1. Белоусов Д.Р., Фролов И.Э. (2008). Долгосрочный научно-технологический прогноз // Форсайт. № 3. С. 54—66.
2. Биктимиров М. Р., Глебский В. Л., Долгов Б. В., Поликарпов С. А. (2015). Использование информационных технологий и инфраструктур для агрегации научной информации. Опыт Канады, Нидерландов, Германии // Моделирование и анализ информационных систем. Т. 22. № 1. С. 114—126.
3. Душкин Р.В. (2018). Почему за гибридными ИИ-системами будущее // Экономические стратегии. № 6 (156). С. 84—93.
4. Зубова Л.Г., Миндели Л.Э., Мотова М.А., Остапюк С.Ф.,
5. Старостин С.П. (2004). Методические аспекты разработки прогноза научно-технологического развития на долгосрочную перспективу // Информационный бюллетень. № 6. C. 31—74. М.: ЦИСН.
6. Иванов В.В. (2012). Стратегические направления модернизации: инновации, наука, образование. М.: Наука.
7. Иванова Н.И. (отв. ред.). Отраслевые инструменты инновационной политики (2016). М.: ИМЭМО РАН.
8. Князев Ю. (2016). О роли экономики в жизни общества и значении науки в экономическом развитии // Общество и экономика. № 3. С. 16.
9. Кудрин А. (2016). Стратегические уроки. [Электронный ресурс] // Полит.Ру. 27 декабря. Режим доступа: http://polit.ru/article/2016/12/27/lessons/, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: декабрь 2018 г.).
10. Литвак Б.Г. (1996). Экспертные оценки и принятие решений. М.: Патент.
11. Макоско А.А., Абросимов В.К. (2018). О прогнозировании развития науки как задаче слабого искусственного интеллекта (концептуальный подход) // Инновации. № 9 (239). С. 13—19.
12. Миндели Л., Остапюк С., Фетисов В. (2018). Глобальные тенденции и вызовы, определяющие научно-технологическое развитие России // Микроэкономика. № 5. С. 7—14.
13. Миндели Л., Остапюк С., Черных С. (2017). Долгосрочное прогнозирование развития фундаментальной науки в России: методологические аспекты // Общество и экономика. № 10. С. 5—22.
14. Миндели Л., Черных С. (2014). Фундаментальная наука и экономический рост на основе инновационного развития // Общество и экономика. Т. 9.
15. С. 66—70.
16. Научная и инновационная политика: Россия и Мир, 2011—2012 (2013). Н.И. Иванова, В.В. Иванов (ред.). М.: Наука.
17. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. (2002). Активный прогноз. М.: ИПУ РАН.
18. Остапюк С.Ф. (2007). Государственная система прогнозирования (проблемы, задачи, принципы организации и функционирования). В: Бестужев-Лада И.В., Агеев А.И. и др. «Малая российская энциклопедия прогностики». М.: Институт экономических стратегий. С. 251—255.
19. Плетнёв К.И., Лазаренко Н.Е. (2003). Экспертиза в научно-технической сфере: методология и организация. М.: Изд-во РАГС.
20. Рассел С., Норвиг П. (2006). Искусственный интеллект. Современный подход. М.: Вильямс.
21. Сидельников Ю.В. Минаев Э.С. (2017). Технология экспертного сценарного прогнозирования. М.: Изд-во МАИ.
22. Соколов А.В. (2007). Форсайт: взгляд в будущее // Форсайт. Т. 1. № 1. С. 8—15.
23. Marcus G. (2017). Deep Learning: A Critical Appraisal. [Электронный ресурс] // Cornell University Library. New York University. Режим доступа: http;//arxiv.org/1801.00631, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: сентябрь 2018 г.).
Комментарии
Сообщения не найдены