Ushbu tadqiqot tabiiy tanlanishdan ilhomlangan kuchli cvolyutsion usul bo‘lgan genetik algoritmlar (GA) yordamida Noravshan xulosa tizimlarini (FIS) optimallashtirishning ilg'or yondashuvini taqdim etadi. An’anaviy FISni ishlab chiqish qoidalar bazasi va tegishlilik funksiyalarini evristik sozlashga asoslanadi, bu esa samaras iz bo‘lishi mumkin. ushbu tadqiqot FISning qoidalar bazasini tizimli optimallashtirish imkonini beradi, bu esa qaror qabul qilish tizimlarining aniqligi, moslashuvchanligi va mustahkamligini oshiradi. Tajriba natijalari shuni ko‘rsatadiki, tizimning ishlashini saqlab qolgan holda qoidalar bazasining murakkabligi sezilarli darajada kamayadi. Shuningdck, tadqiqotda global optimallikka erishishda seleksiya, krossover va mutatsiya kabi GA operatorlarining ahamiyati yoritilgan. Ushbu integratsiya real vaziyatlarga moslasha oladigan intellektual tizimlami ishlab chiqishga yordam beradi, bu esa ekspert tizimlari, avtomatlashtirish va boshqaruv ilovalari uchun istiqbolli natijalami taqdim etadi.

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 raqamli texnologiyalar va sun ly intcllcktning Rossiya, Xitoy va O‘zbekiston o‘rtasidagi logistikaga ta’siri ko'rib chiqiladi. Logistika tizimlarida sun’iy intellektni qo'llashning nazariy va amaliy jihatlari tavsiflanadi, shuningdek jarayonlami optimallashtirish, samaradorlikni oshirish va xarajatlami kamaytirish imkoniyatlari tahlil qilinadi. Globallashuv sharoitida ushbu mamlakatlar iqtisodiyotini rivojlantirish uchun logistikaning strategik ahamiyati ta’kidlangan.

Ushbu maqolada sun’iy intellekt (SI) muammolarini hal qilishda algoritmlaming o'rni va ulaming samaradorligini oshirish usullari haqida so‘z yuritiladi. SI tizimlarida qo‘llaniladigan asosiy algoritmik yondashuvlar tahlil qilinadi hamda ulaming afzalliklari va chcklovlari yoritiladi. Maqolada ilg‘or adabiyotlardan foydalanilgan bo’lib, ular sun’iy intellekt algoritmlarining nazariy va amaliy jihatlarini o’rganishga yordain beradi.

Ushbu maqola raqamli video tasvirlarni qayta ishlash - bu videolarning sifatini yaxshilash, tasvirlarni optimallashtirish va tahlil qilish jarayonlarini o‘z ichiga oladi. Maqolada zamonaviy tcxnologiyalar, xususan, sun’iy intcllckt va mashinaga o'qitish asosidagi usullar, shuningdek, videolarda shovqinlarni kamaytirish, tasvimi tikiash, rangni to‘g‘rilash va video siqishni takomillashtirish kabi yondashuvlar ko‘rib chiqiladi.