Федеральное государственное бюджетное учреждение науки
«Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр
Российской академии наук»

Исследователи Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра Российской академии наук (СПб ФИЦ РАН) создали методику для дистанционной оценки качества материалов, полученных с приборов российского спутника «Канопус-B-ИК» для зондирования земной поверхности. Разработка позволила повысить точность данных, которые используются в проектах по изучению климата и обеспечению экологической безопасности.

Подробнее

Успешное проведение выставки продолжается на протяжении 30 лет, 31-я агропромышленная выставка Агрорусь-2022 будет проходить с 26 августа по 4 сентября 2022 года.

Подробнее

В результате экспедиции исследователи познакомились с особенностями технологии ведения оленеводства на юге Камчатского края и встретились с Министром сельского хозяйства Камчатского края для решения проблемы падежа.

Подробнее

Ваши научные исследования и разработки способствуют повышению продовольственной безопасности России, развитию и укреплению отечественного агропромышленного комплекса!

Подробнее

Ученые Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра Российской академии наук (СПб ФИЦ РАН) предложили компьютерную модель, способную помогать принять решения о госпитализации пациентов с COVID-19.

Подробнее

Ученые из Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра Российской академии наук (СПб ФИЦ РАН) создали программное обеспечение, которое будет осуществлять поддержку принятия социально-ориентированных решений при экстренной госпитализации большого количества заболевших в условиях пандемии.

Подробнее

Научный труд посвящен практическим и теоретическим аспектам развития молочной отрасли России.

Подробнее

Сил в достижении целей, неиссякаемого стремления в развитии авиационной сферы и укреплении обороноспособности нашей страны!

Подробнее

Младший научный сотрудник СПб ФИЦ РАН Ханыкова И.Г. был удостоен диплома II степени за доклад «Применение приращения суммарной квадратичной ошибки как функции расстояния между кластерами в многоуровневой пороговой обработке».

Подробнее