Бұл мақалада Coursera, edX, Udacity, Stepik және Skills enbek платформаларының формалды емес білім беру аясында SWOT-талдауы ұсынылады. MOOC (Massive Open Online Courses) платформалары заманауи білім берудің маңызды құралы болып табылады, өйткені олар көптеген адамдарға өз бетінше білім алу мүмкіндігін береді. Зерттеу барысында әрбір платформаның мықты және әлсіз жақтары, сонымен қатар олардың ұсынатын мүмкіндіктері мен кезігетін қауіптері жан-жақты талданды. Coursera және edX сияқты жаһандық платформалар жоғары сапалы, халықаралық деңгейдегі курстарды ұсынады, ал Stepik пен Skills enbek платформалары аймақтық аудиторияға және жергілікті тілдерді қолдауға бағытталған. Сонымен қатар, Udacity платформаcы техникалық мамандарды даярлауда және практикалық дағдыларды дамытуда ерекше орын алады. SWOT-талдау барысында әрбір платформаның формалды емес білім беру саласына тигізетін әсері анықталып, олардың осы саладағы рөлі айқындалды. Зерттеу нәтижелері платформалардың формалды емес білім беру жүйесіндегі қолжетімділігін, мазмұнның сапасын және оларды одан әрі дамыту перспективаларын көрсетті. Сонымен қатар, мақалада MOOC платформаларын формалды емес оқытуда қолданудың артықшылықтары мен кемшіліктері де қарастырылған, бұл олардың білім беру процесіндегі рөлін жақсырақ түсінуге мүмкіндік береді. Бұл зерттеу білім беру саласындағы цифрлық технологияларды дамытуға үлес қосып, формалды емес білім беру жүйесін жетілдіруге бағытталған.

https://doi.org/10.48081/IIPM8904

2024

Выпуск 4

Мақалада статистикалық деректерді терең талдау есептерін автоматтандыру мәселесі қарастырылады. Ақпараттық технологиялар мен деректер ғылымының қарқынды дамуы деректерді талдауда жаңа әдістерді талап етеді. Microsoft Excel – аналитикалық есептеулер жүргізу үшін кеңінен қолданылатын құрал, алайда үлкен деректерді өңдеу кезінде қайталанатын есептеулердің көптігі автоматтандыру қажеттілігін туындатады. Осыны ескере отырып, Visual Studio Code бағдарламалау ортасында Python тілінде арнайы автоматтандырылған бағдарлама әзірленді. Бұл бағдарлама салааралық қатынастар кестесінің деректерін енгізу-шығару әдісін пайдалана отырып өңдейді, нәтижесінде уақытты үнемдеуге, есептеулерді жылдам әрі дәл жүргізуге жағдай жасайды. Бағдарламаның интерфейсі Excel файлдарын өңдеу процесін жеңілдетіп, өңделген мәліметтерді визуализациялауға мүмкіндік береді. Зерттеу барысында Экономикалық ынтымақтастық және даму ұйымының дерекқорынан алынған (URL: www.oecd.org) 1995 жылдан 2018 жылға дейінгі 66 елден 45 сала бойынша статистикалық тарихи деректері қолданылды. Бұл шешім статистикалық деректермен жұмыс істейтін зерттеушілер мен талдаушылар үшін тиімді құрал бола алады. Нәтижесінде, «Excel файлдарындағы жұмыс процестерін автоматтандыруға арналған бағдарлама: Excel файлдарын өңдеу» ЭЕМ-ге арналған бағдарламалық өнімге авторлық құқық куәлігі алынып, болашақта осы бағытта жетілдіру мүмкіндіктері белгіленді.

https://doi.org/10.48081/WJGW5634

2024

Выпуск 4

Бұл жұмыста автоматты дифференциалдауды жүзеге асыру үшін дуал сандар және олардың функциялары қарастырылды. Дуал сандардың алгебралық, тригонометриялық, көрсеткіштік және матрицалық көрсетілімдері анықталды. Дуал аргументті және дуал мәнді элементар функциялардың Тейлор қатарына жіктелуі берілді. Нәтижесінде нақты аргументті нақты мәнді функцияның мәні және бір мезгілде оның туындысының мәнін табатын маңызды формула алынды. Функцияның туындыларын есептеудің көптеген әдістері бар. Қарапайым мақсаттық функциялардың туындыларын аналитикалық жолмен алуға (қолмен шығаруға) және формулаларын енгізуге болады. Бұл өте дәл және тиімді тәсіл. Алайда мақсаттық функция күрделене түскен сайын қорытынды нәтиже де күрделене түседі және көп уақытты қажет етеді. Қолмен шығарудың көптеген нұсқалары бар. Бұл әдістер әртүрлі дәлдік деңгейімен және есептеу тиімділігімен ерекшеленеді. Сондай-ақ мақалада дуал сандар есептеу дәлдігін жоғалтпайтын классикалық дифференциалдауды жүзеге асырудың таза құралы ретінде қарастырылады. Автоматты дифференциалдау ақырлы айырымдар әдісімен салыстырғанда артықшылыққа ие. Өйткені ақырлы айырымдар әдісінде тәуелсіз айнымалының өсімшесін таңдау есептеудің қателігіне әсер етеді және оны регуляризация әдісімен шешу керек. Жұмыс үш бөлімнен тұрады. Бірінші бөлімде қажетті анықтамалар енгізілді және дуал сандардың қасиеттері анықталды. Екінші бөлімде функцияларды дифференциалдау үшін дуал сандардың қолданылуы сипатталады. Үшінші бөлімде дуал сандарға негізделген автоматты дифференциалдау Python бағдарламалау тілінде жүзеге асырылды.

https://doi.org/10.48081/KACG4714

2024

Выпуск 4

В данной статье проводится исследование в целях изучения работы перцептрона и его возможностей в распознавании образов. Задачи исследования: 1. Разработать две разные модели перцептрона и обучить их; 2. Проверить работу обеих моделей на исходных данных; 3. Проверить работу моделей на исходных данных с различными видами помех: удаление пикселей, добавление лишних пикселей, добавление лишней горизонтальной и вертикальной черт, удаление горизонтальной и вертикальной черт. Входные данные представлены матрицами размером 7 на 5, заполненные нулями и единицами, где 1 — закрашенный пиксель, 0 — незакрашенный. Содержимое картинок - числа от 0 до 9. После обучения и проверки на обучающей выборке нейросети должны будут определить число на повержденных изображениях. В итоге модели смогли определить числа как на обучающей выборке, так и на поврежденных изображениях. Данное исследование имеет следующие значения:  изучение способов распознавания образов с помощью перцептронов;  способствование более глубокому пониманию работы перцептронов;  в качестве основы для дальнейших исследований в области распознавания образов с применением нейросетей. Ключевые слова: перцептрон, нейронная

https://doi.org/10.48081/HAJC3064

2024

Выпуск 4

this article considers threats to integration systems, as well as methods of prevention. Threat modeling involves identifying potential threats to a system, assessing the likelihood and impact of each threat, and developing strategies to prevent or mitigate those threats. For integration systems, there are many potential information security threats, including unauthorized access, malware, insider threats, DoS attacks, SQL injection, and data leakage. To ensure the security and integrity of enterprise integration systems, it is crucial for organizations to understand these threats and implement appropriate security controls and monitoring. In addition, it shows the role of regular security assessments, employee training, and the integration of advanced threat detection technologies to actively address emerging threats and enhance overall system resilience. This article highlights the importance of information security threat modeling for integration systems and provides an overview of some of the key threats that organizations should be aware of when implementing and managing these systems.

https://doi.org/10.48081/DFQB8925

2024

Выпуск 4

In this article the results of experimental studies of fractal nature influence of the carbon nano-additives of fullerene C60 on the structure and properties of a low-density polyethylene (LDPE) are presented. The introduction of fullerene nano-additives into the LDPE matrix leads to an increase in the absorption properties, particularly the optical density of the system. The different electronic structure of the matrix of polyethylene and fullerene C60 shows different contribution of absorption abilities of one or another sample either in the short-wave or long-wave regions of the spectra presented in this work. Meanwhile, the low degree of conjugation in the low-density polyethylene matrix may affect absorption in the shorter-wavelength region of the spectrum at higher energies, while the absorption in the long-wavelength region may be due to allowed optical transitions in the C60 fullerene molecule. The intermolecular interaction in the considered sample system, occurring as a result of mutual exchange between the highest occupied molecular orbital of the donor (LDPE) and the lowest unoccupied molecular orbital of the acceptor (fullerene C60 molecule), arising due to the overlapping π-orbitals of the molecules of both reacting substances in the studied matrix, influences on the character of the investigated spectral features. The red shift of the absorption peaks in the corresponding spectra may be due to the change in the electronic structure of polyethylene caused by the interaction between fullerene and the aromatic ring of the polymer matrix of polyethylene. The analysis of the dynamics of changes in the fractal dimension of the low-density polyethylene-fullerene C60 system showed a possible gradual aggregation of fullerene molecules in the polyethylene matrix. The increase of fractal dimension of the studied samples with increasing concentration of fullerene nano-additives leads to a possible connection of interaction, subsequent aggregation of C60 molecules with electronic transformations in the spectral dependences.

https://doi.org/10.48081/ESEH7037

2024

Выпуск 4

В статье анализируется применение машинного Q-обучения для разработки адаптивного игрового искусственного интеллекта (ИИ) на примере классической игры "Крестики-нолики". Q-обучение, как один из основных методов машинного обучения с подкреплением, позволяет агенту учиться на основе взаимодействий с окружающей средой (игрой в крестики-нолики в данном случае) и получать оптимальные стратегии для достижения целей (победы/ничьей). В рамках экспериментов был создан агент в игровом движке Unity, который использует Q-обучение для выбора наилучших ходов. Для повышения адаптивности агента был введен элемент случайности в действия противника (классического заранее запрограммированного ИИ), что позволило агенту изучать разнообразные сценарии игры и избегать заучивания однотипных ходов. В статье подробно описаны методы реализации Q-обучения, параметры настройки и процесс обучения, включая этапы инициализации, сбора данных, выбора действий и обновления Q-таблицы. Обсуждаются преимущества и ограничения применения Q-обучения в игровой индустрии, а также предлагаются направления для дальнейших исследований и улучшений, включая применение более сложных алгоритмов обучения и использование многомерных состояний. Данное исследование демонстрирует потенциал использования методов машинного обучения для создания эффективных и адаптивных игровых ИИ, способных обучаться и улучшаться с течением времени.

https://doi.org/10.48081/OGMA4271

2024

Выпуск 3

Для более комплексного анализа локальной гемодинамики коронарных сосудов в рамках представленного исследования, было предложено использование программных средств, таких как Comsol Multiphysics, Blender, и специализированного ПО для 3D-печати, например, Slicer. Comsol Multiphysics позволяет провести численный анализ и симуляции на основе уравнений Навье-Стокса и уравнения непрерывности для моделирования кровотока в стенозированных сосудах. Это программное обеспечение предоставляет возможности для детального анализа течений жидкостей и их взаимодействия с различными биологическими структурами, что особенно важно при исследовании гемодинамики в условиях стенозов различного типа. Blender был использован для создания 3D-моделей коронарных артерий, которые затем могут быть импортированы в Comsol Multiphysics для проведения вычислительных экспериментов. Blender предоставляет широкий набор инструментов для моделирования и визуализации сложных биологических структур, что позволяет более точно и наглядно представить геометрию исследуемых сосудов. Slicer — это программное обеспечение, которое позволяет создавать 3D-печатные модели на основе данных медицинских изображений, таких как КТ и МРТ. Оно было использовано для подготовки физической модели исследуемой сосудистой системы, что может быть полезно для дальнейшей валидации результатов численных экспериментов и для проведения хирургических симуляций. Совместное использование этих программных продуктов позволяет проводить персонифицированный анализ гемодинамической значимости стенозов в бифуркациях коронарных артерий и может помочь в принятии оптимальных врачебных решений при планировании лечения пациентов с атеросклеротическими поражениями.

https://doi.org/10.48081/CADE8993

2024

Выпуск 3

Қазіргі қоғам "Болашаққа білім беруді" жүзеге асыруға бағытталған. Бұл терминді оқыту мен тәрбиелеудің нақты жағдайында қазіргі заманғы білім беру процесі ретінде, атап айтқанда білім беру технологиясы контекстінде білім беру процесін жүзеге асыру ретінде түсіндіруге болады. Білім беру процесін технологияландыру, өз кезегінде, әртүрлі инновациялық жобаларды, сондай-ақ әдістерді, әдістерді, тәсілдер мен құралдарды енгізу және қолдану ретінде қарастырылуы мүмкін. Дәстүрлі және инновациялық білім беру жүйелерінің арасындағы айырмашылықтар, ең алдымен, әртүрлі білім беру технологиялары арқылы жүзеге асырылатын мақсатты қондырғыда жатыр. Жоғары деңгейдегі дайындықтан өткен маманды босатып қана қоймай, оны жаңа технологияларды әзірлеуге қосу, белгілі бір өндірістік ортаның жағдайына бейімдеу және оны жаңа шешімдердің дирижері ету оқыту сатысында қажет. Университет дайындаған мамандар қоғамның әр түрлі салаларының соңғы талаптарына сай болып қана қоймай, сонымен қатар осы салалардың барлығында ілгерілеуге дайын болуы керек. Ақпараттық технологиялардың үнемі дамуы оларды осы мақалада қарастырылған оқу процесінде қолданудың басқа нұсқаларын ұсынады. Интерактивті жаттығуларды, мобильді құрылғыларды, интерактивті онлайн-тақталарды, ақыл-ой карталарын құруға арналған қызметтерді, микроблогингті, толықтырылған шындыққа негізделген қосымшаларды қолдану оқу процесіне инновациялық тәсілдерді жүзеге асыруға мүмкіндік береді. Бұл мақалада осы мүмкіндіктерді жүзеге асыруға мүмкіндік беретін қосымшаларға талдау жасалады, оларды білім беру процесінде қолдану бағыттары қарастырылады және оқушылардың танымдық белсенділігі мен қызығушылығын, сондай-ақ жалпы оқу процесінің тиімділігін арттыру мақсатында оларды оқу процесінде қолдану бойынша әдістемелік нұсқаулар беріледі.

https://doi.org/10.48081/MZHT7010

2024

Выпуск 3

Цифровая трансформация различных сфер общества, таких как правительство, розничная торговля, путешествия, финансы и банковское дело, привела к тому, что как клиентские, так и внутренние услуги предоставляются с использованием веб-страниц и доступны на различных устройствах, от настольных компьютеров до мобильных устройств. Производительность веб-страниц является важным фактором, поскольку является основной точкой взаимодействия для пользователей, пользующихся цифровыми услугами. Некоторые исследования связывают производительность веб-страниц с пользовательским опытом, который, в свою очередь, оказывает прямое влияние на конверсию, прибыль и ценность бренда организации. Результаты оценки производительности используются для оптимизации веб-страниц, что напрямую влияет на удовлетворенность пользователей и достижение бизнес-целей. В отличие от традиционных методов, которые требуют завершения разработки для оценки производительности, внедрение методов машинного обучения в процесс разработки сайтов может быть использована для прогнозирования производительности веб-страниц на начальных этапах реализации проекта. В статье предлагается использование разнообразных методов машинного обучения, основанных на структурных показателях страницы, для учета возможных внешних факторов при прогнозировании времени загрузки. Таким образом быстро и качественно работающая веб-страница на сегодняшний день, является одним из показателей успеха того или иного бренда, а процесс оценки производительности веб-страниц с использованием современных методов машинного обучения может стать одним из основополагающих вопросов их разработки.

https://doi.org/10.48081/FVEV4117

2024

Выпуск 3