Известия НАН РК. Серия физико-математическая

АНСАМБЛЬДІК ТӘСІЛ НЕГІЗІНДЕ КЕСКІНДІ ӨҢДЕУДІҢ ТИІМДІ АЛГОРИТМІН ҚҰРУ

2024-07-02T12:53:05+00:00

По данным Всемирной организации здравоохранения, более 17 миллионов человек во всем мире ежегодно умирают от болезней системы кровообращения, половина из которых умирает от ишемической болезни сердца и инсульта головного мозга. Прогнозные оценки показывают, что, сохраняя текущие темпы роста, смертность от заболеваний системы кровообращения может достигать 25 миллионов человек в год во всем мире к 2024 году.

Инсульт-это структурно сложное заболевание, основанное на различных патогенетических механизмах. Учитывая многокомпонентность этой патологии, а также ее сложную структуру, медицинское сообщество разработало различные алгоритмы оценки, основанные на распознавании различных симптомов. Определение эффективности этих алгоритмов было признано наиболее важным. Неправильные симптомы возникают в результате неточностей, сделанных радиологом в процессе ручной аннотации изображений компьютерной томографии. Помогает пациенту предотвратить ошибки, возникающие при постановке диагноза.

Сверточная нейронная сеть (CNN) используется для классификации изображений в наборе данных об инсульте мозга. Поскольку набор данных невелик, обучение всей нейронной сети не дает хороших результатов, поэтому для получения более точных результатов модельное обучение использует концепцию трансферного обучения. Трансферное обучение-это метод, при котором модель конкретной задачи используется в качестве отправной точки для другой задачи. В частности, для поставленной задачи в работе используется модель Inception v3 со шкалами Imagenet. При использовании машинного обучения был получен набор данных с компьютерными томографическими изображениями 2515 нормальных и пораженных инсультом областей мозга. Задача созданной нейронной сети-классифицировать данное изображение, то есть определить, является ли оно нормальным или поврежденным. Используя этот алгоритм, точность увеличилась с 65 процентов до 99,2 процента, а затраты снизились с 7 532 процентов до 0 756 процентов. Ключевые показатели: точность 99,6%, обзор 99,2%, оценка F1 составила 99,1%.

ӨЗДІГІНЕН БІЛІМ АЛУШЫЛАРДЫ ЖЕТІЛДІРУ МЕН ДАМЫТУДАҒЫ ИНТЕРАКТИВТІ БІЛІМ БЕРУ ТЕХНОЛОГИЯЛАРЫ

2024-06-05T06:00:38+00:00

Аннотация. Исследование раскрывает сущность интерактивных методов обучения, способствующих развитию самостоятельности учащихся как одного из способов реализации современных задач подготовки учителей. Авторы описали основные интерактивные методы, используемые в практике преподавания, такие как семинарские занятия, метод тематических исследований, методы и обучение на основе дискуссий. Известно, что одним из способов реализации современных задач подготовки учителей является создание специальной интерактивной среды обучения в высших учебных заведениях. Несмотря на научные исследования интерактивного обучения, актуальной задачей современной педагогики является подготовка и применение планов уроков, основанных на взаимодействии участников в процессе обучения. Отмечается, что использование интерактивных технологий помогает лучше адаптироваться к своей будущей профессиональной деятельности.

Основной вывод заключается в том, что использование интерактивных методов обучения позволяет личности максимально выявить внутренние неудачи, важные для будущей профессиональной деятельности и обеспечить эффективное развитие компонентов студентов.

МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІМЕН ҒАРЫШТЫҚ КЕСКІНДЕРДЕН БҰЛТТАР МЕН ТҰМАНДЫҚТАРДЫ ЖОЮ

2024-07-02T13:05:06+00:00

В данной научной статье рассматриваются современные методы удаления облаков и туманностей с космических изображений с применением передовых технологий глубокого обучения, таких как условные генеративные сети (cGAN), циклические генеративные сети (cycle GAN) и Space-Attention GAN (SpA GAN). Проблема облачных покрытий является актуальным вызовом для дистанционного зондирования, ограничивая точность анализа и интерпретации данных в областях, включая мониторинг окружающей среды и управление природными ресурсами. Представленные методы представляют собой инновационные подходы к решению проблемы, используя механизмы пространственного внимания для выявления и последующего удаления облаков на изображениях. Такие техники позволяют восстановить ранее скрытую под облаками информацию, что существенно улучшает качество космических данных и расширяет их потенциал в различных областях применения. Статья также выделяет перспективы использования указанных методов и призывает к дальнейшим исследованиям, направленным на совершенствование алгоритмов удаления облаков, учет различных условий их обнаружения, а также повышение общей эффективности глубокого обучения в контексте обработки космических изображений. Предложенные подходы могут играть ключевую роль в улучшении качества данных и внедрении новых возможностей для научных и прикладных задач, связанных с дистанционным зондированием Земли.

МАШИНАЛЫҚ ЖӘНЕ ТЕРЕҢ ОҚЫТУ АЛГОРИТМДЕРІ АРҚЫЛЫ МӘТІННІҢ ЭМОЦИОНАЛДЫҚ ЖАҒДАЙЫН ЗЕРТТЕУ

2024-06-03T05:29:59+00:00

Научная статья предлагает тщательное исследование методов машинного и глубокого обучения для распознавания эмоций в тексте. Его основная цель — всесторонний анализ и сравнение различных методов классификации эмоций в текстовых данных. Он фокусируется на традиционных алгоритмах машинного обучения, таких как многочленный наивный Байес, многослойный персептрон и машина опорных векторов, а также на методах глубокого обучения, таких как долгосрочная краткосрочная память. В исследовании проводятся эксперименты с различными наборами данных, охватывающими различные стили текста и контексты, тщательно изучая результаты, чтобы выделить сильные и слабые стороны каждого метода. Даны практические рекомендации по выбору наиболее подходящего подхода с учетом конкретных задач и контекста. Полученные результаты вносят значительный вклад в улучшение распознавания эмоций в тексте и закладывают основу для дальнейших исследований в этой области, что имеет решающее значение для разработки интеллектуальных систем, способных умело обрабатывать эмоциональные аспекты взаимодействия с пользователем.

АЙМАҚТЫ ДАМЫТУДЫҢ ӘЛЕУМЕТТІК ПРОЦЕСТЕРІН БАҒАЛАУ ҮШІН ШЕШІМДЕР ҚАБЫЛДАУДЫҢ БҰЛДЫР МОДЕЛЬДЕРІ

2024-06-05T06:07:37+00:00

В статье представлена проблематика нечеткого моделирования социальных процессов развития региона. На основе проведенного исследования выявлены классы моделей социальной динамики, и разработаны модели оценки развития социальных процессов региона. Созданный комплекс нечетких моделей, которые используются для оценки развития социальной сферы региона, позволит корректно характеризовать социальные показатели развития региона на разных этапах процесса принятия решений о социальных процессах. Нечеткие модели дают возможность применять качественные экспертные гипотезы о реальном и предполагаемом уровне развития региона.

АГРОӨНЕРКӘСІП КЕШЕНІНІҢ ЛОГИСТИКАСЫНЫҢ МАРКЕТИНГТІК БАСҚАРУЫН ЖЕТІЛДІРУ

2024-06-05T06:03:53+00:00

В данной статье изложено обоснование необходимости совершенствования управления поставками-распределениями с использованием метода системы основных показателей, позволяющего четко оценить эффективность управления маркетингом сельского хозяйства по поставкам-распределению. Изучение состояния реализации сельхозпродукции на сельскохозяйственных предприятиях позволило выявить и систематизировать следующие недостатки: посреднические структуры, занимающиеся реализацией сельхозпродукции, значительно увеличивают свои затраты в 2-4 раза выше их первоначальной цены. Неразвитость сельскохозяйственной продукции и рыночной инфраструктуры и снижение продукции на торговых рынках, а также низкое развитие информационных технологий, отставание уровня транспортной инфраструктуры и плохое качество дорог, особенно в сельской местности, слабость уровня развития производственной базы складского хозяйства.

ЖЕР АСТЫ ЖЕР АСТЫ СУЛАРЫН ЕСКЕРЕ ОТЫРЫП, ТОПЫРАҚТЫ МОДЕЛЬДЕУДІ ОҢТАЙЛАНДЫРУ

2024-06-05T06:08:48+00:00

Увеличение спроса на подземные воды во всем мире требует повышенного внимания к оценке запасов подземных вод, особенно в контексте изменения климата. Осознание уязвимости систем подземных вод способствует лучше понять динамику уровня грунтовых вод и выявить признаки чрезмерной эксплуатации путем моделирования грунта содержащего участки с различными электрическими характеристиками. Исследовать грунт, включающий участки с различными электрическими характеристиками, с целью выявления путей оптимизации использования подземных водных ресурсов и предотвращения возможных негативных последствий их избыточного использования. С учётом разнообразных электрических характеристик для оценки состояния и потенциала подземных водных ресурсов. искать методы которые позволит более точно выявить участки с высоким риском перенасыщения или истощения водных запасов, что в свою очередь способствует разработке более эффективных метов управления и использования подземных вод для обеспечения устойчивого развития.

СЕМАНТИКАЛЫҚ ДЕРЕКТЕРДІ ТАЛДАУ АРҚЫЛЫ КІЛТ СӨЗДЕРДІ ҚАМТУ

2024-07-02T13:29:29+00:00

В данной статье осуществляется тщательный сравнительный анализ двух современных гибридных подходов в машинном обучении, такие как Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) в сочетании с автокодировщиком (Autoencoder, AE) и Термино-Частотное Обратное Документное Частотное (Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF) в сочетании с автокодировщиком. Исследование фокусируется на задаче извлечения ключевых слов с применением методов семантического анализа текстовых данных. Основная цель работы заключается в оценке эффективности данных методов для обеспечения адекватного охвата ключевых слов в больших текстовых корпусах, охватывающих различные тематические области. Авторы подробно изучают архитектуру и принципы работы каждого из рассматриваемых методов. Особое внимание уделяется особенностям интеграции этих методов с автоэнкодерами, что позволяет значительно улучшить семантическую целостность и релевантность выделенных ключевых слов. Экспериментальная часть исследования включает в себя детальный анализ эффективности обоих методов на различных наборах текстовых данных, демонстрируя, как структура и семантическая насыщенность исходных данных влияют на результаты работы каждого из методов. В работе также подробно описывается примененная методология оценки качества извлечения ключевых слов, включая такие показатели, как точность, полнота и мера F1. Анализируются преимущества и недостатки каждого подхода, а также их пригодность для конкретных типов текстовых задач. Результаты исследования предоставляют ценные данные для научного сообщества и могут быть использованы для выбора наиболее подходящего метода обработки текстов в различных приложениях, где требуется глубокое понимание семантического содержания и высокая точность извлечения информации.

БАСТАУЫШ СЫНЫП ОҚУШЫЛАРЫН ХАЛЫҚАРАЛЫҚ PIRLS ЗЕРТТЕУІНЕ АҚПАРАТТЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР АРҚЫЛЫ ДАЯРЛАУ ЖОЛДАРЫ

2024-06-05T06:00:57+00:00

В современном мире информационные технологии играют огромную роль во всех сферах жизни. Развитие информационных технологий вносит революционные изменения в образовательный процесс, открывает новые возможности для обучения и обучения учащихся. Одним из важных международных исследований, направленных на измерение грамотности чтения младших школьников, является PIRLS. Для успешного участия в PIRLS необходимо активное использование информационных технологий в подготовке учащихся начальных классов. Образовательные платформы предлагают широкий выбор онлайн-упражнений и программ, использование интерактивных учебных материалов включает в себя различные компьютерные программы. В статье перечислены два типа функциональной грамотности: способы повышения грамотности чтения и компьютерной грамотности. Аналитическая работа проводится на основе анкетирования, участвовавших в исследовании PIRLS, и предлагаются эффективные программы. Использование информационных технологий при подготовке учащихся начальных классов к международному исследованию PIRLS имеет большой потенциал для улучшения качества образования и достижения лучших результатов в этом исследовании. Создание Онлайн-форумов и обмен опытом способствует обогащению представлений о методиках работы с учащимися и развитию профессиональных навыков педагогов.

КВАНТТЫҚ ЕСЕПТЕУЛЕРГЕ НЕГІЗДЕЛГЕН БИОМЕТРИЯЛЫҚ ДЕРЕКТЕРДІ ҚОРҒАУ ӘДІСТЕРІ

2024-06-05T06:08:04+00:00

Глобализация и информатизация системы образования стало своего рода «краш-тестом»: так или иначе образовательным организациям пришлось мобилизовать все свои технические и кадровые ресурсы для сохранения непрерывности и качества образовательного процесса. Обеспечение безопасности - самая большая проблема, с которой приходится сталкиваться при внедрении методов системы прокторинга на основе многофакторной аутентификации с использованием квантовых и постквантовых вычислений личности обучающихся в системе управления учебным процессом. В этой работе рассматриваются эти проблемы и предлагается новый подход к генерации случайного квантового криптографического ключа с использованием биометрических отпечатков пальцев Отправителя и Получателя.

UNDERSTANDING MATH ANXIETY AND ITS IMPACT ON MATH EDUCATION STUDENTS’ CAREERS

2024-02-22T09:23:02+00:00

В исследовании рассматривается распространенная проблема математической тревожности среди студентов, получающих математическое образование, с акцентом на ее потенциальное влияние на будущую карьеру учителей математики. Статья направлена на выявление многогранных компонентов математической тревожности, включая ее когнитивные и аффективные аспекты, и исследует различные способствующие факторы, такие как генетическая предрасположенность, гендерные различия и ранний опыт обучения. В исследовании тщательно изучается влияние математического опыта начальной школы, практики учителей и участия родителей на развитие математической тревожности у начинающих преподавателей математики. В нем рассматриваются убеждения и отношение студентов к математике, раскрываются сложные связи между самовосприятием, неуверенностью в математических способностях. В иисследованиии также акцентируется внимание на тревожности родителей по поводу изучения математики и потенциальное негативное влияние на процесс обучения детей. Его цель - пролить свет на сложную взаимосвязь между родительской математической тревожностью, помощью с домашним заданием по математике и ее влиянием на изучение математики детьми. Понимание существования математической тревожности среди студентов, получающих математическое образование, и ее последствий для будущей карьеры учителей математики имеет решающее значение. Цель исследования - предоставить ценную информацию лицам, определяющим политику в области образования, разработчикам учебных программ и преподавателям для разработки мероприятий, которые снижают беспокойство по поводу математики и способствуют созданию позитивной учебной среды для начинающих учителей математики.

МЕТОДИКА СБОРА, ПРЕДОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА ДАННЫХ В БЕСПРОВОДНЫХ СЕНСОРНЫХ СЕТЯХ

2024-06-05T06:09:06+00:00

В статье предлагается комбинированная методика сбора, предобработки и анализа данных в беспроводных сенсорных сетях (БСС) для решения задач обнаружения атакующих воздействий на устройства сети и выявления аномалий, возникающих вследствие некорректных действий со стороны легитимных пользователей таких сетей и злоумышленников. Методика определяет последовательность действий, которые нужно совершить на стадии проектирования и настройки, а также на стадии эксплуатации БСС для осуществления эффективного обнаружения атак и аномалий в БСС. Основные шаги методики охватывают процедуры сбора первичных данных от сенсоров сети, фильтрацию поступающих данных и их последующую нормализацию. Проводимый в рамках методики анализ собранных и предобработанных данных включает агрегацию и корреляцию данных на основе сопоставления образцов данных из различных источников, а также разработку и тестирование построенных на основе правил, статистик и методов машинного обучения классификаторов для обнаружения актуальных видов атак и аномалий. Апробация предложенной методики на примере фрагмента беспроводной сенсорной сети в области умного города с моделирование атаки типа wormhole подтверждает выполнимость методики и целесообразность ее использования при разработке перспективных средств информационной безопасности. Предложенная методика может применяться на практике для разработки защищенных беспроводных сенсорных сетей в различных областях приложений, а также для повышения уровня защищенности существующих БСС. В частности, в рамках инфраструктур беспроводных сенсорных сетей умного города методика позволит повысить полноту и точность собираемых с узлов сети данных, что необходимо для эффективного обнаружения атак сетевого уровня в БСС.

ENHANCING CYBERSECURITY WITH ADAPTIVE ANOMALY DETECTION SYSTEMS THROUGH MACHINE LEARNING

2024-06-05T06:09:22+00:00

По мере того, как угрозы кибербезопасности становятся все более сложными и частыми, неэффективность традиционных мер безопасности для противодействия этим развивающимся угрозам становится все более очевидной. В этой статье исследовалась интеграция адаптивных систем обнаружения аномалий, улучшенных машинным обучением, как жизненно важного достижения в области защиты от кибербезопасности в сфере информационных технологии. Благодаря аналитическому и эмпирическому изучению различных алгоритмов машинного обучения, предназначенных для обнаружения аномалий в режиме реального времени, это исследование оценило способность этих систем адаптивно выявлять и смягчать киберугрозы. Методология включила в себя создание адаптивных моделей для выявления аномалии с использованием машинного обучения на языке Python, тщательное изучение роли машинного обучения в распознавании образов и обнаружении аномалий, а также критический анализ архитектуры системы и адаптивных возможностей. Основные результаты показали, что адаптивные системы обнаружения аномалий на основе машинного обучения значительно превосходят традиционные модели за счет повышения точности обнаружения и уменьшения количества ложных срабатываний, что связано с их непрерывным обучением на основе динамики данных. Эти результаты подчеркнули важность и актуальность использования передовых технологий машинного обучения в кибербезопасности, предлагая упреждающий и интеллектуальный подход к защите цифровых инфраструктур от сложной среды угроз. Это исследование не только доказало эффективность адаптивных систем обнаружения аномалий в повышении кибербезопасности, но также подчеркнуло острую необходимость в постоянных исследованиях и инновациях в этой области, что стало решающим шагом на пути к разработке более устойчивых и прогнозирующих механизмов безопасности.

ТЕРЕҢ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІН ПАЙДАЛАНУ АРҚЫЛЫ ҚАРЖЫ НАРЫҒЫНДАҒЫ БАҒАЛАРДЫ БОЛЖАУ

2024-06-05T06:09:39+00:00

Эта статья посвящена развитию моделей прогнозирования цен на фондовом рынке с использованием искусственных нейронных сетей и методов машинного обучения. Основная цель исследования - повысить точность прогнозов, анализируя исторические данные о ценах на акции, макроэкономические индикаторы, новостные события и технические показатели. В работе подробно рассматриваются принципы глубокого обучения, включая сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), а также их модификации LSTM и GRU. Исследование охватывает аспекты обработки финансовых временных рядов, такие как предварительная обработка данных, создание обучающих и тестовых наборов, а также выбор метрик для оценки моделей. Результаты показывают перспективность предложенных моделей для прогнозирования цен на фондовом рынке, подчеркивая важность комплексного подхода для достижения точных и надежных прогнозов в условиях динамичных финансовых рынков. В статье подчеркивается значимость интеграции различных факторов в модели, включая исторические данные, макроэкономические индикаторы, новостные события и технические показатели, для выявления трендов и аномалий. Также предлагается выбор подходящих архитектур глубокого обучения, таких как LSTM и GRU, которые доказали свою эффективность в адаптации к сложным зависимостям данных. Экспериментальные результаты подчеркивают преимущества этих архитектур в прогнозировании цен на фондовом рынке, предоставляя ценную информацию для специалистов в области финансового анализа и управления активами.

STEM-ДЕ БІЛІМ БЕРУ ӘЛЕУЕТІН БАРЫНША ПАЙДАЛАНУ: ОҚУ НӘТИЖЕЛЕРІН ЖАҚСАРТУҒА ҮЛЕС, ҚИЫНДЫҚТАР ЖӘНЕ СТРАТЕ- ГИЯЛАР

2024-06-05T06:00:15+00:00

Аннотация. STEM-образование привлекло значительное внимание из-за его потенциала в создании увлекательной, веселой и эффективной учебной среды. Это исследование было направлено на выявление наиболее значительных вкладов и ограничений STEM-образования в процессе обучения и преподавания. Результаты показывают, что STEM-образование способствует активному участию, повышает интерес учащихся и способствует эффективному и постоянному обучению, связывая уроки с реальными приложениями. Однако трудности в реализации, такие как нехватка времени, высокие затраты и недостаточный опыт учителей, могут снизить его эффективность. Рекомендации по преодолению этих проблем включают предоставление программ профессионального развития для учителей, предложение материальной поддержки и поощрение использования доступных и перерабатываемых материалов. Будущие исследования должны быть сосредоточены на экспериментальных исследованиях, изучающих влияние образования STEM на различные результаты обучения и включающих международную литературу и синтез исследований смешанного метода, чтобы внести свой вклад в область исследования.

В этот изучать, качественное мета-резюме метод, который является типа исследовать был использован синтез. Качественное мета-резюме представляет собой количественную сумму качественных результатов в виде тематического резюме или данных анкеты по любой теме исследования. В этом методе результаты, полученные в результате качественных исследований, проведенных в одной и той же предметной области, объединяются, и рассчитывается величина эффекта каждого результата. Таким образом, он направлен на то, чтобы сделать больше интерпретаций, определив распространенность и важность результатов.

МЕДИЦИНАЛЫҚ БЕЙНЕЛЕР НЕГІЗІНДЕ КӨЗ ТОРЫНЫҢ АУРУЛАРЫН ДИАГНОСТИКАЛАУ ҮШІН ТЕРЕҢ ОҚЫТУ МОДЕЛЬДЕРІН ҚОЛДАНУ ЖӘНЕ ТАЛДАУ

2024-06-05T06:01:24+00:00

Статья посвящена изучению и применению методов
глубокого обучения для диагностики заболеваний сетчатки на основе медицинских
изображений. Этап медицинского анализа изображений включает использование
современных моделей глубокого обучения при заболеваниях глаз, таких как
диабетическая ретинопатия, глаукома и катаракта. Изучение медицинских
изображений сетчатки включает сложные и тонкие детали, требующие высокой
точности и специальных знаний. В ходе исследования был проведен сравнительный
анализ различных моделей с определением их эффективности для реализации
конкретных диагностических задач. С помощью проведенного анализа были
выбраны методы с наибольшей эффективностью для диагностики заболеваний глаз.
Применение выбранных методов в области медицины, в частности, в диагностике
заболеваний сетчатки, открывает новые горизонты. Использование моделей
глубокого обучения способствует не только автоматизации процесса обработки
данных, но и значительному улучшению точности и скорости диагностики. В
рамках статьи особое внимание было уделено разработке алгоритмов, способных

БІЛІМ БЕРУ НЕГІЗІНДЕ АУЫЛ ШАРУАШЫЛЫҒЫ КӘСІПОРЫНДАРЫНЫҢ ИНВЕСТИЦИЯЛЫҚ ТАРТЫМДЫЛЫҒЫН БАҒАЛАУ ӘДІСТЕМЕСІ

2024-06-05T06:02:33+00:00

Данная статья рассматривает важную задачу определения инвестиционной привлекательности малых предприятий в сельском хозяйстве. В процессе оценки инвестиционной привлекательности необходимо учесть не только уровень развития и специфику предприятия, но и различные факторы неопределенности, которые могут повлиять на финансовый результат. Для решения этой задачи предложен метод, основанный на использовании теории нечетких множеств. В рамках этого метода анализируются показатели специфики отрасли и региона, а также финансово-экономические показатели, характерные для сельского хозяйства. Правила, на основе которых принимаются решения, формулируются в виде логических формул, включающих различные параметры, такие как объем инвестиции, срок инвестирования и уровень риска. В общем виде предсказывается индекс инвестиционной привлекательности, который может принимать значения от 0 до 1 и имеет понятную интерпретацию. Предлагаемый научный подход может быть использован в качестве основы для разработки систем поддержки принятия экспертных решений при оценке инвестиционной привлекательности малых предприятий в сельском хозяйстве.

МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІМЕН СҮТ БЕЗІ ПАТОЛОГИЯСЫН ТИІМДІ АНЫҚТАУ

2024-06-05T06:09:58+00:00

. Данная работа посвящена исследованию и разработке методов эффективного выявления патологий молочной железы с использованием современных технологий машинного обучения, таких как YOLOv8 и Faster R-CNN. В работе представлен анализ существующих подходов к диагностике заболеваний молочной железы и оценка их эффективности. Затем применяются архитектуры YOLOv8 и Faster R-CNN для создания моделей обнаружения патологий на изображениях маммографии. В работе проведен анализ и классификация выявленных патологий молочной железы на шести уровнях, учитывая различные степени тяжести и характеристики заболеваний. Этот подход позволяет более точно определить степень прогрессирования заболевания и предоставляет дополнительные данные для более индивидуализированного планирования лечения. Результаты классификации на различных уровнях позволяют улучшить качество медицинских решений и обеспечивают более точную информацию для врачей, что в свою очередь способствует улучшению общей эффективности диагностики и лечения заболеваний молочной железы. Экспериментальные результаты демонстрируют высокую точность и скорость обработки изображений, обеспечивая быстрое и надежное выявление потенциальных патологий молочной железы. Полученные данные подтверждают эффективность применения алгоритмов машинного обучения в области медицинской диагностики, предоставляя перспективы для дальнейшего развития автоматизированных систем обнаружения заболеваний молочной железы с целью улучшения ранней диагностики и эффективности лечения.

АЙҚЫНСЫЗДЫҚТА КОКСТЕУ РЕАКТОРЛАРЫНЫҢ ЖҰМЫС РЕЖИМДЕРІН КӨПКРИТЕРИЙЛІК ОПТИМИЗАЦИЯЛАУ ЕСЕБІНІҢ ҚОЙЫЛЫМЫ МЕН ОНЫ ШЕШУ ЭВРИСТИКАЛЫҚ ТӘСІЛІ

2024-06-05T06:04:16+00:00

На примере коксовых реакторов формализована задача многокритериальной оптимизации режимов работы производственных объектов, характеризующихся нечеткостью, и сформулирована ее математическая постановка. Определены критерии, характеризующие качество режимов работы коксовых реакторов и входные, режимные параметры, влияющие на них, а также ограничения, которые следует учитывать при оптимизации режима работы реакторов. Сформулирована задача многокритериальной оптимизации для общей ситуации в условиях нечетксти математическая постановка которой основана на применении принципа главного критерия к критериям и принципа оптимальности по Парето к нечетким ограничениям. Для решения полученной задачи принятия решений в нечеткой среде разработан эвристический метод на основе модификации вышеупомянутых оптимальных принципов к нечеткости и описаны его основные шаги. Предлагаемый эвристический метод для решения задачи многокритериальной оптимизации, характеризующейся нечеткими ограничениями, представляет собой итерационный процесс, реализуемый с участием лица, принимающего решения, в процессе принятия решения. Новизна и оригинальность данного метода заключается в том, что он позволяет принимать эффективные и адеуватные решения при управлении производственными объектами в условиях нечеткости за счет использования знаний, опыта и интуиции лиц, принимающих решения, специалистоыв-экспертов. Если лицо, принимающее решения не удовлетворен полученными текущими решениями, то он может улучшить решения, изменяя назначенные пороговые значения локальных критериев и/или весовых коэффициентов ограничений. В последней итерации выбор наиболее эффективного из множества эффективных решений осуществляется лицо, принимающее решения с учетом сложившейся ситуации на производстве, рынке спросов на производимые продукты свои приоритеты.

УНИВЕРСИТЕТ КІТАПХАНАСЫНЫҢ АВТОМАТТАНДЫРЫЛҒАН АҚПАРАТТЫҚ ЖҮЙЕСІН ӘЗІРЛЕУ ЖӘНЕ ЕНГІЗУ: АҚПАРАТТЫҚ РЕСУРСТАРДЫ БАСҚАРУДЫ ОҢТАЙЛАНДЫРУ ЖӘНЕ ПАЙДАЛАНУШЫЛАРҒА ТИІМДІ ҚЫЗМЕТ КӨРСЕТУ

2024-07-02T18:30:12+00:00

данная работа посвящена разработке автоматизированной информационной системы для библиотеки университета. В контексте быстро развивающихся технологий и растущей потребности в эффективном управлении информацией, создание такой системы становится необходимостью. Целью проекта является повышение эффективности работы библиотеки путем автоматизации основных процессов, таких как учет книг, организация доступа к информации, управление абонентскими данными и обеспечение удобного интерфейса для пользователей. Для достижения поставленной цели предполагается реализация следующих функциональных возможностей: учет и систематизация фонда книг, электронный каталог, возможность онлайн-заказа и предварительного просмотра книг, автоматизированное управление абонентскими данными и контроль за выдачей литературы. Разработка данной системы предполагает использование современных методов программирования и баз данных, а также учет потребностей и особенностей конкретной библиотеки и ее пользователей. В результате успешной реализации проекта ожидается повышение эффективности работы библиотеки, улучшение доступа к информации и удовлетворение потребностей пользователей.

МҰНАЙДЫ АЛҒАШҚЫ ӨҢДЕУ ҚОНДЫРҒЫСЫ АТМОСФЕРАЛЫҚ БЛОГЫНЫҢ МОДЕЛЬДЕРІН ТҮРЛІ СИПАТТАҒЫ ҚОЛЖЕТІМДІ АҚПАРАТ НЕГІЗІНДЕ ҚҰРУ

2024-06-05T06:10:16+00:00

В настоящее время разработка моделей сложно формализуемых объектов, характеризующиеся нечеткостью является одним из актуальных вопросов науки и практики. В связи с этим целью и задачами данной работы является разработка на основе имеющейся статистической и нечеткой информации эффективных моделей атмосферного блока, некоторые параметры которого характеризуются нечеткостью. В ходе исследований системно используются методы регрессионного анализа, экспертной оценки и теории нечетких множеств. В результате исследований созданы эффективные модели ректификационной и атмосферной колонн атмосферного блока установки первичной переработки нефти. Идентифицированы статистические модели, определяющие объем нефтепродуктов на выходе этих колонн, и нечеткие модели, оценивающие качество получаемых нефтепродуктов. Структуры моделей, определяющих объем и качество продукции, идентифицированы с использованием идеи метода последовательного включения регрессоров, а идентификация неизвестных параметров осуществлено путем модификации метода наименьших квадратов. Для параметрической идентификации использован пакет программ REGRESS. Идентификация нечетких параметров проводится на основе множеств уровня α методов нечетких множеств. Разработанный комплекс моделей позволяет определить эффективные режимы работы объектов исследования в производственной ситуации, характеризующейся нечеткостью.

РОЕКТИРОВАНИЕ МОДЕЛИ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ТЕЛЕМЕДИЦИНЫ С ЭЛЕКТРОННОЙ МЕДИЦИНСКОЙ КАРТОЙ

2024-06-05T06:05:57+00:00

Медицинская информационная система способствует мониторингу и управлению электронными данными о пациентах в медицинских учреждениях, а также предоставляет программу для оценки результатов о состоянии здоровья, доступную как для врачей, так и для пациентов каждого, являющуюся часть сферы телемедицины. Важно подчеркнуть необходимость работы функций в системе: наблюдение за состоянием здоровья пациентов, выявление заболеваний и предоставление их последующего лечения. Исходя из обилия потока данных и дополнительных бизнес-процессов, требуется грамотное использование рабочего времени без потери данных. Для решения одной из таких проблем был разработан проект медицинской информационной системы, предназначенный для ведения электронных медицинских карт пациентов на базе веб сервисов для эффективного использования платформы. Предлагаемая модель программы объединяет все медицинские записи, посещения и отзывы в одном месте, а также позволяет сравнивать результаты в разные моменты времени. Это дает пациентам возможность получать доступ к своей медицинской истории в удобном и безопасном формате.

ӘЛЕУМЕТТІК МЕДИА ҚАУЫМДАСТЫҚТАРЫНДАҒЫ ӨЗАРА ІС- ҚИМЫЛ АРҚЫЛЫ УНИВЕРСИТЕТ СТУДЕНТТЕРІНІҢ ЖҰМСАҚ ДАҒДЫЛАРЫН ҚАЛЫПТАСТЫРУ

2024-06-05T05:59:49+00:00

Аннотация. В статье рассматривается значительная роль социальных сетей и веб-сообществ в интеллектуальной образовательной системе с особым акцентом на развитие "мягких" навыков у студентов университетов. Социальное взаимодействие в этих сетях позволяет студентам обмениваться опытом и сотрудничать по актуальным темам, выступая, таким образом, в качестве педагогического агента, особенно в контексте проблемно-ориентированного обучения. Систематический обзор, используемый в данном исследовании, определяется как исследовательский метод и процесс, направленные на выявление, критическую оценку соответствующих исследований, сбор и анализ данных из этих исследований. Изучение социальных сетей вызывает значительный интерес у ученых различных дисциплин, таких как психология, философия, образование, а в последнее время и информатика. Особенно в области искусственного интеллекта. В этой статье разъясняется концепция социальных сетей, рассматривается процесс их формирования и развития, а также описывается их взаимосвязь с другими типами групп. Социальные сети понимаются как социальные структуры, состоящие из узлов, представляющих отдельных лиц или организации, и отношений между ними в определенном контексте. Эти сети обычно строятся на основе прочных отношений и доверия между участниками (узлами).

АНАЛИЗ И ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ: СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И ТЕХНОЛОГИИ

2024-07-02T16:36:29+00:00

В статье рассматриваются передовые методы и технологии анализа и оптимизации управления рисками в условиях неопределенности в сельском хозяйстве. Обсуждаются теоретические основы и практические аспекты использования многокритериальной оптимизации и алгоритмов машинного обучения для оценки и минимизации рисков. Особое внимание уделяется применению моделирования и симуляции для прогнозирования вероятностных сценариев и разработки адаптивных стратегий управления рисками. Перспективы дальнейших исследований и внедрения инновационных технологий для повышения устойчивости и надежности систем управления в условиях неопределенности также освещены.

Различные подходы к оценке и управлению рисками, такие как интервальные и нечеткие методы, стохастическое программирование и методы Монте-Карло, подвергаются анализу. Особое внимание уделяется интеграции этих методов в информационные системы управления, что значительно повышает точность прогнозирования и эффективность принимаемых решений. Применение этих методов позволяет более точно оценивать риски и разрабатывать стратегии их минимизации, что способствует повышению стабильности и продуктивности сельскохозяйственных предприятий.

Также рассматриваются вопросы адаптации моделей управления рисками к изменениям внешней среды, таким как климатические изменения и экономическая нестабильность. Подчеркивается важность междисциплинарного подхода и сотрудничества между различными научными и практическими направлениями для разработки комплексных решений по управлению рисками в сельском хозяйстве. Приводятся примеры успешного применения различных методов и технологий в сельскохозяйственной практике, что подтверждает их эффективность и целесообразность.

Современные методы и технологии управления рисками в сельском хозяйстве включают использование больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения, что позволяет более эффективно прогнозировать и управлять рисками. Авторы акцентируют внимание на необходимости дальнейшего развития и внедрения этих технологий для обеспечения устойчивого развития сельскохозяйственных систем. В заключении подчеркивается важность продолжения исследований в данной области и активного применения полученных результатов для повышения конкурентоспособности сельскохозяйственных предприятий в условиях глобальных вызовов и изменений.

INTELLIGENT ANALYSIS OF SUBSTANCE TRANSPORT ALGORITHM IN MOLECULAR SIEVES AT THE MESOSCOPIC LEVEL

2024-02-22T09:36:08+00:00

Статья представляет интеллектуальный анализ алгоритма расчета переноса вещества в молекулярных ситах, ориентированный на мезоскопический подход. В работе представлен подробный обзор теоретических основ и методологии, лежащих в основе предложенного алгоритма. Особое внимание уделяется мезоскопическим масштабам, позволяющим более эффективно моделировать сложные процессы переноса вещества в молекулярных структурах. Мезоскопический уровень описания представляет собой переход между микроскопическим и макроскопическим уровнями. Применение мезоскопического подхода к изучению переноса вещества в молекулярных ситах открывает новые горизонты в понимании сложных динамик и взаимодействий на уровне молекул и атомов. Этот подход может учесть коллективные явления, возникающие в результате взаимодействия больших групп молекул, и, таким образом, способствовать созданию более точных и реалистичных моделей переноса вещества в молекулярных структурах. Исследование включает в себя анализ результатов численных экспериментов, проведенных с использованием предложенного алгоритма. Полученные данные подтверждают высокую точность и применимость алгоритма при моделировании мезоскопических явлений в молекулярных ситах. Работа также выделяет потенциальные области применения данного алгоритма в области материаловедения, катализа и других сферах, где эффективное моделирование переноса вещества играет ключевую роль.