В данной статье анализируется процесс анализа и классификации текстовых данных, рассматриваются типы текстовых данных, т. е. структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные, а также выделяются их характеристики. Кроме того, особое внимание было уделено существующим возможностям и проблемам обработки текстовых данных на узбекском языке. В частности, на примере системы «Tahrirchi» были представлены достижения и недостатки в анализе текстовых данных на узбекском языке.
Данная исследовательская работа посвящена проблеме классификации патологий на снимках компьютерной томо!рафии почек с использованием глубоких нейронных сетей, которая анализирует не только бинарную классификацию типа «норма/патология», но и сложные вопросы дифференциальной диагностики между патологиями. В работе также предложен комбинаторный подход к классификации патологий, в котором показано, что первоначально постановка общего диагноза с использованием четырехфакторной модели классификации, а в сомнительных случаях дополнительное обследование с использованием бинарных или тернарных моделей, приемлемо для клинической практики.
Искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью повседневной жизни, активно влияя на множество аспектов человеческой деятельности. Технологии ИИ используются для автоматизации рутинных задач, улучшения качества обслуживания и повышения удобства в различных сферах, таких как медицина, образование, транспорт, финансы и развлечения. Например, голосовые помощники, рекомендательные системы, умные дома и чат-боты значительно упрощают выполнение повседневных задач. Однако вместе с преимуществами ИИ вызывает вопросы, связанные с этикой, приватностью и безопасностью данных. Влияние искусственного интеллекта на рынок труда вызывает опасения о замене человеческого труда, в то время как стремительное развитие технологий порождает необходимость адаптации к новым условиям. Данная тема подчеркивает важность изучения преимуществ и рисков, связанных с внедрением ИИ, а также выработки стратегий его эффективного использования для улучшения качества жизни и минимизации возможных у1роз.
Статья посвящена изучению влияния цифровой трансформации и искусственного интеллекта на формирование устойчивых экосистем в высшем образовании. В работе рассматриваются теоретические и практические аспекты внедрения передовых цифровых технологий, таких как облачные сервисы, большие данные, искусственный интеллект и машинное обучение, которые предоставляют новые возможности для оптимизации образовательного процесса и управления учебными заведениями.
В данной статье рассматриваются роль и значение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в процессе оцифровки архивных документов в Узбекистане. Перевод архивных материалов в электронный формат обеспечивает их сохранность, возможность повторной обработки и открытый доступ для широкой общественности. В статье представлены информационные системы, внедрённые агентством «Узархив», и раскрываются особенности применения ИИ в этих системах. Также проведён сравнительный анализ передового международного опыта таких стран, как США, Великобритания, Южная Корея, Китай и другие европейские государства — с акцентом на правовую базу, цифровую инфраструктуру и использование ИИ в архивной сфере. В завершение приведены практические рекомендации по дальнейшему развитию системы цифровых архивов в Узбекистане.
В статье даны методические рекомендации по использованию концепции искусственного интеллекта и его сущности в образовании при обучении школьников робототехнике. В ходе занятия были изучены понятие искусственного интеллекта и эффективные аспекты использования его сущности.
В настоящее время активно развиваются системы, обеспечивающие естественное взаимодействие между человеком и машиной. Одной из актуальных задач является определение языка пользователя. В данной статье рассматривается задача определения языка (Language Identification - LID) на основе речевых сигналов, области её применения, существующие проблемы и современные подходы. Проведен сравнительный анализ классических методов машинного обучения (GMM, SVM, i-vector) и подходов, основанных на глубоких нейронных сетях (CNN, RNN, Transformer). Также описаны основные метрики оценки эффективности систем: Accuracy, Precision, Fl-score и Equal Error Rate (EER). Рассмотрены передовые подходы к решению сложных случаев, таких как переключение языков (code-switching) и открытые наборы языков (open-set LID), а также обсуждены практические перспективы для малоизученных языков, включая узбекский. Результаты исследования могут служить теоретической и практической основой для разработки многоязычных интерактивных голосовых систем.
Искусственный интеллект (ИИ) открывает множество возможностей для интеллектуального анализа медицинских изображений. Однако для эффективной работы таких моделей необходимы большие и качественно размеченные данные. Поскольку в медицинской сфере сбор таких данных является сложным и дорогостоящим, методы аугментации данных приобретают особую важность.
Целью данного исследования является анализ того, какую важную роль играет искусственный интеллект (ИИ) в образовательном процессе. В статье исследуется, как современные ИИ-технологии могут решить ряд проблем в сфере образования, таких как барьеры доступа к учебным материалам, трудности в обучении и дефицит образовательных ресурсов.
В данной статье рассматривается роль алгоритмов в решении задач искусственного интеллекта (ИИ) и способы повышения их эффективности. Будут проанализированы основные алгоритмические подходы, используемые в системах (ИИ), а также освещены их преимущества и ограничения. В статье использована передовая литература, которая поможет изучить теоретические и практические аспекты алгоритмов искусственного интеллекта.
В статье предлагается информационная система, предназначенная для автоматического распознавания кожных заболеваний, в частности меланомы, на основе дермоскопических изображений. Архитектура системы построена на интеграции фреймворков Laravel и Django через RESTful API и реализована в модульной и масштабируемой структуре. В статье проанализированы технологические преимущества, функциональные возможности и эффективность применения в медицинской практике.
Данное исследование посвящено анализу существующих систем обнаружения эмоций человека по речевым сигналам, в основном изучая системы с открытым и закрытым исходным кодом, сравнивая их принципы работы, технические характеристики, возможности и области применения. В работе также демонстрируются эксплуатационные характеристики и уровни точности систем распознавания речевых сигналов на разных языках.
В данной статье рассматривается влияние цифровых технологий и искусственного интеллекта на логистику между Россией, Китаем и Узбекистаном. Описываются теоретические и практические аспекты применения ИИ в логистических системах, а также анализируются возможности оптимизации процессов, повышения эффективности и снижения затрат. Подчеркивается стратегическое значение логистики для развития экономик этих стран в условиях глобализации.
В данной статье анализируются возможности технологий искусственного интеллекта в оцифровке, систематизации и анализе научно-исторического наследия. На примере архивных материалов физико-технического института рассмотрены методология и программные средства цифровой платформы, созданные на основе практического опыта. Анализируются такие направления, как оцифровка архивных документов с использованием технологий OCR, семантический анализ, автоматическая классификация и построение графиков научных знаний.
В данном исследовании проанализированы различные виды методологии IDEF, при этом рассмотрены наиболее подходящие методологии для моделирования процессов преобразования речи в текст и текста в речь, а также перевода с узбекского языка на русский и английский языки. Согласно результатам исследования, методологии IDEF0 и IDEF3 были выбраны в качестве наиболее оптимальных для процессов STT и TTS, а для систем перевода - IDEF1X. На основе данной модели была разработана веб-приложение, предназначенное для обработки речевой и текстовой информации пользователей.
В этой статье обсуждается растущая роль искусственного интеллекта (ИИ) в образовании английского языка, подчеркиваются его преимущества и потенциальные недостатки. Были обозначены три основные цели ИИ в образовании. Кроме того, практические примеры, такие как ChatGPT, Mentimeter, Gencraft и калькулятор оценок Aspose, используются для иллюстрации того, как ИИ преобразует процессы преподавания и обучения. Признавая преимущества ИИ в предоставлении персонализированного обучения, создании увлекательных материалов и автоматизации оценки, текст также подчеркивает важность критического мышления, руководства учителями и ответственного использования ИИ. В заключении подчеркивается, что ИИ больше не является футуристическим инструментом, а современным ресурсом, и преподаватели должны вооружить студентов, чтобы использовать его разумно и этично.
Использование технологий искусственного интеллекта в преподавании математики и теории вероятностей повышает качество обучения, делает его более доступным и увлекательным для студентов. Применение персонализированного подхода, интерактивных методов и геймификации способствует развитию аналитического мышления и самостоятельных навыков у обучающихся.
В данном исследовании представлен передовой подход к оптимизации систем нечеткого вывода (СНВ) с использованием генетических алгоритмов (ГА) -мощного эволюционного метода, вдохновленного естественным отбором. Традиционная разработка FIS основана на эвристической настройке базы правил и функций релевантности, что может быть неэффективным. Это исследование позволяет систематически оптимизировать базу правил СНВ, что повышает точность, гибкость и надежность систем принятия решений. Экспериментальные результаты показывают, что сложность базы правил значительно снижается при сохранении производительности системы. В исследовании также подчеркивается важность таких операторов ГА, как отбор, кроссинговср и мутация, для достижения глобальной оптимальности. Такая интеграция помогает разрабатывать интеллектуальные системы, способные адаптироваться к реальным ситуациям, обеспечивая многообещающие результаты для экспертных систем, приложений автоматизации и управления.
В статье рассматривается роль цифровых технологий и искусственного интеллекта в современном мире, особенно в контексте их влияния на мировую экономику. Обсуждаются теоретические аспекты применения искусственного интеллекта в науке, образовании и промышленности, а также практические примеры успешного внедрения цифровых технологий в экономические процессы.
В данной статье рассмотрены проблемы, возникающие при цифровой обработке изображений внутренних органов человека, полученных методом видеоэндоскопии, а также пути их устранения. Несмотря на широкое применение видеоэндоскопических изображений в медицине, в диагностике и хирургии, их качество может снижаться из-за таких факторов, как недостаточное освещение, шумы, геометрические искажения и изменение цветового баланса. Кроме того, биологическое разнообразие человеческого организма и патологические различия проявления заболеваний негативно влияют на точность моделей искусственного интеллекта. В статье обоснована актуальность использования современных алгоритмических подходов, включая технологии глубокого обучения, для повышения качества изображений и эффективности диагностики.
Данное исследование посвящено анализу основных понятий и характеристик слабо сформированных процессов, встречающихся в медицинских, социальных и технологических системах.
Статья посвящена проблеме неравного доступа к дистанционному обучению у студентов вечернего отделения, обусловленного профессиональной занятостью, бытовыми условиями и техническими ограничениями. Предлагается использование интеллектуальных систем как инструмента для персонализации образовательного процесса, адаптации учебных материалов, а также для организации гибкого взаимодействия между студентом и преподавателем. Приводятся примеры возможных решений, архитектура интеллектуальной поддержки и потенциальный эффект внедрения на уровне ВУЗа.
В статье рассматриваются ключевые аспекты внедрения искусственного интеллекта в образовательный процесс. На примере разработки онлайн-курса по базам данных показано практическое применение искусственного интеллекта: генерация материала, автоматическая проверка заданий, чат-бот и др. Особое внимание уделяется роли искусственного интеллекта, как инструмента поддержки для преподавания.
В статье рассмотрена роль цифровых моделей и систем на основе метаданных в анализе и оптимизации технологических процессов механообрабатывающей промышленности. На примере процесса круглого наружного врезного шлифования, смоделированного в программной среде, выполнен пошаговый анализ динамической системы процесса.
В данной статье рассматриваются современные алгоритмы, применяемые для интеллектуального анализа речевых сигналов, а также их научно-практическое значение. Развитие технологий искусственного интеллекта и машинного обучения расширяет возможности автоматической обработки речевых сигналов, извлечения признаков и распознавания. В исследовании анализируются процессы моделирования на основе таких передовых методов, как MFCC, CNN и RNN. Также рассматриваются алгоритмы, применяемые для преобразования речи в текст, идентификации говорящего и понимания контекста. Полученные результаты могут быть использованы в интеллектуальных голосовых интерфейсах, системах безопасности и лингвистических приложениях.
