ДИГИТАЛНА ТРАНСФОРМАЦИЯ НА ЖИВОТНОВЪДНИЯ БИЗНЕС: ПРЕДИЗВИКАТЕЛСТВА И ВЪЗМОЖНОСТИ

Автори

Ключови думи
дигитализация, животновъдство, иновации, икономика.

Резюме
Целта на тази статия е да направи сравнителен анализ на различни методи за дигитализация в животновъдството, които се прилагат в Европа и света, и да покаже как те се различават по отношение на цели, технологии, резултати и предизвикателства. Стати-ята ще разгледа и някои примери за добри практики и иновативни проекти в областта на дигитализацията в животновъдството, които са реализирани или подпомогнати от Европейското партньорство за иновации (EIP-AGRI) или други европейски и национални програми. Накрая, статията ще предложи някои перспективи и препоръки за развитие на дигитализацията в животновъдството в България, като се вземат предвид спецификите и потребностите на сектора

JEL Класификатор: Q55,Q16.
Кодове на научна квалификация:
Страници: 13
Цена: 1 Точки

Още статии от този брой

  • ПОДБОР НА СЛУЖИТЕЛИ В ДЪРЖАВНАТА АДМИНИСТРАЦИЯ В РЕПУБЛИКА БЪЛГАРИЯ – НОРМАТИВНА РЕГЛАМЕНТАЦИЯ И ПРАКТИЧЕСКО ПРИЛАГАНЕ

    Целта на настоящата студия е да маркира проблемните области и предизвикателствата при подбора на служители в държавната администрация. Представен е обзор на политиките и законодателните инициативи, предприети за усъвършенстване на процесите при селектирането на служители за заемане на длъжности в администрацията. Основният изследователски фокус е ...

  • СТАТИСТИЧЕСКИ АНАЛИЗ НА ЗДРАВНОТО СЪСТОЯНИЕ НА НАСЕЛЕНИЕТО В БЪЛГАРИЯ

    Целта на разработката е да се установят тенденциите и закономерностите в състоянието и динамиката на здравното състояние на населението в България за периода 2010‒2022 г. чрез статистически методи. Описана е системата от показатели за характеризиране на здравното състояние на населението и са представени информационните аспекти на ...

  • МАШИННО САМООБУЧЕНИЕ ПРИ VAR КАТО ОЦЕНКА ЗА ПАЗАРНИЯ РИСК ‒ ПРЕДИМСТВА И НЕДОСТАТЪЦИ

    Изследването прави опит да изведе основните предимства и предизвикателства пред Deep Autoregressive (DeepAR) като един от модерните алгоритми за машинно самообучение (ML) както при неговото приложение за анализ на времеви редове, така и вчастност за извеждане на оценка за стойност под риск Value at Risk (VaR). Анализът включва и оценка посредством ...