nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
Garmonik tebranishlarni qo’shish

|
Garmonik tebranishlarni qo’shish
|
bet | 5/6 | Sana | 11.12.2023 | Hajmi | 13,21 Kb. | | #116006 |
Bog'liq Mexanik va elektromagnit tebranishlar-genderi.org (3)Garmonik tebranishlarni qo’shish
Natijaviy amplituda
Nuqtaviy boshlang’ich faza
Bir xil yo’nalishdagi va bir xil chastotali ikkita garmonik tebranishlarnishning yig’indisi o’sha yo’nalishda va o’sha chastotadagi qo’shilgan garmonik tebranishdir.
Tepkilar
- Tepkili tebranishlar tenglamasi
Teplilar amplitudasi
Teplilar chastotasi
Bir-biriga yaqin chastotali ikkita garmonik tebranishlarni qo’shganda hosil bo’ladigan tebranishlar amplitudasining davriy o’zgarishi teplilar deb ataladi.
тепки
тепки
Bir xil chastotali o’zaro perpendikulyar bo’lgan garmonik tebranishlarni qo’shish Х va Y o’qlar yo’nalishida o’zaro perpendikulyar bo’lgan, bir xil chastotali ikkita garmonik tebranishlarni olamiz.
bu yerda - tebranishlar fazalari farqi, А va В — ularning amplitudalari.
Natijaviy tebranish trayektoriyasi tengalamasi – koordinatalar o’qlariga nisbatan ixtiyoriy joylashgan ellips tenglamasidir. Bunday tebranishlar elliptik qutblangan tebranishlar deb ataldi.
Chiziqli qutblangan tebranishlar
Agarda fazalar farqi quyidagiga teng bo’lsa,
U holda ellips to’g’ri chiziq kesmasiga aylanadi
+ ishorasi m ning nol va juft qiymatlariga to’g’ri keladi va – ishora m ning toq qiymatlariga to’g’ri keladi.
Natijaviy tebranishlar chastotali va quyidagi amplitudali garmonik tebranishdir
U x o’q bilan quyidagi burchak ostida bo’lgan to’ri chiziqda tebranadi
Bunday tebranishlar chiziqli qutblangan tebranishlar deb ataladi.
Stirkulyar qutblangan tebranishlar
|
| |
2 mundarija kirish

2 mundarija kirish
Download
0,59 Mb.
Matnni ko'rish
bet
1/8
Sana
10.02.2024
Hajmi
0,59 Mb.
#154352
Download
0,59 Mb.
Matnni ko'rish
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Dərs
Mühazirə
Qaydalar
Referat
Xülasə
Yazı
2 mundarija kirish
Download
0,59 Mb.
Matnni ko'rish
- burchakli tezlanish - Mexanik va elektromagnit tebranishlar

|
Mexanik va elektromagnit tebranishlar
|
bet | 4/6 | Sana | 11.12.2023 | Hajmi | 13,21 Kb. | | #116006 |
Bog'liq Mexanik va elektromagnit tebranishlar-genderi.org (3)- burchakli tezlanish
Fizikaviy mayatnik
Mayatnikning harakat tenglamasi
Tebranishning chastotasi, davri
Garmonik tebranishlar tenglamasi
Fizikaviy mayatnikning keltirilgan uzunligi — shu fizik mayatnik tebranish davriga ega bo’lgan matematik mayatnikning uzunligidir.
Elektromagnit tebranish konturi
Elektromagnit tebranish konturi deb, L induktivli g’altak, С sig’imli kondensator va R qarshilikdan tashkil topgan elektr zanjiriga aytiladi.
t ixtiyoriy vaqt momentida qoplamalardagi
potensiallar farqi.
Tok kuchi
Zanjirning bir qismi uchun Om qonuni
+
_
Zanjirdagi zaryad, tok kuchi va kuchlanishning davriy o’zgarishlari elektr tebranishlar deb ataladi.
Tebranish konturida zaryad tebranishining differensial tenglamsi:
Tebranish konturida erkin garmonik tebranishlar
Garmonik qonun ko’rinishidagi tok kuchi va kuchlanishning o’zgarishi.
Zaryadning erkin garmonik tebranishi differensial tenglamasi
Tenglamaning yechimi – garmonik qonun ko’rinishidagi zaryadning o’zgarish qonuni.
Tebranish davri – Tomson ifodasi
Tebranish chastotasi
Elektr va mexanik kattaliklar orasidagi o’xshashliklar
Elektr kattaliklar
| |
Mexanik kattaliklar
| |
Kondensator zaryadi
|
q(t)
|
Koordinata
|
x(t)
|
Zanjirdagi tok
| |
Tezlik
| |
Induktivlik
|
L
|
Massa
|
m
|
Sig’imga teskari bo’lgan kattalik
| |
Bikrlik
|
k
|
Kondensatordagi kuchlanish
| |
Elastik kuch
|
kx
|
Kondensatorning
elektr maydon energiyasi
| |
Prujinaning potensial energiyasi
| |
G’altakning magnit maydon energiyasi
| |
Kinetik energiya
| |
Magnit oqim
| |
Impuls
| |
|
| |
Tekisliklarning o‘zaro kesishishi

|
Tekisliklarning o‘zaro kesishishi
|
bet | 1/6 | Sana | 26.06.2024 | Hajmi | 59 Kb. | | #265857 |
Bog'liq Radjabov Mansur
MUHANDISLIK GRAFIKASIDAN “TEKISLIKLARNING O‘ZARO KESISHISHI” MAVZUSINI O‘QITISH METODIKASI
Radjabov Mansur Rustamovich
Qarshi muhandislik iqtisodiyot instituti, dotsenti
Annotatsiya: Maqolada muhandislik grafikasida tekislik mavzusini o'qitishga bag'ishlangan, ba'zi o'qitish usullari keltirilgan. Chizma geometriyada tekisliklarning o'zaro kesishish usullarini bilish va qo'llash qobiliyati, sanoatda mahsulotlarni loyihalash, ishlab chiqarish va sifatini nazorat qilish jarayonida muhim rol o'ynashi ilmiy asoslangan. Haqiqiy hayotdan misollar keltirilgan, bu yerda tekisliklarning kesishishi, parallel tekisliklar, to'g'ri chiziq va tekislikning kesishishi keltirilgan.
Maqolada chizmachilik darslarining samaradorligi va o‘quvchilarning bu fanga qiziqishlarini oshirish usullari keltirib o‘tilgan. Shuningdek dars jarayonida qo‘llash mumkin bo‘lgan metod va o‘yinli texnologiyalar ham misollar orqali ko‘rsatib berilgan.
Kalit so‘zlar: chizma geometriya, muhandislik grafikasi, tekislik, metod, interfaol o‘qitish usullari, tekisliklarning o‘zaro kesishishi, fan va texnika, kreativlikni rivojlantirish, vizuallashtirish.
МЕТОДИКА ОБУЧЕНИЯ ТЕМЫ «ПЛОСКОСТЬ» ПО ИНЖЕНЕРНОЙ ГРАФИКЕ
Аннотация: Статья посвящена обучению темы плоскость по инженерной графике, представлены некоторые методы обучения. Научно доказано, что умение знать и применять способы пересечения плоскостей в чертежной геометрии играет важную роль в процессе проектирования, изготовления и контроля качества продукции в промышленности. Приведены примеры из реальной жизни, где применяются пересечение плоскостей, параллельные плоскости, пересечение прямой с плоскостью.
В статье говорится об эффективности уроков рисования и способах повышения интереса учащихся к этому предмету. Также на примерах показаны методы и игровые технологии, которые можно использовать в ходе занятия.
Ключевые слова: начертательная геометрия, инженерная графика, плоскость, метод, интерактивные методы обучения, взаимное пересечение плоскостей, наука и технологии, развитие креативности, визуализация.
|
| |
Tashkilotning nomi - Xorazm viloyati Mahmud Zamaxshariy nomidagi Xorazm viloyat Axborot Kutubxona Markazi

Xorazm viloyati statistika boshqarmasi
Amaliyotning ikkinchi haftasida xorazm viloyati
statistika boshqarmasiga
bordik va u yerda xorazm viloyati haqida turli xil maʼlumotlarini to'pladik. Bunda
asosan
xorazm viloyat aholisi, korxonalari va viloyat sanoati haqida o'zimizga
kerakli maʼlumotlarni oldik.
Statistika boshqarmasida quyidagi ma’limotlarni to’pladik
Sanoat
Dastlabki ma’lumotlar bo‘yicha, 2024- yil yanvar-mart oylarida viloyat korxonalari
tomonidan 5 265, 5 mlrd. so‘mlik sanoat mahsulotlari ishlab chiqarilgan bo‘lib,
sanoat ishlab chiqarish indeksi 104,1 foizni tashkil etdi.
Jami sanoat ishlab chiqarish hajmi o‘sishining asosiy omili bo‘lib, tog‘-kon sanoati
va ochiq konlarni ishlashning 84,5 % ga, ishlab chiqaradigan (qayta ishlash)
sanoatida ishlab chiqarish hajmining 106,4 % ga, elektr, gaz, bug‘ bilan ta’minlash
va havoni konditsiyalashning 56,8 % ga va suv bilan ta’minlash,
kanalizatsiya
tizimi, chiqindilarni utilizatsiya qilishning 105,1 % ga o‘sishi kuzatildi.
2024- yilning yanvar-mart oylarida ishlab chiqaradigan
sanoat korxonalari
tomonidan ishlab chiqarilgan mahsulotlar hajmi 5 064,6 mlrd. so‘mni
yoki jami
ishlab chiqarilgan sanoat mahsulotlari hajmining 96,18 % ni tashkil etdi.
Ishlab chiqaradigan sanoat tarkibida yuqori texnologiyali tarmog‘ning ulushi
0,12 % ni (2023- yil yanvar-mart oylarida – 0,06 %), o‘rta-yuqori texnologiyali –
43,2 % (2023- yil yanvarmart oylarida – 37,2 %), o‘rta-quyi texnologiyali – 4,2 %
(2023- yil yanvar-mart oylarida – 4,2 %) va quyi texnologiyali – 48,6 % (2023- yil
yanvar-mart oylarida – 53,9 %)ni tashkil etdi.
Jami viloyat sanoatida yuqori texnologiyali tarmoqda 6,4 mlrd. so‘mlik
(2023- yil yanvar-mart oylarida 2,5 mlrd. so‘m), o‘rta-yuqori texnologiyali tarmoqda
2 276,7 mlrd. so‘mlik (2023- yil yanvar-mart oylarida 1 805,3 mlrd. so‘m), o‘rta-
quyi texnologiyali tarmoqda 220,7 mlrd. so‘mlik (2023-
yil yanvar-mart oylarida
203,7 mlrd. so‘m), quyi texnologiyali tarmoqda 2 560,8 mlrd. so‘mlik (2023- yil
yanvar-mart oylarida 2 614,5 mlrd. so‘m) mahsulotlar ishlab chiqarilgan.
Iqtisodiy faoliyat turlaridan 2024- yilning yanvar-mart oylarida to‘qimachilik
mahsulotlari ishlab chiqarish 208,3 mlrd. so‘mga, avtotransport vositalari, treylerlar
va yarim pritseplar ishlab chiqarish 449,4 mlrd. so‘mga, boshqa
nometall mineral
mahsulotlar ishlab chiqarish 23,0 mlrd. so‘mga, mebel ishlab chiqarish 37,4 mlrd.
so‘mga, boshqa toifalarga kiritilmagan mashina va uskunalar ishlab chiqarish 35,1
mlrd. so‘mga oshganligini ko‘rishimiz mumkin.
Tasvirlar segmentatsiyasi algoritmlarini o‘rganish

|
Tasvirlar segmentatsiyasi algoritmlarini o‘rganish
|
bet | 2/8 | Sana | 16.05.2024 | Hajmi | 169,75 Kb. | | #236853 |
Bog'liq MO\' 5-mustaqil ish2.Tasvirlar segmentatsiyasi algoritmlarini o‘rganish.
Tasvirlar segmentatsiyasi algoritmlari, bir tasvirni (resim, video kadrati yoki 3D model) farkli qismlarga bo'lish jarayonidir. Bu, har qanday bir uchrashuvda obyektlarni aniqlash, obyektlarni ajratib turish yoki konturlarni belgilash uchun amalga oshirilishi mumkin.
Bu tur algoritmalar mashinalarning ko'rsatish, tanishlik, avtomatik tartibga solish va boshqalarni o'rganish uchun yordamchi bo'lishi mumkin. Quyidagi turdagi algoritmalardan ba'zilari hozirda mashinalarning o'rganish bo'limlarida o'qitiladi:
O'zi xizmat qiluvchi algoritmalar: Bu, klasik qo'llanma bilan ishlaydigan algoritmalar hisoblanadi. Misol uchun, "Thresholding", "Edge Detection" va "Region Growing" kabi usullar obyektlarni aniqlash va ajratish uchun ishlatiladi.
Neural tarmoq asosida segmentatsiya: Yirik ma'lumotlar tarmoqlari yordamida o'rganishda yuqori darajada muvaffaqiyatga erishilgan. Ushbu usullar kasseleratsiya uchun keng ko'lamli matnlar to'plamlaridan o'rganilgan bo'lsa-da, tasvir segmentatsiyasi uchun ham o'zaro ulkan ma'lumotlar tarmoqlari (CNN) ham ishlatilgan.
Unsupervised Learning asosida segmentatsiya: Bu, ma'lumotlar tahlilining bir qismidir, bo'shliklar, ranglar, geometrik shakllar kabi kategoriyalarni o'rganish uchun kerak bo'lgan mafhumlar va qiyosiy darajadagi ishni o'rganish uchun o'rganilganlar. Ushbu usulda, K-Means, Mean-Shift va DBSCAN kabi algoritmalar ishlatilishi mumkin.
Supervised Learning asosida segmentatsiya: Bu usul, har bir tasvirga mos ravishda belgilangan obyektlarni aniqlash uchun yo'l yordamchi to'plamlarni ishlatadi. Ushbu usulda, ma'lumotlar yo'qotilishi, segmentatsiya ro'yhatlari va foydalanuvchining so'ralgan darajadagi aniqlikka qarab tasvirni segmentlash uchun markazlarga ega bo'lishi lozim.
Semantic Segmentation: Bu, har bir pikselni biror obyektni tark etishga yordam beradigan usuldir. Bu, tasvirdagi har bir obyektning kerakli bo'lgan sahifasini aniqlashda yordam beradi. Ushbu usulning muhim dasturlari Convolutional Neural Networks (CNN) asosida amalga oshiriladi.
Bu algoritmalarning har biri o'ziga xos afzalliklarga ega, ammo har biri uchun mos tadbirlarni tanlash kerak bo'lgan holatlar mavjud. O'rganish jarayonida bu algoritmalarning har birini sinab ko'rish, natijalarni ta'kidlash va zarur bo'lsa, o'zgarishlar kiritish kerak.
|
| |
Misol. Yuzni - Zbekiston respublikasi raqamlitexnologiyalar vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi

|
Zbekiston respublikasi raqamlitexnologiyalar vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi
|
bet | 8/8 | Sana | 16.05.2024 | Hajmi | 169,75 Kb. | | #236853 |
Bog'liq MO\' 5-mustaqil ishMisol. Yuzni tanib olish.
Shunday qilib, kirish tasvirini turli o'lchamdagi filtrlar va ular tanib olgan elementlarning turli murakkabligi deb atash mumkin bo'lgan qatlamlar tarmog'iga kiradi. Ushbu filtrlar sizning indeksingizni yoki bir qator xususiyatlarni tashkil qiladi, bu keyinchalik sinflashga tushadi. Odatda sinflash uchun SVM yoki MLP - ko'p qatlamli perceptron qulay hisoblanadi.
Agar yuzni tanib olish misolini ko'rib chiqsak, birinchi qatlamning retseptiv maydoni kichik bo'ladi, keyin bir oz ko'proq, ko'proq va shunga o'xshash, nihoyat, biz butun yuzni taniy olamiz.
Filtrlar ichidagi narsalar nuqtai nazaridan, birinchi navbatda moyil tayoqchalar va bir oz rang, keyin yuzning qismlari bo'ladi va keyin butun yuz qatlamning har bir xujayrasi tanib olinadi.
Shuni yodda tutish kerakki, neyron tarmoq uchun dastlabki ma'lumotlar aniq va izchil bo'lishi kerak.
Umuman olganda, tasvirni tanib olish uchun neyron tarmoqni yaratish quyidagilarni o'z ichiga oladi:
ma'lumotlarni to'plash va tayyorlash ;
topologiyani tanlash;
xususiyatlari tanlash;
o’qitish parametrlarini tanlash ;
o’qitish;
o’qitish sifatini tekshirish;
tuzatish;
verballashtirish.
Adabiyotlar ro’yxati
1. Ронжин А.Л. Речевой и многомодальный интерфейсы / А.Л. Ронжин, А.А. Карпов, И.В. Ли; - М.: Наука, 2006 - (Информатика: неограниченные возможности и возможные ограничения), 173 с.
2. Chesta C. Connected Digit Recognition Using Short and Long Duration Models / C. Chesta, P. Laface, F. Ravera // Proceedings of ICASSP’99 Conference, Phoenix, USA, 1999.
3. Kosarev Yu. Robust Speech Understanding for a Voice Control System. // Proceedings of SPECOM’2002, St. Petersburg, 2002, pp. 13-18.
4. Потапова Р.К. Речевое управление роботом.// М.:КомКнига, 2005, 328 с.
Xulosa:
Bu tur algoritmalar mashinalarning ko'rsatish, tanishlik, avtomatik tartibga solish va boshqalarni o'rganish uchun yordamchi bo'lishi mumkin. Quyidagi turdagi algoritmalardan ba'zilari hozirda mashinalarning o'rganish bo'limlarida o'qitiladi:
O'zi xizmat qiluvchi algoritmalar: Bu, klasik qo'llanma bilan ishlaydigan algoritmalar hisoblanadi. Misol uchun, "Thresholding", "Edge Detection" va "Region Growing" kabi usullar obyektlarni aniqlash va ajratish uchun ishlatiladi.
|
| |
Rasmni kattalashtirish - Zbekiston respublikasi raqamlitexnologiyalar vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi

|
Zbekiston respublikasi raqamlitexnologiyalar vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi
|
bet | 5/8 | Sana | 16.05.2024 | Hajmi | 169,75 Kb. | | #236853 |
Bog'liq MO\' 5-mustaqil ishRasmni kattalashtirish - barcha tasvirlar kvadratga o'rnatilganda, har bir tasvirni kengaytira olasiz. Chuqur o'rganish kutubxonalarida funksiyalar sifatida mavjud bo'lgan ko'plab kengaytirish va kamaytirish usullari mavjud.
Kirish ma'lumotlarining o'rtacha standart og'ishi - tasvirlarning asosiy tuzilishi haqida ma'lumot olish uchun barcha o'quv misollarida har bir piksel uchun o’rtacha qiymatlarni hisoblash orqali "o'rtacha rasm" ni hosil qilishingiz mumkin.
Tasvirning kirish ma'lumotlarini normallashtirish - barcha kirish parametrlari (bu holda piksellar) ma'lumotlarning bir xil taqsimlanishiga ega bo'lishini ta'minlaydi. Bu tarmoqni o'rganishda yaqinlikni tezlashtiradi. Har bir pikseldan o'rtacha qiymatni olib tashlash va natijani standart og'ishga bo'lish orqali ma'lumotlarni normallashtirishni amalga oshirishingiz mumkin.
Hajmni kamaytirish - RGB kanallarini kulrang rangli kanalga aylantirishga qaror qilishingiz mumkin. Agar siz ushbu o'lchovga nisbatan neyron tarmoqni invariant qilishni istasangiz yoki hisob-kitoblar nuqtai nazaridan kamroq intensiv o'qishni xohlasangiz, boshqa o'lchovlarni kamaytirishingiz mumkin.
2.3. Tasvirni aniqlash uchun an'anaviy neyron tarmoqlarining cheklovlari
An'anaviy neyron tarmoqlari quyida ko'rsatilganidek, to'liq bog'langan arxitekturadan foydalanadi, bu erda bir qatlamdagi har bir neyron keyingi qatlamning barcha neyronlari bilan bog'lanadi (17.6-rasm).
17.6-rasm. Bir qatlamdagi har bir neyron keyingi qatlamning barcha neyronlari bilan bog'lanish.
To'liq bog'langan arxitektura tasvir ma'lumotlarini qayta ishlashda samarasiz hisoblanadi:
yuzlab piksel va uchta kanalli o'rtacha tasvir uchun an'anaviy neyron tarmoq millionlab parametrlarni ishlab chiqaradi, bu esa qayta o'qishga olib kelishi mumkin;
model juda katta hisoblash resurslarini talab qiladi;
natijalarni talqin qilish, disk raskadrovka qilish va uning samaradorligini oshirish uchun modelni sozlash qiyin bo'lishi mumkin.
|
| |
Samarqand davlat chet tillari instituti roman-german tillari fakulteti fransuz tili va adabiyoti kafedrasi

KIRISH
|
3
|
I-BOB. Chet tillarini o'rganishda madaniy jihatning o'rni |
5
|
1.1 Madaniy kontekstning chet tilini o'zlashtirishga ta'siri.
|
5
|
1.2 Madaniy ko'nikmalar va ularning ta'lim samaradorligi bilan aloqasi
|
8
|
1.3 Madaniy tushunishning chet tilida samarali muloqotga ta'siri
|
11
|
II-BOB. Madaniy jihatini hisobga oladigan o‘qitish usullari
|
15
|
2.1 Madaniyatshunoslik dasturlari va madaniyatning ta’lim jarayoniga integratsiyalashuvi.
|
15
|
2.2 Madaniy axborotni uzatishda multimedia va interaktiv materiallarning roli
|
18
|
|
Tasvirni - Zbekiston respublikasi raqamlitexnologiyalar vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi

|
Zbekiston respublikasi raqamlitexnologiyalar vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi
|
bet | 3/8 | Sana | 16.05.2024 | Hajmi | 169,75 Kb. | | #236853 |
Bog'liq MO\' 5-mustaqil ish2.1. Tasvirni tanib olish jarayoni
Tasvirni tanib olish keng tarqalgan bo'lib, har kuni minglab kompaniyalar va millionlab iste'molchilar tomonidan qo'llaniladi. Tasvirni tanib olishning markazida chuqur o'rganish, xususan, CNN, vizual korteksni yo'q qilishni simulyatsiya qiluvchi va tasvir ma'lumotlarini tahlil qiluvchi neyron tarmoq arxitekturasi mavjud. CNN va neyron tarmoqlarining tasvirni tanib olish elektron tijorat, o'yin, avtomobil, ishlab chiqarish va o’quv kabi ko'plab dasturlarga ega bo'lgan kompyuterli ko'rish uchun chuqur o'rganishning asosiy tarkibiy qismi hisoblanadi.
Tasvirni tanib olish. Tasvirni tanib olish obyektlar, odamlar, joylar va tasvirlardagi harakatlarni avtomatik aniqlash uchun sun'iy aql texnologiyasidan foydalanadi. Tasvirni tanib olish – bu tavsiflovchi teglar bilan tasvirni belgilash, tasvirlardagi tarkibni qidirish va robotlarni boshqarish, avtonom avtomashinalar va haydovchilarga yordam berish tizimlari kabi vazifalarni bajarish uchun ishlatiladi.
Tasvirlarni tanib olish odamlar va hayvonlar uchun tabiiydir, ammo kompyuterlar uchun bu juda qiyin vazifa. So'nggi 20 yil ichida kompyuterli ko'rish sohasi paydo bo'ldi, bu muammoni hal qila oladigan vositalar va texnologiyalar ishlab chiqildi.
Tasvirni tanib olishning eng samarali vositasi – bu chuqur neyron tarmoq, xususan, CNN hisoblanadi.
Tasvirni tanib olish jarayoni. Inson ko'zi tasvirni miya yarim korteks tomonidan talqin qilingan signallar to'plami sifatida ko'radi. Tasvirni tanib olish bu jarayonni taqlid qiladi. Kompyuterlar "ko'rish" vektor majmui sifatida tasvir (rangli izohlar bilan ko’pburchak) yoki raster (alohida raqamli rangdan iborat piksel). Neyron tarmoq orqali tasvirni tanib olish jarayonida tasvirni vektor yoki raster kodlash jismoniy obyektlar va xususiyatlarni aks ettiruvchi dizaynlarga aylanadi. Kompyuterli ko'rish tizimlari ushbu dizaynlarni mantiqiy ravishda tahlil qilishi mumkin, birinchi navbatda tasvirlarni soddalashtirish va eng muhim ma'lumotlarni olish, so'ngra xususiyatlarni olish va tasniflash orqali ma'lumotlarni tashkil qilish.
Nihoyat, kompyuterli ko'rish tizimlari tasvirni yoki uning qismini qaysi guruxga tegishli ekanligini aniqlahda qaror qabul qilish uchun foydalanadi.
|
| |
Amaliy ish – 9 Mavzu: Wireshark ilovasi yordamida ssl paketini tahlil qilish. Ishdan maqsad

|
Amaliy ish – 9 Mavzu: Wireshark ilovasi yordamida ssl paketini tahlil qilish. Ishdan maqsad
|
bet | 1/3 | Sana | 22.07.2024 | Hajmi | 1,93 Mb. | | #268243 |
Bog'liq 4-amaliy ish
Bajardi: A’zamjon Ahmadjonov
Amaliy ish - 4
Axborot xavfsizligi protokollari
Amaliy ish – 9
Mavzu: Wireshark ilovasi yordamida SSL paketini tahlil qilish.
Ishdan maqsad: Wireshark ilovasi yordamida SSL paketini tahlil qilishda
SSL protokolini ishlash prinsipinida mijoz va server o‘rtasidagi ma’lumotlar
almashish o‘rganiladi.
1.Wireshark - bu turli xil tarmoq protokollarining tuzilishini (inkapsulyatsiyasini) "tushunadigan" ma'lumotlarni yig'ish dasturi. U turli tarmoq protokollari tomonidan belgilangan ma'nolari bilan birga maydonlarni tahlil qilishi va ko'rsatishi mumkin. Wireshark paketlarni qo'lga kiritish uchun “pcap” dan foydalanadi, shuning uchun u faqat “pcap” qo'llab-quvvatlaydigan tarmoq turlarida paketlarni olishi mumkin.
1-rasm:Wireshark dasturining ishchi oynasi va mavjud tarmoqlar.
2.Mavjud tarmoqlar ichida internetga ulangan simsiz tarmoqni tanlaganimizda dastur avtomatik tarzda ushbu tarmoqni snifferlay boshlaydi.(2-rasm)
2-rasm:Wireshark dasturi simsiz tarmoqni snifferlashini ko’rinishi.
3.Wireshark dasturi SSL/TLS sertifikatini tutishi va ko’rishi uchun avval SSL/TLS sertifikatiga ega bo’lgan saytni ochish zarur.Shuning uchun, https://www.linkedin.com/ saytini oldik.Ushbu saytga kirgandan boshlab,dastur avtomatik tarzda SSL/TLS paketlarni tuta boshladi.Endi esa faqat SSL paketlarni tanlash uchun,tepadagi sariq joyga “ssl” deb yozamiz.Shundan keyin dastur bizga faqat SSL paketlarni filtrlab ko’rsatadi.(3-rasm)
3-rasm:SSL/TLS paketlarni filtrlash va ko’rish.
4.SSL/TLS paketlarni filtrlay boshlagandan keyin,har bir paket haqida ma’lumot olish mumkin.Buning har bir paketni ustiga bosish kifoya qiladi. Quyida esa, “Client Hello” paketini haqida ma’lumotni ko’rish mumkin.(4-rasm)
4-rasm:”Client Hello” paketining tuzilishi.
5.”Client Hello“ paketining random tanlangan bandi.(5-rasm)
5-rasm: ”Client Hello“ paketining random tanlangan bandi.
6. “Client Hello” xabarida uzatilgan “Cipher Suites” bandini ko‘rish orqali mijoz tomonidan yuborilgan kriptogarfik algoritmlar.(6-rasm)
6-rasm: “Client Hello” xabarida uzatilgan “Cipher Suites” bandini ko‘rish orqali mijoz tomonidan yuborilgan kriptogarfik algoritmlar.
7. “Server Hello” so‘rovidan server tomonidan qabul qilingan kriptogarfik algoritmlar.(7-rasm)
7-rasm: “Server Hello” so‘rovidan server tomonidan qabul qilingan kriptogarfik algoritmlar.
8. “Application Data” turidagi paketlarni shifrlanganlik holati.(8-rasm)
8-rasm: “Application Data” turidagi paketlarni shifrlanganlik holati.
|
| |
Svertkali - Zbekiston respublikasi raqamlitexnologiyalar vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi

|
Zbekiston respublikasi raqamlitexnologiyalar vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi
|
bet | 6/8 | Sana | 16.05.2024 | Hajmi | 169,75 Kb. | | #236853 |
Bog'liq MO\' 5-mustaqil ish2.4. Svertkali neyron tarmoqlari va ularning tasvirni tanib
olishdagi o'rni
To'liq bog'langan neyron tarmoqdan farqli o'laroq, bir qatlamdagi neyronlarning svertkali neyronlari (CNN) keyingi qatlamning barcha neyronlari bilan bog'liq bo’lmaydi. Aksincha, konvergent neyron tarmoq uch o'lchamli strukturadan foydalanadi, bu erda har bir neyronlarning to'plami tasvirning muayyan maydonini yoki "xususiyati"ni tahlil qiladi. CNN yaqin atrofdagi ulanishlarni filtrlaydi (piksellar faqat yaqin atrofdagi piksellarga nisbatan tahlil qilinadi), bu esa o'quv jarayonini hisoblash orqali taqdim etiladi. CNNda har bir neyron guruhi tasvirning bir qismiga e'tibor qaratadi. Misol uchun, mushukning tasvirida neyronlarning bir guruhi boshni, ikkinchisini - tanani, uchinchisi - quyruqni va boshqalarni aniqlashi mumkin, bu erda neyron tarmoq tasvirlarini aniqlash algoritmi tasvirlarning kichik qismlarini tahlil qiladi, masalan, bosh qismida mushukning burni, bakenbardlar, quloqlar va boshqalar. Natijada, ehtimol, har bir tasvir xususiyati uchun sinf yoki toifaga tegishli bo'lishi mumkinligini taxmin qiladigan ehtimollik vektori hosil qilinadi.
2.5. Rasmni tanib olish uchun ilovalar
Rasmni tanib olish ilovalari geolokatsiya, imo-ishoralarni va obyektni aniqlash, tibbiy tasvirni tahlil qilish, haydovchiga yordam berish, shuningdek, veb-saytlarda yoki katta ma'lumotlar bazalarida tasvirni belgilash va ularni tashkil etish kabilarni o'z ichiga oladi. Hozirgi kunda tasvirni tanib olish asosiy oqimga aylandi. Facebook, Google, Youtube va boshqa ko'plab mashhur iste'molchi ilovalarini ishlab chiqarishda yuzlarni aniqlash, foto va video ramkalar ishlatiladi. Kichik o'yinchilar o'zlarining veb-saytlariga yoki ilovalariga tasvirni tanib olishni integratsiyalashlariga yordam beradigan asboblar to'plamlari va bulutli xizmatlar paydo bo'ldi.
Turli sohalarda tasvirni tanib olishga qo'llash.
E - tijorat sanoati - tasvirni tanib olish mahsulotlarni tasvirni avtomatik ravishda qayta ishlash, tasniflash va etiketlash, shuningdek, samarali tasvirni qidirishni ta'minlash uchun ishlatiladi. Misol uchun, iste'molchilar muayyan qo'lqopli stulni qidirishlari va tegishli natijalarga erishishlari mumkin.
|
| |
Tasvirni tanib - Zbekiston respublikasi raqamlitexnologiyalar vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi

|
Zbekiston respublikasi raqamlitexnologiyalar vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi
|
bet | 4/8 | Sana | 16.05.2024 | Hajmi | 169,75 Kb. | | #236853 |
Bog'liq MO\' 5-mustaqil ishTasvirni tanib olish algoritmlari. Tasvirni tanib olish algoritmlarining turlaridan biri tasvirni sinflashdir. Tasvirni (yoki tasvirning bir qismini) kirish sifatida qabul qiladi va uning mavjudligini taxmin qiladi. Masalan, natijada, it, mushuk yoki stol kabi sinflar ni hosil qiladi. Buning uchun algoritm sinflarni o'rganish va ajratish uchun o'qitilishi kerak.
Oddiy holatda, itlar bilan tasvirlarni aniqlay oladigan sinflash algoritmini yaratish uchun siz minglab it tasvirlari va minglab itlarsiz fon tasvirlari bilan neyron tarmoqni o'rgatasiz. Algoritm "it" obyektini aniqlaydigan belgilarni olishni va itlarni o'z ichiga olgan tasvirlarni to'g'ri sinflashni o'rganadi. Tasvirni aniqlash algoritmlarining aksariyati sinflovchi bo'lsa-da, boshqa algoritmlar yanada murakkab ishlarni bajarish uchun ishlatilishi mumkin. Misol uchun, tasvir mazmunini tasvirlaydigan imzolarni avtomatik ravishda yozish uchun takroriy neyron tarmoq ishlatilishi mumkin.
2.2. Neyron tarmoqlari uchun rasm ma'lumotlarini oldindan
qayta ishlash bosqichlari
Tasvir ma'lumotlarini tayyorlash uchun ba'zi muhim parametrlar va tavsiyalar mavjud.
Rasm hajmi - yuqori sifatli tasvir modellarga ko'proq ma'lumot beradi, lekin ko'proq neyron tarmoq tugunlari va qayta ishlash uchun ko'proq hisoblash hajmini talab qiladi.
Tasvirlar soni - modelga qanchalik ko'p ma'lumot kiritsangiz, aniqroq bo'ladi, lekin o'quv to'plami haqiqiy obyektlar ekanligiga ishonch hosil qiling.
Kanallarning soni - kul ranglardagi tasvir 2 kanaliga (qora va oq) ega va rangli tasvirlar odatda 3 rangli kanallarga (qizil, yashil, ko'k / RGB) ega bo'lib, ranglar [0,255] oralig'ida taqdim etiladi.
Eng boshliqlari darajasi - tasvirlar bir xil boshliqlari darajasi va hajmi bor ishonch hosil qiling. Odatda neyron tarmoqlarning modellari kvadrat shakldagi kirish tasvirini o'z ichiga oladi.
|
| |
Amaliyot 2 Mavzu: TrueCrypt yordamida ma'lumotlarni shifrlashni o'rganish. Vazifa

Amaliyot - 2
Mavzu: TrueCrypt yordamida ma'lumotlarni shifrlashni o'rganish.
Vazifa: Talaba BitLocker dasturi yordamida ma'lumotlarni maxfiyligini ta’minlash jarayonini
amalga oshiradi.
Berilgan vazifa quyidagi ketma-ketliklarda bajariladi:
1-qadam Kompyuterning ihtiyoriy biror disk tanlab olindi va sichqonchaning o’ng tugmasini
bosib Включить BitLocker bo’limiga kiriladi. (1-rasm)
1-rasm
2-qadam BitLocker yordamida diskni shifrlash oynasi ochiladi va bizdan Diskni ochishda ishlatish
uchun parol kiritish so’raladi (2-rasm).
2-rasm
3-qadam Bizdan parol yoddan ko’tarilganda, uni qayta tiklash uchun (qayta tiklash kalitini)
qayerga saqlash variantlar ko’rnishida havola etiladi. O’zimizga qulay variantni tanlab далее
tugmasi bosiladi (3 -rasm).
3-rasm
4-qadam Ushbu qadamda Diskning qaysi qismini shifrlar variantlari namoyon bo’lib, diskning
faqat yozilgan qisimniki yoki diskning barcha hajmini shifrlash variantini tanlab далее tugmasi
bosiladi (4-rasm).
4-rasm
5-qadam Ushbu qadamda shifrlash jarayoni yakunda esa, shifrlash yakunlandi oynasi chiqadi
(5-rasm).
5-rasm
6-qadam H nomi bilan qayd etilgan Diskni shifrlanganini tekshirish maqsadida kompyuterni qayta
ishga tushuramiz. Kompyuterning biz shifrlagan diskni ochishda parol kiritish oynasi ochiladi.
Diskni shifrlashda kiritgan parolni kiritish orqali diskni ochamiz (6-rasm).
6-rasm
7-qadam Панель управления\Все элементы панели управления\Шифрование диска
BitLocker bo’limiga o’tish orqali shifrlangan diskning parolini o’zgartirishimiz, parolni yoq
qilishimiz, qayta tiklash kalitini arxivlashimiz, avtomatik diskni ochish finksiyasini yoqishimiz,
smart-kartni qo’shishimiz va BitLockerni o’chirib qo’yishimiz mumkin (7-rasm).
7-rasm
|
Asosiy adabiyotlar

|
Asosiy adabiyotlar
|
Sana | 28.09.2024 | Hajmi | 19,05 Kb. | | #272827 |
Bog'liq Asosiy adabiyotlar
Asosiy adabiyotlar:
Douglas E. Comer. Computer Networks and Internets (6th Edition). Pearson. USA, 2014. 672-pages.
James F. Kurose, Keith W. Ross. Computer networking: a top-down approach (6th Edition). Pearson Cloth Bound with Access Card, USA,2013,889-pages
M Aripov. B.Begalov va boshqalar. Axborot texnologiyalari. O'quv qo'llanma- Т.: “Noshir”, 2009 y.
Sattorov A. Informatika va axborot texnologiyalari. Darslik. - Т.: O‘qituvchi, 2011 y.
M.Aripov, M.Muhammadiyev. Informatika, informasion texnologiyalar. Darslik. Т.: TDYuI, 2004 y.
Эндрю Таненбаум, Дэвид Уэзеролл. Компьютерные сети. Издательство ПИТЕР 2012г. 960стр.
Виктор Олифер, Наталия Олифер. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. Учебник. Издательство ПИТЕР 2016г. 992 стр.
М.Aripov, M.Fayziyeva, S.Dottayev. Web texnologiyalar. O‘quv qo'llanma. Т.; “Faylasuflar jamiyati”. 2013
Qo‘shimcha adabiyotlar
Mirziyoev Shavkat Miromonovich. Buyuk kelajagimizni mard va olijanob xalqimiz bilan birga kuramiz. Mazkur kitobdan O’zbekiston Respublikasi Prezidenta Shavkat Mirziyoevning 2016 yil 1 noyabrdan 24 noyabrga kadar Korakalpogiston Respublikasi, viloyatlar va Toshkent shaxri saylovchilari vakillari bilan o’tkazilgan saylovoldi uchrashuvlarida so’zlagan nutqlari o’rin olgan. /Sh.M.Mirziyoev. - Toshkent: : “O’zbekiston”, 2017. - 488 b
O’zbekiston Respublikasi Prezidentining Farmoni. O’zbekiston respublikasini yanada rivojlantirish bo’yicha xdrakatlar strategiyasi to’g’risida. (O’zbekiston Respublikasi qonun hujjatlari to’plami, 2017 it., 6- son, 70-modda)
O’zbekiston Respublikasi Konstitutsiyasi. T.: O’zbekiston. 2014.46 b.
A.S. Kucharov, G. Shakirova. Internet. Т.: “Ibrat”, 2001 у.
Aripov М. Internet va elektron pochta asoslari.- Т.; 2000 у.
A.R.Maraximov. Internet va undan foydalanish asoslari. O'quv qo’llanma. Toshkent, "ABL - Soft", 2001
M.T.Azimjanova, Muradova, M.Pazilova. Informatika va axborot texnologiyalari. O'quv qo'llanma. Toshkent, “O'zbekiston faylasuflari milliy jamiyati”, 2013 y.
Велихов А.В и др. Компьтерные сети. Учеб.пос., Москва, ЗАО «Новый издательский дом», 2005 г.
Begbo’tayev A.E, Yusupov R.M. Tarmoq texnologiyalari. O’quv qo’llanma. Toshkent. Tafakkur nashriyoti, 2020 y.
Begbo’tayev A.E. Kompyuter tarmoqlarini loyihalash va qurish. O’quv qo’llanma. Toshkent. Fan va ta’lim nashryoti, 2022 y.
Axborot manbaalari
http://www.ziyonet.uz – Axborot ta’lim portali
http://www.edu.uz – Oliy va o‘rta maxsus ta’lim vazirligi portal
www.lex.uz – O‘zbekiston Respublikasi Qonun hujjatlari
ma’lumotlari milliy bazasi.
http://scopus.com – Scopus ma’lumotlar bazasi.
http://www.ebsco.com - EBSCO ma’lumotlar bazasi.
http://orcid.org – ORCID ma’lumotlar bazasi.
http://scholar.google.ru - GoogleScholar ma’lumotlar bazasi.
http://mendeley.com
http://sciencedirect.com
http://www.proquest.com
http://www.ivis.ru/
|
| |
Avtomobil sanoati - - Zbekiston respublikasi raqamlitexnologiyalar vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi

|
Zbekiston respublikasi raqamlitexnologiyalar vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi
|
bet | 7/8 | Sana | 16.05.2024 | Hajmi | 169,75 Kb. | | #236853 |
Bog'liq MO\' 5-mustaqil ishAvtomobil sanoati - avtonom avtomashinalar AQShda sinov bosqichidan o'tadi va ko'plab Evropa shaharlarida jamoat transporti sifatida ishlatiladi. Avtonom haydashni engillashtirish uchun, tasvirni tanib olish yo'lda obyektlarni, shu jumladan harakatlanuvchi obyektlarni, transport vositalarini, odamlarni va yo'llarni aniqlashni, shuningdek, yo'l chiroqlari va yo'l belgilarini aniqlashni o'rganadi.
Ishlab chiqarish - tasvirni aniqlash ishlab chiqarish jarayonining turli bosqichlarida qo'llaniladi. Ishlab chiqarish jarayonida nuqsonlar sonini kamaytirish uchun ishlatiladi, masalan, tegishli metadata bilan komponentlarning tasvirlarini saqlash va nuqsonlarni avtomatik aniqlash.
O’quv jarayonida - tasvirni tanib olish o'quvchilarga o’quv qiyinchiliklarini engillashtirishda va nogironligi mavjud shaxslarga yordam berishi mumkin. Misol uchun, kompyuterli ko'rishga asoslangan ilovalar tasvirni nutq va matnga aylantirish funksiyalarini ta'minlaydi, bu bilan disleksiya yoki ko'zi ojiz o'quvchilarga materiallarni o'qish imkoniyatini yaratadi.
Neyron tarmoqni tasvirni tanib olishda qo'llash. Tasvirlar bilan ishlash Deep Learning texnologiyasining muhim sohasidir. Butun dunyoda dunyoning barcha kameralaridan olingan barcha tasvirlar tuzilmadagi ma'lumotlar kutubxonasini tashkil qiladi. Neyron tarmoqlari, kompyuterli o'rganish va sun'iy intellektni qo'llash orqali ushbu ma'lumotlar turli vazifalarni bajarish uchun tuzilgan va ishlatiladi: ichki, ijtimoiy, professional va davlat, xususan, xavfsizlikni ta'minlash va boshqalar.
Video nazorati uchun barcha arxitekturalarning asosi tahlil bo'lib, uning birinchi bosqichi tasvirni (obyektni) tanib olishdir. Keyinchalik, kompyuterni o'rganish orqali sun'iy aql harakatlarni tanib oladi va ularni tasniflaydi.
Tasvirni tanib olish uchun neyron tarmoq avval ma'lumotlar bo'yicha o'qitilishi kerak. Bu inson miyasida neyron aloqalarga juda o'xshaydi - biz ma'lum bilimlarga egamiz, obyektni ko'ramiz, tahlil qilamiz va aniqlaymiz.
Neyron tarmoqlari o'qitiladigan datasetning hajmi va sifatini talab qiladi. DataSet ochiq manbalardan yuklab olinishi yoki mustaqil ravishda to'planishi mumkin.
Amalda, bu ma'lum bir chegaraga qadar neyron tarmog'idagi yashirin qatlamlar qanchalik ko'p bo'lsa, tasvir aniqroq aniqlanadi. Bu qanday amalga oshiriladi?
Rasm bir necha pikselgacha bo'lgan kichik joylarga bo'linadi, ularning har biri kirish neyronidir. Sinapslar yordamida signallar bir qatlamdan ikkinchisiga uzatiladi. Ushbu jarayon davomida millionlab parametrlarga ega bo'lgan yuz minglab neyronlar olingan signallarni qayta ishlangan ma'lumotlar bilan taqqoslashadi.
Qisqacha aytganda, agar biz mushuk fotosuratini tanib olishni so'rasak, biz fotosuratlarni kichik bo'laklarga ajratamiz va bu qatlamlarni millionlab allaqachon mavjud bo'lgan mushuk tasvirlari bilan taqqoslaymiz, ularning belgilarini tarmoq o'rgangan bo’ladi.
|
| |
Operatsion tizimlar fanidan mustaqil ish

|
Operatsion tizimlar fanidan mustaqil ish
|
bet | 1/5 | Sana | 20.05.2024 | Hajmi | 19,67 Kb. | | #246600 |
Bog'liq Operatsion tizimlarda buyruqlar terminallari (1)
MUXAMMAD AL-XORAZIMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI
OPERATSION TIZIMLAR FANIDAN
MUSTAQIL ISH
Mavzu: Operatsion tizimlarda buyruqli terminallar. Windows buyruqlar satri va PowerShell muhiti. Unix oilasi operatsion tizimlarining terminallari
Bajardi: 730-21 guruh talabasi
Choriyorqulov Azizbek
Ziyodullayev Javohir
«17»May 2024 y.
Qabul qildi: Quvondiqov Jo‘rabek
Ball _____________
Toshkent - 2024
REJA Windows buyruqlar satri
Buyruqlar satri - bu Windowsda MS-DOS OTning matn ko'rinishidagi turli buyruqlarni kiritish imkonini beruvchi dastur hisoblanadi.
Ushbu dastur kiritilgan buyruqlar va qo'shimcha ma'muriy funktsiyalarni bajarish uchun ishlatililadi. Bundan tashqari, ba'zi Windows muammolarini topish va tuzatish uchun ham foydalanish mumkin.
Windows buyruqlar satrini ochish uchun Win + R tugmachalari bosiladi, muloqat oynasida cmd buyrug’I yoziladi.
Ba'zi buyruqlar ishlashi uchun kompyuterda administrator huquqlari talab qilinadi. Bundan tashqari, ma'muriy huquqlarga ega bo'lgan foydalanuvchi hisob qaydnomasida Windows buyruq satrini ishga tushirishning o'zi etarli emas. U administrator sifatida ishga tushirilishi kerak. Bu, har doimgidek, bir necha usul bilan amalga oshirilishi mumkin.
Windows buyruqlar satri buyruqlari
cd (change directory) – kataloglarga o’tish va chiqish
dir (directory) – tanlangan katalogdan fayllar va papkalarni ko’rish
ipconfig – adapterlar uchun joriy tarmoq ma'lumotlarini, jumladan IP manzilini, standart shlyuzni, tarmoq osti niqobini va hokazolarni ko'rsatadi.
ping so'rovi – tarmoq muammolarini bartaraf etish vositasi sifatida ishlatiladi. U ma'lumotlar paketini bir xil tarmoqdagi boshqa kompyuterga yuboradi va javobni chop etadi. Masalan: ping 192.168.0.2
|
| |
Sloi - Layers, Istoriya - History, Кanalы - Channel, Sveta - Color, Stili - Style, Svoystva kisti - Brushes, Svoystva shrio‘ta – Character

|
Sloi - Layers, Istoriya - History, Кanalы - Channel, Sveta - Color, Stili - Style, Svoystva kisti - Brushes, Svoystva shrio‘ta – Character
|
bet | 3/3 | Sana | 24.05.2024 | Hajmi | 0,5 Mb. | | #252462 |
Bog'liq Tolipova Dilfuza IO\'M dars ishlanma (2)Sloi - Layers, Istoriya - History, Кanalы - Channel, Sveta - Color, Stili - Style, Svoystva kisti - Brushes, Svoystva shrio‘ta – Character va xokazo.
Ushbu soxalarni ham Okno(Window) menyusidagi buyruqlari yordamida ekranga chiqarishimiz va ekrandan olib tashlashimiz mumkin.
Yordamchi soxalarni kichkinashtirishimiz ham mumkin. Buning uchun soxaning yuqorisidagi kichkinalashtirish (svernut) tugmasidan o‘oydalanamiz.
Yordamchi soxalarda bizga eng kerakli bu ish qurollar soxasi (panel Instrumentov -Toolbox) va qatlamlar soxasi (Sloi- Layers). Yangi PhotoShop o‘aylini yaratish yoki eski o‘aylni qayta ochish uchun menyu O‘ayldagi Sozdat va Otkrыt buyruglaridan o‘oydalanamiz. O‘ayl yaratganimizda ekranda quyidagi oyna hosil qilinadi.
Bu oynada uning nomini Name, turini Preset, enini Width, bo’yini Height, sio‘atini Resolution, ranglar xolatini, orqa rangini tanlashimiz kerak bo’ladi. Hammasini tanlagach OК tugmasini bosamiz va natijada ekranda yangi bo’sh ish soxa xosil qilinadi.
G) Mustahkamlash.
VIII. Kampyuterda o’quvchilar amaliy holda bajarib ko’rsatish.
IX. Foydalanilgan adabiyotlar ro’yxati:
Maktab infarmatika darsi.
Ma’ruzalar to’plami
Internet malumotlari
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Sloi - Layers, Istoriya - History, Кanalы - Channel, Sveta - Color, Stili - Style, Svoystva kisti - Brushes, Svoystva shrio‘ta – Character
|
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR

FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
1. Asomova R.Z. Kasb tanlash motivasiyasi va uning dinamikasi. Psix.f.n......dis.-
T., 2002. -137 b.
2. Davletshina M.G., G.B.Shoumarov "Psixologi
- pedagogicheskie aspekti
proferentasii i
3. Ismogilova F.S. Professionalniy opit spesialistov i upravlenie im v usloviyax
formirovaniya rinochnoy ekonomiki. Avtoref. dis. …doktor. psixol. nauk. -
Moskva, 2000.-41 s.
4. Qadirov B.R.Sposobnosti i sklonnosti: psixofiziologicheskoe issledovanie.
Tashkent:
5. Klimov Ye.A. "Kak vibrat professiyu" Moskva, 1990.
6. Klimov Ye.A. Psixologo-pedagogicheskie problemi professionalnoy konsultasii.
M.: Znanie, 1983-96s.
7. Kondakov I.M. "Individualno - psixologicheskie osobennosti podrostkov v
vibore professii" Moskva, 1989.
8. Ishmuhammedov R.Abduqodirov A.Pardaev A. Ta'limda
innovatsion
texnologiyalar.Toshkent -2008.
I Bob bo’yicha xulosa - 2 mundarija kirish

19
ishlari psixologik xizmatni joriy etish va rivojlantirish uchun ma’lum darajada asos
bo‘lmoqda.
Ayni paytda, psixologik xizmat tizimining bugungi holati va uning
amaliy faoliyat yo‘nalishlarini har tomonlama, chuqur tahlil qiluvchi va shu tahlillar
asosida psixologik xizmatning istiqbollarini ochib beruvchi maxsus tadqiqotlarning
taqchilligi nihoyatda muhim muammo bo‘lib qolmoqda. Pedagogik-psixologik
vaziyatlar, o‘quvchilarning o‘rganish jarayonida rivojlanayotgan ruhiy, psixologik
va o‘quv jarayonlarini ifodalovchi bir konseptdir.
Bu vaziyatlar, o‘quvchilarning
o‘z-o‘zini tushunish darajasini, o‘rganishga qaratilgan qiziqishlarini, o‘zlashtirish va
qayta tiklash imkoniyatlarini aks ettiradi. Pedagogik-psixologik vaziyatlar,
o‘quvchilar va o‘qituvchilar orasidagi muloqot va o‘quv jarayonida o‘tkaziladigan
interaksiyalarni ta'riflaydi. Bu vaziyatlar, o‘quvchilarning motivatsiyasi, qiziqishi,
o‘z-o‘zini tushunish darajasi, o‘rganishga qaratilgan maqsadlari, shaxsiy rivojlanish
darajasi va boshqalar kabi muhim o‘quvchilik xususiyatlari bilan bog‘liq bo‘lishi
mumkin. Pedagogik-psixologik vaziyatlarni tahlil etish, o‘quvchilarning
ruhiy
holatlarini, o‘rganish jarayonida qatnashishlarini va ularga mos maslahatlar berishni
o‘rganishga imkon beradi. Bu tahlil, o‘qituvchilar va psixologlar uchun
o‘quvchilarning o‘rganish jarayonida yuzaga keladigan
muammolar va ularni
bartaraf etish usullarini aniqlashda yordam beradi. Pedagogik-psixologik vaziyatlar,
o‘quvchilarning o‘zlashtirish va qayta tiklash imkoniyatlarini ta'minlash,
motivatsiyalash, o‘z-o‘zini tushunish darajasini oshirish, o‘rganishga qaratilgan
maqsadlarga erishish va ruhiy salomatliklarini saqlashda
katta ahamiyatga ega
bo‘ladi. Bu vaziyatlarni tahlil qilish va ularga mos keladigan psixologik xizmatlarni
taqdim etish, o‘quvchilarning o‘z-o‘zlarini rivojlantirish va muvaffaqiyatli
o‘qitishni ta'minlashda muhimdir.
13 mavzu. O‘rash qonuniyati reja

13 MAVZU. O‘RASH QONUNIYATI
Reja.
1. Taxtachalarga harakat uzatmasi zanjirli mexanizmlar
2. Zaxira о‘ralish mexanizmili о‘rash mexanizmi
3. Shakllanayotgan joylama kо‘rsatkichlari. Uzatish sxemasini tanlash
Konik о‘ralishda sо‘taning har xil qismlarini о‘rashda ip yotqizgichning harakat qonuni bir
xil bо‘lmaydi va uning keyingi ishlov xarakteriga bog‘liq bо‘lgan tuzilishiga bog’liq. Agar
sо‘tadagi ip mokili avtomatik tо‘quv dastgohlarida arqoq sifatida ishlatilsa, sо‘ta tо‘rt qismdan
iborat bо‘ladi: zaxira 1, uya 3, tana 2 va tagо‘rov 4 (1 rasm).
1. rasm. Sо‘taning tuzilish sxemasi.
Zaxira sо‘tani о‘rash boshida naychaning 10-15 mm uzunlikda pastki qismida bо‘ladi va
ishlatilgan naycha almashayotganda ishlatiladi. Zaxiradagi ip uzunligi 5-10 m ni tashkil qiladi va
mokili avtomatik tо‘quv dastgohining taxlov kengligi bilan aniqlanadi.
Sо‘taning uyasi sо‘tadagi ip uzunligini oshirish maqsadida о‘raladi va о‘rash jismining
asosi bо‘lib xizmat qiladi. Uyaning sferik shaklini olish uchun har bir qavatning о‘ralishdan sо‘ng
ipyotqizgichning bir xil bо‘lmagan siljishini ta’minlash kerak. Aks holda sо‘taning past qismi
yakuniy shakli kesik konus kо‘rinishida bо‘ladi. Bundan tashqari uya’ni shakllashda
nimqavatlardagi о‘ramlar qadami doimiy bо‘lmay, yuqoriga harakatlanganda kattalashadi,
qavatakning qalinligi kamayadi, pastga yurib qavatga о‘ralishida esa aksincha, natijada uyaning
shakllanayotgan qismi konusligi о‘rash jismi konusligiga yaqinlashib ortadi. О‘rash mushtagi
aylanish sanami о‘zgarmas bо‘lganda sо‘taning hamma qavatlaridagi ip uzunligi (uya qavatlarida
ham) bir xilligini inobatga olib, uya’ni shakllashda uchta shartni bajarish kerak:
1. Har bir qavatak va qavatcha yuqoriga nisbatan pastda qalinroq bо‘lishi kerak, bu о‘rash jismi
konik shaklda hosil bо‘lishi uchun shart.
2. Keyingi nimqavatning oldingisiga nisbatan surilishi uya hosil bо‘lishi bilan kamayishi kerak.
Uya’ni о‘rash vaqtida bu surilish
i quyidagi chegaralarda о‘zgaradi:
1
i
n
n
– sо‘ta tanasini о‘rashda keyingi nimqavatning oldingisiga nisbatan surilishi;
1
– uyaning ikkinchi nimqavatining birinchi nimqavatga nisbatan surilishi.
3. О‘rash jismi о‘qi bо‘ylab uya nimqavatlarining balandligi
ri
H
uya hosil bо‘lishi bilan oshishi
kerak:
rn
ri
ri
H
H
H
ri
H
– uyaning birinchi nimqavatining balandligi;
rn
H
– sо‘ta jismi о‘ralishida nimqavatning balandligi.
Hamma uchta omilning bir vaqtda ta’sir qilishi sо‘ta asosi (uya) ni pastda – sferik va
yuqorida – konik shaklda bо‘lishini ta’minlaydi. Sо‘ta jismi о‘ralgandan sо‘ng ipyotqizgich
birinchi holatiga tez qaytib keladi va pastda tagо‘rov о‘raladi (5-12 о‘ram). О‘ralgan sо‘talar
yechilganda tagо‘rovdagi ip chuvaladi va urchuq yig’ini spiral bо‘yicha о‘rab oladi. Bо‘sh naycha
kiydirilganda yig’dagi ipni naycha bilan yig’ qisib oladi. Halqali mashinalarda konik о‘ralishda
ipning yetish nuqtasi о‘rash jismi aylanish о‘qi bо‘ylab
|
Murakkab moddalar bilan - Vodorod va kislorod

|
Vodorod va kislorod
|
bet | 3/14 | Sana | 09.06.2024 | Hajmi | 208,62 Kb. | | #261922 |
Bog'liq Vodorod va kislorod Kislorod va uning xossalari. kislorod va vodorod birikmalari. Vodorodning murakkab moddalar bilan reaksiyalariMurakkab moddalar bilan:
7) Metall oksidlari bilan (metalllarni tiklash uchun ishlatiladi):
CuO + H 2 → Cu + H 2 O
Fe 3 O 4 + 4H 2 → 3Fe + 4H 2 O
8) uglerod oksidi (II) bilan:
CO + 2H 2 → CH 3 OH
Sintez - gaz (vodorod va uglerod oksidi aralashmasi) katta amaliy ahamiyatga ega, chunki harorat, bosim va katalizatorga qarab, turli xil organik birikmalar, masalan, HCHO, CH 3 OH va boshqalar hosil bo'ladi.
9) Toʻyinmagan uglevodorodlar vodorod bilan reaksiyaga kirishib, toʻyinganga aylanadi:
C n H 2n + H 2 → C n H 2n+2.
10.1 Vodorod
"Vodorod" nomi ham kimyoviy elementga, ham oddiy moddaga ishora qiladi. Element vodorod vodorod atomlaridan tashkil topgan. oddiy modda vodorod vodorod molekulalaridan tashkil topgan.
a) vodorod kimyoviy elementi
Elementlarning tabiiy qatorida vodorodning tartib raqami 1. Elementlar sistemasida vodorod IA yoki VIIA guruhida birinchi davrda.
Vodorod Yerdagi eng keng tarqalgan elementlardan biridir. Yer atmosferasi, gidrosfera va litosferadagi vodorod atomlarining molyar ulushi (birgalikda bu yer qobig'i deb ataladi) 0,17 ga teng. U suvda, ko'plab minerallarda, neftda, tabiiy gazda, o'simliklar va hayvonlarda uchraydi. O'rtacha inson tanasida taxminan 7 kilogramm vodorod mavjud.
Vodorodning uchta izotopi mavjud:
a) engil vodorod - protium,
b) og'ir vodorod - deyteriy(D)
c) o'ta og'ir vodorod - tritiy(T).
Tritiy beqaror (radioaktiv) izotopdir, shuning uchun u tabiatda deyarli uchramaydi. Deyteriy barqaror, ammo u juda oz: w D = 0,015% (barcha quruqlik vodorodining massasidan). Shuning uchun vodorodning atom massasi 1 Dn (1,00794 Dn) dan juda kam farq qiladi.
b) vodorod atomi
Kimyo kursining oldingi bo'limlaridan siz vodorod atomining quyidagi xususiyatlarini allaqachon bilasiz:
Vodorod atomining valentlik qobiliyati bitta valentlik orbitalda bitta elektron mavjudligi bilan aniqlanadi. Katta ionlanish energiyasi vodorod atomini elektron berishga moyil bo'lmaydi va juda yuqori bo'lmagan elektron yaqinlik uni qabul qilish tendentsiyasiga olib keladi. Binobarin, kimyoviy tizimlarda H kationining hosil bo'lishi mumkin emas va H anioni bilan birikmalar unchalik barqaror emas. Shunday qilib, bitta juftlashtirilmagan elektron tufayli boshqa atomlar bilan kovalent bog'lanish hosil bo'lishi vodorod atomiga eng xosdir. Anion hosil bo'lishida ham, kovalent bog' hosil bo'lishida ham vodorod atomi bir valentli bo'ladi.
Oddiy moddada vodorod atomlarining oksidlanish darajasi nolga teng, ko'pgina birikmalarda vodorod +I oksidlanish darajasini ko'rsatadi va faqat vodoroddagi eng kam elektron manfiy elementlarning gidridlarida -I oksidlanish darajasi.
Vodorod atomining valentlik imkoniyatlari haqida ma'lumot 28-jadvalda keltirilgan. Har qanday atom bilan bitta kovalent bog' bilan bog'langan vodorod atomining valentlik holati jadvalda "H-" belgisi bilan ko'rsatilgan.
|
| |