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.

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПОДБОРА РИСУНКА ТКАНИ В УЗОРНОМ ТКАЧЕСТВЕ

2025-12-04T20:04:27+05:00

В статье предлагается система автоматического подбора дизайна ткани (раппорта, цветового сочетания, размещения рисунка) при производстве узорчатых текстильных изделий. Система состоит из сверточных нейронных сетей (CNN), генеративно-состязательных сетей (GAN) и многокритериальных алгоритмов принятия решений. Модель, обученная на специальном наборе данных из 42 000 изображений, созданных на основе узоров узбекского национального атласа и адраса, предлагает дизайн, отвечающий эстетическим требованиям заказчика с точностью 94,7%. В ходе производственных испытаний время подбора дизайна сократилось с 45 минут до 38 секунд, а количество возвратов заказов по причине совместимости цвета и рисунка уменьшилось на 82%.

ПРИМЕНЕНИЕ МАТРИЧНЫХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ В КРИПТОГРАФИЧЕСКИХ АЛГОРИТМАХ

2025-12-12T09:09:34+05:00

Матричные отражения являются одним из основных механизмов современных криптографических алгоритмов. Они играют важную роль в повышении диффузионной способности, создании защиты от линейности, формировании сложных структур в схемах с открытым ключом на основе решеток и математическом представлении эволюции внутреннего состояния в потоковых шифрах. В данной статье представлен углубленный анализ теоретических основ матричных отражений, их роли в блочных и потоковых шифрах, построении матриц MDS, а также криптографического значения базисных матриц в решеточных криптосистемах.

ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЭЛЕМЕНТОВ В КРИПТОГРАФИИ

2025-12-12T09:10:39+05:00

Дискретная математика – одно из важнейших научных направлений, формирующих теоретическую основу современной криптографии. Такие дискретные направления, как теория простых чисел, модульная арифметика, конечные поля, комбинаторика, теория вероятностей, графовые структуры, теория решёток, логическая алгебра и теория алгоритмов, формируют внутренние механизмы современных алгоритмов шифрования. Каждая математическая операция, используемая в процессе шифрования, представляет собой ограниченную дискретную арифметику, выполняемую над битами, и именно эта дискретность обеспечивает детерминированность, надёжность и безопасность криптосистем. В данной статье представлен всесторонний анализ роли дискретной математики в различных областях криптографии.

РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ПРОЕКТИРОВАНИЯ И СТРОИТЕЛЬСТВА КОМПЛЕКСА ИНЖЕНЕРНЫХ СООРУЖЕНИЙ ТЕРРИТОРИАЛЬНО РАЗВЕТВЛЁННЫХ АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ

2025-12-10T19:09:52+05:00

В статье предлагается подход к проектированию территориально разветвлённых автомобильных дорог и связанных с ними инженерных сооружений как интегрированной системы. Подход разработан в виде поэтапного алгоритма, который включает оценку транспортного спроса на территории, разделённой на экономические зоны, представление дорожной сети с помощью графовой модели, а также многокритериальную оценку по показателям доступности, устойчивости сети и стоимости строительства. Алгоритм позволяет определить приоритетность каждого дорожного участка и инженерного сооружения и сформировать оптимальный поэтапный план строительства. Предложенная методика была условно апробирована на примере «области А», в результате чего отмечено увеличение общего индекса доступности на 27–35 %.

TASVIRLARDA SIFAT KO‘RSATKICHI ASOSIDA GAUSS SHOVQIN PARAMETRINI ANIQLASH YONDASHUVI

2025-12-13T19:08:09+05:00

Raqamli tasvirlash sohasidagi tasvir sifatini oshirish hamda tasvirni tiklash masalalarida shovqin darajasini aniq baholash tasvirni qayta ishlashning ko‘plab vazifalarini hal etishga imkon beradi. Mazkur tadqiqot ishida tasvirlarning barcha turida uchraydigan Gauss shovqini tadqiq qilingan bo‘lib, bunda ushbu shovqin darajasining parametrini aniqlash vazifa sifatida qo‘yilgan. Shuningdek, tasvir sifatini etalonsiz baholash ko‘rsatkichlari orasida mashhur bo‘lgan BRISQUE (Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator) ko‘rsatkichidan foydalangan holda, shovqin parametrining qaysi oraliqqa tegishli ekanligini aniqlash mexanizmi taklif qilingan. Taklif etilgan mexanizm yangi kiruvchi tasvirning BRISQUE qiymati asosida tasvirdagi shovqin darajasini tahminan aniqlash imkonini beradi.

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ С ПОМОЩЬЮ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ.

2025-12-13T19:21:23+05:00

В статье рассматривается программное обеспечение интеллектуальной информационной системы, основанной на представлении производственных знаний, а также результаты экспериментальной проверки разработанных алгоритмов. Описывается архитектура программного пакета, поддерживающего полный цикл обработки данных — от создания информационной модели до принятия решений на основе базы знаний. Представлены методы использования обработки данных, построения производственных знаний и их классификации. Показано, что реализованная система является надежной, интерпретируемой и пригодной для использования в практических задачах поддержки принятия решений.

Экономическая диверсификация как фактор устойчивого регионального роста: данные по Ольтиарыкскому району (Ферганская область)

2025-12-16T11:05:34+05:00

В статье анализируется роль диверсификации в обеспечении экономического роста и устойчивости на примере Олтирикского района Ферганской области. На основе официальной вторичной статистики за 2010–2025 гг. рассчитываются индексы диверсификации по отраслевым долям и проводится сравнительно-динамическая оценка их связи с показателями роста, занятости и прокси доходной базы. Результаты показывают высокую концентрацию экономической активности в сельском хозяйстве при относительно низкой доле промышленности. Преобладание экспорта плодоовощной продукции усиливает риски, связанные с логистикой и внешними шоками. Предлагаются меры по развитию глубокой переработки агросырья, логистики и сервисной инфраструктуры.

ПОВЫШЕНИЕ НАДЕЖНОСТИ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ЗА СЧЕТ ЗАПОЛНЕНИЯ ПРОСТУПАЮЩИХ ЗНАЧЕНИЙ NAN В МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА

2025-12-16T11:50:53+05:00

В данной статье предлагается подход на основе генетического алгоритма для оптимизации заполнения пропущенных значений NaN в наборе данных. Основное внимание уделяется выбору значений NaN в наборе данных, непосредственно соответствующих результатам задачи классификации. В предлагаемом методе каждая особь представлена как хромосома в виде вектора всех пропущенных значений. Пространство поиска ограничено заданными интервалами для числовых атрибутов и набором соответствующих категорий для категориальных атрибутов. В качестве функции приспособленности в генетическом алгоритме использовался показатель точности ансамблевой модели Random Forest.

Методы защиты данных пользователей от вредоносного программного обеспечения в социальных сетях

2025-12-10T19:25:24+05:00

This article discusses the increasing threat of malware on social networks and highlights some effective ways to safeguard user data. Social media platforms have become vital channels for communication, marketing, and information exchange; therefore, they have become an easy target for cyberattacks. The preventive approach, education on cybersecurity, and the use of artificial intelligence in this regard are discussed in this research study.

DEVELOPMENT OF A REGRESSION MATHEMATICAL MODEL FOR DETERMINING THE THERMAL PERFORMANCE OF A PARABOLIC TROUGH SOLAR COLLECTOR

2025-12-13T10:07:17+05:00

The article describes the development of a regression mathematical model to evaluate the thermal performance of a parabolic trough solar collector (PTC). The model accounts for key factors such as solar flux density and coolant temperature and is built using the least squares method to minimize discrepancies between measured and predicted values. The resulting model provides high-accuracy predictions of PTC thermal power under various climatic and operating conditions and can be used to improve forecasting accuracy and optimize PTC operation, thereby enhancing overall energy efficiency.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЛАТЕЖЕСПОСОБНОСТИ ЧЕЛОВЕКА НА ОСНОВЕ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

2025-12-16T12:00:43+05:00

В данном исследовании анализируются современные интеллектуальные системы, использующие модели машинного обучения для определения платежеспособности отдельного лица и повышения точности. В работе освещаются принципы работы традиционных систем кредитного рейтинга, платформ, созданных на основе технологий искусственного интеллекта, и внутренних моделей оценки, используемых в банках, а также преимущества и ограничения алгоритмов машинного обучения. Согласно результатам исследования, комплексное применение технологий искусственного интеллекта, машинного обучения и блокчейна позволит создать более стабильный, безопасный и эффективный финансовый сектор.

Анализ беспроводных протоколов передачи данных для систем интеллектуального освещения

2025-12-16T20:19:40+05:00

Рынок «умного» освещения постоянно растет и расширяется в последние годы. Это происходит из-за развития «умных» домов и «умных» городов. Системы «умного» освещения работают на таких протоколах как ZigBee, LoRaWAN, BLE, Thread. Цель данной статьи сделать анализ и сравнить эти протоколы. Это позволит определить оптимальные сферы применения каждого из них в задачах интеллектуального освещения. В работе рассматриваются такие параметры, как энергопотребление, дальность передачи, безопасность, задержка и т.п. На основе проведённого анализа формулируются рекомендации по выбору оптимального протокола в зависимости от области применения. Полученные выводы могут помочь в проектировании эффективных и экономических решений в области интеллектуального освещения.

VIDEO KUZATUV TIZIMLARIDA QO‘LLANILADIGAN XAVFSIZ ALOQA PROTOKOLLARI

2025-12-18T20:32:21+05:00

Ushbu maqola zamonaviy video kuzatuv tizimlarida qo‘llaniladigan asosiy xavfsiz aloqa protokollari TLS/HTTPS, SRTP va ONVIF Securityning arxitekturasi, ishlash mexanizmlari va amaliy samaradorligini tahlil qiladi. IP-kamera, NVR/DVR, mobil mijozlar va bulutli video boshqaruv tizimlari o‘rtasidagi muloqot jarayonida ma’lumot maxfiyligi, butunligi va autentifikatsiyasini ta’minlashning texnik asoslari ko‘rib chiqiladi. Protokollarning kriptografik algoritmlari, seans boshqaruvi, kalit almashinuvi, resurs talabchanligi va potentsial zaifliklari batafsil yoritiladi.

Двумерная нелинейная математическая модель процесса распределения вредных веществ в пограничном слое атмосферы

2025-12-17T09:16:19+05:00

Моделирование процессов и объектов — очень сложная задача, теоретическая основа которой включает существующие законы природы. Знание и учет этих законов и основных свойств изучаемых объектов позволяют более точно описывать их в различных математических формах и выражениях при разработке математической модели. Анализ предыдущих исследований, в том числе и работ других авторов, показал, что одной из важных переменных, влияющих на процесс миграции и диффузии мелких частиц в атмосфере, является скорость осаждения частиц. Этот фактор напрямую влияет на изменение концентрации вредных веществ во времени.

Теория нормализации данных и её практическое значение. (На основе базы данных студентов университета)

2025-12-18T20:38:12+05:00

В современную эпоху развития информационных технологий правильное хранение, обработка и управление данными являются важным фактором для любой организации. Особенно в высших учебных заведениях ежегодный рост данных о студентах, предметах, оценках и образовательном процессе требует более тщательной организации структуры базы данных. Дублирование данных, аномалии обновления и некорректные соединения приводят к замедлению работы системы и увеличению количества ошибок. В данной статье анализируется процесс нормализации базы данных в университетской базе данных студентов и его практическая эффективность.

Применение методов глубокого обучения в задачах криптоанализа

2025-12-17T16:41:02+05:00

В данной статье теоретически и экспериментально исследуются возможности применения методов глубокого обучения (deep learning) в современных процессах криптоанализа. Традиционные методы криптоанализа обладают высокой вычислительной сложностью, поскольку требуют выявления сложных нелинейных зависимостей между ключом, открытым текстом и шифртекстом. В отличие от них, технологии глубокого обучения работают непосредственно с необработанными данными, способны самостоятельно выделять необходимые признаки и автоматически обнаруживать статистические отклонения (bias), что делает их эффективным инструментом для выявления уязвимостей криптографических систем.

ВЛИЯНИЕ ДИЗАЙНА UI/UX НА ПРОЦЕСС ОБУЧЕНИЯ НА ПЛАТФОРМАХ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

2025-12-16T20:11:26+05:00

В этой статье представлен глубокий анализ влияния дизайна пользовательского опыта (UX) на процесс обучения на платформах высшего образования. В исследовании оцениваются факторы лёгкости навигации, визуальной структуры, когнитивной нагрузки, гибкости и интерактивности с помощью эмпирических, а также статистических методов. Используя регрессионные модели, определяется влияние UX-индикаторов на уровень освоения студентов, мотивацию, участие и активность по использованию платформы. На основе полученных результатов будут разработаны конкретные практические рекомендации по улучшению компонентов UX в цифровых образовательных системах. Это исследование также анализирует динамику поведения пользователей и предлагает дополнительные стратегии дизайна для повышения эффективности платформы.

O‘RMON XO‘JALIGIDA EKOLOGIK MONITORINGNI OPTIMALLASHTIRISHDA SUN’IY INTELLEKT, UCHUVCHISIZ UCHISH APPARATI VA LIDAR MA’LUMOTLARINING SINERGETIK QO‘LLANILISHI

2025-12-11T16:13:11+05:00

Sun'iy intellekt (AI) va o'rmon xo'jaligi integratsiyasini aniq monitoring qilish, ofatlarni boshqarish, uglerodni yutish jarayonlari hamda biologik xilma-xillikni saqlash sohalarida tub o'zgarishlarga olib keladi, shunga qarab, ekologik modellarni umumlashtirish, ko'p manbali ma'lumotlarni birlashtirish va AI texnologiyasini etik boshqarishni, o'z nazoratini oladi. Keng qamrovli daraxt tahlilini taqdim etadi, ayniqsa, uchta asosiy yo'nalishga e' qaratiladi: resurslarni monitoring qilish, falokatlarni nazorat qilish, va saqlash, ma'lumotlar 2019-2025 yillar olig'ida akademik ma'lumotlar bazasi bo'yicha olib borilgan keng qamrovli tahillar orqali yig'ildi, bu sharhda o'rganilgan xo'jaliklarni taqdim etadi.

РЕШЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ В АВТОНОМНЫХ СИСТЕМАХ И РОБОТОТЕХНИКЕ

2025-12-19T18:06:05+05:00

В этой статье анализируются решения искусственного интеллекта в реальном времени (ИИ) в автономных системах и робототехнике. Исследование сосредоточено на быстрой обработке данных, анализе сигналов датчиков в реальном времени и процессах принятия решений в роботах и автономных устройствах. Алгоритмы ИИ в реальном времени, включая машинное обучение и глубокие нейронные сети, позволяют роботам оптимизировать свои движения, повышать безопасность и обеспечивать эффективное взаимодействие с окружающей средой. Результаты исследования дают практические рекомендации по промышленным роботам, автоматизированному транспорту и умным производственным системам

Методы автоматического преобразования ирригационной сети в графическое представление на основе KML-файлов Google Earth

2025-12-17T09:11:31+05:00

В данной статье предлагается метод автоматического преобразования сети орошения из файлов KML/KMZ, подготовленных в среде Google Earth, в готовый к вычислениям ориентированный граф. Метод включает чтение структуры KML, нормализацию координат в метрическую систему, соединение элементов на основе близости и прикрепление узлов к линиям каналов с помощью проекции «точка-линия». Полилинии сегментируются от узла к узлу, а ошибки пересечения, разрыва и дублирования устраняются с помощью семантических правил. Атрибуты извлекаются из полей name/description/ExtendedData с помощью текстового парсера на основе правил. На практике метрики согласованности PK–s и сегментации вычислялись с использованием примера Qizketken–Kegeyli.

АДАПТИВНЫЙ ГИБРИДНЫЙ АЛГОРИТМ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КИБЕРАТАК В СРЕДНИХ ПО РАЗМЕРУ ИКТ‑СЕТЯХ НА ОСНОВЕ SDN

2025-12-16T11:55:34+05:00

Широкое внедрение технологии Software-Defined Networking (SDN) в инфокоммуникационных системах среднего масштаба повышает гибкость управления сетью, однако централизованный контроллер становится уязвимой точкой для кибератак. Для прогнозирования атак в SDN-сетях предложены методы на основе Machine Learning, Deep Learning, статистического анализа, Reinforcement Learning и Federated Learning. Тем не менее большинство из них не полностью удовлетворяет требованиям реального времени, ресурсоэффективности и адаптивности. В статье представлен аналитический обзор существующих подходов и предложен гибридный адаптивный фреймворк KBGM, объединяющий статистический анализ, Random Forest, LSTM, RL и FL, обеспечивающий высокую точность и эффективность.

РОЛЬ ИНТУИТИВНОГО UX-ДИЗАЙНА В СНИЖЕНИИ КОГНИТИВНОЙ ПЕРЕГРУЗКИ НА ПЛАТФОРМАХ ЦИФРОВОГО ОБУЧЕНИЯ

2025-12-19T18:07:19+05:00

В этой статье анализируется роль интуитивного UX-дизайна в снижении когнитивной перегрузки на цифровых образовательных платформах. Исследование основано на когнитивной психологии, теории пользовательского опыта (UX) и процессах обработки информации в интерактивных цифровых средах. Интуитивные элементы дизайна — упрощённая навигация, визуальная компоновка, минимализм, гибкость интерфейса и интерактивные сигналы — научно доказано снижают умственные усилия учащихся. Эмпирические наблюдения и анализ пользовательского опыта подтверждают, что интуитивный дизайн способствует повышению мастерства, снижению отвлекающих факторов и ускорению обучения. Результаты исследования позволят разработать практические рекомендации по оптимизации цифровых образовательных платформ

ЭФФЕКТИВНОСТЬ АЛГОРИТМОВ ИИ ПРИ ОБРАБОТКЕ ПОТОКОВ ДАННЫХ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ

2025-12-19T18:04:21+05:00

В этой статье анализируется эффективность алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) в обработке потоков данных в реальном времени. Цель исследования — определить эффективность различных подходов ИИ, машинного обучения, глубоких нейронных сетей и алгоритмов дополненного обучения в обработке потоков данных в реальном времени. В статье рассматриваются особенности потоков данных, сбора данных с датчиков, фильтрации шума и процессов принятия решений. Алгоритмы ИИ в реальном времени позволяют анализировать потоки данных, увеличивать скорость отклика системы и эффективно использовать ресурсы. Результаты исследования дают практические рекомендации по промышленным роботам, автономным транспортным средствам и умным производственным системам

AYLANA KOVAKKA EGA MURAKKAB KONFIGURATSIYALI PRIZMATIK JISMLARNING SOHA GEOMETRIYASI VA YECHIM TENGLAMALARINI QURISH

2025-12-18T20:35:41+05:00

В статье анализируется проблема построения уравнений, описывающих геометрию сферы комплексной конфигурации призматических тел с круглой полостью, на основе метода R-функций. Внешние и внутренние границы призматического тела с круглой полостью выражаются в виде единого непрерывного функционального уравнения с использованием R-функций. Также подробно рассматривается параметрическое описание круглой полости и этапы аналитического интегрирования комплексной геометрической сферы с использованием логических операций.