиционного климата рассмотренных стран.

At the current level of the world and Russian economy development industrial enterprises can get important advantages due to the effective formation and use of intangible resources which have a significant impact on the activities of these enterprises. The purpose of the thesis is to assess the impact of intangible assets on the industrial complex enterprises activities. The information and empirical base of the research was based on legislative acts and regulations governing commercial organizations and enterprises accounting of intangible assets, normative acts, monographic research, periodical materials, international accounting and reporting standards, guidelines, scientific works and publications of foreign and domestic economists, official statistic data of the intangible assets use by commercial organizations, reporting documents of the investigated industrial enterprise. Domestic and foreign literary sources analysis shows the unified approaches absence to the study of the problems of accounting and valuation of industrial enterprises intangible assets. Therefore, in the course of writing the master’s thesis the author’s definition of “intangible assets” was given, the classification of industrial enterprises intangible assets was clarified, and a multifactor model for evaluating the industrial enterprise’s activities results taking into account the influence of various factors including intangible assets considered and not accounted for was developed. This multifactor model which was tested on research enterprise will help to give not only an assessment of the degree of these factors impact, but also allow for a predictive check of changes in the results of the enterprise’s activity under various development scenarios. / При современном уровне развития мировой и российской экономики промышленные предприятия могут получить существенные преимущества за счет эффективного формирования и применения нематериальных ресурсов, которые оказывают значительное влияние на деятельность этих предприятий. Целью диссертационной работы является оценка влияния нематериальных активов на результаты деятельности предприятий промышленного комплекса. Информационно-эмпирическая база исследования основывалась на законодательных актах и положениях, регламентирующих коммерческие организации и ведение бухгалтерского учета нематериальных активов предприятиями, нормативных актах, монографических исследованиях, материалах периодической печати, международных стандартах учета и отчетности, методических рекомендациях, научных трудах и публикациях зарубежных и отечественных экономистов, официальных статистических данных об использовании нематериальных активов коммерческими субъектами, отчетных документах исследуемого промышленного предприятия. Анализ отечественных и зарубежных литературных источников показывает отсутствие единых подходов в изучении проблематики учета и оценки нематериальных активов промышленных предприятий. Поэтому в ходе написания магистерской диссертации дано авторское определение «нематериальные активы», уточнена классификация нематериальных активов промышленных предприятий, а также разработана многофакторная модель оценки результатов деятельности промышленного предприятия с учетом влияния различных факторов, в том числе учитываемых и не учитываемых в балансе нематериальных активов. Данная многофакторная модель, которая была апробирована на исследуемом предприятии, поможет дать не только оценку степени воздействия этих факторов, но также позволит провести прогнозную проверку изменения результатов деятельности предприятия при различных сценариях развития.

В работе поднимается проблема застройщика, заключающаяся в получении им некачественной цифровой информационной модели (ЦИМ) от подрядных организаций, которые разрабатывают документацию на все стадии жизненного цикла объекта с использованием технологий информационного моделирования. Настоящее исследование проведено с целью создания правил стандартизации и классификации ЦИМ. В ходе работы были проанализированы существующие бизнес-процессы строительной компании, собраны и формализованы требования к цифровым информационным моделям, разработаны классификаторы зданий и сооружений, элементов, материалов. Результатом работы являются документ «Информационные требования Заказчика к разработке BIM-модели (Employer’s Information Requirements)», библиотека элементов ЦИМ, разработанная в соответствии с системой классификации. Также проведено обучение сотрудников застройщика по работе с классификаторами. Это позволит застройщику получать корректные информационные модели, которые можно использовать на всех стадиях жизненного цикла объекта. / The paper raises the problem of the developer, which consists in obtaining a low-quality digital information model (BIM-models) from contractors who develop documentation for all stages of the object's life cycle using information modeling technologies. This study was conducted to create rules for standardization and classification of BIM-models. During the work, the existing business processes of the construction company were analyzed, the requirements for digital information models were collected and formalized, classifiers of buildings and structures, elements, materials were developed. The result of the work is the document "Information requirements of the Customer for the development of a BIM model (Employer's Information Requirements)", a library of BIM-model elements developed in accordance with the classification system. The developer's employees were also trained to work with classifiers. This will allow the developer to obtain correct information models that can be used at all stages of the object's life cycle.

Цель работы – разработка модели машинного обучения для автоматического сопоставления описаний продуктов, представленных в текстовом виде с внутренними кодами компании. Объект исследования – бизнес-процесс сопоставления описаний продуктов с внутренними кодами компании. Методы исследования: предварительная обработка данных, анализ данных, выбор и обучение модели машинного обучения, оценка производительности модели. Результаты работы: разработана и обучена модель машинного обучения на основе алгоритма CatBoost для автоматического сопоставления описаний продуктов с внутренними кодами компании. Модель показала высокую точность и полноту при тестировании. Созданная модель машинного обучения внедрена в продуктивное использование компании АО «Сони Электроникс» и позволяет сокращать ресурсы аналитиков в существенном объеме. Выпускная квалификационная работа выполнена в текстовом редакторе Microsoft Word и представлена в электронном и печатном виде. / The goal of the work is to develop a machine learning model for automatically comparing product descriptions presented in text form with the company’s internal codes. The object of study is the business process of comparing product descriptions with internal company codes. Research methods: data preprocessing, data analysis, selection and training of a machine learning model, evaluation of model performance. Results of the work: a machine learning model based on the CatBoost algorithm was developed and trained to automatically compare product descriptions with internal company codes. The model showed high accuracy and completeness during testing. The created machine learning model has been put into productive use by Sony Electronics JSC and makes it possible to reduce analyst resources to a significant extent. The final qualifying work was completed in the text editor Microsoft Word and presented in electronic and printed form.