OJS Tashkent State University of Economics
Not a member yet
554 research outputs found
Sort by
AVTOMATLASHTIRILGAN VILOYAT AXBOROT RESURS MARKAZINING IQTISODIY SAMARADORLIGI
No full textUshbu maqolada avtomatlashtirilgan viloyat axborot resurs markazlarining iqtisodiy samaradorligini oshirishdagi o‘rni va ahamiyati tahlil qilinadi. Axborot texnologiyalarining joriy etilishi orqali xizmat ko‘rsatish tezligi, resurslardan foydalanish samaradorligi hamda xarajatlarni optimallashtirish kabi muhim jihatlar ko‘rib chiqiladi. Maqolada shuningdek, raqamli transformatsiya sharoitida axborot resurs markazlarining boshqaruv samaradorligini oshirish yo‘llari va ularning hududiy iqtisodiy rivojlanishga ta’siri yoritiladi. Tadqiqot natijalari asosida avtomatlashtirish darajasini oshirish orqali yuqori natijalarga erishish mumkinligi isbotlab beriladi
ИНСОН ҲИС-ТУЙҒУЛАРИНИ АНИҚЛАШНИНГ НЕЙРОН ТАРМОҚ МОДЕЛЛАРИ
No full textМазкур мақола инсон юз ифодалари орқали унинг ҳис-туйғуларини аниқлашда фойдаланиш мумкин бўлган нейрон тармоқ моделлари таҳлилига бағишланган бўлиб, унда ҳис-туйғуларни автоматик аниқлашга оид классик ва замонавий ёндашувлар таҳлили амалга оширилган. Шунингдек, мақолада чуқур нейрон тармоқлар ва уларни гибрид моделлари орқали ҳис-туйғуларни аниқлашдаги имкониятлари, архитектуралари, трансферли ўқитиш ва оптималлаштириш усуллари ҳам кенг ёритилган. EmotionNet Nano моделини юз ифодаларини аниқлашдаги самарадорлиги, кичик ўлчами ва энергия тежамкорлиги билан бошқа моделлардан ажралиб туриши кўрсатилиб, уни реал вақтда ишлашга мослаштирилган ечим эканлиги таъкидлаб ўтилган. Модел CK+, FER-2013 каби маълумотлар базаларидаги юқори аниқликни таъминлаганлиги уни амалиётда жорий этишга яроқлилигини кўрсатади. Бундан ташқари, Python дастурлаш муҳитидаги мавжуд OpenCV, Dlib, DeepFace, FER ва ERTK/Affectiva каби кутубхоналарни таҳлил қилиниб, уларни ҳис-туйғуларни аниқлашдаги имкониятлари ўрганилган ҳамда турли базаларда тажриба синов натижалари келтирилган. Олинган натижалар OpenCV, Dlib, TensorFlow ва PyTorch каби технологик воситалардан фойдаланиб реал вақтда ишловчи, енгил ва самарали тизимларни яратиш мумкинлигини кўрсатди. Муаллифлар инсон ҳис-туйғуларини аниқлашда нейрон тармоқ моделларидан фойдаланиш нафақат назарий жиҳатдан, балки амалий жиҳатдан ҳам улкан имкониятларга деб ҳисоблайдилар.
МАТНЛАРНИ ВЕКТОРЛАШНИ TF_IDF КВАНТ АЛГОРИТМИ
No full textУшбу мақолада матнли маълумотларни векторлашда квант ҳисоблашга асосланган TF_IDF алгоритмидан фойдаланиш таклиф этилган. Квант TF_IDF алгоритми ҳар бир сўз квант ҳолатларини векторлар орқали ифодалашга имкон беради. Тажрибалар учун реал шикоятлар тўплами олинган бўлиб, хизмат турлари бўйича таснифланган. Классик ва квант TF_IDF алгоритми орқали шакллантирилган белгилар асосида Decison Tree, Random Forest ва Naive Bayes усулларида таснифлаш амалга оширилган. Натижада квант TF_IDF алгоритми классик алгоритмига нисбатан ўртача 11,9 % юқори аниқликни таъминлашини кўрсатди. Таниб олишда эса Decision Tree усули энг юқори (94 %) аниқликни таъминлади. Тадқиқот квант векторлаш алгоритмларини классик векторлаш алгоритмларига нисбатан самарали ишлашини кўрсатди ҳамда табиий тилни қайта ишлаш вазифаларида истиқболли ечим эканлигини кўрсатди
EARLY DIAGNOSIS AND PREDICTION OF HEAD AND NECK TUMORS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE (CNN)
No full textThis work investigates the application of artificial intelligence (AI) to improve the diagnosis and prognosis of head and neck (H&N) cancer. We explore two approaches for H&N tumor segmentation: (i) a comparison of Vision Transformer (ViT)-based and convolutional neural network (CNN)-based models, and (ii) a novel 2D perspective for processing 3D medical images. Furthermore, we propose AI models for patient prognosis, including an ensemble method and a ViT-based framework that integrates imaging and clinical data. Results demonstrate the potential of AI to enhance the accuracy and efficiency of H&N cancer managemen
ЭЛЕКТР ТАРМОҚЛАРИ ОБЪЕКТЛАРИДАГИ ЖАРАЁННИ АВТОМАТЛАШТИРИШ МАСАЛАСИ
No full textМазкур мақола электр тармоқлари корхоналарида электр энергиясини истеъмолчиларга етказиб беришдаги объектларни (подстанция, трансформатор, фидер) параметрлари бўйича идентификациялаш, электр тармоғини ташкил қилиш, фаолият жараёнидаги ҳолатни мониторингини олиб бориш ва қарорлар қабул қилиш бўйича автоматлаштирилган бошқарув тизимини қуриш масалаларига бағишланган
A REVIEW OF GEOSPATIAL DATASETS AND SATELLITE IMAGERY FOR GEOAI APPLICATIONS: CHARACTERISTICS AND USE CASES
No full textThe rapid advancement of artificial intelligence (AI) has significantly transformed geospatial analysis, giving rise to GeoAI—a fusion of AI techniques with spatial sciences. This paper presents a comprehensive review of the integration of AI in satellite image classification and geospatial data analysis. It categorizes and compares key datasets such as aerial imagery, LiDAR, vector, and trajectory data, highlighting their unique characteristics and applications. Furthermore, it evaluates the performance of various machine learning and deep learning algorithms—including supervised, unsupervised, and CNN-based methods—applied to diverse classification tasks. Special emphasis is placed on dataset selection, accuracy metrics, and classification methodologies. The review also discusses key challenges such as data heterogeneity, scalability, and real-time processing, emphasizing the critical need for robust and scalable AI solutions in geospatial intelligence. The findings offer valuable insights for researchers and practitioners aiming to leverage AI for enhanced environmental monitoring, urban planning, and remote sensing
MINTAQA SANOAT TUZILMASI MA’LUMOTLARINI QAYTA ISHLASHDA AKT DAN FOYDALANISH VA UNI TAKOMILLASHTIRISH
No full textBugungi kunda axborot texnologiyalari va tizimlarining rivojlanishi nafaqat mintaqa sanoatining ishi va boshqaruvini osonlashtirish, balki butun sanoat korxonalarining faoliyatini yaxshilash hamda ishlab chiqarish samaradorligini oshirish imkonini beradi. Maqolada mintaqa sanoat tuzilmasi ma’lumotlarini qayta ishlashda AKTdan foydalanish va uni komillashtirishda tiziminining raqobatbardoshligi va milliy iqtisodiyotning sanoat tarmoq tuzilmalarini ustunlikka erishishga imkon beruvchi asosiy tendensiyalar, konvergensiyasi va biznes-yechimlar mexanizmlari hamda modeli keltirilgan
ОПТИМИЗИРОВАННАЯ ОБЛЕГЧЁННАЯ YOLOV5S ДЛЯ РАННЕГО ОБНАРУЖЕНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПОЖАРОВ
No full textСельскохозяйственные пожары представляют серьёзную угрозу для продовольственной безопасности, экосистем и сельской экономики, что требует их раннего обнаружения. В работе предлагается облегчённая версия YOLOv5s, оптимизированная для выявления признаков пожара. Основное новшество заключается в углублении блока C3 и интеграции DarknetBottleneck для извлечения тонких признаков (лёгкий дым, небольшие языки пламени). Эксперименты на наборе из 3200 аннотированных изображений показали: точность — 88,9%, полнота — 85,7%, mAP — 87,3%, что превосходит YOLOv5s и современные детекторы (YOLOv7-tiny, YOLOv8n). Модель компактна (7,5 млн параметров), работает в реальном времени (74 FPS) и подходит для устройств с ограниченными ресурсами. Результаты подтверждают, что архитектурная оптимизация повышает эффективность раннего обнаружения пожаров, позволяя снизить убытки в сельском хозяйстве
MAMLAKATIMIZ QISHLOQ XO‘JALIGI KORXONALAR MONITORING TIZIMIDA RAQAMLI TEXNOLOGIYALARDAN FOYDALANISHNING O‘ZIGA XOS XUSUSIYATLARI
No full textMaqolada O‘zbekiston Respublikasi qishloq xo‘jaligida iqtisodiy samaradorlikni innovatsiyalar asosida ta’minlash imkoniyatlari asoslab berilgan. Bunda asosiy e’tibor ilg‘or xorij tajribasidan mamlakat qishloq xo‘jaligida foydalanish imkoniyatlarini asoslashga qaratilgan
GOOGLE FORM VA QR KOD ASOSIDA XAVFSIZ KOGNITIV BAHOLASH ALGORITMI
No full textUshbu maqolada onlayn kognitiv baholashda QR kodga asoslangan autentifikatsiyani Google Form platformasi bilan integratsiyalash imkoniyatlari tahlil qilinadi. Taklif etilgan algoritm QR token yaratish va verifikatsiya qilish jarayonini Item Response Theory (IRT) modellari (Rasch, 2PL, 3PL) bilan uyg‘unlashtirgan bo‘lib, bu test topshiriqlarini kalibrlash va talabalar qobiliyatini aniqroq baholashga xizmat qiladi. Shuningdek, tizimda Kompyuter-adaptiv test (CAT) mexanizmi joriy etilib, savollar test axborot funksiyasi asosida tanlanadi. Bu yondashuv test uzunligini qisqartirish bilan birga baholash ishonchliligini saqlab qoladi. Akademik halollikni ta’minlash maqsadida vaqt va xulqiy anomaliyalarni aniqlash (Z-score va izolatsiyaga asoslangan modellar) mexanizmlari ham kiritilgan. An’anaviy va onlayn baholash tizimlari natijalari taqqoslanganda, QR-kod integratsiyalangan yondashuv o‘lchash aniqligi, xavfsizlik va adaptivlik bo‘yicha ustunliklarga ega ekanligi ko‘rsatildi. Natijalar shuni tasdiqlaydiki, mazkur yondashuv raqamli ta’lim muhitida shaxsiylashtirilgan, shaffof va samarali baholash tizimlarini joriy etish uchun ishonchli asosdir