Потомки Аль-Фаргани

АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЯ ДЕФОРМАЦИИ ЗЕРЕН МИКРОСТРУКТУРЫ ЧУГУНА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ C++ И OPENCV

Sardor Karimov — 2025-08-18

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.

РАЗРАБОТКА ВЕБ-ПЛАТФОРМЫ ДЛЯ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ РАКА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И АЛГОРИТМОВ ОПТИМИЗАЦИИ

Xaydarov Sherali — 2025-08-30

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.

Алгоритм извлечения сосудов почек из изображений брюшной полости

Axmad Xashimov — 2025-08-30

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.

КЛАССИФИКАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПОДГОТОВКЕ ПАТОЛОГОАНАТОМОВ

Farxod Meliev — 2025-09-12

В статье рассматривается внедрение современных классификационных моделей искусственного интеллекта (ИИ) в подготовку патологоанатомов. Разработан программный комплекс «GistoDiagnozUZ», включающий модули предобработки, сегментации и классификации гистологических изображений. Эксперименты на открытых и собственных наборах данных показали увеличение значения AUROC до 0,93, сокращение времени анализа слайдов почти вдвое и снижение когнитивной нагрузки патологоанатомов. Результаты подтверждают, что интеграция методов transfer learning и оригинальных CNN-архитектур повышает диагностические навыки и может стать основой стандартизированной ИИ-поддержки в образовательных программах по патоморфологии.

RESEARCH ON CLASSIFICATION OF POTATO DISEASE LEAVES BASED ON XCEPTION

Hongzhi Zhang — 2025-09-17

Aiming at the difficulty in identifying potato early blight and late blight, this paper conducts a disease classification study based on Xception. Due to the similar initial symptoms of the two diseases, the traditional expert identification method has many limitations, while accurate identification is crucial for disease prevention and control. The research takes relevant leaves as the object, adopts the "Potato Disease Leaf Dataset v1", which is divided into training set, validation set and test set. The model is optimized through four groups of comparative experiments.

СОВРЕМЕННЫЕ ПОСТКВАНТОВЫЕ КРИПТОГРАФИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ И ИХ ЭФФЕКТИВНОСТЬ

Alisher Arabboyev — 2025-09-17

Развитие квантовых компьютеров имеет серьёзные последствия для криптографии. Большинство симметричных и асимметричных криптографических алгоритмов уязвимы для квантовых алгоритмов. Алгоритм поиска Гровера повышает эффективность поиска ключа в симметричных схемах, таких как AES и 3DES, за время, равное корню квадратному. Безопасность асимметричных алгоритмов, таких как RSA, Диффи-Хеллмана и криптосистем на эллиптических кривых (ECC), основана на математической сложности задач разложения на простые множители и дискретного логарифмирования. Лучшие из доступных классических алгоритмов требуют экспоненциального времени. Алгоритм разложения Шора решает эти задачи за полиномиальное время. Значительные достижения в области квантовых вычислений делают все широко используемые в настоящее время асимметричные криптосистемы ненадёжными.

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ В СИСТЕМАХ ОЦЕНКИ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ

Abdulaziz Abduhalimov — 2025-09-17

В данной статье анализируются новейшие методы и технологические инструменты, используемые для обеспечения целостности, конфиденциальности и доступности данных в условиях удалённой оценки. На основе новейшей научной литературы, тематических исследований ведущих платформ электронного обучения (Coursera, ProctorU, ExamSoft, Moodle) и международных стандартов кибербезопасности (ISO/IEC 27001, NIST SP 800-171, GDPR) изучаются такие решения, как биометрическая аутентификация, управление искусственным интеллектом, сертификация на основе блокчейна и архитектура «нулевого доверия». В заключение статьи представлены практические рекомендации для образовательных учреждений, политиков и разработчиков образовательных технологий по внедрению многоуровневых, гибких и ориентированных на человека моделей безопасности.

РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ПОСТРОЕНИЯ ФРАКТАЛЬНОЙ ПОВЕРХНОСТИ ЗЕМЛИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА L-СИСТЕМЫ

Elyor Saidkulov — 2025-09-18

Известно, что фракталы имеют чрезвычайно сложные формы, состоящие из уникальных объектов, важных для понимания идей фракталов и их практического применения. В данной работе анализируются основные методы создания рельефов, ландшафтов и форм рельефа с помощью алгоритмических методов. В данном научном исследовании многие процессы в природе сложны и неопределенны, и их прямое моделирование затруднено. Поэтому алгоритмические подходы позволяют преобразовать эту сложность в управляемые и воспроизводимые методы, учитывающие основные свойства природы (самоповторение, случайность, динамика процессов).

КИБЕРАТАКИ И СПОСОБЫ ИХ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ

Dilshoda Qurbonaliyeva — 2025-09-18

В статье анализируются виды кибератак, способы их реализации и меры защиты в связи с развитием современных информационно-коммуникационных технологий. Подробно описываются основные мотивы киберпреступников, цели атак и методы обеспечения кибербезопасности. В статье представлена классификация кибератак на основе анализа научной литературы и предлагаются стратегии защиты от них. Данное исследование направлено на разработку эффективных мер защиты в области кибербезопасности и защиты информационных систем.

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АНАЛИЗА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЗАДАЧ КЛАСТЕРИЗАЦИИ АТАК С ПОВТОРНЫМ ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОДА В НЕЧЕТКИЙ ИНФОРМАЦИОННЫХ СРЕДАХ

Alisherjon Ashuraliyev — 2025-10-03

В данном научно-исследовательском труде рассмотрены вопросы анализа атак повторного использования кода в нечетких информационных средах и их группировки. Для выявления взаимосвязанных параметров атак применены методы кластеризации. Особое внимание уделено использованию кластеризационных подходов для выявления различных характеристик атак и их группировки. Разработанная интеллектуальная система обеспечивает оперативную оценку атак и принятие эффективных решений в режиме реального времени.

АНАЛИЗ ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА ТРАНСПОРТНЫМИ СРЕДСТВАМИ

Farrux Muradov — 2025-10-03

Цель данной статьи заключается в изучении причин загрязнения атмосферы автомобильным транспортом и способов снижения концентрации вредных веществ в воздухе. На основе анализа и обработки данных, полученных из различных источников, были выявлены причины и последствия загрязнения воздуха автотранспортом. Около 80% общего объёма вредных веществ приходится на автомобили. Автотранспорт загрязняет атмосферный воздух выхлопными газами, твёрдыми частицами, нефтепродуктами и другими токсичными соединениями. Увеличение количества автомобилей способствует росту концентрации вредных веществ в атмосфере. Все эти загрязняющие вещества накапливаются в организме человека и приводят к нарушению его функционирования. В результате были определены методы снижения содержания загрязняющих веществ в атмосферном воздухе.

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В КРИПТОАНАЛИЗЕ НА ПРИМЕРЕ АЛГОРИТМА ВИЖЕНЬЕ

Мирзо-Улугбек Давлатов — 2025-10-03

В данной статье исследуется применение нейронных сетей в процессах криптоанализа на примере шифра Виженера. Несмотря на то, что шифр Виженера, являющийся одним из классических многоалфавитных подстановочных алгоритмов, исторически использовался как устойчивый криптосистем, современные вычислительные возможности и подходы искусственного интеллекта позволяют выявить его уязвимости. В рамках исследования на базе библиотеки PyTorch была построена модель нейронной сети, с помощью которой проводились эксперименты по восстановлению открытого текста на основе зашифрованного. Экспериментальные результаты показали, что нейронные сети способны выявлять статистические закономерности, присущие шифру Виженера, и в определённой степени автоматизировать процесс дешифрования.

OPTIMIZATION OF HVAC ENERGY CONSUMPTION UNDER UNCERTAINTY OF EXTERNAL CONDITIONS: A PROBABILISTIC MODELING APPROACH

Mohira Rahimova — 2025-10-03

Аннотация: Системы отопления, вентиляции и кондиционирования (HVAC) составляют около 40% энергопотребления зданий. Их эффективность значительно зависит от неопределённых факторов, таких как погода и стохастическая занятость, что ограничивает детерминистские методы управления. В данном исследовании предлагается вероятностная оптимизационная структура для управления HVAC, где занятость моделируется как стохастический процесс, а погодные условия описываются вероятностными распределениями. Динамика температуры и концентрации CO₂ задаётся стохастическими дифференциальными уравнениями в рамках задачи оптимизации с ограничениями. Используется стохастический предиктивный контроль (MPC) с выборкой Монте-Карло, что обеспечивает экономию энергии на 10–15% и повышение надёжности комфорта, особенно в учебных и офисных зданиях.

A COMPARATIVE STUDY OF ACTIVATION FUNCTIONS IN DEEP LEARNING MODELS

Abbaz Primbetov — 2025-10-03

Activation functions play a vital role in the training dynamics and generalization performance of deep learning models. This study presents a comparative analysis of ten widely used activation functions—ReLU, Sigmoid, Tanh, ELU, SELU, Softplus, Softsign, Swish, GELU, and a custom spline-based function—within a unified convolutional neural network (CNN) architecture. All models were trained and evaluated on the CIFAR-10 dataset under identical experimental settings, including fixed learning rate, batch size, number of epochs, and architecture configuration.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРОЦЕССА ПЕРЕНОСА И РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ В АТМОСФЕРЕ И ЕЁ ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ

Farrux Muradov — 2025-10-03

В данной статье рассмотрена задача построения численных решений гидродинамических уравнений в виде нелинейных уравнений с частными производными, описывающих трёхмерную скорость движения воздушных масс в атмосфере. С применением высокопорядочной аппроксимации по временным и пространственным переменным были разработаны неявные и полунеявные схемы, а также проведён анализ их численных решений. В результате применения предложенного метода обеспечено условие абсолютной устойчивости, а точность решения возросла до квадратичного порядка. С использованием математического аппарата, реализованного на основе программного обеспечения, создана возможность оценки и прогноза пространственно-временной эволюции загрязняющих веществ, выделяемых промышленными выбросами в приземном пограничном слое атмосферы.

АНАЛИЗ МЕТОДОВ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ЭХОКАРДИОГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ

Nigora Djurayeva — 2025-10-03

В данной работе на основе 32 эхокардиографических видеозаписей интегрированы методы цифровой обработки изображений и сверточная нейронная сеть (CNN) для автоматического выявления митрального стеноза. За счет расширения данных был увеличен обучающий набор, а архитектура CNN, состоящая из 4 сверточных блоков, обучена для бинарной классификации. Модель показала точность 92% и ошибку 0.26 на тестовом наборе данных. Результаты продемонстрировали эффективность предложенного подхода в качестве вспомогательного инструмента для клинической диагностики.

Research Article Geometry-aware Analysis of Wheat Grain Hydration Prior to Milling

Abdushukur Urinboev — 2025-10-03

Проведён сравнительный анализ геометрии и кратковременной гидратации сортов пшеницы «Аср» и «Алексеевич», возделываемых в Ферганской долине. Линейные размеры измерялись цифровым штангенциркулем (точность 0,001 мм), микроструктура исследовалась оптической микроскопией, поверхность и объём реконструировались по 3D-сканам. Кинетика гидратации изучалась гравиметрически (5-минутные интервалы, 30 мин) при 20–25 °C и 40–50 °C. Установлено, что зерновки «Аср» крупнее и быстрее поглощают воду; прирост массы через 30 мин составил 9,1% (тёплая) и 4,2% (холодная) против 8,5% и 3,9% у «Алексеевич». Эллипсоидальная модель диффузии подтвердила влияние геометрии на скорость влагонакопления, что важно для оптимизации кондиционирования и качества муки.

ОБНАРУЖЕНИЕ ПЕЧАТНЫХ ЛОЖНЫХ АТАК С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Бахтиёр Абдукадиров — 2025-10-03

В статье рассматривается метод обнаружения ложных атак на биометрическую систему идентификatsiи по лицу, основанную на глубоких сверточных нейронных сетях. Предложенный метод предназначен для обнаружения печатных ложных атак, а также протестирован на открытых базах данных реальных и поддельных лиц, и проанализированы результаты. Проанализированы типы ложнқх атак, организованных на биометрическую систему, основанную на существующих лицах

ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЧАСТИЧНО ГОМОМОРФНЫХ АЛГОРИТМОВ ШИФРОВАНИЯ В ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

Umidjon Xudoynazarov — 2025-10-08

В данной статье рассматриваются вопросы защиты информации в системах облачных вычислений с использованием криптографических методов и их реализация. Также рассматриваются угрозы облачным системам и методы их устранения, гомоморфные алгоритмы шифрования и их виды, возможности использования частично гомоморфных алгоритмов шифрования в системах облачных вычислений, а также представлена структурная схема их использования в работе.

ЗАДАЧА УПРАВЛЕНИЯ МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКИМ ПОТОКОМ ДАННЫХ ПРИ МОНИТОРИНГЕ СТОЧНЫХ ВОД НА ЖИВОТНОВОДЧЕСКИХ КОМПЛЕКСАХ

Batirbek Samandarov — 2025-10-08

В статье рассматривается задача управления многопараметрическим потоком данных при мониторинге и очистке сточных вод на животноводческих комплексах на основе сенсорных измерений. Сеть датчиков фиксировала ключевые параметры воды, после чего данные анализировались с применением математического моделирования. Для описания динамики очистки использовались дифференциальные уравнения, для оценки эффективности интегральные показатели, а также была разработана функция оптимизации. Результаты показали высокую эффективность удаления COD, BOD, аммония и антибиотиков. Предложенная архитектура информационной системы обеспечивает возможность мониторинга и управления в режиме реального времени и способствует экологической безопасности животноводческих комплексов.

Компьютерное моделирование изгиба прямоугольной пластины

Акрам Наркулов — 2025-10-08

В данной статье теоретически и практически исследован процесс изгиба прямоугольной пластины под действием внешней силы. Процесс деформирования основан на теории упругости, конструктивный элемент представляет собой прямоугольную тонкую пластину постоянной толщины. Аналитически и графически выражены величина изгиба пластины под действием статической нагрузки, угол изгиба и распределение внутренних напряжений. Полученные результаты имеют практическое значение при проектировании механических конструкций, выборе оптимальных форм и материалов в строительстве и машиностроении.

Нейронно-семантический анализ узбекских текстов на основе корпуса универсального дерева зависимостей

Sanatbek Matlatipov — 2025-10-08

Узбекский язык морфологически богат аффиксами, и значение в предложении выражается через ряд аффиксов существительных, глаголов и других частей речи. В этой статье мы представляем нейронный семантический анализ узбекских текстов, основанный на наборе деревьев, созданных на базе корпуса Universal Dependencies (UD). Этот корпус содержит 686 предложений и 7 950 токенов, каждое предложение состоит в среднем из 11,6 токенов. Мы разрабатываем графовый парсер, работающий с биаффинной функцией, объединяющей контекстуальный энкодер на основе BiLSTM и проекции главного слова и зависимого. Тесты представляются с детализацией по показателям UAS/LAS и длине предложений.

АЛГОРИТМЫ ВЫДЕЛЕНИЯ ПРИЗНАКОВ ИЗОБРАЖЕНИЯ РУКОПИСНОГО ТЕКСТА ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ АВТОРА РУКОПИСИ

Muhammadmullo Asrayev — 2025-10-08

В статье рассматривается задача выделения характерных признаков изображений рукописного текста, являющейся важным этапом разработки систем идентификации личности, основанных на анализе изображений рукописного текста. Идентификация личности по рукописному тексту играет важную роль в банковской сфере, почте, судебной экспертизе и других сферах. В работе предлагаются два алгоритма выделения характерных признаков из рукописных объектов – на основе гистограмм шаблонов (A1) и на основе фрагментного анализа (A2). Эксперименты проведены с использованием баз изображений рукописного текста на английском языке IAM и на узбекском языке IUHT, результаты оценены с применением основных классификаторов. Экспериментальные данные показали, что алгоритм A2 превосходит по точности (более 90%).

INTEGRATING SOFTWARE CONFIGURATION MANAGEMENT AND SECURITY TOOLS INTO CI/CD PIPELINES: ENHANCING AUTOMATION, TRACEABILITY, AND RELIABILITY

Ravshanbek Zulunov — 2025-10-08

В данной статье анализируется роль управления конфигурацией программного обеспечения (SCM) и интеграции инструментов безопасности в конвейеры непрерывной интеграции/непрерывного развертывания (CI/CD). Установлено, что внедрение баз данных уязвимостей и автоматизированных проверок безопасности в конвейер значительно повышает надежность и безопасность процессов разработки программного обеспечения. Ключевые процессы SCM, такие как отслеживание изменений, контроль версий и аудит, рассматриваются в контексте CI/CD, и обосновывается их влияние на автоматизацию, прослеживаемость и взаимодействие между командами. В исследовании определяются преимущества интеграции таких инструментов, как Git, Docker и Terraform, с базами данных уязвимостей (например, NVD, Snyk, GitHub Security Advisories).

Uch o‘lchamli personajlarning yuz holatini modellashtirish va animatsiyalashning zamonaviy yondashuvlari

Gulshan Kayumova — 2025-10-08

Аннотация: В статье рассматриваются методы моделирования элементов лица мультипликационного персонажа и проблема их анимации, а также предлагаются подходы к её решению. При этом с использованием технологий трёхмерного моделирования проводится анализ создания 3D-модели мультфильмного персонажа и её анимации для воспроизведения мимических выражений. Освещены процессы моделирования мимики персонажа с помощью визуальных фонем, топологии FLAME и технологии смешанных форм.

МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ПОСТРОЕНИЮ ЭФФЕКТИВНЫХ СИСТЕМ ОБНАРУЖЕНИЯ СЕТЕВЫХ АНОМАЛИЙ

Nilufar Abdulhamidova — 2025-10-08

Аннотация. В работе представлен методологический подход к классификации аномалий сетевого трафика и описана взаимосвязь их источников, областей проявления и характерных признаков. Рассмотрены оптимизированные схемы детекции аномалий и злоупотреблений на основе пороговых, статистических и машинно-обученных методов. Предложена формальная модель для выявления и классификации аномальных событий в распределённых сетях, обеспечивающая высокую точность обнаружения и адаптивную настройку параметров.

Mathematical foundations of GPS and RTK positioning

Sardorbek Khonturaev — 2025-10-08

Беспилотные летательные аппараты, оснащенные глобальными навигационными спутниковыми системами, преобразили современную геопространственную картографию, точное земледелие и геодезию. Стандартная технология глобальной системы позиционирования обеспечивает метровую точность, но её часто недостаточно для картографических приложений. Методы кинематики в реальном времени повышают точность GPS за счёт применения фазовых поправок несущей частоты с опорных станций, обеспечивая позиционирование с сантиметровой точностью. В данной статье рассматривается интеграция беспилотных летательных аппаратов с GPS и RTK, рассматриваются математические формулы, лежащие в основе определения местоположения, и освещаются их применение в геопространственной картографии.

АЛГОРИТМ ВОССТАНОВЛЕНИЯ АРХИВНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА

Saodat Ismailova — 2025-10-08

В статье предложен алгоритм автоматического и интерактивного восстановления дефектов архивных изображений. Предложенный метод позволяет улучшить качество изображения, уменьшить шум и искажения, а также ускорить процесс восстановления. Алгоритм сохраняет границы объектов изображения, не снижая контраст, и минимизирует участие человека. Результаты исследования обеспечивают эффективное восстановление цифровых архивных материалов.

ОБНАРУЖЕНИЕ И ОЦЕНКА ПОДДЕЛЬНЫХ ВЕБ-САЙТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ

Анвар Кабулов — 2025-10-08

Рост числа создаваемых злоумышленниками поддельных веб-страниц приводит к резкому росту числа кибератак. Злоумышленники используют эти поддельные веб-сайты для рекламы товаров и услуг интернет-пользователям, распространения вредоносных программ или кражи ценных логинов и паролей пользователей. Традиционные решения для обнаружения таких поддельных веб-адресов неэффективны при обнаружении вновь созданных поддельных веб-адресов. В данной статье мы предлагаем новый подход, сочетающий несколько алгоритмов машинного обучения. Результаты наших экспериментов показывают, что при использовании предлагаемого подхода классификатор Random Forest (RF) показал наилучшую точность – 99%. Можно утверждать, что классификатор Random Forest можно считать более надежным, чем другие, при обнаружении поддельных веб-адресов.

МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ И СИМУЛЯЦИИ КАНАЛОВ СПУТНИКОВОЙ СВЯЗИ

Rahmatillo Xudoyberdiyev — 2025-10-08

В данной статье рассматриваются методы моделирования и анализа характеристик каналов спутниковой связи. Моделирование проводилось с использованием инструментов MATLAB/Simulink, NS-3 и STK на основе AWGN, рэлеевской, райсовской и гибридной моделей для сценариев GEO и LEO. Среднее отношение сигнал/шум составило 19,7 дБ в канале GEO–Tashkent, а в зоне дождя наблюдалось снижение до 11,3 дБ. Значения BER для модуляций QPSK и 16-QAM составили 2,3×10⁻³ (10 дБ) и 4,1×10⁻³ (15 дБ) соответственно. В сценарии LEO (1200 км) максимальный доплеровский сдвиг достигал ±190 кГц. Доступность снижалась до 87% при 25 мм/ч и 74% при 50 мм/ч.

IKKI PARAMETRLI SINGULYAR QO‘ZG‘ATILGAN CHEGARAVIY QIYMAT MUAMMOSINI SPEKTRAL-TO‘R METODI ORQALI SONLI MODELLASHTIRISH

Sardorbek Murodov — 2025-10-09

Решения двухпараметрических сингулярно возмущённых краевых задач, как правило, содержат два приграничных слоя. Вследствие наличия этих слоёв обычные численные методы считаются неэффективными для таких задач. В данной статье предлагается спектрально-сеточный метод для численного решения задач данного типа.

В представленной работе с помощью спектрально-сеточного метода дифференциальная задача для двухпараметрического сингулярно возмущённого уравнения сведена к алгебраической задаче. Проведённые численные вычисления и полученные результаты были сопоставлены с результатами других авторов. Универсальность, высокая точность и эффективность предлагаемого метода при решении рассматриваемой задачи были продемонстрированы.

Statistical and machine learning approaches for detecting anomalies in large-volume network traffic

Ozodbek Raxmonov — 2025-10-09

Обнаружение аномалий в крупномасштабном сетевом трафике — одна из актуальных задач современной информационной безопасности. Объём трафика, генерируемого в результате расширения интернет-сервисов, облачных вычислений, развития сетей IoT и 5G, резко растёт, что снижает эффективность традиционных механизмов безопасности. В данной статье исследуются и сравниваются статистические методы и подходы к машинному обучению для обнаружения аномального поведения в сети. Преимущества статистических подходов, дисперсионного анализа и моделей временных рядов объясняются их производительностью и эффективностью при мониторинге в режиме реального времени, однако их точность ограничена при работе с большими объёмами данных.