Потомки Аль-Фаргани

Анализ моделей машинного обучения при дистанционной диагностике элементов сети

2025-10-26T19:56:31+05:00

Телекоммуникационные сети обладают сложной архитектурой, включающей различные устройства, линии передачи и системы управления. Отказы или сбои в работе элементов сети могут привести к нарушению функционирования всей системы. Поэтому актуальной задачей является создание систем дистанционной диагностики и прогнозирования состояния сети с использованием моделей машинного обучения (Machine Learning, ML). Элементы сети являются неотъемлемой частью цифровой инфраструктуры. Сети, построенные на основе технологий Wi-Fi, 5G, Bluetooth, ZigBee, NB-IoT и других, служат основным средством передачи данных в различных областях - промышленности, транспорте, здравоохранении и Интернете вещей (IoT). В связи с этим дистанционная диагностика, то есть автоматический контроль состояния сети через централизованный или облачный сервер.

Design and optimization of the stationary lower limb gait rehabilitation exoskeleton

2025-10-30T18:59:00+05:00

This paper examines the mechanical design and optimization of a stationary lower limb exoskeleton for paraplegic patients undergoing indoor gait rehabilitation. The prototype integrates frame segments, joint modules, and physical interfaces. The study first analyzes global and regional demand for exoskeletons to define patient needs, gait phases, and design criteria. A systematic methodology, based on literature reviews, guides the design and optimization process using CAD modeling and simulation software to test motion cycles and validate performance. The paper concludes with recommendations and technical guidelines for future exoskeleton development and research.

IOT TARMOQLARIDA PROTOKOL ZAIFLIKLARI ORQALI AXBOROT MAXFIYLIGIGA TAHDIDLARNI ANIQLASH VA BOSHQARISH

2025-11-12T19:05:48+05:00

В данной работе предложены методика для количественной оценки рисков нарушения конфиденциальности информации и алгоритмические решения для регулирования рисков с использованием уязвимостей прикладных протоколов. Разработана модель телекоммуникационной системы «умный дом», основанная на архитектуре и топологии с полной связностью, с учётом уязвимостей каждого устройства, возможных атак и возможностей нарушителя. Предложенные алгоритмы позволяют выявлять наиболее уязвимые компоненты системы и формировать комплекс мер по их защите. Полученные результаты обеспечивают адекватную оценку уровня защищённости системы посредством количественного анализа и дают конкретные рекомендации для повышения безопасности. Методика апробирована в практической среде и адаптируется к различным типам топологий.

РЕЗУЛЬТАТЫ РАСЧЁТНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ОБЩИХ ТЕПЛОФИЗИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ФОТОЭЛЕКТРИЧЕСКОГО-ТЕПЛОВОГО УСТРОЙСТВА С НОВОЙ СИСТЕМОЙ ОХЛАЖДЕНИЯ

2025-11-13T13:30:28+05:00

В статье приведены результаты расчетного исследования теплотехнических и физических параметров автономного фотоэлектрического-теплового устройства. Установка разработана на основе мобильной солнечной энергетической системы и включает две основные части — фотоэлектрическую панель (PV) и систему охлаждения. Повышение температуры панели снижает её фотоэлектрическую эффективность, поэтому реализована система жидкостного охлаждения с замкнутым контуром. Тепловые процессы — теплопроводность, конвекция и излучение — моделировались в программной среде COMSOL Multiphysics. Полученные результаты позволили определить распределение температур по поверхности панели, изменение скорости жидкости и эффективность радиатора в течение суток. Установлено, что увеличение скорости воздушного потока повышает интенсивность теплообмена, что способствует повышению общей энергетической эффективности устройства.

TIBBIY MA’LUMOTLARNI TAHLIL QILISHNING USUL VA ALGORITMLARI

2025-11-10T17:55:51+05:00

В настоящее время цифровые технологии и искусственный интеллект широко применяются в сфере медицины и фармации. В статье представлены методы и алгоритмы использования различных видов технических средств контроля и компьютерной обработки при анализе широкого спектра медицинских данных, в том числе интеллектуального анализа фармацевтических данных. В основе этого лежит разработка специальных программ и технологий, позволяющих планировать достижение экстремальных физиологических и физических показателей в сфере здравоохранения, а также представлены методы и алгоритмы анализа количественных медицинских данных

110G13L (Gadfild) po‘latining mexanik xossalarini oshirish usullari

2025-11-17T15:03:32+05:00

В статье анализируются методы улучшения механических свойств сталей гадфильда, таких как твёрдость, износостойкость, прочность и ударная вязкость. Проанализированы и обобщены различные методы модификации и термической обработки.

АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ПОСТКВАНТОВОЙ КРИПТОГРАФИИ CRYSTALS KYBER И CLASSIC MCELIECE

2025-11-20T06:42:21+05:00

В данной статье анализируется область постквантовой криптографии, угрозы, создаваемые технологиями квантовых вычислений для традиционных криптографических систем, а также первые проявления постквантовой криптографии. В статье представлены математические основы постквантового шифрования, их практическое применение, различия и возможности использования алгоритмов Crystals Kyber и Classic McEliece. Также описываются проблемы практического применения постквантовой криптографии и перспективные пути их решения.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ТРЁХМЕРНОЙ ПИРАМИДЫ С ПРОХОДЯЩИМ СКВОЗЬ НЕЁ ЦИЛИНДРИЧЕСКИМ ФРАГМЕНТОМ НА ОСНОВЕ R-ФУНКЦИЙ И ИТЕРАЦИОННЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ (IFS)

2025-11-22T18:53:21+05:00

Настоящее исследование посвящено разработке нового типа композиционной трёхмерной геометрической модели, построенной на основе одного из ключевых объектов фрактальной геометрии - тетраэдра Серпинского (фрактальной пирамиды Серпинского). Посредством формирования вертикального цилиндрического объёма, проходящего сквозь фрактальную пирамиду, создаётся сложная пространственная структура, включающая систему пустот, организованных по фрактальному принципу. Методическую основу исследования составляют два фундаментальных подхода: (1) конструктивно-аналитическое моделирование исходной формы на базе R-функций (RFM); (2) восстановление полного итерационного трёхмерного фрактального объекта с помощью итерационных функциональных систем (IFS).

РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОГО ДВОЙНИКА ТЕКСТИЛЬНОГО ОБОРУДОВАНИЯ НА ОСНОВЕ ВИБРАЦИИ И ТЕМПЕРАТУРЫ

2025-11-26T18:54:50+05:00

Текстильная промышленность использует высокоскоростное вращающееся и термически нагруженное оборудование, такое как прядильные машины, кардочесальные барабаны и ткацкие станки. Для повышения надежности и сокращения внеплановых остановок в данном исследовании разрабатывается цифровая модель-двойник текстильного оборудования путем интеграции данных о вибрации, температуре и деградации. Много сенсорная система сбора данных регистрирует сигналы в режиме реального времени, а динамическая модель ротора и тепловая модель, основанные на физических законах, имитируют поведение машины.

МЕТОДОЛОГИЯ ВЫЯВЛЕНИЯ АНОМАЛИЙ, ОСНОВАННЫХ НА МЕХАНИЗМАХ ИММУННОЙ СИСТЕМЫ

2025-11-20T06:42:36+05:00

В данной статье предлагается искусственная иммунная система, основанная на принципах биологической иммунной системы, для обнаружения аномалий в информационных системах. При обнаружении аномалий используется алгоритм отрицательного отбора, позволяющий выявлять действия пользователя, отклоняющиеся от нормы. Данный подход предусматривает обнаружение аномалий путём мониторинга активности системы в режиме реального времени, формирования набора шаблонов и детекторов. В статье также описываются принципы работы искусственной иммунной системы, эволюция библиотеки генов и процессы клонирования. Представлен ряд аналогичных практических разработок. Эффективность предлагаемой модели продемонстрирована на основе практических экспериментов и в сравнении с другими традиционными методами.

АЛГОРИТМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ В ВИДЕОДАННЫХ

2025-11-26T18:27:12+05:00

Обнаружение и распознавание объектов в видеопотоках в режиме реального времени — одна из важнейших задач современного компьютерного зрения. В данной работе сравнивается производительность современных моделей глубокого обучения, таких как YOLOv8, Faster R-CNN и EfficientDet, при обнаружении объектов в видеоданных. Эксперименты на открытых наборах данных COCO и MOT17 показали, что модель YOLOv8 обладает наивысшей скоростью (145 кадров в секунду) и достаточной точностью (mAP@0.5 = 53.9%), что является превосходным показателем для приложений реального времени. В то же время, EfficientDet-D7 (mAP@0.5 = 55.1%) показала наилучшие результаты в случаях, когда требовалась высокая точность.

АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СУШИЛКОЙ ХЛОПКА-СЫРЦА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

2025-11-30T18:05:33+05:00

В данной работе представлена разработка адаптивной системы управления электрической сушилкой хлопка-сырца на базе микроконтроллера ESP32 с регулировкой мощности через диммер. Построена эмпирическая модель расчёта температуры теплоносителя в зависимости от влажности хлопка и производительности сушильного барабана: T=16.21×W^0.523×P^0.317, где W– начальная влажность хлопка (%), P – производительность (т/ч). Разработана адаптивная система коррекции температуры, работающая по принципу обучения нейронных сетей, которая автоматически компенсирует неучтённые факторы процесса сушки (влажность воздуха, неравномерность загрузки, износ оборудования). Регулирование мощности ТЭНов осуществляется через диммер с управлением по фазовому углу, что обеспечивает плавное изменение температуры и снижение энергопотребления на 15-18% по сравнению с релейным управлением.

Sun’iy intellekt yordamida spam-xabarlarni filtrlashning algoritmik tahlili

2025-11-29T18:05:18+05:00

В данной статье представлены методы фильтрации спам-сообщений с использованием моделей машинного обучения в области искусственного интеллекта. Алгоритмы машинного обучения широко применяются для автоматического обнаружения спама, так как они способны изучать большие объемы данных и эффективно классифицировать новые сообщения. Поэтому изучены наиболее часто используемые алгоритмы машинного обучения для фильтрации спама, а именно Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest и Support Vector Machine (SVM). Также определены различия между моделями, их преимущества и недостатки.

HUMAN PERCEPTION VERSUS ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DEEPFAKE VIDEO DETECTION: AN EMPIRICAL STUDY

2025-11-29T19:31:47+05:00

Deepfake technology has become a growing threat to information integrity and digital trust. This study examines how accurately humans can identify deepfake videos through an empirical survey conducted among 492 students of Tashkent University of Information Technologies named after Muhammad al-Khwarizmi. Participants watched five short videos and classified each as real or fake. The results show that respondents achieved an average accuracy of 57%, while 43% misclassified at least one video. Moreover, 46% of participants were unfamiliar with the term “deepfake.”

АНАЛИЗ И ОЦЕНКА НАДЕЖНОСТИ ПРИ УПРАВЛЕНИИ КОМПЬЮТЕРННЫМИ СИСТЕМАМИ

2025-12-04T05:48:46+05:00

Ush tadqiqotining dasturiy ta'minoti faqat dasturiy tahlilning holati, fayl strukturaviy fayl yoki fayl sifatini tekshirish kompyuter tizimlarining ishonchliligini samarali ishlab chiqilmagan usullari bilan. Haqiqiy xavfsizlikni sinab ko'rish va tahlil qilish kompyuter jarayonini aks ettiruvchi yukni har tomonlama ko'rib chiqishni talab qiladi. Shu tufayli, xavfsizlikni tahlil qilish vaning an'anaviy usullari kompyuter holatini ochib bera olmaydi, bu shubhasiz boshqaruv darajasini oshirish darajasida ta'sir qiladi. Raqamli tizimlarga o'tish va xizmat ko'rsatish integratsiyalash tizimi hisob kompyuterning ishlashini boshqarish jarayonida ushbu maqolada ko'rsatilgan funktsyonal, strukturaviy va operatsion komponentlarni olingan holda ishonchlilikni kompleks qilish va operatsion tizimlar.