OJS Tashkent State University of Economics
Not a member yet
554 research outputs found
Sort by
MODERN APPROACHES TO FORECASTING FOR BREAST CANCER DIAGNOSIS BASED ON DATA MINING
No full textThe article examines modern approaches to prediction and classification in breast cancer diagnosis based on data mining techniques. It describes the most commonly used datasets and modalities, stages of preprocessing and feature extraction, classical and deep learning models, validation and evaluation methods, issues of interpretability, clinical validation, regulatory considerations, and ethical aspects. Recommendations for practical implementation and directions for further research are provided
USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO CALCULATE SOLAR COLLECTOR PARAMETERS
No full textThis study explores the use of Artificial Intelligence to predict and optimize key parameters of solar collectors, such as thermal efficiency and heat transfer rate. Traditional analytical methods are often limited by nonlinear environmental factors, while AI techniques like Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms offer more accurate and adaptive modeling. Results show that AI-based models provide high prediction accuracy and can effectively optimize collector performance under varying conditions, improving the overall efficiency of solar energy systems
SSRE-ID: KO‘P OBYETLAR KUZATUVLARIDA TO‘LIQ O‘Z-O‘ZINI O‘QITISHGA ASOSLANGAN QAYTA IDENTIFIKATSIYALASH
No full textKo‘p obyektli kuzatish (Multi-object Tracking, MOT) kompyuter ko‘rishida eng murakkab masalalardan biri bo‘lib qolmoqda. Buning asosiy sabablari — obyektlarning bir-birini to‘sib qo‘yishi, keskin harakat trayektoriyalari, detektorlar keltirib chiqaradigan shovqinlar va vizual muhitning keskin farqlanishidir. So‘nggi yillarda Tracking-by-detection paradigmalarida yangi yutuqlar kuzatildi, ammo ular hanuzgacha, ayniqsa murakkab sahnalarda, obyektlarning identifikatsiya barqarorligini saqlashda muammolarga uchraydi.Ushbu tadqiqotda biz OCSORT algoritmi asosidagi assotsiatsiya mexanizmi bilan integratsiyalangan to‘liq o’z-o’zini o’qitishga asoslangan re-ID modelini taklif qilamiz. Avvalgi yondashuvlardan farqli ravishda, bizning tizim katta hajmdagi belgilangan ReID ma’lumotlar bazasiga tayanmaydi. Taklif etilgan metod MOT17 dagi belgilanmagan o‘quv ketma-ketliklaridan bevosita kuchli identifikatsiya embeddinglarini o‘rganadi. Bu jarayon videoketma-ketlik darajasidagi self-supervised kontrastiv o‘qitish orqali amalga oshirilib, vizual belgilar to‘silish, yoritilishning o‘zgarishi va pozalardagi farqlar mavjud bo‘lgan holatlarda ham barqaror bo‘lib qoladi.Bundan tashqari, biz geometrik IoU ko‘rsatkichlari va ko‘rinish o‘xshashligini birlashtiruvchi gibrid assotsiatsiya strategiyasini ishlab chiqdik. Bu yondashuv faqat harakat signallariga tayanuvchi kuzatuv tizimi(tracker)larning cheklovlarini bartaraf etishga imkon beradi. MOT17 ning barcha 21 ta ketma-ketligida o‘tkazilgan keng qamrovli tajribalar shuni ko‘rsatadiki, bizning tizim identifikatsiya izchilligida sezilarli yaxshilanishga erishadi. Bu ko‘rsatkichlar bir nechta mavjud supervised bazaviy modellardan yuqori natija beradi. Kod:https://github.com/zilolapirimqulova/SSL_MO
DEVELOPMENT OF THE DIGITAL ECONOMY OF UZBEKISTAN: IMPLEMENTATION OF PERSONALIZED MONETIZATION MODELS BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A TOOL FOR INCREASING REVENUE FOR LOCAL VIDEO GAME STUDIOS
No full textThis article examines the implementation of a personalized AI-based monetization system in the Uzbek gaming industry. Particular attention is paid to recommendation systems as a tool for increasing revenue for local studios and developing the digital economy. A review of international practices and their potential for adaptation to the local context is provided, along with proposals for integrating AI technologies into game development processes. Using analytical and survey methods, this study serves as a foundation for subsequent applied research and practical recommendations
COMPUTER MODELING OF A BREAST CANCER DIAGNOSTIC SYSTEM BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE
No full textThis article discusses the principles of computer modeling of a breast cancer diagnostic system based on artificial intelligence and machine learning technologies. Training. The problem of modeling a screening patient flow is formalized, the architecture of an AI module for analyzing mammographic data is described, and a simulation model for integrating deep learning algorithms into a doctor-machine interface is proposed. Recommendations are provided for constructing a computational experiment, analyzing performance indicators, and comparatively evaluating various organizational screening schemes
TIJORAT BANKLARIDA KREDIT RISKLARINI BAHOLASH VA BOSHQARISH ORQALI BANK BARQARORLIGINI TA’MINLASH
No full textMazkur ilmiy maqolada tijorat banklari faoliyatida kredit risklarini baholash va boshqarishning nazariy va amaliy jihatlari ilmiy tahlil qilingan. Tadqiqotda kredit risklarining mohiyati, ularning bank faoliyati va iqtisodiy barqarorlikka ta’siri, shuningdek kredit portfelining sifatini ta’minlashda risk boshqaruvining roli yoritilgan. Muallif tomonidan kredit riskini baholashning ilmiy metodologik asoslari, jumladan, tahliliy, statistik va koeffitsiyent usullarining o‘zaro uyg‘unligi asoslab berilgan. Tadqiqot natijalariga ko‘ra, kredit risklarini samarali boshqarish tijorat banklarining moliyaviy barqarorligini oshirish, kapital yetarliligini ta’minlash va kredit portfelining diversifikatsiyasi orqali yo‘qotishlar ehtimolini minimallashtirishga xizmat qiladi. Muallif tomonidan kredit risklarini identifikatsiyalash, baholash, monitoring qilish va tartibga solishning kompleks modeli ishlab chiqilgan bo‘lib, u ilmiy va amaliy jihatdan bank risk-menejmentini takomillashtirishda muhim ahamiyat kasb etadi
MUHIM XUSUSIYATLARNI ANIQLASH MASALASIDA TAKOMILLASHTIRILGAN GROVER ALGORITMI
No full textUshbu maqolada katta oʻlchamli ma’lumotlar toʻplamlarida muhim xususiyatlarni aniqlash masalasini hal etish uchun kvant Grover algoritmiga asoslangan takomillashtirilgan yondashuv taklif etiladi. Klassik statistik va mashinali oʻqitish usullari koʻp sonli xususiyatlar bilan ishlashda yuqori hisoblash murakkabligiga duch kelishi sababli, kvant hisoblash imkoniyatlaridan foydalanish dolzarb hisoblanadi. Tadqiqotda xususiyatlar kombinatsiyalarini baholash uchun Pearson korrelyatsiyasiga asoslangan maqsad funksiyasi ishlab chiqilib, Monte Karlo usuli yordamida qidiruv fazosi qisqartiriladi. Grover algoritmi doirasida Oracle operatori shakllantirilib, optimal xususiyatlar toʻplamining amplitudalarini kuchaytirish mexanizmi amalga oshiriladi. Shuningdek, xususiyatlar oʻrtasidagi statistik bogʻliqliklar kvant chalkashlik operatorlari orqali modellashtiriladi. Taklif etilgan yondashuv hisoblash samaradorligini oshirish, ortiqcha xususiyatlarni kamaytirish hamda yashirin korrelyatsion munosabatlarni aniqlash imkonini beradi. Natijada, model uchun eng informatsion xususiyatlar ajratib olinib, keyingi bashoratlash bosqichlarining aniqligi va barqarorligi oshiriladi
SUN’IY INTELLEKT VA RAQAMLI BOSHQARUVNING TURIZM SOHASIDAGI AHAMIYATI
No full textBugungi kunda turizm sanoati sun’iy intellekt (AI) va raqamli texnologiyalar yordamida tubdan o‘zgarib bormoqda. Ushbu texnologiyalar sayohat tajribasini shaxsiylashtirish, xizmat ko‘rsatish sifatini oshirish va operatsion jarayonlarni optimallashtirish imkonini beradi. Raqamli turizm va AI qo‘llanilishi orqali bronlash, yo‘nalish tavsiyalari, narxni optimallashtirish va xavfsizlik monitoringi kabi jarayonlar avtomatlashtiriladi, natijada sayyohlar va korxonalarga qulayliklar yaratiladi. Shu bilan birga, AI va raqamli boshqaruv innovatsiyalarni rag‘batlantiradi va turizm sanoatining raqobatbardoshligini oshiradi
AXBOROT XAVFSIZLIGIDA KO‘P AGENTLI TIZIMLARDAN FOYDALANISH AFZALLIKLARI
No full textMaqolada raqamli texnologiyalar tez sur’atlar bilan rivojlanayotgan bugungi kunda axborot xavfsizligini ta’minlashda ko‘p agentli axborot xavfsizligi tizimlaridan foydalanishning nazariy asoslari, tarkibiy tuzilmasi va amaliy qo‘llanilish sohalari tahlil qilingan. Intellektual agentlar va ularning "zaif" hamda "kuchli" shakllari, xususiyatlar orqali axborot tizimlarida tahdidlarni aniqlash, monitoring qilish yoritilgan. Agentlar asosidagi yondashuvning IDPS, DDoS himoyasi, bulutli hisoblash va IoT tizimlaridagi rollari ko‘rsatilgan
VEKTOR FAZO MODELI HAMDA JUMLALAR O‘XSHASHLIGI O‘LCHOVLARIGA ASOSLANGAN SAVOL - JAVOB TIZIMI ISHLAB CHIQISH
No full textUshbu tadqiqot TF-IDF vektor fazo modeli va jumlalar o‘xshashligiga asoslangan yopiq domenli savol-javob (SJ) tizimini ishlab chiqishga bag‘ishlangan. Tizim Samarqand davlat xizmatlari markazi uchun foydalanuvchilarning savollariga avtomatik javob berish imkoniyatini taqdim etadi. 2000 ta savol-javob juftligidan iborat korpus yig‘ilib, ishlov berilgan va modelni o‘qitishda qo‘llanilgan. Metodologiya matnlarni TF-IDF yordamida vektorlashtirish va kosinus o‘xshashligi orqali semantik solishtirishni o‘z ichiga oladi. BLEU, ROUGE va METEOR kabi baholash metrikalari natijasida aniqlik TF-IDF modeli yordamida 95.2%, jumlalar o‘xshashligi ko‘rsatkichlari yordamida esa eng yaxshi natija 94.8% ga yetgani aniqlandi. Ushbu yondashuv o‘zbek tili kabi kam manbali tillar uchun yopiq domenli avtomatlashtirilgan SJ tizimlarini yaratishda samarali ekanligini ko‘rsatadi