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

  • ИЗБОР НА ДОСТАВЧИК ОТ ФИРМАТА

    Логистиката е ключова функционална област във фирменото управление. Тя се фокусира върху реалните процеси във фирмата и има съществено значение за повишаване ефективността и конкурентоспособността на всяка организация. Постоянните промени в политиките по търсенето и предлагането, икономическите процеси, технологиите и други фактори, касаещи ...

  • РАЗВИТИЕ НА ЗАСТРАХОВАНЕТО „ЖИЛИЩА И ДОМАШНО ИМУЩЕСТВО“ В ЗАД „ОЗК ЗАСТРАХОВАНЕ“ АД

    Основна цел на изследването е да се оценят състоянието и перспективите за развитие на застраховката „Жилища и домашно имущество“, предлагана от ЗАД „ОЗК ЗАСТРАХОВАНЕ“ АД. В студията е направена теоретична обосновка на застраховката; разгледани са особеностите на застрахователното покритие, предлагано от ЗАД „ОЗК ЗАСТРАХОВАНЕ“ АД; проследена е ...

  • 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 ...