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

  • НЕОБХОДИМОСТ ОТ ЕКОЛОГОСЪОБРАЗНИ ПРЕДПРИЕМАЧЕСКИ УМЕНИЯ В СЪВРЕМЕННИЯ АГРОБИЗНЕС

    В разработката се обръща внимание на аграрния бизнес и по-конкретно на зелените умения на предприемача с оглед постигане на устойчиво развитие. Представени са възможностите за устойчиви практики, предизвикателствата на дигитализацията и цифровите технологии за аграрния бизнес. Направен е преглед на някои зелени умения, необходими за постигане на ...

  • ЗНАЧЕНИЕ НА ВЪТРЕШНИЯ ОДИТ В БОРБАТА С ИЗМАМИТЕ В ОРГАНИЗАЦИИТЕ

    Векове наред естеството и същността на измамата винаги са били свързвани с извличането на облаги за някои лица чрез извършване на незаконни, нелегитимни и умишлени действия срещу други. В съвременното общество днес измамата е променила само начина и техниките за нейното осъществяване, но не и своята същност или природа. В организационното ...

  • 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 ...