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.
Данная статья посвящена значению финансового анализа и классификации финансовых показателей. Основная цель финансового анализа - повысить эффективность деятельности хозяйствующих субъектов, оценить финансовое положение и помочь принять ключевые решения на его будущее. В статье рассматриваются различные объекты и показатели финансового анализа, в частности ликвидность, рентабельность, финансовая устойчивость, эффективное использование активов и коэффициенты долга.
В данной исследовательской работе частично описаны элементы базы знаний, которые широко используются в процессах принятия решений в интеллектуальных системах, этапы их формирования, а также последовательности обогащения логических правил предикатами. Кроме того, исследование включает общую архитектуру интеллектуальных систем на основе базы знаний и теоретические сведения о типах и свойствах правил. В то же время статья также включает анализ основной литературы по построению и обогащению правил с использованием концепций и принципов логики первого порядка.
Цифровизация здравоохранения требует автоматизированного анализа дермоскопических изображений. Такие изображения играют важную роль в раннем выявлении кожных новообразований, особенно меланомы. В данной статье рассматриваются ключевые проблемы обработки изображений нестандартизированный формат, дисбаланс выборки и неопределенность визуальных признаков. На основе этого был разработан диаграмма последовательности для автоматизированной системы анализа.
В данной статье проведен анализ архитектуры веб-сервера, аппаратного и программного обеспечения для мониторинга и контроля уровня воды в скважине па базе микроконтроллера ESP32. Также рассматриваются возможности использования технологий 1оТ (Интернет вещей) для расширения возможностей мониторинга в реальном времени на платформе ESP32. В статье подробно проанализированы методы и способы наблюдения и контроля за подземными водами. Приведены экспериментальные результаты по техническим параметрам разработанного оборудования и скорости работы программного обеспечения. Данная система может найти широкое применение в эффективном управлении водными ресурсами, экологическом мониторинге, а также в сельском хозяйстве.
Статья посвящено решению проблемы выбора прсцидентных объектов, являющейся важным аспектом мульти кластеризации в процессах распознавания и классификации образов. Предложен новый алгоритм выбора прецидентных объектов с учетом пространства номинальных и числовых признаков. Этот алгоритм обеспечивает точную, устойчивую и прозрачную классификацию данных, повышая эффективность принятия аналитических решений, особенно в процессах медицинской диагностики.
Целью данной статьи является разработка комплекса математических моделей для решения многих вопросов, связанных с использованием природных ресурсов с экологической и экономической точек зрения. Эти модели должны описывать конкретные аспекты реализации изучаемой системы с учетом различных характеристик экологоэкономических систем. В этом случае придется решать большое количество новых вопросов. Эти вопросы возникают при моделировании и анализе эколого-экономических систем.
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.
В этой статье показано, как цифровые технологии играют важную роль в развитии навыков критического мышления у будущих учителей начальной школы. Также упоминается необходимость применения инновационных методов обучения для устранения проблем, возникающих в процессе.
В статье представлен сравнительный анализ алгоритмов машинного обучения, применяемых для ранней диагностики онкологических заболеваний. В работе рассмотрены алгоритмы Random Forest, XGBoost, AdaBoost и другие, протестированные на различных клинических задачах, таких как рак шейки матки, лёгких и кожи. Особое внимание уделено ансамблевым методам, которые продемонстрировали наивысшую точность, особенно алгоритму Random Forest (случайный лес). Подчёркивается универсальность изучаемых методов, их адаптивность к разнородным медицинским данным и потенциал для разработки интеллектуальных систем поддержки принятия клинических решений.
Настоящая работа посвящена исследованию применения машинного обучения (ML) для трансформации бизнсс-процсссов в условиях цифровой экономики. Рассматриваются возможности использования алгоритмов ML для автоматизации управления, прогнозирования ключевых показателей эффективности (K.PI) и оптимизации распределения ресурсов. В статье подробно описаны теоретические основы, методология разработки программного решения, а также результаты экспериментов на реальных данных из логистики и электронной коммерции. Приводятся примеры применения линейной регрессии, случайного леса, градиентного бустинга и нейронных сетей, демонстрирующие их эффективность в повышении производительности и снижении издержек. Работа подчёркивает стратегическую роль ML как инструмента достижения конкурентных преимуществ и предлагает направления для дальнейших исследований в области адаптации технологий к различным отраслям.
Точная оценка физического состояния спортсменов, включая уровень утомляемости, имеет важное значение для планирования оптимальных тренировок, достижения высоких результатов и снижения риска травм. Мышечные биосигналы, в частности электромиография (ЭМГ), предоставляют ценную информацию о мышечной активности и утомляемости. В последние годы методы искусственного интеллекта (ИИ) стали мощным инструментом для анализа этих биосигналов и автоматической оценки утомления. Целью данной статьи является анализ эффективности различных алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) при оценке утомляемости спортсменов на основе сигналов ЭМГ.
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 рассматривается цифровая обработка видеоизображений -процессы улучшения качества видео, оптимизации изображений и их анализа. В статье рассматриваются современные технологии, в частности методы, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении, а также такие подходы, как снижение шума в видео, восстановление изображений, цветокоррекция и улучшение сжатия видео.
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.
В статье рассматриваются подходы, основанные на машинном обучении, к профилактике эндокринных заболеваний в медицине, их преимущества и перспективы применения. Изучена возможность прогнозирования ранних стадий заболеваний с использованием сбора данных, их анализа и алгоритмов машинного обучения.
