nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
Neyron tarmoqlar, konvolyutsion neyron tarmoqlari - bet 4

|
Neyron tarmoqlar, konvolyutsion neyron tarmoqlari
Proceedings of International Conference on Scientific Research in Natural and Social Sciences
Hosted online from Toronto, Canada.
Date:
5
th
December, 2022
ISSN: XXXX-XXXX
Website:
econferenceseries.com
110 |
P a g e
chiqadi. Biroq, ular intuitiv, ammo amalga oshirish qiyin bo'lgan ehtimollik xulosasi
va mustaqillik haqida gap ketganda, Bayes matematikasiga tayanadilar. Umuman
olganda, bu tarmoq neyronlarning ta'sirini hisobga oladi, deb aytishimiz mumkin.
Agar biror narsa bir joyda sodir bo'lsa va boshqa narsa - boshqa joyda sodir bo'lsa,
bu hodisalar mutlaqo bog'liq emas va buni hisobga olish kerak.Shovqinni bekor
qiluvchi avtokoderlar(avtokoderni noaniqlash, DAE) shovqinli holatda kirish
ma'lumotlari beriladigan AElardir. Biz xatoni xuddi shu tarzda hisoblaymiz va
chiqish shovqinli bilan taqqoslanadi. Buning yordamida tarmoq kengroq
xususiyatlarga e'tibor berishni o'rganadi, chunki kichiklari shovqin bilan o'zgarishi
mumkin.Chuqur e'tiqod tarmog'i(chuqur e'tiqod tarmoqlari, DBN) tarmoq bir necha
oʻzaro bogʻlangan RBM yoki VAE lardan iborat boʻlgan arxitektura turiga berilgan
nom. Bunday tarmoqlar blok-blok bo'yicha o'qitiladi va har bir blok faqat oldingisini
kodlay olishi kerak. Ushbu uslub "ochko'z o'rganish" deb ataladi, bu optimal yakuniy
natijani kafolatlamaydigan mahalliy optimal echimlarni tanlashni o'z ichiga oladi.
Shuningdek, tarmoqni ehtimollik modeli ko'rinishida ma'lumotlarni ko'rsatishga
o'rgatish mumkin (backpropagation usuli yordamida). Nazoratsiz ta'limdan
foydalangan holda, barqarorlashtirilgan model yangi ma'lumotlarni yaratish uchun
ishlatilishi mumkin.[3]Konvolyutsion neyron tarmoqlari(konvolyutsion neyron
tarmoqlari, CNN)va chuqur konvolyutsion neyron tarmoqlar(chuqur konvolyutsion
neyron tarmoqlari, DCNN) boshqa turdagi tarmoqlardan juda farq qiladi. Ular
odatda tasvirni qayta ishlash uchun, kamroq audio uchun ishlatiladi. CNN-dan
odatiy foydalanish tasvirlarni toifalarga ajratishdir: agar rasmda mushuk bo'lsa,
tarmoq "mushuk", agar it bo'lsa, "it" ni qaytaradi. Bunday tarmoqlar odatda barcha
ma'lumotlarni bir vaqtning o'zida tahlil qilmaydigan "skaner" dan foydalanadi.
Misol uchun, agar sizda 200x200 o'lchamdagi rasm bo'lsa, siz bir vaqtning o'zida
barcha 40 ming pikselni qayta ishlamaysiz. Buning o'rniga, tarmoq 20 x 20 kvadratni
(odatda yuqori chap burchakdan) hisoblab chiqadi, keyin 1 pikselni siljitadi va yangi
kvadratni hisoblaydi va hokazo. Keyinchalik bu kirish konvolyutsion qatlamlardan
o'tadi, ularda barcha tugunlar ulanmagan. Bu qatlamlar chuqurlashgani sari
qisqarishga moyil bo'lib, ko'pincha ikkitasining kuchlari qo'llaniladi: 32, 16, 8, 4, 2,
1. Amalda ma'lumotlarni keyingi qayta ishlash uchun FFNN CNN oxiriga
biriktirilgan. Bunday tarmoqlar chuqur tarmoqlar (DCNN) deb ataladi.
|
| |
таблица - download

|
Qidiruv: таблица | # 1 ms access dasturida mavjud ob'ektlar to'liq keltirilgan javobni aniqlang. Таблица, Форма, Запрось, Отчёт, Макросы +Таблица, Макет, Запрось, Слайд, Макросы Таблица, Макет, Запрось, Файл, Макросы Таблица, Ячейка, Запрось, Контур Excel dasturida yangi hujjat yaratilsa, unga qanday nom biriktiriladi? Документ +Презентация -книга -лист # 3 Презентация 78,3 Kb. 4 | o'qib | | Toshkent davlat iqtisodiyot universiteti samarqand filiali iqtisodiyot fakulteti raqamli iqtisodiyot va axborot texnologiyalari kafedrasi Ms word dasturida jadval hosil qilish uchun dastlab Вставка menyusida Таблица piktogrammasini bosamiz 468,62 Kb. 2 | o'qib | | Marg’ilon shahridagi 8- umumiy o’rta ta’lim maktabinig “Informatika” fani o’qituvchisi Hilolaxon Umaraliyevaning Masalan, Word matn protsessorida Таблица(Jadval) menyusi o‘rnida Excelda Данные(Ma’lumotlar) menyusi bor; biror nusxa ko‘chirilgach, Правка 164,54 Kb. 1 | o'qib |
1
| |
4-rasm - O`zbekiston Respublikasi

60
sistemalarning qovushqoqligi sistemaga ta’sir еtuvchi tashqi kuchlarga bog’liq
holda doimiy haroratda ham bir necha marta o’zgaradi. Qovushqoqlik sistemaning
surilishdagi ko’chlanishiga yoki suruvchi deformatsiyalarning tezligiga bog’liq.
Tashqi kuchlar ta’siri ostida birlamchi tarkibning parchalanishiga o’xshash
holat yuzaga keladi, uning alohida еlementlari orasidagi bog’lanishlar susayadi va
natijada sistemaning deformatsiyalanish xususiyati va harakatchanligi ortadi.
Surilish o’zining kritik tezligiga еrishganda sistemaning birlamchi tuzilishi oxirgi
chegaragacha buzulgan parchalanish chegarasida, surilishga qarshilik va
qovushqoqlik minimal darajada bo’lib, hatto kam harakat qorishmalar ma’lum
darajada oquvchanlikka еga bo’ladi. Tashqi kuchlar olingandan so’ng sistema
avvalgi holatiga qaytadi, strukturaning mustahkamligi birlamchi holati tiklanadi,
harakatchanlik kamayadi.
Strukturalashgan sistemalarning o’z reologik xususiyatlarini mexanik ta’sirlar
jarayonida o’zgartirishlari va ta’sir to’xtagandan so’ng tiklanishini
Neyron tarmoqlar, konvolyutsion neyron tarmoqlari - bet 2

|
Neyron tarmoqlar, konvolyutsion neyron tarmoqlari
Proceedings of International Conference on Scientific Research in Natural and Social Sciences
Hosted online from Toronto, Canada.
Date:
5
th
December, 2022
ISSN: XXXX-XXXX
Website:
econferenceseries.com
108 |
P a g e
Agar siz neyron tarmoqlar bilan noldan tezda tanishmoqchi bo'lsangiz, bizning
tarjimamizni atigi to'rt qadamdan iborat qiling.
Oldinga neyron tarmoqlari (neyron tarmoqlarni oldinga uzatish, FF yoki FFNN) va
perseptronlar (perseptronlar, P) juda oddiy, ular ma'lumotni kirishdan chiqishgacha
etkazishadi. Neyron tarmoqlar ko'pincha puff kek sifatida tavsiflanadi, bu erda har
bir qatlam kirish, yashirin yoki chiqish hujayralaridan iborat. Bir qatlamdagi
hujayralar bir-biriga bog'lanmagan va qo'shni qatlamlar odatda to'liq bog'langan.
Eng oddiy neyron tarmoq ikkita kirish va bitta chiqish xujayrasiga ega bo'lib, ular
mantiqiy eshik modeli sifatida ishlatilishi mumkin. FFNN odatda orqaga tarqalish
bo'yicha o'qitiladi, bunda tarmoq bir nechta kirish va chiqishlarni oladi. Bu jarayon
nazorat ostida o'qitish deb ataladi va u nazoratsiz o'qitishdan farq qiladi, chunki
ikkinchi holatda tarmoq o'z-o'zidan natijalar to'plamini tuzadi. Yuqoridagi xato
kirish va chiqish o'rtasidagi farqdir. Agar tarmoq tarli miqdordagi yashirin
neyronlarga ega bo'lsa, u nazariy jihatdan kirish va chiqishlar o'rtasidagi o'zaro
ta'sirni simulyatsiya qilishga qodir. Amalda bunday tarmoqlar kamdan-kam
qo'llaniladi, lekin ular ko'pincha yangilarini yaratish uchun boshqa turlar bilan
birlashtiriladi. Tarmoqlar radial asos funktsiyalari (radial asosli funktsiya, RBF)
faollashtirish funksiyalari sifatida radial asosli funksiyalardan foydalanadigan
FFNN hisoblanadi. U endi ajralib turmaydi Xopfild neyron tarmog'i(Hopfield
tarmog'i, HN) ulanishlar simmetrik matritsasi bilan to'liq bog'langan neyron
tarmoqdir. Kirishni qabul qilish vaqtida har bir tugun kirish hisoblanadi, o'quv
jarayonida u yashirin bo'ladi, keyin esa chiqishga aylanadi. Tarmoq quyidagicha
o'qitiladi: neyronlarning qiymatlari kerakli naqshga muvofiq o'rnatiladi, shundan
so'ng kelajakda o'zgarmaydigan og'irliklar hisoblab chiqiladi. Tarmoq bir yoki bir
nechta shablonlarni o'rgangandan so'ng, u har doim ulardan biriga qisqartiriladi
(lekin har doim ham emas - kerakli). Tarmoqning umumiy "energiyasi" va "harorati"
ga qarab barqarorlashadi. Har bir neyronning o'z faollashuv chegarasi bor, haroratga
qarab, neyron ikki qiymatdan birini oladi (odatda -1 yoki 1, ba'zan 0 yoki 1). Bunday
tarmoq ko'pincha assotsiativ xotira tarmog'i deb ataladi; xuddi stolning yarmini
ko'rgan odam stolning ikkinchi yarmini ifodalashi mumkin bo'lganidek, bu tarmoq
stolning yarmini shovqinli qabul qilib, uni to'liq tiklaydi.Markov zanjirlari(Markov
zanjirlari, MC yoki diskret vaqt Markov zanjirlari, DTMC) Boltzmann mashinalari
(BM) va Xopfild tarmoqlarining (HN) salaflari. Ularning ma'nosini quyidagicha
|
| |
Neyron tarmoqlar, konvolyutsion neyron tarmoqlari - bet 3

|
Neyron tarmoqlar, konvolyutsion neyron tarmoqlari
Proceedings of International Conference on Scientific Research in Natural and Social Sciences
Hosted online from Toronto, Canada.
Date:
5
th
December, 2022
ISSN: XXXX-XXXX
Website:
econferenceseries.com
109 |
P a g e
tushuntirish mumkin: agar men shu tugunlarda bo'lsam, quyidagi tugunlardan biriga
kirish imkoniyatim qanday? Har bir keyingi holat faqat oldingi holatga bog'liq.
Markov zanjirlari aslida neyron tarmoqlar bo'lmasa-da, ular juda o'xshash.[1]
Bundan tashqari, Markov zanjirlari to'liq bog'lanishi shart emas.Boltsman
mashinasi(Boltzman mashinasi, BM) Xopfild tarmog'iga juda o'xshaydi, lekin unda
ba'zi neyronlar kirish, ba'zilari esa yashirin sifatida belgilangan. Kirish neyronlari
keyinchalik chiqish neyronlariga aylanadi. Boltsmann mashinasi stokastik
tarmoqdir. O'rganish orqaga tarqalish usuli yoki qiyosiy divergentsiya algoritmi
yordamida amalga oshiriladi. Umuman olganda, o'quv jarayoni Xopfild tarmog'iga
juda o'xshash.Cheklangan Boltzmann mashinasi(cheklangan Boltzmann mashinasi,
RBM) Boltsman mashinasiga va shuning uchun Xopfild tarmog'iga juda o'xshash.
Yagona farq uning cheklovlari. Unda bir xil turdagi neyronlar bir-biri bilan
bog'lanmagan. Cheklangan Boltzmann mashinasi FFNN sifatida o'qitilishi mumkin,
ammo bitta ogohlantirish bilan: ma'lumotni yo'naltirish va xatoni orqaga qaytarish
o'rniga, ma'lumotlarni avval oldinga, keyin esa teskari yo'nalishda uzatishingiz
kerak. Shundan so'ng, u xatoni oldinga va orqaga yoyish usuli bo'yicha treningdan
o'tadi.Avtokoder(avtokoder, AE) FFNN ga biroz o'xshaydi, chunki u tubdan boshqa
arxitekturadan ko'ra FFNN dan foydalanishning boshqacha usulidir. Asosiy g'oya -
ma'lumotni avtomatik ravishda kodlash (shifrlash emas, balki siqish ma'nosida).
Tarmoqning o'zi shakli qum soatiga o'xshaydi, unda yashirin qatlamlar kirish va
chiqishdan kichikroq va u nosimmetrikdir. Tarmoq kirish ma'lumotlarini
oziqlantirish va xatoni kirish va chiqish o'rtasidagi farqga tenglashtirish orqali xatoni
qayta yo'naltirish orqali o'rgatish mumkin.Noyob avtokoder(siyrak avtokodlovchi,
SAE)- ma'lum ma'noda odatdagining aksi. Tarmoqni ma'lumotni tugunlarning
kichikroq "hajmida" ko'rsatishga o'rgatish o'rniga, biz ularning sonini ko'paytiramiz.
[2]O'rtaga qarab torayib ketish o'rniga, tarmoq u erda shishiradi. Ushbu turdagi
tarmoqlar ma'lumotlar to'plamidagi ko'plab kichik xususiyatlar bilan ishlash uchun
foydalidir. Agar siz tarmoqni oddiy avtokoder kabi o'rgatsangiz, undan hech qanday
foydali narsa chiqmaydi. Shuning uchun, kiritilgan ma'lumotlarga qo'shimcha
ravishda, faqat ma'lum xatolarga yo'l qo'yadigan maxsus siyraklik filtri ham taqdim
etiladi.Variatsion avtokoderlar(variatsion avtokoder, VAE) AE ga o'xshash
arxitekturaga ega, lekin ularni boshqacha o'rgating: kirish namunalarining
ehtimollik taqsimotini yaqinlashtirish. Bunda ular Boltzmann mashinalaridan kelib
|
| |
Tibbiyotda mashinasozlikni rivojlantirish tendentsiyalari va istiqbollari

|
Tibbiyotda mashinasozlikni rivojlantirish tendentsiyalari va istiqbollari
|
bet | 169/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024 13.3.Tibbiyotda mashinasozlikni rivojlantirish tendentsiyalari va istiqbollari
Mashinali o‘qitish tibbiy amaliyotda ajralmas vositaga aylandi, xatolar xavfini kamaytiradi va diagnostika va davolash samaradorligini oshiradi. Mashinali o‘qitish texnologiyalari tibbiy tasvirlardagi naqshlarni aniqlashdan bemorning natijalarini bashorat qilishgacha bo‘lgan keng ko‘lamli tibbiyot sohalarida qo‘llaniladi.
Tibbiyotda mashinani o‘rganishning hozirgi tendentsiyalaridan biri chuqur neyron tarmoqlardan foydalanishdir. Ushbu neyron tarmoqlar katta hajmdagi ma’lumotlarni tahlil qiladi va murakkab bog’liqliklar va naqshlarni aniqlash qobiliyatiga ega. Ushbu texnologiya turli kasalliklarni aniqroq tashxislash va ularning rivojlanishini bashorat qilish imkonini beradi.
Yana bir muhim tendentsiya - tibbiy tasvirlar, bemorlarning elektron yozuvlari yoki genetik ma’lumotlar kabi turli xil tabiatdagi ma’lumotlar bilan ishlay oladigan Mashinali o‘qitish algoritmlarini ishlab chiqish. Bunday algoritmlar ma’lumotlarni har tomonlama tahlil qilish imkonini beradi, diagnostika aniqligini oshiradi va har bir bemor uchun optimal davolash usullarini tanlashga yordam beradi.
Tibbiyotda mashinali o‘qitish allaqachon ajoyib natijalarga erishdi. Misol uchun, ba’zi tadqiqotlar shuni ko‘rsatdiki, Mashinali o‘qitish algoritmlari saratonni tibbiy tasvirlardan aniq aniqlashi va yurak-qon tomir kasalliklari ehtimolini bashorat qilishi mumkin.
Tibbiyotda mashinali o‘qitishni rivojlantirish istiqbollaridan biri bemorning genomi haqidagi ma’lumotlardan foydalanish bilan bog’liq. Mashinali o‘qitish algoritmlari genetik ma’lumotni tahlil qilishi va irsiy kasalliklarning rivojlanish ehtimolini yoki har bir bemor uchun optimal davolash usullarini bashorat qilishi mumkin. Bu shaxsiylashtirilgan tibbiyotda yangi imkoniyatlarni ochib, individual tavsiyalar berish va optimal davolash usullarini tanlash imkonini beradi.
Umuman olganda, tibbiyotda mashinani o‘rganishni rivojlantirish tendentsiyalari va istiqbollari diagnostika va davolashning bosqichma-bosqich takomillashuvi, shuningdek, shaxsiylashtirilgan tibbiyotning rivojlanishidan dalolat beradi. Mashinali o‘qitish murakkablikni engib o‘tish va sog’liqni saqlash sifatini yaxshilash uchun katta imkoniyatlarni taqdim etadi.
|
| |
Ma’lumotlarni qayta ishlash

|
Ma’lumotlarni qayta ishlash
|
bet | 166/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Ma’lumotlarni qayta ishlash:
Python pandas, NumPy va scikit-learn kabi ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish uchun boy kutubxonalar to‘plamini taqdim etadi. Ushbu kutubxonalar katta miqdordagi tuzilgan va tuzilmagan tibbiy ma’lumotlar bilan samarali ishlashga imkon beradi.
Mashinali o‘qitish va chuqur o‘rganish:
Python-bu mashinali o‘qitish va chuqur o‘rganish algoritmlarini amalga oshirish uchun asosiy dasturlash tili. TensorFlow, PyTorch va scikit-learn kabi kutubxonalar tibbiy ma’lumotlardan modellarni yaratish va o‘qitish uchun kuchli vositalarni taqdim etadi.
Tasvirlar va tasvirni qayta ishlash:
Tibbiyotda tasvirni tahlil qilish keng qo‘llaniladi. Python, OpenCV, PIL kabi kutubxonalar va tibbiy tasvirlarni qayta ishlash uchun maxsus kutubxonalar bilan birgalikda tibbiy tasvirlarni qayta ishlash, tahlil qilish va tasniflash uchun vositalarni taqdim etadi.
Bioinformatika:
Python bioinformatika sohasida genetik ma’lumotlarni tahlil qilish, gen naqshlarini aniqlash va genlar va kasalliklar o‘rtasidagi aloqalarni bashorat qilish uchun keng qo‘llaniladi.
Bashorat qilish va modellashtirish:
Mashinali o‘qitish algoritmlari kasalliklarni bashorat qilish, xavflarni aniqlash va individual davolash rejalarini ishlab chiqish uchun ishlatiladi.
Qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlari:
Sun’iy intellekt shifokorlarga bemor ma’lumotlari asosida tavsiyalar va tahlillar berish orqali qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlarini ishlab chiqishga aralashadi.
Tibbiyotda avtomatlashtirish va robotlashtirish:
Python tibbiy jarayonlarni avtomatlashtiradigan dasturiy echimlarni ishlab chiqish uchun ishlatiladi, shuningdek robotik jarrohlik sohasida.
Python va sun’iy intellektdan foydalangan holda tibbiyot sohasi ma’lumotlarni samarali tahlil qilish, diagnostika, prognozlash va sog’liqni saqlash sohasida qaror qabul qilishni yaxshilash uchun kuchli vositalarni oladi.
Tibbiy ma’lumotlarni tasniflash uchun Python va scikit-learn kutubxonasidan foydalanishning oddiy misolini ko‘rib chiqaylik. Bunday holda, biz scikit-learn kutubxonasida mavjud bo‘lgan ko‘krak bezi saratoni ma’lumotlar to‘plamiga asoslangan benign va malign o‘smalarni tasniflash misolini yaratamiz. Ishga tushirishdan oldin kutubxonalar o‘rnatilganligiga ishonch hosil qiling:
pip install scikit-learn
pip install matplotlib
|
| |
интересов студентов на основе инновационного подхода»

|
интересов студентов на основе инновационного подхода»Bog'liq avtoreferat 2интересов студентов на основе инновационного подхода» раскрыты способы
развития профессиональных интересов учащихся, разработана модель развития
профессиональных интересов студентов на основе инновационного подхода. В
ней представлены основные составляющие развития профессиональных
интересов учащихся, разъяснены технологии развития их профессиональных
интересов с помощью проблемных, проектных и инновационных технологий на
основе инновационного подхода, а также учебно-методического обеспечения.
Одним из способов развития творческого мышления учащихся является
создание на занятиях среды технического конструирования и моделирования.
Деятельность технического строительства в ученических творческих кружках в
известной степени можно сравнить с деятельностью квалифицированных
конструкторов, технологов, рабочих, закройщиков и портных. Потому что в
кружках процесс технического творчества учащихся по созданию различных
изделий состоит из следующих этапов: рождение технической идеи, постановка
технических требований к предполагаемому изделию, разработка конструкции
в виде эскизов и его обсуждение, разработка технологического процесса, выбор
необходимых материалов и инструментов, изготовление деталей изделия, их
пошив, изготовление изделия из деталей, примерка изделия и подгонка. В
результате конструктивно-технологическая деятельность разных групп
учащихся условно включала два этапа: а) репродуктивный этап, в котором его
основой считалась познавательная деятельность и исполнительные трудовые
функции; б) продуктивно-творческая стадия, на которой возможно создание
новых продуктов высокой общественной значимости. В модели развития
профессиональных интересов учащихся выражена связь творческих качеств с
познавательными знаниями и рефлексивными умениями, подходы и принципы,
связанные с формированием базовых компетенций, учебно-техническим
обеспечением и содержанием образования, процессом его реализации (рис. 2).
В диссертации представлена технология обучения «SMART, STEAM»,
направленная на формирование у учащихся специальных компетенций
(расчетно-графических, технолого-проективных, творческо-конструкторных) в
результате реализации интеграции учебных предметов при реализации модели
учебного процесса, развития профессиональных интересов учащихся на основе
инновационного подхода, а также реализации кластерного подхода в развитии
профессиональных
интересов
предусмотрены
механизмы
развития
профессиональных интересов.
|
| |
Рис. 2. Модель развития профессиональных интересов учащихся

35
С точки зрения нашего исследования на основе инновационного подхода
процесс интеграции аудиторных и внеаудиторных видов обучения в рамках
развития профессиональных интересов учащихся с учетом специфики будущей
профессиональной деятельности оптимизирует социально-духовную среду,
направлена на формирование компонентов социально-активной гражданской и
общекультурной компетенции (мотивационно-ценностных, духовно-этических,
общечеловеческих), которая заключается в организации различных видов
(учебной, воспитательно-методической и выбора профессии) деятельности
учащихся на занятиях.
В период исследования планомерно развивались качества лидерства,
творчества, ведомого и патриотизма на основе организации деятельности
учащихся в личностно-ориентированной, сотруднической среде. В результате
формировались навыки творческого, свободного, критического мышления
учащихся на основе конкретных базовых компетенций (профессиональных,
информационно-познавательных, коммуникативных, социальных) и приоритета
принципа «наука-образование-практика».
Социализация учащихся и развитие их профессиональных интересов,
такие как «Инновационный старт», «Профессиональный клуб», «Молодежный
клуб» являются формами эффективного проведения свободного времени,
требующими всесторонней подготовки и демонстрации способностей.
По результатам исследования предусматривалось формирование личности
с выбором профессии с помощью совершенствования эффективных технологий
и механизмов развития профессиональных интересов учащихся.
В условиях информационного общества необходимо развивать творческие
способности учащихся в образовательных учреждениях, готовить их к
технологическому творчеству, обучать их развитию научно-исследовательских
умений, усвоению новых знаний в процессе работы. Инновационный подход
позволил
индивидуализировать
образовательные
траектории,
развить
творческий потенциал учащегося с учетом индивидуальных особенностей.
В третьей главе диссертации под названием
«Организация опытно-
import alpaca_trade_api as

|
import alpaca_trade_api as
|
bet | 38/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024import alpaca_trade_api as alpaca
ALPACA_KEY_ID = <<>>
ALPACA_SECRET_KEY = <<>>
# Change to https://api.alpaca.markets for live
BASE_URL = 'https://paper-api.alpaca.markets'
api = alpaca.REST(
ALPACA_KEY_ID, ALPACA_SECRET_KEY, base_url=BASE_URL)
Bu yerda buyurtmalarni yuborish RobinHoodga qaraganda biroz murakkabroq:
# Buying 5 shares of Google
api.submit_order(
symbol='GOOG’,
qty='5',
side='buy',
type='market’,
time_in_force='day')
# Selling 5 shares of Google
api.submit_order(
symbol='GOOG’,
qty='5',
side='sell',
type='market’,
time_in_force='day')
Hisob ma’lumotlarini oddiy matnda qoldirish juda yomon fikr. Lekin tashvishlanmang, keyingi bosqichda atrof-muhit o‘zgaruvchilariga o‘tamiz, bu ancha xavfsizroq. Endi modelni bulutda joylashtiramiz va monitoringni o‘rnatamiz.
Joylashtirish va monitoring
AWS Lambda-ga joylashtirmoqchimiz. Bu ish uchun eng yaxshi variant emas, chunki Lambda saqlash joyiga ega emas va o‘qitilgan modelni biron bir joyda, masalan, S3da saqlash kerak edi.
Ammo hozircha biz buni bajaramiz - biz Lambda-ning har kuni ishga tushirilishini rejalashtiramiz va modelni joriy kun uchun ma’lumotlarga o‘rgatamiz.
Monitoring uchun biz Telegramda harakat va uning natijasi haqida xabar yuboradigan botni o‘rnatamiz. Belgilangan chegaralardan oshib ketmasang, AWS Lambda bepul foydalanish mumkin; lekin agar siz ko‘p xabarlar jo‘natmoqchi bo‘lsangiz, kvotalar haqida xabardor bo‘lish.
Birinchidan, bot yarataylik. Men telegramdagi rasmiy ko‘rsatmalarga tayandim:
Telegramda @BotFather foydalanuvchisini topish.
Buyruqdan foydalaning \newbot, bot uchun ism va foydalanuvchi nomini tanlash.
Tokenni xavfsiz joyda oling va saqlang, sizga tez orada kerak bo‘ladi.
Bu bosqich - joylashtirish. Lambda-ga joylashtirishning bir necha yo‘li mavjud. Agar serversiz ramkadan foydalanmoqchiman , shuning uchun uni o‘rnatamiz va shablonni yaratamiz.
$ npm install serverless --global
$ serverless create --template aws-python3 --path ai_trading_system
scheduled_tg_bot Biz uchta fayldan iborat papka yaratdik: .gitignore, serverless.yml, va handler.py. Serverless.yml joylashtirishni belgilaydi: nima, qachon va qanday ishga tushiriladi. Bu faylda handler.py ishlash uchun kod mavjud.
|
| |
from flask import - From flask import Flask app = Flask

|
From flask import Flask app = Flask
|
bet | 8/13 | Sana | 30.07.2024 | Hajmi | 252,31 Kb. | | #268934 |
Bog'liq Flask notesfrom flask import request
@app.route('/upload', methods=['GET', 'POST'])
def upload_file():
if request.method == 'POST':
f = request.files['the_file']
f.save('/var/www/uploads/uploaded_file.txt')
...
Agar fayl ilovangizga yuklanishidan oldin mijozda qanday nomlanganini bilmoqchi bo'lsangiz, atributga kirishingiz mumkin filename. Ammo shuni yodda tutingki, bu qiymat soxtalashtirilishi mumkin, shuning uchun hech qachon bu qiymatga ishonmang. Agar siz faylni serverda saqlash uchun mijozning fayl nomidan foydalanmoqchi bo'lsangiz, uni secure_filename()Werkzeug sizga taqdim etgan funksiya orqali o'tkazing:
from werkzeug.utils import secure_filename
@app.route('/upload', methods=['GET', 'POST'])
def upload_file():
if request.method == 'POST':
file = request.files['the_file']
file.save(f"/var/www/uploads/{secure_filename(file.filename)}")
...
Yaxshiroq misollar uchun Fayllarni yuklash ga qarang .
Cookie fayllari
Cookie-fayllarga kirish uchun siz cookies atributdan foydalanishingiz mumkin. set_cookieCookie-fayllarni o'rnatish uchun javob ob'ektlari usulidan foydalanishingiz mumkin . So'rov ob'ektlarining atributi cookiesmijoz uzatadigan barcha cookie-fayllarga ega lug'atdir. Agar siz seanslardan foydalanmoqchi bo'lsangiz, to'g'ridan-to'g'ri cookie-fayllardan foydalanmang, aksincha siz uchun cookie-fayllar ustiga xavfsizlik qo'shadigan Flask-dagi Sessiyalardan foydalaning.
Cookie-fayllarni o'qish:
from flask import request
@app.route('/')
def index():
username = request.cookies.get('username')
# use cookies.get(key) instead of cookies[key] to not get a
# KeyError if the cookie is missing.
Cookie-fayllarni saqlash:
|
| |
def login_post() - From flask import Flask app = Flask

|
From flask import Flask app = Flask
|
bet | 5/13 | Sana | 30.07.2024 | Hajmi | 252,31 Kb. | | #268934 |
Bog'liq Flask notesdef login_post():
return do_the_login()
Agar GETmavjud bo'lsa, Flask avtomatik ravishda usulni qo'llab-quvvatlaydi HEADva HTTP RFC gaHEAD muvofiq so'rovlarni bajaradi . Xuddi shunday, siz uchun avtomatik ravishda amalga oshiriladi.OPTIONS
Statik fayllar
Dinamik veb-ilovalar ham statik fayllarga muhtoj. Bu odatda CSS va JavaScript fayllari qaerdan keladi. Ideal holda sizning veb-serveringiz ularga xizmat ko'rsatish uchun tuzilgan, ammo Flask ishlab chiqish jarayonida buni ham qila oladi. staticPaketingizda yoki modulingiz yonida chaqirilgan jild yarating va u /staticilovada mavjud bo'ladi.
Statik fayllar uchun URL manzillarini yaratish uchun maxsus 'static'oxirgi nuqta nomidan foydalaning:
url_for('static', filename='style.css')
Fayl fayl tizimida saqlanishi kerak static/style.css.
Shablonlarni ko'rsatish
Python ichidan HTML yaratish qiziq emas va aslida juda mashaqqatli, chunki dasturni xavfsiz saqlash uchun HTMLdan o'zingiz qochishingiz kerak. Shu sababli Flask siz uchun Jinja2 shablon mexanizmini avtomatik ravishda sozlaydi.
Shablonlar har qanday turdagi matn faylini yaratish uchun ishlatilishi mumkin. Veb-ilovalar uchun siz birinchi navbatda HTML-sahifalarni yaratasiz, lekin siz xatlar uchun markdown, oddiy matn va boshqa narsalarni ham yaratishingiz mumkin.
HTML, CSS va boshqa veb-API-larga murojaat qilish uchun MDN Web Docs dan foydalaning .
Shablonni yaratish uchun siz render_template() usuldan foydalanishingiz mumkin. Siz qilishingiz kerak bo'lgan narsa shablon nomini va shablon mexanizmiga kalit so'z argumentlari sifatida o'tkazmoqchi bo'lgan o'zgaruvchilarni taqdim etishdir. Shablonni qanday yaratishga oddiy misol:
from flask import render_template
@app.route('/hello/')
@app.route('/hello/')
def hello(name=None):
return render_template('hello.html', name=name)
Flask papkadan shablonlarni qidiradi templates. Shunday qilib, agar ilovangiz modul bo'lsa, bu jild o'sha modul yonida, agar u paket bo'lsa, u aslida paketingiz ichida joylashgan:
|
| |
Связь диссертационного исследования с исследовательскими планами

25
совершенствовать модель развития профессиональных интересов
учащихся на основе инновационного подхода;
усовершенствовать эффективность развития профессиональных интересов
учащихся на основе инновационного подхода.
В качестве
объекта исследования взят
процесс совершенствования
методики развития профессиональных интересов учащихся на основе
инновационного подхода, в опытно-экспериментальной работе приняли
участие 793 учащихся общеобразовательных школ № 62, 129 Учтепинского
района города Ташкента; № 47, 50 Коштепинского района Ферганской области;
№ 41, 53 Камашинского района Кашкадарьинской области.
Предметом исследования являются форма, метод и средства
совершенствования методики развития профессиональных интересов учащихся
на основе инновационного подхода.
Методы
исследования.
В
процессе
проведения
исследования
использовались методы сравнительного изучения и
анализа педагогической,
психологической, методической литературы, научных источников,
учебно-
нормативных документов, учебных планов и программ, наблюдение, беседа,
тестирование,
анкета
по
самооценке,
педагогическая
опытно-
экспериментальная работа, математико-статистическая
обработка результатов
исследования.
Достоверность результатов исследования

27
предложения
по
усовершенствованию
методики
развития
профессиональных интересов учащихся на основе инновационного подхода
путём трансформации технологий «STEAM», «SMART технолог», «Klaster»,
интерактивных
учебно-дидактических средств, непрерывной адаптации
дидактического содержания к принципам устойчивости и целостности
личностно-творческих
мотивов
и
самостоятельных
образовательных
потребностей внедрены в содержание учебника «Практикум
технологического
образования» (свидетельство № 531-170 выдано на основании приказа № 531
Министерства высшего и среднего специального образования Республики
Узбекистан от 14 июня 2018 года). В результате, удалось усовершенствовать
методику развития профессиональных интересов
учащихся на основе
инновационного подхода;
рекомендации по совершенствованию модели развития профессиональных
интересов учащихся на основе стремления к обобщению опыта,
дифференциации траектории горизонтального и вертикального влияния
компонентов физического труда в соответствии с учебными целями, а также
адаптивного приспособления к содержанию национальных ценностей внедрены
в содержание учебника «Практикум технологического образования»
(свидетельство № 531-170 выдано на основании приказа № 531 Министерства
высшего и среднего специального образования Республики Узбекистан от 14
июня 2018 года). В результате, удалось повысить эффективность
совершенствования модели развития профессиональных
интересов учащихся
на основе инновационного подхода;
рекомендации
по
усовершенствованию
критериев
развития
профессиональных интересов учащихся на основе образовательных
потребностей,
интеграции
школьного
производства
и
семейного
сотрудничества, дидактической трансформации технологических возможностей
профессиональной социализации, интенсификации логико-деятельностной
деятельности, обеспечивающей инновационную деятельность от простого к
сложному внедрены в содержание учебника «Практикум технологического
образования» (свидетельство № 531-170 выдано на основании приказа № 531
Министерства высшего и среднего специального образования Республики
Узбекистан от 14 июня 2018 года). В результате, расширена возможность
совершенствования критериев развития профессиональных интересов
учащихся на основе инновационного подхода.
Andijon davlat pedagogika instituti

O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI
OLIY TA’LIM, FAN VA INNOVATSIYALAR VAZIRLIGI
ANDIJON DAVLAT PEDAGOGIKA INSTITUTI
“
Matematika va informatika” kafedrasi
“Kompyuter tarmoqlari
”
fanidan
KURS ISHI
Mavzu:
“Kompyuter tarmoqlariga xizmat koʻrsatish”
Bajardi:
Foziljonov Asadbek Akromjon oʻgʻli
Matematika va Informatika yoʻnalishi 303-guruh talabasi
Ilmiy raxbar:
Mamasodiqova Saidaxon Soyibjon qizi
(ismi-sharifi, ilmiy darajasi, lavozimi)
Lavozimi: Katta o’qituvchi
Andijon 2024
1
Reja:
I.Kirish
II. Asosiy qism.
2.1.Kompyuter tarmoqlariga xizmat koʻrsatishing tutgan oʻrni va uning
mohiyati
2.2. Kompyuter tarmoqlariga xizmat koʻrsatishning ahamiyati
2.3. Kompyuter tarmoqlariga xizmat koʻrsatishning tahlili
2.4. Kompyuter tarmoqlarining aloqa kanallari va liniyalari
2.5. Tarmoq bog’lamalarini manzillashtirish, kompyuterlarning oʻzaro ishlashi
III. Xulosa
IV.Foydalanilgan adabiyotlar
V.Mundarija
2
KIRISH
“Bu sohani rivojlantirish va eksport salohiyatini
oshirish maqsadida O
ʻ
zbekiston Respublikasi
Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini
rivojlantirish
vazirligi
bilan
Hindiston
Respublikasining
Elektronika
va
axborot
texnologiyalari
vazirligi
qoshidagi
Dasturiy
texnologiyalar parklari jamiyati hamkorligida
mamlakatimizda
IT-park
tashkil
etilishi
|
2 - jadval - O`zbekiston Respublikasi

|
O`zbekiston RespublikasiBog'liq O`zbekiston Respublikasi3. 2 - jadval
Bikirlik, s
Harakatchanlik,sm
TSement sarfi quyidagicha bo’lganda, kg/m
3
suvga bo’lgan talabchanlikning kamayishi, %
500
400
300
-
10-12
15
12
10
-
5-7
12
10
8
20-30
-
10
8
6
30-100
-
8
6
-
Beton qorishmasining harakatchanligi vaqt o’tishi bilan sement va suvning
o’zaro fizik-kimyoviy ta’sirlashuvi natijasida kamaya boradi. Xususan bikir beton
qorishmasining qulay to’shaluvchanligi yomonlashadi, shuning uchun bunday
qorishmani imkoniyat darajasida tezroq qoliplarga yoyish zarur. Betonning
tarkibini aniqlashda berilgan beton qorishmasining harakatchanligidan kelib
chiqqan holda suv sarfi aniqlanadi. Buning uchun beton qorishmasining
harakatchanligi suv sarfi va boshqa omillarga nisbatan bog’liqligi qo’llaniladi.
Taqriban suv sarfini tajribalar asosida, keyinchalik beton tarkibini tekshirish uchun
qorishma tayyorlab, sinab ko’rib olingan jadvallar va grafiklar (3. 7-rasm) bo’yicha
tanlash mumkin.
Qum va shag’alning suvga bo’lgan talabidan kelib chiqib (Sq va Ssh), turli
omillarning ta’sirini kengroq inobatga olish mumkin.
3. 7-rasm.
Portlandtsement, o’rtacha yiriklikdagi qum (suvshimuvchanligi 7%)
va yirik donador shag’aldan tayyorlangan plastik (a) hamda bikir (b) beton
qorishmasining suvshimuvchanlik grafigi (V, l/m
3
-S, l/m
3
)
1 - 80 mm; 2 - 40 mm; 3 - 20 mm; 4 - 10 mm; J
1
- texnik viskozimetr bo’yicha qulay
joylashuvchanlik; J
2
- aynisi, B. G. Skarmtayev usuli bo’yicha.
67
Еslatma: 1. Agarda 7% dan ortiq suvshimuvchanlikka еga bo’lgan mayda qumdan
foydalanilsa, suv sarfini har bir foyizi uchun 5 l. dan orttiriladi: suvshimuvchanligi 7% dan kam
bo’lgan yirik qum qo’llanganda, suv sarfini har bir foyizi uchun 5 l. dan kamaytiriladi.
2. Chaqilgan tosh qo’llanilganda suv sarfini 10 l. ga orttiriladi.
3. Putstsolan sementlar qo’llanilganda suv sarfini 15-20 l. ga orttiriladi.
4. Sement sarfi 400 kg dan ortganda
har
100 kg sement uchun 10 l. dan suv sarfi orttiriladi.
|
| |
Mexatronika va robotlar yuritmalarining konstruksiyalari va ularning tarkibiy qismi

|
Mexatronika va robotlar yuritmalarining konstruksiyalari va ularning tarkibiy qismi
|
bet | 1/3 | Sana | 19.01.2024 | Hajmi | 6,65 Kb. | | #141242 |
Bog'liq Mexatronika va robotlarn-kompy.info
Mexatronika va robotlarn
Mexatronika va robotlar yuritmalarining konstruksiyalari va ularning tarkibiy qismi REJA.
Sensorli qurilmalarning o’zaro tasnifi
Mexatronika tizimlarida qo’llaniladigan yuritmalar
Elektr yuritmalar
Sensor qurilmalarining o’zaro tasnifi Robotlarning axborot tizimlarini funktsional xususiyatlariga ko'ra ikki guruhga bo'lish mumkin: manipulyator holati sensorlari va sensorli tizimlar. Birinchisi pozitsiya, tezlik, moment sensorlarini o'z ichiga oladi. Ikkinchi guruh sensorli qurilmalardan iborat. Robotlar uchun pozitsion va konturni boshqarish tizimlari uchun analog va raqamli qayta aloqa sensorlari qo'llaniladi. Sensor yoki sensor (sensor) - bu qandaydir jismoniy miqdorni elektr signaliga aylantirish uchun qurilma. Datchiklar asosan robotning asab tizimi bo'lib, boshqaruvchi va tashqi dunyo o'rtasidagi fikr-mulohazalarni ta'minlash uchun xizmat qiladi. Sensor qurilmalarining o’zaro tasnifi Aloqa tizimida faqat axborot o'lchash tizimlarida mavjud bo'lib, unda ma'lumotni shunday uzoq masofalarga uzatish kerak bo'ladi va shunday sharoitlarda, agar bu asl ma'lumotni shaklga aylantirgan holda bunday uzatish uchun maxsus tizimni talab qiladi. amalga oshirish uchun zarur. Mavjud bo'lgan barcha aloqa kanallari - telefon, radio, optik tolali, sun'iy yo'ldosh va boshqalar ishlatiladi. Bunday axborot o'lchash tizimlari telemetrlash deb ataladi. Potansiometr Ishlab chiqarish va ishlatish uchun eng oddiy, ehtimol, potansiyometrdir. Ushbu qurilma uchta o'tkazgichga ega, ulardan ikkitasi rezistorli plastinkaga ulangan, uchinchisi esa mil aylanganda plastinka yuzasi bo'ylab harakatlanadigan harakatlanuvchi kontaktga ega. Shunday qilib, sxematik tarzda, potentsiometr kuchlanishni ajratuvchi sifatida ifodalanishi mumkin.Odatda potansiyometr mili bitta to'liq yoki qisman inqilobni aylantiradi, lekin bir nechta to'liq aylanishlarni amalga oshirishi mumkin bo'lganlar ham bor.
|
| |
Научная новизна исследования - Toshkentdavlatpedagogikauniversitetihuzuridagiilmiydarajalarberuvchi

26
определены возможности совершенствования методического обеспечения
развития профессиональных интересов учащихся путем формирования у них
творческих, технологических навыков;
совершенствована образовательная деятельность, связанная с развитием
профессиональных интересов учащихся, на
основе инновационного подхода;
разработаны научно-обоснованные методические рекомендации по
совершенствованию развития профессиональных интересов учащихся путем
формирования у них творческих и технологических навыков, создан учебник
«Практикум технологического образования», разработан электронный учебник
«Практикум
технологического
образования»
(сертификат
Агентства
интеллектуальной собственности Республики Узбекистан DGU 07621);
Jami
  
120 - 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 va ko‘nikmalar ichki nazorat bo‘yicha amaldagitartib asosida baholanadi. Baholash usullari savol-javob, test, amaliy topshiriqlardan iborat bo‘lib, ular o‘quv elementini o‘zlashtirish natijalarini aniqlashga imkon beradi. Nazoratsavollariva topshiriqlar qo‘yilgan maqsadga hamohang bo‘lishi lozim. 5. Tavsiyaetiladiganadabiyotlar ro‘yxati: 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 https://www.youtube.com/watch?v=Gl7J7H0b0Es Download 1,56 Mb.
|
O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI - Avtomobillarni ta

M
Tuzuvchilar:
adjitov A.
N.Sultanov
Yusupova G.
O.Tuhtamuratov.
E.Mahkamov
Taqrizchilar:
Z.Musabekov
J.Ismatov
Professional ta’limni rivojlantirish instituti “WorldSkills”, dual ta’lim va o‘quv amaliyotlarini metodik ta’minlash bo‘limi boshlig‘i
Professional ta’limni rivojlantirish instituti Ta’lim
texnologiyalari, o‘quv reja va dasturlarini ishlab chiqish bo‘limibosh
mutaxassisi
Shayxontohur
tuman kasb-hunar
maktabi direktori
Shayhontohur tuman kasb-hunar maktabi o‘quv ishlari bo‘yicha direktoro‘rinbosari
Shayhontohur tuman kasb-hunar maktabi mahsus fano‘qituvchisi
Islom Karimov nomidagi Toshkent davlat tehnika universiteti «Energiya mashinasozligi va kasb ta’limi»
dotsenti
Islom Karimov nomidagi Toshkent davlat tehnika universiteti «Energiya mashinasozligi va kasb ta’limi»
dotsent
Jami
  


  
216 - 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: 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.
|
Jami:
  


  
90 - 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. 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://www.youtube.com/watch?v=ihMH-Am3uYo https://www.youtube.com/watch?v=c9xfP_DNsOw https://www.youtube.com/watch?v=Q1R3pvd-7fQ https://www.youtube.com/watch?v=_7LkgtTH5J4 https://www.youtube.com/watch?v=g7W2Wx9UaEI https://www.youtube.com/shorts/7jg-bqp2aSk https://www.youtube.com/watch?v=mtbH5Sd2uyk Download 1,56 Mb.
|
Kriptografiyaning asosiy bo‘limlari

53
Odatda kriptografiyada ma’lumotlarni shifrlashda
(rasshifrovkalashda) ikki turdagi
akslantirish
lardan foydalaniladi.
Ulardan biri
o‘rniga qo‘yish (substitution)
akslantirishi, ikkinchisi
o‘rin
almashtirish (permutation)
akslantirishi.
O‘rniga qo‘yish akslantirishi.
Ushbu akslantirish sodda va
zamonaviy simmetrik kriptografik algoritmlarning asosi hisoblanadi.
O‘rniga qo‘yish akslantirishida, ochiq matn simvollari bir alfavitdan
olinib, unga mos shifrmatn simvollari boshqa bir alfavitdan olinadi.
Sodda ko‘rinishda olingan o‘rniga qo‘yish akslantirish amali
asosida shifrlash uchun olingan matn quyida keltirilgan. Ushbu sodda
shifrlash usuli Sezar nomi bilan mashhur. Masalan, agar ochiq matn
“HELLO”ga teng bo‘lsa, unga mos holda shifrmatn “KHOOR”ga teng
bo‘ladi. Mazkur holda shifrmatn alfaviti ochiq matn alfavitidan 3 ta
pozisiyaga surish natijasida hosil qilingan va shuning uchun shifrlash
kalitini 3 ga teng deb hisoblash mumkin (3.1-jadval). Rasshifrovkalash
jarayonida esa shifrmatn simvollari shifrmatn alfavitidan olinib, unga
mos ochiq matn alfavitidagi simvollarga almashtiriladi. Masalan,
shifrmatn “ILUVW”ga teng bo‘lsa, unga mos ochiq matn “FIRST”ga
teng bo‘ladi.
3.1-jadval
Simmetrik kriptotizimlardagi muammolar

62
aytganda,
kalitlarni tomonlar orasida xavfsiz uzatish
simmetrik
kriptotizimlar oldidagi asosiy muammo sanaladi.
Bundan tashqari, bir foydalanuvchining, qolganlari bilan ma’lumot
almashishida, ularning har biri bilan alohida kalitlarga ega bo‘lishi talab
etiladi. Bu esa foydalanuvchiga ko‘p sonli kalitlarni xavfsiz saqlash
zaruriyatini keltirib chiqaradi.
Simmetrik kriptotizimlarda kalit uzunligi.
Amalda kriptografik
tizimlarning kalit uzunligiga qat’iy talablar qo‘yiladi. Ushbu talablar
vaqt o‘tishi bilan hisoblash qurilmalari imkoniyatining o‘zgarishiga
bog‘liq holda o‘zgarib boradi. Kriptotizimlarda foydalanilgan kalitni
joriy vaqtdagi hisoblash qurilmalari orqali hisoblab topishning
imkoniyati bo‘lmasligi zarur. Bu yerda kalitni topish deganda biror
uzunlikdagi kalitni bo‘lishi mumkin bo‘lgan barcha variantlarini
hisoblab chiqish nazarda tutiladi. Masalan, kalit uzunligi 4 bitga teng
bo‘lsa, u holda bo‘lishi mumkin bo‘lgan variantlar soni
2
4
= 16
ga teng
bo‘ladi yoki, umumiy qilib aytganda,
𝑛
bitli kalitlarni bo‘lishi mumkin
bo‘lgan variantlari
2
𝑛
ga teng bo‘ladi.
Hozirgi kunda simmetrik kriptotizimlarda foydalaniluvchi
kalitlarning uzunligi kamida 128 bitli bo‘lishi zarur. 3.3-jadvalda turli
uzunlikdagi kalitlarning bo‘lishi mumkin bo‘lgan barcha variantlarini
hisoblash uchun turli qiymatli qurilmalardan foydalanilganida
sarflanadigan vaqt ko‘rsatilgan. Ko‘rsatilgan natijalar 2005-yildagi narx
asosida keltirilgan.
3.3-jadval