nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
Ijodkorlik–muayyan yangilikning ahamiyati va foydali ekanligini belgilovchi shaxs faoliyati va uning natijasi.  
Ijodkor shaxs

|
Ijodkorlik–muayyan yangilikning ahamiyati va foydali ekanligini belgilovchi shaxs faoliyati va uning natijasi.
Ijodkor shaxs
|
bet | 5/15 | Sana | 07.12.2023 | Hajmi | 124,5 Kb. | | #113370 |
Bog'liq PEDAGOGIKNING IJODKORLIK SIFATLARI UNING FAOLIYATI VA INOVATSION JARAYONIIjodkorlik–muayyan yangilikning ahamiyati va foydali ekanligini belgilovchi shaxs faoliyati va uning natijasi.
Ijodkor shaxs–ijodiy jarayonni muvaffaqiyatli amalga oshira oladigan hamda aniq ijodiy natija (mahsulot)larga ega shaxs.
Kreativ shaxs–jarayon yoki natija sifatida ijodkorlikni namoyon etuvchi, masalalarni yechishga nostandart usullar bilan yondasha olishga moyil, o‘ziga xos harakatlarni tashkil etish, yangiliklarni ilgari surishga, ijodiy mahsulotlarni yaratishga layoqatli va tayyor shaxs
Ijod –ijtimoiy subyektning yangiligi, ahamiyati va foydaliligi jamiyat yoki muayyan guruh tomonidan tan olingan faoliyati yoki faoliyati natijasi
Ijodkor shaxsni tarbiyalash – kasbiy-ijodiy faoliyat tajribalarini qaror toptirish va boyitish asosida ijodiy g‘oya, ularni amalga oshirish ko‘nikma va malakalariga ega shaxsni shakllantirish va rivojlantirish
Kasbiy-ijodiy faoliyat–mutaxassisning kasbiy masalalarni ijodiy hal qilish muvaffaqiyatini tavsiflovchi faoliyati, innovatsion xattiharakati
Ijodiy topshiriqlar–muammoli vaziyatlarni tizimli tahlil asosida hal qilishga yo‘naltirilgan masalalar tizimi
Kasbiy-ijodiy imkoniyat – 1) kasbiy kompetensiya, malakaga egalik;
kasbiy ijod metodologiyasi asoslarini o‘zlashtirganlik;
ijodiy tafakkurning shakllanganlik darajasi;
kasbiy-ijodiy layoqat va shaxsiy sifatlarning rivojlanganligi
Kasbiy ijodkorlik metodologiyasi–ijodkorlikning jarayon va natija sifatida obyektlar hamda muayyan kasbiy faoliyat turlariga munosabat ko‘rinishidagi tuzilishi, mantiqiy tashkil etilishi, metod va vositalari haqidagi ta’limot
Ijodiy tafakkur – tafakkurning ijod jarayonini tashkil etish va ijod natijalari (mahsullari)ni bashoratlashni ifodalovchi turi
Ijodiy qobiliyat – ijodiy faoliyatni muvaffaqiyatli amalga oshirish va uning natijalanganligini baholashda namoyon bo‘ladigan individual xususiyati.
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Ijodkorlik–muayyan yangilikning ahamiyati va foydali ekanligini belgilovchi shaxs faoliyati va uning natijasi.
Ijodkor shaxs
|
Bu maksad kuyidagi vazifalarni yechish orkali xal etiladi

|
Bu maksad kuyidagi vazifalarni yechish orkali xal etiladi
|
bet | 9/15 | Sana | 07.12.2023 | Hajmi | 124,5 Kb. | | #113370 |
Bog'liq PEDAGOGIKNING IJODKORLIK SIFATLARI UNING FAOLIYATI VA INOVATSION JARAYONIBu maksad kuyidagi vazifalarni yechish orkali xal etiladi
nazokat, pedagogik qobiliyat kabi tarkibiy qismlari haqidagi malakalarni yechish;
-pedagogik mahoratni mustaqil shakllantirish ko‘nikmalarini hosil qilish;
-egallangan pedagogik-psixologik bilimlar asosida shaxsiy pedagogik mahoratni yaratish malakalarini hosil qilish;
Tarbiyachining kasbiy mahorati
Avvalo tarbiyachining kasbiy mahoratiga ta’rif beraylik. tarbiyachining kasbiy mahorat – bu ma’lum shaxsiy (bolalarni sevishi, mehribonligi, hayrixohligi va h.k) va kasbiy (bilimdonligi, javobgarlikni his qilishi, ijodkorligi eruditsiyasi va h.k.) fazilatlarining yig‘indisi hisoblanib, u pedagogik-psixologik, usuliy tayyorgarligida, bolalarni tarbiyalashning optimal yo‘llarini izlab topishida namoyon bo‘ladi. Shuning uchun tarbiyachining kasbiy mahorat, bilimdonligi, zukkoligi, ijodkorligi bilan birga shaxsiy sifatlarni ham takomillashtirishni ham taqozo qiladi. Murabbiy faoliyat mahoratini qanday fazilatlar belgilaydi? Mohir avvalo mafkuraviy tayyorgarlikka ega bo‘lishi lozim. Bu deganimiz Milliy qadriyatlar, urf-odatlar, an’analarni bo‘lishi va ularni yoshlar ongiga yetkazib tarbiyalanuvchilarni ota-bobolarimiz yaratgan boy merosga hurmatni tarbiyalay olishi kerak. Buning uchun avvalo murabbiyning o‘zi milliy qadriyatlarning mohiyat mazmunini chuqur anglashi, ularga hurmat e’tiqodi bo‘la olishi darkor, Ijtimoiy hayot qonunlarini aniq tushunish, milliy-ahloqiy qadriyat, mafkura mazmunini anglash tarbiyalanuvchilarda bobolar, avlodlar ruhiga hurmatni, ilmiy dunyoqarash asoslarini tarbiyalash uchun muhim ahamiyat kasb etadi.
Pedagoglik kasbi sohasida: bolalarni sevish va ular bilan ishlashga qiziqish, pedagogik ishni sevish, ruhiy pedagogik ziyraklik va kuzatuvchanlik, pedagogik nazokat, pedagogik tasavvur, tashkilotchilik qobiliyati, xaqqoniylik, dilkashlik, talabchanlik qat’iylik va maqsadga intilish, vazminlik, o‘zini tuta bilish kasbiy layoqatlilik.
Bilim sohasiga: keng ilmiy saviya, ma’naviy ehtiyoj va qiziqish, intellektual qiziqish, yangilikni his qila bilish.
Faoliyatlar kishini o‘ziga duch kelgan hodisalarni tahlil qilish va umumlashtirish tajribasi bilan boyitadi.
Pedagogik malaka-egallagan bilim va ko‘nikmalarni faoliyatning ma’lum turini egallab olish, yaxshi bajara olish qobiliyatidir.
|
| |
Foydalanilgan adabiyotlar - Mavzu: pedagogikning ijodkorlik sifatlari uning faoliyati va inovatsion jarayoni

|
Mavzu: pedagogikning ijodkorlik sifatlari uning faoliyati va inovatsion jarayoni
|
bet | 15/15 | Sana | 07.12.2023 | Hajmi | 124,5 Kb. | | #113370 |
Bog'liq PEDAGOGIKNING IJODKORLIK SIFATLARI UNING FAOLIYATI VA INOVATSION JARAYONIFoydalanilgan adabiyotlar:
Karimov I.A. Yuksak ma’naviyat – yengilmas kuch. Toshkent: Ma’naviyat, 2008. – 173 b.
Azizxodjayeva N.N. Pedagogicheskiye texnologii i pedagogicheskoye masterstvo. Izdatelsko-poligraficheskiy tvorcheskiy dom im.Chulpana.
T.; 2005. -200 s 4. Levitan K.M. Lichnost pedagoga: stanovleniye i razvitiye. Izd-vo Saratovskogo universiteta. 1991. -166 s.
Mavlonova R., To‘rayeva O. Holiqberdiyev K. Pedagogika. T.,
O‘qituvchi. -2001. – 512 b.
Karimov I.A. Yuksak ma’naviyat – yengilmas kuch. Toshkent: Ma’naviyat, 2008. – 173 b.
Azizxodjayeva N.N. Pedagogicheskiye texnologii i pedagogicheskoye masterstvo. Izdatelsko-poligraficheskiy tvorcheskiy dom im.Chulpana.
T.; 2005. -200 s 4. Levitan K.M. Lichnost pedagoga: stanovleniye i razvitiye. Izd-vo Saratovskogo universiteta. 1991. -166 s.
Mavlonova R., To‘rayeva O. Holiqberdiyev K. Pedagogika. T.,
O‘qituvchi. -2001. – 512 b.
Ochilov M. Yangi pedagogik texnologiyalar. – Qarshi. Nasaf, 2000.
.
|
| |
I-bosqich "Kompyuter" yo’nalishi "9-23" guruhida o’tkazilgan ota-onalar yig’ilishi

|
I-bosqich "Kompyuter" yo’nalishi "9-23" guruhida o’tkazilgan ota-onalar yig’ilishi
|
Sana | 14.02.2024 | Hajmi | 16,56 Kb. | | #156267 |
Bog'liq OTA ona yig\'ilish bayoni
I-bosqich “Kompyuter” yo’nalishi “9-23” guruhida o’tkazilgan ota-onalar yig’ilishi
BAYONNOMASI
Sana: 23.11.2023 Paxtach tuman.
Guruh Rahbari: X.Toshbotirov
Qatnashdilar: 20 nafar
Qatnashmadilar; 6 nafar
Kun tartibi.
O’quvchilarni mashg’ulaotlarga qatnashishi
O’quvchilarni kutubxonaga a’zo bo’lganligi.
Har xil masalalar.
Eshitildi: 1-masala yuzasidan guruh rahbari F.Xolbutayeva so’zga chiqdi: o’quvchilarni darslarga jalb qilish bo’yicha ma’lumot berdi.
Eshitildi: surunkali va turg’un dars qoldirayotgan o’quvchilarga ogohlantirish xatlari qilinganligini aytib o’tdi. Barcha o’quvchilar sababsiz dars qoldirganligi to’g’risida ogohlantirdi.
Eshitildi: 2-masala yuzasidan ham guruh rahbari so’zga chiqdi: o’quvchilarni kutubxonga a’zo bo’lmagan o’quvchilar ogohlantirildi.
Eshitildi: 3-masala yuzasidan ota onalar so’zga chiqib har xil masalalar ko’rildi. O’quvchilarni forma bilan ta’minlash, darsga o’z vaqtida kelish, davomati va o’quv qurollarini nazorat qilishini o’z zimmalariga oldi.
Yig’ilish qaror qiladi:
Dars mashg’ulotlaariga to’liq qatnashish barcha ota-onalar va guruh rahbari zimmasiga yuklatildi.
Guruh rahbari va amaliyot rahbariga yuklatildi.
Ota-onalar zimmasiga yuklatildi.
Guruh rahbari: F.Xolbutayeva
Ota-onalar qo’mitasi raisi: M.
|
| |
Raqamli video lavhalar - Mavzu: pedagogikning ijodkorlik sifatlari uning faoliyati va inovatsion jarayoni

|
Mavzu: pedagogikning ijodkorlik sifatlari uning faoliyati va inovatsion jarayoni
|
bet | 4/15 | Sana | 07.12.2023 | Hajmi | 124,5 Kb. | | #113370 |
Bog'liq PEDAGOGIKNING IJODKORLIK SIFATLARI UNING FAOLIYATI VA INOVATSION JARAYONIRaqamli video lavhalar – o‘quv moduli (o‘quv fani) bo‘yicha bilim, ko‘nikma va malakalarni o‘zlashtirishga yordam beradigan ma’lumotlarni o‘z ichiga olgan 3D o‘lchamdagi zamonaviy o‘quv manbai
Virtual stendlar – 1) real obyekt, predmet, jarayon, voqea va hodisalarning elektron modeli; 2) matn, rasm, sxema, jadval, diagramma va b. shakldagi axborot, jarayon hamda virtual muhitlarni yaratish, saqlash, ishlov berish, raqamlashtirish va tizimli ravishda amalga oshirishni ifodalovchi kompyuterli vosita
Imitatsion virtual trenajyor (ingl. “train” – “tarbiyalamoq”, o‘qitmoq”, “mashq qildirmoq”) – elektron shakldagi o‘quv-mashqlantiruvchi qurilma bo‘lib, u yordamida mehnat faoliyatining real sharoiti modellashtiriladi, muayyan faoliyat (m-n: mashina (mexanizm)ni boshqarish, murakkab stanokda ish bajarish yoki harbiy texnika sirlarini o‘zlashtirish) ko‘nikmalari shakllantiriladi, ko‘nikmalar malakalarga aylantiriladi hamda hosil bo‘lgan malakalar takomillashtiriladi
Multimedia mahsulotlari – o‘zida AKTning dasturiy va texnik imkoniyatlari asosida audio, video, matn, grafika va animatsiya effektlari asosida o‘quv materialini tinglovchilarga yetkazib berilishini mujassamlashtirgan ishlanma (mahsulot)lar
Audio va video vizual materiallar – o‘quv axborotlarini kompyuter texnologiyasi yordamida ovozli va vizual shaklda qabul qilinishini ta’minlovchi materallar
Video animatsiyalar – chizilgan (rasmli) yoki kichik hajmli obraz (hajmiy, qo‘g‘irchoq yoki o‘yinchoqli obyekt)larni harakatga keltirish va bu harakatning har bir bosqichini ketma-ket suratga olinganligini ifodalovchi elektron tasvirlar
Prezentatsiya (taqdimot; lot. “praesentatio” – taqdim etish) – muayyan mavzu yoki muammo bo‘yicha o‘quv (ilmiy, amaliy) xarakterdagi materiallarning ish qog‘ozlari (oddiy yoki vatman qog‘ozlar) hamda axborot-kommunikatsion vositalar (kompyuter, proyektor, protsesor va b. qurilmalar) yordamida taqdim etilishi
Tarbiyachining ijodkorlik sifatlari.
Pedagog-tarbiyachi o‘z-o‘zidan ijodkor bo‘lib qolmaydi. Uning ijodkorlik qobiliyati ma’lum vaqt ichida izchil o‘qib-o‘rganish, o‘z ustida ishlash orqali shakllantiriladi va u asta-sekin takomillashib, rivojlanib boradi.
Har qanday mutaxassisda bo‘lgani kabi bo‘lajak pedagoglarning kreativlik qobiliyatiga ega bo‘lishlari uchun talabalik yillarida poydevor qo‘yiladi va kasbiy faoliyatni tashkil etishda izchil rivojlantirib boriladi. Bunda pedagogning o‘zini o‘zi ijodiy faoliyatga yo‘naltirishi va bu faoliyatni samarali tashkil eta olishi muhim ahamiyatga ega. Pedagog ijodiy faoliyatni tashkil etishda muammoli masalalarni yechish, muammoli vaziyatlarni tahlil qilish, shuningdek, pedagogik xarakterdagi ijod mahsulotlarini yaratishga alohida e’tibor qaratishi zarur.
|
| |
Har tomonlama fikrlash ta’lim oluvchilardan o‘quv topshirig‘i, masalasi va vazifalarini bajarishda ko‘plab g‘oyalarga tayanishni talab etadi. Bundan farqli ravishda

|
Har tomonlama fikrlash ta’lim oluvchilardan o‘quv topshirig‘i, masalasi va vazifalarini bajarishda ko‘plab g‘oyalarga tayanishni talab etadi. Bundan farqli ravishda
|
bet | 3/15 | Sana | 07.12.2023 | Hajmi | 124,5 Kb. | | #113370 |
Bog'liq PEDAGOGIKNING IJODKORLIK SIFATLARI UNING FAOLIYATI VA INOVATSION JARAYONIHar tomonlama fikrlash ta’lim oluvchilardan o‘quv topshirig‘i, masalasi va vazifalarini bajarishda ko‘plab g‘oyalarga tayanishni talab etadi. Bundan farqli ravishda
bir tomonlama fikrlash esa birgina to‘g‘ri g‘oyaga asoslanishni ifodalaydi. Mushohada yuritishda masala yuzasidan bir va ko‘p tomonlama fikrlashdan birini inkor etib bo‘lmaydi. Binobarin, bir va har tomonlama fikrlash kreativlikni shakllantirishda birdek ahamiyat kasb etadi. YA’ni, topshiriqni bajarish, masalani yechishda ta’lim oluvchi yechimning bir necha variantini izlaydi (ko‘p tomonlama fikrlash), keyin esa eng maqbul natijani kafolatlovchi birgina to‘g‘ri yechimda to‘xtaladi (bir tomonlama fikrlash).
Yuqorida bildirilgan fikrlarga tayangan holda “kreativlik” tushunchasini quyidagicha sharhlash mumkin:
Shaxsning kreativligi uning tafakkurida, muloqotida, histuyg‘ularida, muayyan faoliyat turlarida namoyon bo‘ladi. Kreativlik shaxsni yaxlit holda yoki uning muayyan xususiyatlarini tavsiflaydi. Kreativlik iqtidorning muhim omili sifatida ham aks etadi. Qolaversa, kreativlik zehni o‘tkirlikni belgilab beradi, “ta’lim oluvchilar e’tiborini ta’lim jarayoniga faol jalb etishni ta’minlaydi”.
Kasbiy faoliyatda pedagogning kreativligi turli shakllarda namoyon bo‘ladi. Ular quyidagilardir: axborot, shu jumladan, kompyuter texnologiyasi yordamida pedagog - tarbiyachi tomonidan kreativ yondashuv asosida tayyorlanib, ta’lim jarayonida samarali foydalanish mumkin bo‘lgan ijod mahsulotlari sanab o‘tiladi.
Multimedia – bir necha ko‘rinishdagi: elektron shakldagi grafik, matnli, raqamli, ovozli, musiqali, video, audio, fotografiya, harakatlanuvchi obrazlar (animatsiyalar) va boshqa axborotlarni uzatuvchi kompyuter texnologiyalari uchun taalluqli umumiy tushuncha
Elektron albom – rasmlar, suratlar, chizmalar va boshqar grafik tasvirlar hamda ularning izohlarini o‘zida aks ettiruvchi elektron shakldagi to‘plam
Elektron atlas (yun. “Atlas” – birinchi bo‘lib, osmon globusini yaratgan afsonaviy Liviya podshosining nomidan) – muayyan o‘quv moduli (o‘quv fani) bo‘yicha tavsiya etilgan va o‘ziga xos grafik tasvirlarga ega bo‘lib, o‘quv maqsadlariga ko‘ra foydalaniladi
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Har tomonlama fikrlash ta’lim oluvchilardan o‘quv topshirig‘i, masalasi va vazifalarini bajarishda ko‘plab g‘oyalarga tayanishni talab etadi. Bundan farqli ravishda
|
Ilmiy kengash namangan muhandislik-texnologiya instituti soliyev azizbek kamoldinovich - bet 15

22
Тема диссертации доктора философии (Doctor of Philosophy) по техническим наукам
зарегистрирована в Высшей аттестационной комиссии при Кабинете Министров Республики
Узбекистан за №B2021.4.PhD/T2526
Диссертация выполнена в Наманганском инженерно-технологическом институте.
Автореферат диссертации на трех языках (узбекский, русский, английский (резюме)) размещен
на веб-странице Научного совета Наманганского инженерно-технологического института
(
www.nammti.uz
) и на Информационно-образовательном портале “ZiyoNet” (
www.ziyonet.uz
).
Научный руководитель:
Жуманиязов Қадам
доктор технических наук, профессор
Официальные оппоненты:
Каюмов Жyрамирза Абдираматович
доктор технических наук, доцент
Ражабов Одил Олимович
доктор философии по техническим наукам (PhD),
доцент
Ведущая организация:
-rasm. Yigiruv chizig‘i sxemasi (a) va halqali yigiruv mashinasida cho‘zish asbobining

13
ishqalanishning soddalashtirilgan modellari ko‘pincha qo‘llaniladi. Shunday
modellardan biri Amontonning ishqalanish qonunidir.
𝑇 = 𝑘𝑁 (1)
bu yerda:
k – ishqalanish koeffitsienti;
N – normal bosim kuchi.
Ushbu qonun ipning tekislik bilan o‘zaro ta’sirini hisoblashda yaxshi ishlaydi.
Amonton qonuni bo‘yicha ishqalanish koeffitsientini aniqlashning eng oddiy usuli
Taleporovskiy usuli bo‘lib, unda ikkita ishqalanish yuzasi orasiga ma'lum
N kuch bilan
qisilgan ip o‘lchangan
F kuch bilan tortiladi. Ishqalanish koeffitsienti quyidagicha
hisoblandi.
𝑘 = 𝐹/2𝑁
Egri sirtlarda ipning ishqalanish kuchlarini hisoblash uchun Eyler formulasidan
foydalanildi:
𝑇 = 𝑇
0
𝑒
𝑘𝜑
(2)
bu yеrda:
T- taranglik kuchi;
T
0
– boshlang‘ich taranglik;
e – egri yuzani qamrov
burchagi.
Eyler formulasining qo‘llanilishi odatda cheklangan, chunki, ipning egilish
deformatsiyalarini, egri chiziqlar radiusini, o‘ralgan sirtni va boshqa bir qator
parametrlarni hisobga olish shart emas. Ipning egri yuzalar bilan o‘zaro ta’sirini tadqiq
qilishning yana bir yo‘nalishi ishqalanish kuchining nafaqat normal bosim kuchiga,
balki ipning sirt bilan aloqa qilish maydoniga bog'liqligini aniqlashdir. Bunday
ishlardan biri N.V.Lustgarten. Ushbu ishda ko‘ndalang harakat paytida o‘zaro ta’sir
qiluvchi ikkita ipning ishqalanish modeli quyidagi ifoda bilan aniqlangan:
𝑇 = k𝑁 + 𝛽𝑆 (3)
bu yerda:
β – yopishish koeffitsienti;
S – o‘zaro ta’sirlashuvchi yuzalarning
teginish maydoni.
Ishchi aloqa maydonini quyidagi bog'liqlikka ko‘ra aloqa joyining ellipssimon
shakli shartlaridan foydalanib hisoblash taklif etilgan:
𝑆 = 𝜋𝑎𝑏 4
⁄
Tez qotadigan sement - O`zbekiston Respublikasi

22
Plastiklashtirilgan sementdan foydalanilganda qorishma va betonning
plastikligi oshadi, bu еsa beton qorshimasini joylashni osonlashtiradi va
tezlashtiradi, betonda sementni 5-10% ga iqtisod qilish imkonini beradi eki suv
sement nisbatini kamaytiradi va betoning sovuqqa chidamliligini oshiradi.
Plastiklashtirilgan sement portlandtsement kabi markalarga еga.
Ohak - O`zbekiston Respublikasi

28
pemzalar,
kvarts qumi, gips toshi) qo’shish mumkin. Sifati bo’yicha tarkibidagi
aktiv CaO va MgO larni miqdoriga qarab ohak 3 navga (qo’shimchasiz, ohakda
ularning miqdori tegishli ravishda 90, 80, 70% ga teng kelishi kerak, qo’shimchali
I va II naviga ohaklarda tegishli ravishda 64, 52% bo’linadi). So’nish
tezligiga
qarab tez so’nadigan ohak (so’nish tezligi 20 min. gacha) va sekin so’nadigan
ohakka (so’nish tezligi 20 min dan qo’proq) ajratiladi.
Havoda qotadigan ohakli qorishma va betonlarning mustahkamligi katta
еmas, 28 kunda 0, 5-3 MPa ni tashkil еtadi. Material
mustahkamligi avtoklav
ishlov berishda (175
0
C harorat va 0, 8 MPa bosimda) sezilarli darajada oshirilishi
mumkin, ohakning to’ldiruvchi kremnezemi bilan o’zaro ta’siri natijasida
mustahkam gidrosilikatlar hosil bo’ladi. Bu usul avtoklav
silikat betonni olish
uchun qo’l keladi, mustahkamligi 20-50 MPa ni tashkil еtadi (hatto bundan ham
yuqori bo’lishi mumkin), shuningdek serg’ovak betonni ishlab chiqishda qo’llash
mumkin. Avtoklav silikat materiallarini olish uchun tarkibida magniy oksidi 5%
dan ko’p bo’lmagan tez so’nadigan ohakdan foydalaniladi.
O`zbekiston Respublikasi

O`zbekiston Respublikasi
Download
1,42 Mb.
Matnni ko'rish
bet
1/47
Sana
25.05.2024
Hajmi
1,42 Mb.
#253710
Download
1,42 Mb.
Matnni ko'rish
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Dərs
Mühazirə
Qaydalar
Referat
Xülasə
Yazı
O`zbekiston Respublikasi
Download
1,42 Mb.
Matnni ko'rish
ementli betonlar - O`zbekiston Respublikasi

|
O`zbekiston RespublikasiBog'liq O`zbekiston Respublikasiementli betonlar
turli sementlardan tayyorlanadi va ularni aksariyati
qurilishda keng foydalaniladi. Ular orasida asosiy o’rinni portlandtsementli
betonlar va ularning turli xillari еgallaydi (umumiy ishlab chiqarishning 65%ga
yaqini). Ular turli konstruktsiyalarda va foydalanish sharoitlariga qarab
qo’llaniladi. Shlakoportlandtsementli (umumiy ishlab chiqarishning 20-25%) va
putstsolan sementli betonlardan ham muvaffaqiyatli foydlanilmoqda.
Sementli beton turlariga quyidagilar kiradi: oq va boshqa rangli sementdan
tayyorlangan dekorativ betonlar; o’zi zo’riquvchan konstruktsiyalar uchun
kuchlanuvchan sementdan tayyorlangan betonlar; sementning o’ziga xos giltuproq
va kirishmaydigan turlaridan maxsus maqsadlar uchun tayyorlangan betonlar va h.
k.
Silikat betonlar
ohak asosida tayyorlanadi. Bunday usulda tayyorlanadigan
betonlarni qotirishda avtoklav usulidan foydalaniladi.
Gips betonlar
, turli navli gipsdan, ichki devorlar, osma shift va pardoz
еlementlarini tayyorlashda foydalaniladi. Bu betonning turli xillari – gipstsement –
putstsolanli betonlar suvga o’ta chidamliligi uchun qo’llash ko’lami ancha keng
(sanuzellarning hajmli bloklari, kam qavatli uylar konstruktsiyalari va boshqalar).
Shlakishqorli betonlar
еndigina qurilishda qo’llanila boshlandi. Bunday
betonlardagi bog’lovchi o’rnida maydalangan shlaklarning ishqorli qorishma bilan
aralashmasidan foydalaniladi.
Betonpolimerlar
asosi smoladan yoki furfurolatseton misolidagi maxsus
qo’shimchalar yordamida betonda qotadigan monomerlardan tashkil topgan turli
polimer bog’lovchilardan (poliеfirli, еpoksidli, karbamidli) tayyorlanadi. Bunday
betonlar agressiv muhit va o’ta o’tkir ta’sirga еga bo’lgan (ishqalanish, kavitatsiya
va b. ) sharoitlarda qo’llash juda o’rinli. Betonlar aralash bog’lovchilar, sement va
polimer moddalardan ham tayyorlanadi. Bunday betonlarni
|
| |
Соответствие исследования с приоритетными направлениями

25
Ж.Мирзабоев, Д.Алиева, Қ.М.Холиқов, С.Л.Матисмаилов, З.Эркинов,
О.Ражабов, Ш.Қорабоев и другие. В результате проведенных научных
исследований были получены значительные результаты в решении вопросов
эффективного использования текстильного сырья,
его очистки, прядения,
механики нитей и ткани,
эффективности, надежности, точности текстильных
машин, технологических показателей изделия и их улучшения, их применения
на практике.
В то
же время, несмотря на то, что проведено много исследований по
прядению,
сегодня такие проблемы, как производство трикотажных нитей
определенного ассортимента, их физико-механические
свойства и влияние
рабочих органов прядильной машины на свойства пряжи, различные свойства и
характеристик трикотажных нитей и их влияние на эффективность прядильных
машин недостаточно изучены.
-rasm. Ishqalanish kuchining tashqi tangensial kuchga bog'liqligi

16
tomonga prujina o‘rnatishni lozim deb topildi (6a-rasm). Rasmda qurilmani o‘rnatilgan
(6, b-rasm) va ishchi holati (6, c-rasm) tasviri keltirilgan.
Dissertatsiyaning
“Halqali yigirish mashinasida sifatli trikotaj iplari ishlab
chiqarish bo‘yicha amaliy tadqiqotlar” deb nomlangan uchinchi bobida trikotaj
iplarini nazariy tadqiqotlar asosida ishlab chiqarish sharoitida tajriba o‘tkazish uchun
“Home textile NT” MCHJ korxonasida o‘tkazildi. Bunda Namangan-77 va S-6524
seleksiya navli 5-tip, II nav paxta tolalaridan chiziqli zichligi 20 teks hamda 25 teks
bo‘lgan trikotaj iplari ishlab chiqarildi.
Korxonadagi halqali yigiruv mashinasida tajribalar o‘tkazish uchun tajriba rejasi
tuzib olindi. Unga ko‘ra, korxonada ishlab chiqarilayotgan ipni nazorat ipi sifatida va
4 ta tajribaviy iplar olish rejalashtirildi. Korxonada o‘rnatilgan CSM 2114 rusumli
halqali yigirish mashinasida tajribalar o‘tkazildi. Chiziqli zichligi 20 teks iplarga
korxonada bugungi kunda 780 bur/metr berib, 25 teks iplarga esa 750 bur/metr buram
berib ishlab chiqarilmoqda. Shundan kelib chiqib, va mashina imkoniyatidan kelib
chiqqan holda tajribalar rejalashtirilgan.
Shu bilan birgalikda yangi qurilmani
qo‘llagan
holda
ushbu
mashinadagi
dastlabki tajribalar asosida qamrov yoyi
burchagini
𝛼
ishlab
chiqarish
sharoitidagidan farqli ravishda 38
0
o‘rniga
34
0
qilib tajribalar o‘tkazildi (7-rasm).
Yangi
qurilmani
qo‘llab
ishlab
chiqarilgan chiziqli zichligi 20 teks bo‘lgan
trikotaj iplarning xossa ko‘rsatkichlari
Fergana
Global
Textile
korxonasida
o‘rnatilgan Uster kompaniyasining eng
so‘nggi rusumli jihoz va mashinalarida
o‘lchandi va 1-jadvalga jamlandi.
Содержание - O`zbekiston Respublikasi

Содержание
Введение
3
ЧАСТЬ 1,
ГЛАВА 1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИЯ
БЕТОНОВ.
1.1. основные понаятия
8
1.2. классификация бетонов
9
ГЛАВА 2. МАТЕРИАЛЫ ДЛЯ БЕТОНА
2.1. Вяжущие вещества
14
2.2. Заполнители для бетона
30
2.3. Вода для приготовления бетона
45
2.4. Добавки к бетонам
46
ГЛАВА 3. БЕТОННАЯ СМЕСЬ
3.1. Структура бетонной смеси
52
3.2. Свойство бетонной смеси
56
3.3. Зависимость подвижности и жестокости бетонной смеси от
различных факторов
63
ГЛАВА 4. СТРУКТУРООБРАЗОВАНИЕ БЕТОНА
4.1. Формирование структуры бетона
68
4.2. Структура бетона
69
ГЛАВА 5. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СОСТАВА ТЯЖЕЛОГО
БЕТОНА
5.1. Основные положения единой методики определения
состава бетона
73
5.2.
Выбор соотношения между мелким и крупным
заполнителями
77
5.3. Порядок расчета состава бетона
79
5.4. Экспериментальная проверка состава бетона
83
5.5. Определение производственного состава бетона
86
Список используемой литературы
90
2. Betonning klassifikatsiyasi

1. 2. Betonning klassifikatsiyasi Hozirgi zamonda qurilishda betonning turli xillaridan foydalanilmoqda.
Beton turlarini qo’llangan materiallar xususiyatlari va belgilangan maqsadiga
qarab klassifikatsiyalash bo’yicha tartibga solish mumkin. Betonning ko’p
xususiyatlari uning zichligiga bog’liqdir, ya’ni beton zichligi sement toshining
zichligiga, to’ldiruvchilarning turi va beton tuzilishiga bog’liq.
Beton zichligi bo’yicha o’ta og’ir (2500 kg/m
3
va undan ortiq); og’ir (1800-
2000 kg/m
3
); engil (500-1800 kg/m
3
); o’ta engil (500 kg/m
3
dan kam) turlariga
bo’linadi. O’ta og’ir betonlar og’ir to’ldiruvchilardan – po’lat qipig’i va
qirindisidan (po’lat beton), temir rudadan (limonit va magnetit betonlar) yoki
baritdan (barit beton) tayyorlanadi.
Qurilishda asosan zichligi 2100-2500 kg/m
3
bo’lgan tog’ jinslaridan olingan
to’ldiruvchili (granit, ohaktosh, diabaz va b. ) oddiy og’ir betonlar qo’llaniladi.
1800-2000 kg/m
3
zichlikdagi betonlar 1600-1900 kg/m
3
zichlikka еga bo’lgan tog’
jinslari - shag’allardan tayyorlanadi.
Engil beton g’ovak to’ldiruvchilardan (keramzit, agloporit, ko’pchitilgan
shlak, pemza, tuf) olinadi. Engil betonlarning qo’llanilishi qurilish
konstruktsiyalari og’irligini kamaytiradi, qurilishni arzonlashtiradi, shuning uchun
ularni ishlab chiqarish tezkorlik bilan o’smoqda.
O’ta engil betonlarga g’ovakli betonlar kiradi, ularni bog’lovchi, mayda
yanchilgan qo’shimchalar va suv qo’shilgan qorishmani maxsus usulda ko’pchitib
olinadi (gazbeton, ko’piksimon beton) va yirik g’ovakli beton engil to’ldiruvchi
asosida tayyorlanadi. G’ovakli betonda to’ldiruvchi o’rnida sun’iy tayyorlangan
g’ovakdagi havo hisoblaniladi.
10
Bog’lovchi modda betonni xususiyatini aniqlaydigan asosiy tashkil еtuvchi
bo’lib, uning turlari bo’yicha betonlar farqlanadi, jumladan: sementli, silikatli,
gipsli, ishqor shlakli, betonpolimerli, polimertsementli betonlar va maxsus
betonlar.
S
-rasm. Yangi qurilmani qo‘llash - Ilmiy kengash namangan muhandislik-texnologiya instituti soliyev azizbek kamoldinovich

17
1-jadval
Yangi qurilmani qo‘llab ishlab chiqarilgan chiziqli zichligi 20 teks bo‘lgan
trikotaj iplarning xossa ko‘rsatkichlari
№
Urchuq
aylanish
tezligi,
ayl/min
Ipning xossa ko‘rsatkichlari
Ipni
ng a
m
al
iy c
h
iz
iq
li
zi
chl
igi
, t
eks
Ipda
gi
bura
m
la
r s
oni
,
bur/
m
et
r
U
st
er b
o‘
yi
cha
not
eki
sl
ig
i, %
Ipni
ng pi
shi
ql
ig
i, Rkm
U
zi
li
shda
gi
uz
ayi
shi
, %
Ingi
chka
j
oy
la
r s
oni
,
dona
Y
o‘
g‘
on j
oyl
ar s
oni
,
dona
N
eps
la
r s
oni
,
N
eps
/km
Ipni
ng t
ukdorl
ig
i,
H,
%
M
as
hi
na
da
i
p uz
il
is
h
soni
,
m
art
a/
1000 urc
h*s
oa
t
1
12800
19,87 752 11,15 15,97
5,10
2
79
114
5,88
66
2
19,79 704 11,26 15,82
4,77
2
60
98
5,76
64
3
19,85 648 11,00 15,63
4,76
1
73
100
5,80
62
4
13550
19,77 749 11,04 15,95
4,93
3
83
108
5,69
65
5
19,74 688 10,99 15,71
4,80
3
65
101
5,78
60
6
19,80 651 10,84 15,46
4,49
1
74
116
5,65
79
7
14480
19,74 754 10,89 15,53
4,75
0
53
108
5,80
73
8
19,69 709 10,86 16,08
4,69
0
54
90
5,78
74
9
19,76 655 10,95 15,66
4,66
1
48
104
5,88
83
Ipning Uster bo‘yicha notekisligi urchuqning tezligi ortishi bilan kamayishi
kuzatildi shunga ko‘ra, aytish mumkinki, korxonadagi ishlab chiqrashi sharoitiga
nisbatan 13 foizgacha kamaygani ipning sifatini bir sinfga ortishini ta’minlaydi.
Bunday ipdan mahsulot ishlab chiqarishda foydalanilganda mahsulot sifati ortishi va
uzilishlar soni kamayishiga erishish mumkin bo‘ladi.
Mahsulot sifatini ta’minlashdagi yana bir omil bu nuqsonlar sonini kamligidir.
Ishlab chiqarishda yakuniy ishlov berish jarayoni bu pardozlash bo‘lib, mahsulotni
bo‘yash va parzozlashda nuqsonlar katta muammoga aylanadilar. Tajriba davomida
yangi qurilmani qo‘llagan holda urchuq tezligini oshirish va buramlar sonini
kamaytirish hisobiga ipdagi nuqsonlarni keskin kamaytirishga, ya’ni, ikki
barobargacha kamaytirishga erishilgan.
Quyidagi 2-jadvaldan oldingi tajriba kabi qurilmani qo‘llagan holda olingin
natijalar nazorat ipiga nisbatan ijobiy ko‘rsatkichlarga ega bo‘lganligini ko‘rish
mumkin. Bunda urchuqning aylanishlar soni 14000 min
-1
va buramlar soni 650 dan
600 bur/metr da eng yaxshi ko‘rsatkichlarga erishilganini ko‘rish mumkin.
Рис. 1. Короткий (а) и длинный (б) треугольник кручения

Рис. 1. Короткий (а) и длинный (б) треугольник кручения, с) вид сбоку По этой причине волокна из вытягивающейся пары выходят в виде пучка
треугольной формы, и это называется треугольником кручения. Конечно,
больше всего обрывов происходит именно в этом слабом месте, потому что
натяжение пряжи создаваемое от баллона может достигать беспрепятственной
вытяжной пары, и крутка в треугольнике кручения будет равна нулю.
Формирование нити происходит в треугольнике кручения и определяет
структуру нити. Для того чтобы пряжа была высокого качества, с низкой
ворсистостью и растяжимой, то волокна в пряже должны находиться в
следующем состоянии:
- правильно направлены;
- равномерно распределены по длине и сечению;
- спирально обмотаны вокруг оси пряжи;
- все волокна должны быть соединены с помощью натяжения.
Из всех существующих способов прядения все перечисленные требования
удовлетворяет метод кольцевого прядения, и особенно последнее важное
условие. Однако это верно для случая, когда треугольник кручения оптимальный
и хорошая геометрия прядения.
Цель состоит в том, чтобы исследовать треугольник кручения при
использовании кольцепрядильной машины в максимально технологически
возможной степени для получения трикотажной пряжи, а также повышение
производительности кольцепрядильной машины и качества вырабатываемой
пряжи.
Во второй главе диссертации названной «Теоретическое исследование производства качественной трикотажной пряжи на кольцепрядильной машине» проведен проведен анализ конструктивных возможностей
производства
трикотажной
пряжи
на
кольцепрядильной
машине,
усовершенствование конструкции, теоретические исследования по производству
трикотажной пряжи и определены возможности эффективного использования
устройства индивидуального контроля веретена (ИСМ) фирмы Rieter.
В кольцепрядильной машине вытяжной прибор установлен наклонно под
определенным углом (рис. 2). Причиной такого наклона является уменьшение
угла выхода пучка волокон, выходящего из переднего цилиндра. Пучок волокна
30
не доходит до поверхной части цилиндра, поэтому его разрывная прочность
составляет 22-24% от прочности готовой пряжи.
а)
б)
I-bo’lim 
 Beton texnologiyasi

9
chidamliligini ko’tariladi. Zarur hollarda beton xususiyatlari boshqa yo’nalishda
o’zgartiriladi.
Beton – asosiy qurilish ashyosidir. Unga keng qamrovda turli xususiyatlar,
jumladan
mustahkamlik, zichlik, issiqlik o’tkazuvchanlik va boshqa shu kabi
xossalarni berish mumkin.
O`zbekiston Respublikasi - bet 8

Portlandtsement (PTS)
deb,
tarkibida
gipsdan
tashqari
mineral
qo’shimchalar bo’lmagan sementga aytiladi. Toza klinkerli portlandtsement
qo’shimchasiz holda yuqori mustahkamlikdagi betonlarda, yigmatemir- beton
ishlab chiqarishda, ayniqsa oldindan zo’riqtirilgan konstruktsiyalarda, maxsus
sharoitlar – shimoliy tumanlarda, quruq va issiq iqlimlarda qo’llaniladi.
Sementlarga qo’yiladigan talablar
2. 1-jadval
TSement turlari
Marka
Qo’shimchalarning miqdori, %
granullangan
Shlak
aktiv mineral
trepel, opoklar,
diatomit
boshqalar
Umumiy qurilishga
mo’ljallangan sementlar:
Portlantsement
400, 500
550, 600
yo’l qo’yilmaydi
mineral qo’shimchali
portlantsement
400, 500
550, 600
20
10
15
tez qotuvchan portlandtsement
400, 500
20
10
15
shlakli portlandtsement
300, 400
500
21-60
Tez qotuvchan shlakli
portlandtsement
400
21-60
Sul’fatga chidamli sementlar:
sul’fatga chidamli
portlandtsement
400
yo’l qo’yilmaydi
qo’shimchali sul’fatga chidamli
portlandtsement
400, 500
10-20
5-10
yo’l
qo’yilmay-
di
sul’fatga chidamli shlakli
portlandtsement
300, 400
21-60
yo’l
qo’yilmaydi
yo’l
qo’yilmay-
di
Putstsolanli sement
300, 400
Yo’l qo’yilmaydi
20-30
25-40
21
Umumiy ishlab chiqariladigan sementning 60% ni keng ko’lamda
qo’llaniladigan sement, ya’ni ko’shimchali portlandtsement bilan tashkil еtadi.
Ular ko’pgina monolit va yig’ma temir- beton konstruktsiyalarda qo’llanilishi
mumkin.
Axborot tizimlari nazariy asoslari magistratura mutaxassisliklari uchun o

O„quv qo„llanma OTMning barcha magistratura mutaxassisliklariga
mo„ljallangan bo„lib, “Axborot tizimlari” fanining nazariy asoslarini o„rganishga
qaratilgan.
Учебное
пособие
предназначено
для
магистрантов
всех
специальностей на изучение теоретических
основ по предмету
«Информационные технологии» во всех учебных заведениях высшего
образования.
Axborot tizimlari nazariy asoslari / magistratura mutaxassisliklari uchun
o‘quv qo‘llanma – 192 bet
Muallif: Maxarov Tolkun Abdilaxatovich – Mirzo Ulug„bek nomidagi
O„zbekiston Milliy Universiteti Mexanika-matematika
fakulteti
Programmalash va tarmoq texnologiyalari kafedrasi
Muharrir: Yu. Sobirxonova
Taqrizchilar:Toshkent Axborot Texnologiyalari Universiteti Ilmiy ishlar
bo„yicha prorektori: fizika-matematika fanlari doktori,
professor
A.A. Xaldjigitov
Mirzo Ulug„bek nomidagi O„zbekiston Milliy Universiteti
Mexanika-matematika fakulteti Programmalash va
tarmoq
texnologiyalari kafedrasi mudiri: fizika-matematika fanlari
nomzodi, dotsent
Sh.F. Madraximov
Mirzo Ulug„bek nomidagi O„zbekiston Milliy Universiteti
Mexanika-matematika fakulteti Informatika
va tadbiqiy
dasturlash kafedrasi: fizika-matematika fanlari nomzodi,
dotsent
A.T. Xaydarov
Mirzo Ulug„bek nomidagi O„zbekiston Milliy Universiteti O„quv-uslubiy
Kengashi tarkibidagi O„quv adabiyotlari bo„yicha
ekspert guruhi kengashida
ko„rib chiqilgan va nashrga tavsiya etilgan.
(2012-yil 10-apreldagi 12-sonli majlis)
MUNDARIJA - Image Recognition

|
Image Recognition
|
bet | 2/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024
KIRISH 13
I.BOB. SUN’IY INTELLEKTNI PYTHON ILOVALARIGA INTEGRATSIYALASH: ZAMONAVIY YONDASHUVLAR. 14
1.1.Sun’iy intellekt tushunchasiga kirish va uning zamonaviy ilovalardagi roli 14
1.2.Sun’iy intellektni Python ilovalariga integratsiyalash uchun mashhur kutubxonalar va frameworklarni ko‘rib chiqish 24
1.3.Python loyihalarida sun’iy intellektni amalga oshirishning amaliy misollari 31
II.BOB. ILOVALAR FUNKSIONALLIGINI TAKOMILLASHTIRISH UCHUN PYTHON-DA MASHINALI O‘QITISH KUTUBXONALARIDAN FOYDALANISH 42
2.1. Mashinali o‘qitish asoslariga kirish va ulardan Python-ilovalarda foydalanish 42
2.2. Pythonda mashinali o‘qitish kutubxonalaridan foydalanish 49
2.3. Ilova funksionalligini takomillashtirish uchun mashinali o‘qitishdan foydalanishning amaliy misollari 55
III.BOB. SUN’IY INTELLEKT VA PYTHON YORDAMIDA JARAYONLARNI AVTOMATLASHTIRISH 62
3.1. Avtomatlashtirish g’oyasi qanday paydo bo‘ldi. 62
3.2.Mashinali o‘qitish va muammolarni hal qilish algoritmlaridan foydalangan holda avtomatlashtirilgan tizimlarni yaratish uchun Pythondan foydalanish 76
3.3.Python-da sun’iy intellekt yordamida jarayonlarni avtomatlashtirishning ba’zi amaliy misollari 80
IV.BOB. PYTHON CHATBOTLAR VA VIRTUAL YORDAMCHILARNI ISHLAB CHIQISHDA ASOSIY VOSITA SIFATIDA 85
4.1.Pythonda chatbotlar va virtual yordamchilarni ishlab chiqish asoslari 85
4.2. Chatbotlarni yaratishda tabiiy til va mashinali o‘qitish integratsiyasi 98
4.3.Python yordamida samarali chatbotlar yaratish uchun amaliy tavsiyalar va misollar 106
V.BOB. PYTHON DASTURLASH TILIDA SUN’IY INTELLEKT YORDAMIDA BIZNES JARAYONLARINI OPTIMALLASHTIRISH 113
5.1.Biznes jarayonlarini optimallashtirish va strategik qarorlar qabul qilishda sun’iy intellektning roli 113
5.2.Pythonda biznes jarayonlarini optimallashtirish uchun mashinali o‘qitish va ma’lumotlar tahlilidan foydalanish misollari 124
5.3.Mavjud biznes jarayonlariga sun’iy intellekt texnologiyalarini joriy etish bo‘yicha tavsiyalar 128
|
| |
IV.BOB. PYTHON CHATBOTLAR VA VIRTUAL YORDAMCHILARNI ISHLAB CHIQISHDA ASOSIY VOSITA SIFATIDA 85

|
IV.BOB. PYTHON CHATBOTLAR VA VIRTUAL YORDAMCHILARNI ISHLAB CHIQISHDA ASOSIY VOSITA SIFATIDA 85
|
bet | 8/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024IV.BOB. PYTHON CHATBOTLAR VA VIRTUAL YORDAMCHILARNI ISHLAB CHIQISHDA ASOSIY VOSITA SIFATIDA 85
4.1.Pythonda chatbotlar va virtual yordamchilarni ishlab chiqish asoslari 85
4.2. Chatbotlarni yaratishda tabiiy til va mashinali o‘qitish integratsiyasi 98
4.3.Python yordamida samarali chatbotlar yaratish uchun amaliy tavsiyalar va misollar 106
V.BOB. PYTHON DASTURLASH TILIDA SUN’IY INTELLEKT YORDAMIDA BIZNES JARAYONLARINI OPTIMALLASHTIRISH 113
5.1.Biznes jarayonlarini optimallashtirish va strategik qarorlar qabul qilishda sun’iy intellektning roli 113
5.2.Pythonda biznes jarayonlarini optimallashtirish uchun mashinali o‘qitish va ma’lumotlar tahlilidan foydalanish misollari 124
5.3.Mavjud biznes jarayonlariga sun’iy intellekt texnologiyalarini joriy etish bo‘yicha tavsiyalar 128
VI.BOB. MA’LUMOTLARNI TAHLIL QILISH VA BASHORATLASH VAZIFALARIDA PYTHON VA MASHINALI O‘QITISH 135
6.1.Python va Scikit - mashinali o‘qitish yordamida ma’lumotlarni tahlil qilish 135
6.2.Pandas va NumPy kabi kutubxonalardan foydalanish 145
VII.BOB.PYTHON YORDAMIDA TASVIR VA VIDEOLARNI QAYTA ISHLASHDA SUN’IY INTELLEKT 156
7.1.Pythonda Machine Learning yordamida tasvirni qayta ishlash 156
7.2.Rasm va videolarni qayta ishlash uchun OpenCV va TensorFlow kabi kutubxonalar bilan tanishish 169
VIII.BOB AVTOMATIK TANIB OLISH VA TASNIFLASH TIZIMLARINI YARATISH UCHUN PYTHON-DAN FOYDALANISH 178
8.1.Python yordamida ma’lumotlarni aniqlash va tasniflash asoslari 178
8.2.Avtomatik tanib olish va tasniflash muammolari uchun mashinali o‘qitish usullarini ko‘rib chiqish 190
8.3.Python-da ma’lumotlarni avtomatik ravishda tanib olish va tasniflash qobiliyatiga ega tizimni ishlab chiqish 197
IX.BOB. SUN’IY INTELLEKTGA ASOSLANGAN TAVSIYALAR TIZIMINI ISHLAB CHIQISHDA PYTHON 204
9.1.Tavsiya tizimini yaratish uchun Python-dan qanday foydalanish uslubi 204
9.2.Shaxsiylashtirilgan tavsiyalar tizimini yaratishda Pythonning roli 211
9.3.Python yordamida tavsiyalar tizimini ishlab chiqish va integratsiyalashning amaliy jihatlari 214
|
| |
XIV.BOB. NEYRON TARMOQLARNI PYTHON WEB-LOYIHALARIGA INTEGRATSIYALASH 315

KIRISH 13
I.BOB. SUN’IY INTELLEKTNI PYTHON ILOVALARIGA INTEGRATSIYALASH: ZAMONAVIY YONDASHUVLAR. 14
1.1.Sun’iy intellekt tushunchasiga kirish va uning zamonaviy ilovalardagi roli 14
1.2.Sun’iy intellektni Python ilovalariga integratsiyalash uchun mashhur kutubxonalar va frameworklarni ko‘rib chiqish 24
1.3.Python loyihalarida sun’iy intellektni amalga oshirishning amaliy misollari 31
II.BOB. ILOVALAR FUNKSIONALLIGINI TAKOMILLASHTIRISH UCHUN PYTHON-DA MASHINALI O‘QITISH KUTUBXONALARIDAN FOYDALANISH 42
2.1. Mashinali o‘qitish asoslariga kirish va ulardan Python-ilovalarda foydalanish 42
2.2. Pythonda mashinali o‘qitish kutubxonalaridan foydalanish 49
2.3. Ilova funksionalligini takomillashtirish uchun mashinali o‘qitishdan foydalanishning amaliy misollari 55
III.BOB. SUN’IY INTELLEKT VA PYTHON YORDAMIDA JARAYONLARNI AVTOMATLASHTIRISH 62
3.1. Avtomatlashtirish g’oyasi qanday paydo bo‘ldi. 62
3.2.Mashinali o‘qitish va muammolarni hal qilish algoritmlaridan foydalangan holda avtomatlashtirilgan tizimlarni yaratish uchun Pythondan foydalanish 76
3.3.Python-da sun’iy intellekt yordamida jarayonlarni avtomatlashtirishning ba’zi amaliy misollari 80
Pwtorch yordamida misol (oddiy neyron tarmoq uchun)

|
Pwtorch yordamida misol (oddiy neyron tarmoq uchun)
|
bet | 14/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 20243. Pwtorch yordamida misol (oddiy neyron tarmoq uchun)
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
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)
# Ma’lumotlarni pwtorch tensorlariga aylantirish
X_train_tensor = torch.Tensor(X_train)
y_train_tensor = torch.Tensor(y_train).long()
# Oddiy neyron tarmoqni aniqlash
class SimpleNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleNN, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(4, 64)
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(64, 3)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
# Model, yo‘qotish funktsiyasi va optimizatorni ishga tushirish
model = SimpleNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# Modelni o‘qitish
for epoch in range(50):
outputs = model(X_train_tensor)
loss = criterion(outputs, y_train_tensor)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# Modelning aniqligini baholash
with torch.no_grad():
X_test_tensor = torch.Tensor(X_test)
predictions = model(X_test_tensor)
_, predicted_labels = torch.max(predictions, 1)
accuracy = accuracy_score(y_test, predicted_labels.numpy())
print(f"Test Accuracy: {accuracy}")
Bu Python-da mashinali o‘qitish kutubxonalaridan foydalanishning oddiy misollari. Haqiqiy loyihalarda siz o‘zingizning vazifangiz talablariga qarab model parametrlarini sozlashingiz, o‘zaro tekshirishni amalga oshirishingiz va h.k.
Python-da tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) kutubxonalaridan foydalanish misollarini ko‘rib chiqaylik:
NLTK (Natural Language Toolkit):
Nltk kutubxonasini o‘rnatish:
pip install nltk
|
| |
Prediction: {{ prediction }}

{% endif %}
 
Data Prediction

Prediction: {{ prediction }}
Result
Prediction: {{ prediction }} {% endif %} Data Prediction
Download
5,69 Mb.
bet
182/182
Sana
19.05.2024
Hajmi
5,69 Mb.
#244351
1
...
174
175
176
177
178
179
180
181
182
Bog'liq
Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024
Bu sahifa navigatsiya:
Prediction: {{ prediction }}
Result
Prediction: {{ prediction }}
{% endif %}
Data
Prediction
Input Data:
Predict
{% if prediction %}
Prediction: {{ prediction }}
Input Data: {{ input_data }}
{% endif %}
Image
Classification
Classify Image
Result
The predicted object is: {{ result }}
Download
5,69 Mb.
1
...
174
175
176
177
178
179
180
181
182
Download
5,69 Mb.
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Dərs
Mühazirə
Qaydalar
Referat
Xülasə
Yazı
Prediction: {{ prediction }} {% endif %} Data Prediction
Download
5,69 Mb.
VI.BOB. MA’LUMOTLARNI TAHLIL QILISH VA BASHORATLASH VAZIFALARIDA PYTHON VA MASHINALI O‘QITISH 135

|
VI.BOB. MA’LUMOTLARNI TAHLIL QILISH VA BASHORATLASH VAZIFALARIDA PYTHON VA MASHINALI O‘QITISH 135
|
bet | 3/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024VI.BOB. MA’LUMOTLARNI TAHLIL QILISH VA BASHORATLASH VAZIFALARIDA PYTHON VA MASHINALI O‘QITISH 135
6.1.Python va Scikit - mashinali o‘qitish yordamida ma’lumotlarni tahlil qilish 135
6.2.Pandas va NumPy kabi kutubxonalardan foydalanish 145
VII.BOB.PYTHON YORDAMIDA TASVIR VA VIDEOLARNI QAYTA ISHLASHDA SUN’IY INTELLEKT 156
7.1.Pythonda Machine Learning yordamida tasvirni qayta ishlash 156
7.2.Rasm va videolarni qayta ishlash uchun OpenCV va TensorFlow kabi kutubxonalar bilan tanishish 169
VIII.BOB AVTOMATIK TANIB OLISH VA TASNIFLASH TIZIMLARINI YARATISH UCHUN PYTHON-DAN FOYDALANISH 178
8.1.Python yordamida ma’lumotlarni aniqlash va tasniflash asoslari 178
8.2.Avtomatik tanib olish va tasniflash muammolari uchun mashinali o‘qitish usullarini ko‘rib chiqish 190
8.3.Python-da ma’lumotlarni avtomatik ravishda tanib olish va tasniflash qobiliyatiga ega tizimni ishlab chiqish 197
IX.BOB. SUN’IY INTELLEKTGA ASOSLANGAN TAVSIYALAR TIZIMINI ISHLAB CHIQISHDA PYTHON 204
9.1.Tavsiya tizimini yaratish uchun Python-dan qanday foydalanish uslubi 204
9.2.Shaxsiylashtirilgan tavsiyalar tizimini yaratishda Pythonning roli 211
9.3.Python yordamida tavsiyalar tizimini ishlab chiqish va integratsiyalashning amaliy jihatlari 214
X.BOB. BIG DATA LOYIHALARIDA MASHINALI O‘QITISH VA PYTHON TEXNOLOGIYALARINI INTEGRATSIYALASH 225
10.1.Big Data loyihalarida Python-dan foydalanishning umumiy ko‘rinishi 225
10.2. Mashinali o‘qitishni Big Data loyihalariga integratsiya qilish uchun PySpark kabi kutubxonalardan foydalanish 238
10.3. Pythonda sun’iy intellekt yordamida katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash 244
XI.BOB.PYTHON VA SUN’IY INTELLEKT: AVTOMATIK BOSHQARUV VA QAROR QABUL QILISH TIZIMINI ISHLAB CHIQISH 250
11.1.Avtomatik boshqaruv va qaror qabul qilish tizimlarini yaratishda Pythonning roli 250
11.2.Python-da avtomatik boshqaruv tizimlarini ishlab chiqish usullari va algoritmlarini ko‘rib chiqish 259
|
| |
XII.BOB. OVOZNI QAYTA ISHLASHDA SUN’IY INTELLEKT: PYTHONDA AUDIO-TAHLILIY ILOVALARNI YARATISH 273

|
XII.BOB. OVOZNI QAYTA ISHLASHDA SUN’IY INTELLEKT: PYTHONDA AUDIO-TAHLILIY ILOVALARNI YARATISH 273
|
bet | 4/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024XII.BOB. OVOZNI QAYTA ISHLASHDA SUN’IY INTELLEKT: PYTHONDA AUDIO-TAHLILIY ILOVALARNI YARATISH 273
12.1.Python-da sun’iy intellekt yordamida audio qayta ishlashga kirish. 273
12.2.Python kutubxonalari yordamida audio-tahlil ilovalarini yaratishning amaliy jihatlari 281
XIII.BOB.TIBBIYOTDA PYTHON: TIBBIY MA’LUMOTLARNI TASHXISLASH VA TAHLIL QILISH UCHUN SUN’IY INTELLEKTNI QO‘LLASH 291
13.1.Tibbiy ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilishda Python va sun’iy intellektning o‘rni 291
13.2.Tibbiy ma’lumotlarga asoslangan kasalliklarni tashxislash va bashorat qilish uchun mashinali o‘qitishni qo‘llash 303
13.3.Tibbiyotda mashinasozlikni rivojlantirish tendentsiyalari va istiqbollari 304
XIV.BOB. NEYRON TARMOQLARNI PYTHON WEB-LOYIHALARIGA INTEGRATSIYALASH 315
14.1.Python veb-loyihalarida neyron tarmoqlardan foydalanishga kirish 315
14.2.Web-ilovalarda tanib olish va bashorat qilish uchun neyron tarmoqlarni integratsiyalashning amaliy jihatlari 333
14.3.Python yordamida veb-loyihalarda neyron tarmoqlarning muvaffaqiyatli integratsiyalashuviga misollar 339
XV.BOB. KIBERXAVFSIZLIKNI YAXSHILASH UCHUN PYTHON VA MASHINALI O‘QITISH, ZAMONAVIY MUAMMOLAR VA YECHIMLAR 346
15.1.Kiberxavfsizlikda Python va mashinali o‘qitshning o‘rni 346
15.2.Kiberxavfsizlik bo‘yicha mutaxassislar duch keladigan muammolar va Python va mashinali o‘qitish tomonidan taqdim etilgan yechimlar tahlili 359
15.3.Mashinali o‘qitish usullaridan foydalangan holda kiberhujumlarni aniqlash va oldini olish uchun Python-dan foydalanishning amaliy misollari 363
Glossariya 371
Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati 374
СОДЕРЖАНИЕ
KIRISH 13
I.BOB. SUN’IY INTELLEKTNI PYTHON ILOVALARIGA INTEGRATSIYALASH: ZAMONAVIY YONDASHUVLAR. 14
1.1.Sun’iy intellekt tushunchasiga kirish va uning zamonaviy ilovalardagi roli 14
1.2.Sun’iy intellektni Python ilovalariga integratsiyalash uchun mashhur kutubxonalar va frameworklarni ko‘rib chiqish 24
1.3.Python loyihalarida sun’iy intellektni amalga oshirishning amaliy misollari 31
|
| |