№ 4 (2024)

Статьи

• 

  Processes, methods and their effectiveness in creating ideographic dictionaries in english and uzbek

  Annotation:This study explores the processes and methods involved in creating ideographic dictionaries for English and Uzbek languages. It examines the unique challenges and methodologies employed by lexicographers to capture the semantic richness and cultural nuances of both languages. By analyzing qualitative and quantitative approaches, such as corpus analysis and semantic mapping, the research highlights the effectiveness of these methods in enhancing user understanding and facilitating cross-cultural communication. The study also addresses the importance of balancing comprehensiveness with usability in dictionary design and the representation of cultural connotations. Through case studies and innovative practices, this work contributes to the discourse on effective lexicographical strategies in ideographic dictionary creation.

  Севинч Садикова

  522-525

  31   21

  • Читать
• 

  Analyzing Trends and Determinants of Leading Causes of Death in the USA: A Data-Driven Approach The exponential escalation of the causes of death and their trends and determinants in the nation greatly define the health landscape of the United States. These causes of death, such as heart disease, cancer, chronic lower respiratory diseases, HIV &AIDS, accidents, and stroke, have been major public health concerns for many decades. Each condition represents broader societal and individual health challenges that include lifestyle choices, environmental factors, genetic predispositions, and healthcare accessibility. This research project aimed to use the data-driven approach in the exploration of these trends to understand the patterns and determinants underpinning mortality statistics. Using an expanded data set, the study presented leading causes of death; the pattern of variation by demographic factors, including age, sex, and race/ethnicity; and social, environmental, and behavioral determinants of those patterns. The datasets for our research project were retrieved from the Kaggle website, namely, "NCHS - Leading Causes of Death: United States" which was very informative regarding the major causes of death in the United States between the years 1999 and 2016. It was organized in such a way that one can analyze the trends; hence, it includes variables such as Cause of Death, such as heart disease and cancer, Year, State, Age-adjusted Death Rate, and Number of Deaths. Other demographic variables, like Sex and Race/Ethnicity, further allowed for even finer subgroups, which were very useful in highlighting disparities in health outcomes. The performances of the three machine learning models, Linear Regression, Random Forest, and XG-Boost, based on Mean Squared Error (MSE) and R-squared (R2) were evaluated. Retrospectively, XG-Boost outperformed the other models significantly for both MSE and R2. This therefore means that on this dataset, XG-Boost is the best model that can be used for the most accurate and reliable prediction. In that respect, advanced machine learning models, applied to mortality trends, provide deep insight into the underlying determinants. Large datasets comprising demographic, socioeconomic, and health-related variables are analyzed for patterns and correlations that may not be obvious in traditional statistical methods. Model predictions can indicate future trends in mortality by highlighting populations at high risk and locations. Data-driven models hold monumental implications in public health through the provision of insights into the trends and determinants of mortality, besides including possible interventions.

  Saddam Hossain, Mohammed Nazmul Islam Miah, MD Sohel Rana, Md Sazzad Hossain, Proshanta Kumar Bhowmik, Md Khalilor Rahman, Rabeya akter

  1-18

  55   6

  • Читать
• 

  Отчет опубликованных научных трудов сотрудников кафедры ортодонтии и зубного протезирования за 2023- 2024 учебный год Профессорско-преподавательский состав кафедры Ортодонтии и зубного протезирования Ташкентского государственного стоматологического института осуществляет научные исследования в рамках научной специальности 14.00.21 - стоматология. Содержанием которой является разработка теоретико- практических основ теории, методики, практики и технологии предметного образования (обучения, воспитания, развития) в области стоматологии, и в ортодонтии, в частности. Области исследований и разработок отражают основные структурные компоненты научной отрасли «Разработка современных подходов к диагностике, лечению и профилактике зубочелюстных аномалий и деформаций с оценкой эстетики лица, функционального состояния ЗЧС и ВНЧС с учётом воздействия внутренних, внешних и, в том числе, экологических факторов».

  Рахматулла Нигматов, С Муртазаев, И Нигматова

  195-208

  118   20

  • Читать
• 

  Совершенствование лечение и коррекция открытого прикуса у детей и подростков Открытый прикус является серьезной аномалией зубочелюстной системы. По результатам опроса и наблюдения Нигматова Р.Н., Шаамухамедова Ф.А., Нигматова И.М. (2017), среди детей в возрасте 3-6 лет открытый прикус составил 1,4%. По данным Л.П. Григорьевой (1995), у детей в возрасте 7-16 лет — 1,12%. В распределении аномалий зубочелюстной системы — 2,7%. По этиологическому фактору Д.А. Калвелис (1964) рекомендует разделять открытый прикус на истинный рахитический открытый прикус и травматический открытый прикус: Травматический открытый прикус чаще всего встречается при временных зубах. В ортодонтии проведено много научных работ по диагностике и успешному лечению открытого прикуса при вертикальных аномалиях прикуса, но возраст пациента и вид аномалии (истинный, ложный) не указаны.

  Рахматулла Нигматов, Аралов Мирзобек, М Мамашокиров

  192-195

  88   13

  • Читать
• 

  Развитие социально-политических основ гражданского общества 23.00.02 – Политические институты, процессы и технологии Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора политических наук (DSc)

  Икрамжон Машарипов

  1-59

  99   22

  • Читать
• 

  Evaluating Machine Learning Algorithms for Early Detection of Chronic Kidney Disease and Improved Cardiovascular Health Outcomes CKD is a major public health problem affecting millions worldwide and is inextricably linked to adverse cardiovascular outcomes. Early detection is paramount to effective intervention and management; however, traditional methods usually lack the desired diagnostic performance. This review discusses the performance of different ML algorithms for the early detection of CKD: logistic regression, decision trees, random forests, support vector machines, neural networks, and gradient boosting machines. Each of the algorithms has been subsequently analyzed concerning data diversity, which includes electronic health records and clinical parameters, for performance, advantages, and limitations of the algorithms concerning CKD risk. Integrating ML into the healthcare system is one of the promising avenues that can bring about improvement in patient outcomes. However, there are several challenges to data quality, privacy, and clinician acceptance. Current research and case studies will illustrate how ML can be applied to improve early diagnosis for timely interventions that could improve the management of CKD and reduce cardiovascular risks. The following paper will summarize the current role of machine learning in changing the face of CKD detection for improved cardiovascular health outcomes.

  DAVIDE CHICCO

  1-7

  59   25

  • Читать
• 

  Optimizing Algorithmic Trading and Financial Crime Detection: Machine Learning Applications in the US Stock Market and Global Transactions Recently, the integration of machine learning techniques into finance has caused a revolution in both algorithmic trading and the detection of financial crimes. The paper discusses applications of machine learning to optimize algorithmic trading strategies within the US stock market and also addresses the critical issue of financial crime detection in global transactions. In line with that, this paper will explain in detail the methodologies, benefits, and synergizing of some applications of machine learning towards bettering performance and financial security. Based on the findings it was pinpointed that machine learning increases trading efficiency, profitability, detection, and prevention of fraud.

  Tanvi Singhal

  21-27

  69   33

  • Читать
• 

  Классификация Паралимпийских спортивных игр и методы отбора Аннотация: эта статья поможет читателям с ограниченными физическими возможностями заниматься Паралимпийский спорт посвящается процессу подготовки к играм. В нем перечислены основные этапы подготовки, а именно оценка физического состояния воспитанника, правильный подбор упражнений и оборудования, психологическое и тактическое учитывалась важность подготовки, а также участия в соревнованиях. Каждого спортсмена учет индивидуальных потребностей, улучшение физической и умственной подготовки, а также использование специальных технологий составляет основные составляющие процесса. В статье говорится, что важность эффективного сотрудничества с тренерами, психологами и физиотерапевтами в процессе также выделено.

  Shavkat Rajapov

  187-193

  39   23

  • Читать
• 

  Состояние зубочелюстной системы у детей с врожденным сколиозом Врожденный сколиоз – это боковое смещение позвоночника, которое формируется в периоде внутриутробного развития. Заболевание возникает при генетических мутациях, экстрагенитальных патологиях у матери, влиянии тератогенных факторов. Сколиоз проявляется перекосом плеч и таза, несимметричными треугольниками талии, жалобами на боли и слабость в спине.

  Рахматулла Нигматов, Саидахрор Сайдиганиев

  219-222

  79   15

  • Читать
• 

  Диагностика и лечение зубочелюстных аномалий, приводящие к нарушению речи Нарушения звукопроизношения или неправильная артикуляция, инфантильный тип глотания, нарушения тонуса жевательной и мимической мускулатуры являются этиологическими факторами развития аномалий и деформаций челюстно-лицевой области.

  Рахматулла Нигматов, Ирода Нигматова

  222-227

  84   8

  • Читать
• 

  Интеграция робототехники с искусственным интеллектом в ортодонтии и ее использование в различных процедурах в стоматологии Недавние исследования подчеркивают растущую роль искусственного интеллекта (ИИ) в ортодонтии, демонстрируя его потенциал для улучшения диагностики, планирования лечения и мониторинга. Алгоритмы ИИ показали превосходное обнаружение положения зубов по сравнению с традиционным программным обеспечением.

  Рахматулла Нигматов, Шерзод Рузиев, Дилбархон Ханова

  212-218

  67   13

  • Читать
• 

  Искусственный интеллект в стоматологии: концепции, приложения и проблемы исследований Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в ортодонтии — это развивающаяся область, которая обещает произвести революцию в стоматологической помощи. Возможности искусственного интеллекта по анализу данных могут повысить точность диагностики, адаптировать планы лечения и прогнозировать результаты лечения, что потенциально приведет к более эффективному и результативному уходу за пациентами.

  Рахматулла Нигматов, Шерзод Рузиев

  209-212

  113   17

  • Читать
• 

  На основе стратегии развития нового Узбекистана ведется работа по дальнейшему развитию животноводства в стране В данной статье подробно изучена информация о содержании решений и указов Президента, касающихся животноводческой отрасли, а также описаны наиболее важные цифры и показатели в решениях и указах.

  С Садуллаев, Н Нарзиева, Алишер Хушназаров

  237-242

  106   15

  • Читать
• 

  Патоморфологические изменения в организме каракульских овец при госсиполовом токсикозе До сих пор потребность получения качественной каракульских шкурок, которые получают после откорма овец. При откорме часто наблюдается значительный отход с диагнозом госсиполотоксикоз и на сегодняшний день отравление госсиполом не полностью изучены.

  Алишер Хушназаров, Б Ибрагимов, Б Нурмухамедов

  14-19

  90   10

  • Читать
• 

  Advanced Machine Learning Models for Cybersecurity Threat Mitigation in the US Digital Landscape This paper explores the consolidation of advanced machine learning (ML) algorithms in combating cybersecurity threats within the US digital landscape, underscoring their transformative capability in elevating threat detection and response. It covers traditional cybersecurity measures that can no longer address these issues and a proactive approach that must be data-driven. The paper examines Machine Learning techniques, unsupervised, reinforcement learning, and deep learning, and their application in threat detection, user behavior analytics, malware classification, and automated response. Benefits derived from ML include an increase in the accuracy of detection, rapid response towards emerging threats, scalability, and better decision-making. Precariously discussed are some challenges on data quality, algorithmic bias, complexities, and integration with existing infrastructure. The paper concludes by highlighting priorities for further research in blockchain integration, quantum Machine Learning, collaboration, and the need to continuously update ML technologies within a constantly changing threat landscape.

  Munir Ahmad

  1-8

  76   32

  • Читать
• 

  Enhancing US Public Policy Formulation with AI: Innovations in Decision-Making and Governance This study investigates the full transformative potential of AI to enhance public policymaking in the United States, focusing on innovations in policy decision-making and governance. It explores how AI-enabled technologies, such as predictive analytics and data-driven insights, can enhance the effective, efficient, and even transparent processes of policymaking. The paper presents an illustration of successful applications where AI has addressed complex societal issues in case studies within three policy areas: healthcare, transportation, and environmental policy. It also addresses some of the most pivotal challenges: data privacy, algorithmic bias, and resistance to change raise important ethical considerations for AI implementation. The study concludes by calling for collaboration in the integration of AI into public governance, which ensures a variety of stakeholder perspectives and that policies reflect the needs of all citizens.

  Munir Ahmad

  1-7

  97   52

  • Читать
• 

  AI-driven Predictive Analytics for Renewable Energy Adoption: Socio-economic Implications for the USA This study highlights the role of AI-driven predictive analytics as an emerging technology for developing renewable energy in the United States with socio-economic effects. In the present transition of America toward renewable energy resources, predictive analytics proves indispensable regarding forecasted demands of energy, optimization in resource management, and review of performance using policy intervention methods. Analyses of demographic data, energy consumption patterns, and socioeconomic indicators will enable predictive models to determine those areas with the highest potential for renewable energy deployment, but simultaneously support efforts to bridge disparities in access from one socio-economic group to another. Yet, critical challenges around data privacy, model accuracy, and targeted equity-focused policies persist. It calls for collaboration and strategic investments in the development of AI-driven predictive analytics aimed at a just and sustainable energy future for all communities across the USA.

  Mohammad Reza Chalak Qazani

  1-7

  120   21

  • Читать
• 

  Explainable AI for Real-Time Disaster Preparedness and Response in the USA The frequency and magnitude of disasters striking the United States continue to raise the need for efficient disaster preparedness and response mechanisms. AI has become a transformative tool that helps extend the envelope of prediction, planning, and real-time response in disaster management. However, various challenges arise about transparency and trust in adopting AI for disaster management. Explainable AI is an enabling technique that provides understandable and interpretable insights. This research paper attempts to analyze the integration of real XAI into disaster preparedness in near real-time in the USA and shows us its applications, challenges, and potential. Special interest applies to critical situations in emphasizing stakes in explainability to support these core rationales needed to build trust, keep ethical deployment, and improve operational efficacy.

  Gourishetty Raga Mounika, Nimmakayala Venkata Lakshmi

  1-7

  78   29

  • Читать
• 

  Основы радиационной безопасности для специалистов, работающих в ветеринарной санитарной экспертизе Радиационная безопасность является важным аспектом работы специалистов, задействованных в ветеринарной санитарной экспертизе, поскольку их деятельность может предполагать контакт с продукцией животного происхождения, подвергшейся радиационному воздействию. Способность идентифицировать и минимизировать риски, связанные с ионизирующим излучением, помогает защищать не только животных, но и самих работников, а также конечных потребителей продукции.

  Б Нурмухамедов, Алишер Хушназаров

  26-30

  86   7

  • Читать
• 

  Методика анализа и обобщения результатов патологоанатомического вскрытия в ветеринарии В статье подробно изложены методы анализа результатов патологоанатомического вскрытия трупов сельскохозяйственных животных, а также обобщения данных материалов с целью ускорения установления конкретного нозологического диагноза.

  О Джураев, Алишер Хушназаров

  23-28

  111   8

  • Читать
• 

  Ветеринарный радиомониторинг в дангаринском районе Ферганской области В данной статье представлены сведения о радиометрических исследованиях, проведенных в 2 хозяйствах Дангоринский районе Ферганской области. Приведены подробные данные о том, что в лабораторных условиях на территории хозяйства исследовались образцы почвы, люцерны, водоёмов и сена.

  Б Мирзаев, Б Хакимов, Алишер Хушназаров

  16-21

  116   7

  • Читать
• 

  Улучшение лечения диспепсии теленка Дефекты развития плода из-за микроэлементоза у стельных коров, снижение биологической ценности молозива, относительно низкая масса тела (до 13,4%) у телят рожденных от них, и несмотря на относительно высокую частоту диспепсии среди телят, т.к. а также снижение суточного привеса (до 14,4%), механизмы развития заболевания, симптомы и диагностика, методы лечения и профилактики диспепсии до конца не изучены.

  Б Ибрагимов, Б Нурмухамедов, Алишер Хушназаров

  16-18

  110   9

  • Читать
• 

  Ветеринарный радиомониторинг в Избосканском районе Андижанской области В данной статье представлены сведения о радиометрических исследованиях, проведенных в 2 хозяйствах Избасканского района Андижанской области. Приведены подробные данные о том, что в лабораторных условиях на территории хозяйства исследовались образцы почвы, люцерны, водоёмов и сена.

  Б Мирзаев, Б Хакимов, Алишер Хушназаров

  15-19

  78   10

  • Читать
• 

  Частота выявления заболеваний шейки матки у женщин с гиперпластическими заболеваниями матки Фоновые и предраковые заболевания шейки матки являются важной медицинской и социальной проблемой, поскольку предшествуют развитию рака шейки матки — одного из наиболее распространённых онкологических заболеваний у женщин. Особенно их сочетанная форма с фоновыми и предраковыми заболеваниями шейки матки являются главной причиной гистерэктомий в гинекологии[2-11,19].

  С Абдурахманова, Н Сулаймонова

  22-28

  22   6

  • Читать
• 

  Использование среды с гиалуроновой кислотой при переносе эуплоидных эмбрионов с целью повышения эффективности достижения беременности (обзор литературы) Mavzuning dolzarbligi. So'nggi o'n yilliklarda bcpushtlikni davolashda yordamchi reproduktiv texnologiyalardan (YRT) foydalanish va bu usullarning rivojlanishi juda tez sur'atlarda kechyapti va ginekologiyada reproduktiv sohaning ajralmas qismiga aylandi.

  К Халилова, С Абдурахмонова, С Бабаев

  58-60

  105   1

  • Читать