nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
MUNDARIJA 
KIRISH ....................................................................................................................... 5

|
MUNDARIJA
KIRISH ....................................................................................................................... 5Bog'liq ATTMUNDARIJA
KIRISH ....................................................................................................................... 5
1. Jamiyat va axborot ............................................................................................... 7
Axborot (informatsiya) tushunchasi ........................................................................... 7
Axborotning jamiyat rivojidagi o‘rni ............................................................................ 9
2. Axborotlar bilan ishlash jarayonlari ...................................................................12
Axborotlarni olish ......................................................................................................12
Axborotlarga ishlov berish ........................................................................................13
Axborotlarni jo‘natish ................................................................................................16
Axborotlarni saqlash .................................................................................................20
Axborotlarni taqdim etish va undan foydalanish .......................................................23
3. Axborot tizimlari ...................................................................................................26
Tizim tushunchasi ....................................................................................................26
Axborot tizimi tushunchasi ........................................................................................27
Axborot tizimlari klassifikatsiyasi ..............................................................................30
4. Axborot tizimlari tarkibi .......................................................................................38
Texnik ta’minot .........................................................................................................38
Matematik va dasturiy ta’minot .................................................................................39
Axborot ta’minoti ......................................................................................................39
Tashkiliy ta’minot ......................................................................................................41
Huquqiy ta’minot ......................................................................................................42
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
MUNDARIJA
KIRISH ....................................................................................................................... 5
|
Kengayuvchi yoki kirishmaydigan sementlar

27
Kislotaga chidamli sement
- kislotaga chidamli mahsulotlar ishlab chiqarish
uchun mo’ljallangan. U sinchiklab aralashtirilgan mayda kvarts qumi va
kremniyftorli zichligi 1, 32-1, 5, bog’lovchi xususiyati natriydan tashkil topgan.
Bu
sementni suyuq shishada, ya’ni natriy yoki kaliy silikatini Na
2
OnSiO
2
; K
2
OnSiO
2
kalloidli
qorishmasi
bilan
qorishtiriladi.
Kerak
bo’lgan
konsistentsiya(quyuqlik)ga еrishish uchun suyuq shishaga suv qo’shib
suyultiriladi. Suyuq shisha karbonat angidrit gazi ta’sirida qurishi va amorf
kremnezem ajralishi oqibatida havoda qotadi. Suyuq shisha qotishini tezlatish va
sement toshining zichqligini oshirish uchun kislotaga
chidamli sementdan
foydalaniladi. Uning tarkibiga kiradigan kremniyftorli natriy qotish katalizatori
hisoblanadi va qotgan materialni kislota va suvga chidamliligini oshiradi.
Kremniyftorli natriy qo’shimcha еriydigan shishaning massasiga nisbatan 12-15%
ni tashkil еtishi kerak. So’nggi yillarda kelgusida sementning xususiyatlarini
yaxshilash bo’yicha ishlar olib borilmoqda. Qo’shimchali krentlar (kristallizatsion
komponentlar) sement ishlab chiqarish kashf
еtilmoqda va joriy qilinmoqda,
natijada sementning mustahkamligi 5-15% ga oshib(o’rtacha 10 MPa), sovuqqa va
sul’fatga chidamliligi yaxshilanmoqda. Shuningdek sul’foalyuminat klinneri
asosida tez qotadigan va yuqori mustahkamlikka (bir kundan keyin 40-50 MPa)
еga bo’lgan sementlar ishlab chiqilmoqda.
Axborotlar bilan ishlash jarayonlari

13
predmetlari to„plami. Obyekt bunday to„plamning noaniq elementini
ifodalaydi. Obyektning asosiy tavsifi uning atributlari (xossalari) tarkibi
hisoblanadi. Atributlar – ularning vositachiligi yordamida boshqa
obyektlar xossalarini bayon etish qoidalarini berish mumkin bo„lgan
maxsus obyektlardir.
Апробация результатов исследования

28
практическая значимость полученных результатов,
внедрение в практику
результатов исследования, сведения по опубликованным работам и структуре
диссертации.
В первой главе диссертации, озаглавленной «
Анализ литературы, цели и
задачи исследования» содержит информацию об одной из основных отраслей
текстильной промышленности - процессах производства прядильных нитей,
трикотажных пряжах, их свойствах и требованиях, исследовании техники и
технологии
производства
трикотажной
пряжи,
совершенствовании
кольцепрядильных машин, а также теоретические и
практические применение
кольцепрядильной пряжи, исследования ведущих мировых фирм по
производству кольцепрядильных машин, представлены ряд задач и проблем,
поставленные перед ведущими мировыми компаниями-производителями,
современными учеными текстильной промышленности и специалистами
текстильных предприятий, которые необходимо решить.
Также представлена несравнимая роль предприятий по производству пряжи
в развитии текстильной промышленности, исследования ученых по повышению
качества трикотажных нитей для производства
трикотажных изделий в
настоящее время.
Объективный подход к прогнозированию и проектированию свойств пряжи
позволяет проводить научный анализ и оценку результатов технологических
процессов, а также устанавливать закономерности структуры и свойств пряжи.
В результате это дает толчок к контролю технологического процесса и
производству высококачественной пряжи. Это поможет рационально
использовать имеющееся сырье и повысить конкурентоспособность продукции.
Физико-механические параметры, влияющие на качество конечного продукта, во
многом зависят от структурного строения пряжи,
которая представлена
следующими параметрами:
а) степень скручивания;
б) расположение нитей по длине;
в) количество и плотность волокон в поперечном сечении пряжи;
г) распределение волокон в пряже по качеству и количеству.
В литературе, проанализированной в диссертационной работе, и в
рассмотренных исследованиях последний показатель, то есть распределение
волокон в пряже по количеству, не учитывается, а
основное внимание
сосредоточено на трех вышеперечисленных.
В кольцепрядильной машине скручивание формируемой пряжи
осуществляется с помощью бегунка, который направляется в сторону,
противоположную направлению формирования пряжи.
По возможности крутка, которое придается пряже должна находиться как
можно ближе к линии сжатия волокон вытяжной пары (цилиндра и валика), но
не доходить до линии. Потому что волокна после выхода из вытяжной пары,
должны быть выпрямлены и свернуты вместе. Крутка продвигается вверх до тех
пор, пока угол расположения волокон в пряже не станет равным углу
треугольника кручения (рис. 1).
Ba’zi axborot tizimlari tavsifi ...............................................................................42

|
Ba’zi axborot tizimlari tavsifi ...............................................................................42Bog'liq ATT5. Ba’zi axborot tizimlari tavsifi ...............................................................................42
Qaror qabul qilish tizimlari ........................................................................................42
MS Access – berilganlar bazasini boshqarish tizimi .................................................48
Avtomatlashtirilgan ofis tizimlari ...............................................................................60
Ekspert tizimlar .........................................................................................................63
6. Amaliy axborot tizimlari .......................................................................................64
Tashkiliy (korporativ) boshqaruvda axborot tizimlari .................................................65
Sanoatda va iqtisodiyotda axborot tizimlari ..............................................................69
Ta’lim sohasida axborot tizimlari ..............................................................................72
Avtomatlashgan loyihalash tizimlari ..........................................................................78
7. Axborot texnologiyalari .......................................................................................81
Axborot texnologiyalarining rivojlanish bosqichlari ....................................................82
Multimedia-texnologiyalar .........................................................................................84
Geoaxborot texnologiyalar .......................................................................................86
Axborotni himoyalash texnologiyasi .........................................................................88
CASE-texnologiyalar ................................................................................................89
Telekommunikatsion texnologiyalar .........................................................................92
Sun’iy tafakkur texnologiyasi ....................................................................................93
|
| |
Достоверность результатов исследования

27
совместимостью теоретических и практические исследования производства
трикотажных нитей по новой предлагаемой технологии.
Научная и практическая значимость результатов исследования.
Научная значимость результатов исследования объясняется тем, что технология
производства трикотажной пряжи была усовершенствована за счет применения
нового устройства, обеспечивающего оптимальный угол охвата дуги
волокнистого слоя в цилиндре в результате уменьшения треугольник кручения,
и в результате этого создана научно обоснованная технология производства
высококачественной трикотажной пряжи.
Практическая значимость результатов исследования заключается в том, что
на основе взаимосвязи процесса формирования со структурой и свойствами нити
в кольцепрядильном способе, с учетом влияющих на него параметров
устанавены оптимальные параметры треугольника кручения в существующих
кольцепрядильных машинах старых модификаций, а также на основе
исследования влияние скорости веретена и количества круток на свойства нити,
разработаны оптимальные рабочие параметры.
Внедрение результатов исследования. По результатам исследований по
установке на кольцепрядильной машине устройства, уменьшающего дугу охвата
волокнистого слоя:
устройство для уменьшения дуги охвата волокнистого слоя на
кольцепрядильной машине внедрена в производство на предприятии ООО
«Home textile NT» (справка Ассоциации «Узтекстильпром» Республики
Узбекистан №03/25-1495 от 12 июля 2023 года). В результате неравномерность
пряжи по Устеру уменьшилась на 19 %, увеличились прочность пряжи на 7 % и
удлинение при разрыве на 40 %, а также уменьшилось количество обрывов на
машине до 47 %.
5-jadval - O`zbekiston Respublikasi

5. 5-jadval
TSement
sarfi kg/m
3
S/TS uchun
koеffitsiyentinin optimal qiymati
0. 4
0. 5
0. 6
0. 7
0. 8
250
-
-
1, 26
1, 32
1, 38
300
-
1, 3
1, 36
1, 42
-
350
1, 32
1, 38
1, 44
-
-
400
1. 4
1, 46
-
-
-
500
1. 5
1, 56
-
-
-
79
Izoh:
1. S va S/TS ning boshqa qiymatlarida
koеffitsiyenti interpolyatsiya bilan topiladi.
2. Suvni talab еtish qiymati 7 foizdan ko’p bo’lgan mayda qum ishlatilganda qum suvni talab
еtish qiymatining bir foizga oshishi
koеffitsiyenti 0, 33 ga kamaytiriladi. V
ts
< 7%
bo’lgan yirik qum ishlatilganda V
ts
bir foiz kamayishiga
koеffitsiyenti 0, 33 foiza
oshiriladi.
5. 3. Beton tarkibini hisoblash tartibi
Beton qorishmasi tarkibi ikki usul bilan aniqlanadi:
1.
Sement, qum va shag’al /tosh/ o’rtasidagi vazn nisbati bilan va bunda
suv sement nisbati va sementning faolligi ko’rsatiladi. Sement miqdori 1 deb
olinadi va shuning uchun beton tarkibiy qismlari o’rtasidagi nisbat, S/TS
ko’rsatilib, quyidagi ko’rinishda yoziladi:
1 : x : y
/masalan: S/TS = 0, 6 bo’lganda vazn qiymati 1 : 2 : 4/
2.
1m
3
hajmda yotqizilgan va zichlangan beton uchun sarflangan material sarfi
bo’yicha, masalan:
Sement ………. 280
qum ……………700
Shag’al …………1250
suv …………… 170
Ja’mi ………. . 2400
Quruq materiallar uchun belgilanadigan odatdagi laboratoriyada chiqarilgan va
tabiiy nam holatdagi materiallar uchun ishlab chiqarishda amalda ishlatiladigan
beton tarkibi o’rtasida farq bo’ladi. Lobaratoriyada aniqlangan beton tarkibi
hisoblash va tajriba natijasida o’rganiladi. Bundan betonning tarkibi absalyut hajm
bo’yicha oldindan hisoblab qo’yiladi, yuqorida aytib o’tilgan bog’liqliklar
asosidagi formula ishlatilib suv, sement, qum va shag’al tosh sarfi aniqlanadi va
so’ng namunalar yordamida unga aniqlik kiritiladi.
Beton tarkibini hisoblash quyidagi tartibda amalga oshiriladi:
1. Betonning talab еtilgan mustahkamligi, qotish sharoiti va muddatidan kelib
chiqqan holda S/TS yoki s/S/ aniqlanadi. Suv sement yoki sement suv nisbati
beton mustahkamlikning ushbu omillarga bog’liqligi dastlabki tajribalar orqali
yoki sement faolligiga mahalliy to’ldiruvchilar ishlatilganda bog’liqligidan kelib
chiqqan holda yoki bo’lmasa quyidagi taqribiy formulalar bilan aniqlanadi:
80
a/ S/TS > 0, 4 bo’lganda:
S/TS=AR
ts
/R
b
+A·0, 5R
ts
/5. 3/
b/S/TS <0, 4 bo’lganda yuqori sifatli betonlar uchun:
S/TS=A
1
Rts/R
b
-A
1
·0, 5R
ts
/ /5. 4/
A va A
1
koеffitsiyentlari qiymati 5. 5-jadvaldan olinadi yoki s/s rasmdan topiladi /5. 1rasm/.
|
3-jadval - O`zbekiston Respublikasi

76
Nimagaki, boshqa shartlar rioya еtilgan holda minimal
sement sarfi bilan beton
tayyorlash optimal
a
qiymati beton strukturasi qoliplashining fizik asoslaridan
kelib chiqqan holda olinadi. Bu holda og’ir betonda qum va shag’al
sarfi ikki
tenglamali formulani hal qilish orqali olinadi:
;
1000
/
/
/
sh
sh
ts
Sh
P
В
Ts
sh
sh
ts
ts
Sh
P
P
В
Ts
/
/
/
bu
erda
:
ts,
p
,
sh
- s
ement, qum va shag’alning haqiqiy zichligi, kg/l; P
sh
shag’alning
g’ovakligi (nisbiy qiymat); a - shag’al donalarining qorishmada tarqalishi koеffitsiyenti;
ш
-
shag’alning zichligi, kg/l.
Birinchi tenglamaning beton komponentlari absolyut hajmining yig’indisi 1
m
3
tayyor zich beton (1000 l) ga teng, deb olingan shart
bilan chiqarilgan va bu
holda beton tarkibida havo bo’lmasligi lozim. Ikkinchi tenglamaning sharti - qum-
tsementli qorishma (standart bo’sh holatida) shag’al orasidagi bo’sh joylarni to’la
to’ldirishi va uning donalarini bir miqdor surishi lozim va bu holat beton
aralashmasining yaxshi joylashishi hamda to’ldiruvchi donalarining yagona,
mustahkam manolit bo’lib birlashishi uchun zarur.
Bu usuldagi tenglamada ikkita noma’lum – qum va shag’al bor. Sababi, suv
va sement
sarfi betonning mutahkamligi, beton qorishmasining harakatchanligiga
qarab,
kеffitsiyent еsa, еksperimental usulda olingan tavsiyalarga asosan sement
sarfi minimal bo’lishini ta’minlovchi nisbatga qarab olinadi.
Keltirilgan tenglama yordamida quyidagini olamiz:
sh
sh
sh
P
Sh
/
1
/
1000
(5. 1)
ts
sh
ts
Sh
В
Ts
P
1000
(5. 2)
Engil betonlar uchun tenglamaning boshqa usuli qo’llaniladi va bunda
ikkinchi tenglama beton mustahkamlik darajasi belgilangan shart bilan chiqariladi.
Betonga havoni tortuvchi qo’shimchalar qo’shilgan taqdirda, tenglamaga qushilgan
havo hajmini belgilovchi qiymat qo’shiladi. Shunday qilib, ko’rib chiqilgan usulda
77
material sarfining yakuniy qiymati, materiallar еgallaydigan absalyut hajm nazarda
tutilgan holda hamda betonning tejamliligi, mustahkamligi va boshqa xususiyatlari
etarli bo’lishi hisobga olingan holda chiqariladi.
Beton xususiyati kimyoviy qo’shimchalar
bilan yaxshilangan taqdirda,
materiallar sarfini hisoblashda hisob kitoblarga tegishli o’zgartirishlar kiritish
orqali ularning ta’siri hisobga olinadi.
-misol - O`zbekiston Respublikasi

5. 1-misol.
Harakatchanligi konus cho’kishi bo’yicha hisoblaganda 4-5 sm
bo’lgan M 300 beton markasi tarkibini aniqlang. Materillar: faolligi 37, 5MPa
bo’lgan portlandtsement, suvni talab еtish darajasi 7% va haqiqiy zichligi 2, 63
kg/l bo’lgan o’rtacha kattalikdagi qum, maksimal yirikligi 40 mm va haqiqiy
zichligi 2, 6 kg/l bo’lgan granit shag’al.
82
1. Suv sement nisbati 5. 3 formula bilan hisoblanadi
Ц
С
/
=
375
6
,
0
5
,
0
300
375
6
,
0
=0, 54
2.
3. 7-rasm bo’yicha suvning tahminiy sarfi 178 l/m
3
ni tashkil еtadi.
3.
Sement sarfi 5. 5 formula bilan topamiz
178/0, 54=330kg/m
3
4.
Shag’alning g’ovakligi quyidagicha bo’ladi:
P
sh
= 1-
/
=1-1, 48 / 2, 6=0, 43
5. 5-jadval bo’yicha surilish koеffitsiyenti
=1, 38 /interpolyatsiya bo’yicha/
5.
Shag’al sarfi 5. 1 formula bilan topiladi
Sh
=
6
,
2
1
48
,
1
38
,
1
43
,
0
1000
=1270 kg/m
3
6.
Qum sarfini quyidagi 5. 2 formula bilan topamiz
P=
63
,
2
6
,
2
1270
178
1
,
3
330
1000
=600kg/m
3
Beton qorishmasining zichligi 330+178+1270+600=2378 kg/m
3
ga teng
bo’layapti. Tarkib tekshirib ko’riladi va zarur bo’lganda namuna sifatida
olinadigan qorishmalarda aniqlashtiriladi.
5. 2-misol.
Texnik viskozimetr bo’yicha beton qorishmasining bikirligi 60 s ga
teng bo’lgan M 300 markali beton tarkibini aniqlang. Materiallar 5. 1-misolda
ko’rsatilganlar bilan bir hil bo’ladi.
1.
/5. 3/ formula bilan suv sement nisbatini topamiz
S/TS=
375
5
,
0
5
,
0
300
375
6
,
0
=0, 54
2.
3. 7 rasmdagi bo’yicha suvning tahminiy sarfi 130 l/m
3
ni tashkil еtadi.
3.
Sement sarfini 5. 5 formula bilan topamiz.
S=130/0, 54=240kg/m
3
83
4.
Sement sarfi o’rtacha bo’lganda bikir beton qorishmasi uchun surilish
koеffitsiyenti α =1, 1 deb olamiz. (5. 5-jadval bo’yicha).
5.
Shag’al sarfini 5. 1 formula bilan topamiz.
Sh
=
6
,
2
1
48
,
1
1
,
1
43
,
0
1000
=1420 kg/m
3
6.
Qum sarfini 5. 2 formula bilan topamiz.
P=
63
,
2
6
,
2
1420
130
1
,
3
240
1000
=625kg/m
3
Beton qorishmasining hisoblangan massasi 240+130+1420+625 =2415 kg/m
3
ni tashkil еtadi.
1.* va 1.*-misollardagi beton tarkibi taqqoslanganda bikir beton
qorishmasining ishlatilishi sementni anchagina tejash imkonini berishini ko’ramiz
/330-240 =90 kg, tahminan 27 foizni tashkil еtadi.
|
O`zbekiston Respublikasi - bet 46

90
Foydalanilgan adabiyotlar
1. Akramov X. A Qurilish ashyolari sanoati korxonalarini loyihalashtirish. T.
, Uzbekistan 2003 g.
2. Bajenov YU. M. , Komar A. G. Texnologiya betonix i jelezobetonix
izdeliy –M. Stroyizdat 1984 g.
3. Nanazashvili I. X Spravochnik. Stroitel’nie
materiali, izdeliya i
konstruktsii. M. , Visshaya shkola. 1990 g.
4. Samoylov V. S Spravochnik stroitelya. Jilishnoye stroitel’stvo. –M. ,
Adelant, 2002 g.
5. KMK 2. 03. 01-96. Beton va temir-beton konstruktsiyalarini loyixalash.
6. KMK 3. 03. 04-98. Yig’ma temir-beton konstruktsiya
va buyumlarini
ishlab chiqarish.
7. Uz RST 7473-94 Smesi betonnie.
8. UzRST 702-96 Paneli stenovie vnutrennie betonie i jelezabetonnie dlya
jilix i obshestvennix zdaniy.
9. Uz RST 679-96. Betoni. Pravila podbora betona.
91
MUNDARIJA
So’z
boshi
3
I-bo’lim. Beton texnologiyasi.
I-bob. Beton klassifikatsiyasi va beton to’g’risidagi umumiy
ma’lumotlar
1. 1.
Asosiy tushunchalar
8
1. 2. Betonning klassifikatsiyasi
9
II-bob. Beton uchun materiallar
2. 1. Bog’lovchi moddalar
14
2. 2. Beton to’ldiruvchilari
30
2. 3. Beton tayyorlash uchun ishlatiladigan suv
45
2. 4. Beton uchun qo’shimchalar
46
III-bob.
Beton qorishmasi
3. 1. Beton qorishmasining tuzilishi
52
3. 2. Beton qorishmalarining xususiyatlari
56
3. 3. Beton qorishmalarining harakatchanligi va bikirligini turli
omillarga bog’liqligi
63
4-bob. Beton strukturasining hosil qilinishi
4. 2. Beton strukturasining shakllanishi
68
4. 2.
Beton strukturasi
69
5-bob. Og’ir beton tarkibini loyihalash
5. 1. Beton tarkibini aniqlash usulining asosiy qoidalari
73
5. 2. Mayda va yirik to’ldiruvchi orasidagi nisbatni tanlash
77
5. 3. Beton tarkibini hisoblash tartibi
79
5. 4. Beton tarkibini tajribada
tekshirish
83
5. 5. Betonning ishlab chiqarishdagi tarkibini aniqlash
86
Foydalanilgan adabiyotlar
90
Axborot tizimlari nazariy asoslari magistratura mutaxassisliklari uchun o

Axborot tizimlari nazariy asoslari magistratura mutaxassisliklari uchun o
Download
1,73 Mb.
Matnni ko'rish
bet
1/96
Sana
30.01.2024
Hajmi
1,73 Mb.
#148577
Download
1,73 Mb.
Matnni ko'rish
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Dərs
Mühazirə
Qaydalar
Referat
Xülasə
Yazı
Axborot tizimlari nazariy asoslari magistratura mutaxassisliklari uchun o
Download
1,73 Mb.
Matnni ko'rish
3. Beton tayyorlash uchun ishlatiladigan suv

47
muhitga chidamliligini oshiruvchi, po’lat korroziyasining ingibitorlari, po’latga
nisbatan betonni saqlash xususiyatini oshiruvchi; buyovchi; bakteritsid va
insektitsid xususiyatini oshiruvchilar.
Ba’zi qo’shimchalar ko’p funktsionalli ta’sir qilish, masalan, plastiklovchi-
havosuradigan, gazhosil qiladigan-plastiklovchi xususiyatiga еga. Ko’pincha zarur
bo’lgan ko’p funktsional еffekti ta’siriga еrishish uchun bir necha komponentlar
kiritilgan kompleks qo’shimchalardan foydalaniladi, masalan, beton qorishmasini
bir vaqtning o’zida plastiklovchi va betonning qotishini tezlashtiradigan yoki beton
qotishni tezlatadigan va ingibirlaydigan ta’sirga еga bo’ladi. Qo’shimchalarning
ko’p turliligi va ularni ratsional komplekslash texnolog uchun beton qorishmasi va
betonning texnologik xususiyatlarini oshirishga, sement sarfini, еnergiyani, beton
va temir-beton konstruktsiyalarini ishlab chiqarishda mehnat sarfini kamaytirishga
imkoniyat beradi.
Plastiklashtiradigan qo’shimcha sifatida sirt-faol moddalar (SFM) keng
qo’llaniladi, ko’pincha ikkilamchi mahsulotlar va kimyo sanoati chiqindilaridan
olinadi.
SFM 2 guruhga bo’linadi:
OSI yuqori daraja protokollari - Axborot tizimlari nazariy asoslari magistratura mutaxassisliklari uchun o

20
tashkillashtirish uchun mo„ljallangan va turli kompyuter tarmoqlarida
amalga oshirilgan mijoz-jarayonlar va server-jarayonlar o„rtasida
aloqani ta‟minlaydi.
DNS (
Domain Name System – domen nomlar tizimi)
protokoli
belgili ma‟noviy nom va kompyuter IP-manzili o„rtasidagi
moslikni
aniqlash uchun mo„ljallangan.
DHCP (
Dynamic Host Configuration Protocol – kompyuterlar
dinamik konfiguratsiyasi protokoli) protokoli tarmoqqa ulangan
kompyuterlarga avtomatik IP-manzillashni va bir tizimostidan boshqa
tizimostiga o„tilganda ularni almashtirishni ta‟minlaydi.
SLIP (
Serial Line Internet Protocol – Internetning ketma-ket ulanish
protokoli) protokoli kommutatorli telefon bog„lanishida
TCP/IP
protokollari ishini ta‟minlaydi.
PPP (
Point-to-Point Protocol – «nuqta-nuqta» protokoli) protokoli
bog„lanish o„rnatish va to„g„ridan-to„g„ri axborot almashishni
ta‟minlaydi.
PPTP (
Point-to-Point Tunneling Protocol – tunnelli «nuqta-nuqta»
protokoli) protokoli multiprotokolli shaxsiy virtual tarmoqlar (
VPN-
Virtual Private Networks)ni qo„llashga yo„naltirilgan va Internetda
masofaviy foydalanuvchiga korporativ tarmoqlarga xavfsiz kirish
imkoniyatini beradi.
Telnet protokoli
Internetda, masofaviy aloqa o„rnatilgan
kompyuterda buyruq satri rejimida dasturlarni bajarish va ishga
tushurish imkonini beruvchi masofaviy boshqaruvning umumiy standarti
hisoblanadi.
2. Beton to’ldiruvchilari

32
katta o’lchamlariga qarab tushuniladi. To’ldiruvchida alohida yirik yoki mayda
donalar uchrashi mumkin, biroq ularning miqdori 5 %dan oshmasligi kerak.
Agarda donadorlik tarkibda barcha o’lchamlardagi, xususan еng
maydasidan еng yirigigacha donalar mavjud bo’lsa bu tarkib
Объектом исследования - Ilmiy kengash namangan muhandislik-texnologiya instituti soliyev azizbek kamoldinovich

|
Ilmiy kengash namangan muhandislik-texnologiya instituti soliyev azizbek kamoldinovichBog'liq 16939771608935024darajaОбъектом исследования являются кольцепрядильная машина, образцы
полученной
пряжи,
треугольник
кручения,
вытяжной
прибор
и
производительность машины.
Предметом исследования являются методы и средства подготовки к
производству трикотажных нитей новой струтуры, технологии подготовки
пряжи.
Методы исследования. В процессе исследования использовались механика
нитей, экспериментальный анализ и математическая статистика, методы оценки
и оптимизации с помощью целевых электронных программ.
Нaучнaя нoвизнa диссeртaциoннoгo исслeдoвaния зaключaeтся в
слeдующeм:
в результате уменьшения треугольника кручения в кольцепрядильной
машине
создана
новая
конструкция
устройства,
обеспечивающая
альтернативный угол охвата дуги волокнистого слоя в цилиндре, а также
приподнимающая пряжу;
учитывая вязкость и трение, разработаны вязкопластическая модель
контакта нити с поверхностью, а также математическая модель, учитывающая
деформацию поперечного сечения нити при взаимном контактном движении
нити по поверхности;
создан способ получения пряжи с уменьшенной дугой охвата,
отличающийся от существующего на предприятии треугольника кручения,
сохраняя рабочие параметры кольцевым способом прядения из хлопкового
волокна;
с целью уменьшения треугольника кручения, определены оптимальный
угол дуги охвата волокнистого слоя в цилиндре, оптимальная величина крутки
для достижения наилучшего качества, а также оптимальные значения количества
оборотов веретена.
Практические результаты исследования состоят из следующих:
за счет уменьшения треугольника кручения создана технология
производства трикотажной пряжи с малой круткой;
установлено, что при использовании компактного устройства для
уменьшения ворсистости в компактной пряже теряется треугольник крутки и это
изменяет структуру пряжи;
использование нового устройства на существующих кольцепрядильных
машинах старой модификации обеспечивает высокую производительность при
производстве трикотажной пряжи малой крутки;
в результате сравнения показателей свойств трикотажных нитей,
полученных по действующей и рекомендуемой технологии, установлено, что
качество трикотажных нитей, полученных по новой технологии, высокое и она
рекомендована к производству.
|
| |
I.BOB. SUN’IY INTELLEKTNI PYTHON ILOVALARIGA INTEGRATSIYALASH: ZAMONAVIY YONDASHUVLAR

|
I.BOB. SUN’IY INTELLEKTNI PYTHON ILOVALARIGA INTEGRATSIYALASH: ZAMONAVIY YONDASHUVLAR
|
bet | 11/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024 I.BOB. SUN’IY INTELLEKTNI PYTHON ILOVALARIGA INTEGRATSIYALASH: ZAMONAVIY YONDASHUVLAR.
Kalit so‘zlar: CNN, AI, TensorFlow, PyTorch, RNN, RESTful API, NLTK, Google Cloud AI, Microsoft Azure AI, NumPy, SciPy, SVM, Pandas, Hot Reload.
Python ilovalarida sun’iy intellekt (AI) integratsiyasi loyihaning o‘ziga xos talablari va xususiyatlariga qarab turli yo‘llar bilan amalga oshirilishi mumkin. Mana bir nechta zamonaviy yondashuvlar:
Mashinalarni o‘qitish kutubxonalari va ramkalaridan foydalanish:
scikit-learn: bu Python-da mashinali o‘qitish uchun mashhur kutubxona. U tasniflash, regressiya, klasterlash va boshqa mashinalarni o‘qitish vazifalari uchun oddiy va samarali vositalarni taqdim etadi.
TensorFlow va PyTorch: ushbu chuqur o‘qitish ramkalari neyron tarmoqlarni yaratish va o‘qitish uchun kuchli vositalarni taqdim etadi. Ular konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN), takroriy neyron tarmoqlari (RNN) va boshqalarni o‘z ichiga olgan turli xil arxitekturalarni qo‘llab-quvvatlaydi.
RESTful API va mikroservis arxitekturasi:
AI modulingiz uchun RESTful API yaratish uni Python ilovasi bilan birlashtirishga imkon beradi. AI funksiyalariga kirishni ta’minlaydigan veb-xizmatlarni yaratish uchun Flask yoki Django kabi kutubxonalardan foydalanishingiz mumkin.
AI modulini mikroservislarga bo‘lish har bir komponentni mustaqil ravishda masshtablash va saqlashni osonlashtiradi.
Tabiiy tilni qayta ishlash kutubxonalaridan (NLP)foydalanish:
NLTK (Natural Language Toolkit) va SpaCy: ushbu kutubxonalar so‘zlarni qayta ishlash, ma’lumot olish va tabiiy tilni tahlil qilish uchun vositalarni taqdim etadi. Ular matnli ma’lumotlarni qayta ishlash yoki chatbotlar yaratish kabi vazifalar bilan ishlashda foydali bo‘lishi mumkin.
Tayyor bulut xizmatlaridan foydalanish:
Google Cloud AI, Microsoft Azure AI, Amazon AI: ushbu bulutli platformalar mashinali o‘qitish, nutqni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash va boshqalar kabi tayyor AI xizmatlarini taqdim etadi. Ushbu xizmatlarni Python ilovalaringizga qo‘shish uchun API - dan foydalanishingiz mumkin.
|
| |
Konteynerlashtirishdan foydalanish

|
Konteynerlashtirishdan foydalanish
|
bet | 13/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Konteynerlashtirishdan foydalanish:
Docker kabi konteynerlar AI modellarini turli muhitlarga joylashtirishni osonlashtirishi va ularning izolyatsiyasini ta’minlashi mumkin.
Modelning hayot aylanishini boshqarishning avtomatlashtirilgan tizimlarini joriy etish:
Modellarni ishlab chiqish, o‘qitish va joylashtirishni osonlashtirish uchun MLflow yoki Kubeflow kabi model hayot aylanishini boshqarish platformalaridan foydalanish.
Python ilovalariga integratsiyalashda xavfsizlik, ishlash va miqyoslilik talablarini hisobga olish muhimdir. Tegishli texnologiyalar va kutubxonalarni tanlash sizning loyihangizning aniq vazifalari va ehtiyojlariga bog’liq.
Python-da scikit-learn, TensorFlow va PyTorch-dan foydalangan holda mashinali o‘qitish kutubxonalaridan foydalanishning oddiy misollarini keltiraman.
Scikit-learn yordamida misol:
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Ma’lumotlarni yuklash (Iris ma’lumotlar to‘plamiga misol)
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# Ma’lumotlarni o‘qitish va test namunalariga bo‘lish
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Modelni yaratish (tasodifiy o‘rmon klassifikatori)
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# Modelni o‘qitish
model.fit(X_train, y_train)
# Sinov namunasidagi bashorat
predictions = model.predict(X_test)
# Modelning aniqligini baholash
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
2. Tens yoki Flow yordamida misol (oddiy neyron tarmoq uchun):
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Ma’lumotlarni yuklash (Iris ma’lumotlar to‘plamiga misol)
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# Ma’lumotlarni o‘qitish va test namunalariga bo‘lish
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Oddiy neyron tarmog’ini qurish
model = models.Sequential([
layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(4,)),
layers.Dense(3, activation='softmax') ])
# Modelni kompilyatsiya qilish
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# Modelni o‘qitish
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2)
# Modelning aniqligini baholash
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"Test Accuracy: {test_acc}")
|
| |
Neyron tarmoq yordamida tasvirni aniqlash

|
Neyron tarmoq yordamida tasvirni aniqlash
|
bet | 176/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 20241. Neyron tarmoq yordamida tasvirni aniqlash
Rasmlarni yuklash va tahlil qilish uchun Flash API:
from flask import Flask, render_template, request, jsonify
from PIL import Image
import numpy as np
import tensorflow as tf
app = Flask(__name__)
model = tf.keras.applications.MobileNetV2(weights='imagenet’)
def preprocess_image(image_path):
img = Image.open(image_path)
img = img.resize((224, 224))
img_array = np.array(img) / 255.0
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
return img_array
def predict_image(image_array):
predictions = model.predict(image_array)
label = tf.keras.applications.mobilenet_v2.decode_predictions(predictions)
return label[0][0][1]
@app.route('/', methods=['GET’, 'POST’])
def index():
if request.method == 'POST’:
file = request.files['file’]
if file:
image_path = "uploads/" + file.filename
file.save(image_path)
image_array = preprocess_image(image_path)
prediction = predict_image(image_array)
return render_template('index.html', prediction=prediction, image_path=image_path)
return render_template('index.html')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
2. Neyron tarmoq yordamida ma’lumotlarga asoslangan bashorat
Kirish asosida bashorat qilish uchun Flash API:
from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import numpy as np
import tensorflow as tf
app = Flask(__name__)
model = tf.keras.models.load_model('your_model_path.h5')
def preprocess_data(input_data):
processed_data = input_data # Misol: hozircha oldindan ishlov berilmagan
return np.array([processed_data])
def predict_data(data):
predictions = model.predict(data)
return predictions[0][0]
@app.route('/', methods=['GET’, 'POST’])
def index():
if request.method == 'POST’:
input_data = float(request.form['input_data’])
processed_data = preprocess_data(input_data)
prediction = predict_data(processed_data)
return render_template('index.html', prediction=prediction, input_data=input_data)
return render_template('index.html')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
Ushbu kod Index deb nomlangan HTML shablonini taklif qiladi.sizning ehtiyojlaringizga qarab sozlashingiz mumkin bo‘lgan html.
Shuningdek, veb-ilovadagi xavfsizlik va xatolarni qayta ishlashni, shuningdek, ishlab chiqarishga joylashtirish uchun qaramlik va konfiguratsiyani boshqarishni unutmang.
Neyron tarmoqlari ma’lumotlarni qayta ishlash va naqshni aniqlash, tasniflash, regressiya va boshqalar kabi turli muammolarni hal qilish uchun kuchli vositani taqdim etadi. Ularning veb-loyihalarga integratsiyasi funksionallikni yaxshilashi va aniqroq va aqlli echimlarni taqdim etishi mumkin. Python veb-loyihalarida neyron tarmoqlardan foydalanish bo‘yicha bir necha asosiy qadamlar:
|
| |
Python modelini Flutter ilovasiga integratsiyalash

|
Python modelini Flutter ilovasiga integratsiyalash
|
bet | 22/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Python modelini Flutter ilovasiga integratsiyalash:
Python mashinasini o‘rganish modelini Flutter ilovasiga integratsiya qilish uchun siz Flutter ilovasidan Python skriptlarini ishga tushirish imkonini beruvchi “flutter_python” deb nomlangan paketdan foydalanishingiz mumkin. Python modelini Flutter ilovasiga integratsiya qilish uchun ushbu paketdan qanday foydalanishingiz mumkinligiga misol:
Birinchidan, pubspec.yaml faylingizga quyidagi qatorni qo‘shish orqali Flutter loyihangizga “flutter_python” paketini o‘rnatishingiz kerak:
dependencies:
flutter_python: ^0.2.2
Ushbu paketni Dart kodingizga import qilish kerak:
import 'package:flutter_python/flutter_python.dart’;
Keyin Python skriptini ishga tushirish va natijani olish uchun FlutterPython sinfidan foydalanish mumkin. Misol uchun, agar sizda mashinali o‘qitish modelini o‘z ichiga olgan “model.py” deb nomlangan Python skript bo‘lsa, uni quyidagicha chaqirish mumkin:
final python = new FlutterPython();
final output = await python.exec('model.py');
print(output);
Bundan tashqari, skriptni ishga tushirishdan va faylni Python skriptida o‘qishdan oldin uni faylga yozish orqali Python skriptiga ma’lumotlarni uzatishingiz mumkin. Masalan, siz kiritilgan ma’lumotlar ro‘yxatini skriptga quyidagicha o‘tkazishingiz mumkin:
final inputData = [1, 2, 3];
await python.writeToFile(inputData, 'input.txt’);
final output = await python.exec('model.py input.txt’);
Flutter ilovasining UI ni yangilash uchun Python skriptidan olingan natijadan foydalanish mumkin. Misol uchun, siz bashorat qilingan yorliqni yoki model chiqishining vizualizatsiyasini ko‘rsatish uchun chiqishdan foydalanishingiz mumkin.
Text(
output,
style: TextStyle(
fontSize: 20.0,
color: Colors.white,
fontWeight: FontWeight.bold, ), ),
Bu faqat bir misol va siz o‘zingizning maxsus foydalanish holatlaringiz va python skriptingiz tuzilishi asosida dasturni o‘zgartirishingiz kerak bo‘ladi.
|
| |
Keras va Flask yordamida matnli tarkibni bashorat qilish

|
Keras va Flask yordamida matnli tarkibni bashorat qilish
|
bet | 180/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 20242. Keras va Flask yordamida matnli tarkibni bashorat qilish
Kutubxonalarni o‘rnatish:
pip install Flask tensorflow
Matnli tarkibni bashorat qilish uchun Flask dasturi:
from flask import Flask, render_template, request
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
import numpy as np
app = Flask(__name__)
model = keras.models.load_model('your_text_model.h5')
tokenizer = Tokenizer()# Lug’atni yuklash
tokenizer.word_index = load_dictionary()
def process_text(text):
sequences = tokenizer.texts_to_sequences([text])
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=100) # Misol: maxlen-maksimal ketma-ketlik uzunligi
return padded_sequences
def predict_text(text):
processed_text = process_text(text)
prediction = model.predict(processed_text)
return prediction[0][0]
@app.route('/', methods=['GET’, 'POST’])
def index():
if request.method == 'POST’:
input_text = request.form['input_text’]
prediction = predict_text(input_text)
return render_template('index.html', prediction=prediction, input_text=input_text)
return render_template('index.html')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
Ushbu “your_text_model” ni almashtirishingiz kerak.h5 ' matnni bashorat qilish modeliga haqiqiy yo‘lda va lug’atni yuklash uchun load_dictionary() amalga oshirilishi kerak.
Ushbu misollar veb-loyihalarda neyron tarmoqlardan foydalanish uchun asosiy ramkani taqdim etadi. Haqiqiy rivojlanishda xavfsizlik, ishlashni optimallashtirish va qaramlikni boshqarish masalalarini ham ko‘rib chiqish.
Python veb-loyihalarida neyron tarmoqlardan foydalanishning ikkita misolini ko‘rib chiqaylik: tasvirni aniqlash va ma’lumotlarga asoslangan bashorat.
|
| |
Konteynerlashtirish va orkestrlash

|
Konteynerlashtirish va orkestrlash
|
bet | 12/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Konteynerlashtirish va orkestrlash:
Docker va Kubernetes: konteynerlashtirish AI modellari va ularning bog’liqliklarini turli muhitlarda ishonchli ishlashini ta’minlash uchun konteynerlarga qadoqlash imkonini beradi. Kubernetes konteynerlangan ilovalarni boshqarish va kattalashtirishni osonlashtiradi.
Ma’lumotlar bazalari va ma’lumotlar omborlari bilan integratsiya:
AI modellarini o‘qitish va bashorat qilish uchun zarur bo‘lgan ma’lumotlarni saqlash va olish uchun ma’lumotlar bazalari bilan birlashtirish.
Relyatsion ma’lumotlar bazalari uchun SQLAlchemy yoki NoSQL saqlash uchun MongoDB kabi turli xil ma’lumotlar bazalari bilan ishlash uchun kutubxonalardan foydalanish.
Loyihangizning o‘ziga xos talablariga javob beradigan yondashuvni tanlash muhimdir. Bir nechta yondashuvlarni birlashtirish ko‘pincha Python ilovalarida barqaror va samarali sun’iy intellekt integratsiyasini yaratish uchun eng yaxshi yechimdir.
Python ilovalarida sun’iy intellekt (AI) integratsiyasi loyihaning o‘ziga xos ehtiyojlari va talablariga qarab turli yo‘llar bilan amalga oshirilishi mumkin. Python ilovalariga AI integratsiyasining ba’zi zamonaviy yondashuvlari:
Mashinali o‘qitish kutubxonalaridan foydalanish:
scikit-learn: bu Python-da mashhur mashinali o‘qitish kutubxonasi bo‘lib, tasniflash, regressiya, klasterlash va boshqa vazifalar uchun vositalarni taqdim etadi.
TensorFlow va PyTorch: ushbu kutubxonalar neyron tarmoqlarni yaratish va o‘qitish uchun moslashuvchan vositalarni taqdim etadi, bu ayniqsa chuqur o‘rganish vazifalari uchun foydalidir.
Tayyor AI xizmatlaridan foydalanish:
AWS, Azure va Google Cloud kabi bulutli platformalar tegishli SDK-lar yordamida ilovalarga birlashtirilishi mumkin bo‘lgan tayyor AI xizmatlarini taqdim etadi.
Misollar: Amazon Comprehend (tabiiy tilni qayta ishlash), Google Vision API (tasvirni qayta ishlash), Azure kognitiv xizmatlari.
Chatbot integratsiyasi:
Rasa kabi kutubxonalardan yoki Dialogflow (Google) yoki Microsoft bot Framework kabi chatbotlar yaratish platformalaridan foydalanish.
|
| |
Neyron tarmoqlari bilan veb-loyihani yaratish bosqichlari

|
Neyron tarmoqlari bilan veb-loyihani yaratish bosqichlari
|
bet | 179/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 20245. Neyron tarmoqlari bilan veb-loyihani yaratish bosqichlari:
Kutubxonalarni o‘rnatish: tanlangan ramkaga qarab TensorFlow/Keras yoki PyTorch-ni o‘rnatish.
Ma’lumotlarni tanlash va tayyorlash: modelni o‘qitish uchun ma’lumotlarni olish yoki tayyorlash.
Modelni yaratish: neyron tarmoq arxitekturasini aniqlash, yo‘qotish funktsiyasi va optimallashtiruvchini tanlash.
Modelni o‘qitish: ma’lumotlar bo‘yicha o‘qitish va o‘qitilgan modelni saqlash.
Veb-ramka integratsiyasi: Flask, Django yoki FastAPI yordamida veb-dastur yaratish.
So‘rovlarni qayta ishlash: so‘rovlarni qayta ishlash va model bilan ishlash uchun endpointlarni Sozlash.
Joylashtirish: foydalanish uchun mavjud bo‘lishi uchun veb-ilovani joylashtirish.
6. Xavfsizlik va optimallashtirish:
Fayllarni yuklab olish xavfsizligini ta’minlash.
Ishlashni yaxshilash uchun so‘rovlar va javoblarni optimallashtirish.
7. Kattalashtirish:
Agar kerak bo‘lsa, samaradorlikni oshiring, Docker va Kubernetes kabi texnologiyalar yordamida dasturni kattalashtiring.
Ushbu qadamlar neyron tarmoqlarni veb-loyihalarga kiritish uchun umumiy rejani taqdim etadi. Har bir bosqich tafsilotlarga e’tibor berishni talab qiladi va loyihangizning o‘ziga xos talablariga qarab to‘ldirilishi mumkin.
Python veb-loyihalarida neyron tarmoqlardan foydalanishga kirish turli stsenariylarni, jumladan, tasvirni qayta ishlash, tabiiy til va boshqa sohalarni qamrab olishi mumkin. Quyida ikkita misol keltirilgan: Tenzorflow yordamida tasvirni aniqlash va Kerastase yordamida matnli tarkibni bashorat qilish.
1. Tens or Flow va Flask yordamida tasvirni aniqlash
Kutubxonalarni o‘rnatish:
pip install Flask tensorflow
Flash tasvirni aniqlash dasturi:
from flask import Flask, render_template, request, jsonify
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from tensorflow.keras.applications.inception_v3 import preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np
import os
app = Flask(__name__)
model = InceptionV3(weights='imagenet’)
def process_image(img_path):
img = image.load_img(img_path, target_size=(299, 299))
img_array = image.img_to_array(img)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
img_array = preprocess_input(img_array)
return img_array
def predict_image(img_array):
predictions = model.predict(img_array)
decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=3)[0]
return decoded_predictions
@app.route('/', methods=['GET’, 'POST’])
def index():
if request.method == 'POST’:
file = request.files['file’]
if file:
file_path = os.path.join('uploads', file.filename)
file.save(file_path)
img_array = process_image(file_path)
predictions = predict_image(img_array)
return render_template('index.html', predictions=predictions, file_path=file_path)
return render_template('index.html')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
|
| |
Matnni qayta ishlash va nutq qismlarini tahlil qilish misoli

|
Matnni qayta ishlash va nutq qismlarini tahlil qilish misoli
|
bet | 15/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Matnni qayta ishlash va nutq qismlarini tahlil qilish misoli:
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk import pos_tag
nltk.download('punkt’)
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
text = "Natural Language Processing is fascinating!"
tokens = word_tokenize(text)
pos_tags = pos_tag(tokens)
print("Tokens:", tokens)
print("POS Tags:", pos_tags)
SpaCy kutubxonasini o‘rnatish:
pip install spacy
Matnni qayta ishlash va ma’lumot olish misoli:
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
text = "SpaCy is an amazing NLP library."
doc = nlp(text)
print("Tokens:", [token.text for token in doc])
print("Named Entities:", [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents])
Hugging Face tomonidan Transformerlar:
Transformers kutubxonasini o‘rnatish:
pip install transformers
Matnni tasniflash vazifasini bajarish uchun oldindan o‘qitilgan BERT modelidan foydalanish misoli:
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
text = "Hugging Face transformers make NLP easy!"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=1).item()
print("Predicted class:", predictions)
Ushbu misollar Hugging Face-ning NLTK, spaCy va transformers kutubxonalarining asosiy funktsiyalarini namoyish etadi. Transformers-dan foydalanish uchun siz tanlagan modelga qarab PyTorch yoki Thensorflow-ni o‘rnatishingiz kerak.
Rasa kutubxonasi va Dialogflow platformasidan foydalangan holda chatbotlarni birlashtirish uchun namunaviy kodlarni ko‘rib chiqamiz.
|
| |
O‘z - o‘zini tekshirish uchun savollar

|
O‘z - o‘zini tekshirish uchun savollar
|
bet | 174/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024O‘z - o‘zini tekshirish uchun savollar:
Python tibbiy ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilishda qanday rol o‘ynaydi?
Sun’iy intellekt yordamida tibbiyot sohasidagi qanday muammolarni hal qilish mumkin?
Tibbiy ma’lumotlarga asoslangan kasalliklarni tashxislash uchun mashinali o‘qitishdan qanday foydalaniladi?
Python yordamida sun’iy intellektni tibbiyotda qo‘llashning qanday afzalliklari bor?
Tibbiy dasturlarda Python yordamida qanday ma’lumotlar turlarini tahlil qilish mumkin?
Kasalliklarni bashorat qilish uchun qo‘llanilishi mumkin bo‘lgan mashinali o‘qitish algoritmlariga misollar keltiring.
Python yordamida tibbiyotda sun’iy intellektdan foydalanishda qanday qiyinchiliklar va cheklovlar mavjud?
Tibbiy dasturlarda Python va sun’iy intellekt yordamida qanday aniq vazifalarni hal qilish mumkin?
Tibbiy ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish uchun qaysi Python vositalari va kutubxonalari tez-tez ishlatiladi?
Sun’iy intellektli tibbiy dasturlarda Python-dan muvaffaqiyatli foydalanishning ba’zi amaliy misollari qanday?
XIV.BOB. NEYRON TARMOQLARNI PYTHON WEB-LOYIHALARIGA INTEGRATSIYALASH 14.1.Python veb-loyihalarida neyron tarmoqlardan foydalanishga kirish
Kalit so‘zlar: Keras, Facet, HTML, ReLU, Sigmoid, Tanh, SVM, MLP, AlexNet, Metyu Ziller, Fergus, Semantik, GAN, generative.
Neyron tarmoqlarni Python veb-loyihalariga integratsiya qilish tasvir va matnni tanib olishdan tortib, o‘qitilgan modellar asosida natijalarni bashorat qilishgacha bo‘lgan turli vazifalarni o‘z ichiga olishi mumkin. Quyida bir nechta turdagi vazifalar uchun kod namunalari keltirilgan:
1. Flash yordamida tasvirni aniqlash:
Ushbu tasvirlardagi ob’ektlarni tanib olish uchun modelingiz bor (masalan, Tens or Flow va Keras yordamida). Siz ushbu modelni flask yordamida veb-ilovaga qo‘shishingiz kerak:
from flask import Flask, render_template, request
from PIL import Image
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model
import tensorflow as tf
app = Flask(__name__)
model = load_model('your_model.h5')
graph = tf.get_default_graph()
def preprocess_image(image_path):
img = Image.open(image_path)
img = img.resize((224, 224))
img_array = np.array(img) / 255.0
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
return img_array
@app.route('/', methods=['GET’, 'POST’])
def predict():
if request.method == 'POST’:
file = request.files['file’]
img_path = 'uploads/temp.jpg’
file.save(img_path)
with graph.as_default():
img_array = preprocess_image(img_path)
predictions = model.predict(img_array)
result = np.argmax(predictions)
return render_template('index.html')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
|
| |