Avtomatlashtirish va boshqaruv tizimlari

Maqolada paxtani havo quvurlariga uzatish jarayoni tahlil qilingan. Tadqiqotlarda paxtaning havo quvurlariga bir me’yorda uzatilmasligi aniqlangan va uning sabablari o‘rganilgan. Paxtani uzatishdagi notekislikni bartaraf etish uchun gorizontal lentada joylashgan paxta qatlamini tekislash kerak bo‘ladi. Olib borilgan tadqiqotlar natijasiga ko‘ra tekislovchi element sifatida tebranib turuvchi metal plastinka tanlandi. Yangi vibratsion ta’minlagichni ishlatish bilan notekislikni yuqori darajada kamaytirish mumkinligi ma’lum bo‘ldi.

Ushbu maqolada pansharpening (fazoviy aniqlikni oshirish) usullarida multispektral tasvirlarga qo'llaniladigan interpolyatsiya usullarining ta’siri o'rganilgan. Xususan, IHS, Brovcy, PCA, Gram-Schmidt va BDSD pansharpening usullarida eng yaqin qo‘shnilar, bilinear, bikubik hamda Lansosh interpolyatsiya usullari qo‘llanilib, ular orasidagi farqlar fazoviy tafsilotlami saqlab qolish va spektral buzilishlami kamaytirish nuqtayi nazaridan taqqoslangan. Tajribaviy natijalarda ERGAS, SAM, SS1M va QAVE kabi tasvir sifatini baholash ko‘rsatkichlardan foydalanilgan. Olingan natijalar shuni ko‘rsatadiki, bikubik va Lansosh interpolyatsiya usullari tasvir sifatini yaxshilashda eng yaxshi natijalarni taqdim etdi.

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.

Maqolada onkologik kasalliklarning erta tashxisida qo'llaniladigan mashina o‘qitish algoritmlari solishtirma tahlili taqdim etilgan. Maqolada Random Forest, XGBoost, AdaBoost va boshqa algoritmlar turli klinik vazifalarda, masalan, bachadon bo‘yi saratoni, o‘pka saratoni va teri saratoni kabi kasalliklarda sinovdan o‘tkazilgan. Ansambl usullari, ayniqsa Random Forest (tasodifiy o'rmon) algoritmi, eng yuqori aniqlik ko‘rsatkichlarini namoyon etgani sababli, alohida e’tibor markazida bo‘lib, ushbu usullaming universalligi va turli xil tibbiy ma’lumotlarga moslashuvchanligi aniqlangan. Shuningdck, maqolada intcllcktual tizimlar yordamida shifokor qarorlarini qo'llab-quvvatlash imkoniyatlari yoritilgan.

Zamonaviy Big Data texnologiyalari va vositalari yordami bilan o‘zbek tilidagi ulkan matnlar ustida ilgari bajarilishi qiyin bo'lgan vazifalar ham amalga oshirilmoqda. Katta hajmdagi korpuslardan til modellari o'qitish, real vaqt chatlardan ma’noli ma’lumot ajratish, matnlami semantik indckslash va qidiruv tizimlarini yaratish - bulaming barchasi cndilikda Hadoop, Spark, NoSQL, Kafka, Elasticsearch singari platformalar integratsiyasi orqali hayotga tadbiq etilmoqda.

В статье рассматривается стандартного описание рабочих мест для решения проблем алгоритмизации управления сложными системами. Предлагается описание процесса решения задачи управления объектом на основе алгоритмического подхода. Разработаны методы композиции ТФ для алгоритмического синтеза комплексов рабочих мест, управляющих мониторов.

Machine learning algorithms play a crucial role in extracting valuable insights from data, enabling businesses and researchers to make informed decisions. One such algorithm is the decision tree, which is widely used for classification tasks. Decision tree classification utilizes a tree-like model of decisions and their potential consequences, making it an intuitive and powerful tool for solving complex problems. In this article, a model that determines which drug is suitable for a patient with a certain disease is created using the Decision tree algorithm. This problem is multi-class classification (multiclass classification) help score consolidation. Alternatively, how function, domain, and hyperparameters simplify decision tree models are explored.

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

Bugungi o’zaro bog’langan raqamli muhitda mahalliy voqea va hodisalar to'g’risidagi ma’lumotlami o‘z vaqtida va xavfsiz tarqatilishini ta’minlash hamjamiyat ishtirokini kuchaytirish uchun muhim ahamiyatga ega. Ushbu maqolada ma’lumotlami shifrlash, foydalanuvchi autcntifikatsiyasi va ma’lumotlar bazasini xavfsiz boshqarish kabi mustahkam xavfsizlik choralaridan foydalangan holda real vaqt rejimida mahalliy voqealar yangilanishini ta’minlash uchun mo'ljallangan Android-ga asoslangan mobil ilovani ishlab chiqish taqdim ctiladi. Android Studio va Fircbase yordamida yaratilgan ilova voqealar ro’yxati, real vaqtda chat va 0‘zbekistonning madaniy kontekstiga moslashtirilgan push-bildirishnomalar kabi funksiyalami taqdim etadi.

Ushbu maqolada cr osti suvlarining uchta suvli qatlam tizimidagi bcqaror harakati muhokama qilinadi. Gidrogeologik tuzilish yuqori o'tkazuvchanlik darajasi yuqori bo’lgan asosiy suv qatlami, yomon o'tkazuvchan oraliq qatlam va qoplovchi qatlamdan iborat. Hisob-kitoblar infiltratsiya, bug'lanish, vertikal va gorizontal drenajni, shuningdek, oraliq qatlam orqali er osti suvli qatlamlari bilan o'zaro ta’sirini hisobga oladi. Muammoni hal qilish uchun differensial tenglamalaming chekli ayirmalari yaqinlashuvi qo'llaniladi.

Ushbu ish raqamli iqtisodiyot sharoitida biznes jarayonlarini o'zgartirish uchun mashinaviy o'qitish (ML) algoritmlaridan foydalanishni o‘rganishga bag'ishlangan. ML algoritmlaridan boshqaruvni avtomatlashtirish, asosiy samaradorlik ko‘rsatkichlarini (KPI) bashorat qilish va resurslami taqsimlashni optimallashtirishda foydalanish imkoniyatlari ko'rib chiqiladi. Maqolada nazariy asoslar, dasturiy yechimni ishlab chiqish metodologiyasi hamda logistika va elektron tijorat sohasidagi real ma’lumotlar bo'yicha o'tkazilgan tajribalar natijalari batafsil bayon etilgan. Chiziqli regressiya, tasodifiy o'rmon, gradient boosting va neyron tarmoqlaridan foydalanish misollari keltirilib, ulaming samaradorlikni oshirish va xarajatlami kamaytirishdagi ta’siri ko‘rsatilgan. Ishda ML texnologiyasining raqobatbardoshlikni ta’minlovchi strategik vosita sifatidagi roli ta’kidlanadi va texnologiyalarni turli sohalarga moslashtirish bo‘yicha kcyingi tadqiqot yo'nalishlari taklif ctiladi.

Ushbu maqolada kiyim loyihalashning avtomatlashtirilgan sistemalari, uch o‘lchamli modellashtirish, andozalarni konstruksiyalash va virtual kiydirish, virtual modellar to‘plami hamda harakati to’g’risida ma’lumotlar keltirilgan.

Kibertahdidlar murakkabligi va hajmi ortib borayotgani sababli Sun’iy intellekt kiberxavfsizlik uchun juda muhimdir. Sun'iy intellektga asoslangan tizimlar real vaqtda katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilishi va tahdidlarni aniqlashi mumkin. Bu kiberhujumlarga tezroq va samaraliroq javob berish, maʼlumotlar buzilishi va boshqa xavfsizlik hodisalari xavfini kamaytirish imkonini beradi.

Maqolada kichik biznes va xususiy tadbirkorlikni rivojlantirish holati va unga ta’siretuvchi omillar, tarmoq rivojlanishining ijtimoiy-iqtisodiy jihatlari va tarkibiy o‘zgarishlarga baho berilgan.

Issiqxonadagi o‘zgarishlami doimiy ravishda o‘rganish eng zarur vazifalardan biridir. Agar issiqxona kichik bo'lsa bitta ishchi kuchi yordamida uni nazorat qilishimiz mukin. Lekin issiqxona katta bo'lsa nazorat qilish va uni boshqarish ko‘p vaqt va inson rcsurslarini talab qiladi. Issiqxonada ishlash nafaqat uni nazorat qilish balki bajarilishi kerak bo‘lgan muayyan operatsiyalar ham mavjud, masalan: shamollatish, suv taqsimlash, yetilgan hosilni yig'ish, zarar kunandalarga qarshi kimyoviy vositalarni purkash va h.k. Bu ishlarni avtomatlshtirsh va intelektual tahlil qilish uchun ushbu ishda issiqxona uchun agro robot manipulyatorining modeli haqida so‘z yuritiladi.

Ushbu ilmiy izlanishda asosan xozirgi kundagi intellektual transport tizimlaridagi foydalanilayotgan tizimlar tahlili qolaversa ularda uchrayotgan muammolar qarab chiqilgan. So‘nggi o‘n yil ichida turli xil sharoitlarni (masalan, haydovchi monitoringi, shinalar bosimi, yog‘ bosimi, avtomobil tezligi, tezlashuv va joylashuvi) kuzatish uchun komponentlarni o‘z ichiga olgan ko‘plab transport vositalari paydo bo‘ldi. Narsalar interneti (IoT) ma’lum bir muhitdan har xil turdagi ma’lumotlarni to‘plash imkonini beradi. Ikkala tendentsiya natijalarining integratsiyasi transport vositalari interneti (IoV) kontseptsiyasining paydo bo‘lishiga olib keldi. IoVni amalga oshirish turli texnologiyalardan foydalangan holda boshqa qurilmalar va infratuzilma bilan aloqa o‘rnatish uchun qurilmalarni (datchiklar, shaxsiy qurilmalar, aktuatorlar va boshqalar) talab qiladi. Bunday qurilmalarning o‘zaro ta’siri qurilmalar o‘rtasidagi nomuvofiqlik, internetga ulanish uchun turli sifatlar va javob vaqtlari, cheklangan ishlov berish va saqlash imkoniyatlari kabi bir qancha muammolariga olib keldi. Ushbu muammolarning qisqacha tahlili ushbu maqolada qarab chiqilgan. 

Ushbu maqolada ingliz tilini o‘qitishda sun’iy intellektning (Al) ortib borayotgan roli muhokama qilinadi, uning afzalliklari va mumkin bo’lgan kamchiliklari ta’kidlanadi. Ta’limda Alning uchta asosiy maqsadi ko‘rsatilgan. Bundan tashqari, ChatGPT, Mentimeter, Gencraft va Aspose Grade kalkulyatori kabi amaliy misoliar sun’iy intellekt o'qitish va o’qitish jarayonlarini qanday o’zgartirayotganini ko’rsatish uchun ishlatiladi. Shaxsiylashtirilgan ta’limni ta’minlash, qiziqarli materiallar yaratish va baholashni avtomatlashtirishda sun’iy intellektning afzalliklarini c’tirof etgan holda, matn tanqidiy fikrlash, o’qituvchilarga rahbarlik qilish va Aldan mas’uliyatli foydalanish muhimligiga ham urg’u beradi. Xulosa shuni ta’kidlaydiki, Al cndi futuristik vosita etnas, balki hozirgi resursdir va o’qituvchilar talabalarni undan oqilona va axloqiy foydalanish uchun jihozlashlari kerak.

Interactive methods, innovative technologies, pedagogical and attention and interest in the use of digital technologies in the educational process every day becomes stronger. This article is modern to enrich the imagination when studying computer science electronic textbooks, animation and video using pedagogical technologies highlights the importance of using tools today.

This article delves into the application of the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm in image classification within the realm of machine learning. It explores how KNN, a simple yet effective algorithm, can be utilized to classify images based on their features and similarities to other data points in a dataset.

This article explores the process of generating an Al model for object detection in images. It delves into the intricacies of data preprocessing, model selection, training methodologies, and evaluation metrics. By understanding these steps, developers can create robust object detection systems capable of identifying objects accurately in various contexts.

Ushbu maqolaning maqsadi elektron hukumatning davlat boshqaruvi tizimidagi o‘rni, uning qarorlar qabul qilish jarayonlariga va davlat organlari va fuqarolarning o‘zaro hamkorligiga ta’sirini ko‘rib chiqishdan iborat.

Jamoatchihk bilan aloqalar (PR) jamoatchihk idrokim shakllantinsh va atrof-muhit muammolari bilan shug'ullanishni rivojlantirishda hal qiluvchi rol o'ynaydi. Ushbu maqola atrof-muhitni muhofaza qilish tashkilotlarida PR matnlaridan foydalanishni o'rganadi, ulaming mazmuni, strategiyalari va manfaatdor tomonlar bilan muloqotga ta'sirini tahlil qiladi. PR va atrof-muhit kommunikatsiyalarining nazariy asoslariga, shuningdek, cmpirik tadqiqotlarga tayangan holda, ushbu maqola PR matnlari ckologik xabarlami ctkazish, yordamni safarbar qilish va barqaror amaliyotlami himoya qilish uchun qanday ishlatilishini o'rganadi. Bundan tashqari, u atrof-muhitni himoya qilish kontekstida PR aloqasi bilan bog'liq muammolar va imkoniyatlami o'rganadi. Atrof-muhitni muhofaza qilish tashkilotlarida PR matnlarining rolini yoritib. ushbu tadqiqot atrof-muhit haqida xabardorlik va harakatlami rag'batlantirish uchun aloqa strategiyalarini chuqurroq tushunishga hissa qo'shishga qaratilgan.

Ushbu maqolada pochta jo‘natmasiga ishlov berishda saralash jarayonlarining o‘rni, pochta aloqasida chiqayotgan, kirayotgan va tranzit pochta jo‘natmalariga ishlov berish jarayonlari, bu borada xorijiy olimlarning fikr-mulohazalari asosida jo‘natmani manzilga yetkazib berishning o‘ziga xos yo‘llariga to‘xtalib o‘tilgan.

Ushbu maqolada bulutli hisoblash texnologiyalarida axborotlarni buzilish holatlari tahlili batafsil keltirilib, ularga qarshi himoya yondashuvlari tavsiya etilgan.

Intrusion Detection Systems (IDS) play a pivotal role in safeguarding networks against cyber threats. To effectively develop and evaluate IDS solutions, access to diverse and comprehensive datasets is crucial. This article explores the importance of datasets for intrusion detection, highlights key requirements for such datasets, and discusses notable datasets and their features commonly used in the field. By understanding the value of high-quality data, researchers and cybersecurity professionals can better address the evolving landscape of network attacks and fortify their defense mechanisms.