DIGITAL TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
The Journal is a publication specializing in the field of digital economy and information technologies. Raqamli transformatsiya va sun’iy intellekt ilmiy jurnali
INFLATSIYANI BOSHQARISH USULLARINI TAKOMILLASHTIRISH VA INVESTITSIYAVIY MUHITNI RIVOJLANTIRISH YO‘NALISHLARI
Maqolada inflyatsiyani boshqarish usullarini takomillashtirish va investitsiyaviy muhitni rivojlantirishning nazariy va amaliy jihatlari keng yoritilgan. Avvalo, inflyatsiya jarayonlarining shakllanishiga ta’sir etuvchi asosiy omillar, xususan talab va taklif inflyatsiyasi hamda inflyatsion kutilmalar mexanizmlarining iqtisodiyotni boshqarishdagi o‘rni tahlil qilindi. Tadqiqotda pul-kredit va fiskal siyosatning inflyatsiyani jilovlashdagi roli, monetar instrumentlarni optimallashtirish, byudjet intizomini mustahkamlash, soliq tizimini soddalashtirish kabi yo‘nalishlar asosiy e’tiborda bo‘ldi. Shuningdek, narx barqarorligini ta’minlashda raqobat muhitini rivojlantirish, bozordagi monopollashuv darajasini pasaytirish va iqtisodiyotning taklif qismini mustahkamlashning ahamiyati ko‘rsatib o‘tildi.
Copyright (c) 2025 Axmatova Mohigul Ergash qizi, Niyozov Asad Qosimovich https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
TIJORAT BANKLARIDA KREDIT RISKLARINI BAHOLASH VA BOSHQARISH ORQALI BANK BARQARORLIGINI TA’MINLASH
Mazkur ilmiy maqolada tijorat banklari faoliyatida kredit risklarini baholash va boshqarishning nazariy va amaliy jihatlari ilmiy tahlil qilingan. Tadqiqotda kredit risklarining mohiyati, ularning bank faoliyati va iqtisodiy barqarorlikka ta’siri, shuningdek kredit portfelining sifatini ta’minlashda risk boshqaruvining roli yoritilgan. Muallif tomonidan kredit riskini baholashning ilmiy metodologik asoslari, jumladan, tahliliy, statistik va koeffitsiyent usullarining o‘zaro uyg‘unligi asoslab berilgan. Tadqiqot natijalariga ko‘ra, kredit risklarini samarali boshqarish tijorat banklarining moliyaviy barqarorligini oshirish, kapital yetarliligini ta’minlash va kredit portfelining diversifikatsiyasi orqali yo‘qotishlar ehtimolini minimallashtirishga xizmat qiladi. Muallif tomonidan kredit risklarini identifikatsiyalash, baholash, monitoring qilish va tartibga solishning kompleks modeli ishlab chiqilgan bo‘lib, u ilmiy va amaliy jihatdan bank risk-menejmentini takomillashtirishda muhim ahamiyat kasb etadi.
Copyright (c) 2025 Xidirov Alimardon Faxriddinovich https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
COMPUTER MODELING OF A BREAST CANCER DIAGNOSTIC SYSTEM BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE
This article discusses the principles of computer modeling of a breast cancer diagnostic system based on artificial intelligence and machine learning technologies. Training. The problem of modeling a screening patient flow is formalized, the architecture of an AI module for analyzing mammographic data is described, and a simulation model for integrating deep learning algorithms into a doctor-machine interface is proposed. Recommendations are provided for constructing a computational experiment, analyzing performance indicators, and comparatively evaluating various organizational screening schemes.
Copyright (c) 2025 Dildora Kabilzhanovna Mukhamedieva, Malika Yuldashovna Doshanova, Madina Eldarovna Shaazizova, Durdona Ikromzhon Kizi Bekimbetova, Bobur Zhamalovich Avezzhanov https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
FOYDALANUVCHI AXBOROTGA BO‘LGAN EXTIYOJINI NAVIGATSIYA PROFILI ORQALI QONOATLANTIRISH
Mazkur maqolada foydalanuvchi navigatsiya profillari asosida shaxsga yo‘naltirilgan tavsiyalarni shakllantirish masalasi tadqiq etilgan. Foydalanuvchi navigatsiya profili veb-saytlar doirasida foydalanuvchining sahifalar bo‘ylab harakatlari, tashrif buyurilgan sahifalar, bosilgan havolalar hamda qidiruv so‘rovlari asosida shakllantiriladigan ma’lumotlar to‘plami sifatida qaraladi. Tadqiqotda qidiruv so‘rovlari yetarli bo‘lmagan yoki foydalanuvchi yangi mavzu bo‘yicha qidiruv amalga oshirayotgan holatlarda navigatsiya profillaridan foydalanish orqali mos tavsiyalarni shakllantirish yondashuvi taklif etilgan. Navigatsiya profillarini samarali guruhlash maqsadida CLOPE klasterlash algoritmidan foydalanish asoslab berilgan. Ushbu algoritm foydalanuvchi harakatlari va sahifalar o‘rtasidagi o‘xshashliklarni hisobga olgan holda klasterlar hosil qilish imkonini beradi. Maqolada klasterlash jarayonini baholash uchun profit va Dprofit funksiyalari kiritilgan bo‘lib, ular klasterlar sifatini optimallashtirish, yangi navigatsiya profilining mavjud klasterga qo‘shilish samaradorligini aniqlash hamda foydalanuvchiga mos keluvchi eng optimal klasterni tanlashga xizmat qiladi.Taklif etilgan yondashuv foydalanuvchining real vaqt rejimidagi harakatlarini tahlil qilish, joriy axborot ehtiyojlarini aniqlash va ularga mos sahifalarni tavsiya qilish imkonini beradi. Natijada tizimning shaxsga yo‘naltirilganlik darajasi oshadi, foydalanuvchi tajribasi yaxshilanadi va tavsiyalar dolzarbligi ta’minlanadi.
Copyright (c) 2025 Saidоv Samandar Muzaffarоvich https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
KOMPYUTER TARMOQLARIDA MAXFIY MA’LUMOTLARNI AI ASOSIDAGI ANIQLASH METODLARI
Mazkur maqolada, kompyuter tarmoqlarida uzatilayotgan va saqlanayotgan konfidentsial axborotlarni AI (Sun’iy intellekt) metodlari yordamida aniqlash yondashuvlari to‘g‘risida fikr yuritiladi.Hozirgi murakkab va dinamik tarmoq muhitida an’anviy yondashuvlar asosida tarmoqdagi ma’lumotlarni aniqlash yoki sizib chiqishini oldini olish yetarlicha foyda bermayotgani sababli mashinali o‘rganish va chuqur o‘rganish modellari tahlil qilinadi. Tadqiqotda klassifikatsiya va anomal holatlarni aniqlash usullarining ustunligi shuningdek ularni real tarmoq muhitida qo‘llashga doir fikr yuritiladi. Natijalar AI asosidagi metodlar kompyuter tarmoqlarida axborot xavfsizligini oshirishda muhim ahamiyatga ega ekanligini ko‘rsatadi.
Copyright (c) 2025 Alayev Ruhilla Habibovich, Nabiyev Xolbek Tolib o‘g‘li https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
ELEKTRON HUKUMAT 3.0: FUQAROLAR MUROJAATLARINI QAYTA ISHLASHDA NLP VA SENTIMENT TAHLIL YONDASHUVLARI
Elektron hukumat dastlab (1.0 bosqichi) davlat xizmatlarini elektron vositalar orqali ko‘rsatishning oddiy usuli sifatida shakllangan bo‘lsa, elektron hukumat 2.0 bosqichida davlat operatsiyalari va xizmatlarini ko‘rsatishda ijtimoiy media va Web 2.0 texnologiyalaridan foydalanish imkoniyati paydo bo‘ldi. Biroq, "elektron hukumat 2.0" atamasi tobora kam ishlatilmoqda, chunki asosiy e’tibor kengroq raqamli transformatsiya tashabbuslariga — xususan, sun’iy intellekt (AI), blokcheyn, virtual va kengaytirilgan reallik texnologiyalariga qaratilmoqda. Shu bois, yangi bosqich — elektron hukumat 3.0 konsepsiyasi shakllandi. U davlat xizmatlarini ko‘rsatish sifatini oshirish, boshqaruvni takomillashtirish, fuqarolar ishtirokini kuchaytirish hamda yangi texnologiyalarni davlat operatsiyalariga integratsiyalash orqali ma’muriy tizimlarning sezgirligi va moslashuvchanligini ta’minlashni ko‘zda tutadi. Ushbu tadqiqotda elektron hukumat 3.0 doirasida fuqarolar murojaatlarini NLP va sentiment tahlil yondashuvlari asosida qayta ishlash zarurati va imkoniyatlari qaraladi.
Copyright (c) 2025 Saidrasulov Sherzod Norboy o‘g‘li, Qurbonov Bekzod Nurbek oʻgʻli https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
IMKONIYATI CHEKLANGANLAR UCHUN QULAY TURISTIK OBYEKTLARNING INFRATUZILMASI STANDARTLARI
Mazkur maqolada imkoniyati cheklangan uchun qulay turistik obyektlarda infratuzilmasi standartlari yaratishning nazariy asoslari, xalqaro me’yoriy talablari va amaliy yondashuvlarini kompleks tahlil qilingan. Tadqiqotda turistik obyektlarning arxitektura qulayligi, axborot-kommunikatsion tizimlari, raqamli xizmatlar, xavfsizlik me’yorlari hamda xizmat ko‘rsatish jarayonida qo‘llanilishi lozim bo‘lgan inklyuziv standartlar tahlili olib borilgan. Xalqaro standartlar — ISO ADA, UNWTO yo‘riqnomalari va Yevropa Ittifoqi talablari mahalliy sharoitga moslashtirilgan holda tahlili o‘rganilgan.
Copyright (c) 2025 Abduvaliyev Asror Abdusoliyevich, Qudratova Dilfuza Xujamshukur qizi, Norxo‘jayev Abbos Karimovich https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Z-SONLAR NAZARIYASI VA ULARNI KLASSIK NOANIQ SONLARGA AYLANTIRISH ALGORITMI
Ushbu maqolada Z-son tushunchasi, uning matematik ta’rifi va grafik ifodasi bayon etiladi. Z-son — bu (A, B) ko‘rinishidagi tartiblangan juftlik bo‘lib, A komponenti noaniq o‘zgaruvchining haqiqiy qiymatlariga qo‘yilgan cheklovlarni, B komponenti esa ushbu qiymatlarning ishonchlilik o‘lchovini ifodalaydi. Tadqiqotda Z-sonlarning diskret va uzluksiz ko‘rinishlari, ularning ehtimollik taqsimotlari bilan aloqasi, shuningdek, +Z-son tushunchasi tahlil qilinadi. Asosiy e’tibor Z-sonlarni klassik noaniq sonlarga aylantirish algoritmiga qaratiladi. Taklif etilgan usulda B komponenti integrallash orqali aniq son shakliga o‘tkazilib, A komponenti bilan vaznli tarzda birlashtiriladi. Natijada, trapetsiya yoki uchburchak ko‘rinishdagi noaniq sonlar klassik noaniq sonlarga konvertatsiya qilinadi. Ushbu yondashuv noaniq baholashlarni optimallashtirish va qaror qabul qilish tizimlarida samarali qo‘llanishi mumkin.
Copyright (c) 2025 Yusupova Dilfuza Muxammadqodirovna https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Z-SONLАRDA NOАNIQLIK VА ISHONCHLILIKNI BIRGАLIKDА IFODАLАSHNING ZАMONАVIY YONDАSHUVI
Ushbu maqolada Lotfi Zade tomonidan taklif etilgan Z-sonlar konsepsiyasi haqida so‘z boradi. Z-sonlar ikki qismdan - qiymatning noravshan tavsifi va unga bo‘lgan ishonch darajasidan - iborat bo‘lib, kundalik hayotda uchraydigan taxminiy va subyektiv ma’lumotlarni hisobga olish imkonini beradi. Maqolada Z-sonlarning matematik tavsifi, turlari va ularni tavsiflash usullari yoritiladi. Shuningdek, ushbu yondashuvning iqtisodiyot, xavf-xatar tahlili va boshqaruv sohalaridagi amaliy qo‘llanish imkoniyatlari, afzalliklari hamda mavjud muammolari tahlil qilinadi.
Copyright (c) 2025 Dilnoz Muhamediyeva, Dilfuza Yusupova, Dilmurod Yusupov, Shohruhbek Yo‘ldoshev https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
KATTA HAJMLI MA’LUMOTLAR TIZIMIDA AXBOROT XAVFSIZLIGI RISKLARINI ANIQLASHGA ASOSLANGAN FOYDALANISHNI BOSHQARISH
Mazkur maqolada katta hajmli ma’lumotlar tizimlarida axborot xavfsizligini ta’minlash uchun riskka asoslangan foydalanishni boshqarish mexanizmini ishlab chiqish masalalari ko‘rib chiqilgan. Tadqiqotda foydalanishni boshqarish jarayoni va arxitekturasi tahlil qilinib, riskni asosiy baholash mezoni sifatida tanlashning maqsadga muvofiqligi asoslab berilgan. Taklif etilgan mexanizm foydalanishlarni boshqarish modeli asosida qurilgan bo‘lib, foydalanuvchi va obyekt atributlarining dinamik yangilanishi, risk qiymatini real vaqt rejimida baholash hamda foydalanuvchi vakolatlarini moslashtirish imkonini beradi. Mexanizm to‘rtta asosiy moduldan iborat: tayanch struktura moduli, riskni aniqlash moduli, foydalanuvchilarni klasterlash moduli va foydalanuvchi atributlarini yangilash hamda foydalanish siyosati moduli. Riskni hisoblashda foydalanuvchilarning katta hajmli ma’lumotlar tizimidagi xatti-harakatlari Yevklid masofasi va statistik ko‘rsatkichlar asosida baholanadi. Shuningdek, foydalanuvchilar risk qiymatlariga ko‘ra aglomeratsiyalangan iyerarxik klasterlash algoritmi yordamida tasniflanadi. Taklif etilgan yondashuv katta hajmli ma’lumotlar tizimida foydalanish huquqlarini moslashuvchan, xavfsiz va real vaqt rejimida boshqarish imkonini beradi.
Copyright (c) 2025 Axmedova Nozima Farxod qizi https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
KONSEPTUAL FARAZLARNI SOLISHTIRISHGA ASOSLANGAN ANTIPLAGIAT TIZIMI
Ushbu maqolada matnli hujjatlarda plagiat holatlarini aniqlash uchun konseptual farazlarni solishtirishga asoslangan antiplagiat tizimi taklif etiladi. An’anaviy antiplagiat tizimlari asosan leksik yoki sintaktik o‘xshashlikni aniqlashga yo‘naltirilgan bo‘lib, mazmuni saqlangan holda ifoda shakli o‘zgartirilgan, ya’ni parafrazlangan matnlarni aniqlashda cheklangan imkoniyatlarga ega. Mazkur tadqiqot ushbu muammoni bartaraf etish maqsadida inson tafakkurida shakllanadigan semantik tasavvurlarni (konseptual farazlarni) modellashtirishga asoslangan yondashuvni taklif etadi. Taklif etilgan metodda har bir gap yoki hujjatdan asosiy obyektlar, ularning xususiyatlari va o‘zaro munosabatlarini ifodalovchi konseptlar ajratib olinadi hamda ular yagona ontologik fazoda normallashtiriladi. Hosil qilingan konseptual farazlar to‘plami asosida hujjatlar orasidagi semantik o‘xshashlik darajasi aniqlanadi. Ushbu yondashuv matnlar o‘rtasida to‘g‘ridan-to‘g‘ri so‘z mosligi mavjud bo‘lmagan holatlarda ham mazmuniy yaqinlikni aniqlash imkonini beradi. Tajriba natijalari konseptual farazlarga asoslangan model parafrazlangan plagiatni aniqlashda an’anaviy usullarga nisbatan yuqori aniqlik ko‘rsatkichlariga ega ekanligini ko‘rsatdi. Taklif etilgan antiplagiat tizimi ilmiy tadqiqotlar, ta’lim muassasalari hamda elektron hujjatlar bilan ishlovchi axborot tizimlarida akademik halollikni ta’minlashda samarali qo‘llanishi mumkin.
Copyright (c) 2025 Egamberdiyev Elyor Hayitmamatovich https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
IMPROVING ENERGY EFFICIENCY OF HVAC SYSTEMS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS
This paper addresses the improvement of energy efficiency in Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) systems within large commercial buildings. It discusses the development and implementation of an Artificial Intelligence AI control platform integrated into the existing Building Management System BMS. A hybrid control algorithm is proposed, combining Model Predictive Control MPC, Reinforcement Learning RL, and Trim & Respond heuristics. This approach solves a multi-criteria optimization problem: minimizing energy consumption while strictly adhering to thermal comfort and Indoor Air Quality IAQ standards. The effectiveness of the approach is demonstrated through a pilot implementation in a large shopping and entertainment center. The results indicate a 23% reduction in ventilation electricity consumption compared to the baseline scenario, while maintaining CO₂ levels and temperature within regulatory ranges. The findings are benchmarked against international studies, confirming the viability of hybrid AI strategies without the need for major equipment retrofits.
Copyright (c) 2025 Bekhruz Azam, Sherzod Alimov, Vladimir Frolov, Gleb Alshanskii, Sultan Murzabekov https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
SIMSIZ SENSOR TARMOQLARDA TUGUNLARNI ICHKI JOYLASHTIRISHDA SUN’IY NEYRON TARMOG‘ INI QO‘LLASH
Ushbu maqolada simsiz sensor tarmoq (SST) da signal quvvatini aniqlash jarayonida tugunlarni joylashtirishda aniqlikni oshiruvchi usul keltirilgan. Taklif etilayotgan usulga ko‘ra ma’ lumotlar bazasini klasterlash orqali butun maydon hududlarga bo‘linadi. Har bir mintaqa uchun qabul qilingan signal quvvatining prototipi aniqlanadi va ixtisoslashtirilgan sun’iy neyron tarmoq (SNT) faqat ushbu mintaqaga (klaster) tegishli bo‘lgan maxsus usul yordamida o‘qitiladi. Yakuniy joylashuv taxmini tanlangan SNT tomonidan taqdim etilgan koordinatalarni birlashtirish orqali olinadi. Sensor tugunlari ularning joylashishini taxmin qilish uchun faqat signal quvvati prototiplarini va SNT ning sinaptik og‘irliklarini saqlashi kerak. Ushbu yondashuv qabul qilingan signal quvvati xaritasini saqlash uchun zarur bo‘lgan xotira hajmini sezilarli darajada kamaytiradi. Ushbu maqolada turli xil SNT topologiyalari ko‘rib chiqilgan. Joylashtirish aniqligini oshirish, shuningdek o‘quv jarayonini tezlashtirishga to‘liq ulangan neyron tarmoqlardan foydalanish orqali erishildi. Taklif etilgan usul sinovdan o‘tkazildi. Oldingi va mobil sensorli tugunlardan foydalangan holda haqiqiy ichki muhitda tugunlar joylashtirishning zamonaviy yondashuvlari bilan taqqoslandi.
Copyright (c) 2025 Xaytbayev Aybek Fayzullayevich https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
MA’LUMOTLAR TUZILMALARI VA ALGORITMLAR O‘RTASIDAGI NAZARIY BOG‘LIQLIK
Ushbu maqolada informatika fanining fundamental yo‘nalishlaridan biri bo‘lgan ma’lumotlar tuzilmalari va algoritmlar o‘rtasidagi nazariy bog‘liqlik masalasi ilmiy jihatdan tahlil qilingan. Ma’lumotlarni xotirada tashkil etish usullari algoritmlarning ishlash tezligi va samaradorligiga qanday ta’sir ko‘rsatishi asoslab berilgan. Maqolada chiziqli va nochiziqli ma’lumotlar tuzilmalari, ularning algoritmik murakkablikka ta’siri, Big-O notatsiyasi asosida vaqt va xotira murakkabligini baholash masalalari yoritilgan. Shuningdek, daraxtlar va grafiklar misolida algoritm va tuzilma o‘rtasidagi uzviy bog‘liqlik ko‘rsatib berilgan.
Copyright (c) 2026 Saidov Jasur Doniyor o‘g‘li https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
AXBOROT TEXNOLOGIYALARI ASOSIDA DAVLAT XARIDLARIDA SHAFFOFLIK VA SAMARADORLIKNI TA’MINLASH
Mazkur maqolada budjet buyurtmachilari tomonidan tovar, ish, xizmatlar sotib olishda davlat xaridlarining zaruriyati ko‘rsatilgan. Davlat xaridlari ko‘lamining kengayishi mahalliy ishlab chiqaruvchilarni qo‘llab-quvvatlash, ish o‘rinlari yaratish, soliq tushumlarini oshirish bilan bog‘liqligi tahlil qilingan. Raqamli texnologiyalardan foydalanish asosida davlat xaridlarining ochiqligi va samaradorligini ta’minlash bo‘yicha amaliy taklif va tavsiyalar ishlab chiqilgan.
Copyright (c) 2025 Kasimova Gulyar Axmatovna, Abdushukurov Zafar Ismatovich https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
GASTROENTEROLOGIK KASALLIKLARNI KOʻP MEZONLI TASHXISLASH JARAYONLARI UCHUN AXBOROT MODELI
Mazkur tadqiqot ishida gastroenterologik kasalliklarni ko‘p mezonli tashxislash jarayonlarini avtomatlashtirishga mo‘ljallangan axborot modeli ishlab chiqilgan bo‘lib, taklif etilgan model bemordan olinadigan elektrogastrogramma signallari, klinik simptomlar, laborator va instrumental tekshiruv natijalarini kompleks tahlil qilishga asoslanadi. Axborot modeli signalni yig‘ish, filtrlash, tahlil qilish va qaror qabul qilish bosqichlarini o‘z ichiga olgan holda matematik va algoritmik yondashuvlar asosida shakllantirilgan. Bemorning biofizik signallarini qayta ishlash jarayonida Butterworth bandpass filtri qo‘llanilib, signalning foydali chastota diapazonlari ajratib olinadi. Filtrlangan signal ma’lumotlar bazasida saqlanayotgan diagnostik signallar bilan kosinus o‘xshashligi usuli yordamida solishtiriladi va kasalliklarga tegishlilik darajalari aniqlanadi. Qaror qabul qilish jarayonida avtomatlashtirilgan algoritmlar bilan bir qatorda ekspert shifokor ishtiroki ham ta’minlanadi, bu esa tashxisning aniqligi va ishonchliligini oshiradi. Tizimning funksional modeli IDEF0 diagrammalari asosida ishlab chiqilib, unda axborot oqimlari, kirish va chiqish ob’ektlari, boshqaruv va mexanizmlar aniq belgilangan. Tadqiqot natijalari gastroenterologik kasalliklarni tezkor, aniqligi yuqori va xolis tarzda tashxislash imkonini beruvchi axborot tizimini yaratishga xizmat qiladi hamda tibbiy qaror qabul qilish jarayonlarini qo‘llab-quvvatlashda muhim amaliy ahamiyatga ega.
Copyright (c) 2025 Aliqulov Akmal Xushmuratovich https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
KASALLIKLARNI TASHXISLASHDA ZARRACHALAR TO‘DASI VA INTELLEKTUAL SUV TOMCHISI ALGORITMLARIGA ASOSLANGAN GIBRID YONDASHUVDAN FOYDALANISH
Ushbu maqolada ko‘p sinfli klassifikatsiya masalalarini samarali yechish uchun zarrachalar to‘dasi va intellektual suv tomchisi algoritmlarining afzalliklarini birlashtiruvchi PSO–IWD gibrid algoritmi taklif etilgan. Taklif etilgan yondashuvda PSO algoritmi global qidiruv mexanizmi sifatida yechimlar maydonini keng ko‘lamda o‘rganib, maqbul yechimlarni aniqlaydi. IWD algoritmi yordamida esa lokal qidiruv jarayonida suv tomchilarining harakati orqali eng qisqa va samarali yo‘llar aniqlanadi hamda global qidiruvda topilgan eng yaxshi yechimlar optimallashtiriladi. Taklif etilgan PSO–IWD algoritmi yurak-qon tomir kasalliklari tashxisida qo‘llaniladigan ikki xil tanlanmada sinovdan o‘tkazildi va mos ravishda 99 % hamda 98 % klassifikatsiya aniqligiga erishildi. Olingan natijalar gibrid yondashuvning murakkab tibbiy va ko‘p sinfli klassifikatsiya masalalarini yechishda yuqori samaradorlikka ega ekanini ko‘rsatadi.
Copyright (c) 2025 Klicheva Firuza Gulmuratovna https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
SO‘ZLOVCHILARNI AJRATISHDA ECAPA-TDNN ASOSIDAGI XUSUSIYATLAR VEKTORLARIDAN FOYDALANISH
So‘zlovchilarni ajratishda xususiyatlar vektorlarini shakllantirish eng muhim bosqichlardan biri hisoblanadi. Zamonaviy chuqur neyron tarmoqlar so‘zlovchining individual xususiyatlarini aniqlash va ularni ifodalashda yuqori aniqlikni ta’minlay oladi. Xususan, x-vector kabi mashhur xususiyatlar vektorlari hozirgi tizimlarda asosiy komponent sifatida qo‘llanib kelmoqda. So‘nggi yillarda TDNN arxitekturasi ustida turli takomillashtirishlar ishlab chiqildi. ECAPA-TDNN modeli esa o‘ziga xos kanal e’tibor mexanizmi va ko‘p qatlamli agregatsiya orqali so‘zlovchini tekshirish vazifalarida yuqori samaradorlikni ko‘rsatdi. Tadqiqot mazkur modelni diarizatsiya sohasiga tatbiq etish imkoniyatlarini namoyish etadi.
so‘zlovchilarni ifodalovchi xususiyatlar vektori
Copyright (c) 2025 Umidjon Xasanov Komiljon o‘g‘li https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
TURIZMNING BARQAROR RIVOJLANISHIDA KREATIV INDUSTRIYALARNING ROLI
Mazkur ilmiy maqolada kreativ sanoatlarning turizmning barqaror rivojlanishidagi o‘rni va ahamiyati tahlil qilinadi. Tadqiqotning asosiy maqsadi kreativ iqtisodiyot elementlari – hunarmandchilik, gastronomiya, san’at, dizayn, madaniy meros va raqamli kreativ faoliyatning turizmning iqtisodiy, ijtimoiy hamda ekologik barqarorligiga ta’sirini aniqlashdan iborat. Tadqiqot sifatli analitik va qiyosiy metodologiyaga asoslanib, BMTning Jahon Turizm Tashkiloti (UNWTO), UNESCO, UNCTAD va OECD ma’lumotlari, shuningdek, O‘zbekiston, Indoneziya va Ispaniya tajribalarini qamrab oladi. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, kreativ sanoatlar turizm mahsulotlarini diversifikatsiya qilish, mahalliy jamoalarni iqtisodiy jihatdan qo‘llab-quvvatlash, madaniy merosni asrash va ekologik mas’uliyatni kuchaytirish orqali barqaror turizmni rivojlantirishda strategik omil hisoblanadi. O‘zbekiston misolida Xiva, Buxoro va Samarqand shaharlari tajribasi ushbu yondashuvning yuqori samaradorligini tasdiqlaydi.
Copyright (c) 2025 Qurbonova Zebiniso Azimovna https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
IOT TIZIMLARIDA XESH FUNKSIYALARIDAN FOYDALANISHNING XAVFSIZLIK VA SAMARADORLIK JIHATLARI
Internet of Things (IoT) texnologiyasining jadal rivojlanishi butun dunyo bo‘ylab ulangan qurilmalar sonini keskin oshirmoqda. So‘nggi statistik ma’lumotlarga ko‘ra, 2024 yilga kelib dunyoda 15 milliarddan ortiq IoT qurilmalari faoliyat ko‘rsatmoqda, bu raqam 2025 yilga borib 25 milliardga yetishi kutilmoqda. Bu o‘sish nafaqat texnologik taraqqiyotni, balki kiberxavfsizlik sohasida yangi muammolarni ham keltirib chiqarmoqda. IoT tizimlarining o‘ziga xos xususiyatlari – cheklangan protsessor quvvati, kam xotira, past energiya sarfi – an’anaviy kriptografik usullarni qo‘llashni qiyinlashtiradi. Ayniqsa, sog‘liqni saqlash, moliya, transport va energetika kabi muhim sohalarda IoT qurilmalarining ishonchliligi va xavfsizligi inson hayoti bilan bevosita bog‘liq bo‘lishi mumkin. Shu sababli, resurslar chegaralangan muhitda samarali ishlay oladigan kriptografik yechimlarni ishlab chiqish dolzarblik kasb etmoqda. Xesh funksiyalari IoT tizimlarida ma’lumotlar butunligini tekshirish, parollarni xavfsiz saqlash va raqamli imzolarni yaratishda asosiy vositadir. Biroq, turli xesh algoritmlarining xavfsizlik darajasi va samaradorligi turlicha bo‘lib, ularni maqsadli tanlash va qo‘llash talab etiladi. Ushbu maqolaning asosiy maqsadi IoT muhitida eng ko‘p qo‘llaniladigan xesh algoritmlarining tezlik, energiya sarfi va xavfsizlik ko‘rsatkichlarini qiyosiy tahlil qilish, shu asosida turli soha va talablar uchun optimal algoritmlarni tavsiya etishdan iborat.
Copyright (c) 2025 Allanov Orif Menglimuratovich, Saidahmedov Eldor Islomovich https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
FORECASTING PERFORMANCE INDICATORS WITH THE HELP OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE: TSUE PRACTICE
This article presents an AI-driven approach for predicting employee performance within the KPIup digital platform, designed to enhance staff evaluation processes in higher education institutions. Multidimensional HR data were analyzed and predictive models were developed using Gradient Boosting, Random Forest, and regression algorithms to forecast future employee productivity. Data preprocessing, normalization, and feature engineering significantly improved prediction accuracy. The results demonstrate that integrating AI analytics into the KPIup platform increases the speed and reliability of managerial decision-making, reduces subjectivity in performance evaluation, and enables full automation of HR processes.
Copyright (c) 2025 Shuhratov Mamurjon Shuhrat o‘g‘li https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
AXBOROT XAVFSIZLIGIDA KO‘P AGENTLI TIZIMLARDAN FOYDALANISH AFZALLIKLARI
Maqolada raqamli texnologiyalar tez sur’atlar bilan rivojlanayotgan bugungi kunda axborot xavfsizligini ta’minlashda ko‘p agentli axborot xavfsizligi tizimlaridan foydalanishning nazariy asoslari, tarkibiy tuzilmasi va amaliy qo‘llanilish sohalari tahlil qilingan. Intellektual agentlar va ularning "zaif" hamda "kuchli" shakllari, xususiyatlar orqali axborot tizimlarida tahdidlarni aniqlash, monitoring qilish yoritilgan. Agentlar asosidagi yondashuvning IDPS, DDoS himoyasi, bulutli hisoblash va IoT tizimlaridagi rollari ko‘rsatilgan.
Copyright (c) 2025 Umarov Shuxratjon Azizjonovich https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
SUN’IY INTELLEKT VA RAQAMLI BOSHQARUVNING TURIZM SOHASIDAGI AHAMIYATI
Bugungi kunda turizm sanoati sun’iy intellekt (AI) va raqamli texnologiyalar yordamida tubdan o‘zgarib bormoqda. Ushbu texnologiyalar sayohat tajribasini shaxsiylashtirish, xizmat ko‘rsatish sifatini oshirish va operatsion jarayonlarni optimallashtirish imkonini beradi. Raqamli turizm va AI qo‘llanilishi orqali bronlash, yo‘nalish tavsiyalari, narxni optimallashtirish va xavfsizlik monitoringi kabi jarayonlar avtomatlashtiriladi, natijada sayyohlar va korxonalarga qulayliklar yaratiladi. Shu bilan birga, AI va raqamli boshqaruv innovatsiyalarni rag‘batlantiradi va turizm sanoatining raqobatbardoshligini oshiradi.
Copyright (c) 2025 Husenova Madina Farxodovna https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
KUTUBXONA TIZIMLARIDA FOYDALANUVCHILARGA AXBOROT EHTIYOJLARIGA KO‘RA RESURSLARNI TAVSIYA ETISH
Hozirda kutubxona tizimlari jamiyatning axborotga bo‘lgan ehtiyojlarini qondirishda muhim o‘rin tutadi hamda ular katta foydalanuvchilar auditoriyasiga ega. Ushbu tizimlar katta hajmdagi qimmatli axborot resurslarini o‘z ichiga olgan bo‘lib, foydalanuvchilarga zarur adabiyotlarni topishda yordam beruvchi qidiruv xizmatlarini ham taklif etadi. Qidiruv tizimlari foydalanuvchi so‘rovlarini qayta ishlaydi va mos deb topilgan natijalarni taqdim etadi. Biroq, bu jarayon natijasida foydalanuvchilar ko‘plab ma’lumotlar orasidan o‘zlariga eng mosini tanlashda qiyinchiliklarga duch kelishadi. Shu bois, zamonaviy axborot tizimlarida sun’iy intellektga asoslangan tavsiya etish tizimlari keng qo‘llanilib, foydalanuvchiga mos obyektlarni samarali tarzda taklif etish imkonini bermoqda. Kutubxona tizimlariga bunday tavsiya etish tizimi vositalarini joriy etish orqali foydalanuvchilarning axborot ehtiyojlarini aniqlash va ularga axborot ehtiyojiga ko‘ra resurslarni taqdim etish mumkin. Ushbu maqolada tavsiya etish tizimlari asosida foydalanuvchilarning axborot ehtiyojlarini aniqlash va resurslarni taqdim etishning nazariy asoslari hamda amaliy yondashuvlari tahlil qilinadi.
Copyright (c) 2025 Fayzi Bekkamov https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
THEORETICAL FOUNDATIONS AND EFFICIENT ALGORITHMS FOR FEATURE DETECTION AND EXTRACTION
Feature detection and extraction play a critical role in numerous applications within artificial intelligence, computer vision, and data science. As datasets grow in complexity and volume, traditional feature extraction techniques often struggle to maintain efficiency and accuracy. This paper explores the theoretical foundations and efficient algorithms for feature detection and extraction, emphasizing the intersection of classical statistical methods and modern machine learning-based approaches. The study provides an in-depth analysis of key methodologies, including edge detection algorithms, deep learning-based feature extraction, and dimensionality reduction techniques such as Principal Component Analysis (PCA) and t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE). Furthermore, the research highlights the challenges associated with computational efficiency, accuracy trade-offs, and real-time processing constraints. A critical gap in existing literature is identified—the disconnect between theoretical models and their practical implementations—which often hinders the optimization of feature extraction processes. By synthesizing current advancements and addressing these challenges, this paper aims to provide a comprehensive framework for improving feature detection and extraction methodologies, ultimately contributing to the development of more efficient and adaptable systems across various domains.
t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
Copyright (c) 2025 Iskandarov Sanjar, Rakhmonova Ma’rifat https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
R-FUNKTSIYALAR VA ITERATSION FUNKSIYALAR TIZIMI ASOSIDA KUB-TSILINDR KOMPOZITSIYASIDAN HOSIL BOʻLGAN 3D FRAKTAL STRUKTURALARNI GEOMETRIK MODELLASHTIRISH
Mazkur maqolada R-funktsiyalar va iteratsion funksiyalar tizimi (IFS) integratsiyasi asosida kub va tsilindr shakllarining analitik kombinatsiyasidan hosil bo‘lgan uch o‘lchovli fraktal struktura modellashtirilgan. Tadqiqotda kubning chegaralari va uchta o‘zaro perpendikulyar tsilindr tenglamalari R-funktsiyalar yordamida differensial tarzda birlashtirilib, natijada silliq sirtli va markaziy simmetriyaga ega fraktaldan avvalgi shakl (pred-fraktal) modeli hosil qilindi. So‘ngra ushbu shakl IFS yondashuvi orqali rekursiv takrorlanib, Menger tipidagi 3D fraktal strukturalar ketma-ket iteratsiyalar asosida yaratildi. Natijalar fraktal antennalar dizayni, 3D bosma texnologiyalar, grafik dizayn va matematik vizualizatsiya sohalarida amaliy qo‘llanish imkoniyatiga ega.
Copyright (c) 2025 Nuraliyev Faxriddin Murodillayevich, Narzulloyev Oybek Mirzayevich, Nurimbetov Baxbergen Tolibayevich https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
COMPACT DIFFERENCE SCHEMES FOR THE ALLER-LYKOV MOISTURE TRANSFER EQUATION
The generalized Aller-Lykov equation is a mathematical model for many applied heat and moisture transfer problems. This includes nonstationary problems in hydrogeology, agrophysics, biology, ecology, and other fields, which are primarily solved using numerical methods. In this paper, high-precision difference schemes (compact schemes) are constructed and analyzed for the nonstationary generalized Aller-Lykov equation. The scheme is constructed in space and time using the finite difference method. The stability and convergence of the resulting difference scheme are proven, and accuracy estimates are obtained for a sufficiently smooth solution to the original differential problem. An implementation algorithm for the constructed scheme is proposed.
Copyright (c) 2025 Tleuov Kuatbay Orazbayevich https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
TASVIR SIFATINI BAHOLASH KO‘RSATKICHLARI
Tasvirlash sohasidagi yutuqlar tez sur’atlar bilan davom etmoqda va bozorga yangi hamda ilg‘or mahsulotlar doimiy ravishda kirib kelmoqda. Yangi texnologiyalar joriy texnologiyaga nisbatan yuqori sifatli tasvirlarni ishlab chiqarishini tekshirish uchun sifatni baholashning samarali bir turi talab etiladi. Bu o‘z navbatida, tasvir sifatini baholash ko‘rsatkichlarini keng qamrovli tahlil qilish hamda ularni har biri bo‘yicha ma’lumotlarni bitta joyga yig‘ishni dolzarb masalaga aylantiradi. Shuning uchun, mazkur ishda tasvir sifatini baholash ko‘rsatkichlarini tarixi va tavsifi, ularni tasniflanishi haqida ma’lumotlar keltirilgan. Shuningdek, soha bo‘yicha mavjud adabiyotlar tahlili, tasvir sifatini baholash ko‘rsatkichlarini yutuq hamda kamchiliklari keltirilgan. Mazkur tadqiqot ishini maqsadi sifatni baholash ko‘rsatkichlarini alohida guruhlarga ajratish hamda ularni subyektiv idrok bilan mos kelishini baholashdan iborat. Bunday tasniflash ma’lum bir muammo yoki buzilish uchun eng mos keladigan sifatni baholash ko‘rsatkichini tanlashda foydali bo‘lishi mumkin.
Copyright (c) 2025 Mamatov Narzullo Solidjonovich, Jalelova Malika Moyatdin qizi, Jumayev Bobur Juma o‘g‘li https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
TO‘LIQ BO‘LMAGAN MA’LUMOTLARGA ASOSLANGAN MURAKKAB TEXNIK TIZIMLARNING INTELLEKTUAL BOSHQARUV MODELLARINI ISHLAB CHIQISH
Ushbu maqolada to‘liq bo‘lmagan va noaniq ma’lumotlar sharoitida murakkab texnik tizimlarni samarali boshqarish masalalari ko‘rib chiqiladi. Tadqiqotning maqsadi – axborot yetishmovchiligi, o‘lchov xatoliklari va tashqi omillar ta’siri ostida ishlaydigan tizimlar uchun intellektual boshqaruv modellarini ishlab chiqish va ularning barqarorligini ta’minlashdir. Taklif etilgan yondashuv sun’iy intellekt, noaniqlik nazariyasi, hamda moslashuvchan boshqaruv usullariga asoslanadi. Maqolada ma’lumotlarni qayta ishlashning ehtimollik va neyron tarmoqlar asosidagi metodlari, shuningdek, qaror qabul qilishning gibrid algoritmlari tahlil qilinadi. Natijada, to‘liq bo‘lmagan ma’lumotlar sharoitida tizim holatini aniqlash, prognozlash va optimal boshqaruv signalini shakllantirish imkonini beruvchi model taklif etiladi. Tadqiqot natijalari avtomatlashtirilgan ishlab chiqarish, robototexnika, energetika va transport tizimlarida qo‘llash uchun amaliy ahamiyatga ega.
Copyright (c) 2025 Zayniddinov Bobirjon G‘ofirovich https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
OʻZBEK TILIDAGI MATNLARNI TAHLIL QILISHDA NOMLI OBYEKTNI TANIB OLISH (NER) YONDASHUVI
Ushbu maqolada o‘zbek tilidagi matnlarni tahlil qilish jarayonida nomlangan obyektlarni tanib olish (Named Entity Recognition-NER) yondashuvlari har tomonlama tahlil qilingan. Tadqiqot doirasida NER tizimlarining nazariy asoslari, qoida asoslangan, mashinali o‘qitishga asoslangan hamda gibrid yondashuvlar batafsil ko‘rib chiqilgan va ularning afzalliklari hamda cheklovlari solishtirma tahlil asosida yoritilgan. Shuningdek, turli tillar va sohalarda, jumladan tibbiyot, oziq-ovqat va axborot tizimlarida qo‘llanilgan zamonaviy NER modellarining ishlash samaradorligi tahlil qilingan. Tadqiqot natijalari NER tizimlarining katta hajmdagi matnli ma’lumotlardan semantik axborotni avtomatik ajratib olishdagi ahamiyatini ko‘rsatadi hamda kam resursli tillar, xususan o‘zbek tili uchun moslashuvchan va samarali NER modellarini ishlab chiqish istiqbollarini belgilab beradi.
Copyright (c) 2025 Kenjayev Xamdam Bazarbayevich https://creativecommons.org/licenses/by/4.0