В современную цифровую эпоху разработка удобного и эффективного мобильного приложения для местных продуктовых магазинов имеет ключевое значение.OVVO — это мобильное приложение, разработанное для местных продуктовых магазинов, которое включает различные функции для улучшения покупательского опыта. В этой статье рассматриваются принципы дизайна, функциональные компоненты и технологии, реализованные в приложении OVVO, с акцентом на минималистичный интерфейс, интуитивную навигацию и бесшовный процесс просмотра товаров. Приложение включает разделы, такие как категории товаров, скидки, самые продаваемые товары и корзина с возможностью создания настраиваемых коллекций. Пользователи могут управлять своими покупками, отслеживать историю заказов и общаться с поддержкой через чат.
В данной статье предлагается модель, основанная на глубоком обучении, для извлечения ключевых объектов из текстов и создания базы знаний. Для задачи распознавания именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER) используется модель долгой краткосрочной памяти (Long Short-Term Memory, LSTM). Данные предварительно обрабатываются, преобразуются в цифровую форму с помощью токенизации и one-hot кодирования. Модель обучается и оценивается для выделения различных типов объектов (имена людей, даты, географические названия). Экспериментальные результаты демонстрируют эффективность модели, а также анализируется влияние различных параметров.
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 данном исследовании базы данных изображений ладоней всесторонне анализируются как ключевой ресурс биометрических систем идентификации. В работе подробно рассмотрены процесс создания баз данных, их технические характеристики и области применения. Также проанализированы существующие базы данных, такие как CAS1A Palmprint, NEC Palm Database и PolyU, MultispectraL В ходе исследования выявлены проблемы качества, вопросы конфиденциальности, сложности стандартизации и технические ограничения, а также разработаны рекомендации по их решению.
