OJS Tashkent State University of Economics
Not a member yet
554 research outputs found
Sort by
SIMMETRIK UZLUKSIZ SHIFRLASH ALGORITMLARI KRIPTOBARDOSHLILIGINI BAHOLASH MEZONLARI
No full textUshbu maqolada shifrlash algoritmlarining bardoshliligi masalalari, oqimli shifrlash nazariyasi va oqimli shifrlash algoritmlariga nisbatan qo‘llaniladigan ayrim kriptotahlil usullari ko‘rib chiqiladi. Maqolada asosiy e\u27tibor moslashuvchanlik va “bo‘lib tashla va egalik qil” hujumlari kabi muhim tahlil usullariga qaratilgan. Ushbu hujumlar sodda misollar bilan yoritilib, oqimli shifrlash algoritmlarining bardoshliligini baholashda qanday qo‘llanilishi tushuntiriladi. Maqola oqimli shifrlash algoritmlarining xavfsizligini oshirish yo‘llarini o‘rganish va ularning zaif tomonlarini aniqlash maqsadida yozilgan
МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОЦЕНКИ РАБОТОСПОСОБНОСТИ КОМПЬЮТЕРНОЙ СЕТИ
No full textВ статье предлагается подход, позволяющий получить оценку надёжности системы передачи данных, содержащий описание вычислительных схем, алгоритмов, моделей оценки различных аспектов надежности: метод расчета работоспособности приводится впервые, хотя получил уже широкое распространение в проектировании систем специального назначения
AN EFFICIENT METHOD FOR MULTICLASS CLASSIFICATION IN TABULAR DATA USING MULTILAYER PERCEPTRON MODEL
No full textIn recent years, neural networks have shown remarkable promise in addressing various classification challenges, especially in fields like image and text processing. However, their effectiveness on structured tabular data remains relatively underexplored. This research examines the use of Multilayer Perceptron (MLP) neural networks for multiclass classification tasks on tabular datasets. Preprocessing steps, including feature scaling and one-hot encoding, were applied to enhance performance. Different MLP architectures were evaluated, with variations in the number of hidden layers and neurons, as well as the use of regularization methods such as dropout to mitigate overfitting. Early stopping was also utilized to improve generalization. The model was trained using categorical cross-entropy loss and the Adam optimizer, achieving a good balance between training accuracy and validation results. Findings suggest that MLPs can be effectively applied to multiclass classification on tabular data, though performance is highly dependent on hyperparameter selection and preprocessing techniques. This study outlines key approaches for optimizing MLP architectures for structured data and provides insights into best practices for neural network classification tasks in similar contexts
FAKTORIZATSIYALASH MUAMMOSINI BARTARAF ETUVCHI ALGORITMLAR TAHLILI
No full textAyrim kriptografik algoritmni yechishning murakkabligi ko‘pincha butun sonlarni faktorizatsiya qilish yoki diskret logarifmlash yoki bir vaqtning o‘zida ikkala masalaga asoslanadi. Butun sonlarni faktorizatsiyalashga asoslangan eng xavfsiz ochiq kalitli kriptografik algoritm berilgan kompozit sonning tub ko‘paytuvchilarini topish uchun ma’lum deterministik polinom vaqt algoritmi mavjud emasligi sababli o‘zining xavfsizlik darajasiga erishadi. Ushbu maqola butun sonlarni faktorizatsiya qilish muammosiga qaratilgan. Maqolada Fermaning faktorizatsiya usuli, Pollardning ρ algoritmi, Pollardning ρ -1 algoritmi, Shanksning kvadrat shakllarini faktorizatsiyasi va Eylerning faktorizatsiya usuli tahlili keltirilgan. Har bir algoritm qiyosiy xulosaga kelish uchun ba’zi raqamlar to‘plamida bajarilgan
ОБНАРУЖЕНИЕ СОСТОЯНИЯ ВОДИТЕЛЯ И НАЛИЧИЯ МОБИЛЬНОГО ТЕЛЕФОНА С ПОМОЩЬЮ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ
No full textВ данной работе рассматриваются методы обнаружения состояния водителя и наличия мобильного телефона в руках с использованием технологий компьютерного зрения. Мы разработали модели, основанные на предобученных сетях, таких как MobileNet SSD, для решения задач идентификации состояния водителя и определения наличия телефона. Результаты показывают эффективность предложенных методов в реальных условиях, что может способствовать повышению безопасности на дорогах[1]
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ АУТЕНТИФИКАЦИИ ЛИЦА В ПЛАТЕЖНЫХ СИСТЕМАХ
No full textВ данной статье рассматриваются методы применения нейронных сетей, в частности сверточных нейронных сетей (CNN), для распознавания лиц в платежных системах. Биометрическая аутентификация на основе распознавания лиц становится ключевым элементом безопасности, обеспечивая высокую точность и надежность. В статье представлены различные архитектуры нейронных сетей, такие как FaceNet, ResNet, DenseNet и Inception Network, а также их роль в улучшении точности и устойчивости к изменениям условий. Особое внимание уделено роли CNN в обработке изображений, динамическом обучении и адаптивности к внешним условиям. Также анализируются перспективы применения глубоких нейронных сетей для повышения безопасности и предотвращения мошенничества
TUPRОQLАRNING SHO‘RINI YUVISH SОNI, MUDDАTI VА MЕ’YORINI АNIQLАSH SАMАRАDОRLIGNI ОSHIRISHDА DАSTURIY VОSITАDАN FОYDАLАNISH
No full textUshbu mаqоlаdа tuprоq eкоlоgiк mеliоrаtiv hоlаtini o‘rgаnish vа sho‘rlаngаn tuprоqlаrni mеliоrаtsiyalаsh ishlаrini rаqаmlаshtirish bоrаsidа оlib bоrilgаn ilmiy izlаnishlаr nаtijаlаri кеltirilgаn. Ilmiy хоdimlаr tоmоnidаn ishlаb chiqilgаn EHM dаsturi tuprоqlаr mеliоrаtsiyasi ishlаri bilаn shug‘illаnаdigаn mutаhаssislаrning mushкulini оsоnlаshtirish, hisоb кitоblаrni sоddаlаshtirish vа tizimdа uchrаydigаn хаtоliкlаrning оldini оlishgа qаrаtilgаn. Bunda еrlаrning sho‘rlаnish dаrаjаsini аniqlаshtirishni rаqаmli plаtfоrmаsini yarаtish dаsturiy mаjmuаsini WEB Sаyt кo‘rinishidа yarаtish vа JavaScript оb’екtgа yo‘nаltirilgаn dаsturlаsh tili React JS кutubхоnаsidаn fоydаlаnishga qaratilgan. U fоydаlаnuvchilаr uchun qulаy grаfiк intеrfеysgа еgа bo‘lishga, fоydаlаnuvchidаn bоshlаng‘ich mа’lumоtlаrni кiritishni, chiquvchi mа’lumоtlаrni tаhlil qilishga asoslanadi. Mаlumоtlаr bаzаsini shакllаntirishdа, yani кiruvchi vа chiquvchi mаlumоtlаrni sаqlаsh uchun хоsting хizmаtlаridаn fоydаlаnilаdi
CHACHA20 OQIMLI SHIFRLASH ALGORITMINING RAUND FUNKSIYASINING MODIFIKATSIYA VARIANTLARINI BAHOLASH
No full textUshbu maqolada ChaCha20 shifrlash algoritmining modifikatsiya qilingan variantlari tasodifiylik bo‘yicha baholangan va NIST statistik testlari yordamida tahlil qilingan. Algoritmning raund funksiyasidagi akslantirishlarni o‘zgartirish orqali hosil qilingan kalit oqimlari bir nechta yaxshi natijalarga ega bo‘ldi. Shuningdek, ba\u27zi variantlar original ChaCha20 algoritmiga nisbatan tezlik va tasodifiylik nuqtai nazaridan yuqori ko‘rsatkichlarni qayd etdi. Xususan, 2, 3, 4-variantlar NIST testlaridan muvaffaqiyatli o‘tib, original algoritm bilan teng tezlikda ishlagan bo‘lsa, 6, 8, 10, 13 va 15-variantlar tezlik va tasodifiylik shartlari bo‘yicha ham yaxshi natijalar ko‘rsatdi. Kelgusi tadqiqotlarda akslantirishlar ta’sirini chuqurroq o‘rganish va o‘tmagan testlar uchun qo‘shimcha tahlillar o‘tkazish rejalashtirilgan
BAHOLASH KO‘RSATKICHLARINING KO‘P BOSQICHLI TAHLILI ASOSIDA BILIMLARNI AKS ETTIRISHNING NORAVSHAN MANTIQ ASOSIDA QAROR QABUL QILISH ALGORITMI
No full textUshbu maqola, ta’lim tizimlaridagi baholash jarayonlarini takomillashtirishda noravshan to‘plamlar nazariyasining qo‘llanilishi tahlil qilingan. Maqolada, bilim oluvchilar bilim darajasi va ko‘nikmalarini aniqlashda noravshan to‘plamlar nazariyasining integratsiyasi, murakkablik darajasi, farqlash indeksi, javob qiymati va vaznini hisobga olish muhimligi ko‘rsatib o‘tilgan. Bu yondashuv, baholash jarayonlarini obyektiv va shaffoflikni ta’minlash imkonini beradi. Shuningdek, noravshan mantiq va fuzzifikatsiya metodlarini qo‘llash orqali ta’lim tizimlaridagi baholash samaradorligini oshirish imkoniyatlari yoritilgan
OʻZBEKISTON SANOAT KORXONALARIDA TEXNOLOGIYALARNING INOVASION FAOLIYATNI RIVOJLANTIRISHDA SUN\u27IY INTELLEKTDAN FOYDALANISH
No full textUshbu maqolada raqamli iqtisodiyotning asosiy tarkibiy qismi hisoblangan sun\u27iy intellekt va uning ahamiyatini oʻrganishga qatarilgan ma\u27lumotlar berilgan. Sanoat korxonalarida neyron toʻrli tarmoqlarni joriy etish, Sanoat 3.0 va Sanoat 4.0 texnologiyalari inovasion faoliyatni rivojlantirishda sun\u27iy intellektdan foydalanishning muammolari oʻrganilgan.