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.
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.
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.
В докладе рассмотрены вопросы создания систем поиска научнообразовательной информации на основе интеграции модулей, основанных на методах искусственного интеллекта. Актуальность проблемы диктуется необходимостью повышения оперативности поиска информации в базах данных для решения научных, образовательных и технологических проблем.
