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.
Настоящая статья показывает, что в условиях индустрии 4.О., цифровые технологии в высшем образовании способствуют повышению качества, детализации и наглядности учебного процесса, позволяют выстроить индивидуальные траектории обучения для каждого студента, предоставляют новые возможности для повышению квалификации профессорско-преподавательского состава вуза, что в конечном итоге, служит залогом подготовки высококвалифицированных специалистов для отраслей и сфер экономики.
Статья посвящена проблеме неравного доступа к дистанционному обучению у студентов вечернего отделения, обусловленного профессиональной занятостью, бытовыми условиями и техническими ограничениями. Предлагается использование интеллектуальных систем как инструмента для персонализации образовательного процесса, адаптации учебных материалов, а также для организации гибкого взаимодействия между студентом и преподавателем. Приводятся примеры возможных решений, архитектура интеллектуальной поддержки и потенциальный эффект внедрения на уровне ВУЗа.
Использование технологий искусственного интеллекта в преподавании математики и теории вероятностей повышает качество обучения, делает его более доступным и увлекательным для студентов. Применение персонализированного подхода, интерактивных методов и геймификации способствует развитию аналитического мышления и самостоятельных навыков у обучающихся.
Статья посвящена современным проблемам методики преподавания предмета физика. Представленные примеры из истории развития мегодики обучения физике. Определена роль физики в учебном процессе школы, вуза и других образовательных учреждений. Описываются современные тенденции методик преподавания. Приведены закономерности развития методики обучения физике. Приведены сопоставления изучения теоретического материала и проведение лабораторных работ. Обозначены закономерности развития методики обучения физике.
В работе представлена математическая модель, и результаты проведенных численных расчетов, предназначенные для анализа и прогнозирования распространения загрязняющих веществ в приземном слое атмосферы. Модель учитывает динамику уменьшения концентрации загрязнителей за счет их естественного разложения и фотохимической трансформации, влияние изменений розы ветров и топографии местности, изменение коэффициентов диффузии и турбулентного перемешивания в зависимости от стабильности атмосферной стратификации. Высокая точность и устойчивость результатов обеспечивается за счет использования полунеявной конечно-разностной схемы и метода «прямых» для решения поставленных задач.
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 рассматривается роль интерактивных платформ в развитии креативного мышления у студентов. Автор проводит научно-теоретический анализ роли интерактивных средств в образовательном процессе и выявляет механизмы стимулирования творческой активности через их использование. В статье также представлены практические рекомендации по поддержке креативности в образовании с использованием современных цифровых платформ.
Рассматриваются модели управления организацией, даются понятия бизнес модели и операционной модели. Показывается роль и место систем ИИ в принятии решений в операционной деятельности организацией.
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 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.
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 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 посвящена изучению влияния цифровой трансформации и искусственного интеллекта на формирование устойчивых экосистем в высшем образовании. В работе рассматриваются теоретические и практические аспекты внедрения передовых цифровых технологий, таких как облачные сервисы, большие данные, искусственный интеллект и машинное обучение, которые предоставляют новые возможности для оптимизации образовательного процесса и управления учебными заведениями.
Настоящая статья посвящена вопросам применения современных образовательных технологий, направленных на повышение качества образования и улучшение его воспитательной значимости в высших учебных заведениях. Рассматриваются роль, эффективность и проблемы внедрения этих технологий в учебных заведениях. В статье приведены рекомендации и предложения по обогащению системы высшего образования инновационными технологиями, улучшению методов преподавания и усилению их воспитательных функций. Цель статьи - предоставить практические рекомендации для более эффективной и качественной организации педагогических процессов в высшем образовании.
Барно Даминова, Ирина Бозорова, Мукаддас Пардаева (Автор)
В статье дастся подробный анализ потребности государственных организаций в современных выпускниках и требования, предъявляемые к ним в условиях Республики Узбекистан. Также будут обсуждаться вопросы сотрудничества высших учебных заведений с государственным сектором, система стажировок и образовательные стратегии, актуальные для рынка груда. На основе анализа вносятся предложения по улучшению качества образования и системы подготовки кадров.
В работе анализируются историческое развитие, принципы работы и современные подходы к технологиям формирования рентгеновских изображений. В основном это касается технологий от традиционных методов рентгеновской визуализации до современных систем, интегрированных с искусственным интеллектом. В работе также анализируются преимущества и недостатки рентгеновских систем, и эта информация служит важным ресурсом для медицинских работников и научных исследователей.
В статье даны методические рекомендации по использованию концепции искусственного интеллекта и его сущности в образовании при обучении школьников робототехнике. В ходе занятия были изучены понятие искусственного интеллекта и эффективные аспекты использования его сущности.
Данное исследование посвящено анализу существующих систем обнаружения эмоций человека по речевым сигналам, в основном изучая системы с открытым и закрытым исходным кодом, сравнивая их принципы работы, технические характеристики, возможности и области применения. В работе также демонстрируются эксплуатационные характеристики и уровни точности систем распознавания речевых сигналов на разных языках.
В целях организации эффективного использования засушливых земель в данной статье описано применение водосберегающих технологий и методов водопользования и орошения на засушливых землях.
В данной статье рассматривается роль цифровых технологий и искусственного интеллекта в современном обществе, в частности, их применение в науке, образовании и промышленности. Освещены практические приложения технологий искусственного интеллекта, их влияние на деятельность человека, эффективность и перспективы развития.
В статье представлены данные о необходимости использования цифровых технологий в землеустройстве, в том числе при разработке землеустроительных схем, а также о применяемых в настоящее время цифровых технологиях и программном обеспечении.
Сегодня для решения проблем, связанных с возросшими требованиями к системам энергоснабжения в связи с развитием бытовой техники и интеллектуальных систем, предлагается устанавливать возобновляемые источники энергии, резервные источники, а также центральную сеть энергоснабжения с гибким управлением. С этой целью в данной статье разрабатывается проект по применению технологии, области применения и базы данных для сбора и обработки данных мониторинга на основе гибридных источников энергоснабжения и Интернета вещей.
В данной статье рассматривается вопрос применения инновационных педагогических технологий в повышении эффективности обучения. В статье анализируется влияние на образовательный процесс таких инновационных методов, как интерактивное обучение, геймификация, онлайн-обучение и персональный подход. По результатам исследования было показано, что достигается улучшение мотивации, успеваемости и творческого потенциала учащихся.
В этой статье исследуется важность педагогических технологий в преподавании истории. Показано, как эффективно осуществляется процесс исторического познания учащихся с помощью инновационных методов обучения, в частиоеги, интерактивных игр, групповых дискуссий и практических занятий. Обсуждается роль участия родителей и общественности в образовательном процессе, повышение интереса учащихся к истории.
Целью данного исследования является анализ того, какую важную роль играет искусственный интеллект (ИИ) в образовательном процессе. В статье исследуется, как современные ИИ-технологии могут решить ряд проблем в сфере образования, таких как барьеры доступа к учебным материалам, трудности в обучении и дефицит образовательных ресурсов.
В статье исследуется роль интеллектуальных систем и цифровых технологий в оценке и развитии экспортного потенциала регионов Узбекистана в условиях международной интеграции. Проанализированы текущие проблемы и предложены рекомендации по эффективному внедрению цифровых инструментов для устойчивого роста экспорта.
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 статье анализируется зарубежный опыт управления земельными ресурсами, особое внимание уделяется на проблемы и сложности в управлении земельными ресурсами. Описываются основные классификации систем кадастрового учета в зарубежных странах.
В данной статье анализируются возможности технологий искусственного интеллекта в оцифровке, систематизации и анализе научно-исторического наследия. На примере архивных материалов физико-технического института рассмотрены методология и программные средства цифровой платформы, созданные на основе практического опыта. Анализируются такие направления, как оцифровка архивных документов с использованием технологий OCR, семантический анализ, автоматическая классификация и построение графиков научных знаний.
В данной статье рассматриваются педагогические возможности духовно-нравственного воспитания будущих педагогов на основе работ Шарафа Рашидова, функциональная модель духовно-нравственного воспитания будущих педагогов на основе работ Шарафа Рашидова, инновационные методы духовно-нравственного воспитания будущих педагогов.
В статье рассматривается применение интуиционистских нечётких множеств и агрегирующих операторов для решения задач многокритериального принятия решений. Основное внимание уделено использованию интуиционистского нечёткого интегрального оператора Шоке, который эффективно учитывает взаимосвязи между критериями при агрегировании лингвистических оценок, выраженных интуиционистскими нечёткими значениями.
В данной статье анализируется предварительная обработка изображений дистанционного зондирования на основе модели дискретной гистограммы. Фиксироваться эффективность применения данной модели, ее значимость, качество и уникальность. Кроме того, показано практическое значение инфракрасных каналов в повышении эффективности распознавания объектов при дистанционном зондировании Земли.
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.
Данная исследовательская работа посвящена вопросу сегментации рентгеновских снимков легких, в которой выдвигается идея усовершенствования традиционной архитектуры U-Net с помощью остаточных связей и адаптивных механизмов обучения, а также данная модель проверяется в экспериментах. В результате было отмечено, что модель достигла высоких показателей точности, коэффициента Dice и IoU.
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.
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.
В статье рассмотрена роль цифровых моделей и систем на основе метаданных в анализе и оптимизации технологических процессов механообрабатывающей промышленности. На примере процесса круглого наружного врезного шлифования, смоделированного в программной среде, выполнен пошаговый анализ динамической системы процесса.
В теории термоупругости задачи обычно решаются в напряжениях с введением функции напряжений Эри. Однако в данной работе задача теории термоупругости формулируется и решается непосредственно в напряжениях в пространственной постановке без введения каких-либо дополнительных функций. Также представлен алгоритм решения.
В данной статье рассматривается роль речевых сигналов в системах идентификации личности, а также процессы выделения их характеристик и формирования параметров. Биометрическая уникальность речевого сигнала основана на неповторимых фонетических и акустических особенностях речи каждого человека.
В данной работе изучается поверхностный состав и атомное распределение системы Si-Cu(lOO) после имплантации ионами Ог+. Впервые было проанализировано распределение атомов по поверхности и в приповерхностном слое системы Si/Cu(100) после ионной имплантации. Результаты показывают, что путем имплантации чистого Si/Cu ионами O2+ и применения тепла можно получить нанопленку SiCh толщиной приблизительно 1,5-2 нм.
В данном исследовании предложен новый подход на основе карты Кохонсна для очистки речевого сигнала от шумов. В этом методе шумовые кластеры определялись с использованием карты Кохонена на основе частотных и энергетических характеристик речи, а для оценки уровня шума применялся метод «Minimum Statistics Noise Estimation». Это позволило добиться стабильных результатов даже при высоких уровнях шума. В качестве признаков использовались MFCC при низком уровне шума и логарифмическая мел-спектрограмма (Log-Mel) при высоком уровне шума. Эксперименты проводились при различных уровнях шума (1%, 5%, 10%, 15%, 20%, 25% белого шума), а результаты оценивались с помощью метрики PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality).
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 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.
Данное исследование посвящено анализу основных понятий и характеристик слабо сформированных процессов, встречающихся в медицинских, социальных и технологических системах.
В данном исследовании при расчете процесса диффузии вредных веществ в атмосфере было проведено математическое моделирование с учетом таких коэффициентов диффузии, как скорость ветра, размер частиц и температура.
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 анализируются алгоритмы преобразования классических изображений в квантовые, что является одним из важных этапов квантовой обработки изображений. Мы представляем квантовую схему с 8 000 снимков на компьютере реального времени IBM и симуляторе Аег, предлагаемый подход для эффективного кодирования изображения в квантовый формат и оптимизации количества используемых кубитов. Результаты исследования могут способствовать развитию технологий квантовой обработки изображений.
В работе представлено численное моделирование трехмерного поля скорости ветра в атмосфере на основе уравнений Навье-Стокса. Разработан устойчивый алгоритм решения задачи гидродинамики с использованием неявной разностной схемы и аппроксимации высокого порядка. Модель учитывает пространственно-временную изменчивость скорости воздушных масс в направлениях u, v и w, что позволяет более точно описывать процессы переноса загрязняющих веществ в атмосфере.
В данной статье рассматривается задача нахождения и анализа решения краевой задачи для сингулярного дифференциального уравнения второго порядка с использованием спектрального метода на основе полиномов Чебышева.
В статье исследована эффективность ансамблевых алгоритмов на основе принципов частичной прсцедентности при классификации стадий рака. Механизм взвешенного принятия решений на основе линейной свертки показал высокие результаты при классификации типов рака (С 16, С17, С18, С44, С50, С00). Разработан метод на основе манхэттенского расстояния и пороговых значений, результаты сравнены с классическими алгоритмами. Предложенный ансамблевый алгоритм повышает точность классификации до 94,7-96,2%, что на 3-10% выше результатов существующих алгоритмов.
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.
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.
В данной статье проанализированы методы сбора данных отпечатков ладони в области биометрической идентификации человека. В основном рассматриваются два типа методов сбора - офлайн и онлайн, с сравнением их преимуществ и недостатков. В офлайн-методе описана техника сбора данных на основе изображений с чернилами, а в онлайн-методе рассматриваются архитектура устройств, работающих в реальном времени, пользовательский интерфейс и требования к оптической системе.
В статье «Методы извлечения объектов из изображений» рассмотрены основные типы алгоритмов сегментации объектов изображения и представлена информация об их основных преимуществах и недостатках. В зависимости от характера проблемы есть возможность выбрать один или несколько методов.
В данной статье рассматривается роль алгоритмов в решении задач искусственного интеллекта (ИИ) и способы повышения их эффективности. Будут проанализированы основные алгоритмические подходы, используемые в системах (ИИ), а также освещены их преимущества и ограничения. В статье использована передовая литература, которая поможет изучить теоретические и практические аспекты алгоритмов искусственного интеллекта.
В данной тезисной работе представлено общее описание алгоритмов обработки рентгеновских изображений человеческой стопы, которые важны для диагностики различных состояний стопы, включая переломы, деформации и заболевания суставов. Исследование охватывает несколько методов обработки изображений, таких как выявление изменений, сегментация и извлечение признаков, что способствует улучшению качества рентгеновских снимков и повышению точности диагностики. Кроме того, в тезисе обсуждаются трудности, связанные с шумами, искажениями и низкой контрастностью рентгеновских изображений, а также предлагаются методы снижения этих проблем. Реализация этих алгоритмов направлена на повышение эффективности диагностики заболеваний стопы и более эффективное принятие медицинских решений.
В настоящее время активно развиваются системы, обеспечивающие естественное взаимодействие между человеком и машиной. Одной из актуальных задач является определение языка пользователя. В данной статье рассматривается задача определения языка (Language Identification - LID) на основе речевых сигналов, области её применения, существующие проблемы и современные подходы. Проведен сравнительный анализ классических методов машинного обучения (GMM, SVM, i-vector) и подходов, основанных на глубоких нейронных сетях (CNN, RNN, Transformer). Также описаны основные метрики оценки эффективности систем: Accuracy, Precision, Fl-score и Equal Error Rate (EER). Рассмотрены передовые подходы к решению сложных случаев, таких как переключение языков (code-switching) и открытые наборы языков (open-set LID), а также обсуждены практические перспективы для малоизученных языков, включая узбекский. Результаты исследования могут служить теоретической и практической основой для разработки многоязычных интерактивных голосовых систем.
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.
Ҳар бир инсон хаёти давомида қайсидир йўналишда қандайдир даражада из қолдиради. Баъзилар билинар-билинмас из қолдирса, айрим катта ҳарфлар билан ёзилувчи инсонлар хаётда шундай из қолдирадики, ундан нафақат ушбу инсонни ёдлаш, балки, бир нсча авлод ёшлари учун ўрнак машъали ва тимсоли бўлиб қолади.
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.
Данная статья посвящена необходимости разработки моделей прогнозирования на основе данных для принятия качественных решений в управленческих системах. Рассмотрены методы, основанные на временных рядах, в процессе анализа данных и прогнозирования. Приводятся анализ временных рядов, влияние на формирование управленческой стратегии, а также математические модели и алгоритмы, необходимые для повышения точности и эффективности, а также улучшения надежности результатов.
