nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
Tibbiy tasvirlash va tasvirni qayta ishlash

|
Tibbiy tasvirlash va tasvirni qayta ishlash
|
bet | 165/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Tibbiy tasvirlash va tasvirni qayta ishlash:
Python MRI, KT va rentgen tasvirlari kabi tibbiy tasvirlarni qayta ishlash va tasvirlash uchun ishlatiladi.
OpenCV, PyDICOM va Pillow kabi kutubxonalar kuchli tasvir vositalarini taqdim etadi.
Matn ma’lumotlari va yozuvlarini tahlil qilish:
Python tabiiy tilni qayta ishlash kutubxonalari (NLP) bilan birgalikda matnli tibbiy ma’lumotlarni, shu jumladan hisobotlar, bemorlarning yozuvlari va tibbiy adabiyotlarni tahlil qilish uchun ishlatiladi.
AI ob’ektlarni ajratib olishga, asosiy atamalarni aniqlashga va matnlardan xulosalar chiqarishga yordam beradi.
Mashinali o‘qitish va kasalliklarni bashorat qilish:
Python tibbiy tadqiqotlarda mashinali o‘qitish algoritmlarini amalga oshirishning asosiy vositasidir.
Mashinali o‘qitish modellari kasalliklarni bashorat qilish, bemorlarda kasallik xavfini aniqlash va eng yaxshi davolash strategiyalarini tanlash uchun ishlatiladi.
Genetik tahlil va bioinformatika:
Python genetik ma’lumotlarni tahlil qilish va bioinformatik vazifalarni bajarish uchun ishlatiladi.
AI genomlardagi naqshlarni aniqlashda, genetik mutatsiyalarni bashorat qilishda va genlarning kasalliklarga ta’sirini o‘rganishda yordam berishi mumkin.
Shaxsiylashtirilgan tibbiyot:
Python va AI diagnostika va davolashda shaxsiylashtirilgan yondashuvlarni ishlab chiqish uchun bemorlarning individual xususiyatlarini (genetik, klinik va boshqa ma’lumotlar) hisobga oladigan modellarni yaratishda muhim rol o‘ynaydi.
Qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlari:
Python shifokorlarga tibbiy ma’lumotlarni tahlil qilish va diagnostika va davolash bo‘yicha xabardor qarorlar qabul qilishda yordam beradigan qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlarini yaratish uchun ishlatiladi.
Avtomatlashtirish va robotlashtirish:
Jarrohlik, bemorlarni kuzatish va tibbiyot sohasidagi boshqa vazifalarni bajarish uchun robotlar va avtomatlashtirilgan tizimlarni ishlab chiqishda AI va Python-dan foydalanish.
Umumiy xulosa: Python va sun’iy intellekt birgalikda sog’liqni saqlash ma’lumotlarini qayta ishlash va tahlil qilishda muhim rol o‘ynaydi, diagnostika, davolash va umumiy sog’liqni saqlashni boshqarishni yaxshilashga yordam beradi.
Python va sun’iy intellekt sog’liqni saqlash ma’lumotlarini qayta ishlash va tahlil qilishda muhim rol o‘ynaydi, sog’liqni saqlash ma’lumotlari bilan samarali ishlash uchun ko‘plab vositalar va texnologiyalarni taqdim etadi. Python va sun’iy intellektning ushbu kontekstdagi ba’zi jihatlari va rollari:
|
| |
Brokerga ulanish - Image Recognition

|
Image Recognition
|
bet | 37/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Brokerga ulanish
RobinHood va Alpaca-ga ulanish haqida gapiraman.
Umumiy API mavjud.
Ular savdo operatsiyalari uchun hech qanday komissiya olmaydilar.
Hisob turiga qarab, ma’lum cheklovlar qo‘llaniladi. Misol uchun, RobinHood sizning hisobingizdagi balans 25 000 dollardan kam bo‘lsa, besh kun ichida faqat uchta savdoni amalga oshirish imkonini beradi. Alpaca cheklovlari unchalik qattiq emas, lekin ular hali ham API kaliti uchun daqiqada 200 ta so‘rov chegarasini o‘rnatadilar.
RobinGud
RobinHood API-ni qo‘llab-quvvatlaydigan bir nechta kutubxonalar mavjud, ammo ularning hech biri rasmiy emas. Sanko kutubxonasi GitHub’da 1,5 ming yulduzga ega bo‘lgan eng katta kutubxona edi, ammo u yopildi. LichAmnesia kutubxonasi estafetani o‘z zimmasiga oldi, ammo hozirgacha faqat 99 yulduzni qo‘lga kiritdi. Men robin_stocks dan foydalanmoqchiman, u yozish paytida 670 dan ortiq yulduzga ega. Keling, uni o‘rnatamiz:
$ pip install robin_stocks
Aksariyat harakatlar tizimga kirishni talab qiladi, shuning uchun avval tizimga kiramiz. RobinHood ko‘p faktorli autentifikatsiyani talab qiladi, shuning uchun uni sozlashi kerak. Hisobiga kirish, ikki faktorli autentifikatsiyani yoqish va “Qaysi ilovadan foydalanmoqchisiz?” degan savolga “boshqa”ni tanlash. Biz qo‘llaydigan alfanumerik kodni olasiz:
import pyotp
import robin_stocks as robinhood
RH_USER_EMAIL = <<>>
RH_PASSWORD = <<>>
RH_MFA_CODE = <<>>
timed_otp = pyotp.TOTP(RH_MFA_CODE).now()
login = rh.login(RH_USER_EMAIL, RH_PASSWORD, mfa_code=totp)
Sotib olish yoki sotish oddiy masala:
# Buying 5 shares of Google
rh.order_buy_market('GOOG’, 5)
# Selling 5 shares of Google
rh.order_sell_market('GOOG’, 5)
Alpaca
Alpaca uchun biz GitHub-da 700 dan ortiq yulduzga ega kutubxonadan alpaca-trade-api foydalanamiz. O‘rnatish:
$ pip install alpaca-trade-api
Hisobiga kirish va API kalit identifikatori va maxfiy kalitni olish, ular tizimga kirish uchun kerak:
|
| |
O‘z - o‘zini tekshirish uchun savollar

|
O‘z - o‘zini tekshirish uchun savollar
|
bet | 34/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024O‘z - o‘zini tekshirish uchun savollar:
Python - da foydalanish uchun qanday asosiy mashinalarni o‘qitish kutubxonalari mavjud?
Scikit-learn kutubxonasining asosiy xususiyatlarini sanab o‘ting.
TensorFlow va scikit-learn o‘rtasidagi farq nima?
Scikit-learn kutubxonasi tomonidan qo‘llab-quvvatlanadigan mashinali o‘qitish vazifalarining qanday turlari mavjud?
Scikit-learn kutubxonasi qanday ma’lumotlarni qayta ishlash usullarini taqdim etadi?
Scikit-learn vositalaridan foydalangan holda model sifatini qanday baholash mumkin?
Mashinali o‘qitish kutubxonalari bilan ishlashda qanday ma’lumotlar turlari tez-tez ishlatiladi?
Mashinali o‘qitish algoritmlaridan foydalanganda kategorik o‘zgaruvchilarni qanday qayta ishlash kerak?
Mashinali o‘qitish kutubxonalarida modellarni optimallashtirishning qanday usullari mavjud?
3.1. Avtomatlashtirish g’oyasi qanday paydo bo‘ldi.
Kalit so‘zlar: RobinHood, Alpaca, API, DataFrame, maksimal, minimal, Flash, Computer Vision, prognoz, OpenCV, Bashorat, Pandas, NumPy.
Haqiqiy vaqtda birja narxlari haqidagi donador ma’lumotlarni oling, ideal holda bir daqiqalik interval bilan qanchalik ko‘p bo‘lsa, shuncha yaxshi. Buning uchun biz Yahoo! Moliya, men quyida batafsilroq tushuntiraman.
Bizda algoritmdan oladigan ma’lumotlar va prognoz mavjud. Uning yordami bilan siz aktsiyalarni nima qilishni hal qilishingiz kerak: sotib olish, sotish yoki saqlash. Shuningdek, kerakli harakatlarni bajarish uchun brokerga ulanishingiz kerak. Biz RobinHood va Alpaca-dan foydalanamiz.
Hammasi shu, aslida - tizim tayyor. Faqat uni biror joyga joylashtirish va uning ishini kuzatish qoladi. Har qanday harakatni amalga oshirishda tizim telegram chatiga xabar yuborishga qaror qildim.
Bizga nima kerak?
Bir nechta kutubxonalar bilan Python 3.6;
saqlash va joylashtirish uchun administrator huquqlariga ega bulutli hisob;
Joylashtirish uchun Serversiz Frameworkni o‘rnatish uchun Node.js;
Monitoring uchun Telegram akkaunti.
Barcha yozilgan kodlar shu yerda . Ko‘p vaqt o‘tkazmasdan, keling, birinchi qismga – ma’lumotlar yig’ishga o‘tamiz.
Tekinga. Ishlaydigan tizim uchun men, albatta, bu talabni "arzon" ga o‘zgartirgan bo‘lardim, lekin o‘yinchoq tizimi uchun menga ma’lumotlar bepul kerak.
|
| |
Tibbiyotdaaxborot texnologiyalari

3
Kirish
Biroq anchadan beri shu soha odamlari bo'lgan kishilar bunday PHP o'tkazib
chiqaraverish juda kam foyda berishini da'vo qiladi. Shuningdek, PHP da
ko'rinishidan tashqari quyidagi uslubda ham kod yozish mumkin:Bundan
foydalanish oldingisiga qaraganda aniq emas. Uni ishlatish XML bilan mutanosib
emas. Biror faylda faqat PHP koddan foydalangan bo'lsangiz yakunlovchi ?> tegini
yozish shart emas. Bu PHP kod yozishda va uni saqlashda
ortiqcha joy ajratmaslik
uchun juda yaxshi amaliyot bo'ladi. PHP da izohlar yozishning ikki usuli mavjud. 1.
Ikki slesh (//) orqali undan keyingi qaror to'la izoh bo'ladi va
bu faqat shu
qatorgagina ta'sir etadi: Bu izoh yozishning ajoyib turi bo'lib, xatoliklar berayotgan
qatorni vaqtincha saqlab turish imkonini beradi: Shuningdek, izohning bu turini
biror kod qatori qanday ishlashini tushuntirish uchun ham kiritishingiz mumkin:
Butun boshli kodli faylni vaqtincha /* */ orasiga joylab qo'yish mumkin.
Veb-sahifa (yoki web-sahifa) World Wide Webdagi gipermatnli hujjatdir. Veb-
sahifalar foydalanuvchiga veb-server tomonidan joʻnatiladi hamda
ularni veb-
brauzer yordamida koʻrish mumkin.[1] Veb-sayt bir domen nomidan foydalangan
bir-biriga bogʻlangan koʻplab veb-sahifalardan iborat boʻladi.
Veb-sayt yoki shunchaki sayt (inglizcha: website; web — „toʻr“ va site — „joy“)
deb kompyuter tarmogʻidagi bir elektron manzilda joylashgan elektron hujjatlar
majmuiga aytiladi. Elektron manzil domen yoki IP shaklida boʻladi. Veb-saytni
veb-sahifadan farqlash lozim: veb-sahifa veb-saytdagi sahifalardan biri, xolos.
Qaror qabul qilish tizimlari - Axborot tizimlari nazariy asoslari magistratura mutaxassisliklari uchun o

45
«agarda» tahlili;
ekspert tizim darajasida sun‟iy intellekt.
Tezkor analitik ishlov berish tizimlari OLAP
(OnLine Analysis
Prochessing) qaror qabul qilish
uchun quyidagi vositalardan
foydalanadi:
maxsus OLAP turidagi kuchli ko„p protsessorli hisoblash
texnikasi; ko„p o„lchamli tahlil maxsus usullari;
Data Wapehoyse maxsus ma‟lumotlar saqlagichlari.
Qaror qabul qilish tizimi tarkibiga uchta asosiy tashkil etuvchi
(komponent) kiradi:
berilganlar bazasi, modellar ombori, berilganlar
bazasini boshqarish tizimi va bulardan tashqari, modellar omborini
boshqarish tizimi, foydalanuvchi va kompyuter o„rtasida
interfeysni
boshqarish tizimlaridan tashkil topgan dasturiy tizimosti.
Berilganlar bazasi qaror qabul qilish tizimida muhim ahamiyatga
ega. Undagi berilganlar foydalanuvchi tomonidan matematik modellar
yordamidagi hisoblar uchun foydalanilishi mumkin.
Berilganlarning bir qismi axborot tizimidan keladi. Ulardan
samarali foydalanish uchun qo„shimcha ishlov berilishi lozim.
Buning
uchun ikkita imkoniyat mavjud:
qaror qabul qilish tizimi tarkibiga kiruvchi berilganlar bazasini
boshqarish tizimini korxona faoliyati haqidagi ma‟lumotlarga
ishlov berish uchun qo„llash;
maxsus berilganlar bazasini yaratgan holda, qaror qabul qilish
tizimi tashqarisida ham ishlov berishni amalga oshirish. Bu usul
ko„plab tijorat amallarini bajaruvchi korxonalar uchun qulay.
Ishlov berilgan korxona faoliyati haqidagi ma‟lumotlar fayllarni
tashkil qiladi. Ishonchlilikni orttirish va tezkor kirishni ta‟minlash
uchun qaror qabul qilish tizimi tashqarisida saqlanadi.
Qaror qabul qilish tizimining ishlashi uchun firma faoliyati haqidagi
ma‟lumotlardan tashqari ichki ma‟lumotlar ham talab qilinadi, masalan,
o„z
vaqtida jamlanishi, kiritilishi va qo„llanilishi lozim bo„lgan
injenerlik, xodimlarning harakati va boshqa ma‟lumotlar.
Yuqori darajalarda qaror qabul qilishda tashqi manbalardan olingan
ma‟lumotlar muhim ahamiyatga ega. Zaruriy tashqi ma‟lumotlar sifatida
quyidagilarni ko„rsatish mumkin: raqobatchilar, milliy va jahon
iqtisodiyotidagi ma‟lumotlar. Ichki ma‟lumotlardan farqli ravishda,
tashqi
ma‟lumotlar
ularni
yig„ishga
yo„naltirilgan
maxsus
tashkilotlardan olinadi.
Bunda berilganlarni boshqarish tizimi
quyidagi imkoniyatlarga ega
46
bo„lishi lozim:
agregirlash va filtrlash jarayonlarini qo„llagan holda turli
manbalardan olinayotgan ma‟lumotlarning kombinatsiyasini
tuzish;
u yoki bu ma‟lumotlar manbaini tez qo„shish yoki o„chirish;
foydalanuvchi atamalarida ma‟lumotlarning mantiqiy tarkibini
qurish;
korxona doirasida bajarilayotgan boshqa berilganlar
bazalariga nisbatan mantiqan to„liq bog„liqsizligini
ta‟minlash.
Модель - download

| Интернет: модель tcp/udp сервисов 0,64 Mb. 1 | o'qib |
| Личностно-ориентированная модель методической службы Jismoniy tarbiya va sport bo‘yicha mutaxassislarni qayta tayyorlash va malakasini oshirish instituti nukus filiali 210,93 Kb. 2 | o'qib |
| Личностно-ориентированная модель методической службы Jismoniy tarbiya va sport bo‘yicha mutaxassislarni qayta tayyorlash va malakasini oshirish instituti nukus filiali 210,93 Kb. 2 | o'qib |
| В 1932 г советский физик Д. Д. Иваненко и немецкий учёный В. Гейзенберг создали протонно-нейтронную модель ядра атома Yarim o‘tkazgichlar va dielektriklar o‘rtasida oraliq xususiyatlarga EGA 3,9 Mb. 8 | o'qib |
| Osi эталонная модель взаимодействия устройств в сети Osi, или Open Systems Interconnection. Дословно название переводится как «взаимодействие открытых систем» Протокол 1,13 Mb. 2 | o'qib |
| Амостоятельная работа Mpls д Эталонная модель совместимости открытых систем е Современные мультимедийные приложения ж Предоставление услуг мультимедийных сетей з Современные мультимедиа, состоящие из требований к качеству обслуживания 368,43 Kb. 7 | o'qib |
| Модели osi/iso и tcp/ip модель osi/iso Протокол 311,48 Kb. 1 | o'qib |
| Практикум для вузов. Москва: Юрайт 2022 Короткина И. Б. Модель обучения академическому письму. Учебное пособие для вузов. Москва. Юрайт 2021 A. Madvaliyev, N. Mahkamov, Sh. Ko‘chimov, Z. Miraxmedova va b. T. Ijtimoiy- siyosiy terminlarning qisqacha izohli lug‘ati. "Shaffof" Практикум 303,64 Kb. 1 | o'qib |
Tibbiy tasvirlar tasvirini tahlil qilish

|
Tibbiy tasvirlar tasvirini tahlil qilish
|
bet | 163/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Tibbiy tasvirlar tasvirini tahlil qilish:
MRI va KT skanerlash: skanerlash natijalarini avtomatik talqin qilish uchun neyron tarmoqlarni o‘rgatish uchun Tensorflow va PyTorch kabi Python kutubxonalaridan foydalanish.
Shishlarni aniqlash: AI tasvirlardagi o‘smalarni avtomatik aniqlash va tasniflashda yordam berishi mumkin.
Kasalliklarni tashxislash va bashorat qilish:
Tibbiy ma’lumotlarni tahlil qilish: Python elektron tibbiy yozuvlar (emr), laboratoriya ma’lumotlari va rasm ma’lumotlari kabi tibbiy ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish uchun ishlatiladi.
Kasalliklarni bashorat qilish: mashinali o‘qitish modellari diabet, yurak-qon tomir kasalliklari va boshqalar kabi turli kasalliklar xavfini bashorat qilishi mumkin.
Tibbiy rasmlarni tasvirni qayta ishlash:
Tibbiy tasvirlarni qayta ishlash va tahlil qilish uchun OpenCV va PyDICOM kabi kutubxonalardan foydalanish.
Neyron tarmoqlari, shu jumladan konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) saratonni avtomatik tashxislash, rentgen va mrida patologiyalarni aniqlash va organlarni segmentatsiyalash uchun qo‘llaniladi.
Matn ma’lumotlarini tahlil qilish:
Tibbiy yozuvlar, hisobotlar va adabiyotlarni tahlil qilish uchun tabiiy tildan (NLP) foydalanish.
Tibbiy matnlardan asosiy ma’lumotlarni avtomatik ravishda olish uchun ma’lumot olish tizimlarini ishlab chiqish.
Kasalliklarni bashorat qilish:
Tibbiy ma’lumotlarni tahlil qilish va yuzaga kelishi mumkin bo‘lgan kasalliklarni bashorat qilish uchun mashinali o‘qitish algoritmlarini qo‘llash.
Surunkali kasalliklarni bashorat qilish va bemorlarning ahvolini kuzatish uchun vaqt qatorlaridan foydalanish.
Shaxsiylashtirilgan tibbiyot:
Genetik ma’lumotlarni tahlil qilish va ba’zi dori-darmonlarga javobni bashorat qilish uchun mashinali o‘qitish algoritmlaridan foydalanish.
Muayyan bemor uchun eng samarali va xavfsiz davolanishni tanlash uchun modellarni yaratish.
Qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlari:
Tibbiy ma’lumotlarni tahlil qilish asosida shifokorlarga tavsiyalar va qarorlarni qo‘llab-quvvatlovchi tizimlarni ishlab chiqish.
Tibbiy test natijalarini avtomatik talqin qilish uchun AI texnologiyalaridan foydalanish.
|
| |
Yuqori tezlik - Image Recognition

|
Image Recognition
|
bet | 35/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Yuqori tezlik. Tercihen hech qanday cheklovlar yo‘q, lekin daqiqada 500 dan ortiq so‘rovni bajarish etarli.
Haqiqiy vaqtda ma’lumotlar. Ba’zi API-lar ma’lumotlarni biroz kechikish bilan ta’minlaydi, masalan, 15 daqiqa. Men aksiyalar narxlari iloji boricha joriy narxlarga yaqin bo‘lishini xohlayman.
Foydalanish qulayligi. Bu g’oyaning sinovi, shuning uchun men eng oddiy echimni xohlayman.
Avval kutubxonani o‘rnatish kerak:
$ pip install yfinance –user
Ob’ekt orqali ma’lumotlarga kirishingiz mumkin Ticker:
import yfinance as yf
google = yf.Ticker(“GOOG”)
Bu juda tez usul (o‘rtacha 0,005 soniyadan bir oz ko‘proq vaqtni oladi) va aktsiya haqida TON ma’lumotni qaytaradi. Masalan, google.info 123 ta maydonni o‘z ichiga oladi, jumladan:
52WeekChange: 0.3531152
SandP52WeekChange: 0.17859101
address1: 1600 Amphitheatre Parkway
algorithm: None
annualHoldingsTurnover: None
annualReportExpenseRatio: None
ask: 1815
askSize: 1100
twoHundredDayAverage: 1553.0764
volume: 1320946
volume24Hr: None
volumeAllCurrencies: None
website: http://www.abc.xyz
yield: None
ytdReturn: None
zip: 94043
Dividends, splits, balance_sheet, earnings va boshqalar usullari yordamida yanada ko‘proq ma’lumotlarni olish mumkin. Ularning aksariyati ma’lumotlarni pandas DataFrame ob’ekti sifatida qaytaradi, shuning uchun bizga kerak bo‘lgan hamma narsani olish uchun biroz harakat qilishimiz kerak.
Vaqt o‘tishi bilan aktsiya baholarining o‘zgarishi haqida ma’lumotga muhtoj ekanman, buning uchun eng yaxshi usul history. Biz intervalning davri yoki sanasini, shuningdek, bir daqiqagacha ma’lumot olish chastotasini tanlashimiz mumkin.
Shuni esda tutingki, agar siz 60 kundan kamroq muddatni belgilasangiz, kunlik vaqtga asoslangan ma’lumotlar mavjud bo‘lib, bir so‘rovda atigi yetti kunlik qisqa ma’lumotlarni olish mumkin. Oxirgi yozuvning bir daqiqalik oraliqda ko‘chirilgan ma’lumotlari:
df = google.history(period='1d', interval="1m")print(df.head())
3.1.1-rasm. Datetime natijasi
Ularning sana va vaqt bo‘yicha qanday indekslanganligini ko‘rishingiz mumkin. Bundan tashqari, har bir rekord ettita xususiyatga ega: ushbu daqiqa uchun aktsiya narxining to‘rtta qiymati (ochilish, maksimal, minimal, yopilish), shuningdek hajm, dividendlar va aktsiyalarning bo‘linishi. Men faqat “minimal” xususiyatdan foydalanaman. Keling, kerakli ma’lumotlarni to‘playmiz:
df = google.history(period='1d', interval="1m")
df = df[['Low']]
df.head()
3.1.2.a-rasm Low natijasi
Bu faqat oxirgi kun ma’lumotlaridan foydalanayotganimiz sababli, DataFrame-ni sana va vaqt mintaqasini olib tashlash uchun indekslaymiz, faqat vaqtni qoldiramiz.
df['date’] = pd.to_datetime(df.index).time
df.set_index('date’, inplace=True)
df.head()
3.1.2.b-rasm Low natijasi
Birozdan keyin biz ularni algoritmimizga o‘tkazamiz. Lekin birinchi navbatda siz bu haqda qaror qabul qilishingiz kerak, shuning uchun keyingi bosqichga o‘tamiz.
|
| |
Ko‘p darajali arxitektura - Axborot tizimlari nazariy asoslari magistratura mutaxassisliklari uchun o

37
tranzaksiyalar monitori yordamida mijozlar va boshqa serverlar o„rtasida
interfeysni ta‟minlaydi, tranzaksiyalarni boshqarishi va taqsimlangan
berilganlar bazasining yaxlitligini kafolatlashi mumkin. Jarayonlarni
masofaviy chaqirish vositalari taqsimlangan hisoblash g„oyasiga ko„proq
mos keladi: tarmoqning ihtiyoriy bo„g„inidan boshqa bo„g„inda
joylashgan amaliy proseduralarni chaqirishni, parametrlarni uzatishni,
masofaviy ishlov berishni va natijalarni qaytarishni ta‟minlaydi,
Mijoz-server tizimlarining ortishi bilan uch darajaning zarurati ortib
boradi. Uch bo„g„inli arxitektura uchun tranzaksiya monitorlari deb
nomlanuvchi mahsulotlari nisbatan yangi hisoblanadi. Bu anjomlar
asosan
UNIX muhitiga yo„naltirilgan, ammo amaliy serverlar ilovalar
serveri bilan mijozlar aloqasini tashkillashtirish uchun masofaviy
proseduralarni chaqirgan holda
Microsoft Windows NT negizida ham
qurilishi mumkin. Amaliyotda lokal tarmoqlarda berilganlar bazasi ayni
bir serverida aralash arxitekturani (ikki darajali va uch darajali) qo„llash
mumkin.
Shunday qilib, taqsimlangan ilovalarning ko„p darajali arxitekturasi
korporativ axborot tizimining ishlash samaradorligini oshish va uning
dasturiy-apparat manbalarini taqsimlashni optimallashtirish imkonini
beradi. Ammo, hozircha O„zbekiston bozorida mijoz-server arxitekturasi
ustunlik qilmoqda.
Andijon davlat pedagogika instituti

Andijon davlat pedagogika instituti
Download
459,67 Kb.
Matnni ko'rish
bet
1/9
Sana
25.05.2024
Hajmi
459,67 Kb.
#253855
Download
459,67 Kb.
Matnni ko'rish
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Dərs
Mühazirə
Qaydalar
Referat
Xülasə
Yazı
Andijon davlat pedagogika instituti
Download
459,67 Kb.
Matnni ko'rish
Chatbotning ish jarayoni - Image Recognition

|
Image Recognition
|
bet | 46/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Chatbotning ish jarayoni
1.Naqshni moslashtirish
Botlar matnni tasniflash va mijozlar uchun mos javob berish uchun naqsh moslashuvidan foydalanadi. Ushbu naqshlarning standart tuzilishi “Sun’iy intellekt belgilash tili” (AIML) dir. Bot har qanday kiritishni naqsh bilan korrelyatsiya qiladi
2.Tabiiy tilni tushunish (NLU)
NLU Chatbotlari uchta aniq tushunchadan foydalanadi: ob’ektlar, niyatlar va kontekst. NLU algoritmi kirishni tahlil qilganda, u asl foydalanuvchi suhbatini saqlamaydi. Javobni tarqatgandan so‘ng, NLU Chatbot foydalanuvchi tomonidan berilgan savolni unutadi. Buning o‘rniga, u suhbat qismlarini maqsadlarga bog’liq bo‘lgan kontekstlarga ajratadi.
3. Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP)
Chatbot mijozning matnini tegishli javobni tanlash uchun ishlatiladigan tuzilgan ma’lumotlarga aylantirish uchun turli qadamlarni qo‘yadi. Bu haqda keyingi bobda batafsil gapirib beraman.
NLP haqida
NLP - bu kompyuterlar uchun aqlli va foydali tarzda tahlil qilish, tushunish va inson tilidan ma’no olish usuli. NLP-dan foydalanib, ishlab chiquvchilar avtomatik umumlashtirish, tarjima qilish, munosabatlarni ajratish, his-tuyg’ularni tahlil qilish va nutqni aniqlash kabi vazifalarni bajarish uchun bilimlarni o‘rnatishlari mumkin.
NLTK yordamida chatbot yaratish
Loyihamda men NLTK ning nltk.chat modulidan Matcha botini yaratish uchun foydalandim, bu foydalanuvchi uchun matcha yashil choyining afzalliklarini tavsiflaydi. Mat nisbatan osonroq texnikada qurilgan. Biroq, men NLP-dan juda ko‘p foydalanadigan yana bir Chatbot yaratdim va birinchi navbatda bu usulga murojaat qilaman. Qisqacha tushuntirishni qidirayotganlar uchun NLTK-dan foydalangan holda chatbotlarni yaratish bo‘yicha qisqacha ma’lumot keyingi bo‘limda keltirilgan. Chuqur tushuntirishni qidirayotganlar o‘qishni davom ettirishlari mumkin.
NLTK dan foydalanadigan chatbotlar haqida qisqacha ma’lumot
U quyidagi bosqichlardan iborat:
|
| |
import telegram
import - Image Recognition

|
Image Recognition
|
bet | 39/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024import telegram
import sys
import os
CHAT_ID = XXXXXXXX
TOKEN = os.environ['TELEGRAM_TOKEN’]
# Global o‘zgaruvchilar tuzilishga amal qilishi kerak:
# O‘zgaruvchan = os.environ ['o‘zgaruvchi']
# misol uchun:
# RH_USER_EMAIL = os.environ ['RH_USER_EMAIL]
def do_everything():
# Oldingi kodi, ma’lumotlarni olish modelini o‘rgatish
# va buyurtmani brokerga yuboring.
return 'The action performed'
def send_message(event, context):
bot = telegram.Bot(token=TOKEN)
action_performed = do_everything() bot.sendMessage(chat_id=CHAT_ID, text=action_performed)
CHAT_ID uni bot o‘zaro aloqada bo‘lishi kerak bo‘lgan guruh, kanal yoki dialog identifikatoriga o‘zgartirishingiz kerak. Bu yerda siz qanday qilib kanal identifikatorini, bu yerda esa guruh identifikatorini olishingiz mumkin.
Endi kodni qanday ishga tushirishni aniqlaymiz. Oching serverless.yml va yozish:
org: your-organization-name
app: your-app-name
service: ai_trading_system
frameworkVersion: “>=1.2.0 <2.0.0”
provider:
name: aws
runtime: python3.6
environment:
TELEGRAM_TOKEN: ${env:TELEGRAM_TOKEN}
# If using RobinHood
RH_USER_EMAIL: ${env:RH_USER_EMAIL}
RH_PASSWORD: ${env:RH_PASSWORD}
RH_MFA_CODE: ${env:RH_MFA_CODE}
# If using Alpaca
ALPACA_KEY_ID: ${env:ALPACA_KEY_ID}
ALPACA_SECRET_KEY: ${env:ALPACA_SECRET_KEY}
functions:
cron:
handler: handler.send_message
events:
# Invoke Lambda function at 21:00 UTC every day
- schedule: cron(00 21 * * ? *)
Bu kod AWS ga bizga qanday ish vaqti kerakligini aytadi va telegram tokenini oʻz muhitimizdan oladi, shuning uchun uni oʻrnatishimiz shart emas. Shundan so‘ng biz Cron-ni har kuni soat 21:00 da funktsiyani ishga tushirishni aniqlaymiz.
Joylashtirishdan oldin qilish kerak bo‘lgan yagona narsa - AWS hisob ma’lumotlarini olish va ularni token bilan birga atrof-muhit o‘zgaruvchilari va qolgan o‘zgaruvchilarni muhit o‘zgaruvchilari sifatida o‘rnatish. Hisob ma’lumotlarini olish juda oson.
|
| |
AWS konsolidan - Image Recognition

|
Image Recognition
|
bet | 40/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024AWS konsolidan:
Mening xavfsizlik ma’lumotlarimga o‘ting - Foydalanuvchilar - Foydalanuvchi qo‘shish;
foydalanuvchi nomini va dasturga kirishni tanlash;
keyingi sahifada Mavjud siyosatlarni to‘g’ridan-to‘g’ri biriktirish - AdministratorAccess-ni tanlash;
kirish kaliti identifikatori va maxfiy kirish kalitini nusxalash va saqlash;
AWS hisob ma’lumotlari va telegram tokenini eksport qilaylik. Terminalni ochish va yozish:
$ export AWS_ACCESS_KEY_ID=[your key goes here]
$ export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=[your key goes here]
$ export TELEGRAM_TOKEN=[your token goes here]#
If using RobinHood
$ export RH_USER_EMAIL=[your mail goes here]
$ export RH_PASSWORD=[your password goes here]
$ export RH_MFA_CODE=[your mfa code goes here]
# If using Alpaca
$ export ALPACA_KEY_ID=[your key goes here]
$ export ALPACA_SECRET_KEY=[your key goes here]
Kerakli paketlarni mahalliy sifatida o‘rnatish va AWS-ga joylashtirish:
$ pip3 install -r requirements.txt -t . --system
$ serverless deploy
Dunyo texnologik taraqqiyot va joriy etishda misli ko‘rilmagan tezlashuvni boshdan kechirmoqda. So‘nggi yigirma yil ichida avtomatlashtirish va sun’iy intellekt (AI) sohasida sezilarli yutuqlarga erishildi. Texnologik o‘zgarishlar ish bilan ta’minlanishi mumkin bo‘lgan ta’siri tufayli doimo e’tiborni tortdi. Bashoratlarga ko‘ra, kelajak yanada ajoyib yutuqlarga olib keladi, ko‘plab mutaxassislar ushbu texnologiyalar global miqyosda ish olib borish usulini o‘zgartirishini da’vo qilmoqdalar. Biroq, avtomatlashtirish va sun’iy intellekt ommaviy ishsizlikka olib keladi degan xavotirlar ham bor.
Avtomatlashtirish va AI tushunchalari
Avtomatlashtirish va AI - bu vazifalar va jarayonlarni avtomatlashtirish uchun tobora ommalashib borayotgan texnologiyalar. AI texnologiyalarining biznes dunyosiga qanday ta’sir qilishini o‘rganishdan oldin, tegishli atamalarni aniqlash muhimdir.
Avtomatlashtirish inson ishtirokisiz vazifa yoki protsedurani bajarish uchun texnologiyadan foydalanishni o‘z ichiga oladi. Bunga inson mehnatini almashtirish yoki to‘ldirish uchun avtomatlashtirilgan tizimlardan foydalanish orqali korxona yoki tashkilotning ish oqimlari va jarayonlarini soddalashtirish kiradi.
Boshqa tomondan, AI yoki sun’iy intellekt qaror qabul qilish, naqshni aniqlash va tabiiy tilni qayta ishlash kabi vazifalarni bajarish uchun inson aqlini taqlid qilish uchun kompyuter algoritmlaridan foydalanishni o‘z ichiga oladi.
|
| |
Tibbiy ma’lumotlarni belgilash muammolari

|
Tibbiy ma’lumotlarni belgilash muammolari
|
bet | 162/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Tibbiy ma’lumotlarni belgilash muammolari
Algoritmlarni o‘rgatish uchun ular tahlil qiladigan ma’lumotlar to‘g’ri belgilanishi kerak (masalan, rentgenogrammada mutaxassis soyalanish maydonini belgilaydi va uni patologik fokus sifatida dastur uchun belgilaydi). Hozirgi kunda ko‘pgina tibbiy ma’lumotlar shifokorlar tomonidan qo‘lda belgilanadi. Ushbu yondashuv bir qator kamchiliklarga ega: markazsizlashtirish - shifokorlar tibbiy ma’lumotlarni belgilashlari mumkin bo‘lgan yagona platformaning yo‘qligi; yuqori narx - malakali mutaxassisning ish vaqtining yuqori narxi; ishdan ajralish - mutaxassis ma’lumotlarni belgilash paytida tibbiy faoliyat bilan shug’ullana olmaydi; etarli malakaga bo‘lgan ehtiyoj - yuqori sifatli ma’lumotlarni belgilash faqat yuqori ixtisoslashgan mutaxassis tomonidan amalga oshirilishi mumkin.
Muammoning mumkin bo‘lgan yechimi turli manbalardan tibbiy ma’lumotlarni to‘playdigan va tibbiyot xodimlariga ularni kraudsorsing formatida belgilashga imkon beradigan belgilangan platformani yaratish (muayyan muammolarni hal qilish uchun ko‘p odamlarning resurslarini safarbar qilish) kabi ko‘rinadi. muammolar).
Tibbiyotga sun’iy intellektni joriy etish muammolari
Tibbiyotda AIni to‘liq joriy etishning eng muhim muammolaridan biri bu shakllangan qonunchilik bazasi va tartibga soluvchi organlarning etishmasligi bo‘lib qolmoqda. 2018-yil 1-yanvardan kuchga kirgan “Teletibbiyot to‘g’risida”gi qonun bu muammoni hal qilish yo‘lidagi birinchi qadam bo‘ldi. Biroq, ushbu maqolani yozish vaqtida AIning tibbiyotda qo‘llanilishini tushuntiruvchi qonun qabul qilinmagan. Keyingi muammoli nuqta - bu tasdiqlangan tibbiy ma’lumotlarning etarli emasligi va tekshirishning o‘zi, chunki har bir aniq klinik holatda ikkita mutaxassisning fikri farq qilishi mumkin va ulardan birining qaroriga ustunlik berish mumkin emas (o‘xshash malakaga qarab). va ish tajribasi).
Axborotni himoya qilish bilan bog’liq qiyinchiliklar haqida gapirmaslik mumkin emas. Bu erda eng katta xavf - bu tibbiy asboblardan ma’lumotlarni uzatish, chunki ularning ko‘pchiligi past darajadagi xavfsizlikka ega, bu uchinchi shaxslarga nafaqat himoyalanmagan tibbiy ma’lumotlarni olish, balki ularni qalbakilashtirish, tibbiyot xodimlarining ishiga putur etkazish imkonini beradi.
Python va sun’iy intellekt (AI) tibbiyotda keng qo‘llaniladi, shu jumladan tibbiy ma’lumotlarni tashxislash va tahlil qilish. Python va AI sog’liqni saqlashni yaxshilash uchun ishlatiladigan ba’zi sohalar:
|
| |
return render_template( - From flask import Flask app = Flask

|
From flask import Flask app = Flask
|
bet | 10/13 | Sana | 30.07.2024 | Hajmi | 252,31 Kb. | | #268934 |
Bog'liq Flask notesreturn render_template('page_not_found.html'), 404
404Qo'ng'iroqdan keyin e'tibor bering render_template(). Bu Flaskga ushbu sahifaning holat kodi 404 bo'lishi kerakligini aytadi, bu topilmadi degan ma'noni anglatadi. Odatiy bo'lib, 200 deb tarjima qilinadi: hammasi yaxshi o'tdi.
Qo'shimcha ma'lumot olish uchun Ilova xatolarini ko'rib chiqing .
Javoblar haqida
Ko'rish funktsiyasidan qaytish qiymati avtomatik ravishda siz uchun javob ob'ektiga aylanadi. Qaytish qiymati satr bo'lsa, u javob tanasi, holat kodi va matn/html mimetipi sifatida satr bilan javob ob'ektiga aylantiriladi. Qaytish qiymati dict yoki ro'yxat bo'lsa, javob ishlab chiqarish uchun chaqiriladi. Qaytish qiymatlarini javob ob'ektlariga aylantirish uchun Flask qo'llaydigan mantiq quyidagicha:200 OKjsonify()
Agar to'g'ri turdagi javob ob'ekti qaytarilsa, u to'g'ridan-to'g'ri ko'rinishdan qaytariladi.
Agar bu satr bo'lsa, javob ob'ekti ushbu ma'lumotlar va standart parametrlar bilan yaratiladi.
Agar bu satrlar yoki baytlarni qaytaruvchi iterator yoki generator bo'lsa, u oqimli javob sifatida ko'rib chiqiladi.
Agar bu dict yoki ro'yxat bo'lsa, javob ob'ekti yordamida yaratiladi jsonify().
Agar kortej qaytarilsa, kortejdagi elementlar qo'shimcha ma'lumot berishi mumkin. Bunday kortejlar , yoki shaklida bo'lishi kerak . Qiymat holat kodini bekor qiladi va qo'shimcha sarlavha qiymatlari ro'yxati yoki lug'ati bo'lishi mumkin.(response, status)(response, headers)(response, status, headers)statusheaders
Agar ulardan hech biri ishlamasa, Flask qaytariladigan qiymatni WSGI ilovasi deb hisoblaydi va uni javob obyektiga aylantiradi.
Natijadagi javob ob'ektini ko'rinish ichida qo'lga olishni istasangiz, funktsiyadan foydalanishingiz mumkin make_response().
Tasavvur qiling-a, sizda shunday ko'rinish bor:
|
| |
from flask import - From flask import Flask app = Flask

|
From flask import Flask app = Flask
|
bet | 11/13 | Sana | 30.07.2024 | Hajmi | 252,31 Kb. | | #268934 |
Bog'liq Flask notesfrom flask import render_template
@app.errorhandler(404)
def not_found(error):
return render_template('error.html'), 404
Siz shunchaki qaytarish ifodasini o'rashingiz make_response()va uni o'zgartirish uchun javob ob'ektini olishingiz kerak, keyin uni qaytaring:
from flask import make_response
@app.errorhandler(404)
def not_found(error):
resp = make_response(render_template('error.html'), 404)
resp.headers['X-Something'] = 'A value'
return resp
JSON bilan API
API yozishda umumiy javob formati JSON hisoblanadi. Flask yordamida bunday API yozishni boshlash oson. dictAgar ko'rinishdan yoki qaytarsangiz list, u JSON javobiga aylantiriladi.
@app.route("/me")
def me_api():
user = get_current_user()
return {
"username": user.username,
"theme": user.theme,
"image": url_for("user_image", filename=user.image),
}
@app.route("/users")
def users_api():
users = get_all_users()
return [user.to_json() for user in users]
Bu funksiyaga maʼlumotlarni uzatish uchun yorliq boʻlib jsonify(), u har qanday qoʻllab-quvvatlanadigan JSON maʼlumotlar turini ketma-ketlashtiradi. Bu shuni anglatadiki, dict yoki ro'yxatdagi barcha ma'lumotlar JSON seriyali bo'lishi kerak.
Ma'lumotlar bazasi modellari kabi murakkab turlar uchun avval ma'lumotlarni haqiqiy JSON turlariga aylantirish uchun ketma-ketlashtirish kutubxonasidan foydalanishni xohlaysiz. Jamiyat tomonidan qo'llab-quvvatlanadigan ko'plab seriyali kutubxonalar va Flask API kengaytmalari mavjud bo'lib, ular yanada murakkab ilovalarni qo'llab-quvvatlaydi.
Seanslar
So'rov ob'ektiga qo'shimcha ravishda sessionfoydalanuvchiga tegishli ma'lumotlarni bir so'rovdan ikkinchisiga saqlash imkonini beruvchi ikkinchi ob'ekt ham mavjud. Bu siz uchun kukilar ustida amalga oshiriladi va kukilarni kriptografik tarzda imzolaydi. Buning ma'nosi shundaki, foydalanuvchi cookie faylingiz mazmunini ko'rishi mumkin, lekin imzolash uchun ishlatiladigan maxfiy kalitni bilmasa, uni o'zgartira olmaydi.
Seanslardan foydalanish uchun siz maxfiy kalitni o'rnatishingiz kerak. Seanslar qanday ishlaydi:
|
| |
Taqrizchilar - Avtomobillarni ta

|
Avtomobillarni ta
|
bet | 125/147 | Sana | 18.09.2024 | Hajmi | 1,56 Mb. | | #271541 |
Bog'liq NOD 30711601 Avtomobillarni tamirlash va ularga xizmat korsati 2Taqrizchilar:
|
A.Muxitdinov
|
Toshkent davlat transport universiteti “Transport vositalari” kafedrasit.f.d., professor
|
|
A.Najidov
|
Toshkent davlat transport universiteti “Intellektual transport tizimlari” kafedrasi t.f.n., dostent Toshkent shahridagi 7-avtobus saroyitasarruf bo‘limi boshlig‘i,i.f.n. dotsent
|
1. O‘quvdasturiumumiy talablari
Dasturnomi
|
Yo‘l harakatiqoidalariva harakat xavfsizligi
|
Ajratilgan soat
|
210
|
O‘qituvchiningmashg‘ulotida
qatnashibo‘zlashtirilishilozim bo‘lgan mavzularsoni
|
34
|
Dasturningmaqsadi
|
Bo‘lajak avtomobil vositalari haydovchisiga yo‘l harakati qoidalari, yo‘llarda harakatlanish xavfsizligini ta’minlash, transport vositalarini xavfsiz boshqarishva yo‘l transporti hodisasi sodir etilganda jarohatlanganlarga birinchi tibbiy yordam ko‘rsatishnio‘rgatish.
|
O‘zlashtirish (o‘qitish) natijalari
|
O‘quvchilar ushbu fan dasturini o‘zlashtirish
natijasida:
-yo‘llarda harakatlanishqoidalarini;
-haydovchining huquqiyjavobgarligini;
-yo‘l belgilariva chiziqlari talablarini ;
-yo‘l harakatiqoidalarini ;
-yuk vayo‘lovchitashish qoidalarinio‘rganadi.
|
|
|
| |
Jami
  


  
168 - Avtomobillarni ta

Avtomobillarni ta
NOD 30711601 Avtomobillarni tamirlash va ularga xizmat korsati 2
3. O‘quvchilarning bilim vako‘nikmalarini baholash O‘quv dasturi davomida o‘quvchilar tomonidan o‘zlashtirilgan bilim, ko‘nikma va malakalar ichki nazorat bo‘yicha amaldagi tartib asosida baholanadi. Baholash usullari, savol- javob va amaliy topshiriqlardan iborat bo‘lib, ular o‘quv elementini o‘zlashtirish natijalarini aniqlashga imkon beradi. Nazorat savollari va topshiriqlar qo‘yilgan maqsadga hamohang bo‘lishilozim. 4.Tavsiyaetiladiganadabiyotlar ro‘yhati: 1. В.Н .Степанов «Тюнинг автомобилных двигателей» СПб. 2000 г. 2. Ю.В.Якимов «Тюнинг автотранспортных средств» Сыктывкар 2012 г. 3. R.Tillaxo‘jaev, A.Madjitov Avtomobil elektr va elektron jihozlari tuzilishi, ularga texnik xizmat ko‘rsatish vata’mirlash Turon Biznes Markazi 2023-yil 4. U.G‘aybullaev Avtomobillarningelektr va elektron jihozlar Shafoat Nur Fayz 2023-yil 5. Magdiev Sh.P. Avtomobil yurish qismlariga texnik xizmat ko‘rsatish va ta’mirlash Turon Biznes Markazi 2023-yil 6. J.Kulmuxamedov va boshqalar “Avtomobillarni tuzilishi”, ‘Excellent Polygraphy” Toshkent-2021 yil. 7. J.Kulmuxamedov va boshqalar “Avtomobillarni tuzilishi, avtomobil dvigatellariga servis xizmat ko‘rsatish vata’mirlash”, “Turon nashriyoti” Toshkent-2021 yil. 8. J.Kulmuxamedovva boshqalar “Avtomobillarnituzilishi, ularga servis xizmat ko‘rsatish va ta’mirlash”, “Turon nashriyoti” Toshkent-2021 yil. 9. Sh.Magdiev, Avtomobillar tuzilishi, avtomobil uzatmalar qutisiga servis xizmat ko‘rsatish vata’mirlash “Turon nashriyoti” Toshkent-2021 yil 10. D.I. Xoshimov, G‘ .N.Maxmudov “Yengil avtomobillarning tuzilishi”, “Avtomsan” Toshkent-2019 yil. 11.A.Muxitdinov, J.Qulmuxamedov “Transport vositalarining tuzilishi”, “Ta’lim nashriyoti” Toshkent-2019 yil. 12. O..Salimov , J.Kulmuxamedov “Avtomobillarni tuzilishi, texnik xizmat ko‘rsatish va ta’mirlash”, “Ilm Ziyo” Toshkent-2017 yil. 13.A.Muxitdinov, V.Sattivaldiyev, Sh.Xakimov “Transport vositalarining tuzilishi”, “Ta’lim nashriyoti” Toshkent-2014 yil. 14. D.I.Xoshimov “GM-Uzbekistan avtomobillarning konstruksiyasi”, “Avtomsan” Toshkent- Internet manbalari. https://www.youtube.com/watch?v=MIrZjllhPVc https://www.youtube.com/watch?v=L2UwUWVPS1o https://www.youtube.com/shorts/wiqLvdHXNbQ https://www.youtube.com/watch?v=I5zVs5IhReM&list=RDQMQX69riPnA7s&start_radio =1 https://www.youtube.com/watch?v=8UB3mBaM0Bs&list=RDQMQX69riPnA7s&index=2 https://www.youtube.com/watch?v=d6VgnCa_1xA&list=RDQMQX69riPnA7s&index=3 https://www.youtube.com/watch?v=6dKf1TrDJxk&list=RDQMQX69riPnA7s&index=16 Download 1,56 Mb.
|
O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI - Avtomobillarni ta

|
Avtomobillarni ta
|
bet | 124/147 | Sana | 18.09.2024 | Hajmi | 1,56 Mb. | | #271541 |
Bog'liq NOD 30711601 Avtomobillarni tamirlash va ularga xizmat korsati 2O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI
OLIY TA’LIM, FAN VA INNOVATSIYALAR VAZIRLIGI
PROFESSIONAL TA’LIMNI RIVOJLANTIRISH INSTITUTI
BOSHLANG‘ICH PROFESSIONAL TA’LIMNING
30711601-Avtomobillarnita’mirlash vaularga xizmat ko‘rsatish kasbibo‘yicha
Yo‘l harakatiqoidalariva harakat xavfsizligifanidan
O‘QUV DASTURI
Kvalifikatsiya(lar) nomi:
O‘quvrejadagitartibraqami:
Ajratilgan soat:
6.“B” toifaliavtomobil haydovchisi.
3.6.1
210
Toshkent –2023
O‘quv dasturi Professional ta’limni rivojlantirish instituti Yer usti transport tizimlari va ularning ekspluatatsiyasi (transport turlari bo‘yicha) yo‘nalishlari bo‘yicha o‘quv-metodik birlashmasining 2024-yil 18-iyuldagi 5-sonli majlis bayoni bilan ma’qullangan.
O‘zbekiston Respublikasi Oliy ta’lim, fan va innovatsiyalar vazirligi huzuridagi Oliy va o‘rta maxsus, kasb-hunar ta’limi yo‘nalishlari bo‘yicha o‘quv-uslubiy birlashmalar faoliyatini Muvofiqlashtiruvchi kengashining 2024-yil 22-iyuldagi 8-son yig‘ilishida ma’qullangan va Vazirlikning 2024-yil 1-avgustdagi 277-son buyrug‘i bilan TASDIQLANDI VA JORIY ETILDI.
Tuzuvchilar:
|
S.A.Kalaulov
|
IIV Akademiyasi “Avtomobil tayyorgarlik” kafedrasi boshlig‘I t.f.n. dotsent, podpolkovnik
|
|
A.A.Madjidov
|
Professional ta’limni rivojlantirish instituti WorldSkills, dual ta’lim va o‘quv amaliyotlarini metodikta’minlash bo‘limi boshlig‘i
|
|
N.F.Sultanov
|
Professional ta’limni rivojlantirish instituti Ta’lim texnologiyalari, o‘quv reja va dasturlarini ishlab chiqish bo‘limi bosh mutaxassisi
|
|
SH.R.Odilov
|
Toshkent avtomobil vayo‘llar texnikumio‘quv- tarbiyaviy ishlar bo‘yichadirektoro‘rinbosari
|
|
|
| |
Turli sohalarda avtomatlashtirish va AI

|
Turli sohalarda avtomatlashtirish va AI
|
bet | 41/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Turli sohalarda avtomatlashtirish va AI
Avtomatlashtirish va sun’iy intellekt turli sohalarda keng tarqalmoqda, chunki korxonalar va tashkilotlar ushbu texnologiyalardan foydalanishning ko‘plab afzalliklarini tan olishadi. Ushbu texnologiyalar transport, moliya, mehmondo‘stlik va turizm, sog’liqni saqlash, avtomobilsozlik, kiberxavfsizlik, ish qidirish, ishlab chiqarish, qishloq xo‘jaligi, logistika va mijozlar bilan aloqalar kabi turli sohalarda va ilovalarda qo‘llaniladi.
Transportda AI avtomobil marshruti, tezligi va xavfsizligini optimallashtirish hamda yoʻl harakati va baxtsiz hodisalar uchun bashoratli modellarni yaratish uchun ishlatiladi. Moliyada avtomatlashtirish mijozlarga xizmat ko‘rsatish, bek-ofis operatsiyalari va firibgarlikni aniqlash kabi vazifalar uchun ishlatiladi. Mehmondo‘stlik va turizmda insonsimon robotlar server sifatida foydalanilmoqda, sog’liqni saqlashda esa AIga asoslangan tizimlar kasalliklarni tashxislash va davolash, tibbiy tasvirlarni tahlil qilish, ma’muriy vazifalarni avtomatlashtirish uchun ishlatiladi. Ushbu shaxsiylashtirilgan tibbiyotni rivojlantirish. avtomobil sanoatida sun’iy intellekt ishlab chiqarishga, ayniqsa avtonom transport vositalari va avtonom navigatsiyani joriy qilish bilan ta’sir ko‘rsatmoqda.
Kiberxavfsizlikda AI va mashinali o‘qitish ehtimoliy tahdidlarni aniqlash va bashorat qilishda muhim rol o‘ynaydi. Mehnat bozorida sun’iy intellekt ishga arizalarni kuzatish va rezyumelarni tahlil qilish orqali jarayonni soddalashtirishi mumkin. Ishlab chiqarishda avtomatlashtirish xarajatlarni kamaytirish va samaradorlikni oshirish uchun ishlatiladi va AI ishlab chiqarish jarayonlarini optimallashtirishi, yuzaga kelishi mumkin bo‘lgan muammolarni aniqlashi va prognozli texnik echimlarni yaratishi mumkin. Qishloq xo‘jaligida dunyo aholisining o‘sishi bilan oziq-ovqatga bo‘lgan talabni qondirish uchun avtomatlashtirish zarur.
Logistikada Amazon va Alibaba kabi yetakchi kompaniyalar omborlar va yetkazib berish bo‘limlarini boshqarish uchun AI texnologiyalaridan foydalanmoqda. Nihoyat, mijozlar bilan munosabatlarda chatbotlar va avtomatlashtirilgan tranzaksiya stollari mijozlarga xizmat ko‘rsatishni yaxshilash uchun qo‘llaniladi.
|
| |
A - Avtomobillarni ta

Avtomobillarni ta
NOD 30711601 Avtomobillarni tamirlash va ularga xizmat korsati 2
3. O‘quvchilarning bilim vako‘nikmalarini baholash O‘quv dasturi davomida o‘quvchilar tomonidan o‘zlashtirilgan bilim,ko‘nikma va malakalar ichki nazorat bo‘yicha amaldagi tartib asosida baholanadi. Baholash usullari, savol- javob va amaliy topshiriqlardan iborat bo‘lib, ular o‘quv elementini o‘zlashtirish natijalarini aniqlashga imkon beradi. Nazorat savollari va topshiriqlar qo‘yilgan maqsadga hamohang bo‘lishilozim. 4. Tavsiyaetiladiganadabiyotlar ro‘yxati 5. 1. R.Tillaxo‘jaev, A.Madjitov Avtomobil elektr va elektron jihozlari tuzilishi, ularga texnik xizmat ko‘rsatish vata’mirlash Turon Biznes Markazi 2023-yil 2. U.G‘aybullaev Avtomobillarningelektr va elektron jihozlar Shafoat Nur Fayz 2023-yil 3. Magdiev Sh.P. Avtomobil yurish qismlariga texnik xizmat ko‘rsatish va ta’mirlash Turon Biznes Markazi 2023-yil 4. J.Kulmuxamedov va boshqalar “Avtomobillarni tuzilishi”, ‘Excellent Polygraphy” Toshkent-2021 yil. 5. J.Kulmuxamedov va boshqalar “Avtomobillarni tuzilishi, avtomobil dvigatellariga servis xizmat ko‘ rsatish vata’mirlash”, “Turon nashriyoti” Toshkent-2021 yil. 6. J.Kulmuxamedovva boshqalar “Avtomobillarnituzilishi, ularga servis xizmat ko‘rsatish va ta’mirlash”, “Turon nashriyoti” Toshkent-2021 yil. 7. Sh.Magdiev, Avtomobillar tuzilishi, avtomobil uzatmalar qutisiga servis xizmat ko‘rsatish vata’mirlash “Turon nashriyoti” Toshkent-2021 yil 8. D.I. Xoshimov, G‘ .N.Maxmudov “Yengil avtomobillarning tuzilishi”, “Avtomsan” Toshkent-2019 yil. 9. A.Muxitdinov, J.Qulmuxamedov “Transport vositalarining tuzilishi”, “Ta’lim nashriyoti” Toshkent-2019 yil. 10.O..Salimov , J.Kulmuxamedov “Avtomobillarni tuzilishi, texnik xizmat ko‘rsatish va ta’mirlash”, “Ilm Ziyo” Toshkent-2017 yil. 11.A.Muxitdinov, V.Sattivaldiyev, Sh.Xakimov “Transport vositalarining tuzilishi”, “Ta’lim nashriyoti” Toshkent-2014 yil. 12. D.I.Xoshimov “GM-Uzbekistan avtomobillarning konstruksiyasi”, “Avtomsan” Toshkent- 2017 yil. Internet manbalari https://youtu.be/ftuEgPnlsYQ?si=8-qTsxHtfXHK4NAf https://youtu.be/XhjfDq7sO7g?si=usRonhJP_qqWvaN_ http://lib.jizpi.uz/pluginfile.php/5910/mod_resource/content/0/Avtomobillarning_tuzi lishi_texnik_xizmat_korsatish_va_tamirlash.pdf https://youtu.be/PXDFuIMHNZw?si=FLyrM7R-9tSxFdhJ https://youtu.be/awvyEzfQUWs?si=GV97CLw2YyyxREv4 https:Avtomobillarga+kundalik+servis+xizmat+ko%E2%80%98rsatish https://api.ziyonet.uz/uploads/books/10000014/L5OCFdFiRPIzfF3.pdf https://youtu.be/6tNpHbsyUw4?si=_Z57ufRkP15sQ0Q_ https://youtu.be/Gl7J7H0b0Es?si=UrEGsfebZhTgPrSF https://youtu.be/XhjfDq7sO7g?si=LlPIXMNRXx-2dVvl Download 1,56 Mb.
|
 elektrik;   gidravlik - Mexatronika va robotlar yuritmalarining konstruksiyalari va ularning tarkibiy qismi

|
Mexatronika va robotlar yuritmalarining konstruksiyalari va ularning tarkibiy qismi
|
bet | 3/3 | Sana | 19.01.2024 | Hajmi | 6,65 Kb. | | #141242 |
Bog'liq Mexatronika va robotlarn-kompy.info elektrik; gidravlik; pnevmatik; p‗yezoelektrik; kombinatsiyalashgan (elektrgidravlik, elektrpnevmatik va h.k.). Mexatronika tizimlarida qo’llaniladigan yuritmalar MTlarda qo`llaniladigan yuritmalarga maxsus talablar qo`yiladi: • ular massasi va gabarit o`lchamlari minimal bo`lishi; • tezharakatchan va aniq ishlashi; • turg‘un bo`lmagan rejimda ishlashiga qaramay o`tish jarayonlari amalda tebranishsiz bo`lishi; • ishonchli, arzon va ishlatishga qulay bo`lishi kerak. Elektr yuritmalar dvigatel valining aylanma harakatini ijrochi mexanizmning ilgarilanmaqaytarma harakatiga o`zgartirib beradi. Elektryuritmalar faqat harakat qilgan vaqtda energiya iste`mol qiladi, bu esa uni ayniqsa kam xarajatli qiladi. Elektr yuritmalar Afzalliklari: 1.Energiya narxining pastligi; 2. Gidravlik va pnevmatik yuritmalarga nisbatan konstruktsiyasining oddiyligi; 3. Ishlash vaqtida stabil tezlikni ta`minlash; 4. Energiyani masofaga ko`p yo`qotishsiz uzatish; 5.Boshqa yuritmalar ichida eng ko`p F.I.K.; 6. Bajaradigan ishning yuqori aniqligi; 7. Aniq pozitsiyalash va silliq rostlash imkoniyati; 8. Avtomatizatsiyalashning oddiyligi; 9. Minimal texnik xizmat ko`rsatishni talab qiladi; 10. Shovqin darajasi pastligi; 11. Ekologiya va tashqi muhitga ta`siri yo`qligi; 12. +/-500C yuqori va past haroratda stabil ishlashi. Elektr yuritmalar Kamchiliklari: 1.Yong‘inga va portlashga xavfli zonalarda hamda nam joylarda ishlatishning qiyinligi, bu kamchilik himoyalangan yuritmani ishlatish bilan yo`qotiladi; 2. Narxining qimmatligi; 3. Ko`p vaqt uzluksiz ishlatganda dvigatelning isib ketishi va ishqalanadigan detallarning yeyilishi; 4. Yonidan o`tadigan boshqa boshqarish tarmog‘lariga elektromagnit maydon g‘alayon hosil qiladi; 5. Gidravlik va pnevmatik yuritmalarga nisbatan yomon massogabarit xarakteristikalariga ega. Hozirgi vaqtda mexatronikada elektryuritmalarni qo`llash sohalari: kichik massali (10-100 kg li) og‘irlik ko`taruvchi qurilmalar; Elektr dvigatel tuzilishi
http://kompy.info
|
| |