OJS Tashkent State University of Economics
Not a member yet
554 research outputs found
Sort by
THE ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED SOLUTIONS IN ANTI-MONEY LAUNDERING COMPLIANCE
No full textIn this study, we will explore the role of artificial intelligence-based solutions in tackling Anti-Money Laundering efforts of commercial banks with due focus on efficiency enhancement in solving various tasks. Particular attention will be paid on the applicability of AI-based solutions in Anti-Money Laundering Compliance units of commercial banks in conditions of Uzbekistan. The study will reveal that the use of AI-based technologies in AML Compliance enhances efficiency leading to decrease of time and costs while processing customer transactions and increase overall performance of these units in commercial banks
THE CHALLENGES OF DE-IDENTIFIED DATA: RE-IDENTIFICATION AND PRIVACY RISKS IN THE DIGITAL AGE
No full textThis article discusses the main aspects of personal data and its de-identification as an information protection measure. It also describes the risks of re-identification and the causes of attacks related to this phenomenon and demonstrates the process of collecting, processing and de-identifying personal data
MULTI-AGENT TIZIMARINING BUSINESS INTELLIGENCE INTEGRATSIYASI UCHUN PETRI TO\u27RI ASOSIDAGI MODELI
No full textUshbu maqolada business intelligence uchun quriladigan axborot tizimlarining multi-agentli texnologiyalari asosida yaratish jarayonining kengaytirilga Petri tarmog’i asosida modellashtirish, simulyatsiya qilish va tahlil qilish uchun multi agentli texnalogiyalarga asoslangan boshqarish tizimni qurish usuli taklif etiladi. Tizimning turli xil hisoblash agentlari ierarxik arxitekturada taqdim etilgan bo\u27lib, u turli tizim darajasida intelektual xatti-harakatlarni taklif qiladi. Quyi darajada agentlar asosiy ma\u27lumotlarni yig\u27ish va oldindan qayta ishlash uchun odatiy mavjud biznes-jarayon muhitlarini modullashtiradi va simulyatsiya qiladi, bu tizim ichiga kiritilgan qoidalar asosida tegishli hodisani keltirib chiqaradi, o\u27rta qatlamda agentlar baholash va muvofiqlashtirish imkonini beradi. Markaziy boshqaruv va muvofiqlashtirish quyi tizimi butun tizim faoliyatini yanada mustahkam va izchil qilish uchun tizim ichidagi barcha agentlarni meta-boshqaruv darajasida kuzatib boradi va muvofiqlashtiradi
ЮЗ ТАСВИРЛАРИНИ СЕГМЕНТЛАШНИНГ НЕЙРОН ТАРМОҚЛАРГА АСОСЛАНГАН УСУЛЛАРИ
No full textТасвир объектларини нейрон тармоқлар асосида сегментациялаш рақамли тасвирларни таҳлил қилишда кенг қўлланилмоқда. Тасвир сегментацияси бу тасвирни бир нечта ҳудудларга ажратиш бўлиб, ажратилган ҳар бир ҳудуд маълум бир синфга тегишлидир. Мазкур ишда нейрон тармоқлардан фойдаланишга урғу берган ҳолда шахс юз тасвирларини сегментлашни замонавий усул ва технологиялари ўрганилган. Шунингдек, тасвирларда юз минтақаларини аниқ ва самарали ажратиб олиш зарурати муҳокама қилинган. Бундан ташқари, юзни сегментлашда нейрон тармоқларга асосланган усулларни афзалликлари ва камчиликлари, иловалари ҳақида умумий маълумот ва таққослаш натижалари ҳам ёритиб берилган. Олинган ҳар бир усул хусусиятлари таҳлил этилиб, сегментлаш аниқлиги, тезлиги ва ресурс интенсивлиги каби бир қатор мезонлар асосида самарадорлиги қиёсий таҳлил қилинган. Натижалар умумлаштирилиб, юз тасвирларини сегментлаш усулларини ишлаб чиқишни замонавий ҳолати ва истиқболлари ҳақида хулосалар берилган
ZAMONAVIY TIBBIYOT AXBOROT TIZIMLARI UCHUN JARAYON MODELLARINI LOYIHALASH MASALASI
No full textBugungi kunda sog‘liqni saqlashni raqamlashtirish va sun’iy intellekt texnologiyalarini joriy qilish tibbiy xizmat sifatini tubdan takomillashtirish va yaxshilash uchun ulkan salohiyatga ega bo‘lgan asosiy sohalardan biri sanaladi. So‘nggi yillarda raqamli texnologiyalarning jadal rivojlanishi va sun’iy intellektdan sog‘liqni saqlashning tashxislash va davolashdan tortib shifoxona boshqaruvi va sog‘liqni saqlash tizimlarigacha bo‘lgan turli sohalarida qo‘llanilishi sohasida ko‘plagan tadqiqotlar olib borilayotganiga guvox bo‘lyapmiz. Ushbu maqolada tibbiyotni raqamlashtirish, tashxislash va sun’iy intellekt texnologiyalarining sog‘liqni saqlash sohasidagi o‘rni va axborot tizimlariga zaruratlar, shuningdek, ularni loyihalashtirishda duch keladigan foydali jihatlar va keltirib chiqarishi mumkin bo‘lgan muammolar hamda ushbu sohadagi tadqiqotlar sharxi bayon qilingan
TASVIRDAN OB’YEKTNI ANIQLASH USULLARI
No full textUshbu maqolada tasvirdan ob’yektni aniqlash masalalari va algoritmlari, xususan, R-CNN, Faster R-CNN va YOLO algoritmlari, algoritmlarning tasvirdan ob’yektni aniqlashdagi samaradorligi tahlil qilingan. Algoritmlarni taqqoshlashda YOLO algoritmining YOLOv3 timsoli tanlab olindi, chunki, bu algoritm YOLO ning YOLOv1 va YOLOv2 timsollariga nisbatan sodda va tezroq ishlaydi. Tanlab olingan tasvirdan ob’yektni aniqlash modelini o‘rgatish (o‘qitish) uchun COCO ma’lumotlar to‘plamidan foydalanildi hamda modelni o‘qitish va natijalarni olish Colab Notebookda (https://colab.research.google.com/) amalga oshirildi
ABSTRAKTIV ANNOTATSIYALASH YORDAMIDA MATNLARNI ANNOTATSIYALOVCHI MASTAT TIZIMINI YARATISH
No full textJahonda so‘ngi yillarda ilmiy tadqiqot ishlarini rivojlantirish uchun chet tillaridagi elektron matnlarni semantik-morfologik tahlil qiluvchi modellar, algoritmlar va dasturiy vositalar yaratilmoqda. Afsuski, o‘zbek tilidagi elektron matnni avtomat semantik tahlil qilib, uning tarkibidan kalit so‘zlarni ajratib, mazmunidan kelib chiqib avtomatik tarzda annotatsiya yoki xulosa yozib beradigan dasturiy taʼminot hali ishlab chiqilmagan. Shu bois, mazkur anotatsiyalash uchun tanlangan - MASTAT tizimini yaratish o‘ta dolzarbdir. Ma’lumki kompyuter lingvistikasida foydalanadigan tabiiy tilni tushunish (NLU), semantik tahlilga yoki matnning mo\u27ljallangan ma\u27nosini aniqlashga qaratilgan va tabiiy tilni yaratish (NLG), bu esa matnni mashinada yaratishga qaratilgandir. NLP so\u27zlashuv tilini so\u27zlarga ajratish, tovushni matnga aylantirish va aksincha, nutqni aniqlashdan alohida, lekin ko\u27pincha nutqni aniqlash bilan birgalikda ishlatiladi.Tarkibiy qismlarni tahlil qilish asosan sintaktik tahlilga qaratilgan bo\u27lib, bog\u27liqlikni tahlil qilish jarayonida ham sintaktik, ham semantik tahlilni amalga oshirishi mumkin. Ushbu maqolada tarkibiy qismlarni tahlil qilish va bog\u27liqlikni tahlil qilishning modellari hamda boy semantikaga ega bo\u27lgan bog\u27liqlik tahlili ko\u27rib chiqiladi. Bundan tashqari, biz maqolada katta va kichik hajmdagi matnlarni tahlil modellari, tokenlarga ajratish usullari, o‘zbek tili uchun korpusini ishlab chiqishlarni ko\u27rib chiqamiz. Hozirda, oʼzbek tilidagi gapning grammatik strukturasi, xatolarni aniqlash, soʼzlarning sintaktik-morfologik jixatdan avtomatik tahlil qiluvchi vositalarini yaratishga doir bir qator tadqiqotlar amalga oshirilmoqda. Mazkur MASTAT tizimi shunisi bilan ahamiyatliki, matnlarni avtomatik qisqartirish, katta hajmdagi maʼlumotlarni kalit soʼzlar yordamida xulosalash imkonini beradi. Kompyuter lingvistikasi uchun ushbu tadqiqot bir qator nazariy va amaliy vazifalarni yechishga yordam beradi. Shu jihatdan, matnlarni sintaktik tahlil qiluvchi hamda avtomatik qisqartiruvchi dasturiy taʼminot ishlab chiqish, algoritm, modellarni yaratish muhim ahamiyat kasb etadi
MASHINAVIY O‘QITISH ASOSIDA YO‘LLARDAGI TIRBANDLIK HOLATLARINI TAHLIL QILISHNING INTELLEKTUAL ALGORITMLARI
No full textHozirgi vaqtda shaharlarning kengayishi va transport vositalari sonining ortishi tirbandlik muammosini dolzarb masalaga aylantirdi. Ushbu muammoni hal qilishda video tasvirlardan transport vositalarini tanib olish uchun YOLO, SSD va Faster R-CNN kabi ilg‘or algoritmlardan foydalanish muhim rol o‘ynaydi. Bu texnologiyalar transport vositalarining turini, joylashuvini va sonini aniqlashda yuqori aniqlik va tezlik bilan ishlaydi. YOLO (You Only Look Once) algoritmi tasvirni bir marta ko‘rib, transport vositalarining aniqligini va joylashuvini belgilaydi, bu esa real vaqt rejimida samarali ishlash imkonini beradi. SSD (Single Shot MultiBox Detector) esa bir nechta konvolyutsion qatlamlardan foydalanib, yuqori aniqlik bilan transport vositalarini aniqlaydi va real vaqt rejimida ishlaydi. Faster R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks) algoritmi esa region prediktsiyasi va konvolyutsion neyron tarmoqlarni birlashtirib, transport vositalarini aniqlashda yuqori aniqlikni ta’minlaydi, lekin tezligi biroz sekinroq. Video tasvirlardan transport vositalarini aniqlash natijasida hosil bo‘lgan ma’lumotlar to‘plami tirbandlik holatlarini bashorat qilishda foydalaniladi. Bu ma’lumotlar to‘plami transport vositalarining soni, turli vaqtlardagi joylashuvi, harakat yo‘nalishi va tezligi kabi ma’lumotlarni o‘z ichiga oladi. Bu ma’lumotlardan foydalangan holda, tirbandlikni bashorat qilish uchun turli sun’iy intellekt algoritmlari qo‘llaniladi. Ushbu tadqiqot ishida XGBoost, Random Forest Classifier, LGBMClassifier (Light Gradient Boosting Machine Classifier) va Logistic Regression kabi tirbandlikni bashorat qilishda eng ko‘p qo‘llaniladigan algoritmlardan foydalanib tirbandlik holatlari bashorat qilindi hamda natijalar baholanib taqqoslandi
INTERNET ASHYOLAR ASOSIDA QURILGAN TIZIMLARDA YUKLAMALARNI MUVOZANATLASH MASALASI
No full textMaqolada Internet ashyolar (IoT) tizimlarida yuklamalarni muvozanatlashning matematik modellashtirish va samaradorligini oshirish uchun taklif etilgan usullar muhokama qilinadi. IoT tizimlarida yuklamalarni muvozanatlashdagi qiyinchiliklar va ularni hal qilish uchun ishlab chiqilgan algoritmlar ko‘rib chiqiladi. Maqsad funktsiyalari orqali tarmoq va hisoblash resurslarini optimal taqsimlanishini ta’minlash, energiya sarfini kamaytirish va kechikishlarni minimallashtirish uchun taklif qilingan modellar tahlil qilingan. Tadqiqot natijalari IoT tizimlarida yuklamalarni samarali muvozanatlash uchun zamonaviy echimlar taklif qilish imkonini beradi
APPLICATION OF STRUCTURAL SIMILARITY INDEX FOR ANALYSIS OF X-RAY IMAGES OF INSPECTION-INSPECTION COMPLEXES OF CUSTOMS CONTROL
No full textThis article discusses a method for analyzing X-ray images obtained using Inspection and Examination Complexes using digital transformation algorithms. The relevance of the topic is due to the need to increase the efficiency of control over the transit of goods at the border. The structural similarity index is evaluated as a method for detecting anomalies in X-ray images