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

  • ОПТИМИЗИРАНЕ НА ЕКСПОРТА В СЕКТОР ВИНОПРОИЗВОДСТВО ПО ПРИМЕРА НА ВИНАРСКА ИЗБА „ЧЕРНОМОРСКО ЗЛАТО“ АД

    Повишаването на потенциала в българското винопроизводство при динамичните промени на пазара от началото на XXI век може да се постигне чрез умело съчетаване на традиции и инвестиции в иновативни технологии за сектора. В настоящото изследване представяме постигнатите добри резултати от винарска изба „Черноморско злато“ АД, която е водеща в бранша ...

  • ДИНАМИКА НА ОТРАСЛОВАТА СТРУКТУРНА ТРАНСФОРМАЦИЯ В БЪЛГАРИЯ

    Научното изследване е фокусирано върху изясняване специфичните особености на структурата на икономиката като система и взаимообусловеността между поведението на елементите ѝ и икономическото развитие. На основата на емпирични данни за произведената Брутна добавена стойност за периода 2010 – 2022 г. е изследвана динамиката и е идентифицирана ...

  • 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 ...