nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
Kompyuterni tashkil etish fanidan 5-mustaqil ishi

O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI
RAQAMLI TEXNOLOGIYALAR VAZIRLIGI
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI
TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI
QARSHI FILIALI
TELEKOMMUNIKATSIYA TEXNOLOGIYALARI
FAKULTETI
TT-11-22 GURUH TALABASINING
KOMPYUTERNI TASHKIL ETISH
FANIDAN
5-MUSTAQIL ISHI
BAJARDI: Ziyadova Shahnoza
QABUL QILDI: Abduvaliyev.A.A
QARSHI-2024
Mavzu: Pentium sinfi prosessorlari.
Reja:
Matrisali va vektorli prosessorlar.
Kiritish-chiqarish kanallari va prosessorlari.
RAID massivlar.
1992-yilning oktyabrida Intel beshinchi avlodning moslashuvchan kompyuterlari ko‘pchilik o‘ylaganiday 586 emas, balki Pentium deb atalishini e’lon qildi. 586 deb nomlanishi tabiiy edi, biroq raqamli belgilashlar savdo markasi sifatida ro‘yxatga olinmaganligi uchun, ularning raqobatchilari ko‘payib ketar edi va ular “patentlanmaydigan” nom bilan shunday mikrosxemalarni ishlab chiqishni boshlab yuborar edi. 1993-yil martda birinchi Pentium protsessorlari, bir necha oydan so‘ng ular asosida birinchi kompyuterlar chiqarila boshladi. Pentium Intel firmasining oldingi protsessorlari bilan moslashuvchan bo‘lganligi bilan birga, ulardan ko‘zga ko‘rinarli farq qiladi. Undagi bir hususuiyatni inqilobiy den hisoblash mumkin. Pentium protsessorida ikkita konveyer bo‘lib, uning bir vaqtda ukkita buyruqni bajarishiga imkon yaratadi (Barcha oldingi protsessorlar vaqtning har bir momentida faqat bitta buyruqni bajara oladi).
Intel bu imkoniyatni superskalyar texnologiya deb atadi. Shu texnologiyaga asosan Pentiumning samaradorligi protsessor bilan taqqoslaganda ko‘zga-ko‘rinarli oshdi.
486 standart mikrosxema bir buyruqni o‘rtacha ikki ichki taktda bajaradi, DХ2 va DХ4 protsessorlarida esa chastotasini ikki marta oshirish natijasida bir taktda bajaradi. Pentium protsessorida superskalyar texnologiyadan foydalanish natijasida bir taktda ikkita buyruqni bajarish mumkin. Superskalyar arxitektura tushunchasi odatda yuqori samaradorligi RISС-protsessorlari bilan bog‘liq. Pentium-superskalyar deb ataluvchi, birinchi CISC (Complex Instruction Set Computer) protsessorlaridir. U bitta korpusga biriktirilgan 486 ikki protserssoriga ekvivalent.
|
Instance Segmentation - Bakalavr bitiruv ishi

|
Bakalavr bitiruv ishi
|
bet | 16/24 | Sana | 20.05.2024 | Hajmi | 62,19 Kb. | | #246765 |
Bog'liq Diplom ishi RaximovInstance Segmentation
Instance segmentation, har bir ob'ekt uchun alohida segmentatsiya qiladi, bu esa har bir ob'ektning aniq chegaralarini aniqlash imkonini beradi. Mask R-CNN bu usulning yaxshi misolidir.
Bu texnologiyalar tasvirlarni aniqlashda turli sohalarda, masalan, avtonom transport vositalari, tibbiy tasvir qayta ishlash, xavfsizlik tizimlari va boshqalarda qo'llaniladi. Ular tasvirlardan muhim ma'lumotlarni ajratib olish va bu ma'lumotlarni turli maqsadlarda ishlatish imkonini beradi.
Neyron tarmoqlaridan foydalanib tasvirlarni aniqlash usullarining keng tarqalishi so'nggi yillarda juda ko'p e'tibor tortdi. Bu texnologiyalar o'zining yuqori samaradorligi va qo'llanish doirasining kengligi bilan ajralib turadi. Quyida ushbu texnologiyalarning asosiy afzalliklari va kamchiliklari, shuningdek kelajakdagi ehtimoliy rivojlanish yo'nalishlari haqida batafsil ma'lumot beriladi.
Afzalliklari
Yuqori Aniqlilik: Zamonaviy neyron tarmoqlari, ayniqsa chuqur o'rganishga asoslangan modellar (masalan, CNN, YOLO, SSD) juda yuqori aniqlilik ko'rsatkichlariga ega, bu esa ularni turli sohalarda ishonchli qiladi.
Real Vaqt Rejimida Ishlash Qobiliyati: Ba'zi modellar, masalan YOLO va SSD, juda tez ishlaydi, bu esa ularni real vaqt rejimida, masalan, videokuzatuv tizimlari yoki avtonom transport vositalarida foydalanish imkonini beradi.
Qo'llanish Doirasi: Neyron tarmoqlari nafaqat odamlar yoki ob'ektlarni tanib olishda, balki tibbiy tasvirlarni tahlil qilish, zavodlardagi sifat nazorati, yuz ifodalarini aniqlash kabi ko'plab sohalarda qo'llaniladi.
Moslashuvchanlik: Neyron tarmoqlari turli xil muhit va vaziyatlarga moslasha oladi, bu esa ularni yangi muammolarga moslashishda juda qulay qiladi.
Kamchiliklari
Resurs Talablari: Chuqur neyron tarmoqlarini o'qitish va ishlatish uchun katta hisoblash quvvati talab etiladi, bu esa ularni ba'zi bir foydalanuvchilar va tashkilotlar uchun qimmat va amalga oshirish qiyin bo'lishiga olib keladi.
Ma'lumotlarning Xilma-Xilligi: Modelni to'g'ri o'qitish uchun juda ko'p va xilma-xil ma'lumotlar kerak bo'ladi. Agar o'qitish ma'lumotlari cheklangan yoki bir tomonlama bo'lsa, model umumlashtirishda yomon ishlashi mumkin.
"Black Box" Muammosi: Neyron tarmoqlari qaror qabul qilish jarayonini tushunish qiyin bo'lgan "qora quti" sifatida ko'riladi, bu esa ularning qarorlarini tushunish va tasdiqlashni qiyinlashtiradi.
Maxfiylik va Xavfsizlik: Tasvirlarni qayta ishlashda shaxsiy ma'lumotlarni to'plash va saqlash maxfiylikka tahdid solishi mumkin. Shuningdek, modelga qilingan hujumlar natijasida noto'g'ri ma'lumotlar chiqarilishi mumkin.
|
| |
Yuzni tanib olish texnologiyalari

|
Yuzni tanib olish texnologiyalari
|
bet | 11/24 | Sana | 20.05.2024 | Hajmi | 62,19 Kb. | | #246765 |
Bog'liq Diplom ishi Raximov1.3Yuzni tanib olish texnologiyalari
Yuzni tanib olish texnologiyalari, biometrik identifikatsiya sohasida tobora ommabop bo'lib bormoqda. Bu texnologiya, inson yuzining xususiyatlarini o'rganib, shu asosda shaxsni aniqlash imkonini beradi. Yuzni tanish texnologiyalarining rivojlanishi turli sohalarda, jumladan xavfsizlik, mobil qurilmalar va hatto marketingda qo'llanilishini kengaytirmoqda.
Quyida ushbu texnologiya haqida asosiy ma'lumotlar va qo'llanilish sohalari keltirilgan:
Asosiy Texnik Tushunchalar
Yuzni tanish tizimlari, asosan, quyidagi bosqichlardan iborat jarayon orqali ishlaydi:
Yuzni Aniqlash (Detection): Kamera orqali olingan tasvirda yuzni aniqlash. Bu bosqichda yuzning joylashuvi va hajmi belgilanadi.
Xususiyatlarni Ajratib Olish (Feature Extraction): Yuzning muhim xususiyatlarini, masalan, ko'zlar, burun, og'izning joylashuvi va o'lchamlarini ajratib olish.
Solishtirish (Matching): Ajratib olingan xususiyatlar ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlar bilan solishtiriladi.
Identifikatsiya yoki Tasdiqlash (Identification or Verification): Agar yuz ma'lumotlar bazasidagi yuz bilan mos kelsa, shaxs tasdiqlanadi, aks holda rad etiladi.
Qo'llanilish Sohalari
Xavfsizlik va Nazorat:
- Aeroportlar, binolar va yirik tadbirlarda shaxslarni tezkor identifikatsiya qilish.
- Jinoiy shaxslarni aniqlash va tergovlarda foydalanish.
Mobil va Raqamli Xavfsizlik:
- Smartfonlarda, noutbuklarda va boshqa qurilmalarda yuz orqali qulflash va kirishni ta'minlash.
- Bank ishlarida va elektron to'lov tizimlarida biometrik tasdiqlash.
Personalizatsiya va Marketing:
- Reklama va marketingda mijozlarning yosh, jins va hissiyotlarini tahlil qilish.
- O'yinlar va boshqa interaktiv dasturlarda foydalanuvchilarning yuz ifodalariga asoslangan tajriba yaratish.
Sog'liqni Saqlash:
- Bemorlarni tezkor identifikatsiya qilish va ularga xizmat ko'rsatish.
- Tibbiyotda yuz ifodalarini tahlil qilish orqali bemorlarning ahvolini kuzatish.
Texnologiyalar:
Yuzni tanish texnologiyalari doimiy ravishda takomillashib bormoqda. Masalan, sun'iy intellekt va mashinasozlik algoritmlaridan foydalanish orqali yuz ifodalarini yanada aniqlash, turli muhit sharoitlarida (past yorug'lik, turli burchaklar) ishlash qobiliyatini oshirish ustida ishlar olib borilmoqda. Shuningdek, bu texnologiyalarning kelajagi shaxsiy maxfiylikka oid qonun-qoidalar va etik me'yorlar bilan chambarchas bog'liq bo'lib, bu sohada muvozanatni topish zarur.
Yuzni tanish texnologiyalari tobora kengroq qo'llanilishi bilan, ularning ijobiy va salbiy ta'sirlarini aniq tushunish va boshqarish muhim ahamiyat kasb etadi.
Yuzni tanib olish texnologiyalari sohasida bir qator usullar va algoritmlar mavjud bo'lib, ular yuz xususiyatlarini aniqlash va solishtirishga asoslangan. Bu texnologiyalar sun'iy intellekt (AI), mashinasozlik va kompyuter ko'rish prinsiplaridan foydalanadi. Quyida yuzni tanish texnologiyalarining asosiy usullari va ularning qo'llanilishiga oid tushunchalar keltirilgan:
|
| |
Dori qabul qilish uchun “Pigeon” shprits-dozator

Dori qabul qilish uchun “Pigeon” shprits-dozator
«Pigeon» shprits-dozator (ishlab chiqaruvchi Pigeon Corporation, Yaponiya) Yangi tug‘ilgan chaqaloqlik davridan boshlab bolalarga dori berishda ishlatiladi. Shprits-dozator plastik materialdan tayyorlangan bo‘lib, yumshok tumshuqchaga, himiyalovchi-chegaralovchi moslamaga hamda ushlash uchun qulay dumaloq halqasimon ushlagichlarga ega.
Ushbu moslama dori preparatni organizmga kiritish tezligini nazorat qilishga imkon beradi. Ishlatishdan oldin va keyin shprits-dozatorni sovunli suvda yuvish, so‘ng qaynatilgan suvda chayish tavsiya etiladi. 1
Misol sifatida keltirilgan retseptda suyuq dorining umumiy hajmi 105 ml va u desert qoshiq ilan o’lchab beriladi. Bunda biz suyuq dorini bemor necha marta qabul qilishini aniqlaymiz: 105 g : 10 g = 10,5 marta. Retseptda keltirilgan kuchli ta’sir etuvchi modda – streptosid dozasini tekshirish uchun biz X-DF 633-maqolada (647 bet) kattalar uchun bir martalik yuqori doza – 1,0 g, bir sutkalik yuqori doza – 7,0 g ni tashkil etishi aniqlandi. 1-ilova 1-jadvalda 7 yoshli bolaga kattalar dozasining 1/2 qismi berilishi ko’rsatilgan (7 yoshli bolaga beriladigan bir martalik yuqori doza – 0,5 g). Retseptda 3,0 g streptosid 10 marta ichilsa, bir marta esa – 0,3 g. Demak streptosid dozasi oshib ketmagan deb hosoblash mumkin (0,5 g > 0,3 g).
Bolalar uchun mo’ljallangan dorilar dozasini hisoblash uchun dozis-faktordan foydalanish qulay: kattalar uchun berilgan dozani 1 kg tana massasiga 70 ga (o’rta hisobdan katta insonning tana massasi) bo’lish bilan o’tkaziladi, olingan natija bola tanasining massasi va dozis-faktorga ko’paytiriladi (L.V.Pastushenkov, E.E. Lesiovskaya, 1995):
|
Axborot madaniyatini shakillantirish va rivojlantirish shart sharoitlari va vositalari - bet 5

|
Axborot madaniyatini shakillantirish va rivojlantirish shart sharoitlari va vositalariBog'liq Karimova Maftuna Shukur qizi часть
1
«
Научный импульс
»
июля
, 202
3
142
Ikkinchidan, iqtisodiyot, fan, ta’lim va ijtimoiy sohalarida avtomatlashtirilgan axborot
tizimlarini keng ko’lamda joriy qilishni ta’minlash asosida elektron hukumat uchun zamin
yaratish;
Uchinchidan, respublikaning jahon axborot tizimlari va xalqaro tarmoqlariga
ulanganligi asosida undagi milliy axborot resurslarining ulushini yuksaltirib borish.
Yuqoridagi uch asosiy tamoyildan kelib chiqqan holda quyidagi asosiy vazifalar hal
etilishi talab qilinmoqda:
axborotlarga tovar sifatida qarashni ta’minlovchi va rag’batlantiruvchi huquqiy va
iqtisodiy me’yorlarni joriy etish;
axborotlarni taqdim etish, saqlash va uzatishga oid xalqaro standartlarga rioya qilish;
ushbu industriyani shakllantirish va rivojlantirish, zamonaviy axborot-kommunikatsiya
texnologiyalari, kompyuter va telekommunikatsiya texnikasi, dasturiy vositalar ishlab
chiqarishni o’zlashtirish, ma’lumotlar bazasi va dasturiy mahsulotlar eksportini yo’lga
qo’yish, axborot xizmatlari bozorini shakllantirish;
ma’lumotlarni uzatish milliy axborot hisoblash tarmog’i, davlat xizmati va tuzilmalari
idoraviy tarmog’i, vazirlik va idoralar, korxona va tashkilotlar, xususiy va tijorat lokal
axborot tarmoqlarini, ilmiy texnikaviy fanlar
avtomatlashtirilgan ish o’rinlarini yaratish va rivojlantirish;
Axborot tizimlarining eng yangi modellarini yaratish sohasidagi fundamental va
amaliy tadqiqotlarni rag’batlantirish va qo’llab-quvvatlash.
Axborot-kommunikatsiya texnologiyalari (AKT) – ma’lumotlarni o’zida to’plash,
saqlash, qayta ishlash, ulardan foydalanish vositalari orqali barcha sohalarda keskin
rivojlanishga imkon yaratib beruvchi texnologiyalar. Bu texnologiyaning asosini axborot
(informatsiya) va ularni qayta ishlash vositalari (asosan kompyuterlar) tashkil qiladi. Bu
texnologiyadan hozirgi vaqtda deyarli barcha sohalarda keng foydalanilmoqda. Shu
jumladan ta’lim tarbiya jarayonida ham. Bu texnologiyadan ayniqsa ta’lim jarayonida
boshqa sohalarga nisbatan samaraliroq foydalanish imkoniyatlari mavjud va dunyo
miqyosida keng tadbiq etilgan.
Axborot-kommunikatsiya texnologiyalari sanoat, qishloq xo’jaligi, qurilish kabi
zamonaviy tarmoqlar taraqqiyotida, xizmat ko’rsatish, xavfsizlikni ta’minlash, ijtimoiy
sohalar, ilm-fan va texnikani rivojlantirishda muhim o’rin tutadi. Hozirgi kunda jamiyatni
yuqori texnologiyalarsiz, kompyuterlarsiz, global tarmoqqa ulanmasdan va axborot
resurslaridan foydalanmasdan rivojlantirib bo’lmaydi. Ular ijtimoiy hayotning ajralmas
qismi va mamlakat taraqqiyotining mezoniga aylanmoqda.
|
| |
Kelajakdagi o’rni - Bakalavr bitiruv ishi

|
Bakalavr bitiruv ishi
|
bet | 17/24 | Sana | 20.05.2024 | Hajmi | 62,19 Kb. | | #246765 |
Bog'liq Diplom ishi RaximovKelajakdagi o’rni
Neyron tarmoqlaridan foydalanib tasvirlarni aniqlash texnologiyalari kelajakda yanada rivojlanishi kutilmoqda:
- Sun'iy Intellektning Integratsiyasi: Sun'iy intellekt va mashinasozlikning boshqa sohalar bilan integratsiyasi orqali, neyron tarmoqlarining qo'llanilishi yanada kengayadi.
- Optimallashtirish va Samaradorlik: Hisoblash resurslarini tejash maqsadida yangi algoritmlar va arxitekturalar ishlab chiqiladi.
- Etik va Qonuniy Normativlar: Shaxsiy ma'lumotlarni himoya qilish va "qora quti" muammosini hal etishga qaratilgan etik va qonuniy me'yorlar ishlab chiqiladi.
- Yangi Qo'llanma Sohalari: Tibbiy diagnostika, kataklizmlarga javob berish va atrof-muhitni kuzatish kabi yangi sohalarda qo'llanilishi kengaytiriladi.
Neyron tarmoqlaridan foydalanib tasvirlarni aniqlash usullari, ularning yuqori samaradorligi va qo'llanish sohalarining kengligi sababli, texnologik taraqqiyotning asosiy yo'nalishlaridan biri bo'lib qolaveradi.
2.2 Yuzni tanib olish algoritmlari
Yuzni tanib olish algoritmlari, sun'iy intellekt va mashinasozlikning ilg'or sohalaridan biri bo'lib, shaxslarni ularning yuz xususiyatlariga asoslanib tanib olish imkonini beradi. Bu algoritmlar, turli maqsadlar uchun ishlatiladi, masalan, xavfsizlik tizimlarida, mobil qurilmalarda kirish nazorati sifatida, shuningdek reklama va marketingda mijozlarning yosh va jinsini aniqlash uchun. Quyida yuzni tanib olishning eng mashhur va samarali algoritmlari haqida batafsil ma'lumot beraman.
Yuzni tanib olish algoritmlarining tahlili ularning turli xil metodologiyalari va ulardan kelib chiqadigan natijalarni o'z ichiga oladi. Bu algoritmlar, shaxsiy identifikatsiya va xavfsizlik tizimlari kabi ko'plab ilovalarda muhim o'rinni egallaydi.
1. Principal Component Analysis (PCA) - Eigenfaces
PCA, yuz tasvirlaridan asosiy komponentlarni (ya'ni, eng muhim ma'lumotlarni) chiqarib olish orqali ishlaydi. Bu usul yuz tasvirini bir qator "eigenfaces"ga aylantiradi va yangi kiritilgan yuzlarni ushbu eigenfaces bazasiga nisbatan tahlil qiladi. PCA oddiy va tez ishlaydi, lekin u yorug'lik va boshqa tashqi omillarga sezgir bo'lishi mumkin.
- Afzalliklari: Tez ishlashi va implementatsiya qilishning nisbatan osonligi.
- Kamchiliklari: Yorug'lik va boshqa tashqi omillarga juda sezgir. Shuningdek, yuz ifodasining o'zgarishi yoki boshqa qiyinchiliklarga moslasha olmaydi.
|
| |
Sadržaj 1 teorijski uvod 3 - bet 97

Sadržaj 1 teorijski uvod 3
Download
4,58 Mb.
bet
97/107
Sana
11.11.2020
Hajmi
4,58 Mb.
#12394
1
...
93
94
95
96
97
98
99
100
...
107
Slika 4.9: a) o
visnost jakosti dielektrične relaksacije
niskofrekventnog moda
o promjerima lateksa 2R. Puna linija prikazuje
prilagodbu podataka na izraz
b) ovisnost
o promjerima lateksa 2R. Puna linija prikazuje
prilagodbu podataka na izraz
.
Download
4,58 Mb.
1
...
93
94
95
96
97
98
99
100
...
107
Download
4,58 Mb.
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Dərs
Mühazirə
Qaydalar
Referat
Xülasə
Yazı
Sadržaj 1 teorijski uvod 3
Download
4,58 Mb.
Axborot madaniyatini shakillantirish va rivojlantirish shart sharoitlari va vositalari - bet 6

Международный
научный
журнал
№
12
(100),
часть
1
«
Научный
импульс
»
июля
, 202
3
143
XULOSA
Xulosa qilib aytishim mumkinki ushbu ishimni qilish mobaynida o’zimda
yetarlicha
bilim ko’nikma va malakaga ega bo’ldim va ish faoliyatima notanish vaziyatlarda Elektron
resurslarini ishlab chiqish instrumental vositalari yetarliycha qo’llay olishimga ishonaman.
Shuning uchun tayanch iboralar va ularning ta'riflarini alohida saxifada joylashtirgan ma'qul
Zamonaviy axborot-kommunikatsiya tеxnologiyalarining rivojlanishi insoniyat oldida, ta'lim
sohasida yangi imkoniyatlar
yaratibgina qolmasdan, yangi vazifalarni ham yukladi.
Biz bu
maqolada shu vazifalardan biriga, ya'ni zamonaviy axborot tеxnologiyalarining multimеdia
vositalaridan foydalangan holda ta'lim
bеrishning yangi bosqichiga,
elеktron darsliklarni
ta'lim jarayonida qo’llash imkoniyatlariga to’htalib o’tdik.
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR:
1.
Жеребцов И.П. Основы электроники. М., 1989
2.
Турдиев H. Радиоэлектроника асослари. T., 1992
3.
Балашов E.П. , Григорьева В.Л. Петров Г.И. Микро и МИНИ ЭВМ. Л., 1984
4.
Майоров C.A., Kриллов B.B., Приблуда A.A. Введение в МикроЭВМ, Л., 1988
5.
Musayev E.A.
Elektronika, radioelektronika
va sxemotexnika kurslaridan
laboratoriya mashg‘lotlari uchun metodik qo‘llanma. A., 2011
Convolutional Neural Networks (CNN)

|
Convolutional Neural Networks (CNN)
|
bet | 15/24 | Sana | 20.05.2024 | Hajmi | 62,19 Kb. | | #246765 |
Bog'liq Diplom ishi RaximovConvolutional Neural Networks (CNN)
CNNlar, tasvirlarni qayta ishlashda eng ko'p ishlatiladigan sun'iy neyron tarmoqlaridan biridir. Ular quyidagi qismlardan iborat:
- Convolutional Layers: Tasvirning xususiyatlarini ajratib olish uchun ishlatiladi. Har bir qatlam ma'lum bir filtrni qo'llaydi va tasvirni saralaydi, bu esa muhim xususiyatlarni ajratib oladi.
- Pooling Layers: Tasvirdan olingan xususiyatlarning hajmini kamaytiradi, bu esa hisoblash resurslarini tejaydi.
- Fully Connected Layers: Oxirgi qatlamda, ajratib olingan xususiyatlar asosida tasvirni tasniflash yoki aniqlash amalga oshiriladi.
Region-Based CNN (R-CNN) va uning rivojlanmalari
R-CNN va uning rivojlanmalari (Fast R-CNN, Faster R-CNN) ob'ekt aniqlashda kuchli samaradorlik ko'rsatadi. Bu usullar tasvirdan ma'lum bir qismni (region proposal) ajratib oladi va keyin har bir regionni CNN orqali o'tkazadi:
- R-CNN: Tasvirni segmentlarga bo'lib, har bir segmentni alohida CNNga o'tkazadi.
- Fast R-CNN: Barcha tasvirni bir marta CNNga o'tkazadi, so'ngra region proposal'larni shu tasvirdan chiqaradi.
- Faster R-CNN: Region proposal jarayonini tezlashtirish uchun RPN (Region Proposal Network) qo'llaniladi.
You Only Look Once (YOLO)
YOLO, tasvirni faqat bir marta ko'rib, butun tasvir bo'ylab bir vaqtning o'zida ob'ektlarni aniqlaydi va ularning kategoriyalarini va joylashuvini belgilaydi. Bu usul tezkor va samarali hisoblanadi, chunki u tasvirni bir necha marta qayta ishlamaydi.
Single Shot Detectors (SSD)
SSD modellari ham YOLOga o'xshash, lekin ular bir qator turli o'lchamdagi filtrlarni qo'llaydi. Bu esa turli o'lchamdagi ob'ektlarni yaxshiroq aniqlash imkonini beradi. SSD, ayniqsa, real vaqt rejimida ishlash uchun mo'ljallangan.
Semantic Segmentation
Semantik segmentatsiya, har bir pikselni tasniflash orqali butun tasvirni segmentlarga bo'lishni o'z ichiga oladi. Bu usul, masalan, yo'llar, binolar, daraxtlar kabi turli ob'ektlarni ajratib ko'rsatishda qo'llaniladi.
|
| |
дастурининг - download

Qidiruv: дастурининг
ISpringSuite дастурининг имкониятлари
SpringSuite dasturi haqida bilib oldim, bu faqat ushbu muammolarni hal qiladi va multimedia kontentini ishlab chiqish vaqtini qisqartiradi
446,6 Kb.
1
o'qib
1
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Dərs
Mühazirə
Qaydalar
Referat
Xülasə
Yazı
ДАСТУРИ - download

| Мавзу: Adobe Photoshop дастури Adobe Photoshop дастури ызида бутун ранглар спектрини жамлаб олганлиги боис фоторасмларни рангларини уй\унлаштиришда жуда ас=отади. Хуллас, бу дастур рассомлар ва дизайнерлар кенг =ылланиладиган дастурдир 4,96 Mb. 3 | o'qib |
| Мавзу: Adobe Photoshop дастури Adobe Photoshop дастури ызида бутун ранглар спектрини жамлаб олганлиги боис фоторасмларни рангларини уй\унлаштиришда жуда ас=отади. Хуллас, бу дастур рассомлар ва дизайнерлар кенг =ылланиладиган дастурдир 5,95 Mb. 3 | o'qib |
| Чизиқли автоматик ростлаш системаларини тадқиқ этиш учун Matlab амалий программаси билан танишув Matlab амалий дастури таркибига кирувчи Simulink дастури билан танишиш. Тадқиқ этилаётган арс структура схемасини дастурда тасвирлаш ва звенолар боғланишининг стуктуравий ўзгартиришлар кўникмасини мустаҳкамлаш 1,06 Mb. 13 | o'qib |
| Power point дастури хакида умумий маълумотлар 200,1 Kb. 5 | o'qib |
| Оптималлаштирилган ўқув дастури Mehnat ta`limi, tasviriy san`at, chizmachilik, musiqa madaniyati va jismoniy tarbiya 1,7 Mb. 216 | o'qib |
| Оптималлаштирилган ўқув дастури Mehnat ta`limi, tasviriy san`at, chizmachilik, musiqa madaniyati va jismoniy tarbiya 1,7 Mb. 434 | o'qib |
| Toshkent davlat texnika universiteti MathCad дастури ёрдамида берилган ∆x0,1 қадам билан 0,1 оралигида функцияга графика яратинг f1(X) = (1+x)*e-x 348,39 Kb. 1 | o'qib |
| Ўзининг уникал адресига эга бўлган ва махсус кўриш дастури (веб браузер) ёрдамида кўрилувчи ҳужжат ҳисобланади 0,49 Mb. 1 | o'qib |
| Умумий психология фанининг ЎҚув дастури кундузги таълим шакли учун Matritsa tushunchasi. Matritsaning asosiy turlari. Matritsalar ustida amallar. Ikkinchi 298 Kb. 7 | o'qib |
| Акт соҳасида амалга оширилган ишлар топшириқлар ижросини мониторинг қилиш дастури Vacancy argos uz порталидан вакант лавозимлар ҳақида маълумот олиб берувчи телеграм бот 1,49 Mb. 1 | o'qib |
| 1. Махсулотлар дизайнини яратишда Macromedia Flash дастури Macromedia Flash дастурида анимация яратиш 0,57 Mb. 11 | o'qib |
| Янги ўқув дастури асосида чоп этилган дарсликлар ва улардан фойдаланиш тўғрисида «Milliy g’a’rezsizlik ideyasi: tiykargi tu’sinik ha’m princpler» tu’rkimine kiriwshi pa’nler (A’depnama)ni u’yreniwdin’ baslang’ish da’rejesi 1,36 Mb. 4 | o'qib |
| Microsoft excel дастури уакида Ularning xar biri «ishchi varaq» deb ataladi. Ular bir ishchi varaq о‘z nomiga EGA 0,99 Mb. 13 | o'qib |
| 1- маъруза: Бошланғич синф она тили фанидан компетенциявий ёндашув асосидаги ўқув дастури, дарслик, мультимедиа иловали методик қўлланмалар таҳлили Ona tili fanidan o’quv dasturiga kiritilgan o’zgarishlar, o’quv dasturidagi fanga oid kompetensiyalarning mazmun mohiyati 1,66 Mb. 5 | o'qib |
Geometrik Yondashuv - Bakalavr bitiruv ishi

|
Bakalavr bitiruv ishi
|
bet | 12/24 | Sana | 20.05.2024 | Hajmi | 62,19 Kb. | | #246765 |
Bog'liq Diplom ishi RaximovGeometrik Yondashuv
Bu usul yuzning geometrik xususiyatlarini, masalan, ko'zlar orasidagi masofa, burun va og'izning joylashuvi kabi nuqtalarni o'lchaydi. Geometrik xususiyatlarni vektorlar shaklida ifodalab, ularni ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlar bilan solishtirish orqali identifikatsiya amalga oshiriladi. Ushbu usul oddiy va tez ishlaydi, ammo yuz ifodalarining o'zgarishi yoki turli burchaklardan olingan tasvirlar bilan ishlashda kam samarali bo'lishi mumkin.
Holistik Yondashuv
Holistik yondashuv yuzning to'liq tasvirini o'rganishga asoslangan. Bu usulda asosan yuzning asosiy xususiyatlari emas, balki umumiy tasvir tahlil qilinadi. Principal Component Analysis (PCA) va Linear Discriminant Analysis (LDA) kabi usullar bu yondashuvda keng qo'llaniladi. Holistik usullar, ayniqsa, yuz ifodasi va boshqaruv burchaklarining o'zgarishiga chidamliroqdir.
Lokal Xususiyatlarga Asoslangan Usullar
Bu texnologiyalar yuzning ma'lum bir qismlarini, masalan, ko'zlar, og'iz, burun kabi lokal xususiyatlarni alohida o'rganadi. Local Binary Patterns (LBP), Gabor filtrlari va Histogram of Oriented Gradients (HOG) kabi usullar bu guruhga kiradi. Ular yuz ifodasining o'zgarishlariga va yoritish muammolariga nisbatan yaxshi chidamlilik ko'rsatadi.
Deep Learning Yondashuvlari
Deep learning texnologiyalari, ayniqsa Convolutional Neural Networks (CNN) so'nggi yillarda yuzni tanib olishda eng samarali yondashuvlardan biri sifatida tan olingan. CNN yuzning xususiyatlarini avtomatik tarzda aniqlaydi va ularga asoslangan keng qamrovli tizimlar yaratish imkonini beradi. Ushbu usul nafaqat yuzning lokal xususiyatlarini, balki ularning o'zaro bog'liqligini ham inobatga oladi, bu esa juda yuqori aniqlilik darajasini ta'minlaydi.
3D Yuzni Tanib Olish
3D yuzni tanib olish texnologiyalari yuzning uch o'lchamli modelini quradi, bu esa yorug'lik va burchak o'zgarishlariga nisbatan yanada yaxshi chidamlilikni ta'minlaydi. 3D skanerlar yordamida yuzning aniq geometrik tuzilishini o'rganish mumkin, bu esa yanada ishonchli identifikatsiya imkonini beradi.
Har bir usulning o'z afzalliklari va kamchiliklari mavjud, va ko'pincha samarali identifikatsiya tizimi uchun bir nechta yondashuvlar kombinatsiyasi qo'llaniladi. Bu kombinatsiyalar yuzni tanish tizimlarining umumiy samaradorligini oshirishga yordam beradi, ayniqsa turli xil muhit sharoitlarida va turli xil maqsadlar uchun.
|
| |
Linear Discriminant Analysis (LDA) - Fisherfaces

|
Linear Discriminant Analysis (LDA) - Fisherfaces
|
bet | 18/24 | Sana | 20.05.2024 | Hajmi | 62,19 Kb. | | #246765 |
Bog'liq Diplom ishi Raximov2. Linear Discriminant Analysis (LDA) - Fisherfaces
LDA, yuzni tanib olishda PCAga qaraganda yaxshiroq umumlashtirish qobiliyatiga ega bo'lgan yana bir usul. LDA, turli kategoriyalardagi (masalan, turli shaxslar) ma'lumotlarni maksimal darajada ajratib turishga va bir xil kategoriyadagi ma'lumotlarni maksimal darajada yaqinlashtirishga harakat qiladi. Bu usul, yuz ifodalari va yorug'lik sharoitlarining o'zgarishiga nisbatan ancha chidamli.
- Afzalliklari: PCAga qaraganda yuzni turli yorug'lik sharoitlarida va turli ifodalarda yaxshiroq tanib olish qobiliyati.
- Kamchiliklari: PCAga qaraganda ko'proq hisob-kitob talab etiladi, shuning uchun ishlash jarayoni sekinroq bo'lishi mumkin.
3. Local Binary Patterns Histograms (LBPH)
LBPH, mahalliy xususiyatlarni qayta ishlashda juda samarali bo'lgan yana bir mashhur usuldir. Bu usul har bir piksel qiymatini uning atrofidagi piksellarga nisbatan solishtiradi va bu solishtiruv natijasida hosil bo'lgan binar raqamlarni qo'llaydi. LBPH yorug'lik o'zgarishlariga va boshqa tashqi omillarga juda chidamli va shuning uchun real vaqt rejimida ishlatish uchun juda mos keladi.
- Afzalliklari: Yorug'lik o'zgarishlariga chidamli va mahalliy xususiyatlarni yaxshi ajratib olishi.
- Kamchiliklari: Ba'zi hollarda yuqori dimensiyali xususiyat makonini yaratishi va shu tufayli yuqori hisob-kitob xarajatlarini talab qilishi mumkin.
4. Convolutional Neural Networks (CNN)
CNNlar, so'nggi yillarda yuzni tanib olish sohasida eng ko'p qo'llaniladigan usullardan biriga aylandi. Ular o'z-o'zidan xususiyatlarni o'rganish qobiliyatiga ega, bu esa ularni an'anaviy usullardan ko'ra ancha qudratli qiladi. CNNlar yordamida tizim nafaqat yuzni tanib olish, balki yuz ifodalarini tahlil qilish va hatto jins va yoshni aniqlash kabi murakkab vazifalarni ham bajarishi mumkin.
- Afzalliklari: O'z-o'zidan xususiyatlarni o'rganish qobiliyati, juda yuqori aniqlilik, va turli xil yuz pozitsiyalari va ifodalari bilan ishlay oladi.
- Kamchiliklari: Katta miqdorda ma'lumotlar va hisoblash resurslarini talab qiladi. O'qitish jarayoni vaqt talab etishi mumkin.
|
| |
Face_recognition - Bakalavr bitiruv ishi

|
Bakalavr bitiruv ishi
|
bet | 23/24 | Sana | 20.05.2024 | Hajmi | 62,19 Kb. | | #246765 |
Bog'liq Diplom ishi RaximovFace_recognition
Python uchun ishlab chiqilgan face_recognition kutubxonasi, yuzni tanib olish va yuz bilan bog'liq turli operatsiyalarni bajarish uchun ishlatiladigan juda mashhur va foydalanishga qulay kutubxonadir. U Dlib kutubxonasining kengaytmasi sifatida ishlaydi va Dlibda mavjud bo'lgan yuzni tanib olish imkoniyatlaridan foydalanadi. face_recognition kutubxonasi Adam Geitgey tomonidan yaratilgan bo'lib, open source litsenziya ostida tarqatiladi.
Asosiy xususiyatlari:
Yuzlarni Aniqlash: Tasvirlardan yuzlarni aniqlash imkoniyati.
Yuz Xususiyatlarini (landmarks) Chiqarish: Yuzning muhim joylarini, masalan ko'zlar, burun, og'iz va jag'ni belgilash.
Yuzlarni Taqqoslash: Ikki yuz o'rtasidagi o'xshashlikni solishtirish va ularning bir xil shaxsga tegishli ekanligini aniqlash.
Yuzlarni Kodlash: Har bir yuz uchun 128 ta o'lchamli vektor hosil qilish orqali yuzni kodlash. Bu kodlar keyinchalik yuzlarni taqqoslashda ishlatiladi.
Foydalanish:
face_recognition kutubxonasini ishlatish juda oson. Quyida uning o'rnatilishi va oddiy bir yuzni aniqlash misoli keltirilgan:
O'rnatish:
face_recognition kutubxonasini o'rnatish uchun quyidagi pip buyrug'i ishlatiladi:
pip install face_recognition
Yuzni aniqlash misoli:
Python dasturida tasvirdan yuzlarni aniqlash uchun quyidagi kod namunasi:
python
import face_recognition
# Tasvirni yuklash
image = face_recognition.load_image_file("your_image.jpg")
# Yuz joylarini aniqlash
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
# Natijalarni chop etish
print("Tasvirda aniqlangan yuzlar soni:", len(face_locations))
for face_location in face_locations:
top, right, bottom, left = face_location
print("Yuz joylashgan hudud: Top: {}, Right: {}, Bottom: {}, Left: {}".format(top, right, bottom, left))
Bu kutubxona yuzni aniqlash va yuz xususiyatlarini chiqarish uchun juda samarali vosita bo'lib, oddiy va intuitiv APIga ega. Biroq, u katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlaganda yoki real vaqtli ilovalarda ba'zan sekin ishlashi mumkin. Shuning uchun, loyiha talablariga qarab boshqa yuzni tanib olish yechimlarini ham ko'rib chiqish foydali bo'ladi.
Deepface
DeepFace — bu yuzni tanib olish va yuz his-tuyg'ularini tahlil qilish uchun mo'ljallangan Python kutubxonasi. U TensorFlow va Keras kutubxonalari asosida ishlab chiqilgan va mashhur deep learning modellaridan, jumladan VGG-Face, Google FaceNet, OpenFace, Facebook DeepFace, DeepID, Dlib va ArcFace kabi tizimlarni o'z ichiga oladi. DeepFace kutubxonasi foydalanuvchilarga yuzni tanib olish, jins va yoshni aniqlash, hissiy holatni baholash kabi turli xil vazifalarni bajarish imkonini beradi.
|
| |
Sadržaj 1 teorijski uvod 3 - bet 96

Sadržaj 1 teorijski uvod 3
Download
4,58 Mb.
bet
96/107
Sana
11.11.2020
Hajmi
4,58 Mb.
#12394
1
...
92
93
94
95
96
97
98
99
...
107
a) b)
Download
4,58 Mb.
1
...
92
93
94
95
96
97
98
99
...
107
Download
4,58 Mb.
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Dərs
Mühazirə
Qaydalar
Referat
Xülasə
Yazı
Sadržaj 1 teorijski uvod 3
Download
4,58 Mb.
-§ - Iii-modul. Ilashish asosida

|
Iii-modul. Ilashish asosida
|
bet | 13/35 | Sana | 19.11.2023 | Hajmi | 6,43 Mb. | | #101202 |
Bog'liq Извлеченные страницы из TEXNIK MEXANIKA OQUV QOLLANMA3.8-§. Planetar uzatmalar
Oldingi mavzularda to`g`ri, qiya va doiraviy tishli silindrik va konussimon tishli uzatmalarning imkoniyatlari ancha cheklanganligiga ishonch hosil qilgan
edik.
Xususan, muhandislik amaliyotida juda ko`p uchraydigan katta uzatish
nisbati, yuklanish layoqati, keng kinematik imkoniyatlar hamda turlicha kinematik sxemalarga ega bo`lgan yuritmalarni loyihalashda bunday uzatmalarning imkoniyatlari etarli bo`lmaydi.
Shu sababli amaliyotda tishli uzatmalarning maxsus turlari – planetar, to`lqinsimon, gipoid, vintaviy va Novikov uzatmalaridan foydalanish zaruriyati kelib chiqqan.
Tasnifi va qo`llanishi. Tarkibida qo`zg`aluvchan o`qli g`ildiraklari mavjud uzatmalar planetar deb ataladi (3.19 –shakl).
Planetar uzatma tashqi tishli markaziy g`ildirak a, ichki tishli markaziy g`ildirak b, etaklagich h va satellitlardan g tuzilgan. Satellitlar o`z o`qi va o`qi bilan birga markaziy g`ildirak atrofida aylanadi, ya’ni ularning harakati go`yoki “planeta”lar harakatiga o`xshash bo`ladi. Shu sababli ular planetar uzatmalar deb ataladi.
Agar planetar uzatmada b g`ildirak qo`zg`almas bo`lsa (3.19-shakl, b), harakat a dan h ga yoki h dan a ga uzatiladi; h etakligich qo`zg`almas (3.19-shakl, v) bo`lsa, harakat a dan b ga yoki b dan a ga uzatiladi.
Agar hamma zvenolar erkin bo`lsa bir harakatni ikkiga ajratish yoki ikki harakatni bittaga birlashtirish mumkin: masalan b dan a va h ga; a va h dan b ga va sh. k. Bu holda uzatma differensial uzatma deyiladi.
3.19-shakl
a-umumiy sxema; b-g`ildirak qo`zg`almas; v-etaklovchi qo`zg`almas
Keng kinematik imkoniyatlari planetar uzatmalarning eng muhim afzalliklaridan biri hisoblanadi va ularni quyidagicha ishlatish mumkin: doimiy uzatish nisbatli reduktor; tezliklar qutisi – unda turli zvenolarni galma-gal to`xtatib, uzatish nisbatini o`zgartirish mumkin; differensial mexanizm.
Planetar uzatmaning ikkinchi afzalligi – ixchamlik va massasining kamligi. Oddiy uzatmalardan planetar uzatmalarga o`tish jarayonida massani 2...4 marta va undan ham ko`proq kamaytirish imkonini beradi. Buni quyidagicha izohlash mumkin: quvvat satellitlar soniga teng bo`lgan bir necha oqim bo`yicha uzatiladi. Bunda har bir ilashmadagi tishlarga tushadigan yuklanish bir necha bor kamayadi: ichki ilashma (g va b) yuqori yuklanish layoqatiga ega. Chunki ichki ilashmalarda keltirilgan egrilik radiusi katta bo`ladi, planetar prinsip ko`p pog`onali uzatma qo`llamasdan katta uzatish nisbati (minggacha va undan katta) olishga imkon yaratadi, satellitlar simmetrik joylashganda uzatmadagi kuchlar o`zaro muvozanat- lashadi shu sababli tayanchlarga tushadigan yuklanish kamayadi. Bu esa yo`qotishlarni kamaytiradi va tayanchlar konstruksiyasini soddalashtiradi (satellitlar tayanchidan tashqari).
Planetar uzatmalarning kamchiliklari – tayyorlash va yig`ishga qo`yilgan talablarning yuqoriligidir.
Planetar uzatmalar transport mashinasozligi, stanoksozlik, asbobsozlik va boshqalarda keng qo`llaniladi.
|
| |
Birinchi bob yuzasidan xulosalar

|
Birinchi bob yuzasidan xulosalar
|
bet | 13/24 | Sana | 20.05.2024 | Hajmi | 62,19 Kb. | | #246765 |
Bog'liq Diplom ishi Raximov1.4 Birinchi bob yuzasidan xulosalar
Biometrik tizimlar tobora takomillashtirilmoqda, xususan sun'iy intellekt va mashinasozlik texnologiyalarining integratsiyasi ularning samaradorligini oshirishga yordam beradi. Shuningdek, ushbu texnologiyalar maxfiylikni ta'minlash va qonuniy muammolarni hal etish bo'yicha yangi yechimlarni ishlab chiqishga intilmoqda. Xulosa qilib aytganda, shaxsni tanib oluvchi biometrik tizimlar nafaqat xavfsizlikni oshirishga, balki shaxsiy xizmatlar va tajribalarni yaxshilashga ham yordam beradi. Biroq, ularning keng qo'llanilishi maxfiylik va qonuniy muammolarga ham e'tiborli bo'lishni talab qiladi. Ushbu muvozanatni topish texnologiyalar rivojlanishi bilan birga kelajakda muhim bo'lib qoladi.
II BOBYUZNI TANIB OLISH USULLARINI TAHLIL QILISH
Yuz ifodasini aniqlash modellarini optimallashtirishda gradientni oshirish va muntazamlashtirish (regularizatsiya) kabi usullar muhim o'rni bor. Bu usullar yordamida modelning umumlashtirish qobiliyati oshiriladi, bu esa modelni yangi va ko'rmagan ma'lumotlarga yaxshiroq moslashuvchan qiladi. Quyida bu ikkala usulning yuz ifodalarini aniqlash modellarida qanday qo'llanilishi va ularning ahamiyati haqida batafsil ma'lumot beriladi.
Gradientni oshirish (Gradient Boosting)
Gradientni oshirish, kuchli prediktorlar (masalan, daraxtlar) yaratish uchun zaif prediktorlarni (ko'pincha qaror qabul qilish daraxtlari) ketma-ket o'rganish jarayonidir. Har bir yangi model, oldingi modellarning xatolarini to'g'rilashga qaratilgan. Yuz ifodasini aniqlashda gradientni oshirish quyidagi afzalliklarga ega:
Aniqlilik: Har bir qadamda model xatolikni kamaytirishga intiladi, natijada umumiy aniqlilik yuqori bo'ladi.
Qarshilik: Modelning overfittingga (ortiqcha moslashuv) qarshilik ko'rsatish qobiliyati yaxshilanadi, chunki har bir qo'shimcha model ma'lumotlarning yangi aspektlarini o'rganadi.
Moslashuvchanlik: Turli xil ma'lumot turlari va muhitlar bilan ishlash qobiliyati.
|
| |
Ҳужжатни саҳифалаш - 1-Amaliy mashg’ulot: Mavzu: Axborotlarni ximoyalovchi dasturiy vositalar bilan ishlash. Ishning maqsadi

1-Amaliy mashg’ulot: Mavzu: Axborotlarni ximoyalovchi dasturiy vositalar bilan ishlash. Ishning maqsadi
portal.guldu.uz-Amaliy ishi 2
|
Bosh sahifa
Aloqalar Bosh sahifa 1-Amaliy mashg’ulot: Mavzu: Axborotlarni ximoyalovchi dasturiy vositalar bilan ishlash. Ishning maqsadi
|
Расм устида сичқонча кўрсаткичи босилган вақтда работа с

Ҳужжатга диаграмма қўйиш учун Вставка вкладкасидан диаграмма
элементи танланилади ва Вставка диаграммы мулоқотли ойнасидан
диаграмма
кўриниши
танланилади ва ОК тугмаси
босилади.
Ойнада
диаграмма
кўриниши ва excel жадвали
очилади. Жадвалдаги намуна
сифатида
берилган
маълумотларни
ўчириб,
маълумотлар киритилади.
Жадвалдаги кўк чегара ичидаги
маълумотлар
диаграммада
тасвирланади. Шунинг учун
маълумотлар ёзилгандан сўнг
диагррамада
тасвирланиши
керак
бўлган
маълумотлар
чегараланади, бунинг учун ушбу чегара сичқонча
чап тугмаси ёрдамида ушлаб керакли соҳага қисқартирилади ва
катталаштирилади. Барча ўзгартиришлар амалга оширилгандан сўнг Excel
жадвали ёпилади. Кейинчалик яна диаграмма маълумотларига ўзгартириш
киритилиши керак бўлса, диаграмма белгиланади ва конструктор менюсидан
изменить данные танланилади.
С предыдущим - 1-Amaliy mashg’ulot: Mavzu: Axborotlarni ximoyalovchi dasturiy vositalar bilan ishlash. Ishning maqsadi

1-Amaliy mashg’ulot: Mavzu: Axborotlarni ximoyalovchi dasturiy vositalar bilan ishlash. Ishning maqsadi
portal.guldu.uz-Amaliy ishi 2
|
Bosh sahifa
Aloqalar Bosh sahifa 1-Amaliy mashg’ulot: Mavzu: Axborotlarni ximoyalovchi dasturiy vositalar bilan ishlash. Ishning maqsadi
|
Разметка страницы - 1-Amaliy mashg’ulot: Mavzu: Axborotlarni ximoyalovchi dasturiy vositalar bilan ishlash. Ishning maqsadi

Разметка страницы – саҳифанинг ўлчамлари, таҳрирланадиган
майдон ўлчамлари, саҳифа йўналиши, саҳифадаги устурлар сони ва бошқа
созловларни амалга ошириш мумкин;
Саҳифа
параметрларини
созлаш
учун Разметка
страницы вкладкасидан фойдаланамиз. Поля элементи босилган вақтда
юқори, қуйи, ўнг, чап томонидан хошия чегаралари ажратилган саҳифалар
пайдо бўлади. Шулардан бирортасини саҳифа учун танлаб олиш мумкин.
Агар
саҳифа
хошияси
учун
бошқа
чегалар
танланмоқчи
бўлинса, Настраиваемые поля бўлими танланилади.
Ориентация элементи саҳифани китоб ёки албом ҳолатида бўлишини
таъминлайди.
Размер элементи ёрдамида саҳифа ўлчамлари танланилади. Масалан,
А4, А5 ва ҳ. форматлар.
Саҳифа параметрларини созлаш учун мулоқотли ойнани ишга
тушириб олиш ҳам мумкин, бунинг учун параметры страницы гуруҳининг
қаршисидаги пастга йўналтирилган стрелка босилади.
- Ссылки – бу меню орқали ҳужжат таркибидаги сарлавҳаларни,
изоҳларни (сноска) ўрнатиш мумкин;
Ҳужжат таркибидаги бирор сўз ёки гапга изоҳ(сноска) қўйиш учун ўша сўз
ёки гапдан сўнг курсор ўрнатилади ва сноски гуруҳи билан ишловчи
мулоқотли ойна ишга туширилади.
Мулоқотли ойнанинг сноски қисмида изоҳ қўйилиши керак бўлган жой
аниқланади (масалан, саҳифа охирига (Внизу страницы) ёки матн охирига
(Внизу текста)).
Формат номера ёрдамида изоҳ учун номер кўриниши (1,2,3,..;
I,II,III,..a,b,c,..) танланилади ва бошқа ўзгартиришлар амалга оширилгандан
сўнг Вставить тугмаси босилади.
Мундарижа ўрнатиш
Ҳужжат таркибидаги матнлар бўлим, боб, мавзуларга бўлинган бўлса,
бўлим- 1 даража, боб - 2 даража, мавзу - 3 даража деб олинади. Агар ҳужжат
боб ва мавзулардан иборат бўлса, боб - 1 даража, мавзу - 2 даража деб
олинади. Агар ҳужжат фақат мавзулардан иборат бўлса мавзу-1 даража деб
олинади.
Бу қандай амалга оширилади? Масалан, Бўлим, боб ва мавзулардан
иборат бўлган матнли ҳужжатга автоматик равишда мундарижа
ўрнатмоқчимиз.
Бунинг учун, ҳужжат бошидан бошлаб биринчи кўрсатилган бўлим
номи белгиланади ва Ссылка вкладкасига кириб Добавить текст элементи
ва ундан Уровень 1 танланилади.
Боб номи белгиланади ва Ссылка вкладкасига кириб Добавить
|
Konussimon to`g`ri tishli ilashmani eguvchi kuchlanishga tekshiramiz

|
Konussimon to`g`ri tishli ilashmani eguvchi kuchlanishga tekshiramiz
|
bet | 11/35 | Sana | 19.11.2023 | Hajmi | 6,43 Mb. | | #101202 |
Bog'liq Извлеченные страницы из TEXNIK MEXANIKA OQUV QOLLANMAKonussimon to`g`ri tishli ilashmani eguvchi kuchlanishga tekshiramiz. Konussimon uzatmalarda tishning ko`ndalang kesimi o`lchamlari, konus balandligidan ushbu kesimgacha bo`lgan masofaga proporsional o`zgaradi. (3.18- shakl, a). Tishning barcha ko`ndalang kesimlari geometrik o`xshash. Tabiiyki, bunda solishtirma yuklama q tish uzunligi bo`yicha notekis taqsimlanib, u turli kesimlarda tishning bikrligi va deformatsiyasiga bog`liq holda o`zgaradi. Yuklama q uchburchak qonuniyati bo`yicha taqsimlanadi. Uchburchakning uchi, bo`luvchi konus uchiga to`g`ri keladi va eguvchi kuchlanish tishning butun uzunligi bo`ylab deyarli bir xil ta’sir ko`rsatadi.
3.18-shakl
Tishlarning egilishini o`rganishda ularni go`yoki konsol sifatida qarash ham mumkin. Shuningdek, tishlarning turli kesimlardagi geometrik o`xshashligi ularning qattiqligi g`ildirakning butun eni bo`ylab bir xil qiymatga ega deyishga asos bo`ladi. Deformatsiyani baholashda g`ildirak 2 ning tishlari absolyut qattiq va g`ildirak 1 ning tishlari esa yumshoq deb qaraladi. Bordi-yu, agar to`satdan g`ildirak 2 tormozlansa, u holda yuklangan g`ildirak 1 yumshoqligi natijasida ∆𝜑 burchakka buralishi tabiiydir. Har xil kesimlarda tishlarning egilishi 𝑟∆𝜑 ga (bu yerda r-tegishli kesim radiusi) teng bo`ladi. Darhaqiqat, deformatsiya yuklanishga yoki tekshirilayotgan holatda bo`luvchi konus balandligi masofasi, ya’ni radius r ga prporsional ravishda o`zgaradi (3.18-shakl, b).
Tahliliy o`rganishlar natijasida tish moduli va yuklama bir xil o`zgarganda eguvchi kuchlanish tish uzunligi bo`ylab o`zgarmasligi isbotlangan.
Amalda hisoblash kesimi sifatida 𝑞𝑚 yuklamali tishning o`rta kesimi qabul qilingan. Shu sababli to`g`ri tishli silindrik uzatmani hisoblash formulasiga o`xshash quyidagi formulani yozish mumkin:
𝜎 = 𝑌𝐹 𝐹𝑡𝐾𝐹 ≤ [𝜎
], (3.28)
𝐹 𝜗𝐹𝑏𝑚𝑛 𝐹
bu yerda 𝜗𝐹 ≈ 0,85 − konussimon uzatmani silindrsimon uzatmaga nisbatan mustahkamligi pastligini tavsiflovchi tajriba koeffisienti. 𝑚𝑛 − tishning o`rta normal kesimidagi moduli. 𝑌𝐹 −tish shakli koeffisienti bo`lib, uning qiymati ekvivalent tishlar soni 𝑧𝑣 qiymatiga mos ravishda tanlanadi. 𝐾𝐹 – yuklanish koeffisienti.
|
| |
Бир объектга бир неча анимация эффектларини қўллаш

Слайддаги барча анимация эффектларини
области анимации буюруғи
орқаги кўриш мумкин. Унда анимациялар ҳақидаги муҳим
маълумотлар
жойлашади, масалан, эффект тури, бир неча анимация эффектларининг бир-
бирига нисбатан ҳаракатланиш тартиби, эффект қўлланилган
объектнинг
номи ва эффект давомийлиги.
Область
анимации буйруғини
танлаш
учун
Анимация менюсининг
Расширенная анимация бўлимига кирамиз.
Бу бўлимда:
1.
Панелда эффектнинг намоиш этилиш тартиб номери кўрсатилади. Бу
номер слайддадаги чоп этилмайдиган номер билан мос бўлади.
2.
Вақт интервалида эффект давомийлиги кўрсатилади.
3.
Эфеект
турининг
белгиси
кўрсатилади.
Ушбу
мисолда
Чиқиш эффектни кўрсатилган.
4.
Рўйхатдан элементни танлаб, утига сичқонча чап тугмасини икки
марта (ёки
Enter ни) бисиш орқали анимацияни таҳрирлаш ойнасини очишимиз мумкин.
Эффектлар
Область
анимации бўлимида
слайдга
қўшилган
кетмакетлигида жойлашади.
Анимация эффекти бишланиш вақтини кўрсатишнинг
бир неча хил
белгилари мавжуд:
По щелчку (сичқонча белгиси). Анимация эффекти слайдда сичқонча
босилганда бошланади.
Экспресс - download

Qidiruv: Экспресс
Бобожонов бунёд бўжонович илмий раҳбар: к ф. д проф. Сманова З. А. Тошкент-2023 йил
Ва молибден (VI) ионларини атроф-муҳит объектлари таркибидан аниқлашнинг экспресс, юқори танлаб таъсир этувчан, сезгир сорбцион-спектроскопик усулларини ишлаб чиқишдан иборат
Диссертация
6,64 Mb.
3
o'qib
1
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Dərs
Mühazirə
Qaydalar
Referat
Xülasə
Yazı
ALT+F4 - Microsoft PowerPoint дастуридан чиқиб кетиш 
− 
CTRL+F

−
CTRL+SHIFT+V - Харфлар ташқи кўринишини хотирадан чиқариш
−
CTRL+E - Абзацни ўртадан текислаш
−
CTRL+J - Абзацни иккала томондан бўйича текислаш
−
CTRL+L - Абзацни чап томон бўйича текислаш
−
CTRL+R - Абзацни ўнг томон бўйича текислаш
MICROSOFT POWER POINT ДАСТУРИ АНИМАЦИЯЛАР БИЛАН ИШЛАШ
Анимацияни матн, расм, фигура (шакл), жадвал, SmartArt графиг
элементлар ва PowerPoint нинг бошқа объектларига саҳнага кириш, саҳнадан
сиқиш, ўлчамининг ёки рангининг ўзгариши ва кўчиши
каби визуал
эффектларни қўшиши учун қўлланилади.
Анимация тақдимотнинг муҳим жойлариша эътиборни жалб қилиш
имконини беради, ахборот оқимини бошқаради ва аудитория қизтқишини
оширади. Анимациялар алоҳида слайддаги матн ёки объектларга, слайдлар
намунасидаги матн ва объектларга ёки фойдаланувчи томонидан киритилган
макетларга қўлланилиши мумкин.
PowerPoint 2010 дастурида тўрт
турдаги анимация эффектлари
мавжуд:
Атрибуты bo’limidan Оптический привод SATA порт 1

25.
26.
Windows 7 operatsion tizimini o’rnatish jarayoni tugadi.
Mana endi
Windows XP operatsion tizimini o`rnatishni ko’rib o’tamiz.
Windows XP
operatsion tizimini o`rnatishda master mavjud qurilamalrni avtomatik tarzda tekshiradi va
mumkin konfliktlar xaqida habar beradi.
Windowsa XP ni yuklovchi
kompakt-disklar orqali
o`rnatishda kompyuter
BIOSi
CD/DVD-ROM orqali yuklashga ruhsat bergan bo`lishi kerak.
Buni
BIOS orqali sozlash mumkin.
Zamonvaiy kompyuterlarda CD/DVD-ROM orqali yuklash
sozlangan bo`ladi. Keling,
Windows XP ni
CD/DVD-ROM orqali o`rnatishni ko`rib chiqamiz:
1-Yuklovchi
CD/DVD diskni
CD/DVD-ROM ga qo`yamiz
va kompyuterni qayta
yuklaymiz. Agar
BIOS da
CD/DVD-ROM orqali yuklashga ruhsat berilgan bo`lsa kompyuter
CD/DVD diskdagi sistema orqali yuklanadi.
Bunda foydalanuvchiga Widows ni o`rnatuvchi
master dan tashqari turli hil utilitalar, ya`ni qattiq disk bilan,
BIOS bilan, parollar bilan ishlovchi
utilitalar, antiviruslar, arxivatorlar, navigatorlar ni ishlatish mumkin. Taxminan quyidagi rasmda
berilgan holatdagidek:
2-Windows ni o`rnatuvchi masterni yuklaymiz. Bunda kompyuterda dinamik yuklanish
jarayoni sodir bo`ladi:
3-Shundan so`ng o`rnatishnign ilk bosqichlari boshlanadi. Bunda litsenziya
kelishivi ekranda
chiqadi,
F8 bosildi. Bazi disklarda litsenziya kelishuv qismi olib tashlangan bo`lishi ham
mumikin:
4-Quyidagi ishlarni bajarish mimkin:
Windows ni o`rnatish uchun
[Enter] Tiklash konsoli
yordamida
Windows ni
tuzatish [R] O`rnatish dasturidan chiqish
[F3]:
5-[Enter] ni bosib o`rnatishda davom etamiz: Bunda mavjud qattiq diskdagi bo`limlardan birini
tanlash kerak. Bu bo`limga
Windows OT o`rnatildi. Bo`limda albatta kamida
15 Gb joy bo`lishi
kerak.
Windows ni tanlangan
Mustaqil tayorgarlikga vazifalar - Farg’оna davlat universiteti harbiy ta’lim fakulteti o`t ochish tayyorgarligi fanidan konspekt

|
Farg’оna davlat universiteti harbiy ta’lim fakulteti o`t ochish tayyorgarligi fanidan konspekt
|
bet | 14/74 | Sana | 09.01.2024 | Hajmi | 1,23 Mb. | | #133527 |
Bog'liq Farg’оna davlat universiteti harbiy ta’lim fakulteti o`t ochish Mustaqil tayorgarlikga vazifalar:
- «Portlovchi moddalar va pirotexnik tarkiblar, ularning vazifasi, klassifikatsiyasi, asosiy xossalari va qo‘llanishi o‘rganish. 112-120 betlarni o‘qib mustaxkamlash;
- «Qo‘l oskolkali granatalar va kumulyativ granatalarni imkoniyatlari to‘liq o‘rganish 121-130 betlarni o‘qib mustaxkamlash.
Tekshirish uchun savollar.
1. RKG-3 qo‘l granatalarining umumiy ma’lumotlari.
2. RKG—3 granatasining tuzilishi.
3. Granatalarning vazifasi va tuzilishi.
4. Brizant (Parchalovchi) portlovchi moddalar
5. Portlovchi moddalar.
Mavzu 4. Otish asoslsri. Ichki va tashqi ballistika(4-soat).
Mashg‘ulot 1 (2-soat, ma’ruza). Ichki va tashqi ballistika.
Ichki va tashqi ballistika to‘g‘risida tushunchalari. Otishning kelib chiqish mohiyati va davrlari. Snaryadning (o‘qning) boshlangich tezligi va uning amaliy ahamiyati. Stvolning yemirilishi va uni keltirib chiqaruvchi sabablar. Stvol kanalining muddatdan oldin yemirilishi holatining oldini olish choralari. Snaryadning (o‘qning) havosiz bo‘shliqdagi va havodagi harakati. Snaryadning (o‘qning) trayektoriyasi, uning xossalari va elementlari. Burchak o‘lchovi. “Minglik” formulasi va uning amaliy qo‘llanilishi. Reaktiv snaryad (granata)larining (uchishi) hakatlanish asoslari.
Yoyilish qonuni va uning kelib chiqish sabablari. Snaryadlarning (o‘q) yoyilish qonuni. Yoyilish markazini topish usullari. Otish zichligi va nishonga bexato tekkazish, natijani yaxshilash yo‘llari. Otishdagi umumiy xatoliklari va ularni kamaytirish usullari.
Mashg‘ulot 2 (2-soat, amaliy). Tashqi ballistika.
Otish sharoitlari, uning mohiyati va tavsifi. Otishga tayyorgarlik ko‘rishda tashqi ta’sirlarni hisobga olish qoidalari va usullari. Yoyilish qonuni va uning kelib chiqish sabablari. Snaryadlarning (o‘q) yoyilish qonuni. Yoyilish markazini topish usullari. Yoyilishni kamaytiruvchi choralar. Otish zichligi va nishonga bexato tekkazish, ularni oshirish yo‘llari.
Otish jadvali, uning mo‘ljallanishi, tuzilishi va foydalanish tartibi. Egri trayektoriyani otish natijalariga ta’siri. To‘g‘ridan-to‘g‘ri otish, talofat yetkazuvchi, yopiq va o‘lik maydonlar, ularning ta’rifi va jangovar vaziyatlardagi ahamiyati.
Otish vazifalari, uning mohiyati va yechish ketma-ketligi. Otishga bevosita tayyorgarlik ko‘rish. Otish usullari. Mo‘ljalga olish va otish. Otish natijalarini kuzatish. Otishga tuzatish kiritishning mohiyati va dastlabki ma’lumotlarni o‘zgartirishning maqsadga muvofiqligi.
|
| |