DIGITAL TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE

NOMIQDORIY MA’LUMOTLARNI TAHLIL QILISH MASALALARINI YECHISHDA BELGILAR TURLARIGA RAQAMLI ISHLOVLAR BERISH USULLARI

2025-07-29T04:40:37+00:00

Ushbu maqolada turli xildagi ma’lumotlarni tahlil qilish masalalarida belgilar turlarini almashtirish, belgilarga raqamli ishlovlar berish usullarini ishlab chiqish, ma’lumotlarga ishlov berishning klassik usullaridan hamda taklif qilingan usullar va algoritmlardan foydalangan holda ma’lumotlarni tahlil qilish tizimlarini yaratish masalalari keltirib o‘tilgan. Raqamli bo‘lmagan ma’lumotlarga ishlov berish usullarini takomillashtirish maqsadida turli xil belgilar fazosida berilgan ma’lumotlarni tahlil qilish masalasi mustaqil muammo sifatida ko‘rib chiqildi va ushbu yo‘nalishni rivojlantirish bo‘yicha yangi takliflar ishlab chiqildi. Ma’lumotlarga dastlabki ishlov berishda o‘quv tanlanmalarini shakllantirishga bo‘lgan yondashuvlar chuqur o‘rganildi. Turli xil ma’lumotlar asosida tadqiqot tanlanmalarini shakllantirish hamda ularni faoliyatda qo‘llash imkonini beruvchi dasturiy vositalar tahlil qilindi. Miqdoriy bo‘lmagan o‘zgaruvchilarning miqdoriylashtirilishida raqamlashtirish jarayonida miqdoriy bo‘lmagan o‘zgaruvchilarning gradatsiyalarini mantiqiy matritsaga ega chiziqli operator yordamida miqdoriy belgilar majmuasiga o‘tkazish usuli taklif qilindi.

TA’LIM MA’LUMOTLARINI INTELLEKTUAL TAHLIL QILISH UCHUN MASHINANI O‘RGATISH ALGORITMLARINING QO’LLANILISHI

2025-07-29T05:23:42+00:00

Ta’lim jamiyatning barcha sohalari asosini tashkil etadi. Shuning uchun, sifatli ta’limni ta’minlash har bir davlat uchun muhim ahamiyatga ega. Hozirgi kunda sifatli ta’limni kafolatlash uchun bir qancha vositalar qo‘llanilmoqda. Mashinani o‘rgatish algoritmlari hozirgi paytda ta’lim tizimiga samarali tatbiq etilayotgan sohalardan biridir. Ushbu maqolada keltirilgan har bir ilova bir nechta mashinani o‘rganish algoritmlaridan iborat bo‘lib, ta’lim sohasida mashinani o‘rgatish algoritmlarining qo‘llanilishini umumiy nuqtai nazardan ko‘rib chiqamiz. Mashinani o‘rgatish algoritmlariga tayanuvchi ilovalarning maqsadi talabaning psixologik holatini aniqlash, unda qiziqish uyg‘otgan fanni belgilash, talabaning o‘rganayotgan fan bo‘yicha bahosini bashorat qilish hamda uni sinflarga ajratishdan iborat. Har bir ilovada qo‘llanilayotgan mashinani o‘rganish algoritmlarini batafsil tahlil qilib o‘tamiz. Ushbu ilovalar moslashuvchan xususiyatga ega bo‘lib, ular ta’limning har bir bosqichida samarali qo’llanilishi mumkin. Shuningdek, ilovalarga asoslangan ta’lim platformalari ham arzon narxda yaratiladi. Maqolada ta’lim sohasida har bir mashinani o‘rgatish algoritmining samaradorligi ham muhokama qilinadi.

REACT ILOVALARI SAMARADORLIGINI OPTIMALLASHTIRISH USULLARI VA MATEMATIK TA’MINOTI

2025-07-30T15:33:51+00:00

Maqolada React asosida ishlab chiqilgan web‑ilovalarning samaradorligini oshirishga qaratilgan usullar va ularning matematik ta’minoti tahlil qilinadi. Zamonaviy web-interfeyslar tezkorlik, kam resurs talab qilishi va yuqori foydalanuvchanlik talablarini qondirishi zarur. Shu munosabat bilan, maqolada web‑ilovaning yuklanish vaqti, xotira sarfi va qayta renderlar soniga ta’sir etuvchi omillar asosida bir nechta matematik modellar taklif etilgan. Xususan, memoizatsiya va lazy loading kabi texnik usullarning amaliy ta’siri hisoblab chiqilgan va integral samaradorlik indeksi (E) orqali baholangan. Tadqiqot davomida real kod fragmentlari va optimallashtirilgan arxitektura variantlari asosida eksperimentlar o‘tkazildi. Hisoblash natijalari taklif etilgan modellarning ishonchli ekanini tasdiqladi hamda React ilovalarini samaradorlik jihatdan baholash va takomillashtirish uchun universal yechimlar ishlab chiqish imkonini beradi.

ЭЛЕКТР ТАРМОҚЛАРИ ОБЪЕКТЛАРИДАГИ ЖАРАЁННИ АВТОМАТЛАШТИРИШ МАСАЛАСИ

2025-08-01T06:20:47+00:00

Мазкур мақола электр тармоқлари корхоналарида электр энергиясини истеъмолчиларга етказиб беришдаги объектларни (подстанция, трансформатор, фидер) параметрлари бўйича идентификациялаш, электр тармоғини ташкил қилиш, фаолият жараёнидаги ҳолатни мониторингини олиб бориш ва қарорлар қабул қилиш бўйича автоматлаштирилган бошқарув тизимини қуриш масалаларига бағишланган.

AXBOROTNI HIMOYA QILISHDA SUN’IY IMMUN TIZIMLAR AHAMIYATI VA ROLI

2025-08-05T13:40:10+00:00

Ushbu maqolada sun’iy immun tizimlarini axborot texnologiyalari sohasiga kirib kelish xususiyatlari, yangi atamalarning paydo bo‘lishi va insonning biologik immun tizimining noyob xususiyatlari – yot jismlarni aniqlash, xotira, o‘zgarish va o‘z-o‘zini takomillashtirish qobiliyati muhokama qilingan. Shuningdek, sun’iy immun tizim algoritmlarining kompyuter tizimlariga bo‘ladigan hujumlarni, yangi kompyuter viruslarini aniqlash, spamdan himoyalanish va boshqa himoya masalalarini hal etishdagi qo‘llanilishi ko‘rsatilgan. Maqolada sun’iy immun tizim va sun’iy neyron tarmoqlar o‘rtasidagi o‘xshashliklar va farqlar ham tahlil qilingan. Sun’iy immun tizimni axborot xavfsizligida dinamik va adaptiv yechimlar sifatida ko‘rsatilib, zamonaviy kibertahdidlarga qarshi kurashishdagi samaradorligi baholangan.

ADVANTAGES OF OPEN-SOURCE HARDWARE. THE DEVELOPMENT OF SOFTWARE BASED ROUTER APPILICATIONS UNDER SINGLE-BOARDS.

2025-08-09T04:12:29+00:00

These article is highlighted features and technical capabilities of devices in information communication systems with the Open-source hardware. The results of research are working on the development of test-bed software application. These article might be useful for IT professionals dealing with computer network security and hardware programmer issues

SYN FLOOD HUJUMINI ANIQLOVCHI NEYRON TARMOQ HUJUMLARINI ANIQLASH TIZIMINI QURISH TAMOYILI

2025-08-09T04:35:42+00:00

Ushbu maqolada tarmoq hujumlari turkumiga kiruvchi SYN Flood hujumini aniqlashda belgilangan tarmoqda hujumni aniqlash tizimi (IDS)ni intellektuallashtirish asosida qurish usuli berilgan. Neyron tarmoqni modellashtirish uchun Trojan 4.0 neyron simulyatori va optimal tarmoq strukturasini tanlash uchun turli tuzilmalarga ega bo‘lgan ko‘p sonli neyron tarmoqni tahlil qilish imkonini beruvchi Intelligent Problem Solver funksiyasidan foydalanildi. Shuningdek, istiqbolli neyron tarmoq hujumlarni aniqlash tizimini sxemasi taklif qilingan.

STATISTIK POS-TEGLASH ALGORTIMLARI (HMM, CRF) VA MATEMATIK MODELLARI

2025-08-09T05:13:40+00:00

Ushbu maqolada o‘zbek tili uchun statistik part-of‑speech (POS) teglashning ikki asosiy paradigmasi, yashirin Markov modeli (HMM) va shartli tasodifiy maydon (CRF) matematik jihatdan tahlil qilinadi hamda ularning amaliy samaradorligi tajriba orqali baholanadi. Avvalo har bir modelning ehtimollik-funksional tuzilishi, o‘tish va chiqarish ehtimolliklari (HMM) hamda xususiyat funksiyalari va vazn koeffitsientlari (CRF) formal ravishda keltiriladi. Tadqiqot doirasida 17038, 56616 va 77821 gapdan iborat iborat bo‘lgan, CONLL‑U formatidagi qo‘lda POS-teglangan datasetlardan foydalanilgan holda, modellar Laplas smoothing + Viterbi (HMM) va L‑BFGS optimizatori + Viterbi (CRF) bilan o‘qitildi. Test to‘plamida HMM 82 % aniqlik, CRF esa 88 % aniqlikka erishdi; CRF ko‘proq kontekst va lingvistik xususiyatlarni aniqlash hisobiga HMMdan 6 punkt yuqori natija ko‘rsatdi. 3 ta datasetga BiLSTM-CRF va BERT-CRF neyron tarmoqli modellarni qo‘llash natijasida 93.4% F1-ko‘rsatkichga erishildi. Natijalar statistik modellar o‘zbek tili kabi aglutinativ va kam resursli tillarda ham barqaror ishlashini, lekin xususiyatlarga sezgirligini ko‘rsatadi. Maqola yakunida model tanlovi, teg ajratishdagi asosiy xatolik turlari va kelgusida chuqur o‘rganishga asoslangan yondashuvlarga o‘tishning afzalliklari muhokama qilinadi.

АХБОРОТ КОММУНИКАЦИЯ ТИЗИМЛАРИДА АХБОРОТНИ ЧИҚИБ КЕТИШДАН ҲИМОЯЛОВЧИ ДАСТУРИЙ ТАЪМИНОТИНИНГ ЯРАТИШ (DLP ТИЗИМИ АСОСИДА)

2025-08-09T07:26:11+00:00

Мазкур мақола ахборот коммуникация тизимларида ахборотни чиқиб кетишдан ҳимояловчи (DLP – Data leakage prevention) дастурий таъминотининг яратиш масалаларига қаратилган.

RAQAMLI VA YASHIL IQTISODIYOT: O‘ZBEKISTON TAJRIBASI VA RIVOJLANISH ISTIQBOLLARI

2025-08-09T07:20:48+00:00

Ushbu maqolada O‘zbekiston Respublikasining zamonaviy iqtisodiyot modeliga o‘tish jarayonida ikki muhim ustuvor yo‘nalish — yashil iqtisodiyot va raqamli iqtisodiyotning shakllanishi, huquqiy asoslari, amaliy tajribalari va istiqbollari tahlil qilinadi. Avvalo, “Yashil o‘sish strategiyasi” va “Raqamli O‘zbekiston – 2030” kabi strategik hujjatlar asosida amalga oshirilayotgan chora-tadbirlar va maqsadli ko‘rsatkichlar yoritiladi. Nur Navoi quyosh elektr stansiyasi, Zarafshon shamol elektr stansiyasi kabi yirik investitsion loyihalar, shuningdek, IT xizmatlari eksporti, elektron davlat xizmatlari, raqamli to‘lov tizimlari kabi yo‘nalishlar orqali O‘zbekiston iqtisodiyotining ekologik va texnologik transformatsiyasi ko‘rsatib o‘tiladi. Maqola davomida statistik ma’lumotlar, hukumat qarorlari, ilmiy adabiyotlar va xalqaro tajribalarga asoslangan holda tahliliy yondashuv qo‘llanilgan. Natijada, raqamli va yashil iqtisodiyot o‘zaro bog‘liq, zamonaviy iqtisodiy taraqqiyotning ajralmas qismlari sifatida talqin etiladi.

THE IMPACT OF CATEGORICAL DATA ENCODING METHODS ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE ALGORITHMS

2025-08-09T08:57:58+00:00

This study analyzes the effectiveness of categorical data encoding methods in artificial intelligence algorithms. The research examines the operational characteristics and impact on results of four widely used encoding techniques—Label Encoding, One-Hot Encoding, Frequency Encoding, and Target Encoding—applied to Decision Tree and K-Nearest Neighbors (KNN) algorithms. Using a real-world dataset, each encoding method was applied separately and evaluated with both algorithms. Model performance was assessed using conventional evaluation metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score. The results indicate that the combination of encoding method and selected algorithm has a significant effect on model quality. In particular, One-Hot Encoding yielded the best results with Decision Trees, while Target Encoding was found to be most effective for the KNN algorithm. The study concludes by outlining important considerations and practical recommendations for selecting appropriate encoding methods.

SUN’IY INTELLEKT MODELLARINI OPTIMALLASHTIRISH YORDAMIDA GEOLOGIK MULTIMODAL MA’LUMOTLARNI QAYTA ISHLASH

2025-08-09T09:03:31+00:00

Uglevodorod qidiruvi va rezervuar tavsifida petrofizik xususiyatlarni (o‘tkazuvchanlik, g‘ovaklik) aniq bashoratlash muhim. Ushbu tadqiqot quduq jurnali ma’lumotlaridan foydalangan holda Random Forest, Support Vector Machine va Decision Tree modellarini taqqoslaydi hamda ularning giperparametrlarini Grid Search, Random Search va Bayesian Optimization orqali optimallashtiradi. Ma’lumotlar 70% trening, 15% validatsiya, 15% sinovga bo‘lindi. Modellar MSE, MAE, R² va aniqlik mezonlari bo‘yicha baholandi. Optimallashtirilgan Random Forest eng yuqori aniqlik va barqarorlikni ko‘rsatdi; atribut ahamiyati tahlili geologik xususiyatlarning rolini tasdiqladi. Natijalar sun’iy intellektga asoslangan petrofizik tahlil noaniqliklarni kamaytirishi, uglevodorod resurslarini baholashni yaxshilashi va gibrid hamda chuqur o‘rganish arxitekturalari bo‘yicha kelgusidagi tadqiqotlar uchun asos yaratishini ko‘rsatadi. Yondashuv ekspluatatsiya strategiyalarini rejalash, quduq joylashuvini tanlash va xarajatlarni kamaytirishga xizmat qiluvchi ma’lumotga asoslangan qarorlarni qo‘llab-quvvatlash imkonini beradi.

ELEKTRON AXBOROT RESURSLARIDA MATNLI MA’LUMOTLARNI INTELLEKTUAL TAHLIL QILISH ALGORITMLARI VA DASTURIY TA’MINOTI

2025-08-09T09:50:53+00:00

Ushbu maqolada elektron axborot resurslari (EAR) tarkibidagi matnli ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish uchun qo‘llaniladigan zamonaviy algoritmlar va dasturiy ta’minotlar ko‘rib chiqiladi. Ushbu hujjatda tabiiy tilni qayta ishlashning tokenlash, lemmatizatsiya, sintaktik tahlil va tematik modellashtirish kabi asosiy usullari ko‘rib chiqiladi. Bundan tashqari, ushbu maqolada matn tahlili masalalarida keng qo‘llaniladigan tasniflash, klasterlash, tonallik tahlili va axborot qidirish algoritmlari ko‘rib chiqiladi. Matnlarni intellektual tahlil qilishning turli masalalarini yecha oladigan NLTK, spaCy, Gensim, scikit-learn, TensorFlow va Apache Lucene kabi dasturiy vositalarga alohida e’tibor qaratilmoqda. Ushbu maqolada ushbu algoritmlar va vositalardan hujjatlarni tasniflash, kalit so‘zlarni ajratib olish va tonallikni tahlil qilish kabi kundalik vazifalarda foydalanish misollari ko‘rib chiqiladi. Katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlashda matnli ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish muammolari va imkoniyatlari muhokama qilinadi.

A REVIEW OF GEOSPATIAL DATASETS AND SATELLITE IMAGERY FOR GEOAI APPLICATIONS: CHARACTERISTICS AND USE CASES

2025-08-09T16:12:30+00:00

The rapid advancement of artificial intelligence (AI) has significantly transformed geospatial analysis, giving rise to GeoAI—a fusion of AI techniques with spatial sciences. This paper presents a comprehensive review of the integration of AI in satellite image classification and geospatial data analysis. It categorizes and compares key datasets such as aerial imagery, LiDAR, vector, and trajectory data, highlighting their unique characteristics and applications. Furthermore, it evaluates the performance of various machine learning and deep learning algorithms—including supervised, unsupervised, and CNN-based methods—applied to diverse classification tasks. Special emphasis is placed on dataset selection, accuracy metrics, and classification methodologies. The review also discusses key challenges such as data heterogeneity, scalability, and real-time processing, emphasizing the critical need for robust and scalable AI solutions in geospatial intelligence. The findings offer valuable insights for researchers and practitioners aiming to leverage AI for enhanced environmental monitoring, urban planning, and remote sensing.

ОСОБЕННОСТИ ВНЕДРЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ WTTX В СЕТЯХ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ

2025-08-09T17:40:35+00:00

В данной статье приведен анализ архитектуры технологии WTTx (Wireless to the x), особенности развития и внедрения на сетях телекоммуникации. Технология WTTx является важным направлением развития современных беспроводных технологий, обеспечивая высокоскоростной доступ к сети широкополосного Интернета для конечных пользователей. Показан подробный анализ основных принципов построения архитектуры WTTX, особенности технологии, а также проведена оценка её эффективности и потенциала для применения в современных телекоммуникационных сетях.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОТКАЗОВ В ВОЛОКОННО-ОПТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ПЕРЕДАЧИ ИНФОРМАЦИИ С МЕХАНИЗМОМ САМОАНАЛИЗА

2025-08-11T10:06:04+00:00

В статье представлен алгоритм работы метода прогнозирования отказов в волоконно-оптических системах передачи информации (ВОСПИ), основанный на применении алгоритмов машинного обучения с механизмом самоанализа. Проведён анализ существующих методов, выявлены их ограничения, связанные с недостаточной адаптивностью и зависимостью от качества исходных данных. Внедрён цикл автоматического контроля точности модели и последующей динамической оптимизации: при расхождении между прогнозированными и реальными данными система либо изменяет гиперпараметры текущего алгоритма, либо переходит к альтернативной модели. Результаты моделирования на реальных данных показывают повышение точности прогнозирования и устойчивости системы по сравнению с существующими решениями. Разработанный метод может быть использован для повышения надёжности телекоммуникационных систем и улучшения процессов технического обслуживания.

O‘ZBEK TILIDAGI SHARHLARNING ARIM MODELI ORQLI SENTIMENT REYTINGINI ANIQLASH

2025-08-11T10:46:57+00:00

Foydalanuvchi sharhlari faqat umumiy reytingdan iborat bo‘lmay, balki bir nechta o‘ziga xos jihatlar bo‘yicha batafsil baholashlarni ham o‘z ichiga oladi va tushuntirish matni bilan birga keladi. Umumiy reyting odatda taqrizchining umumiy qoniqish darajasini raqamli ko‘rsatkich sifatida aks ettiradi. Aspektga oid reytinglarni o‘z ichiga olgan sharhlar soni ortib borayotgan bo‘lsa-da, sharhlarning sezilarli qismi hamon faqat umumiy reytingni o‘z ichiga oladi. Bunday sharhlardan yashirin aspekt darajasidagi fikrlarni avtomatik ravishda ajratib olish foydalanuvchilarga to‘liq matnni o‘qimasdan asosiy nuqtalarni tushunish imkonini beradi. Bu vazifa asosan ikkita kichik vazifani o‘z ichiga oladi: aspektni aniqlash va aspektga oid reytingni bashorat qilish. Ko‘pchilik mavjud tadqiqotlar so‘nggi yillarda ko‘payib borayotgan aspektlar baholaridan foydalana olmaydi. Ushbu maqolada, biz baholanmagan sharhlar ustidan aspektlar bahosi chiqarish samaradorligini oshirivuchi ikkita sun’iy intellekt modelini ko‘rib chiqamiz. Xususan, biz sentiment so‘zlari va aspektlar baholarini hosil qiluvchi jihat darajasidagi sentiment taqsimotlarini ko‘rib chiqamiz.

XORIJIY MAMLAKATLARDA BANK SOHASIDA SUN’IY INTELLEKTDAN FOYDALANISH TAJRIBASI

2025-08-12T12:30:45+00:00

Mazkur maqolada xorijiy davlatlar — AQSh, Yevropa mamlakatlari, Xitoy va Rossiyaning bank sohasida sun’iy intellekt (SI) texnologiyalaridan foydalanish tajribalari tahlil qilinadi. Jumladan, JPMorgan Chase, Bank of America, Deutsche Bank, ICBC, Sberbank kabi yirik moliya institutlarining hujjatlarni tahlil qilish, mijozga individual xizmat ko‘rsatish, xavfsizlik va fraud-detektsiya tizimlarida SI texnologiyalarini qanday qo‘llayotgani ochib berilgan. Xorijiy ilg‘or tajribalar asosida O‘zbekiston bank tizimida raqamli transformatsiyani chuqurlashtirish, SI texnologiyalarini lokal sharoitga moslashtirish, kredit skoring, chatbotlar, API integratsiyasi, va prognozlash tizimlarini rivojlantirish bo‘yicha aniq tavsiyalar ishlab chiqilgan. Tadqiqotda zamonaviy texnologiyalarni bank amaliyotiga qo‘llash orqali xizmatlar sifati, tezligi va mijozlar ehtiyojini qondirish darajasi ortib borayotgani asoslab berilgan. Tezis so‘ngida AI asosidagi xizmatlarning O‘zbekiston bank sektorida samarali joriy etilishi uchun ustuvor yo‘nalishlar va strategik tavsiyalar taklif etilgan.

CHUQUR O‘QITISH YORDAMIDA EXOKARDIOGRAMMA TASVIRLARINI TASNIFLASH

2025-08-12T12:53:30+00:00

Exokardiografiya zamonaviy kardiologiyada muhim ahamiyatga ega. Biroq, inson tomonidan talqin qilinishi aniq va standartlashtirilgan yuqori samarali tahlilni cheklaydi, bu esa exokardiografiyaning aniq tibbiyot uchun klinik va ilmiy salohiyatini to‘liq ro‘yobga chiqarishiga to‘sqinlik qiladi. Ushbu tadqiqotda biz chuqur o‘qitish texnologiyasining exokardiografik ko‘rish turlarini aniqlashda qo‘llanishini ko‘rsatdik — bunda model 15 ta asosiy transtorasik exokardiogramma (UTT) ko‘rishlarini mutaxassis darajasida aniqlay oldi.

VEB HUJJAT KONTENTLARGA YO‘NALTIRILGAN VEB ANALITIKA MODELLARI VA ALGORITMLARI

2025-08-13T06:38:18+00:00

Veb-kontentlarni samarali tahlil qilish uchun moʻljallangan analitika modellari va algoritmlarini taxlili keltirilgan. Tadqiqotda zamonaviy veb-resurslarning mazmunini tuzilmasi, semantikasi va foydalanuvchi interaksiyasini baholashda anʼanaviy analitika usullarining cheklovlari hamda veb tahlil jarayonlarining to‘rtta bosqichlari koʻrib chiqilgan. Veb-kontentlarni samarali tahlil qilish uchun moʻljallangan analitika modellari va algoritmlarini taxlili keltirilgan. Tadqiqotda zamonaviy veb-resurslarning mazmunini tuzilmasi, semantikasi va foydalanuvchi interaksiyasini baholashda anʼanaviy analitika usullarining cheklovlari hamda veb tahlil jarayonlarining to‘rtta bosqichlari koʻrib chiqilgan.

РОЛЬ МЕДИА ИМИДЖА В ТРАНСФОРМАЦИИ И ФИНАНСИРОВАНИИ ИМИДЖА ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ УЗБЕКИСТАНА: СТРАТЕГИИ, ВЫЗОВЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ

2025-08-13T07:25:08+00:00

В статье рассматривается важная роль современных медиа в развитии системы высшего образования Узбекистана. Автор, основываясь на статистических данных, проводит анализ стремительного процесса цифровизации и его влияния на деятельность высших учебных заведений. В условиях глобальной цифровой трансформации медиа становятся ключевым инструментом оперативного и эффективного донесения информации до широкой аудитории. Особое внимание уделяется взаимосвязи между мультимедийным имиджем университетов и их позициями в международных рейтингах. Подчеркивается, что для успешного продвижения образовательных учреждений на мировом уровне необходимо сильное присутствие в медиапространстве. Статья акцентирует значимость мультимедийного имиджа как важного фактора повышения конкурентоспособности и укрепления позиций системы высшего образования.

TA’LIM JARAYONIDA RAQAMLI TEXNOLOGIYALAR VA SUN’IY INTELLEKTNI QO‘LLASHNING ILMIY-ASOSIY FARQLARI VA TAHLILI

2025-08-13T09:34:39+00:00

Mazkur maqolada zamonaviy ta’lim tizimida raqamli texnologiyalar va sun’iy intellekt (SI) texnologiyalarining o‘rni, ularning o‘zaro farqlari va ilmiy asoslari tahlil qilinadi. Raqamli texnologiyalar ta’lim infratuzilmasini raqamlashtirishga xizmat qilsa, sun’iy intellekt shaxsiylashtirilgan, moslashuvchan va tahliliy o‘quv muhiti yaratadi. Maqolada xalqaro va mahalliy tadqiqotlar asosida bu ikki texnologiyaning tarkibiy qismlari, qo‘llanilish sohalari, metodologik yondashuvlari va ta’limga ta’siri qiyosiy tahlil qilindi. Shuningdek, OECD, UNESCO, McKinsey kabi nufuzli tashkilotlarning statistik ma’lumotlari asosida ta’limda texnologik transformatsiya jarayonlarining real holati va istiqbollari baholandi.

STATISTICAL ANALYSIS AND FORECAST OF THE DYNAMICS OF COTTON YIELD IN THE NAMANGAN REGION OF THE REPUBLIC OF UZBEKISTAN

2025-08-13T16:53:34+00:00

Observations changing over time, conducted in an ordered sequence, are called a time series. In the article, the statistical regularity of the series of dynamics is studied - the average cotton yield in the Namangan region of the Republic of Uzbekistan (according to the data provided by the Central Statistical Office of the Republic of Uzbekistan for 1991-2018); the study was conducted using the method of statistical analysis of time series. Point and interval estimates for the average cotton yield were constructed, with a 95% guarantee, explicit trends were identified, and yield in the region was predicted for subsequent years. It was found, using the statistical Durbin-Watson tests, that the average cotton yield in the region has an autocorrelation relationship.

ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ РАЗВИТИЯ ВИРУСНОГО ГЕПАТИТА B

2025-08-14T08:40:50+00:00

В данной работе представлены результаты применения современных информационных технологий для количественного анализа регуляторных механизмов функционирования гепатоцитов и динамики вируса гепатита B. Исследование основано на разработке и реализации математической и компьютерной модели, описывающей взаимодействие вирусных частиц и клеточных структур с использованием системы нелинейных дифференциальных уравнений гудвиновского типа. Модель учитывает процессы репликации вируса, иммунного ответа, а также внутриклеточные механизмы регуляции, позволяя оценить влияние различных параметров на скорость и характер течения инфекции. Для численного решения системы уравнений применены устойчивые и высокоточные численные методы (методы Рунге–Кутты высокого порядка, адаптивное изменение шага интегрирования). Разработанное программное обеспечение реализовано с использованием современных языков и библиотек научных вычислений, что обеспечивает возможность проведения вычислительных экспериментов, анализа чувствительности параметров модели и прогнозирования динамики заболевания. Полученные результаты демонстрируют эффективность интеграции математического моделирования и компьютерных технологий в исследовании механизмов развития вирусного гепатита B и могут быть использованы для оптимизации стратегий диагностики, лечения и профилактики заболевания.

MINTAQA SANOAT TUZILMASI MA’LUMOTLARINI QAYTA ISHLASHDA AKT DAN FOYDALANISH VA UNI TAKOMILLASHTIRISH

2025-08-14T09:15:02+00:00

Bugungi kunda axborot texnologiyalari va tizimlarining rivojlanishi nafaqat mintaqa sanoatining ishi va boshqaruvini osonlashtirish, balki butun sanoat korxonalarining faoliyatini yaxshilash hamda ishlab chiqarish samaradorligini oshirish imkonini beradi. Maqolada mintaqa sanoat tuzilmasi ma’lumotlarini qayta ishlashda AKTdan foydalanish va uni komillashtirishda tiziminining raqobatbardoshligi va milliy iqtisodiyotning sanoat tarmoq tuzilmalarini ustunlikka erishishga imkon beruvchi asosiy tendensiyalar, konvergensiyasi va biznes-yechimlar mexanizmlari hamda modeli keltirilgan.

QR CODES WORKING PRINCIPLE AND ERROR CORRECTION ALGORITHMS

2025-08-20T11:28:28+00:00

In the modern digital landscape, QR codes have become a universal medium for storing and transmitting information in fields such as mobile payments, logistics, healthcare, advertising, and electronic documentation. Their main advantage lies in compactness, fast readability, and the ability to store large amounts of data. However, in real-world conditions, QR codes are frequently exposed to distortions including noise, blurring, scratches, masking, geometric warping, or printing errors, which reduce decoding accuracy or make recognition impossible. To overcome these challenges, error correction mechanisms are embedded in QR codes, with Reed–Solomon (RS) coding being the most effective. This study aimed to evaluate the performance of classical detectors (OpenCV, Pyzbar), RS-based correction, and hybrid approaches under artificially induced degradations. A dataset of 100 QR codes was generated, systematically distorted with Gaussian noise, occlusion, blur, scratches, and perspective transformations, and tested for recovery. Results showed that baseline detectors performed well only on mildly degraded codes, with accuracy dropping below 50% in severe cases. RS coding achieved around 79% recovery across all categories, while hybrid approaches integrating preprocessing and RS demonstrated the highest accuracy (≈85%), ensuring robust restoration. The findings confirm the necessity of combining error correction with preprocessing for reliable QR code decoding in practical applications.

АНАЛИЗ ДАННЫХ О КИБЕРАТАКАХ И РАЗРАБОТКА МЕТОДА ВЫЯВЛЕНИЯ АНОМАЛИЙ С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

2025-08-24T14:31:08+00:00

В данной статье рассматриваются вопросы анализа данных о кибератаках с использованием современных передовых технологий, основные методы, алгоритмы и практические аспекты разработки системы для выявления аномалий с использованием ИИ.

Дана программа реализация алгоритма, который позволяет эффективно реагировать на изменения в конфигурации рабочих станций и обеспечивает защиту информации от потенциальных угроз.

SUN’IY INTELLEKT KICHIK BIZNES VA XUSUSIY TADBIRKORLIKDA RAQOBATBARDOSHLIK OMILI SIFATIDA

2025-08-25T05:51:29+00:00

Sun’iy intellekt tadbirkorlar uchun mijozlarga xizmat ko‘rsatishdan tortib, ma’lumotlarni tahlil qilish va kontent yaratishgacha bo‘lgan keng ko‘lamli muammolarni hal qilishga, tezroq va samaraliroq ishlashga yordam beradigan kuchli vositadir. Ba’zi kompaniyalar mijozlarga xizmat ko‘rsatish sifati va tezligini oshiradigan vositalarni joriy qilmoqdalar. Boshqalar esa katta hajmdagi maʼlumotlarni tahlil qilish yoki oddiy vazifalarni avtomatlashtirish uchun sunʼiy intellektdan foydalanadilar. Ushbu maqolada biz sunʼiy intellekt tadbirkorlarga biznes jarayonlarini optimallashtirish va yuqori samaradorlikka erishish hamda raqobatbardoshlikni oshiruvchi muhim omil sifatida ko‘rib chiqamiz.

ОПТИМИЗИРОВАННАЯ ОБЛЕГЧЁННАЯ YOLOV5S ДЛЯ РАННЕГО ОБНАРУЖЕНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПОЖАРОВ

2025-08-25T13:05:01+00:00

Сельскохозяйственные пожары представляют серьёзную угрозу для продовольственной безопасности, экосистем и сельской экономики, что требует их раннего обнаружения. В работе предлагается облегчённая версия YOLOv5s, оптимизированная для выявления признаков пожара. Основное новшество заключается в углублении блока C3 и интеграции DarknetBottleneck для извлечения тонких признаков (лёгкий дым, небольшие языки пламени). Эксперименты на наборе из 3200 аннотированных изображений показали: точность — 88,9%, полнота — 85,7%, mAP — 87,3%, что превосходит YOLOv5s и современные детекторы (YOLOv7-tiny, YOLOv8n). Модель компактна (7,5 млн параметров), работает в реальном времени (74 FPS) и подходит для устройств с ограниченными ресурсами. Результаты подтверждают, что архитектурная оптимизация повышает эффективность раннего обнаружения пожаров, позволяя снизить убытки в сельском хозяйстве.

REAL-TIME UAV EARLY SMOKE DETECTION WITH A LIGHTWEIGHT, FEATURE-REFINED DETECTOR

2025-08-25T13:34:12+00:00

Wildfires are highly destructive, making early smoke detection crucial for rapid suppression. Existing UAV-based methods face challenges such as slow inference, limited accuracy, and weak sensitivity to small or diffuse smoke. This study introduces a lightweight YOLOv8-based detector enhanced with (1) Wise-IoU v3 for robust localization, (2) Ghost Shuffle Convolution for reduced computation and real-time efficiency, and (3) BiFormer attention to emphasize smoke cues while suppressing clutter. On a UAV smoke dataset, the model achieves 79.4% AP (+3.3 over baseline), with notable performance on small (71.3%) and large (92.6%) targets. The results highlight improved accuracy and efficiency, supporting practical real-time UAV-based wildfire monitoring.