Management and Future Technologies | Volume 1, Issue 2 | № 002

Nashrni PDF ko‘rinishida o‘qing

156 bet · PDF · 3.91 MB

Yuklab olish
Matn ko‘rinishi 21–40 / 156 bet

Matn PDF fayldan avtomatik ajratilgan, shuning uchun formatlash buzilgan bo‘lishi mumkin. To‘g‘ri ko‘rinish uchun PDF nusxani oching.

21-bet

Management and Future Technologies journal.umft.uz June 2024 Volume 1, Issue 2 References 1. Mustapoevich, D.T., et al. (2023). Improved Cattle Disease Diagnosis Based on Fuzzy Logic Algorithms. Sensors, 23, 2107. 2. Akinsulie, O.C., Idris, I., et.al., 2024. The potential application of artificial intelligence in veterinary clinical practice and biomedical research. Frontiers in Veterinary Science, 11, p.1347550. 21

22-bet

Volume 1, Issue 2 June 2024 22 Authors Xalima Abasxanova Department of Infocommunication Engineering, Tashkent University of Information Technologies named after Muhammad Al-Khwarizmi, 100084, Tashkent, Uzbekistan; halimaabasxanova@gmail.com E’zoza Musoqulova Department of Infocommunication Engineering, Tashkent University of Information Technologies named after Muhammad Al-Khwarizmi, 100084, Tashkent, Uzbekistan; Sabrina Sotvoldiyeva Department of Infocommunication Engineering, Tashkent University of Information Technologies named after Muhammad Al-Khwarizmi, 100084, Tashkent, Uzbekistan; *Correspondence: halimaabasxanova@gmail.com Copyright: © 2024 by the authors. Ushbu maqola Creative Commons Attribution (CC BY) litsenziyasi shartlari asosida tarqatiladigan ochiq foydalanish maqolasi hisoblanadi (https://creativecommons.org/ licenses/by/4.0/). Management and Future Technologies journal.umft.uz THE USE OF INNOVATIVE AND DIGITAL TECHNOLOGIES IN TEACHING PROGRAMMABLE DIGITAL DEVICES A bstract: In all types of production - industrial, radio equipment, construction, agricultural - the design of various kinds of objects is carried out. Computer-aided design systems ensure the implementation of functionally complete design tasks with the receipt of appropriate design solutions and design documents. Programs of this class solve the problem of automating all stages of designing systems of varying degrees of complexity: from the production technology of a single part to the design of an entire production line. The article describes the FPGA programming algorithm and presents the modeling of digital devices based on the VHDL programming language. An important advantage of FPGAs is their versatility and the ability to program them to perform the functions of almost any digital device. The practical significance of the work is to study the basics of FPGA programming in Verilog. Introducing the Quartus II compiler is the primary design environment for Intel FPGAs, easily adaptable to the requirements of a specific project. The Quartus II package includes all the utilities needed to work with FPGA chips. The light version of CAD is free and publicly available, which is very convenient for learning the basics. Key words: VHDL programming language, digital devices, DMIS(FPGA), integrated circuits, macrocell, module interface, logic elements, circuits, converters.

23-bet

Management and Future Technologies journal.umft.uz June 2024 Volume 1, Issue 2 Introduction ǡ ȋȌ Ǧ ǡ ǡ Ǥ Ǥ Ǥǡ ȏʹȐǤ Ǥ ǡ Ǥ Ǧ Ǥ Ǧ ǡ Ǥ ǡ ǡ Ǥ ǡ Ǥ ǡ ǡ Ǥ ȋ Ȍ Ǥ ǡ Ǥ ǡ ǡǡ ȏͳȐǤ Literature review and Methodology ǡ Ǥ ǡ ȋ Ȍǡ ǡ ǡǡ Ǥ Ǥ ͳͻͺͲǤ Ǥ Table 1. ͳͻͺͶ ʹͲͶǡ Ǧ ʹͲͲͲ ͳͻͻͲ Ǧ ǡ ǡ Ǥ ȋ Ȍǡ ǡ Ǥ Ǥ Ǧ Ǥǡ ǡ Ǥ ǡ 23

24-bet

Volume 1, Issue 2 24 June 2024 Management and Future Technologies journal.umft.uz ǡ Ǥ Ǥ ǡ Ǥ ̵ Ǧ ȋ Ȍǡ Ǥ Ǥ ǡ ǡǡ ǡ ǡ Ǥ ǣ ǡ Ǧ ǡ Ǥ ǣ ȋ Ȍ Ǥ ǣ Ǥ ǣ ǡ Ǥ The main findings and Results Ǥ ǡ Ǧ ȋȌǡ Ǥ Ǥ ǡ ǡ Ǧ ȏͷȐǤ Figure 1.

25-bet

Management and Future Technologies journal.umft.uz June 2024 Volume 1, Issue 2 Figure 2.Ǧ 25 Ǥ ǡ Ǥ Ǥ ǡ ȏͻȐǤ ǡ ǡ ȋǡ Ȍ ȋ Ȍ ȋ ȌǤ ȋ Ȍ Ǧ ȋǦ Ȍǡȋͳ Ȍ ǡǤ ǡ ȋ ȌȏȐǤ Ǥ ǡ ȋ Ȍ Ǥ Ǥ ǡ Ǥ ǡ Ǥ Ǥ ȏͷȐǤ ǦǤ ǡ ȏͳͲȐǤ ǡ Ǥ Ǧȋ ȌǤ Ǥ Ǥ Ǥ Ǥ ǡǡǡǡ ǤȏȐǤ ǡ

26-bet

Volume 1, Issue 2 26 June 2024 Management and Future Technologies journal.umft.uz ǡ ǡ ǡ Ǥ Ǥ Ǥ Ǥ Ǥ ȋ̈́͵ͲͲͲȌȏͺȐǤ ǡ ǡ Ǥ ǡ Ǥ Ǧ Ǥ Ǥ ǡ Ǥ ǣ ǡ ǡ ǡ Ǥ Conclusion ǡ ȋ Ȍ Ǥ Ǥ Ǧ ǡ Ǥ Ǧ Ǥ ǡ ǡ Ǥ ǡ ǡ ǡ Ǥ ǡ ǡ ǡ ǡ ǡ ǡ Ǥ ̵ ǡǡǤ Ǥ Ǧ ǡǡ ǡ Ǥ ǡ Ǧǡ ̵ ǡ Ǥ Ǥ

27-bet

Management and Future Technologies journal.umft.uz June 2024 Volume 1, Issue 2 References 1. Abasxanova X. Yu, Amirsaidov U. B. Microprocessors. Study guide for higher educational institutions. “Fan va texnologiyalar”. Tashkent -2016. – 272 p. 2. Abasxanova, X. Yu. Digital technology. 5.55.01.01- Textbook for students studying telecommunication technologies (telecommunications, broadcasting, mobile communication). ”Muhr-press”, Tashkent -2022. –284 p. 3. Abaskhanova, X. Yu, Juraev l. N., Khoshimova F.R. Digital technology. 5.55.01.01- Study guide for students studying telecommunication technologies. “Muhr-press”, Tashkent -2022. –200 p. 4. Abasxanova X. Y. The role of geographic information system in growing agricultural production //Universum. – 2022. 5. Abaskhanova, H. Yu, K. Sherjanova. Creating microprocessor systems for people with disabilities creating microprocessor systems for people with disabilities. Collection of reports of the republican scientific-practical conference prospects for the development of information and communication technologies. Karshi-2018. P. 87-89. 6. Abaskhanova, H. Y. Applying infocommunication technologies to agriculture. Current problems of modern science. International conference. Chicago USA-2022. 7. Abasxanova, X. Yu. Modeling digital devices with the help of vhdl programming language. Current problems of modern science. International conference. Chicago USA. 2022. 8. Abaskhanova X. Applying infocommunication technologies to agriculture. International scientific and current research conferences, 2022., 27–29. Retrieved from https:// orientalpublication.com/index.php/iscrc/article/view/615 9. Abasxanova X.Yu. Application of information technologies for remote monitoring of greenhouse land plots. International scientific journal “Universum: technical sciences”. 2023, Issue: 1(106), part 4, p.31-35. URL:https://7universum.com/ru/tech/archive/item/ 14878 10. Abasxanova X. Y. Advantages of application of innovative technologies in the development of preschool education. Mejdunarodniy nauchniy jurnal «Universum: texnicheskiye nauki». 2021, Edition: 12 (93). Part 6. 11. X.Yu.Abasxanova , J.B. Baltayev, N.V. Yaronova. 5350700 - “Radio-electronic devices and systems” (railway transport) educational program of the Ministry of Transport of the Republic of Uzbekistan for students of higher educational institutions. №332-005.Tashkent- 2023. 400 p. 12. Xalima A. EFFICIENCY OF APPLYING INNOVATIVE TECHNOLOGIES TO THE PLANT DEVELOPMENT //Universum: технические науки. – 2023. – №. 7-4 (112). – С. 33-35. 27

28-bet

Volume 1, Issue 2 June 2024 28 Mualliflar Nargiza Usmanova Ma’lumotlarni uzatish tarmoqlari va tizimlari kafedrasi, Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent Axborot Texnologiyalari Universiteti, 100084, Toshkent, O‘zbekiston; nargizausm@mail.ru Zafarjon G‘ayratov Ma’lumotlarni uzatish tarmoqlari va tizimlari kafedrasi, Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent Axborot Texnologiyalari Universiteti, 100084, Toshkent, O‘zbekiston; zafargayratov94@gmail.com *Mas’ul: nargizausm@mail.ru Management and Future Technologies journal.umft.uz VAZIYATGA SEZGIR AQLLI MUHITNING NAMUNAVIY ARXITEKTURASI A nnotatsiya: Ushbu maqola, zamonaviy texnologiyalar yordamida yaratilayotgan vaziyatga sezgir aqlli muhitlarning asosiy arxitekturaviy yechimlariga bag‘ishlangan. Maqolada aqlli muhitlar uchun ishlatiladigan arxitekturaning asosiy komponentlari va ularning vazifalari batafsil tahlil qilinadi. Sensorlar, ma’lumotlar bazasi,, bilim bazasi, kontekstni tahlil qilish, faoliyatni tanib olish, qaror qabul qilish va ijro etish kabi tarkibiy qismlar yoritilgan. Shuningdek, maqola aqlli muhitlarning ishlash prinsipi va ularning kundalik hayotimizdagi ahamiyati haqida ma’lumot beradi. Aqlli muhitlarning kelajakdagi rivojlanish istiqbollari va ularning foydalanuvchilarga taqdim etishi mumkin bo‘lgan imkoniyatlar ko‘rib chiqiladi. Kalit so‘zlar: aqlli muhitlar, arxitektura, sensorlar, ma’lumotlar bazasi, bilim bazasi, kontekstni tahlil etish, faoliyatni tanib olish, qaror qabul qilish, ijro etish komponentlari, texnologik integratsiya. Copyright: © 2024 by the authors. Ushbu maqola Creative Commons Attribution (CC BY) litsenziyasi shartlari asosida tarqatiladigan ochiq foydalanish maqolasi hisoblanadi (https://creativecommons.org/ licenses/by/4.0/).

29-bet

Management and Future Technologies journal.umft.uz A MODEL ARCHITECTURE OF A SITUATIONSENSITIVE INTELLIGENT ENVIRONMENT A bstract: This article is devoted to the main architectural solutions of situation-sensitive smart environments created with the help of modern technologies. The article analyzes in detail the main components of the architecture used for smart environments and their functions. Components such as sensors, database, knowledge base, context analysis, activity recognition, decision making and execution are covered. Also, the article provides information about the principle of operation of smart environments and their importance in our daily life. Prospects of future development of smart environments and the opportunities they can provide to users are considered. June 2024 Volume 1, Issue 2 29 Authors Nargiza Usmanova Department of Data Transmission Networks and Systems, Tashkent University of Information Technologies named after Muhammad al-Khorazmi, 100084, Tashkent, Uzbekistan; nargizausm@mail.ru Zafarjon Gayratov Department of Data Transmission Networks and Systems, Tashkent University of Information Technologies named after Muhammad al-Khorazmi, 100084, Tashkent, Uzbekistan; zafargayratov94@gmail.com *Correspondence: nargizausm@mail. ru Keywords: intelligent environments, architecture, sensors, database, knowledge base, context analysis, activity recognition, decision making, execution components, technological integration. Copyright: © 2024 by the authors. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (https:// creativecommons.org/licenses/ by/4.0/).

30-bet

Volume 1, Issue 2 30 June 2024 Management and Future Technologies journal.umft.uz Kirish Hozirgi kunda axborot texnologiyalari rivojlanishi bilan “aqlli uy”, “aqlli bino”, “aqlli shahar”, “aqlli transport” va “aqlli muhit” kabi etilmoqda. Ushbu tushunchalar ichidan eng imkoniyati kengrog‘i, keng qamrovlisi va har tomonlama mukammalrog‘i “aqlli muhit” hisoblanadi. Aqlli muhit tizimlarining atrofdagi muhit ǡǡ imkoniyat va qulaylik yaratish va o‘z ongini kengaytirishga yordam berishga imkon beruvchi beqiyos vosita ekanligi isbotlandi. Shuning uchun, so‘nggi yillarda ishlab chiqarishda ko‘plab qlli muhit yechimlari chiqmoqda va sanoat miqyosida eng so‘nggi keng tarqalgan kompyuter texnologiyalaridagi ilmiy yutuqlar qo‘llanilmoqda. Vaziyatga sezgir aqlli muhit taqdim etayotgan xizmatlar ko‘lami kengdir. Kelib chiqish tarixiga yuzlanadigan bo‘lsakǡ ͳͻͻʹǦyildagi “Active Badge” tizimi orqali qabul qiluvchi joylashgan xonaga qo‘ng‘iroqni yo‘naltiradigan telefonlardan, siz uyg‘ongan vaqtingizga mos ǡǦatvor qoidalari va rejalashtirish texnikalari bilan to‘liq binolarni avtomatlashtirish tizimlarigacha cho‘ziladi. Bu tizimlar sizning ko‘zingizni qisishingizni kutib, murakkab sun’iy intellekt qarorlarini ishga tushirish uchun, sizning o xatti harakatingizni tushunib bajarishga tayyor bo‘ladi. ǡǡ katta shahar infrastrukturasida ham muhim ahamiyatga ega. Ba’zan butun mahallalar aqlli a ko‘rib chiqilishi mumkin, bu ko‘plab “Aqlli to‘r” (Smart Grid) imkoniyatlarini beruvchi loyihalar [1] tomonidan ko‘rsatilgan. Kichik miqyosdagi energiya ishlab chiqarish ǡ ǡ ǡ binolar ma’lum vaqtlarda iste’mol qiladigan elektr energiyasidan ko‘ra ko‘proq energiya ishlab Ǥ ȋ ̶̶ ǡ bo‘lganligi sababli yanada qimmatli hisoblanadi) energiyani yo‘qotib qo‘ymaslik uchun, binalar o‘rtasida to‘liq avtomatlashtirilgan texnikalari bilan jihozlangan, bir binodan boshqa qo‘shni Ǧ ȋǦǦȌ Ǥ landiyaning “PowerMatching City” loyihasi kabi birinchi sinov loyihasida 25 ta o‘zaro bog‘langan xonadonlar mavjud bo’lib, bunday energiya arzon narxda keladi va "uzatish ortiqcha xarajati" ham keskin kamayadi, chunki endi o‘rtacha ȏʹȐǤ Aqlli muhitlar ǦǦǡ ̵̵ ̵ Ǥ ǡ ǡ ̵ ̵ Ǧ ̵Ǥ Aqlli muhitlar bo‘yicha o‘tgan yillarda aqlli bino avtomatlashtirishiga bag‘ishlangan ko‘plab loyihalar amalga oshirildi. Ushbu loyihalar orqali ko‘rish mumkinki, aqlli muhitlar turli xil ko‘rinishlarda va turli o‘lchamlarda mavjud, lekin ularning har biri o‘z navbatida aqlli Ǥ Ko‘rib chiqilganidek, vaziyatga (kontekstga) sezgir aqlli muhitlar ko‘plab turli shakllarda va miqyosda mavjud bo‘lishi mumkin, lekin asosiy g‘oya bir xil qoladi ya’ni, tizim o‘z kontekstini, ya’ni atrofdagi muhitni biladi, u aqlli, oldindan belgilangan, o‘rganilgan yoki

31-bet

Management and Future Technologies journal.umft.uz June 2024 Volume 1, Issue 2 Ǥ rning qulaylik va xabardorlik darajasini ham oshiradi. Seng Loke o‘z ȋǡ ʹͲͲȌ ȋȌ ȏ͵Ȑǣ • • • Ǣ o‘ylash; Ǥ an bir necha yil o‘tib, ushbu mavzu juda qiziqarli bo‘lib qoldi va ko‘plab loyihalar, ilmiy tadqiqotlar va ishlab chiqarishdagi yutuqlar aynan shu sohaga bag‘ishlandi. Ko‘plab boshqa tadqiqot sohalarida bo‘lgani kabi, turli tadqiqot guruhlari ǡȋȌ muhitlar sohasida guruhlar duch keladigan muammolar ko‘p jihatdan o‘xshash bo‘ladi, va ularning ba’zilari bir necha marta, ba’zan o‘xshash usullar bilan hal qilindi. ǡ ǤʹͲͲͲǦyillarning boshidan beri ko‘plab loyihalarda Ǥ ǡ tizimlarning arxitekturasiga tubdan qaraganda, ular orasida ko‘plab o‘xshashliklarni payqash mumkin. Asosiy tuzilish bir xil bo‘lgani bilan, eng katta farqlar odatda alohida komponentlar darajasida paydo bo‘ladi va ular turli yakuniy darajadagi talabǤ ǡ standartlashtirish g‘oyasi tabiiy ravishda paydo bo‘ldi. Ko‘plab muvaffaqiyatli va davom ǡǡ bilan aytganda “eng yaxshi amaliyotlar”ni topishga harakat qildik. Bu kelajakdagi loyihalarga umumiy tizim arxitekturasi bo‘lib xizmat qilishiga va har bir loyihadagi noyob talablarga ko‘proq e’tibor qaratishga yordam beradi. Preuveneyers va Novaisning tadqiqotiga ko‘ra ǡǡ kabi turli darajalardagi aqlli keng tarqalgan ilovalar bo‘yicha eng yaxshi arxitektura namunasini topish va o‘rganishga qaratilgan o‘xshash tadqiqotlarni ko‘rib chiqiladi [5]. Bu maqolada esa, biz aqlli muhit tizimlarining arxitekturasi uchun umumiy namunaga e’tibor qaratamiz. Biz aqlli muhit loyihalarida umumiy bo‘lgan arxitekturaning bir nechta pog‘onasini tiramiz va bu pog‘ona qismlari bo‘lishi mumkin bo‘lgan potensial komponentlar haqida muhokama qilamiz. Keyin, shunday arxitektura ichida umumiy ma’lumot oqimlarini muhokama qilamiz va eng muhim muammolarni, masalan, ko‘lamni kengaytirish va xatolarga Ǥ Ǧǡ ǡ etayotgan aqlli bino loyihalarini taqdim etamiz va ko‘rsatilgan namuna ularning arxitekturalarida osonlik bilan moslashtirilishi mumkinligini ko‘rsatamiz. ʹͲͲͺǦ ̶ ̶ ȋͶȌ doirasida aqlli kvartira quriladi. Loyiha murakkab sun’iy intellekt (AI) rejalashtirish ǡ Ǥ Shuningdek ushbu loyihalar qatoriga “eǦDiana” loyihasi (2009Ǧyil), “GreyenerBuildings” ȋʹͲͳ͵Ǧyil), “ThinkHome” loyihasi (2013ǦȌ Ǥ alanuvchilarning odatlarini o‘rganish, ularning xattiǦ 31

32-bet

Volume 1, Issue 2 32 June 2024 Management and Future Technologies journal.umft.uz oshirishga qaratilgan. Endi biz loyihalarda umumiy bo‘lgan komponentlarni batafsil taqdim Ǥ Umumiy arxitektura ȋȌ Ǥ ͳǦrasmda ko‘rsatilgan. Biz to‘liq arxitekturani to‘rtta pog‘onaga bo‘lish mumkinligini va har bir pog‘onada bir ne mavjudligini ko‘rsatamiz. Ko‘pgina komponent namunalari barcha kontekstga sezgir aqlli muhitlar uchun umumiy bo‘lgan talablarga ko‘ra arxitektura loyihasi o‘xshashliklaridan kelib Ǥ 1-rasm.Ǥ to‘liq mos kelmasligini ta’kidlash muhimdir. Bu yerda keltirilgan komponentlar asosiydir, lekin ko‘pincha amaliyotda ba’zi bir yo ǡ

33-bet

Management and Future Technologies journal.umft.uz June 2024 Volume 1, Issue 2 boshqa komponentlar o‘rtasida aloqani o‘rnatadi yoki kuzatuvchi, proksi, monitor kabi vazifalarni bajaradi. Shuningdek, agar tizim ma’lum bir maxsus qobiliyatga ega bo‘lsa, masalan, qo‘llabǦquvvatlash tizimi kabi, ko‘pincha bu alohida komponentni talab qiladi. Shunday qilib, bu maqolada tavsiflanadigan tizim zarurat tug‘ilganda ko‘proq komponentlarni ulash kengaytirilishi mumkin deb qaralishi kerak. Aksincha, ba’zi taqdim etilgan komponentlar va oqimlar ba’zan kichikroq miqyosdagi loyihalarda soddalashtiriladi, Ǥ ta’kidlanadi. izik pog‘ona tizimning barcha apparat qismlarini o‘z ichiga oladi, bu esa barcha simli va simsiz sensorlar, harakatlantiruvchilar, tarmoq sxemasi, ular bilan bog‘liq past darajadagi protokollar va boshqalarni o‘z ichiga oladi. Fizik pog‘onaning asosiy vazi haqida ma’lumotni to‘plash va uni yuqori pog‘onalarga uzatishdir. Past darajadagi protokollar bir xil shlyuzni ta’minlash uchun amalga oshirilishi mumkin, bu esa interfeyslarni birlashtirish, ’lumotni birlashtirish orqali tarmoq talablarini kamaytirish imkonini beradi. Fizik pog‘onaning ikkinchi asosiy vazifasi yuqori pog‘onalardan Ǥ hit arxitekturasi namunasining har bir pog‘onasi alohida komponentlarga ega. Har bir komponent esa bir nechta aniq vazifalarga ega. Avvalo, bu pog‘ona tizimning ma’lumotlar saqlash joyini o‘z ichiga oladi, ya’ni muhit, tizim konfiguratsiyasi, tizim ǡ barcha ma’lumotlarni to‘playdi va saqlaydi. Shuningdek ushbu pog‘ona, oddiy sensor xatolari yoki nosozliklarni aniqlay oladigan, past yuqori darajali mantiqiy holatiga o‘zgartiradigan va boshqalar kabi ma’lumotlarni qayta ishlash komponentini o‘z ichiga olishi kerak. Fikrlash pog‘onasida tizimning mantig‘ijoylashgan. Bu pog‘ona tizimning harakatlariga qaror qilish uchun javobgar bo‘lgan barcha komponentlarni o‘z ichiga oladi, bu oddiy mantiq qat’iy “agar – unda” (ifǦthen) qoidalar orqali belgilangan bo‘lishi mumkin yoki rejalashtirish yoki harakatlarni jadvalga kiritish kabi murakkab AI texnikalari bo‘lishi mumkin. Shuningdek ushbu pog‘ona, faoliyatni tanish yoki o‘rganish komponentlarini o‘z ichiga olishi mumkin, bu Ǥ Foydalanuvchi pog‘onasi tizim haqida ma’lumotlarni uning foydalanuvchilariga taqdim Ǥ Ǥ ǡ yaratilgan qulayliklari, tizimning ma’lum qarorlari uchun sabablar haqida ma’lumot beradi va foydalanuvchiga o‘z ehtiyojlariga muvofiq tizim konfiguratsiyasini o‘zgartirish, yangi ijro Ǥ o‘zi tizim haqida metaǦma’lumotlarni taqdim etadi, masalan, barcha komponentlarning holati, ular to‘g‘ri ishlayotganligi, statistika, resurslarni iste’mol qilish va bosǤ pog‘onani batafsil tavsiflaymiz. Fizik pog‘ona ik pog‘onaing asosiy qismi, nomidan ko‘rinib turibdiki, apparat qismdir, ya’ni muhitga o‘rnatiladigan qurilmalar. Aqlli uy muhitini amalga oshirishni rejalashtirgan barcha guruhlar labki bosqichdan boshlab oldindan hal qilinadigan muammo bilan to‘qnash keladi. Masalan, ular foydalanmoqchi bo‘lgan qurilmalarning xilmaǦxilligi. Hozirgi vaqtda ba’zi shgan bo‘lsaǦda, hanuz ko‘plab maxsus ehtiyojlarga mo‘ljallangan, turli xil va ehtimol 33

34-bet

Volume 1, Issue 2 34 June 2024 Management and Future Technologies journal.umft.uz monopoliya asosidagi interfeys va aloqa protokollari bilan ta’minlangan maxsus qurilmalar Ǥ Shuning uchun interfeys va ma’lumotlarni yig‘ishni tizimga yanada chuqu yuborishdan oldin unifikatsiya qilish muhimdir. Bunday unifikatsiya quyi bog‘lanish ǡ qo‘shish, olib tashlash yoki o‘zgartirishni osonlashtiradi. Tizimning bo faolsizlantiradi va uning dastur shaklida qurilmani almashtirishda tizimning fizik pog‘onasidan tashqarida birorta ham kod satrini o‘zgartirishni talab qilmaydi. Shuning uchun fizik pog‘onaning muhim qismi Ǧ Ǥ dastlab qurilmalardan ma’lumotlarni yig‘adi va uni tizimning ichida bir xil usulda yuborish uchun past darajali transformatsiyani qo‘llabǦquvvatlaydi. Shlyuz juda ko‘p qurilmaga bog‘liq bo‘lib, qurilma turlaridagi har qanday o‘zgarishda o‘zgartǤ Albatta, konseptual jihatdan ba’zi boshqa qismlar ham, ayniqsa ma’lumot beruvchi qurilmalar sifatida va fizik qurilmalar sifatida ko‘rib chiqilishi mumkin, masalan, shaxsning kun tartibi, VoIP orqali qo‘ng‘iroq qilish jarayoni yokiǤ Ǧtez bunday voqealar dastlab “yuqori”dan, ya’ni foydalanuvchi pog‘onasidan yoki hatto keng qamrovli boshqaruv pog‘onasi yoki fikrlash pog‘onasiga to‘g‘ridanǦto‘g‘ri kirish nuqtasi orqali Ǥ Keng qamrovli boshqaruv pog‘onasi Keng qamrovli boshqaruv pog‘onasi butun tizimning boshqaruvchisi hisoblanib, boshqa barcha komponentlarning asosiy qo‘llabǦquvvatlovchisidir. Shuningdek, u asosiy ma’lumot oqimlari va ma’lumot saqlash kanallarini o‘z ichiga oladi va ba’zi jihatdan ushbu pog‘ona ikki xil infrastrukturani (masalan, fizik va fikrlash pog‘onasi komponentlarini) birlashtiradi va Ǥ Bu pog‘onaning bir nechta asosiy komponentlari mavjud va ularning har biri bir aqlli mavjud bo‘ladi. Ǥ Ǥ ma’lumotlar bazasi ushbu komponentga tegishli bo‘lib, ba’zi tizimlar uchun ushbu komponent ma’lumotlar bazasi bilan sinonim bo‘ladi. Bilimlar bazasida 3 xil ko‘rinishdagi ma’lumotlar ǣ • Statik ma’lumotlar; • Dinamik ma’lumotlar; • Natijaviy (qayta ishlangan) ma’lumotlar Ǧ bu qurilmalar haqida statik ma’lumotlar. Bu tizimda mavjud bo‘lgan ǡǡ ǡ ular taqdim etadigan vazifalar tuzilishi yoki ularga o‘rnatilishi mumkin bo‘lgan holatlar kiradi. Bilimlar bazasining ikkinchi turdagi ma’lumoti dinamikdir va bu yuqori chastotada o‘zgaradigan ma’lumotlarni, masalan, muhitning joriy holati, qurilmalar yoki bajarilgan buyruqlarni anglatadi. Ko‘plab tizimlar ushbu turdagi ma’lumotlarni to‘g‘ridanǦto‘g‘ri tegishli komponentlarga yuborishni afzal ko‘rishadi. Shuningdek, dinamik ma’lumotlarni uzatish uchun to‘g‘ridanǦto‘g‘ri aloqa bilimlar bazasidan tashqarida bo‘lsa ham, ma’lumotlarni saqlash va aloqa bo‘lishi kerak. Nihoyat, bilimlar bazasidagi oxirgi turdagi ma’lumotlar deyarli eksklyuziv tarzda fikrlash

35-bet

Management and Future Technologies journal.umft.uz June 2024 Volume 1, Issue 2 pog‘onasida ishlatiladi, chunki bu yerda yuqori darajadagi fikrlash uchun zarur bo‘lgan ba ma’lumotlar mavjud. Bu yerda ma’lumotlar bazasi tizim qanday vaziyatdan foydalanishiga katta darajada bog‘liq. Masalan, ontologiyaga asoslangan tizimlar uchun, ThinkHome (Reinisch, ǡƬǡʹͲͳͲȌǡǤ Vaziyat (Kontekst). Keng qamrovli boshqaruv pog‘onasining keyingi komponenti kontekst hisoblanadi. Kontekstning asosiy vazifasi qurilmalardan yig‘ilgan past darajali qayta ishlanmagan ma’lumotlarni yuqori darajali ma’lumotlarga aylantirishdir, bu pog‘onasida foydalanish uchun mos keladi. Bunday qayta ishlashning bir turi ma’lumotlarni inkapsulyatsiyalashdir. Masalan, akustik sensor kabi ba’zi sensorlar juda yuqori chastotada ma’lumot yuboradi. Yuqori darajadagi fsil ma’lumotlarga muhtoj bo‘lmasligi mumkin. Ayrim soddalashtirilgan tizimlar faqat tovush borligi yoki yo‘qligi yoki tovush darajasini bilishni xohlashi mumkin, shuning uchun ko‘p miqdordagi ma’lumot uzatishlarni vaziyat (kontekst) bosqichida ma’lumotlar Ǥ qoidasiga to‘g‘ri keladi va tizim xotirasidan imkon qadar kam joy egallaydi. Ǥ komponenti ma’lum ma’noda kontekstning to‘liq teskarisi hisoblanadi. Ijroning vazifasi fikrlash pog‘onasidan qabul qilingan harakat maqsadlarini qurilmalarga yuborilishi mumkin bo‘lgan ijro etiladigan harakatlarga aylantirishdir. Vazifaga qo‘shimcha tarzdaqurilmalar tomonidan buyruqlarning to‘g‘ri bajarilishini nazorat qilish ham Ǥ Tashxis. Nihoyat, keng qamrovli boshqaruv pog‘onasining oxirgi komponenti tashxis komponentidir. Bu komponent ixtiyoriy hisoblanadi, ya’ni ba’zi tizimlar uni aniq amalg ǡ Ǥ Komponentning vazifasi sensorlardan ma’lumotlarni o‘qishni va ijro natijalarini kuzatish, qurilmalarning to‘g‘riligini tekshirish va iloji boricha har qanday xato aniqlashdir. Masalan, ko‘plab batareyali qurilmalar batareya quvvati past bo‘lganda noto‘g‘ri ma’lumotlar yuborish ehtimoliga ega. Agar erta aniqlanmasa, bu fikrlash darajasida katta Ǥ Fikrlash pog‘onasi ikrlash pog‘onasi tizimning domen darajasidagi mantig‘ni o‘z ichiga oladi. Har bir aqlli kerakligi to‘g‘risida o‘z g‘oyalariga ega bo‘lishi kerak. ir tizimlar tadqiqotlarining ko‘plab yillari davomida domen darajasidagi ma’lumotlarni modellashtirishning turli usullari ishlab chiqildi, ba’zilari umumiy, ba’zilari esa tizim hal qilishga mo‘ljallangan aniq vazifaga qaratilgan. ȋǡ 2010)da taqdim etilgan. Vaziyatni tasvirlash modelini aniq tanlash, tizimning o‘rganish, faoliyatni tanish va qaror qabul qilish qobiliyatlariga katta ta’sir ko‘rsatadi, shuning uchun bu Ǥ Biz bu pog‘onani uch komponentga ajratdik, ammo kelajakdagi aqlli muhit loyihalari bu komponentlarning har qanday kombinatsiyasini turli usullarda o‘z ichiga olishi mumkǤ O‘rganish. O‘rganish komponenti kirish ma’lumotlariga asoslanib, eng yaxshi qarorlar va harakatlarni avtomatik ravishda o‘rganishga javobgardir, bu real vaqt ma’lumotlari yoki oldin yig‘ilgan statik ma’lumotlar bo‘lishi mumkin. 35

36-bet

Volume 1, Issue 2 36 June 2024 Management and Future Technologies journal.umft.uz O‘rganish komponenti tiz o‘rinni egallaydi. Bir tomondan, bu komponent ixtiyoriydir, ya’ni masalan, u qoida asosidagi tizim bo‘lsa, hech qanday o‘rganishni qo‘shmasdan aqlli muhit tizimini qurish mumkin. Boshqa ǡkomponent mavjud bo‘lsa, u tizimdagi eng muhim markaziy o‘rinlardan birini Ǥ Ushbu komponentning asosiy vazifasi mashinani o‘rganishdir. Mashinani o‘rganish, sun’iy neyron tarmoqlari, vektor mashinalarini qo‘llabǦǡ ǡ algoritmlar, kuchaytirilgan o‘rganish, turli klasterlash texnikalari orqali aqlli muhit tizimlarini Ǥ Ǥ ma’lumotoladi va muhit haqida ko‘proq yuqori darajadagi ma’lumotni tasniflash va aniqlash uchun ichki bilimni qo‘llaydi. Masalan, kontekst xonada harakat borligini ko‘rsatuvchi harakat sensorining o‘qishini yuborgan bo‘lsa ham, faoliyatni aniqlash bu xonada biror mavjudligiga mos kelishini tekshiradi. Faoliyatni aniqlash ovoz, video yoki tasvirni tanishni o‘z ichiga olishi mumkin. Ko‘pincha u faoliyatni tasniflash va tanish uchun o‘rganish Ǥ sh. Qaror qabul qilish komponenti aqlli muhitni jim kuzatuvchidan qat’iy Ǥ Ǥ Faoliyatni aniqlash va o‘rganish komponentlari singaǡ ko‘plab turli shakllarda qo‘llaniladi. Foydalanilishi mumkin bo‘lgan usullar orasida ǡ ǡ ǡ ǡǡfikrlash, noto‘g‘ri fikrlash va boshqalar bor. Foydalanuvchi pog‘onasi Ko‘plab loyihalar foydalanuvchilar uchun alohida maxsus e’tiborni qaratmasdan, o‘z lab qo‘yilgan. Biz buni namunaviy arxitekturada alohida bag‘ishlangan pog‘ona sifatida ko‘rib chiqish kerakligini ta’kidlaymiz. Foydalanuvchi pog‘onasi tizimni foydalanuvchiga ko‘rsatadi va tizimni o‘zgartirish va ǡǡtizimning qarorlarini bekor qilish va boshqa ko‘plab imkoniyatlarni Ǥ Pog‘onaning birinchi komponenti muhit ma’lumotidir. Bu kuzatuvchi komponent bo‘lib, o‘z ma’lumotlarini 3 ta manbadan oladi: • Dinamik ma’lumotlardan; • ȋȌǢ • Ǥ Foydalanuvchi pog‘onasining ikkinchi komponenti bilimlar bazasi ma’lumotidir. Qurilmalar holati va ularning konfiguratsiyasi, mumkin bo‘lgan harakatlar haqida statik ma’lumotlar immatli ma’lumot sanaladi. Bilimlar bazasi ma’lumoti asosan statik axborot, qurilma konfiguratsiyalari va qurilmaning umumiy tavsifi kabi ma’lumotlar bilan boyitiladi. Foydalanuvchi pog‘onasining navbatdagi komponenti bu tizim monitori hisoblanadi. ǡǡ balki o‘z tizimi haqida ma’lumot ko‘rsatadi. Masalan, komponentlarning yaroqlilik holati,

37-bet

Management and Future Technologies journal.umft.uz June 2024 Volume 1, Issue 2 ularning ishlash ko‘rsatkichlari, aniqlangan holat o‘zgarishlari yoki xatolar, va hoǤǡ shuningdek, qurilmalardagi aniqlangan xatolarni o‘z ichiga oladi. Bunda qurilma to‘g‘ri ishlayotganini yoki rostdan ham o‘zgartirilishi yoki ta’mirlanishi kerakligini tekshirish uchun Ǥ anuvchi pog‘onasining oxirgi komponenti fikrlash natijalari hisoblanadi. Ushbu komponent orqali ma’lum bir qaror tizim tomonidan nima uchun qabul qilinganini ko‘rsatadi. Masalan, agar tizim ma’lum bir harakatni bajarishga qaror qilsa, bu komponent qaysi qo aniq faollashtirilganini ko‘rsatadi. Bu yerda fikrlash pog‘onasining barcha komponentlaridagi ma’lumotlarni, jumladan qaror qabul qilish, o‘rganish va hatto faoliyatni aniqlash komponentlaridan ma’lumotlarni qayta ishlaydi. Fikrlash natijasi kompone Ǥ ǡ Ǥ 37

38-bet

Volume 1, Issue 2 38 June 2024 Management and Future Technologies journal.umft.uz Adabiyotlar 1. Aiyello, M., Aloise, F., Baldoni, R., Cincotti, F., Guger, C., Lazovik, A., et al. (2011). Smart homes to improve the quality of life for all. Engineyering in Medicine and Biology Sociyety, EMBC, 2011 Annual International Conference of the IEEE (pp. 1777-1780). IEEE. 2. Antoniou, G., & Harmelen, F. v. (2009). Web ontology language: Owl. In Handbook on ontologiyes (pp. 91- 110). Springer. 3. Apache Zookeyeper. (2010). Retriyeved 2013, from Apache Zookeyeper: http://zookeyeper. apache.org/ 4. Bettini, C., Brdiczka, O., Henricksen, K., Indulska, J., Nicklas, D., Ranganathan, A., et al. (2010). A survey of context modelling and reasoning techniquyes. Pervasive and Mobile Computing , 6(2), 161-180. 5. Beywatch. (2008). Retriyeved 2013, from Beywatch project: http://www.beywatch.eu/ 6. Bliyek, F., van den Noort, A., Roossiyen, B., Kamphuis, R., de Wit, J., van Der Velde, J., et al. (2010). PowerMatching City, a living lab smart grid demonstration. Innovative Smart Grid Technologiyes Conference Europe (ISGT Europe) (pp. 1-8). IEEE. 7. Callaghan, V., Clarke, G., Colley, M., Hagras, H., Chin, J. S., & Doctor, F. (2004). Inhabited intelligent environments. BT Technology Journal , 22(3), 233-247. 8. Capodiyeci, N., Pagani, A., Cabri, G., & Aiyello, M. (2011). Smart meter aware domestic energy trading agents. Proceyedings of the 2011 workshop on E-energy market challenge (pp. 1-10). ACM. 9. CASAS. (2008). Retriyeved 2013, from CASAS project: http://ailab.wsu.edu/casas/

39-bet

Management and Future Technologies journal.umft.uz A COMPARATIVE ANALYSIS OF TRADITIONAL AND DEEP LEARNING-BASED APPROACHES FOR FACE DETECTION: PERFORMANCE, ADVANCEMENTS, AND CHALLENGES June 2024 Volume 1, Issue 2 39 Authors Elmurod Urinov Department of Communication and Digital Technologies, University of Management and Future Technologies, Tashkent, 100208, Uzbekistan; u.elmurod1988@gmail.com Nurbek Kholmurodov Department of Communication and Digital Technologies, University of Management and Future Technologies, Tashkent, 100208, Uzbekistan; *Corresponce: u.elmurod1988@ gmail.com A bstract: This thesis presents a comprehensive survey and analysis of various neural network architectures utilized in the domain of face detection, focusing specifically on their effectiveness in handling occlusion. The research investigates the challenges posed by occlusion in face detection and examines state-of-the-art neural network models designed to address this issue. The study explores the strengths, limitations, and advancements made in these architectures concerning occlusion handling. Keyword: Face detection, traditional approaches, deep learning, Viola-Jones, CNN, HOG. Copyright: © 2024 by the authors. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (https:// creativecommons.org/licenses/ by/4.0/).

40-bet

Volume 1, Issue 2 June 2024 Management and Future Technologies journal.umft.uz Introduction 40 ǡ ǡ Ǥ ǡ ǡ ǡ ǡ Ǧ Ǥ ǡ ǡ Ǥ Ǥ ǡ ǡ ̵Ǧ Ǥ ǡ ǡ ǡ ǡ ǡ Ǥ ̵ Ǥ Ǥ Ǥ Ǥ ǡ ǡǡ Ǥ Exploring Face Detection Techniques 2.1 Traditionalapproaches Ǧ ǡ ǡ ȏͳȐǤ Ǧ ǡ Ǥ Ǧ Ǥ ǡ ǡ Ǥ ȋȌǡ ǡ Ǥ ǡ ǡ Ǥ ǡ ȏʹȐǤ ǤǦ ǡ ǡ Ǧ Ǥ ǡ Ǥ Ǧ Ǥ ǡǡ Ǥ Ǧ ǡ

PDF hujjat

1 / 1
Yuklab olish

Universitet litsenziyalari

Litsenziya preview