Потомки Аль-Фаргани
https://al-fargoniy.uz/index.php/journal
<h2>Index Copernicus International</h2> <p>Электронный научный журнал «Потомки Аль-Фаргани» создан в Ферганском филиале Ташкентского университета информационных технологий имени Мухаммада аль-Хорезми (ISSN: 2181-4252)» прошел процедуру оценки в международной базе <strong>"Index Copernicus International"</strong> и индексируется в базе данных <strong>ICI Journals Master List</strong>.</p> <p><a href="https://al-fargoniy.uz/index.php/journal/index-copernicus-international">Подробно тут</a></p>ru-RUПотомки Аль-Фаргани2181-4252АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЯ ДЕФОРМАЦИИ ЗЕРЕН МИКРОСТРУКТУРЫ ЧУГУНА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ C++ И OPENCV
https://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/859
<p>В данной статье представлен разработанный на основе C++ и библиотеки OpenCV алгоритм автоматического определения геометрических параметров (площадь, периметр, коэффициент формы, эксцентриситет, аспектное отношение) зерен микроструктуры чугуна и вычисления индекса деформации (DI). Предлагаемый метод включает этапы пороговой обработки по Отсу, морфологической очистки, выделения контуров и аппроксимации эллипсами. В результате для каждого зерна определялось значение DI, выполнялся статистический анализ (среднее, медиана, минимальное и максимальное значения) и строился график распределения. Такой подход может служить эффективным инструментом для прогнозирования механических свойств металла и оптимизации процессов термической обработки.</p>Sardor KarimovIlxomjon Samandarov
Copyright (c) 2025 Sardor Karimov, Ilxomjon Samandarov
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
2025-08-182025-08-18336РАЗРАБОТКА ВЕБ-ПЛАТФОРМЫ ДЛЯ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ РАКА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И АЛГОРИТМОВ ОПТИМИЗАЦИИ
https://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/866
<p>В данной научной работе рассматривается задача раннего выявления рака молочной железы с использованием подхода на основе искусственного интеллекта. Разработана веб-платформа «Smart Diagnosis», которая анализирует медицинские параметры и анкетные данные пользователей для проведения диагностики. Алгоритм диагностики основан на методах машинного обучения, оптимальном выборе признаков и минимизации ошибок классификации. Платформа обрабатывает введённые пользователем данные, генерирует вероятные результаты диагностики и поддерживает принятие медицинских решений. Практические аспекты системы, моделированные алгоритмы, точность диагностики и интеграция с веб-интерфейсом подробно проанализированы. Результаты исследования показывают, что предложенная система позволяет с высокой точностью выявлять рак молочной железы на ранней стадии и имеет большое практическое значение в современной медицине.</p>Xaydarov Sherali
Copyright (c) 2025 Xaydarov Sherali
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
2025-08-302025-08-303714Алгоритм извлечения сосудов почек из изображений брюшной полости
https://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/867
<p>Статья посвящена алгоритмам распознавания почечных вен на изображениях сосудов, полученных на основе изображений брюшной полости человека. В статье предлагается алгоритм распознавания вен по цвету и толщине на контрастных изображениях.</p>Axmad Xashimov
Copyright (c) 2025 Axmad Xashimov
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
2025-08-302025-08-3031518