Раскрыто содержание информационных моделей как основы организации информационных ресурсов. Описана структура информационной модели (набор параметров, связи между параметрами, правила построения, модификации и использования), а также перечислен ряд особенностей информационной модели, в том числе многомерность объектов, процессов и событий, сложность и наличие в се структуре простых информационных единиц.
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.
В статье приведено нейросетевое прогнозирование геомагнитного К - индекса с использованием нейронных сетей. Построение нейронных сетей проведено для многослойного персептрона и сети радиаль- но базисных функций. Нейросетевые модели имеют минимальную ошибку краткосрочного прогнозирования геомагнитного К - индекса по сравнению со статистическими моделями.
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.
Рассматривается концепция создания автоматизированной системы управления траекториями нефтяных и газовых скважин с использованием современных информационных технологий. Предложен трёхэтапный алгоритмический подход к принятию управляющих решений на основе прогностической модели движения бурового оборудования. Представлен подход к построению многорежимной прогностической модели траектории скважины, которая составляет математическую основу информационно-аналитической подсистемы, предназначенной для оперативного управления траекториями.
С помощью современных технологий и технологий больших данных также становится сложно реализовать большие объемы текстов на узбекском языке. Обучение языковых моделей из больших корпусов, извлечение содержательной информации из чатов в реальном времени, семантическое индексирование текстов и создание поисковых систем — все это теперь реализуется посредством интеграции таких платформ, как Hadoop, Spark, NoSQL, Kafka и Elasticsearch.
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.
