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
SUN’IY INTELLEKTGA ASOSLANGAN ZARARLI DASTURLARNI ANIQLASH VA TAHLIL QILISH
Zararli dasturlar (malware) — kiberhujumchilarning eng xavfli qurollaridan biri bo‘lib, ular tobora murakkablashib, tezkor tarqalish va o‘z-o‘zini ko‘paytirish xususiyatiga ega bo‘lib bormoqda. Bundan tashqari, zamonaviy zararli dasturlar kiberjinoyatchilikning eng vayronkor shakllaridan biri hisoblanadi, chunki ular aniqlanishdan qochishi, real vaqtga yaqin raqamli kriminalistika tekshiruvlarini deyarli imkonsiz qilishi mumkin. Murakkab yashirinish strategiyalarining ta’siri esa juda jiddiy va keng ko‘lamli bo‘lishi mumkin. Shu sababli, zararli dasturlarni o‘z vaqtida va avtonom tarzda aniqlash ularni samarali tahlil qilish uchun muhim ahamiyatga ega. Ushbu ishda zamonaviy zararli dasturlarni aniqlash uchun yangi tizimli yondashuv taklif etiladi. Ushbu yondashuv dinamik, chuqur o‘rganishga asoslangan usullarni evristik yondashuvlar bilan birlashtiradi va quyidagi beshta zamonaviy zararli dastur oilasini aniqlash hamda tasniflashga qaratilgan: reklama dasturlari (adware), radware, rootkit, SMS zararli dasturlari, ransomware. Sun’iy intellekt va kiberxavfsizlik analitikasi doirasidagi tadqiqotimiz zararli dasturlarni aniqlash, tahlil qilish va oldini olish imkoniyatlarini yaxshilab, kiberxavflarga chidamli tizimlarni yaratishga xizmat qiladi. Taklif etilgan yondashuv so‘nggi zararli dasturlarni o‘z ichiga olgan maxsus ma’lumotlar to‘plami yordamida tekshirildi. Natijalar modelning samaradorlik va tezkorlik bo‘yicha real hayot talablariga mos kelishini ko‘rsatdi. Tajriba natijalari shuni ko‘rsatadiki, xatti-harakatga asoslangan chuqur o‘rganish va evristik usullarni birlashtirish statik chuqur o‘rganish usullariga qaraganda yuqori natija beradi.
zararli dasturlarni aniqlash va oldini olish
Copyright (c) 2026 Elshod Haydarov https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
DEVELOPMENT OF AN INTERACTIVE AI-BASED TOOL FOR AUTOMATIC PRONUNCIATION ASSESSMENT IN FOREIGN LANGUAGE LEARNING
This paper presents the development of an AI-based interactive web platform designed for automatic pronunciation assessment and improvement in foreign language learning. The system analyzes learner speech using speech recognition and deep learning models, detects pronunciation errors, and provides adaptive feedback in Uzbek. The proposed framework integrates pronunciation accuracy, user engagement, adaptive learning mechanisms, and real-time feedback into a unified evaluation model. Experimental results demonstrate that regular use of the platform significantly improves pronunciation accuracy, intelligibility, and learner confidence. The findings confirm the effectiveness of AI-driven adaptive learning systems in enhancing foreign language pronunciation training.
Rohmonqulov Muhammadyusuf Egamberdi o‘g‘li
Copyright (c) 2026 Abdumalikov Akmaljon Abduxoliq o‘g‘li, Rohmonqulov Muhammadyusuf Egamberdi o‘g‘li https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
KLASTERLASH ASOSIDA IJTIMOIY TARMOQ YOZISHMALARINING XAVF DARAJASINI TAHLIL QILISH YONDASHUVI (K=4)
Ushbu maqolada ijtimoiy tarmoqlarda, xususan Telegram platformasida tarqalgan matnli yozishmalarni xavf darajasiga ko‘ra avtomatik guruhlash masalasi ko‘rib chiqiladi. Tadqiqotning asosiy maqsadi K-means klasterlash algoritmining k = 4 parametri asosida ishlash samaradorligini baholash hamda turli hajmdagi datasetlarda klasterlash sifati va barqarorligini aniqlashdan iborat. Tadqiqot jarayonida 1000, 5000, 10000 va 20000 ta yozishmadan iborat to‘rtta turli hajmdagi ma’lumotlar to‘plami shakllantirildi va ular asosida klasterlar sifati, semantik chegaralar hamda ichki uyg‘unlik darajasi tahlil qilindi. Olingan natijalar kichik hajmdagi datasetlarda klasterlash natijalari yetarli darajada barqaror bo‘lmasligini, o‘rtacha hajmdagi ma’lumotlar bazasida esa klasterlar shakllanish jarayonida ekanini ko‘rsatdi. 10000 ta yozishmadan iborat datasetda k = 4 parametri bilan eng toza, aniq va barqaror semantik guruhlanish hosil bo‘lgani aniqlandi. 20000 ta yozishmadan iborat datasetda esa semantik variativlikning ortishi klasterlar barqarorligining pasayishiga olib keldi. Tadqiqot natijalari K-means algoritmi asosida olingan klasterlash natijalari keyingi bosqichda transformer modellarini (XLM-R, mBERT, BERTbek) o‘qitish uchun samarali belgilash bazasini yaratishda muhim ahamiyatga ega ekanini ko‘rsatadi. Ushbu yondashuv ijtimoiy tarmoqlarda xavfli kontentni avtomatik aniqlash va monitoring qilish tizimlarini takomillashtirishda amaliy ahamiyat kasb etadi.
Copyright (c) 2026 Babomurodov Ozod Jurayevich, Qo’yliyeva Feruzaxon Alisher qizi https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
BULUTLI MA’LUMOTLAR OMBORINING HIMOYALANISH DARAJASINI OSHIRISH UCHUN AUTENTIFIKATSIYALANGAN SHIFRLASH USULIDAN FOYDALANISH
Autentifikatsiyalangan shifrlash (ya’ni shifrlash va o‘zaro bog‘liq funksiyalarni bir vaqtda bajarish jarayoni) ma’lumotlarning maxfiyligini, yaxlitligi ustidan nazoratni va ularning haqiqiyligini ta’minlash uchun mo‘ljallangan. Umumiy kalitlarga ega bo‘lgan tomonlar nafaqat shifrlangan xabarlar almashinuvini tashkil etishlari, balki xabarga imzoga o‘xshash maxsus qo‘shimchalar (imitovstavkalar) kiritish orqali yaxlitlikni nazorat qilish imkoniyatiga ham ega bo‘ladilar. Bu esa qabul qilingan xabarning haqiqiyligiga ishonch hosil qilish imkonini beradi. Autentifikatsiyalangan shifrlash ma’lum bir funksional moslashuvchanlikni ta’minlaydi: kalitlar ma’lumotlarni qayta ishlash jarayonida yangilanib turishi mumkin; xabarning faqat ayrim qismlarini shifrlash yoki shifrlangan hamda ochiq qismlarni navbatma-navbat yuborish imkoniyati mavjud; imitovstavkalar (nazorat qo‘shimchalari) ba’zan umuman bo‘lmasligi yoki aksincha, bir necha marta qo‘llanilishi mumkin. Asosan autentifikatsiyalangan shifrlash algoritmlari blokli kriptotizimlar asosida quriladi. Ularning ayrimlari klassik yondashuvni taqlid qilib, ikki kalitdan foydalanishni istisno etadi, boshqalari esa butunlay yangi, original konstruktsiyalardir.
Copyright (c) 2026 O‘rinov Nodirbek Toxirjonovich, Akbarova Madina Shavkatbek qizi https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
GWO (KULRANG BO‘RI) ALGORITMIDAN FOYDALANIB KANAL TIZIMLARIDA SUV RESURSLARINI OPTIMAL TAQSIMLASH
Kulrang bo‘ri optimizatori (GWO) populyatsiyaga asoslangan metaevristik algoritm bo‘lib, kulrang bo‘rilarning ierarxiya ko‘rinishida ov qilish mexanizmiga asoslangan sun’iy intellekt algoritmi hisoblanadi. GWO algoritmining soddaligi, moslashuvchanligi va sozlanadigan parametrlari kamligi sababli, u keng ko‘lamli optimallashtirish masalalarida qo‘llaniladi. Shu bilan birga qidiruv ko‘nikmalarining sustligi, lokal optimumlarda turg‘unlik va yaqinlashish tezligining pastligi kabi ba’zi kamchiliklarga ham ega. Algoritmning qishloq xo‘jaligi suv resurslarini boshqarish bo‘yicha moslashuvchanligi yetarli darajada o‘rganilmagan. Suvni tejash texnologiyalarini jadal rivojlantirish hamda kanal tizimlarida suv uzatish va taqsimlash samaradorligini oshirish muhim ahamiyatga ega. Ushbu tadqiqot qo‘lda boshqarishning murakkabligi, yakuniy kanal tizimini umumiy optimallashtirish, suv resurslaridan foydalanish samaradorligining pastligi va boshqaruv samaradorligining yetarli emasligi kabi muammolarni hal qilishga qaratilgan.
Copyright (c) 2026 Abduraxmonov Olim Ne’matullayevich https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
A CASE-BASED REASONING FRAMEWORK WITH SOFT SIMILARITY AND SUBMODULAR OPTIMIZATION FOR PERSONALIZED CAREER GUIDANCE
The increasing availability of longitudinal academic data in higher education creates new opportunities for personalized and evidence-based career guidance. However, many existing AI-driven guidance systems rely on black-box predictive models and provide limited interpretability or actionable recommendations. This paper proposes a principled Case-Based Reasoning (CBR) framework for personalized career guidance that leverages institutional academic data and historical student trajectories. The proposed approach models each graduate as a structured case comprising academic profiles, temporal learning trajectories, contextual attributes, observed outcomes, and contributing actions. A hybrid similarity function is employed to retrieve relevant cases from heterogeneous educational data, while a soft-retrieve aggregation mechanism ensures robustness under partial observability and noisy inputs. To bridge the gap between relevance estimation and actionable guidance, the reuse phase is formulated as a constrained submodular optimization problem, enabling the selection of compact and feasible action sets with theoretical approximation guarantees. Theoretical analysis establishes stability of the soft-retrieve mechanism, probabilistic consistency of outcome inference, and near-optimality of the reuse strategy. Experimental evaluation on real institutional data collected through a higher education management information system demonstrates that the proposed framework consistently outperforms classical CBR and baseline machine learning approaches in outcome prediction. Moreover, submodular reuse optimization significantly improves action recommendation quality by increasing competency coverage and reducing redundancy, particularly in low-cardinality settings that are most relevant for practical advising. The results indicate that combining case-based reasoning with submodular optimization offers a robust, explainable, and deployable solution for personalized career guidance in higher education.
Copyright (c) 2025 Shodmonov Davronjon Abduvaliyevich https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
MASOFAVIY TA’LIM PLATFORMALARIDA VIDEO DARSLARNI BOSHQARISHNING TIZIMLI MODELI VA ULARNING TA’LIM SAMARADORLIGIGA TA’SIRINI MATEMATIK BAHOLASH
Ushbu maqolada masofaviy ta’lim platformalarida video darslarni yozib olish, saqlash va ulashish jarayonlarini boshqarishga qaratilgan tizimli yondashuv taklif etiladi. Tadqiqotda video darslarni avtomatlashtirilgan boshqarish jarayonlari o‘zaro bog‘liq modullar majmui sifatida modellashtirilib, ularning ta’lim samaradorligiga ta’siri matematik modellar yordamida baholanadi. Taklif etilgan model video faolligi, foydalanuvchi interaktivligi, kontent sifati va texnik barqarorlik kabi ko‘rsatkichlarni yagona integrallashgan samaradorlik funksiyasida birlashtiradi. Eksperimental natijalar avtomatlashtirilgan video boshqaruv tizimi talabalarning o‘quv faolligini oshirishi hamda o‘qituvchilarning ish yukini optimallashtirishini ko‘rsatdi. Olingan natijalar masofaviy ta’lim platformalarini loyihalash va takomillashtirishda tizimli va matematik yondashuvning samaradorligini tasdiqlaydi.
Copyright (c) 2025 Ulashev Asrorjon Nasriddinovich, Baratov Jasur Rustam o‘g‘li https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
NOANIQLIK SHAROITIDA KUCHLARNI SAMARALI BOSHQARISH BO‘YICHA QAROR QABUL QILISHGA KO‘MAKLASHUVCHI ALGORITM
Hozirgi zamonaviy harbiy harakatlarda komandirlarning tezkorlik, aniqlik va noaniqlik ostida qaror qabul qilish qobiliyati katta ahamiyat kasb etmoqda. Zamonaviy jangovar harakatlarda qaror qabul qilish jarayonida noaniqlik, noma’lum parametrlar va dinamik o‘zgaruvchan sharoitlar mavjudligi strategik va taktik yechimlarni qabul qilishni murakkablashtiradi. Bunday sharoitda harbiy harakatlarni samarali rejalashtirish va boshqarish ko‘pincha real vaqt rejimida va cheklangan resurslar doirasida optimal qarorlar qabul qilishni talab etadi. Bu esa axborot oqimlarini tahlil qilish, modellashtirish va qarorlarni qo‘llab-quvvatlovchi algoritm va dasturiy vositalarni ishlab chiqishni taqozo etadi. Ushbu maqolada Lanchester kvadratik modelining natijalaridan kelib chiqqan taktik yechimlarni noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish jarayonlariga moslashtirgan holda qaror qabul qilish muammosi o‘rganilgan. Xususan, jang modeli asosida shakllantirilgan taktik yechimlar noaniq mantiq (fuzzy logic) metodologiyasi asosida tahlil qilinib, jangovar parametrlar (kuchlar soni, jangovar imkoniyat) to‘liq aniqlanmagan yoki ehtimolli bo‘lgan holatlarda ham qaror qabul qiluvchi tomonga eng maqbul taktikani tanlashga ko‘maklashuvchi algoritm ishlab chiqilgan. O‘tkazilgan simulyatsiya natijalari taklif etilgan algoritmning samaradorligi va amaliy ahamiyatini ishonchli tarzda tasdiqladi.
Copyright (c) 2025 Akbaraliyev Baxtiyorjon Bakirovich, Karimov Nodirbek Madirimovich https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
INFLUENCE OF FALSE CLOCK SIGNALS ON IMAGE RECOVERY FROM СOMPROMISING ЕLECTROMAGNETIC ЕMANATIONS OF VIDEO PATH OF COMPUTER SYSTEMS
This paper presents an approach to ensuring the protection of computer system video signals from leakage via сompromising еlectromagnetic еmanations channels. This approach is based on the generation and emission of false clock signals. The influence of the false clock signal's temporal shift on the synchronization and reconstruction of visual information is considered. Experimental verification was performed using software-defined radio tools and the GNU Radio and TempestSDR software packages. The restoration quality was assessed using the SSIM metrics, Pearson's correlation coefficient, LPIPS, and PSNR. The obtained results demonstrate that increasing the temporal shift leads to deterioration of the structural and perceptual characteristics of the restored images, including the loss of the information component. The practical significance of this work lies in the possibility of increasing the level of protection of computer systems from technical information leakage channels.
Copyright (c) 2025 Foziljonov Khojiakbar Ismoil o‘gli https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
MODERNIZATION OF THE EDUCATION SYSTEM IN THE CONTEXT OF DIGITAL TRANSFORMATION: ARTIFICIAL INTELLIGENCE, INNOVATIVE TECHNOLOGIES, AND CREATIVE APPROACHES
This article examines current trends in the digital transformation of education, the impact of artificial intelligence and innovative technologies on the educational process, and the training of new types of personnel. Particular attention is paid to the integration of AI into Uzbekistan's education system, the development of digital competencies, and the fostering of creative thinking in students. The need for a balance between technological progress and humanistic values ​​in the educational process is emphasized, and key areas for modernizing the educational environment are outlined.
Copyright (c) 2025 Shahida Mannanova, Marat Nuritdinov https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
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