Stepanenko. Digital Market Development Prospects: Huang Law vs Moore's Law
Notice bibliographique
Résumé
Работа посвящена исследованию влияния информационных технологий на эффективность бизнес-процессов компаний. Выявлены ключевые факторы успеха компаний в условиях цифровизации. Определены закономерности успешного развития компаний Intel и Nvidia, проведена сравнительная характеристика закона Мура и закона Хуанга. Сделаны выводы об актуальности действия законов в зависимости от сферы применения и приоритетности экономических показателей оценки эффективности деятельности компании. We study the impact of information technology on the efficiency of companies' business processes. We reveal key factors for the success of companies under digitalization. Patterns of successful development of Intel and Nvidia are determined; the comparative characteristic of Moore's law and Huang's law is given. Conclusions are made about the relevance of the laws depending on the scope and priority of economic indicators for assessing company performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».