OJS Tashkent State University of Economics
Not a member yet
554 research outputs found
Sort by
3D MODELING OF SATELLITE-DERIVED GEOSPATIAL DATA FOR OIL AND GAS SYSTEM DESIGN
No full textIn recent decades, during the period of rapid development of science and technology, a new fundamental method for identifying and studying resources in oil and gas fields has enabled the use of a satellite system. Having a detailed understanding of the types of satellites and their use, as well as the use of AI tools, ensures the acquisition of fast and accurate information. This article presents information on the creation and use of a software package for creating 3D models of satellite geospatial data in the design of oil and gas systems
TAQSIMLANGAN TIZIMLARDA MA’LUMOTLAR FRAGMENTATSIYASI VA REPLIKATSIYASINI OPTIMALLASHTIRISH
No full textMazkur maqolada taqsimlangan tizimlarda dinamik replikatsiya va kechikishni optimallashtirishga qaratilgan algoritmik yondashuvlar tahlil qilinadi. Ma’lumotlar bazalarining samaradorligini oshirish maqsadida jadvallarni fragmentatsiyalash (gorizontal, vertikal va aralash) va ularni tugunlarga joylashtirish usullari bayon etiladi. Shuningdek, replikatsiya, yuk balanslash, so‘rovlarni optimallashtirish va tranzaksiyalarni boshqarish mexanizmlari ko‘rib chiqiladi. Tizimning ishonchliligi va uzluksiz ishlashi uchun nosozliklarga chidamlilikni ta’minlovchi strategiyalar ham taqdim etilgan. Umumiy optimallashtirish modeli orqali yuqoridagi barcha omillar muvofiqlashtiriladi. Ushbu yondashuvlar taqsimlangan ma’lumotlar bazalarining barqaror va samarali ishlashiga xizmat qiladi
TA’LIM JARAYONIDA SUN’IY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARIDAN FOYDALANISH USULLARI VA ALGORITMLARI
No full textUshbu maqolada ta’lim jarayonida sun’iy intellekt vositalaridan foydalanish va algoritmlari haqida qisqacha tahlil qilindi. Shuningdek, mashinali o‘qitshdan foydalangan holda talabalar bilimini baholash yondashuvlari o‘rganib chiqildi, talabalar faoliyatini baholash jarayonining mashinali o‘qitishning hamda talabani individual o‘qitishning blok sxemalari taklif etildi. Taklif etilayotgan ishda mutaxassislar ishtiroki va iteratsion takomillashtirish jarayoni orqali savol-javob muntazam ravishda yangilanadi hamda sifatli baholash uchun optimallashtiriladi
AUTOMATED DIAGNOSIS OF BREAST CANCER FROM MRT IMAGES USING DEEP LEARNING ALGORITHMA
No full textBreast cancer remains one of the most prevalent oncological diseases globally, and its early diagnosis is critical for improving survival rates. This study investigates the efficacy of deep learning algorithms for the automated diagnosis of breast cancer using magnetic resonance imaging (MRI). A dataset of 400 MRI images was utilized, comprising 250 images with cancerous regions and 150 normal images, with 2800 cancerous regions annotated. The images underwent preprocessing with Reinhard color normalization to address brightness variations. The dataset was split into 70% training, 20% validation, and 10% testing sets. A deep learning model was designed, featuring seven convolutional blocks, each with 2D convolution, ReLU activation, MaxPooling, dropout, and batch normalization, followed by feature concatenation. A recurrent layer, using LSTM to capture temporal dependencies, processed the concatenated features, which were then passed through dense layers, dropout, batch normalization, and a softmax output for classification. Two advanced object detection models, YOLOv8 and RetinaNet-DDOD, were tested. YOLOv8 achieved a mean Average Precision ([email protected]) of 87.5% with faster processing (0.05 seconds), while RetinaNet-DDOD outperformed it with 92.8% [email protected], demonstrating higher accuracy. Mathematical models, including CloU and focal loss functions, enhanced detection of cancerous regions. RetinaNet-DDOD excelled in identifying dense and small lesions, whereas YOLOv8 performed better on simpler images. Healthy images were detected with 93.3% accuracy, and cancerous images with 88.0%, though an 8.0% false negative rate highlights challenges with small lesions. Compared to traditional manual analysis, automated systems showed superior speed and precision, underscoring their potential in clinical diagnostics and suggesting future improvements through dataset expansion
ELEKTRON TIJORATDA AXBOROT XIZMATLARI MAJMUASINI BOSHQARISH
No full textUshbu maqolada zamonaviy iqtisodiy tuzilmaning evolyutsiyasida axborot-xizmat yo‘nalishining ustuvorligi asoslanadi, unda internet iqtisodiyoti xizmatlar sohasining rivojlanishi muhim ahamiyatga ega. Konseptual darajada elektron tijoratning mohiyati xizmatlar sohasidagi alohida iqtisodiy faoliyat turi sifatida aniqlanadi. Unga xos xususiyatlar: virtual xizmat muhiti, tarmoq tashkiliy-boshqaruv shakllari, innovatsion faollik, global xarakter, ish muhitining beqarorligi, biznes infratuzilmasida axborot texnologiyalarining ustunligi. Neoiqtisodiyotda xizmatlarni tashqilashtirishning asosiy tendensiyalari va omillari aniqlangan va tizimlashtirilgan. Axborot xizmatining roli va mohiyati maqsadga muvofiq tashkiliy-iqtisodiy faoliyat sifatida o‘rnatilgan va ochib berilgan. Axborot xizmatlarining keng qamrovli tasnifi taklif etilgan. “Elektron axborot xizmatlari” va “axborot xizmatlari” kabi yangi kategoriyalarni ilmiy muomalaga kiritish orqali xizmatlar sohasining tushuncha apparati kengaytirilgan
HODISALARNI BASHORAT QILISHDA NAÏVE BAYES KLASSIFIKATORIDAN FOYDALANISH
No full textTabiiy tilni qayta ishlash jarayonlarining muhim vazifalaridan biri bu- matnni klassifikatsiya qilishdir . Matnni tasniflash orqali undagi sodir bo‘lishi mumkin bo‘lgan ehtimolliklarni yuqori aniqlikda aniqlash imkoni paydo bo‘ladi . Ushbu muammoga javob topishda mashinali o‘qitishga asoslangan usullar keng qo‘llaniladi. Mazkur maqolada matnni tasniflash algoritimiga misol tariqasida Naïve Bayes algoritimi haqida ma’lumot va ushbu algoritimga misol keltiriladi va uning ishlash jarayoni haqida ma’lumot berilgan
SUN’IY INTELLEKT TIZIMLARIDA O‘QITILGAN MODELNI HIMOYALASH ARXITEKTURALARI
No full textSun\u27iy intellekt (SI) sohasining jadal rivojlanishi bilan o‘qitilgan modellarni himoyalash masalasi tobora dolzarb muammoga aylanmoqda. Ushbu modellar katta hajmdagi ma\u27lumotlar va yuqori hisoblash resurslari asosida yaratilgan qimmatli intellektual mulk sifatida ruxsatsiz foydalanish, ko‘chirish yoki hujumlardan himoyalanishni talab qiladi. Mazkur maqolada SI tizimlarida o‘qitilgan modellarni himoyalash uchun qo‘llaniladigan asosiy arxitekturalar tahlil qilinadi. Tadqiqotning maqsadi ushbu usullarning samaradorligini va SI ilovalarining o‘ziga xos talablariga muvofiqligini baholashdir
NUTQ SIGNALLARINI NORMALLASHTIRISH ALGORITMLARI
No full textNutq signalining amplitudasi turli tashqi va ichki omillar ta’sirida o‘zgarishi mumkin. Ushbu maqolada nutq signallarini normallashtirish algoritmlari tahlil qilinib, ularning asosiy tamoyillari, energiya va chastota xususiyatlari, shuningdek, VAD (Voice Activity Detection) algoritmi yordamida nutq sohalarini ajratish usullari ko‘rib chiqilgan. Bundan tashqari, ekstremumlar tarqalishiga asoslangan nutq segmentatsiyasi usuli taklif qilinib, uning samaradorligi neyron tarmoqlar yordamida baholangan. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, taklif etilgan yondashuv turli shovqinli muhitlarda ham nutq va fon xalaqitlarini samarali ajrata oladi
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ НЕЧЕТКОЙ БИПОЛЯРНОЙ ИНФОРМАЦИИ В КЛИНИЧЕСКОЙ МЕДИЦИНЕ: ПОДХОДЫ И РЕШЕНИЯ
No full textДанная статья посвящена актуальной проблеме интеллектуального анализа нечёткой биполярной информации в клинической медицине. В условиях постоянно растущего объема и сложности медицинских данных, характеризующихся неопределённостью, неполнотой и противоречивостью, традиционные методы анализа часто оказываются неэффективными. Мы исследуем теорию биполярных нечётких множеств как мощный инструмент для адекватного моделирования как положительных, так и отрицательных аспектов медицинских знаний и данных.
Работа сосредоточена на двух ключевых направлениях представление биполярных нечётких знаний и применение методов интеллектуального анализа данных (Data Mining) в медицинской сфере. Мы разрабатываем модели для формализации биполярных нечётких медицинских терминов, отношений, онтологий и баз правил, а также соответствующие механизмы логического вывода для поддержки клинических решений. В области Data Mining адаптируются и предлагаются новые алгоритмы кластеризации (например, биполярный нечёткий k-means), классификации (например, биполярные нечёткие деревья решений, нейронные сети) и поиска ассоциативных правил для эффективной обработки больших массивов биполярных нечётких медицинских данных. Обсуждаются также вопросы повышения вычислительной эффективности и масштабируемости решений за счет использования параллельных и распределенных вычислений.
Практическая значимость исследования заключается в повышении точности диагностики, улучшении прогнозирования исходов заболеваний и оптимизации систем поддержки принятия клинических решений, что в конечном итоге способствует совершенствованию персонализированной медицины и качества медицинской помощи
MODULLI O‘QITISH TIZIMIDA FANLARARO BOG‘LIQLIK ASOSIDA TA’LIM KETMA-KETLIGINI BELGILOVCHI AXBOROT TIZIMINI YARATISH
No full textUshbu maqolada zamonaviy ta’lim tizimida modulli o‘qitish yondashuvining nazariy va amaliy jihatlari tahlil qilinadi. Modulli o‘qitish tizimi har bir fanning mantiqiy tuzilgan, mustaqil o‘quv moduli sifatida qaralishini ta’minlab, ta’lim jarayonining tizimliligi, natijaviyligi va individual moslashuvchanligini oshiradi. Ayniqsa, fanlararo bog‘liqlikni aniqlash, ularning o‘zaro mantiqiy tartibini belgilash va bu asosda o‘quv rejasini shakllantirish modulli o‘qitish tizimining samaradorligini ta’minlovchi asosiy omillardan biridir. Maqolada grafoanalitik, matritsali va ekspert tahlil usullari yordamida fanlararo bog‘liqliklar aniqlanib, Python dasturlash tili va Django platformasi asosida axborot tizimi yaratish yondashuvi asoslab beriladi. Taqdim etilgan tizim orqali o‘quv fanlarini avtomatik ketma-ketlikda tartiblash imkoniyati yaratiladi. Shuningdek, AQSh, Germaniya, Koreya va Finlandiya ta’lim tizimlaridagi ilg‘or tajribalar tahlil qilinib, ularning O‘zbekiston oliy ta’lim muassasalarida joriy etish istiqbollari ko‘rsatib o‘tilgan. Maqola natijalari o‘quv jarayonini raqamlashtirish va optimallashtirishda amaliy ahamiyatga ega