Tadqiqot nutqni avtomatik tanib olish (NATO)ning nutqni avtomatik tanib olishning neyron tarmoqlariga bag‘ishlangan. O‘tkazilgan tajriba ma'lum test to‘plami tanlanmalaridan foydalanib, nutqni tanib olishda bir nechta ilovalar taqqoslangan. Ma'lumotlar to‘plami har bir tizim tomonidan Python dasturlash tili ilovalari yordamida tahlil qilindi, chiqish ma'lumotlari normallashtiriladi va WER standartiga muvofiq oldindan transkripsiya qilingan etalon ma'lumotlari bilan taqqoslanadi. Sinov natijalari tahlili o‘tkazilgan, nutqni avtomatik tanib olish tizimining samaradorligi uning elementlarini optimallashtirish va kerakli ma'lumotlar to‘plamidan foydalangan holda o‘qitishga bog‘liqligi to‘g‘risida xulosalar chiqarilgan.
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.
Своевременное обнаружение и распознавание дорожных знаков очень важно для автомобилистов и пешеходов. Необходимая информация доводится до водителя через программу прямого распознавания дорожных знаков. Существуют различные типы дорожных знаков, некоторые знаки могут иметь несколько точек для указания направления местоположения, а некоторые знаки касаются правил безопасности и ограничений, которые можно сделать в сообщении. Идентификация и распознавание дорожных знаков является важной практикой, поскольку она помогает водителю-новичку найти дорогу. Мы можем решить эти проблемы с помощью программы обнаружения дорожных знаков, которую мы создали на python. В этой программе в следующей модели каждый пиксель в двоичной матрице занимает 8 бит, поэтому вместо преобразования их значений в 0 и 1 их можно преобразовать в значения от 0 до 255. Таким образом изображения размером 128x128 пикселей преобразуются в бинарные матрицы, и эти матрицы подготавливаются для высокоуровневых моделей сбора данных, например, модели CNN.
Tanib olish modullarini dasturiy jihatdan amalga oshirish hamda nutqni tanib olish moduli ishini sifatini baholash ishlarini olib borish. Nutq signaliga dastlabki ishlov berish va ularni neyron tarmoqlarida oʻqitishga tayyorlash jarayonini avtomatlashtiruvchi dasturiy modul ishlab chiqildi. Ushbu dasturiy modul yordamida katta xajmdagi nutq maʼlumotlarini tarmoqga kirish standartiga moslash imkoniyatini beradi.
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
К респираторным аллергозам относятся заболевания, в патогенезе которых решающая роль принадлежит аллергии, а в клинической картине на первый план выступают симптомы поражения органов дыхания. Аллергические поражения органов дыхания достаточно часто встречаются у детей, особенно раннего и дошкольного возраста. Считают, что аллергические заболевания носа, глотки и уха составляют 50-60% всех случаев заболеваний этих органов у детей [1, 5, 7].
В последние годы успешно развивается учение о реактивности организма [2, 4]. Под аллергической реактивностью понимают развитие специфической повышенной чувствительности организма на воздействие генетически чужеродных веществ - аллергенов. Определение аллергической реактивности организма больных имеет большое практическое значение [3, 6]. В связи с этим, возникает необходимость в детальных исследованиях, связанных с уточнением особенностей аллергической реактивности организма при различных заболеваниях.
Госпитальные или нозокомиальные инфекции являются наиболее частым осложнением у пациентов, находящихся в отделениях интенсивной терапии и ведущей причиной летальности больных как хирургического, так и соматического профиля. Несмотря на наличие в арсенале врача большого количества антибактериальных препаратов, результаты лечения ГИ остаются неудовлетворительными.
В последние годы наблюдается неуклонная тенденция к увеличению устойчивости госпитальных штаммов микроорганизмов к наиболее часто используемым в клинике антибактериальным препаратам. Примерно 90% всех нозокомиальных инфекций вызываются бактериями, отличительной особенностью которых является устойчивость ко многим группам антибактериальных препаратов (полирезистентность). Именно это обусловливает трудности в терапии нозокомиальных инфекций, предопределяя низкую эффективность и высокую стоимость лечения. Резистентные штаммы формируются под воздействием широко и необоснованно применяемых антибиотиков как на догоспитальном, так и госпитальном уровнях. Они могут попасть в лечебное учреждение из организма пациентов-носителей. В передаче бактерий от пациента пациенту участвует персонал медицинских учреждений в процессе ухода за больными, выполнения диагностических процедур и т.п. Проблема внутрибольничного инфицирования, в том числе и через дыхательную аппаратуру является весьма острой в связи с учащением развития вентилятор-ассоциированных пневмоний. Наряду с нереальностью обеспечить стерилизацию наркозно-дыхательной аппаратуры после каждого пациента, существует серьезная проблема эффективной антибактериальной терапии НПивл в стационарах.
В статье приведен комплексный анализ сущности слияний и поглощений (M&A) как инструмента укрупнения бизнеса и привлечения инвесторов. Выработаны предложения и решения по совершенствованию действующего законодательства, регулирующего данную сферу.
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.
В монографии приведены современные аспекты синдиализной артериальной гипотонии: решенные и нерешенные проблемы прогнозирования, профилактики и диагностики данного осложнений при проведении диализа. Дана характеристика клинико-патогенетических особенностей, диагностики, лечения, прогноза и профилактики синдиализной артериальной гипотонии. Представлены данные динамики клинических, функциональных и лабораторных исследований синдиализной артериальной гипотонии у больных, находящихся на диализе. Приведен алгоритм верификации статуса гидратации и профилактики синдиализной гипотензии. Монография предназначена для врачей нефрологов, врачей смежных специальностей, магистров и студентов медицинских институтов.
Акушерские кровотечения, несмотря на внедряемые в мире глобальные меры по их предотвращению, до настоящего времени представляют реальную угрозу для здоровья и жизни матери, требуют поиска более эффективных мер по их профилактики, лечению. Список литературы, на основании которого составлен настоящий обзор, позволит читателю определить вектор поиска современных сведений касательно акушерских кровотечений, сравнить исходы родов с послеродовыми кровотечениями в различных странах, составить представление о прогностически значимых факторах риска.
Исследования в базах данных доказательной медицины, изучающие эффективность приема витаминно-минеральных комплексов в качестве профилактики (первичной профилактики), показывают более высокий риск развития возрастной макулярной дегенерации (ВМД). Цель исследования — оценить эффективность применения препаратов, содержащих витаминно-минеральный комплекс лютеин-зеаксантин, у лиц с высоким риском МПК для профилактики заболевания. Материал исследования составили 98 человек (196 глаз) из 1-й (основной) группы с наибольшим риском развития ЯМБД, давшие согласие на участие в профилактике ЯМБД, и 90 человек (180) из 2-й (контрольной) группы глаз. , отказался принимать препарат по разным причинам, но согласился участвовать в наблюдении за ситуацией. Срок наблюдения составил 3 года. Результаты наблюдения показали, что у лиц 1-й группы наблюдается стабильность остроты зрения и показателей поля зрения, офтальмоскопической и томографической картины макулярной зоны в течение всего периода наблюдения. К 3-му году наблюдения у лиц 2-й группы острота зрения ухудшилась в 2,5 раза, суммарные границы периферического поля зрения сузились до 47,10, появились относительные и абсолютные скотомы (р<0,05). Отмечено появление друз, на 8 глазах (4,44%) диагностирована возрастная макулодистрофия сетчатки, ранняя стадия. Резюме. Рекомендуемая схема наркотической абстиненции у лиц с высоким риском развития ЯМБД (1-я группа) оказала достоверное положительное влияние на функциональное состояние сетчатки, привело к стойкому сохранению зрительных функций в течение 3-летнего наблюдения и, по-видимому, предотвратила ее. от происходящего. YBMD у 100% лиц.