Murakkab kvant tizimlarini simulyatsiya qilish yoki keng ko‘lamli chiziqli algebra masalalarini yechish juda yuqori hisoblash klassik kompyuterlar uchun juda qiyin. Kvant kompyuterlari va algoritmlari esa yechimni yuqori darajada aniqlikda olish imkonini bermoqda.
Parametrlashtirilgan kvant sxemasini o‘rgatish uchun klassik optimallashtiruvchidan foydalanadigan variatsion kvant algoritmlari (VKA) ushbu cheklovlarni hal qilishning ilg’or texnologiyasi sifatida paydo bo‘ldi. Kvant kompyuterlari uchun mo‘ljallangan deyarli barcha ilovalar uchun VKAlar taklif qilindi va ular kvant ustunligiga erishish uchun eng yaxshi yechimni topib berish xolati bilan afzal bo‘lib ko‘rinadi. Shunday bo‘lsa-da, muammolar, jumladan, VKAlarni o‘qitish qobiliyati, aniqligi va samaradorligi bilan bog'liq muammolar saqlanib qolmoqda. Bu ushbu tadqiqot ishida VKA sohasini ko‘rib chiqiladi, ularning qiyinchiliklarini yengish strategiyalarini muhokama qilinadi va kvant ustunligiga erishish uchun ulardan foydalanishning qiziqarli istiqbollarini ta'kidlanadi. Kvant algoritmlarini sinab ko‘rish va kvant kompyuterlari afzallik beruvchi sun’iy intellekt orqali yangi muammolarni aniqlash mumkin bo‘ladi.
Kvant kompyuterlarida hisoblash jarayonining aksariyati standart yoki “klassik” kompyuterlar yordamida hal qilib bo‘lmaydigan muammolarni hal qilish uchun kvant algoritmlaridan foydalanish imkoniyati bilan bog’liq. Kvant jarayoni tezligini oshirishning bir qancha yorqin misollari, xususan kriptografiyada va fizik jarayonlarda, magnetizm hodisalarida va sun’iy intellektga oid ilovalarda muhim ahamiyatga egadir. Ushbu murakkab jarayonlarda, kvant kompyuterlari hisoblash uchun sehrli jarayon emas, balki ba’zi muammolar bilan kvant algoritmlari bilan ham hal qilishmumkin, bu holat ba’zida faqat kichik afzalliklarni beradi. Biroq, kvant kompyuterlarini simulyatsiya qilish va tahlil qilish juda qiyin bo‘lganligi sababli, ko‘plab muammolar va algoritmlar uchun tadqiqotchilar kvant algoritmlari qanday ishlashini bilishi talab etiladi. Ushbu tadqiqotda kattaroq kvant qurilmalari va kompyuterlar internetga kirishi bilan ularda kvant algoritmlarini sinab ko‘rish va kvant kompyuterlari afzallik beruvchi sun’iy intellekt orqali yangi muammolarni aniqlash mumkin bo‘ladi.
Bashoratlash algoritmlari bir narsani kategoriyalash, tahlil qilish yoki bashorat berish uchun ishlatiladi. Ular masalan, ta’lim, marketing, tadbirkorlik, va boshqa sohalar bo‘yicha amal qiladi. Bashoratlash algoritmlaming qay birini tanlash sizning maqsadingiz va masalangizga bog‘liq.
Tibbiyot tasvirlarini tahlil qilish usullari va algoritmlari ko’krak bezi saratonini erta bosqichda aniqlash va tashxislashda muhim rol o’ynaydi. Ushbu ilmiy ishda mammografiya tasvirlarida topografik xaritaga asoslangan segmentatsiya masalasi ko’rilgan. Ushbu muammoni hal qilishda tasvirlarga dastlabki ishlov berish va segmentlash algoritmlari takomillashtirilgan
This article aims to provide algorithmic insights into the evaluation of human emotions, highlighting the progress that has been made and the challenges that still exist. By utilizing machine learning algorithms and sentiment analysis, researchers have been able to uncover valuable information about the emotions that robots can express and how they impact consumers. This cross-disciplinary study paves the way for next-level social, design, and creative experiences in artificial intelligence research, particularly in the realms of consumer service and experience contexts.
Sign language recognition has gained significant attention due to its potential to bridge communication gaps between the deaf and hearing communities. This article presents a comprehensive review of machine learning methods employed for the recognition of Uzbek Sign Language (UzSL). The unique visual and spatial nature of sign languages poses challenges that necessitate specialized techniques for accurate recognition. This review surveys various approaches, ranging from traditional techniques to modern deep learning methods, used to recognize UzSL gestures. The article begins by introducing the significance of UzSL recognition and its impact on facilitating effective communication for the Uzbek deaf community. It outlines the complexities involved in sign language recognition, including variations in hand shapes, movements, and facial expressions. The challenges of limited training data, real-time recognition, and capturing dynamic features are discussed in depth. A survey of traditional machine learning methods such as Hidden Markov Models (HMMs), Support Vector Machines (SVMs), and k-Nearest Neighbors (k-NN) is presented, along with their applications and limitations in UzSL recognition. The evolution of these methods into more sophisticated approaches like Dynamic Time Warping (DTW) and Conditional Random Fields (CRFs) is also explored.
Insonni xatti-harakatlariga qarab tanib olish kompyuterni ko’rish va sun’iy intellektning qiziqarli va qiyin sohasidir. So’nggi yillarda odamlarning harakatlari va imo-ishoralarini tahlil qilish orqali aniqlay oladigan modellarni ishlab chiqishda sezilarli yutuqlarga erishildi. Ushbu sohadagi ikkita mashhur model COCO (Kontekstdagi umumiy ob’ektlar) va MPII (Maks Plank Informatika Instituti) modellaridir. Ushbu maqolada biz insonni o’z harakatlaridan tanib olish modellarini o’rganamiz va keyin COCO va MPII qiyosiy tahlilini o’rganamiz, ularning farqlari va kuchli tomonlarini ta’kidlaymiz.
В данной работе рассмотрена возможность формирования элементов врачебного мышления на основе применения законов логики в ходе преподавания частной гистологии. С целью развития у студентов мыслительных процедур, таких как анализ, синтез, рассуждение путем индукции и дедукции, аналогии и абстракции, необходимо включать соответствующие задания в традиционные ситуационные задачи, используемые в учебном процессе. В специально разработанных методических рекомендациях к ситуационным задачам для студентов должно быть доходчиво разъяснено понятие врачебного (клинического) мышления, структура мыслительного процесса, а также аргументирована значимость формирования элементов врачебного мышления на ранних этапах обучения. На примере конкретной ситуационной задачи даны алгоритмы ее решения в виде логически последовательных вопросов, сформулированных в соответствии с условиями задачи, ответы на которые приведут к правильному ее решению.
Maqolada to`liq funksiyalar sistemasiga ta’rif va Post teoremasi yordamida funksiyalar sistemasini to`liqlikka tekshirishning chinlik jadvali asosida yaratilgan yangi algoritmlari qo`llanilgan. Murakkablik darajasi o`rtacha bo`lgan misol shu algoritmlar asosida yechilgan va natijalari olingan.
Одним из обязательных этапов любого научного исследования является статистический анализ данных. К статистическим методам проявляется повышенный интерес как к одному из важнейших аналитических инструментариев в различных областях науки. Рассматриваются применения алгоритмов статистического анализа и новых цифровых технологий для изучения социальной реальности.
В данной статье рассмотрены методы решения задачи распознавания фронтальных лиц на основе оператора «Локально направленные образы» (ЛНО). Приведены алгоритмы выделения лицевых признаков с помощью ЛНО и их сравнения, а также анализ практических результатов. Также в статье рассмотрен алгоритм нормализации освещенности изображения лица. Приведены результаты экспериментального исследования разработанных алгоритмов
Ushbu maqolada brayl matn tasvir sifatini oshirish usullari haqida so‘z boradi. Haqiqiy hayotda brayl alifbosidagi hujjatlarning koʻp tasvirlari sifatsiz boʻlgani uchun, bu maqolada koʻrib chiqish lozim: interpolyatsiya, shovqinni filtrlash, morfologik operatsiyalar kabi turli xil dastlabki ishlov berish algoritmlari va global konturlar haqida ma’lumot berilgan.
Maxfiylik foydalanuvchi, masalan, elektron raqamli imzo (ERI) sohibining shaxsiy maxfiyligi bo‘lib, uning oshkora kalitini ERI shakllantirishda bevosita foydalaniladi.
Mazkur ishda raqamli texnologiyalar asosida iqtisodiyotni rivojlantirish bosqichlari va ularning afzalliklari keltirib o‘tilgan. Ijtimoiy iqtisodiy jarayonlarni avtomatlashtirish orqali boshqarish, shu jumladan, qishloq xo‘jalik mahsulotlari oldisotdisini avtomatlashtirish algoritmlari keltirilgan.