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

  • ТРАНСПОРТ И ИКОНОМИЧЕСКИ РАСТЕЖ: ФОРМИ НА ПРОЯВЛЕНИЕ И МЕХАНИЗМИ НА ВЪЗДЕЙСТВИЕ

    Научното изследване е фокусирано върху изясняване значението на транспортния сектор за развитието на икономиката. Разкрито е влиянието на транспорта върху икономическото развитие в исторически план и са изведени основните механизми за въздействие на транспорта върху икономическото развитие. На основата на анализ на редица теоретични и емпирични ...

  • КРИЗИСЕН МЕНИДЖМЪНТ ПРЕЗ COVID-19 И ЕФЕКТА МУ ВЪРХУ ПРОФЕСИОНАЛНОТО УПРАВЛЕНИЕ НА ОФИС СГРАДИ

    Преминаването на всички през пандемията от COVID-19 ни постави пред редица предизвикателства. Изключително важен в този момент беше кризисният мениджмънт като основа, за да може частният сектор да продължи да поддържа нормален ритъм на работа. Неизбежно ситуацията налага, много бизнеси да преустановят дейността си, други да преминат изцяло в ...

  • 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 ...