Тел.: +7(915)814-09-51 (WhatsApp)
E-mail:

Russian English
scientificjournal-foto2

Если Вы хотите напечататься в ближайшем номере, не откладывайте отправку заявки. Потратьте одну минуту, заполните и отправьте заявку в Редакцию.

Печатная версия журнала «Вестник науки и образования» выходит ежемесячно (ориентировочно 19 числа, ежемесячно уточняется). Следующая печатная версия журнала выйдет - 20.12.2024 г. Статьи принимаются до 17.12.2024 г.

В электронной официальной версии (Роскомназдор Эл № ФС77-58456) журнала Вы можете опубликовать статью моментально после одобрения её публикации. Как отдельный электронный журнал, журнал выходит каждую пятницу. Следующая электронная версия журнала выйдет - 10.01.2025 г. Статьи принимаются до 09.01.2025 г.



Бубликова В.И.

Email: Bublikova677@scientifictext.ru

Бубликова Виктория Игоревна – студент магистратуры, направление: общественные связи и медиаполитика, Институт государственной службы и управления Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, г. Москва

Аннотация: в статье анализируются специфика деятельности служб общественных связей спортивных организаций при проведении Универсиады в г. Красноярске и разработаны рекомендации по повышению эффективности деятельности пресс-службы спортивной организации во время проведения масштабного спортивного мероприятия. Решены следующие задачи: рассмотрены основные теоретические подходы к изучению связей с общественностью спортивных организаций; изучено взаимодействие PR-служб спортивных организаций с целевыми аудиториями; проанализирована деятельность пресс-службы АНО «Дирекция Красноярск 2019»

Подробнее...  

Раджабова Н.Ш.

Email: Radzhabova578@scientifictext.ru

Раджабова Наима Шамильевна – кандидат физико-математических наук, доцент, кафедра дискретной математики и информатики, Дагестанский государственный университет, г. Махачкала

Аннотация: в статье рассматривается подход к разработке распределенной веб-системы, которая может с заданной регулярностью проверять страницы сайта и определять наличие необходимых файлов по требованиям ФЗ, их актуальность и общую возможность открытия/скачивания через браузер. Задача проверки ссылок весьма злободневна, так как «потеря ссылок» также может привести к материальным и другим издержкам.

Разработка алгоритма на базе методов глубинного машинного обучения является новым способом отражения полноты информации и риска существенного расхождения c требованиями ФЗ и регулирующих органов.

Ключевые слова: машинное обучение

Подробнее...  

Кто на сайте

Сейчас на сайте 354 гостя и нет пользователей

Импакт-фактор

Вконтакте

REGBAN