Ushbu maqola konvolyutsion neyron tarmoqlari va ma’lumotlar tahlili bo’yicha muhim ma’lumotlar taqdim etadi. Bu tarmoqlar ma’lumotlarni tahlil qilishda va tasniflashda foydalaniladigan texnologiyani tavsiflaydi. SNA 1(Social Network Analysis) va SNA-2 (Social Network Analysis) nomli ikkita neyron tarmoqi tuzilishi va ishlash prinsiplari haqida ma’lumot berilgan. Bu tarmoqlar ma’lumotlarni qo’llab-quvvatlaydi va ularga intellektual tahlil imkoniyati beradi. Maqola tarmoqlarning qatlamlarini ularning bog’lanishlarini va xususiyatlarini batafsil tavsiflaydi. Bu tarmoqlar ma’lumotlarni avtomatik ravishda tahlil qilish va sinovdan o’tkazishda ishlatiladi. SNS-1 (Synthetic Nervous System) va SNS-2 (Synthetic Nervous System) konfiguratsiyalari esa bu tarmoqlarning sonini va sinaptik koeffitsientlarni ifodalaydi. Bu maqola, ma’lumotlarni tahlil qilish uchun intellektual tizimlarning murakkab tuzilishi va ishlashini tushuntiradi. Ushbu tizimlar, ma’lumotlarni qisqa muddatda tahlil qilish va tasniflashda yordam beradi va ko’p sohasida foydalaniladi.
Maqolada hozirgi kunda keng tarqalgan neyron tarmoqlari ko’rib chiqilgan. Neyron tarmoqlar, ulaming tuzilishi va qatlamlar orasida sodir bo’ladigan jarayonlar haqida batafsil ma’lumotlar berilgan hamda har bir neyron tarmoqlari qanday masalalarni hal qilish mo’ljallanganligi haqida ma’lumotlar berilgan.
Maqolada neyron haqida mavjud barcha ma’lumotlarga to’xtalib o’tilgan. Neyron uning tuzilishi, ishlash prinsipi, qanday qilib undan sun’iy neyron yaratilganligi, ulaming o’zaro o’xshashliklari haqida tushunchalar keltirib o’tilgan.
Yer yuzasida o'zgarishlarni aniqlashning aniqligi
inson va tabiat hodisalari o'rtasidagi munosabatlar va o'zaro ta'sirlarni tizimlari (GIS) erdan foydalanish va er qoplamining o'zgarishi haqida aniq ma'lumot berish imkoniyatiga ega. Ushbu maqolada biz erdan foydalanish va er qoplamining o'zgarishini aniqlash uchun qo'llaniladigan asosiy usullarni o'rganamiz. O'n bitta o'zgarishlarni aniqlash texnikasi ko'rib chiqiladi. Tegishli adabiyotlarni tahlil qilish shuni ko'rsatadiki, eng ko'p qo'llaniladigan usullar tasniflashdan keyingi taqqoslash va asosiy komponentlar tahlilidir. Tasniflashdan keyingi taqqoslash ikki sana o'rtasidagi atmosfera va sensor farqlarining ta'sirini minimallashtirishi mumkin. Tasvirni farqlash va tasvirni nisbatlashni amalga oshirish oson, lekin ba'zida ular aniq natijalarni bermaydi. Gibrid o'zgarishlarni aniqlash ko'plab texnikaning afzalliklaridan to'liq foydalanadigan foydali texnikadir, lekin u murakkab va boshqa usullarning xususiyatlariga bog'liq, masalan, nazorat ostida va nazoratsiz tasniflash. O'zgarishlar vektor tahlilini amalga oshirish qiyin, ammo u o'zgarish yo'nalishi va hajmini ta'minlash uchun foydalidir. So'nggi paytlarda o'zgarishlarni aniqlashda sun'iy neyron tarmoqlar, chi kvadrat, qarorlar daraxti va tasvir sintezi tez-tez ishlatib kelinmoqda. Masofaviy zondlash ma'lumotlari va GISni o'zgarishlarni aniqlashga integratsiyalash bo'yicha tadqiqotlar ham ko'paydi. lekin u o'zgarishlarning yo'nalishi va hajmini ta'minlash uchun foydalidir. So'nggi paytlarda o'zgarishlarni aniqlashda sun'iy neyron tarmoqlar, qarorlar daraxti va tasvir sintezi tez-tez ishlatib kelinmoqda. Masofaviy zondlash ma'lumotlari va GISni o'zgarishlarni aniqlashga integratsiyalash bo'yicha tadqiqotlar ham ko'paydi.
Matnni aniqlash, shuningdek, optik belgilarni aniqlash sifatida ham tanilgan, bosma yoki qo’lda yozilgan matnni tahrirlash, qidirish va tahlil qilish oson bo’lgan raqamli formatga aylantiradi. Bu matn tasvirlarini tahlil qilishni va ulardagi belgilar va so’zlarni tanib olishni o’z ichiga oladi. Optik belgilarni aniqlash - bu hujjatlarni skanerlashga bo’lgan talab ortib borayotgani va ma’lumotlarni samarali va aniq yozib olish zarurati tufayli tez rivojlanayapti. Optik belgilarni aniqlash ko’plab sohalarda, jumladan bank, sog’liqni saqlash, hukumat va ta’limda muhim texnologiyaga aylandi. Optik belgilarni aniqlash bozoridagi ba’zi imkoniyatlarga quyidagilar kiradi: Katta ma’lumotlar tahlilining yuksalishi: Har kuni hosil bo’ladigan raqamli ma’lumotlar ortib borayotganligi sababli, optik belgilarni aniqlash tasvir va hujjatlar kabi tuzilmagan ma’lumotlar manbalaridan ma’lumotlarni skanerlashi va olishi mumkin. Mashinani o’rganish va chuqur o’rganish yutuqlari: optik belgilarni aniqlash ilg’or mashinani o’rganish algoritmlari va chuqur neyron tarmoqlar yordamida sezilarli darajada yaxshilanishi mumkin, bu aniqlik va samaradorlikni oshiradi.
Ushbu maqolada biz dinamik muhitda ishlaydigan mobil robotlar uchun yo'lni optimal rejalashtirishga erishish uchun sun'iy neyron tarmoqlarni (ANN) yo'lni rejalashtirish texnikasi bilan birlashtirgan algoritmik asosni taklif qilamiz. Asosiy maqsad - to'siqlar va turli xil atrof-muhit sharoitlarini hisobga olgan holda, robotlarni dinamik bo'shliqlar bo'ylab samarali boshqarish. Matlab dasturining ROS uskunalar panelida simulyatsiyalar va real tajribalar orqali yondashuvimizning samaradorligini ko'rsatamiz. Bizning natijalarimiz samaradorlik va muvaffaqiyat darajasi bo'yicha mavjud yo'lni rejalashtirish algoritmlariga nisbatan ayrim ko‘rsatkichlari yuqori samaradorlikni ko'rsatadi.
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.
Mazkur maqola beshta chetki va bitta markaziy tugundan va protokolli kanallar kommutatsiyasidan iborat yulduzsimon navbatli tarmoqlar ishini tahlil qilishga bag‘ishlangan. Tugunlar va kanallardagi kutish vaqtlari bo‘yicha tarmoq ishining ko‘rsatmali bayoni keltirilgan. Axborotlarni uzatish qoidasining tavsifi esa tugunlar va kanallardagi kutish vaqtlari uchun FCFS tenglamalari orqali berilgan. Maqolaning asosiy natijasi tarmoq ishining statsionar holati mavjudligi, yagonaligi va vaqt bo‘yicha korrelyatsiyaning kamayishi uchun shart topilgan teoremadan iborat.
Tayanch so’z va iboralar: , sun’iy intellekt, neyron tarmoqlar, ekspert tizimlari, lingvistik bosqich , sun’iy tilli interfeys, concordance, biokompyuter, semiotik va biologik yondashuv, intellektual (ratsional) agent, artificial intelligence, multimodal corpus, corpus testi, bilimlar injenerligi
Ushbu maqolada bugungi global texnik o‘zgarishlar jarayoni texnika imkoniyatlari, ayniqsa sun’iy intellektning algoritmlarni modellashtirish (nazariyalarni isbotlash, qaror qabul qilish), tabiiy tilni qayta ishlash, zamonaviy texnologiyalarni o‘zlashtirish (neyron tarmoqlar, bioalgoritmlar), tasvirni aniqlash, aqlli robotlar, mashina yaratish va xizmat ko‘rsatish sohalarini avtomatlashtirish kabi yo‘nalishlari jamiyat rivojlanishining ajralmas qismiga aylanib borayotganligi ko‘rib chiqildi. Shuningdek ilm-fan rivojlanishining hozirgi bosqichigacha bo‘lgan davrdagi o‘zgarishlar va ilmiy yutuqlar o‘zaro taqqoslangan va sun’iy intellekt imkoniyatlarining sanoat, ishlab chiqarish, iqtisodiyot, tibbiyot hizmatlar ko‘rsatish va boshqa bir qator sohalaridagi yutuq va kamchiliklari tahlil qilindi.
Speech synthesis systems have witnessed remarkable advancements, particularly in their integration with sensory equipment data and artificial intelligence (AI) algorithms [1]. This article explores the methodologies and algorithms employed in developing systems that seamlessly convert sensory equipment data into speech, leveraging the capabilities of artificial thinking [2]. By examining recent scientific literature and technological developments, this article elucidates the significance, challenges, and future prospects of such systems.
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 данном тезисе исследуется обязательственно-правовые отношения в социальных сетях. Анализ показывает необходимость установления обязательств со стороны поставщиков платформ, защиты прав потребителей и определения ответственности провайдеров и правительств. Рекомендации предлагаются для дальнейших исследований и разработки правовой политики в этой области.
Qishloq xo‘jaligi zamonaviy iqtisodiyotning o‘zagi sifatida innovatsion yechimlarni talab qiladigan o‘ziga xos va tobora murakkablashib borayotgan muammolarga duch kelmoqda.[3] Jahon bozorida raqobatning kuchayishi, milliy oziq-ovqat xavfsizligi muammolarini hal qilish va Jahon savdo tashkilotiga (JST) a’zo bo’lish shartlariga moslashish zarurati qishloq xo’jaligi ishlab chiqarishini innovatsion rivojlantirishning dolzarbligini isbotlaydi. Bu yo‘nalishlardan biri agrosanoat majmuasida klasterlarni shakllantirishdir. “Klaster” tushunchasi ochib berilgan, uning elementlari va xususiyatlari ko‘rib chiqilib, klasterlarning iqtisodiyotdagi o‘rni bo‘yicha mahalliy va xorijiy olimlarning tadqiqotlari natijalari umumlashtirilgan. Klasterlar va vertikal integratsiyalashgan tashkilotlar o’rtasidagi farqlar aniqlanadi va umumlashtirilgan shaklda klasterlar ko’proq demokratik boshqaruv, boshqaruv qarorlarini qabul qilish, innovatsion yo’naltirilganlik va barcha ishtirokchilarning innovatsion rivojlanishi uchun imkoniyatlar yaratish bilan tavsiflanadi, degan xulosaga keladi. Agrosanoat klasterlarining ta’rifiga kelsak, ularni mahsulotlarning raqobatbardoshligini oshirish va agrosanoat sohasida innovatsion faoliyatni rag‘batlantirish maqsadida korxonalarning hududiy birlashmalari sifatida ko‘rib chiqish taklif etilmoqda. Ish oziq-ovqat subkomplekslarida agrosanoat klasterlarini shakllantirishning dolzarbligini belgilaydi, bunda tayyor mahsulotni sotishdan oldin xom ashyo ishlab chiqarish investitsiya faoliyatini faollashtirish va innovatsiyalarni joriy etish asosida yagona takror ishlab chiqarish tsiklini ifodalaydi. Qishloq xo‘jaligi klasterlarining ijobiy va salbiy tomonlari ko‘rsatilgan. Zamonaviy sharoitda iqtisodiyotni tarmoqlar yoki bo’linmalarga bo’lishning an’anaviy usuli mantiqiy emas. Innovatsiyaga yo‘naltirilgan iqtisodiyot doirasida qishloq xo‘jaligi klasterlari agrosanoat majmuasida integratsiya jarayonlari rivojlanishining yuqori darajasini ifodalaydi va ularning mavjudligi qishloq xo‘jaligini sifatli rivojlantirishning asosiy shartidir.
Ушбу мақолада олий таълим муассасалари профессор-ўқитувчиларининг меҳнатига ҳақ тўлашнинг амалдаги тизими самарадорлигининг далзарб муаммолари тадқиқ этилган ҳамда уларнинг меҳнат фаоллигини рағбатлантирувчи ва пировард натижада илмий-педагогик фаолияти натижавийлигини оширувчи тизимни яратиш бўйича илмий тавсиялар ишлаб чиқилган.