Потомки Аль-Фаргани

SUT BEZI SARATONI DIAGNOSTIKASINING MATEMATIK MODELLARI

2025-02-13T10:32:44+03:00

В исследовании рассматривался вопрос раннего выявления рака молочной железы с использованием математических моделей. Математическая реализация математических моделей и методов машинного обучения в диагностике рака молочной железы в исследовании включает следующие этапы: сбор и предварительная обработка данных, формирование модели, анализ и классификация данных, точность и специфичность. Особое внимание уделено оценке производительности посредством измерения. В ходе исследования мы выполнили следующие задачи: математическое представление данных, формулы для статической диагностики, прогнозирование прогрессирования рака, логистическая регрессия, данная математическая модель представляет параметры, используемые для обнаружения и прогнозирования заболевания.

MATHEMATICAL MODELING OF THE THEORY OF THE TENSION FORCE THAT OCCURS ON THE YARN DURING THE OPERATION OF THE WEAVING MACHINE, FROM A DYNAMIC PERSPECTIVE.

2025-02-18T09:31:26+03:00

В процессе ткачества используются нити, прошедшие термическую обработку. Высококачественные ткани широко применяются в различных отраслях промышленности, таких как текстильная, транспортная, строительная и другие. Поэтому определение механических свойств нитей имеет решающее значение. Расчет сил сопротивления, возникающих в процессе ткачества, и их анализ в различных условиях является одним из наиболее актуальных вопросов в текстильной промышленности. В процессе ткачества натяжение нити значительно увеличивается из-за раскрытия основы, что может привести к обрыву нити. Для уменьшения увеличения натяжения используются натяжные пружины.

ДИНАМИЧЕСКОЕ РЕПЛИЦИРОВАНИЕ ФРАГМЕНТОВ ДАННЫХ В РАСПРЕДЕЛЁННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ МЕЖРЕЛИГИОЗНЫХ УЧРЕЖДЕНИЙ

2025-03-01T07:38:38+03:00

В данной работе рассматривается проблема динамического реплицирования фрагментов данных в распределённых информационных системах. В последние годы эффективное управление и обработка баз данных стали важной научной задачей. В связи с ограничениями централизованных баз данных распределённые базы данных (РБД) рассматриваются как альтернативное решение для быстрого доступа к данным, повышения надёжности системы и снижения эксплуатационных затрат. В исследовании изучены методы повышения эффективности распределённых систем с использованием технологий фрагментации и репликации. Проведён анализ применения горизонтальных, вертикальных и гибридных моделей фрагментации в распределённых системах, а также их влияние на оптимальные стратегии размещения данных.

ПОСТРОЕНИЕ ДИАГРАММ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ И ОСНОВНЫХ КЛАССОВ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ КОНВЕРТАЦИИ РЕЧИ В ТЕКСТ И ТЕКСТА В РЕЧЬ

2025-02-27T06:22:17+03:00

В данной статье рассматривается разработка программного обеспечения, обеспечивающего в реальном времени конвертацию речи в текст и наоборот с использованием веб-технологий. Backend реализован на Flask, а frontend включает jQuery и AJAX, что позволяет пользователям распознавать речь и переводить её на другие языки. Для распознавания речи применяются нейронные сети LSTM, использующие MFCC-признаки для анализа аудиоданных. Также для генерации речи из текста используется спектральный анализ и модель кодировщик-декодировщик. Интерфейс приложения интуитивно понятен и адаптирован для работы на различных устройствах

SHAXSGA YO‘NALTIRILGAN ONLAYN TA’LIM TIZIMIDA SUN’IY INTELEKTNI QO’LLASH

2025-03-18T10:12:21+03:00

Статья посвящена процессам персонализации образования посредством внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в систему образования Узбекистана. В статье рассматривается использование ИИ для улучшения различных аспектов образовательного процесса, включая анализ успеваемости учащихся, создание рекомендательных систем на образовательных платформах, персонализацию учебных материалов и прогнозирование результатов. В статье также рассматриваются результаты применения новых алгоритмов, разработанных на основе глубокого обучения и нейронных сетей. Обсуждены перспективы развития цифровой инфраструктуры и широкого использования технологий СИ в системе образования Узбекистана. Статья служит теоретической и практической основой для анализа развития персонализированных систем обучения и их положительного влияния на процесс обучения.

СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ КЛИНИК: ОБЩИЙ ОБЗОР И ТИПЫ

2025-03-15T10:36:47+03:00

В данной статье представлен обзор автоматизированных систем для клиник и их основных типов. Внедрение автоматизации в сфере здравоохранения имеет большое значение для повышения качества услуг, упрощения процессов и экономии времени. В статье рассматриваются ключевые системы, такие как электронные медицинские записи (EMR), системы регистрации пациентов и управления очередями, лабораторные информационные системы (LIMS), системы управления фармацевтикой и финансовые системы. Каждая из этих систем играет важную роль в оптимизации работы клиник и улучшении обслуживания пациентов. Основное внимание уделено преимуществам автоматизации, таким как снижение количества ошибок, обеспечение безопасности данных и повышение эффективности.

АНАЛИЗ РАДИОНУКЛИДНОГО СОСТАВА И РАДИОАКТИВНОГО РАВНОВЕСИЯ МЕЖДУ НИМИ В ПРОДУКТАХ ХИМКОНЦЕНТРАТОВ УРАНА

2025-03-06T06:51:52+03:00

В данной статьи приведены результаты идентификации радионуклидного состава - ²³⁴U, ²³⁵U, ²³⁸U и коэффициентов радиоактивного равновесия - К_рр между - ²³⁴U/²³⁸U в химконцентратах урана. В лабораторных условиях идентифицирован радионуклидный - ²³⁴U, ²³⁵U и ²³⁸U состав химконцентратов урана. На основание расчетных теоретических формул найдены коэффициенты радиоактивного равновесия - К_рр между - ²³⁴U/²³⁸U в химконцентратах урана. Кроме него исследованы взаимосвязи значения радиационного фона места хранение химконцентратов урана со значениями коэффициентов радиоактивного равновесия - К_рр между - ²³⁴U/²³⁸U.

СОЗДАНИЕ МЕТОДОВ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ КИБЕРАТАК В ОБЛАЧНОЙ СРЕДЕ

2025-03-19T10:03:51+03:00

Статья направлена на создание методов предотвращения кибератак в облачной среде, анализируя современные подходы к облачной безопасности и математические модели. Облачные технологии играют важную роль в обеспечении безопасности корпоративных и личных данных, однако они требуют новых подходов для защиты от кибератак. В статье рассматривается важность облачного резервного копирования и восстановления после катастроф, а также анализируются математические модели и алгоритмы для предотвращения кибератак в облачных системах, включая вероятностную теорию, статистический анализ, машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI). В будущем дальнейшее усовершенствование этих моделей и их применение в реальной облачной среде обеспечит усиление кибербезопасности.

NOVEL METHODS FOR DETECTING ANOMALIES IN INFORMATION COMMUNICATION SYSTEMS

2025-03-13T12:00:13+03:00

С увеличением сложности ИСУ возрастают и проблемы безопасности. Аномалии могут указывать на сбои или кибератаки, поэтому их раннее обнаружение крайне важно. Традиционные статистические и пороговые методы недостаточно эффективны в динамической среде ИСУ. Методы, основанные на ML и DL, включая опорные векторные машины, автоэнкодеры и рекуррентные нейронные сети, повышают точность и адаптивность. Однако во многих случаях они требуют высоких вычислительных ресурсов. Трансферное обучение, федеративное обучение и XAI помогают преодолеть эти ограничения. В данной работе анализируются и сравниваются традиционные и новые подходы.

МНОГОКЛАССОВЫЙ АЛГОРИТМ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ОСНОВАННЫЙ НА ПОЛНОМ ПРОСТРАНСТВЕ

2025-03-06T07:08:10+03:00

С увеличением объема больших данных и ростом их разнообразия возрастает и сложность данных. Традиционные методы кластеризaции предоставляют только один результат, что ограничивает исследование данных единственно возможным разделением. В отличие от этого, методы мультиклассовой кластеризации одновременно или последовательно раскрывают несколько уникальных и неповторимых кластерных решений. Это позволяет выявить скрытые структуры данных. Поэтому мультиклассовая кластеризация сегодня стала популярным и перспективным направлением исследований. В данном исследовании разработаны подход и алгоритм задачи мультиклассной кластеризации, ориентированной на важность объектов.

NOMAQBUL ELEKTRON POCHTA XABARLARINI ANIQLASHNING ANSAMBL USULI

2025-03-19T15:47:11+03:00

Системы электронной почты остаются одним из основных средств общения между пользователями. Однако нежелательные сообщения представляют серьезную угрозу безопасности системы и представляют значительный риск для пользователей и организаций. В данной работе рассматриваются принципы работы алгоритмов машинного обучения и проводится их сравнительный анализ. Также были представлены преимущества ансамблевых методов обнаружения и фильтрации нежелательных сообщений.

Алгоритм генерации криптографических ключей для небольших устройств IoT

2025-02-13T10:37:23+03:00

В этой статье предлагается легкий алгоритм случайной генерации ключей для устройств IoT с ограниченными ресурсами. Алгоритм использует случайный сбор и многоисточниковую предварительную обработку для увеличения случайности и расширения ключей до желаемой длины с минимальными вычислениями. Оценка с использованием статистических тестов, таких как NIST и DIEHARD, подтверждает его криптографическую надежность и безопасную работу. Этот подход служит для достижения баланса между безопасностью и эффективностью, что делает его подходящим для приложений IoT, которым требуется надежное шифрование с низкими ресурсами.

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПОДБОРА ДИЗАЙНОВ ТКАНЕЙ С УЧЕТОМ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ОБОРУДОВАНИЯ ПРИ ПРОИЗВОДСТВЕ УЗОРЧАТЫХ ТКАНЕЙ

2025-03-15T13:25:17+03:00

Аннотация: В данной статье рассматривается разработка автоматизированной системы подбора дизайнов тканей, учитывающей технические возможности оборудования для производства узорчатых тканей. Представлена методология выбора рисунков с учетом ограничений технологического процесса. Проведён анализ существующих решений, предложена модель системы, представлена математическая формализация процесса подбора дизайна. Рассмотрены алгоритмы оптимизации и программная реализация системы. Приведены примеры внедрения и результаты тестирования.

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЭЛЕКТРОФИЗИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК СВЕТОДИОДА

2025-02-25T12:33:10+03:00

Ushbu o'lchov natijalari LEDning oqim kuchlanish xususiyatlarini o'rganishda muhim ahamiyatga ega. Haddan tashqari kuchlanishdagi oqimning keskin oshishi LED ishini optimallashtirishga yordam beradi va uning samarali ishlashini ta'minlash uchun zarur kuchlanish oralig'ini aniqlaydi. Ushbu o'lchovlar LED texnologiyalarining energiya samaradorligi va xizmat muddatini oshirish uchun muhim asos bo'ladi. Bundan tashqari, quvvat kuchlanishi LEDning ish nuqtasini, uning maksimal oqim va kuchlanishda qanday ishlashini aniqlashda muhim rol o'ynaydi. Ushbu ma'lumot LED texnologiyasini optimallashtirish, energiya samaradorligini oshirish va maksimal ish sharoitlarini aniqlash uchun foydalidir. Bundan tashqari, uning ishlashi va energiya sarfini yaxshilash uchun LEDning quvvat xususiyatlarini tahlil qilish samarali yoritish tizimlarini yaratishga yordam beradi.

АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ЛОЖНЫХ АТАК НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ТЕКСТУРЫ ИЗОБРАЖЕНИЯ ЛИЦА

2025-03-15T12:48:26+03:00

В данной статье анализируется метод взлома систем биометрического распознавания посредством печатной атаки, а также предлагается алгоритм обнаружения поддельных изображений лица на основе анализа цветовых текстур. Для этого, в дополнение к цветовой модели RGB, для изучения информации о цветовой текстуре использовались две другие цветовые модели. Для экспериментальных исследований использовались базы данных CASIA и Replay-Attack

ENDOKRIN KASALLTKLAR PROFILAKTIKASI VA ERTA TASHXISLASHNING MATEMATIK MODELLARI

2025-02-13T10:34:09+03:00

Mazkur tadqiqotda endokrin kasalliklarning profilaktikasi va erta tashxislash masalalarining matematik modellashtirish usullari o‘rganildi. Tadqiqotda ehtimollik nazariyasi, statistik tahlil, klassifikatsiya algoritmlari va klasterlash usullari qo‘llanilib, diagnostika jarayonini optimallashtirish yondashuvlari ishlab chiqildi. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, matematik modellar diagnostika aniqligini oshirishda va sog‘liqni saqlash tizimining resurslarini samarali taqsimlashda muhim rol o‘ynaydi. Ayniqsa, Bayes teoremasi asosida kasallik ehtimolini hisoblash, klasterlash algoritmlari yordamida xavf guruhlarini aniqlash va dinamik prognozlash yondashuvlari orqali kasallik rivojlanishini oldindan baholash mumkinligi isbotlandi. To‘plangan ma’lumotlarni tizimli tahlil qilish orqali profilaktika samaradorligini kuchaytirish va individual davolash rejasini ishlab chiqish imkoniyati yaratiladi.

АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССАМИ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ В IoT УСТРОЙСТВАХ

2025-03-10T06:52:23+03:00

Повышение энергоэффективности устройств Интернета вещей (IoT) имеет важное значение. В данной статье предлагается адаптивный алгоритм, который автоматически регулирует интервал передачи данных в соответствии с динамическими изменениями параметров окружающей среды. Алгоритм направлен на снижение энергопотребления и обеспечение долгосрочной работы устройств за счет оптимизации частоты передачи данных датчиками

Qishloq xo‘jaligi mahsulotlari elektron savdosida narxlarni prognoz qilish va bozor tahlili uchun AI asosida model yaratish

2025-03-22T09:28:31+03:00

Ushbu maqolada qishloq xo‘jaligi mahsulotlari narxlarini sun’iy intellekt (SI) asosida prognoz qilish va bozor tahlili uchun model yaratish masalasi ko‘rib chiqiladi. Narxlarning beqarorligi va bozor tahlilining qiyinligi qishloq xo‘jaligi sohasida muhim muammolardan biri hisoblanadi. Maqolada ushbu muammolarni hal etish uchun sun’iy neyron tarmoqlari (SNT) va ARIMA modellaridan foydalanish imkoniyatlari tahlil qilinadi. Shuningdek, ushbu modellar asosida narxlarni prognoz qilishning samaradorligi va aniqligi baholanadi.

Сравнительный анализ процесса цифровизации библиотек: международный опыт

2025-03-17T17:29:38+03:00

Аннотация: В статье представлен сравнительный анализ процесса цифровизации на примере ведущих мировых библиотек, включая библиотеку Конгресса США, Британскую библиотеку, библиотеку Китайской академии наук, Национальную библиотеку Франции и Национальную библиотеку Узбекистана им. А.Навои. Цель исследования – выяснить как внедрение цифровых технологий повышает доступность информации, сохраняет культурное наследие и способствует научным исследованиям. В исследовании рассматривались объемы единиц хранения, уровень развития электронных ресурсов, ежегодное число посетителей и соотношение традиционных и цифровых фондов. Анализ показал, что крупнейшие библиотеки мира активно внедряют цифровые технологии. Результаты исследования показывают важность гармоничного объединения традиционных и цифровых подходов

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ТРАНСФОРМАТОРА ПО РАССЕЯНИЮ ЭНЕРГИИ И КОЭФФИЦИЕНТУ ПОЛЕЗНОЙ РАБОТЫ

2025-03-06T18:05:35+03:00

В статье описывается, от каких факторов зависят потери энергии и коэффициент полезного действия трансформаторов большой мощности, а также анализ причин их возникновения. По результатам анализа оценивается КПД трансформатора и приводятся его оптимальные режимы работы. Комментарии когда коэффициент полезного действия трансформаторов имеет максимальное значение, отражаются с помощью графиков.

THERMO-MECHANICAL ANALYSIS OF FUNCTIONALLY GRADED MATERIALS UNDER TORSION WITH TEMPERATURE EFFECTS

2025-03-17T17:26:53+03:00

. Данное исследование посвящено изучению термомеханического поведения цилиндрического стержня из функционально-градиентного материала (FGM), подверженного кручению и температурным градиентам. Задача решается с использованием метода возмущений в сочетании с дробным исчислением для учета температурной зависимости свойств материала и функционального градирования. Выводятся уравнения механического и теплового равновесия, а также рассчитываются распределения напряжений и температуры. Результаты исследования позволяют понять распределение напряжений и температуры в стержне, подчеркивая влияние функционального градирования и тепловых эффектов на механическое поведение.

АЛГОРИТМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ В ВИДЕОДАННЫХ

2025-03-14T13:49:49+03:00

В данной статье проводится детальный анализ передовых алгоритмов автоматического обнаружения и классификации объектов в видеоизображениях. Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта и глубокого обучения значительно повысило точность и эффективность этих процессов. В исследовании рассматриваются современные алгоритмы, такие как YOLO, Faster R-CNN и SSD, анализируются их принципы работы, программное обеспечение и практическое применение в различных областях. Цель статьи предоставить всестороннее понимание современных подходов к обнаружению объектов и их эффективной реализации.

ИЗУЧЕНИЕ ЗНАЧЕНИЙ СУММАРНОЙ – Σα, СУММАРНОЙ - Σβ –АКТИВНОСТИ И НЕКОТОРЫХ ИЗОТОПОВ ПРИРОДНЫХ ВОД ОТОБРАННЫХ ИЗ УРАНОНОСНЫХ РЕГИОНОВ

2025-03-01T06:55:32+03:00

В данной статьи приведены результаты изучение значений суммарной - Σα и суммарной - Σβ -активности природных вод отобранных из ураноносных регионов. В лабораторных условиях изучены методов определение значений суммарной - Σα и суммарной - Σβ активности природных вод на малофонной установки марки – УМФ-2000. Полученные результаты сопоставлены с нормами установленных в Республиканских и Международных нормативных документах.

Интеграция традиционных и компьютерных методов в оптимизацию процессов увлажнения пшеничного зерна

2025-03-16T07:36:18+03:00

В данном исследовании рассматривается процесс гидротермической обработки пшеничного зерна с целью оптимизации условий его увлажнения для повышения качества муки. Используя как традиционные методы анализа, так и современные компьютерные технологии моделирования, в частности программу COMSOL Multiphysics, были изучены динамика распределения влаги в различных слоях зерна (оболочка, эндосперм, зародыш) и влияние этих процессов на эффективность помола. Экспериментальные результаты показали, что холодное и скоростное кондиционирование имеют различные преимущества в зависимости от физико-химических характеристик зерна.

TIBBIY TASHXISNI ANIQLASH JARAYONIDA KLASSIFIKATSIYA ALGORTIMIDAN FOYDALANISHNING TAHLILI.

2025-02-17T07:31:20+03:00

Статья посвящена исследованию применения современных технологий искусственного интеллекта в области здравоохранения, с акцентом на роль классификационных алгоритмов в диагностических процессах. Рассматриваются популярные алгоритмы, такие как логистическая регрессия, случайные леса, метод ближайших соседей (KNN), метод опорных векторов (SVM) и нейронные сети. Выводы подчеркивают важность классификационных алгоритмов для повышения эффективности и персонализации медицинской диагностики. Данный анализ может быть полезен исследователям, разработчикам и медицинским работникам, заинтересованным в интеграции технологий искусственного интеллекта в систему здравоохранения.

OLIY TA’LIM MUASASALARIDA OʻQITUVCHILAR FAOLIYATINI BAHOLASHDA NORAVSHAN MANTIQDAN FOYDALANISH

2025-03-13T07:40:17+03:00

Аннотация: В данной статье представлена экспертная система, созданная на основе нечеткой логики (fuzzy logic) для оценки деятельности преподавателей университетов. Система, в отличие от традиционных методов оценки, осуществляет анализ с учетом неопределенных и субъективных данных. Она разработана в программной среде Python на основе подхода Мамдани и обладает возможностью отображения результатов через 3D-визуализацию. Результаты исследования показывают, что система, основанная на нечеткой логике, позволяет более справедливо и реалистично оценивать деятельность преподавателей.

Идентификация личности с использованием методов динамической биометрической аутентификации

2025-02-26T07:07:38+03:00

Аннотация. Биометрические методы направлены на идентификацию человека на основе его уникальных характеристик. В статье рассматривается клавиатура как динамическая биометрическая характеристика почерка. Анализируются и отбираются признаки, необходимые для идентификации. Алгоритм процесса формирования рисунка клавиатурного почерка основан на регистрации временных параметров. Рассмотрены классические статистические подходы к идентификации пользователя по клавиатурному почерку. Для решения задачи идентификации предлагается использовать клиент-серверное приложение, приводятся его характеристики, проводятся испытания и анализируются результаты.

Анализ корпуса универсального дерева зависимостей узбекского языка в би-аффинной нейронной модели

2025-03-15T14:54:15+03:00

Данная статья посвящена исследованию глубокого биаффинного нейронного парсинга зависимостей для узбекского языка с использованием корпуса универсальных зависимостей (Universal Dependency treebank). Подробно обсуждаются ключевые аспекты модели, включая слои внимания, архитектуру сети, параметры выпадения встраивания и параметры оптимизации (например, оптимизатор Adam). Экспериментальные результаты показывают, что модель с би-аффинным вниманием достигает показателей UAS 79,5% и LAS 72,4%, существенно превосходя базовый транзитивный парсер на 6,7% (UAS) и 7,4% (LAS).

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПО ХРАНЕНИЮ ПРОДУКЦИИ

2025-02-13T10:36:07+03:00

В данной статье рассматривается и освещается вопрос создания робототехнического комплекса, в котором используются мобильные (переносные) колесные роботы для автоматизации деятельности складов по хранению продукции, а также приведены алгоритмы, описывающие работу системы.

INNOVATIVE NEURAL NETWORK STRATEGIES FOR DETECTING CHEATING IN VIRTUAL EXAMS

2025-03-10T06:25:49+03:00

Рост числа виртуальных экзаменов создал новые вызовы в обеспечении академической честности, особенно в выявлении совместного мошенничества. В данном исследовании мы предлагаем новую концепцию, которая сочетает графовые нейронные сети (GNN) с федеративным обучением (FL) для выявления группового мошенничества при сохранении конфиденциальности данных студентов. Наш подход моделирует взаимодействие студентов в виде графа, где узлы представляют студентов, а рёбра — потенциальные связи, указывающие на возможное мошенничество. Обучая GNN в федеративном режиме, мы гарантируем, что конфиденциальные данные остаются на устройствах студентов, что позволяет учитывать этические и правовые аспекты.

Korporativ muhitda NoSQL ma’lumotlar tuzilmasining tashkiliy ta’minotini baholash (soliq organlari boshqaruv tizimi misolida)

2025-02-25T12:00:00+03:00

Аннотация. В статье представлен анализ эффективности двух структур баз данных NoSQL для хранения слабоструктурированных потоков данных с заданными характеристиками. Для экспериментальных исследований была разработана архитектура на основе виртуальных машин, имитирующая работу веб-сервиса сбора данных с классической трехзвенной архитектурой. Эксперименты показали, что различия в структуре базы данных могут влиять на надежность и эффективность всей информационной системы. Предложенная в экспериментах методология может быть использована и с другими программными компонентами и системами управления базами данных.

ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ СИСТЕМАМИ ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ

2025-03-15T11:05:26+03:00

В статье изучена модель делового цикла компаний электронной коммерции в развитии сектора электронной коммерции, смена ее этапов под влиянием ИТ по сравнению с этапами коммерческого цикла компаний традиционного сектора, на ее основе введено определение системы электронной коммерции. Теорией системного анализа разработана ее функциональная модель, а также определена информационная система электронной коммерции, разработана и изучена модель ее структуры и показано, что существующие методы не могут быть применены напрямую.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ ФОРМИРОВАНИЯ ШАБЛОНОВ ДОКУМЕНТОВ НА ОСНОВЕ СУЩЕСТВУЮЩИХ ДОКУМЕНТОВ

2025-03-10T06:51:39+03:00

В данной статье рассматривается проектирование системы динамического формирования шаблонов документов, основанной на существующих документах и правилах. Анализируются методы автоматизации документооборота и создания адаптивных шаблонов документов с применением машинного обучения (ML) и систем, основанных на правилах. Разработаны математическая модель генерации документов, алгоритмы кластеризации и классификации, архитектура информационной системы и диаграммы компонентов. Система позволяет оптимизировать документооборот, сократить затраты на человеческие ресурсы и усовершенствовать автоматическую генерацию документов

UZBEK TAGSET: CREATING A LIST OF MORPHOLOGICAL AND SYNTACTIC TAGS FOR BUILDING MACHINE LEARNING MODELS FOR THE UZBEK LANGUAGE

2025-03-17T17:19:04+03:00

Цель данного исследования – разработать полный список синтаксических и морфологических тегов узбекского языка, который направлен на создание набора данных для задач обработки естественного языка (NLP) на узбекском языке. Основываясь на существующих моделях тегсетов для других языков и учитывая специфические особенности узбекского языка, мы предлагаем иерархическую структуру тегсета, включающую классы слов, морфологические признаки и синтаксические функции. Для решения задачи маркировки частей речи (POS tagging) с использованием созданного набора тегов была построена скрытая марковская модель (HMM).