nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
Mavzu: Katta hajmli nanomateriallar olish usullari Ma’ruzachi: Mamirov Abduvohid Muhammadamin o’g’li - bet 2

|
Mavzu: Katta hajmli nanomateriallar olish usullari Ma’ruzachi: Mamirov Abduvohid Muhammadamin o’g’li
|
bet | 2/5 | Sana | 13.02.2024 | Hajmi | 20,61 Kb. | | #155954 |
Bog'liq Katta hajmli nanomateriallar olish usullariNanozarralar fizikasini o’rganishda u jarayon tizimda dastlabki monokristalga tiklanguncha davom etadi. Bug‘dagi nanozarralar soni sezilarli darajada ko‘paygan vaqtdan boshlab, nanozarralar o‘lchami 100 nm ga yetguncha tizim nanoholatda bo‘ladi. Sistema muvozanat holatiga kelganda zarralar kompakt modda holatiga o‘tadi.
Nanozarralar fizikasini o’rganishda u jarayon tizimda dastlabki monokristalga tiklanguncha davom etadi. Bug‘dagi nanozarralar soni sezilarli darajada ko‘paygan vaqtdan boshlab, nanozarralar o‘lchami 100 nm ga yetguncha tizim nanoholatda bo‘ladi. Sistema muvozanat holatiga kelganda zarralar kompakt modda holatiga o‘tadi.
Dispergatsion metod yordamida mexanik energiya oqimi katta bo‘lgan vaqtda ko‘pchilik fragmentlar nanometrli o‘lchamga ega bo‘lganligi uchun sistema nanoholatda qoladi. Maydalash jarayoni yakunida nanozarralar sirtqi bog‘larining kompensatsiyalanmaganligi natijasida nanofragmentlar o‘sishni va kattalashishni boshlaydi. Buning hammasi sistemada dastlabki monokristal tiklanguncha davom etadi. Nanosistemalar noturg‘un ekanligini, ularni saqlashni yetarli shart - sharoitlari yaratilmasa ular o‘zining ixcham holatiga qaytishi mumkin.
Moddalarni nanozarralarga bo‘lish faqatgina mexanik yo‘l bilan maydalabgina emas, boshqa usullarda ham amalga oshirilishi mumkin. Rossiyaning «Yetakchi kukun texnologiyalari» kompaniyasi nanozarralarni metall tolalarini kuchli tok impulsi yordamida olishgan. 2003 yili Amerika olimlari anjir daraxti barglaridan Rhodococcus mikroorganizmlarini yig‘ib olib, ularni oltinli eritmaga solishdi. Bakteriyalar kimyoviy tiklovchi vazifasini bajarib, oltin ionlarini yig‘ib, o‘lchami taxminan 10 nm bo‘lgan nanozarralar hosil qilishi aniqlangan.
Uglerodli fullerenlar va nanonaychalar olish
Hozirgi kunda turli o‘lchamli va xossali uglerod nanotuzilmalari olishning usullari ishlab chiqilgan. Texnologiyaga asosan nanonaycha va fullerenlar uglerodli materiallarni yuqori temperaturalarda kimyoviy aylanishlari hisobiga hosil bo‘ladi.
1991 yilda yapon olimi Sumio Idjima birinchi marta nanonaycha oldi. Metod inert gaz bilan to‘ldirilgan kamerada gaz atomlarini ionlashtiruvchi grafit elektrodlari o‘rtasida elektrik razryad hosil qilishga asoslangan. Kamerada yuqori temperaturada grafit sirti bug‘lanadi. Bug‘langan uglerod atomlari plazmaning issiq qismidan sovuqroq qismiga borgach, temperaturaning birdan tushib ketishi natijasida kamera devori va katod sirtida o‘tirib qoladi. Bunday tuzilmalar fullerenlar va nanonaychalarni iboratligi aniqlangan. Uning bir qismi – grafit, qurum, va fullerenlar kameraning sovuq devoriga, grafit va nanonaychalar esa katodga o‘tirib qoladi.
|
| |
Adabiyotlar - Reja: Adabiy tur va janrlar haqida tushuncha "Adabiy turlar va janrlar" moduli taraqqiyotining ustuvor yo‘nalishlari

|
Reja: Adabiy tur va janrlar haqida tushuncha "Adabiy turlar va janrlar" moduli taraqqiyotining ustuvor yo‘nalishlari
|
bet | 5/5 | Sana | 24.11.2023 | Hajmi | 85,5 Kb. | | #104976 |
Bog'liq Adabiy tur va janrlarAdabiyotlar:
1.T. Boboyev. Adabiyotshunoslik asoslari, T., «O’zbekiston», 2002, 459 -477- betlar.
2.D. Quronov. Adabiyotshunoslikka kirish, T., A. Qodiriy nomidagi Xalq merosi nashriyoti, 2004, 166-181-betlar.
3.H. Umurov. Adabiyotshunoslik nazariyasi, T., A. Qodiriy nomidagi Xalq merosi nashriyoti, 2004, 208-224-betlar.
4.Ishmuhammedov R., Abduqodirov A., Pardayev A. Innovatsion texnologiyalar yordamida ta’lim samaradorligini oshirish yo‘llari. O‘rta maxsus, kasb-hunar ta’limi muassasalari o‘qituvchilari malakasini oshirish fakulteti tinglovchilari uchun uslubiy tavsiyalar.- Т. 2004.
5.Ishmuhammedov R., Abduqodirov A., Pardayev A. Ta'limda innovatsion texnologiyalar (ta’lim muassasalari pedagog - o‘qituvchilari uchun amaliy tavsiyalar). T. Iste’dod. 2008.
6.Инновацион таълим технологиялари ва педагогик компетентлик. ЎММ. Тузувчилар: проф. Н. А. Муслимов, п.ф.н. М. Усмонбоева, п.ф.н. М. Мирсолиева. Т. 2016.
7.Инновацион таълим технологияларидан маъруза матнлари. Т. 2015. Тузувчи: Ходжаев Б. Х.
|
| |
Ob'ektni chuqur o'rganish Tan olish, aniqlash va segmentlash

Ob'ektni chuqur o'rganish Tan olish, aniqlash va segmentlash
Download
1,33 Mb.
Matnni ko'rish
bet
1/25
Sana
25.01.2024
Hajmi
1,33 Mb.
#146103
Download
1,33 Mb.
Matnni ko'rish
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Dərs
Mühazirə
Qaydalar
Referat
Xülasə
Yazı
Ob'ektni chuqur o'rganish Tan olish, aniqlash va segmentlash
Download
1,33 Mb.
Matnni ko'rish
Mavzu: Moddiy nuqtaning aylanma harakati

|
Mavzu: Moddiy nuqtaning aylanma harakati
|
bet | 1/5 | Sana | 09.02.2024 | Hajmi | 1,32 Mb. | | #153903 |
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universititeti PHY017-guruh talabasi Ubaydullayev Dilshodning Fizika I fanidan yozgan 1-mustaqil ishi. Mavzu:Moddiy nuqtaning aylanma harakati. Maruza rejasi: - Moddiy nuqtaning aylanma harakati.
- Aylana boʻylab harakatda burilish burchagi, burchak tezlik va burchak tezlanish.
- Moddiy nuqtaning egri chiziqli harakatidagi tangensial, normal va toʻla tezlanishlar.
- Aylanma va ilgarilanma harakatning kinematik xarakteristikalari orasidagi bogʻlanishlar.
- Xulosa.
- Foydalanilgan adabiyotlar.
Moddiy nuqta harakatini shu harakatni vujudga keltirgan sababisiz o’rganadigan mexanikaning bo’limiga kinematika deyiladi. Kinematikada mexanik harakatlarni o’rganish uchun trayektoriya, yo’l, ko’chish kabi tushunchalardan foydalaniladi. Moddiy nuqta harakati davomida chizgan chiziqqa trayektoriya deyiladi. Trayektoriya egri chiziqdan iborat bo’lsa, bunday harakat egri chiziqli harakat bo’ladi , agar trayektoriya aylanadan iborat bo’lsa bunday harakatga aylanma harakat deyiladi.
1.Moddiy nuqtaning aylanma harakati.
1-rasm. Moddiy nuqtaning aylana bo’ylab harakati.
r
ϕ
Moddiy nuqtaning aylana bo‘ylab harakati 1-rasmda keltirilgan. M moddiy nuqtaning holati o‘zgarmas OX o’qi bilan OM radius-vektor orasidagi burchak ϕ bilan belgilanadi.
Bu holda r radiusda yotgan har xil nuqtalarning chiziqli tezliklari har xil bo‘ladi (,,….va h.k.). Shuning uchun aylanma harakatda moddiy nuqtaning tezligi uchun alohida kattalik kiritiladi.
O‘zgarmas o‘qi bilan radius-vektor orasidagi burchakdan vaqt bo'yicha olingan birinchi tartibli hosila burchak tezlik deb ataladi(1-rasm).
, []
Agar burchak tezlik o‘zgarmas bo‘Isa, aylana bo‘ylab harakat tekis aylanma harakat deb ataladi. Moddiy nuqta bir marta to‘liq aylanishda =2 burchakka buriladi.
2 burchakka burilishga ketgan vaqt T aylanish davri deb ataladi.
|
| |
Fakulteti Bakalavriat kunduzgi ta’lim yo‘nalishi - bet 2

|
Fakulteti Bakalavriat kunduzgi ta’lim yo‘nalishi
|
bet | 2/3 | Sana | 20.11.2023 | Hajmi | 28,03 Kb. | | #102214 |
Bog'liq TTJ larga joylashtirish ariza va tilxatMirzo Ulug‘bek nomidagi O‘zbekiston Milliy universiteti Birinchi prorektori – Yoshlar masalalari va ma’naviy-ma’rifiy ishlar bo‘yicha prorektor, prof. J.O‘.Muxammadiyevga
___________________________________ fakulteti
Bakalavriat kunduzgi ta’lim yo‘nalishi __ - kurs talabasi_______________________________________________________________________________
A R I Z A
Men________________________________________________________ hozirgi kunda Mirzo Ulug‘bek nomidagi O‘zbekiston Milliy universitetining ______________________________________________ fakulteti bakalavriat kunduzgi ta’lim yo‘nalishi __-kursida ( ___ byudjet) ( ___ to‘lov-shartnoma) asosida tahsil olaman.
2023/2024 o‘quv yilida an’anaviy dars-mashg‘ulotlariga qatnashish uchun men _______________________ viloyatidan kelganligim, Toshkent shahrida turar joyim yo‘qligi sababli, universitetga qarashli ____-sonli talabalar turar joyidan yashash uchun joy berishingizni va u yerga ro‘yhatga olishingizni so‘rayman.
Universitet “Talabalar turar joyi to‘g‘risida”gi Nizom, “Ichki tartib qoidalari”, “Odob-ahloq qoidalari” va “Talabalar turar joyi Ichki tartib qoidalari”ga to‘liq rioya qilib, talabalar turar joylari uchun universitet tomonidan belgilangan oylik ijara to‘lovini o‘quv yili mobaynida o‘rnatilgan tartibda to‘lash, shaxsiy gigiena, sog‘lom turmush tarzi talablariga qat’iy amal qilib yashashga va’da beraman.
Pasportim va ijtimoiy mezonlarga muvofiqligimni tasdiqlovchi hujjatlar nusxalarini ilova qilmoqdaman. Ushbu ariza va unga ilova qilinayotgan hujjatlarda ko‘rsatilgan barcha ma’lumotlarning haqiqiyligiga shaxsan o‘zim javobgarman. Agar men tomonimdan talabalar turar joyi ichki tartib qoidalari buzilsa, u holda menga Nizomda belgilangan tartibda chora ko‘rilishiga roziman.
_____________ ____________________________________
(imzo) (F.I.Sh.)
Talaba tel:_____________________;
Yaqin qarindoshi tel: _____________________ ________________
Sana
Eslatma:
Agar talaba chin yetim yoki mehribonlik uyi tarbiyalanuvchisi bo‘lsa, guvohnomalarning nusxasi;
Agar talabada I va II guruh nogironligi to‘g‘risida ma’lumotnoma bo‘lsa, ma’lumotnomadan nusxa;
Agar talaba kam ta’minlangan oila farzandi bo‘lsa jumladan, “Ijtimoiy himoya yagona reestri” avtomatlashtirilgan tizimi tomonidan shakillantirilgan hujjat, “temir” daftarga kiruvchi oila farzandi, onasi “Ayollar daftari”ga kiritilgan oila farzandi bo‘lganlar talab etiladi.
Ariza № _________
|
Berildi _____ qavat _____ xona
|
|
| |
“Dasturlash” faniga kirish Reja

Dasturlash tillari fanidan 1-amaliy topshiriq
Shamiyeva Dildora 100-22 gurux
“Dasturlash” faniga kirish
Reja:
1.
Dasturlash tillari va ularning klassifikasiyasi.
2.
Mashinaga mo‘ljallangan va proseduraga mo‘ljallangan dasturlash tillari.
3.
Yuqori darjali dasturlash tillari.
4.
Interpretatorlar va kompilyatorlar.
5.
Dasturlarni translyasiyalash.
6.
Muyyan dasturlash tilining alifbosi, buruqlar tizimi va operatorlari.
Barcha dasturlash tillari har xil kompyuterlar, telefonlar va hattoki kundalikli
hayotimiz uchun kerakli dasturlar tuzish uchun kerak. Hozirgi kunda dasturlash
tillarining turlari ko‘p. Bu dasturlash tillari qanaqa dastur ishlab chiqishga qarab
tanlashimiz mumkin. Hozirgi kunda yuqori darajadagi dasturlash tillari C++, Delphi,
Java, Pascal tillari mavjud. Biz bu dasturlash tillarining hossalari va ularning bir-
biridan farqlari haqida so‘z yuritamiz. Bu dasturlash tillarida har xil hisoblash ishlarini
ham amalga oshirish mumkun. Bu ishlarini ham biz taqdimotimizda ko‘rsatishga
harakat qilganmiz. Dasturlash – kompyuterlar va boshqa mikroprosersorli elektron
mashinalar uchun dasturlar tuzish, sinash va oʻzgartirish jarayonidan iborat.
Endi bizning oldimizda algoritmlarni EHM tushinadigan tilda yozish masalasi
turadi, buning uchun maxsus algoritmik tillar mavjud. EHM paydo bo‘lganidan beri juda
ko‘plab algoritmik tillar yaratilgan. Ularni shartli ravishda uch tipga ajratish mumkin: -
Quyi darajadagi programmalash tillari (mashina tillari) - O‘rta darajadagi
programmalash tillari - Yuqori bosqichli programmalash tillari
O‘rta darajadagi programmalash tillarida amallar va buyruqlarni (komandalar)ni
ifodalash uchun odam tushunishi uchun qulay bo‘lgan har xil qisqartma so‘zlardan
foydalaniladi. Bunda ham programma tuzuvchi EHM qurilmalari adreslari bilan ishlashi
lozim. Bu qisqartmalar-mnemokodlar deyiladi, bu turdagi programmalash tillari
assemblerlar deb ataladi. Yuqori darajadagi programmalash tillarida ko‘rsatmalar
inson tiliga yaqin bo‘lgan so‘zlar va birikmalardan iborat bo‘lib, programma tuzish
uchun juda qulay va biror maxsus amallardan tashqari hollarda adreslar va qurilmalar
bilan bevosita bog‘liq ko‘rsatmalarni bilish zarur emas. Yuqori bosqich programmalash
tillariga misol sifatida FORTRAN, Algol, RL-1, BASIC, PASCAL, C, C++, tillarini keltirish
mumkin.
|
Yuzni tanib olish - Ob'ektni chuqur o'rganish Tan olish, aniqlash va segmentlash

Toÿliq matn: http://dx.doi.org/10.1561/2000000071
Chuqur o'rganish kompyuterni ko'rish hamjamiyatiga va sanoatga katta ta'sir
ko'rsatadi. Hinton guruhi ILSVRC 2012da g‘olib chiqqanidan olti oy o‘tgach,
Google ham, Baidu ham o‘zlarining yangi vizual qidiruv tizimlarini ILSVRC
2012 da Hinton guruhi tomonidan qo‘llangan chuqur modelni o‘z ma’lumotlariga
qo‘llash orqali chiqardilar. O'rtacha aniqlik ikki baravar oshirilganligi kuzatildi.
Quyidagi paragraf Google tomonidan e'lon qilingan yangiliklardan:
16
Neyron tarmoqlari - Ob'ektni chuqur o'rganish Tan olish, aniqlash va segmentlash

o'rganilgan neyron tarmog'i
tomonidan bashorat qilingan y chiqishi maqsadga yaqin
Chuqur o'rganishning tarixiy ko'rinishi
qatlam, yashirin qatlam va chiqish qatlami.
x = (x1, . . . . ,
d
oÿlchamli kirish maÿlumotlari vektori.
h = (h1, . . . ,
hj , . . . , hk) javoblardir.
nH da yashirin neyronlar.
z = (z1, . . . ,
zk, . . . , zc ) neyron
tarmoqning c chiqish
neyronlarida bashorat qilingan chiqishlardir . Trening majmuasida,
6
etarlicha kuchli. Miyaga o'xshash, neyronlar orasidagi ba'zi
aloqalar
kuchliroq, ba'zilari esa zaifroq, turli og'irliklar bilan ko'rsatilgan. 1.2-rasmda
kirishga
ega uch qatlamli neyron tarmog'ining namunasi ko'rsatilgan
t iloji boricha.
bir necha qatlamlarga tashkil etilgan. Qo'shni qatlamlardagi neyronlar bog'langan
Oldinga uzatishda pastki qatlamdagi neyronlar signallarni uning yuqori qatlamidagi
neyronlarga uzatadi. Qabul qilingan signallar bo'lsa,
neyron faollashadi
og'irliklar bilan. Biroq, bir qatlamdagi neyronlar bir-biriga bog'lanmagan.
, . . . , xd) a
Assotsiativ konteynerlar tezkor qidiruv qobiliyatiga EGA bo'lgan buyurtma qilingan ma'lumotlar tuzilishini (O (log n) murakkabligi bilan) amalga oshiradi. Assotsiativ konteynerlar

|
Assotsiativ konteynerlar tezkor qidiruv qobiliyatiga EGA bo'lgan buyurtma qilingan ma'lumotlar tuzilishini (O (log n) murakkabligi bilan) amalga oshiradi. Assotsiativ konteynerlar
|
bet | 1/8 | Sana | 17.05.2024 | Hajmi | 2,16 Mb. | | #239109 |
Bog'liq Assotsiativ konteynerlar haqida; set va multiset sinflari; map v
RAQAMLI TEXNOLOGIYALAR VAZIRLIGI
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI QARSHI FILIALI
“KOMPYUTER INJINIRINGI” FAKULTETI
II-Bosqich KI-16-22-Guruh Talabasi
Yahyoyev Pahlavonning
“Dasturlash 2”
fanidan tayyorlagan
2-AMALIY ISHI
Bajardi: P.Yahyoyev
Qabul qildi: M.Temirov
Qarshi 2024
Assotsiativ konteynerlar
Assotsiativ konteynerlar tezkor qidiruv qobiliyatiga ega bo'lgan buyurtma qilingan ma'lumotlar tuzilishini (O (log n) murakkabligi bilan) amalga oshiradi.
Assotsiativ konteynerlar:
set - kalit bo'yicha tartiblangan noyob kalitlarning to'plami.
map - kalitlarga ajratilgan kalit-qiymat juftliklari to'plami, kaltlar
noyobdir.
multiset – kalitlar bo’yicha tartiblangan to’plam.
multimap - kalitlar bo’yicha tartiblangan, kalit-qiymat juftliklari to'plami.
Set sinfi
C ++ standart kutubxonasining konteyner sinfidan, ma'lumotlar to'plamidan ma'lumotlarni saqlash va olish uchun foydalaniladi. Bunda elementlarning qiymatlari noyob bo'lishi kerak va ular asosiy ma'lumotlar sifatida xizmat qilishi kerak, ularga ko'ra ma'lumotlar avtomatik ravishda buyurtma qilinadi. To'plamdagi elementning qiymatini to'g'ridan-to'g'ri o'zgartirish mumkin emas. Buning o'rniga eski qiymatlarni o'chirib tashlab, yangi qiymatlar bilan elementlarni joylashtirish kerak.
Set sinfi sintaksisi:
template class Traits=less,
class Allocator=allocator>
class set
Konteyner turini tanlash, odatda, ilova talab qiladigan qidirish va qo'shib qo'yish turiga asoslangan bo'lishi kerak. Assotsiativ konteynerlar qidirish, kiritish va yo'q qilish operatsiyalari uchun optimallashtirilgan. Ushbu operatsiyalarni aniq qo'llab-quvvatlaydigan a'zo funktsiyalari samarali va o'rtacha hisobda ularni konteynerdagi elementlar sonining logarifmiga mutanosib ravishda bajaradi. Elementlarni kiritishda iteratorlar ishlatilmaydi hamda elementlarni o'chirish iteratorlar yordamida amalga oshiriladi.
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Assotsiativ konteynerlar tezkor qidiruv qobiliyatiga EGA bo'lgan buyurtma qilingan ma'lumotlar tuzilishini (O (log n) murakkabligi bilan) amalga oshiradi. Assotsiativ konteynerlar
|
Mashinani o'rganish - Ob'ektni chuqur o'rganish Tan olish, aniqlash va segmentlash

belgilangan davr). Chuqur o'rganish bo'yicha tadqiqot yo'nalishi haddan tashqari
mos keladigan muammoni hal qilishdan so'nggi o'n yilliklarda yaxshi o'rganilmagan
ushbu jihatlarga o'tkazildi.
5
Chuqur modellar chuqur tuzilmalarga ega neyron tarmoqlardir. Neyron tarmoqlar
tarixi 1940-yillarga borib taqaladi [115]. U inson miya tizimini taqlid qilishdan
ilhomlangan va maqsad umumiy ta'lim muammolarini hal qilishning printsipial
usulini topish edi. 1980 va 1990 yillarda mashhur bo'lgan. 1986 yilda Rumelxart,
Xinton va Uilyams Nature jurnalida teskari propagatsiyani chop etishdi [120] va
u hozirgacha neyron tarmoqlarni o'qitish uchun keng qo'llanilgan. Keyingi
bo'limlarda biz ko'p qatlamli neyron tarmoqlarning tuzilishi, kirishdan chiqishni
bashorat qilish uchun ishlatiladigan oldinga uzatish operatsiyasi va orqaga
tarqalish bilan tanishamiz. Biroq, 1.2.4-bo'limda tushuntiriladigan bir qancha
sabablarga ko'ra ko'pchilik tadqiqotchilar tomonidan neytral tarmoqlardan voz
kechishdi.
1.2. Neyron tarmoqlar
1. Ratsional son cheksiz davriy o`nli kasr sifatida

|
1. Ratsional son cheksiz davriy o`nli kasr sifatida
|
bet | 1/4 | Sana | 16.01.2024 | Hajmi | 154,17 Kb. | | #138338 |
Bog'liq 1. Ratsional son cheksiz davriy o`nli kasr sifatida
6-variant.
1 – topshiriq. Berilgan savollarga yozma tarzda javob tayyorlang.
1.Ratsional son cheksiz davriy o`nli kasr sifatida. qisqarmas kasr ko`rinishda tasvirlash mumkin bo`lgan sonlar ratsional sonlar deyiladi. Bunda – butun sonlar va .
Faraz qilaylik, biror musbat ratsional son bo‘lsin. Bo‘lish qoidasidan foydalanib butun sonni ga bo‘lamiz. Agar ni ga bo‘lish jarayonida biror qadamdan keyin qoldiq nolga teng bo‘lsa, u holda bo‘lish jarayon to‘xtab, kasr o‘nli kasrga aylanadi. Odatda, bunday o‘nli kasr chekli o‘nli kasr deyiladi. Masalan, kasrda 59 ni 40 ga bo‘lib, uni 1,475 bo‘lishini topamiz:
.
Agar ni ga bo‘lish jarayoni cheksiz davom etsa, ma’lum qadamdan keyin yuqorida aytilgan qoldiqlardan biri yana bir marta uchraydi, so‘ng undan oldingi raqamlar mos tartibda takrorlanadi.
Odatda bunday kasr cheksiz davriy o‘nli kasr deyiladi. Takrorlanadigan raqamlar (raqamlar birlashmasi) o‘nli kasrning davri bo‘ladi.
Masalan, kasrda 1 ni 3 ga bo‘lib, 0,333... bo‘lishini topamiz;
Ushbu
0,333... , 1,4777... , 2,131313...
kasrlar cheksiz davriy o‘nli kasrlardir. Ularning davri mos ravishda 3, 7, 13 bo‘ladi va bu cheksiz davriy o‘nli kasrlar quyidagicha
0,(3), 1,4(7), 2,(13)
yoziladi;
.
Shuni ta’kidlaymizki, davri 9 ga teng bo‘lgan cheksiz davriy o‘nli kasrni chekli o‘nli kasr qilib yoziladi.
Masalan,
.
Har qanday chekli o‘nli kasrni nollar bilan davom ettirib cheksiz davriy o‘nli kasr ko‘rinishida yozish mumkin.
Masalan,
.
Demak, har qanday ratsional son cheksiz davriy o‘nli kasr ko‘rinishida ifodalanadi. Aksincha, har qanday cheksiz davriy o‘nli kasrni ko‘rinishida yozish mumkin.
Masalan, ushbu
cheksiz davriy o‘nli kasrlarni qaraylik. Avvalo ularni
,
ko‘rinishda yozib, so‘ng cheksiz kamayuvchi geometrik progressiya yig‘indisi formulasidan foydalanib topamiz:
,
Demak, ixtiyoriy ratsional son cheksiz davriy o‘nli kasr orqali va aksincha, ixtiyoriy cheksiz davriy o‘nli kasr ratsional son orqali ifodalanadi.
|
| |
Reja: Adabiy tur va janrlar haqida tushuncha "Adabiy turlar va janrlar" moduli taraqqiyotining ustuvor yo‘nalishlari - bet 4

|
Reja: Adabiy tur va janrlar haqida tushuncha "Adabiy turlar va janrlar" moduli taraqqiyotining ustuvor yo‘nalishlari
|
bet | 4/5 | Sana | 24.11.2023 | Hajmi | 85,5 Kb. | | #104976 |
Bog'liq Adabiy tur va janrlarEllik yoshgacha pulsizlikdan qiynalasan.
Keyin-chi?
Keyinmi?.. Ko’nikib ketasan”.
Hikoya (arabcha so’z, ma’nosi: “1) biror narsaning og’zaki bayoni, tafsiloti; 2) nasriy yo’l bilan yozilgan kichikroq badiiy asar”) – Izzat Sultonning asosli ta’kidlashicha, latifa mazmuniga kirgan voqeadan kattaroq, ammo povestga mazmun beruvchi voqeadan kichikroq sarguzashtni, ko’pincha kishi hayotida bo’lgan bir epizodni tasvirlaydi. Darvoqye, u “... minglab bo’laklarga bo’lingan romandir... kishilik taqdirining poyonsiz poemasidan bir epizod... shunday voqea va hodisani tanlab oladi va o’zining tor ramkasida ifoda etadi” (V.Belinskiy). Hikoyanng eng ixcham ko’rinishi novella (it. novella - yangilik) deb yuritiladi. “Xarakterning muayyan vaziyatdagi holati voqeaning keskin burilish nuqtasida, dinamik syujet, kuchli dramatizm, kutilmagan yechim asosida ko’rsatish - hikoya (novella) uchun eng xarakterli xususiyatdir” (T.Boboyev). Abdulla Qahhorning “Anor”, “Bemor”, “O’g’ri” kabi asarlari hikoya janri talablariga to’liq javob berishi bois, ular mumtoz hikoyalar sanaladi. Ularda kitobxon uchun yangilik bo’la oladigan turmush voqealari realistik va qiziqarli tasvirlangan.
Novella janri inson hayotining tipik bir lahzasini tasvirlagani uchun, shu lahzani shunchalik yorqin ifodalashi kerakki, unda hamma so’zlar badiiy “yuk” tashishi, “so’z isrofgarchiligiga sabab bo’ladigan ortiqcha detallar ham bo’lmasligi” lozim. Bu haqiqatni so’z san’atining buyuk ustasi Abdulla Qodiriy “O’qish-o’rganish” maqolasida A.P.Chexovning “Chinovnikning o’limi” nomli g’oyatda siqiq, quyuq yozilgan hikoyasi misolida asoslaydi. U yozadi:
“Hikoyani “ser suv” (ko’p suvli) qiladigan narsalardan biri ko’rsatish o’rniga so’zlab berishdir. Agar Ochumilovning “Baqalamun” ekanini uning so’zlari orqali ko’rsatilmasa, avtor tomonidan ta’riflansa, dunyo-dunyo so’z ketar edi. Chexov buni aytib bermasdan, Ochumilovning o’z so’zi bilan ko’rsatadi.
Ochumilovning dastlabki fikri:
“- Itni o’ldirish kerak, quturgan bo’lsa ham ajab emas”.
It generalga qarashli, deyilgandan keyin:
“-It nozik, sen ho’kizday, bo’yingni qara! ”
Yana it generalniki emas, deyilgandan keyin:
“-Generalning itlari qimmatbaho narsalar edi. Bu bo’lsa, egasiz daydi itga o’xshaydi. Epaqalik yungi ham yo’q. Shunday bema’ni itni ham saqlaydimi kishi!”
|
| |
Signalni qayta ishlashda asoslar va TrendsR

Tahririyat kengashi
Signalni qayta ishlashda asoslar va TrendsR
8-jild, 4-son, 2014-yil
Bosh muharrir
Muharrirlar
Toÿliq matn: http://dx.doi.org/10.1561/2000000071
Courant instituti
Ami Vizel
Jelena Kovachevich
Trasos Pappas
Min Vu
PP Vaidyanathan
Caltech
UC Davis
Nik Kingsberi
Robert V. Heath, Jr.
Penn shtati
UCLA
Minnesota universiteti
Kaltek
Shimoli-sharqiy universiteti
INRIA
Geert Leus
Selex ES
NTU, Singapur
Sinan Gunturk
Isroil
Henrique Malvar
Microsoft Research
BS Manjunath
UC Santa Barbara
Anna Scaglione
EPFL
Josiane Zerubia
GMU
Arizona shtati U
KTH Stokgolm
Georgios Giannakis
Mishel Effros
Sheila Xemami
Boston universiteti
Maykl Unser
Prinston universiteti
USC
INRIA
Mixaela
van der Shaar
Technion - Isroil texnologiya instituti
Jia Li
Robert M. Grey
Stenford universiteti
asoschisi bosh
muharriri Pao-
Chi Chang
NCU, Tayvan
UC San-Diego
Yariv Efraim
Lina Karam
Alfonso Farina
Merilend universiteti
Aleks Kot
Byorn Ottersten
Tokyo Tech
Shimoli-g'arbiy universitet
Vivek Goyal
Nikolay D. Sidiropoulos
TU
Krit
Vinsent Kambag'al
Kristin Gilemot
Ibroniycha U
CMU
Yonina Eldar
Sadaoki Furui
Pamela Kosman
UT Ostin
Urbashi Mitra
Kembrij universiteti
TU Delft
Machine Translated by Google
• Tarqalgan va tarmoq signalini qayta
ishlash
• Xavfsizlik va sud-tibbiy tahlil uchun signallarni
qayta ishlash, biometrik signallarni qayta
ishlash
• Nochiziqli signalni qayta ishlash
• Signalni qayta ishlashda tasodifiy algoritmlar
• Signalni kvantlash, namuna olish,
analogdan raqamliga aylantirish,
kodlash
va siqish
• Nutq/audio/tasvir/videoni siqish
• Ko'p tezlikli signalni qayta ishlash
• Signalni qayta ishlashning murakkabligi
• Ko'p o'lchovli signalni qayta
ishlash •
Multimodal signalni qayta ishlash
• Raqamli signalni qayta ishlash
• Ko'p rezolyutsiyali signalni qayta ishlash
• Statistik signallarni qayta ishlash
• Tasvir
va videoga ishlov berish
• Moslashuvchan signalni qayta
ishlash • Audio signalni qayta
ishlash • Biologik va biotibbiy signal
qayta ishlash
• Sensor va bir nechta manba signalini qayta
ishlash, manbalarni ajratish
• Statistik/mashinalarni o'rganish
• Aloqa uchun signallarni
qayta ishlash
• Chiziqli va chiziqli bo'lmagan
filtrlash
• Nutq va og'zaki tilni qayta ishlash
• Signalni rekonstruksiya qilish,
raqamli-analogga aylantirish,
takomillashtirish, dekodlash va
teskari muammolar
• Signalning parchalanishi, subband va
transform usullari,
siyrak tasvirlar
Ko'p qatlamli neyron tarmoqlar

1.3-rasm: Nochiziqli faollashtirish funksiyalariga misollar. (a)
tan funksiyasi,
ya'ni
g(net) =
enet+eÿnet . (b) to'g'rilangan chiziqli birlik (ReLU), ya'ni
g (aniq) =
maksimal (0,
aniq).
g (aniq) = maks (0, aniq)
g (aniq) = tanh (aniq)
Toÿliq matn: http://dx.doi.org/10.1561/2000000071
-2 -10 1 -1
4
3
-6
-1,5
6
-2 -10 1
-4
1
-4
4
2
5
3
0
5
6
-5
0
5
-3
1.5
-6
2
-5
6
1
-0,5
2
4
-3
0,5
3
-1
qatlam va
{wj0} - tarafkashlik shartlari. Yashirin neyron chiqish chiqaradi
1.2.
Neyron tarmoqlar
ko'p hollarda samaraliroq. Bundan tashqari, Pa-rametrli Rectified Lineer Unit (PReLU)
[63] kabi boshqa tanlovlar ham mavjud.
ReLU ni qabul qilish
netj yashirin neyronning aniq faollashuvi sifatida qabul qilinadi.
{wji}
7
Misol uchun, yashirin neyron faollashuv bo'lmasa, hech qanday javob bermaydi
netj =
1.3-rasmda ko'rsatilganidek tanh funktsiyasi o'tmishda chiziqli bo'lmagan
faollashtirish
funktsiyasi sifatida keng qo'llanilgan. So'nggi yillarda bu aniqlandi
Chiqish qatlamida
har bir chiqish neyron k ham birinchi navbatda o'z tarmog'ini hisoblaydi
(1.2)
xiwji + wj0.
Rektifikatsiyalangan chiziqli birlik (ReLU) siyrak nerv reaktsiyalariga olib keladi va shunday bo'ladi
netk =
yj chiziqli bo'lmagan faollashtirish
funktsiyasi orqali, ya'ni
sifatida hisoblangan
(1.1)
yjwkj + wk0. j=1
yj =
g (netj ).
chegaradan kattaroq.
Ob'ektni chuqur o'rganish Tan olish, aniqlash va segmentlash - bet 25

and Machine Intelligence, 33(6):1029–1043, 2010 yil.
[177] N. Chjan, M. Paluri, M. Ranzato, T. Darrell va L. Bourdev. Panda: chuqur
atributlarni modellashtirish uchun moslashtirilgan tarmoqlarni joylashtiring.
Proc.da.
_ IEEE Int'l Conf. Kompyuterni ko'rish va naqshni aniqlash, 2014 yil.
yuz maydoni. Proc.da.
_ IEEE Int'l Conf. Kompyuterni ko'rish, 2013 yil.
[183] L. Chju, Y. Chen, A. Yuil va V. Friman. Ob'ektni aniqlash
uchun yashirin ierarxik
tizimli o'rganish. Proc.da.
_ IEEE Int'l Conf. Kompyuterni ko'rish va naqshni
aniqlash, 2010 yil.
[178] V. Chjan, S. Shan, V. Gao, X. Chen va X. Chjan. Mahalliy gabor ikkilik naqshli
gistogramma ketma-ketligi (lgbphs): yuzni ko'rsatish
va tanib olish uchun yangi
statistik bo'lmagan model. Proc.da.
_ IEEE Int'l Conf. Kompyuterni ko'rish, 2005
yil.
[184] X. Chju va D. Ramanan. Yovvoyi tabiatda yuzni aniqlash, pozani baholash va
diqqatga sazovor joylarni aniqlash. Proc.da.
_ IEEE Int'l Conf. Kompyuterni
ko'rish va naqshni aniqlash, 2012 yil.
[186] Z. Chju, P. Luo, X. Vang va Tang. X. Ko'p ko'rinishli perseptron: yuz identifikatori
va ko'rinish tasvirlarini o'rganish uchun chuqur model. Proc.da.
_
[179] Z. Chjan, P. Luo, C. Loy va X. Tang. Ko‘p vazifani chuqur o‘rganish
orqali yuz
belgilarini aniqlash. Proc.da.
_ Yevropa konf. Kompyuterni ko'rish, 2014 yil.
Neyron axborotni qayta ishlash tizimlari, 2014 yil.
[185] Z. Chju, P. Luo, X. Vang va X. Tang. Chuqur o'rganish shaxsiyatini saqlash
[181] S. Zheng, S. Jayasumana, B. Romera-Paredes, V. Vineet, Z. Su, D. Du, C.
Huang
va PHS Torr. Shartli tasodifiy maydonlar takrorlanuvchi neyron tarmoqlar sifatida.
arXiv: 1502.03240, 2015 yil.
[180] R. Chjao, V. Ouyang, X. Li va X. Vang. Ko'p kontekstli chuqur o'rganish orqali
aniqlikni aniqlash. Proc.da.
_ IEEE Int'l Conf. Kompyuterni ko'rish va naqshni
aniqlash, 2015 yil.
Machine
Translated by Google
Tahririyat doirasi - Ob'ektni chuqur o'rganish Tan olish, aniqlash va segmentlash

Signalni qayta ishlashda
asoslar va tendentsiyalarR
jild. 8, No 4 (2014) 217–382
c 2016 X. Vang
DOI: 10.1561/2000000071
Ob'ektni tanib olish, aniqlash va segmentlash
bo'yicha chuqur o'rganish
Toÿliq matn: http://dx.doi.org/10.1561/2000000071
Xiaogang Vang
Gonkongdagi
Xitoy universiteti
xgwang@ee.cuhk.edu.hk
Machine Translated by Google
.
.
. 3
25
.
.
3.1 Xususiyatlarni o'rganish va xususiyatlar muhandisligi.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
. 47
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
. 18
.
. 34
.
.
.
. 10
.
.
1.2 Neyron tarmoqlari.
3.3 Birgalikda o'rganish va alohida o'rganish.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
2.1 Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN).
.
.
.
.
.
.
.
.
4.2 AlexNet.
1.5 Kompyuter ko'rishda chuqur o'rganish yutuqlari.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
. 43
.
.
.
.
.
.
2.3 Avtokoder.
.
.
– nazorat ishi - I poyezd 4 soatda 336 km, avtobus 3 soatda 126 km yo’l bosdi. Avtobusning tezligi poyezd tezligidan...

|
I poyezd 4 soatda 336 km, avtobus 3 soatda 126 km yo’l bosdi. Avtobusning tezligi poyezd tezligidan necha marta kam? Yechish
|
bet | 11/91 | Sana | 02.04.2021 | Hajmi | 2,4 Mb. | | #13942 |
10 – nazorat ishi
I variant
Ifodaning qiymatini toping: а) 0,255 ∙ 28; b) 8,354 ∙ 100.
Bo‘lishni bajaring: а) 93,15 : 23; b) 14, 706 : 100.
Ifodaning qiymatini toping: 3 ∙ 0,13 ∙ 0,5 ∙ 2.
Agar to‘g‘ri to‘rtburchakning tomonlari 3,5 sm va 4 sm bo‘lsa, uning yuzini hisoblang.
Tenglamani yeching: 8у + 5,7 = 24,1.
II variant
Ifodaning qiymatini toping: а) 0,436 ∙ 15; b) 7,263 ∙ 100.
Bo‘lishni bajaring: а) 13,59 : 18; б) 63,706 : 100.
Ifodaning qiymatini toping: 1,2 ∙ 7,09 ∙ 5 ∙ 10.
Agar to‘g‘ri to‘rtburchakning tomonlari 1,8 dm va 5 dm bo‘lsa, uning yuzini hisoblang.
5. Tenglamani yeching: 9х + 3,9 = 31,8.
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
I poyezd 4 soatda 336 km, avtobus 3 soatda 126 km yo’l bosdi. Avtobusning tezligi poyezd tezligidan necha marta kam? Yechish
|
Oldinga uzatish operatsiyasi

nH
(1.5)
Chuqur o'rganishning tarixiy ko'rinishi
Neyron tarmog'ini o'rgatish J(W) maqsad funktsiyasini minimallashtirish uchun
optimal og'irliklar to'plamini (jumladan, noaniqlik shartlarini)
topishdan iborat
bo'lib , o'quv namunalarining bashorat qilingan natijalari
z imkon qadar
t
maqsadlariga yaqin bo'lishi kerak . 1980-yillarda taklif
qilingan backpropagation
(BP) [120] hali ham neyron tarmoqlarni nazorat ostida o'qitish uchun eng ko'p
qo'llaniladigan usuldir. Bu gradient tushish algoritmidir. Og'irliklar tasodifiy ishga
tushiriladi va ular iterativ ravishda yangilanadi. Har bir iteratsiyada og'irliklar
maqsad funktsiyasini kamaytirish uchun yo'nalishda o'zgartiriladi,
Bu erda
ÿ - o'rganish tezligining giperparametri va ÿJ(W)
- maqsad funktsiyasi
wrt og'irliklarining gradienti .
W ÿÿ
W ÿ ÿÿJ(W),
8
Bunga bir nechta qatlamlarda hisoblangan chiziqli va chiziqli bo'lmagan o'zgarishlar
seriyasi orqali erishiladi.
BP bilan xatolar har bir qatlamga tarqaladi va har bir qatlamdagi og'irlik
gradientlarini hisoblash uchun ishlatiladi. BP algoritmining batafsil tavsifini [46]
da topish mumkin.
ÿ ÿ .
1.2.3 Orqaga tarqalish
Neyron tarmog'ining maqsad funktsiyasining yuzasi odatda 1.4 (b)-rasmda
ko'rsatilganidek, ko'plab mahalliy minimallarga ega bo'lgan juda murakkab.
Global minimal bo'lishi mumkinligiga hech qanday nazariy kafolat yo'q
Oldinga
uzatish bilan, chiqish qatlamida chiqishlar bashorat qilinadi.
(1.4)
diskriminant funktsiyalar to'plamiga ekvivalent
Bashoratdagi xatolar maqsadli qiymatlar bilan solishtirish orqali hisoblanadi.
Xulosa qilish tenglamasi. (1.1) - (1.4),
neyron tarmoqning chiqishi
(1.6)
{wkj} - bu og'irliklar va
{wk0} - qarama-qarshilik shartlari. Chiqish neyron
k
o'zining aniq faollashuvining chiziqli bo'lmagan
faollashuv funktsiyasi orqali zk
chiqaradi , ya'ni
fk(x) ÿ
zk =
g
zk =
g (netk).
ÿ
ÿ
Toÿliq matn: http://dx.doi.org/10.1561/2000000071
i=1
wkjg
j=1
d
wjixi +
wj0 +
wk0
Machine Translated by Google
Bu erda Jp(W) - pth ta'lim namunasidagi bashorat narxi va og'irliklar
sifatida
yangilanadi
ÿJp(W).
J(W) =
(1.8)
umumiy neyron tarmoqlarda BP tomonidan erishilgan. Gradient tushish bo'yicha
mahalliy minimal kirish tarmoq og'irliklarining ishga tushirilishiga bog'liq.
Jp(W),
Biroq, o'quv majmuasi katta bo'lsa, yig'indi gradientini baholash hisoblash
qimmatga tushadi. Stokastik gradient tushish namunalari har bir iteratsiyada yig'indisi
funksiyalarining kichik to'plamini oladi. Bu keng ko'lamli mashinani o'rganish
muammolari uchun juda samarali. Stokastik o'qitishda o'quv to'plami mini-
to'plamlarga bo'linadi va
J(W) ning haqiqiy gradienti namunalarning mini-to'plamida
yaqinlashadi. Gradientni baholash shovqinli va og'irliklar har
bir iteratsiyada gradient
bo'ylab aniq pastga siljimasligi mumkin, lekin to'plamni o'rganishdan ancha tezroq.
Ustida
– nazorat ishi - I poyezd 4 soatda 336 km, avtobus 3 soatda 126 km yo’l bosdi. Avtobusning tezligi poyezd tezligidan...

|
I poyezd 4 soatda 336 km, avtobus 3 soatda 126 km yo’l bosdi. Avtobusning tezligi poyezd tezligidan necha marta kam? Yechish
|
bet | 17/91 | Sana | 02.04.2021 | Hajmi | 2,4 Mb. | | #13942 |
1 – nazorat ishi
I variant
а) 20 sonining; b) 13 sonining barcha bo‘luvchilarni yozing.
а) 9 sonida; b) 11 sonlarida karrali beshtadan sonni yozing.
6538, 6780, 7835, 9391, 10 032, 10 060, 24 575 sonlaridan qaysilari: а) 2 ga; 5 ga va 10 ga bo‘linadi?
2475,3728, 5532 va 6786 sonlaridan qaysilari: а) 3 ga; 9 ga bo‘linadi ?
Amallarni bajaring: 273,6 : 0,76 + 7,24 ∙ 16.
II variant
1. а) 30 sonining; b) 23 sonining barcha bo‘luvchilarni yozing.
а) 7 sonida; b) 13 sonlarida karrali beshtadan sonni yozing.
4866, 3035, 7160, 12 382, 50 047, 305 085, 50 300 sonlaridan qaysilari: а) 2 ga; 5 ga; 10 ga bo‘linadi?
4872, 2106, 6696 va 55 074 sonlaridan qaysilari: а) 3 ga; 9 ga?
Amallarni bajaring: 268,8 : 0,56 + 6,44 ∙ 12.
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
I poyezd 4 soatda 336 km, avtobus 3 soatda 126 km yo’l bosdi. Avtobusning tezligi poyezd tezligidan necha marta kam? Yechish
|
III. x + x +15 + 3x = 60 - I poyezd 4 soatda 336 km, avtobus 3 soatda 126 km yo’l bosdi. Avtobusning tezligi poyezd...

III. x + x +15 + 3x = 60
Tenglamani yechamiz: 5x + 15 = 60; 5x = 60+15;
5x = 75; x = 75 : 5; x = 15.
Demak, ikkinchi sisternada 15 tonna benzin bor.
Javob: 15 tonna benzin. Baho : 3 ball.
Tenglamani yechioshda xatoga yo’l qo’ygan suning uchun javob noto’g’ri.
IV. x + 15 + 3x = 60
Tenglamani yechamiz: 4x + 15 = 60; 4x = 60-15; 4x = 45;
Demak, ikkinchi sisternada tonna benzin bor.
Javob: tonna benzin. Baho : 4 ball.
Tenglama noto’g’ri tuzilgan, ya’ni masalaning yechish yo’li xato bo’lgani uchun noto’g’ri javob kelib chiqqan.
V. 15 + 3x = 60
Tenglamani yechamiz: 3x = 60 + 15; 3x = 75; x = 75 : 3; x = 15
Demak, ikkinchi sisternada 15 tonna benzin bor.
Javob: 15 tonna. Baho: 1 ball.
Masala yechish yo’li xato bo’lgani uchun noto’g’ri javob kelb chiqqan.
|
– nazorat ishi - I poyezd 4 soatda 336 km, avtobus 3 soatda 126 km yo’l bosdi. Avtobusning tezligi poyezd tezligidan...

12 – nazorat ishi
I variant
1. Saylov okrugida 25000 saylovchi bo‘lib, ovoz berishda 60% saylovchi qatnoshdi. Ovoz berishda nechta saylovchi qatnoshgan ?
2. Turist baydarkada 504 km surdi, bu masofa barcha yoluing 36% ini tashkil qiladi. YOluingning (masofa) uzunligini toping.
3. Do‘kanda 800 kg kartoshka bor egi, shundan 60% i sotildi. Do‘kanda qancha kg kartoshka qolgan?
4. СЕ nur DCM to‘g‘ri burchakni ikkita DCE va ЕСM burchaklarda ajratadi. Agar DCE burchak DCM burchakning 0,4 ga teng bo‘lsa, harbir burchakning gradus o‘lchovini toping.
5. Shisokorlarning tavsiyasida ko’ra ovqatlanishning kunduzdi normasini 4 ga taqsinilanadi: ertalabki nonushta - 25 %, ikkinchi nonushta - 15 %, tushlik - 45 %, kechki ovqat lanish - 15 %. Kunduzdi ovqatlanishning normasining doiraviy diagrammasini tuzing.
II variant
1. Sharda 30000 aholi yashaydi. Aholining 23 % bolalar. Shaharda nechta bola yashaydi?
2. Matematika olimpiadasida 32% qatnashchi faxriy yorliq oldi. Agar 416 qatnashchi yortiq olgan bo‘lsa, olimpiadaga qancha o‘quvchi qatnashgan?
3. Shanbalikda 160 ta odani chiqdi. Barcha qatnashchilarning 25 % yol ta’mirida qatnashdi, qolganlari daraxt ekdilar. Nechta odam daraxt ekishga jalb qilingan?
4. CMD to‘g‘ri burchakli MN nur CMN va NМD ikkita burchakka ajratadi. Agar NMD burchak CMD burchakning 0,8 qismini tashkil qilsa, CMN burchakning gradus o‘lchovini toping..
Yer юzida qiriqliklarning taqsimlanishining doiraviy diagrammasini tuzing: bunda o‘rmonlar - 57 mln. kv. m., chollar - 24 mln kv. m., tundra, chollar va botqoqliklar - 54 mln. kv. m., ekin maydonlari -
16 mln. kv. m.
|
Innovatsion faoliyat shakllanishining uchinchi va to’rtinchi bosqichlarida quyidagi vazifalarni bajarish lozim

|
Innovatsion faoliyat shakllanishining uchinchi va to’rtinchi bosqichlarida quyidagi vazifalarni bajarish lozim
|
bet | 3/3 | Sana | 05.09.2024 | Hajmi | 4,16 Mb. | | #270316 |
Bog'liq innovatsiyaInnovatsion faoliyat shakllanishining uchinchi va to’rtinchi bosqichlarida quyidagi vazifalarni bajarish lozim:
Innovatsion jarayonlarni boshqarish tamoyillari:
- shaxsga yo’naltirilgan, jamoa a’zolari ehtiyojlarini qondirishga qaratilgan insonparvarlik tamoyili.
- ta’lim muassasasining strategik rivojlanishini aks ettiruvchi qadriyatga yo’naltirilganlik tamoyili;
- ta’lim muassasasining ichki va tashqi ehtiyojlarini o’zgarib borishini inobatga olishni taqozo etuvchi bashoratga yo’naltirilganlik tamoyili;
- innovatsiya sub’ektlari qiziqishini va uni amalga oshirish imkoniyatini hosil qiluvchi ta’lim muassasasi rivojlanishining maqsadga yo’naltirilganlik tamoyili;
- pedagogik jamoaning muhokama, ishlab chiqish va boshqaruv qarorlarini ta’lim muassasasi ichki boshqaruvining barcha bo’g’inlarida erkin ravishda amalga oshirishga yo’naltirilgan demokratlashtirish tamoyili;
- innovatsion jarayonlarning muvofiqlashtirilganligi, uning rivojlanishini ta’minlovchi ta’lim muassasasi faoliyatining barqarorlikka yo’naltirilganlik tamoyili;
- ta’lim muassasasidagi muammolarini aniqlash, ularning qamrovlik darajasini va chuqurligini o’lchash, o’z vaqtida qarorlar qabul qilish, pedagogik jamoaning kuchini muammoni yechishga safarbar qilishga qaratilgan muammo yechimi topishga yo’naltirilganlik tamoyili;
- ta’lim muassasasidagi muammolarni muxokama qilish imkoniyatlari va ularni hal qilish vakolatiga ega shaxslar va tashkilotlarning ishtirok etishini taqozo etuvchi tashqi muhit ta’sirining ochiqligi tamoyili;
- ta’lim muassasasi jamoasining innovatsion jarayon natijalari va yo’nalishi haqidagi ma’lumotlardan xabardor bo’lish huquqiga ega bo’lish tamoyili;
- innovatsiya sub’ektlari faoliyatini integratsiyalash va umumiy tarzda innovatsion dasturlarni amalga oshirishga qaratilgan tizimlilik tamoyili;
- ta’lim muassasasida yangidan o’zgartirishlar kiritishga talab etuvchi pedagogik jarayon tarkibiy qismlarining istiqbolli yo’nalishlarini ajratib ko’rsatish tamoyili;
- kontseptual qarashlarga yo’nalganlik va aynan boshqaruv faoliyati tuzilishini aniqlash, boshqaruv tizimini tashkiliy tuzilishini tashkil etish, boshqaruv texnologiyasini tanlashga doir boshqaruv harakatining to’liqligi tamoyili;
- ta’lim muassasasi rivojlanishi doirasida boshqaruv ta’sirini innovatsion jarayonga moslik tamoyili.
E’tiboringiz uchun rahmat!!!!
|
| |
– nazorat ishi - I poyezd 4 soatda 336 km, avtobus 3 soatda 126 km yo’l bosdi. Avtobusning tezligi poyezd tezligidan...

11 – nazorat ishi
I variant
1. Ko‘paytirishni bajaring: а) 7,125 ∙ 2,6; b) 0,0018 ∙ 3,4.
2. Bo‘lishni bajaring: а) 29, 64 : 7,6; b) 7,2 : 0,045.
3. Sonlarning o‘rta arifmetigini toping: 23,86; 22,7 va 36,6.
4. Ifodaning qiymatini toping: 50 – 23 ∙ (66,6 : 37).
5. Katerning daryo oqimi bo‘ylab tezligi 39,1 km/soat. Katerning o‘z tezligi 36,5 km/soat. Katerning oqimga qarshi tezligini va daryo oqimining tez.
II variant
1. Ko‘paytirishni bajaring: а) 3,725 ∙ 2,4; b) 0,0018 ∙ 2,4.
2. Bo‘lishni bajaring: а) 60, 03 : 8,7; b) 36,4 : 0,065.
3. Sonlarning o‘rta arifmetigini toping: 1,11; 1,12; 1,19 va 1,48.
4. Ifodaning qiymatini toping: 40 – 24 ∙ (40,6 : 29).
5. Qayiqning oqimga qarshi tezligi 0, 9 km/soat. Qayiqning o‘z tezligi
3,2 km/soat. Qayiqning oqim bo‘ylab tezligi va daryo tezligini toping.
|
- nazorat ishi - I poyezd 4 soatda 336 km, avtobus 3 soatda 126 km yo’l bosdi. Avtobusning tezligi poyezd tezligidan...

|
I poyezd 4 soatda 336 km, avtobus 3 soatda 126 km yo’l bosdi. Avtobusning tezligi poyezd tezligidan necha marta kam? Yechish
|
bet | 22/91 | Sana | 02.04.2021 | Hajmi | 2,4 Mb. | | #13942 |
6 - nazorat ishi
I variant
Bo‘lishni bajaring: а) ; b) c)
Ifodaning qiymatini toping: .
Ifodaning qiymatini toping: .
2400 ga bug‘doy sepildi. Bu esa butun yer maydonining qismini tashkil qiladi. Butun yer maydonini toping.
Ifodaning qiymatini toping: .
II variant
Bo‘lishni bajaring: а) ; b) c)
Ifodaning qiymatini toping: .
Ifodaning qiymatini toping: .
Stansiyaga yetib kelgan юk poezdining tarkibida 12 ta sisterna bo‘lib, u barcha vagonlarning qismini tashkil qiladi. Poezd tarkibida nechta vagon bor?
Ifodaning qiymatini toping: .
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
I poyezd 4 soatda 336 km, avtobus 3 soatda 126 km yo’l bosdi. Avtobusning tezligi poyezd tezligidan necha marta kam? Yechish
|
Maxkamov baxtiyor shuxratovich

14.11.2021
1
To‘lov-kontrakt (ikki tomonlama) asosida mutaxassis tayyorlashga
KONTRAKT № 3802103871
Toshkent
14.11.2021
O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2019 yil 17 iyundagi PQ-4359 son Qarori, Vazirlar
Mahkamasining 2017 yil 20 iyundagi 393-son Qarori hamda unga 2019 yil 27 apreldagi 360-son Qaror
bilan kiritilgan o‘zgartirish va qo‘shimchalarga, Oliy va o‘rta maxsus ta’lim vazirligining 2012 yil 28
dekabrdagi 508-son buyrug‘i bilan tasdiqlangan, Adliya vazirligida 2013 yil 26 fevralda 2431-son bilan
davlat ro‘yxatidan o‘tkazilgan “Oliy va o‘rta maxsus, kasb-hunar ta’limi muassasalarida o‘qitishning
to‘lov-kontrakt shakli va undan tushgan mablag‘larni taqsimlash tartibi to‘g‘risida”gi Nizomga muvofiq,
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI
UNIVERSITETI (keyingi o‘rinlarda “Ta’lim muassasasi”) nomidan rektor (direktor) MAXKAMOV
BAXTIYOR SHUXRATOVICH bir tomondan, KARIMOV OYBEK ILHOMJON O‘G‘LI (keyingi
o‘rinlarda “Ta’lim oluvchi”) ikkinchi tomondan, birgalikda “Tomonlar” deb ataladigan shaxslar mazkur
kontraktni quyidagicha tuzdilar:
I. KONTRAKT PREDMETI
1.1. Ta’lim muassasasi ta’lim xizmatini ko‘rsatishni, Ta’lim oluvchi o‘qish uchun belgilangan to‘lovni o‘z
vaqtida amalga oshirishni va tasdiqlangan o‘quv reja bo‘yicha darslarga to‘liq qatnashish va ta’lim olishni
o‘z zimmalariga oladi. Ta’lim oluvchining ta’lim ma’lumotlari quyidagicha:
Ta’lim bosqichi:
Bakalavr
Ta’lim shakli:
Kunduzgi
O‘qish muddati:
4 yil
O‘quv kursi:
2-kurs
Ta’lim yo‘nalishi:
60610300 - Axborot xavfsizligi (sohalar bo‘yicha)
1.2. “Ta’lim muassasasi”ga o‘qishga qabul qilingan “Ta’lim oluvchi”lar O‘zbekiston Respublikasining
“Ta’lim to‘g‘risida”gi Qonuni va davlat ta’lim standartlarga muvofiq ishlab chiqilgan o‘quv rejalar va fan
dasturlari asosida ta’lim oladilar.
|
Asosiy vositalar eskirishi

|
Asosiy vositalar eskirishi
|
bet | 2/3 | Sana | 12.10.2024 | Hajmi | 31,07 Kb. | | #274678 |
Bog'liq 7. Asosiy vositalarAsosiy vositalar eskirishi
Doimiy ravichda asosiy vosita obyektining qandaydir qismining tannarxi ushbu obyektning umumiy tannarxiga nisbatan katta bo‘lganida, bunday har bir qism bo‘yicha eskirish alohida hisoblanishi kerak.
Korxona asosiy vosita obyekti bo‘yicha dastlab tan olingan summani uning katta bo‘lgan qismlari o‘rtasida taqsimlaydi va bunday har bir qism bo‘yicha eskirishni alohida hisoblaydi. Masalan, samoletning korpusi va motori bo‘yicha eskirishni alohida hisoblash to‘g‘ri bo‘lishi mumkin, ushbu samolyet Korxonaning o‘ziniki bo‘lishi yoki moliyaviy ijaraga olinganligidan qat’iy nazar. Shunga o‘xshash, agar Korxona asosiy vositalarni operativ ijaraga berish uchun sotib olsa va ushbu operativ ijarada u ijaraga beruvchi bo‘lib hisoblansa, ijaraning bozor sharoitlariga nisbatan ijobiy yoki salbiy shartlariga tegishli bo‘lgan va ushbu aktivning tannarxida aks ettirilgan alohida summalar bo‘yicha eskirishni alohida hisoblash o‘rinli bo‘lishi mumkin.
Tan olishdan keyingi baholash:
Boshlang‘ich qiymat modeli bo’yicha:
AV qiymati = Boshlang‘ich qiymat - Jamg’arilgan eskirish - qadrsizlanishdan jamg‘arilgan zararlar
Qayta baholash modeli:
AV qiymati = Qayta baholangan qiymat (haqqoniy qiymat) Keyingi jamg‘arilgan eskirish - Keyingi qadrsizlanishdan jamg‘arilgan zararlar
Qayta baholash davriyligi qayta baholanayotgan asosiy vosita obyektining haqqoniy qiymatidagi o‘zgarishlarga bog‘liq.
Agar qayta baholangan aktivning haqqoniy qiymati uning balans qiymatidan muhim darajada farq qilsa, unda qo‘shimcha tarzda qayta baholash talab etiladi.
Ayrim asosiy vosita ob’ektlarining haqqoniy qiymatida ahamiyatli va o‘zgaruvchan tebranishlar kuzatilishi mumkin va oqibatda ularni har yili qayta baholashdan o‘tkazish zarurati kelib chiqishi mumkin.
Haqqoniy qiymati ahamiyatli bo‘lmagan o‘zgarishlarga uchraydigan asosiy vosita ob’ektlari uchun faqatgina uch yoki besh yilda qayta baholash o‘tkazish talabi yuzaga kelishi mumkin.
Asosiy vosita ob’ekti qayta baholanganda, ushbu aktiv tegishli bo‘lgan asosiy vositalarning butun sinfi ham qayta baholanishi lozim.
Asosiy vosita ob’ektining katta qismi bo‘yicha foydali xizmat muddati va eskirishni hisoblash usuli ushbu aktivning boshqa katta qismi bo‘yicha foydali xizmat muddati va eskirishni hisoblash usuli bilan bir xil bo‘lishi mumkin. Bunday qismlar eskirish xarajatlarini aniqlash maqsadida guruhlanishi mumkin.
Korxona asosiy vosita obyektining ayrim qismlari bo‘yicha eskirishni alohida hisoblaganida, u ushbu aktivning qolgan qismi bo‘yicha ham eskirishni alohida hisoblaydi. Qolgan qismi alohida katta bo‘lmagan qismlardan iborat bo‘ladi. Agar tadbirkorlik sub’ektining ushbu qismlardan foydalanish rejalari o‘zgarsa, ob’ektning qolgan qismi bo‘yicha eskirishni hisoblash uchun uning qismlaridan foydalanish tarzini va/yoki foydali xizmat muddatini to‘g‘ri aks ettiradigan taxminiy hisoblash usullaridan foydalanish zarur bo‘lishi mumkin.
|
| |
Tayanch iboralar - 1. Asosiy vositalar tushunchasi Asosiy vositalar

|
1. Asosiy vositalar tushunchasi Asosiy vositalar
|
bet | 3/3 | Sana | 12.10.2024 | Hajmi | 31,07 Kb. | | #274678 |
Bog'liq 7. Asosiy vositalarTayanch iboralar
Asosiy vositalar hisobi, asosiy vosita obyekti, asosiy vositalarni tan olish, asosiy vositalarni baholash, tan olishdan keyingi baholash, boshlang’ich qiymat modeli, qayta baholash modeli, asosiy vositalar eskirishi, qadrsizlanish, qardsizlanishni qoplash.
Nazorat va mulohaza uchun savollar
Asosiy vositalar ta’rifini ayting.
Tan olishdan keyingi baholashning qanday modellari mavjud?
Boshlang’ich qiymat modelini tushuntirib bering.
Qayta baholash modeli prinsipi qanday?
Asosiy vositalar eskirishi deganda nima tushuniladi?
Asosiy vositalarning qadrsizlanishi nimani anglatadi?
Korxonada asosiy vositalarga oid qanday ma’lumotlarni yoritib berilishi zarur?
Foydalanilgan adabiyotlar ro’yxati (List of used literature)
IAS 16 (Buxgalteriya hisobining xalqaro standarti 16) Asosiy vositalar (tarjima). www.mf.uz – O’zbekiston Resppublikasi Moliya Vazirligi
Xalqaro moliyaviy hisobot standartlari asosida banklarda buxgalteriya hisobi. O‘quv qo‘llanma. Hammuallif – T.: “MOLIYA”, 2010 – 272 b.
M.Bonham.Generally accepted accounting practice under IFRS. Ernst & Young. USA, 2010.
Moliyaviy hisobotning xalqaro standartlari. O’quv qo’llanma / D.E.Norbekov, A.N.To’rayev, Sh.Sh.Rahmonov; -T.: “Iqtisod-moliya”, 2019. 322b.
Kuljanov O., Xusinov I. JumanazarovS.; Buxgalteriya hisobi nazariyasi: O‘quv qo‘llanma.– T.: “Iqtisod-Moliya”, 2018.
www.mf.uz – Moliya Vazirligi (Moliyaviy hisobotning xalqaro standartlari)
|
| |