Вестник Торайгыров университета
Серия: физика, математика и компьютерные науки
search Найти
RENEWABLE AND ALTERNATIVE ENERGY SOURCES OFFER SUSTAINABLE SOLUTIONS TO ADDRESS THE GROWING DEMAND FOR POWER WHILE MITIGATING ENVIRONMENTAL IMPACT
Аннотация
Since everyone on the entire world needs more energy every day and the earth itself cannot change, the globe is quickly becoming into a global community. Energy and related services are becoming more and more necessary to support human well-being, health, and social and economic progress. Going back to renewables to help slow down climate change is a great idea, but it must be sustainable to fulfill future generations' energy demands. The study examined the advantages of renewable energy sources, such as energy security, energy access, social and economic advancement, mitigating the effects of climate change, and lessening the negative effects on the environment and human health. The sustainability of renewable energy sources for mitigating climate change is hampered by some issues, notwithstanding these opportunities. These difficulties include our daily carbon footprint, market failures, information gaps, and access to raw materials for the implementation of renewable resources in the future. In order to reduce emissions, combat climate change, and offer a clean environment and clean energy for present and future generations, the study proposed a number of policies and actions that, if taken into consideration, would assist realize the aim of renewable energy.
Автор
Zubeda Bhatti
Dr. Deedar Ali Jamro
DOI
10.48081/OCZT8757
Ключевые слова
Carbon footprint
Clean energy
climate change mitigation
renewable energy sources
environmental sustainability engineering
Год
2025
Номер
Выпуск 4
Для цитирования:
Zubeda Bhatti, Dr. Deedar Ali Jamro RENEWABLE AND ALTERNATIVE ENERGY SOURCES OFFER SUSTAINABLE SOLUTIONS TO ADDRESS THE GROWING DEMAND FOR POWER WHILE MITIGATING ENVIRONMENTAL IMPACT // Вестник Торайгыров университета Серия: физика, математика и компьютерные науки - 2025 - №4 - 10.48081/OCZT8757
Скопировано!
Анализ цифровых следов студентов с применением методов обработки неструктурированной информации
Аннотация
Современные подходы к цифровой трансформации образования открывают новые возможности для повышения академической успеваемости студентов за счёт анализа их цифровых следов. Цифровые следы, оставляемые в информационно-образовательной среде - в системах дистанционного обучения, образовательных платформах, мессенджерах и социальных сетях - содержат значительный объём неструктурированной информации. Эта информация может быть эффективно обработана с применением методов интеллектуального анализа данных и технологий обработки естественного языка, что позволяет выявлять паттерны учебной активности и поведенческие индикаторы, влияющие на успех в обучении. Цель настоящего исследования заключается в разработке подхода к интеллектуальному анализу цифровых следов студентов для прогнозирования академической успеваемости, с акцентом на обработку неструктурированных данных, таких как текстовая переписка, поисковые запросы, форумы и отзывы. В работе применены методы тематического моделирования [1, с.75-82], анализа тональности [2, с.131-132], векторизации текстов (TF-IDF и Word2Vec) [3, с.28], а также машинного обучения (градиентный бустинг, логистическая регрессия) для построения предсказательных моделей. Эмпирической базой исследования послужили цифровые данные студентов казахстанского университета, обучающихся в системе LMS Moodle и использующих корпоративные Telegram-каналы [4, с.180]. Результаты показали, что интеграция поведенческих цифровых следов и семантических признаков текстов позволяет достичь точности прогноза выше 85% при использовании ансамблевых моделей. Методика доказала свою применимость для раннего выявления студентов группы риска, требующих педагогического сопровождения, а также для адаптации образовательных траекторий. Ограничения исследования связаны с конфиденциальностью данных и необходимостью соблюдения этических стандартов при их сборе и обработке [5, с.785-788]. Разработанный подход может быть внедрён в интеллектуальные рекомендательные системы и цифровые платформы управления обучением, повышая их адаптивность. В перспективе планируется расширение методологии за счёт включения мультимодальных признаков и нейросетевых архитектур.
Автор
М.К.Сериков
DOI
10.48081/WNMA9166
Ключевые слова
цифровые следы студентов
академическая успеваемость
неструктурированная информация
образовательная аналитика
машинное обучение
обработка естественного языка
тематическое моделирование
предиктивная аналитика
Год
2025
Номер
Выпуск 4
Для цитирования:
М.К.Сериков Анализ цифровых следов студентов с применением методов обработки неструктурированной информации // Вестник Торайгыров университета Серия: физика, математика и компьютерные науки - 2025 - №4 - 10.48081/WNMA9166
Скопировано!
ТАҒАМ ӨНЕРКӘСІБІНДЕГІ АҚЫЛДЫ ҚАПТАМА ЖӘНЕ АҚПАРАТТЫҚ ҚАУІПСІЗДІК ТЕХНОЛОГИЯЛАРЫ: ҚЫСҚАША ШОЛУ
Аннотация
Бұл мақалада тамақ өнеркәсібінде қолданылатын ақылды қаптама технологияларына шолу жасалады. Тұрақтылық, өнім қауіпсіздігін жақсарту және жоғары сапа стандарттарына ұмтылу өмір туралы ғылымдардың барлық салаларында маңызды. Осы талаптарды қанағаттандыру үшін тағам секторында ақылды қаптама қолданылады. Бұл жүйелер өнімнің сапа жағдайын үздіксіз бақылай алады және тұтынушымен ақпарат бөлісе алады. Осылайша, тағам қалдықтарын азайтуға және тұтынушы қанағаттанушылығын оңтайландыруға болады. Бұл шолуда әртүрлі ақылды қаптама технологиялары қарастырылады және талқыланады. Негізгі үш топ: мәліметтер тасымалдаушылары, индикаторлар және сенсорлар. Қазіргі уақытта олар кеңінен таралмаған, бірақ олардың әлеуеті белгілі. Мақалада ақылды қаптаманы қай салаларда енгізу керектігі, жүйелердің қалай жұмыс істейтіні және олардың қандай құндылықтарды ұсынатыны қарастырылады. Сонымен қатар, ақылды қаптама тұжырымдамаларының артықшылықтары мен кемшіліктері, сондай-ақ осы саладағы болашақ даму перспективалары талқыланады. Сонымен бірге экологиялық тиімділік пен қайта өңдеуге жарамдылық мәселелеріне назар аударылады. Мақала тағам өндірушілері, зерттеушілер және ақылды қаптама технологияларымен айналысатын мамандар үшін пайдалы болуы мүмкін. Зерттеу нәтижелері тағам өндірісінде өнім сапасын бақылаудың жаңа деңгейін қамтамасыз етуге, логистикалық тізбектердің тиімділігін арттыруға және ақпараттық қауіпсіздік талаптарын орындауға бағытталған. Осыған байланысты ақылды қаптама технологиялары цифрлық трансформацияның маңызды бөлігі болып табылады.
Автор
Г. А. Амирханова
А.С. Адилжанова
М. М. Тохтасын
Т.Г.Жубанышева
DOI
10.48081/LFJK6827
Ключевые слова
ақылды қаптама
индикаторлар
сенсорлар
IoT
деректерді қорғау
тағам қауіпсіздігі
тағам өнеркәсібі
ақпараттық қауіпсіздік
Год
2025
Номер
Выпуск 4
Для цитирования:
Г. А. Амирханова, А.С. Адилжанова, М. М. Тохтасын, Т.Г.Жубанышева ТАҒАМ ӨНЕРКӘСІБІНДЕГІ АҚЫЛДЫ ҚАПТАМА ЖӘНЕ АҚПАРАТТЫҚ ҚАУІПСІЗДІК ТЕХНОЛОГИЯЛАРЫ: ҚЫСҚАША ШОЛУ // Вестник Торайгыров университета Серия: физика, математика и компьютерные науки - 2025 - №4 - 10.48081/LFJK6827
Скопировано!
РАСПРОСТРАНЕНИЕ УПРУГИХ ВОЛН В АНИЗОТРОПНЫХ ТЕРМОУПРУГИХ СРЕДАХ: МОДЕЛИРОВАНИЕ В WOLFRAM MATHEMATICA 11
Аннотация
В работе рассматривается задача моделирования распространения упругих волн в анизотропных термоупругих средах с помощью пакета Wolfram Mathematica 11. Математическая модель включает уравнения движения сплошной среды, соотношения Дюгамеля - Неймана, описывающие связь механических напряжений с температурными деформациями, уравнения теплопроводности Фурье, а также уравнение притока тепла без учёта внутренних тепловых источников. Полученная система связанных термомеханических уравнений приведена к матричной форме, что позволило применить метод матрицанта для дальнейшего моделирования. Для проведения численного анализа модель реализована в среде Wolfram Mathematica 11. Построены временные зависимости скорости частиц, компонентов напряжений и температуры. Проведён анализ полученных результатов, выявлено влияние теплового потока на характеристики упругих волн, а также определены особенности распространения термоупругих возмущений в различных анизотропных средах. Было промоделировано распространение упругих волн в анизотропных средах всех семи сингоний - кубической, тетрагональной, гексагональной, ромбической, тригональной, моноклинной и триклинной. Метод матрицанта позволяет получать точные аналитические решения дифференциальных уравнений, описывающих связанные процессы в средах с пьезоэлектрическими, пьезомагнитными, пьезоупругими, термоупругими и термо-пьезоэлектрическими свойствами.
Автор
Н.А. Испулов
А.Ж. Жумабеков
А.К. Кисабекова
DOI
10.48081/ALHC1407
Ключевые слова
упругие волны
анизотропная среда
метод матрицанта
дифференциальные уравнения
Wolfram Mathematica
моделирование
Год
2025
Номер
Выпуск 4
Для цитирования:
Н.А. Испулов, А.Ж. Жумабеков, А.К. Кисабекова РАСПРОСТРАНЕНИЕ УПРУГИХ ВОЛН В АНИЗОТРОПНЫХ ТЕРМОУПРУГИХ СРЕДАХ: МОДЕЛИРОВАНИЕ В WOLFRAM MATHEMATICA 11 // Вестник Торайгыров университета Серия: физика, математика и компьютерные науки - 2025 - №4 - 10.48081/ALHC1407
Скопировано!
РАЗРАБОТКА ВЕБ-САЙТА ДЛЯ ПОПУЛЯРИЗАЦИИ ЛЫЖНОГО СПОРТА ПАВЛОДАРСКОЙ ОБЛАСТИ
Аннотация
В данной статье представлена подробная разработка веб-сайта для популяризации лыжного спорта Павлодарской области в рамках изучения дисциплин майнера «Веб-программирование» в Торайгыров университете. Описана модель разработанного сайта с разбиением на области и переходы между ними. Описаны технологии разработки веб-сайтов – язык гипертекстовой разметки для описания внешнего вида веб-страниц сайта HTML и для единообразного дизайна каскадные таблицы стилей – CSS. Основные конструкции в разработке, переходы на веб-страницы сайта для удобного и правильного взаимодействия пользователей с разработанным сайтом. Описан важнейший этап наполнения сайта контентом путем изучения, анализа источников Республики Казахстан о спортивной сфере в зимних видах спорта, а также изложены данные о виде спорта «Лыжные гонки», полученные в ходе личной беседы с родителями спортсменов и атлетами. Проделано структурирование и распределение информации по областям веб-сайта для комфортного восприятия информации пользователем. Итогом является веб-сайт «Лыжные гонки Павлодарской области», который позволит значительно укрепить роль лыжного спорта в Павлодарской области, а также сделать его более популяризованным. В перспективном развитии данного сайта существует возможность объединения такого вида спорта как «Лыжные гонки», так и других видов в единую веб-платформу, соединяющую все спортивные клубы Республики Казахстан, с их спортсменами, тренерами и болельщиками. Что позволит увлеченному пользователю больше узнать о спорте в стране и возможно приять личное участие.
Автор
Бармин В.Ю.
Улихина Ю.В.
DOI
10.48081/EKWI5614
Ключевые слова
веб-технологии
разработка веб-сайта
лыжный спорт
лыжные гонки
веб-дизайн
Год
2025
Номер
Выпуск 4
Для цитирования:
Бармин В.Ю., Улихина Ю.В. РАЗРАБОТКА ВЕБ-САЙТА ДЛЯ ПОПУЛЯРИЗАЦИИ ЛЫЖНОГО СПОРТА ПАВЛОДАРСКОЙ ОБЛАСТИ // Вестник Торайгыров университета Серия: физика, математика и компьютерные науки - 2025 - №4 - 10.48081/EKWI5614
Скопировано!
ТУРИСТІК НЫСАНДАРДЫ ТАНУДА ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТТІ ҚОЛДАНУ
Аннотация
Мақалада Қазақстандағы туризм саласын цифрландыру үдерісі мен қазіргі таңда өзекті болып есептелетін жасанды интеллект технологияларын туризм саласымен байланыстыру мәселелері, атап айтқанда, жасанды интеллект технологияларын енгізудің ғылыми-теориялық негіздері қарастырылып, жасанды интеллектке негізделген туристік нысандарды тану жүйесін әзірлеу нәтижелері ұсынылады. Зерттеу барысында кескіндерді өңдеуге бағытталған заманауи архитектуралар сарапталды. Олардың ішінен MobileNet моделі есептеу дәлдігі есебінен оңтайлы шешім ретінде таңдалып, оның классификация дәлдігін арттыру үшін Support Vector Machine (SVM) әдісімен біріктірудің теориялық негізі қарастырылды. Тәжірибелік бөлімде жүйенің бастапқы прототипі жасалып, туристік нысандар бейнелерінің визуалды сипаттамалары мен тану дәлдігі арасындағы өзара байланыс корреляциялық талдау арқылы бағаланды. Алынған нәтижелер кескін сапасы, жарықтық және контраст параметрлері тану дәлдігіне айтарлықтай әсер ететінін көрсетті (r = 0.82 дейін). Зерттеу нәтижелері туристік нысандарды автоматты тану жүйесін одан әрі жетілдірудің ғылыми негізін қалыптастыра отыра, оның қолданбалы әлеуетін кеңейтуге мүмкіндік береді. Сондай-ақ, отандық туризм саласында цифрлық шешімдерді енгізудің тиімділігін негіздеп қана қоймай, болашақта жаңа буын смарт-жүйелерді құруға ғылыми-әдістемелік база ретінде қызмет ете алады.
Автор
Д. Ж. Хабсихова
Ұ.Ж.Айтимова
А.У. Есиркепова
Г.Ж. Өтеген
Т.Т. Каракеев
DOI
10.48081/MIIQ7098
Ключевые слова
цифрлық туризм
жасанды интеллект
MobileNet
Support Vector Machine (SVM)
туристік нысандарды тану
кескіндерді өңдеу
корреляциялық талдау
Год
2025
Номер
Выпуск 4
Для цитирования:
Д. Ж. Хабсихова, Ұ.Ж.Айтимова, А.У. Есиркепова, Г.Ж. Өтеген, Т.Т. Каракеев ТУРИСТІК НЫСАНДАРДЫ ТАНУДА ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТТІ ҚОЛДАНУ // Вестник Торайгыров университета Серия: физика, математика и компьютерные науки - 2025 - №4 - 10.48081/MIIQ7098
Скопировано!
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ИНЖЕНЕРНОМ ОБРАЗОВАНИИ: ОЧЕРЕДНОЙ ВЫЗОВ, ПЛЮСЫ И МИНУСЫ, ОТВЕТЫ, ФАНТАЗИИ И РЕШЕНИЯ
Аннотация
Настоящая статья посвящена анализу роли искусственного интеллекта (далее – ИИ) в инженерном образовании и рассматривает его как новый устойчивый вызов для образовательной системы. Целью статьи является анализ роли и места ИИ в современном инженерном образовании, выявление ключевых преимуществ и недостатков, а также формирование обоснованных рекомендаций и предложений по внедрению инновационных подходов в учебный процесс, повышения качества подготовки инженеров и развития преподавательских компетенций. В статье рассматриваются особенности взаимодействия обучающихся с ИИ, его влияние на профессиональное становление инженеров и решение конкретных образовательных задач. Содержание работы охватывает: введение в актуальность проблемы, обзор парадигм и возможностей внедрения ИИ в образовательную среду, формулировку гипотезы о необходимости создания благоприятной среды использования ИИ в вузах, задачи исследования и методы их проверки; анализ и характеристику среды ИИ и её влияния на образовательные процессы. Рассматриваются плюсы и минусы применения ИИ в инженерном образовании, этические и правовые аспекты, а также примеры реализации адаптационных курсов и программ повышения квалификации для преподавателей. Объекты исследования — образовательный процесс в вузе, студенты и преподаватели, применяющие и изучающие ИИ, уровни компетенций, методики оценки, педагогические стратегии и инфраструктура ИИ. Выводы подчёркивают необходимость опережающих подходов к формированию компетенций и мировоззрения выпускников инженерных вузов в эпоху искусственного интеллекта, разработки и реализации программ повышения квалификации, обновления содержательных и методических основ обучения, формирования инженерного мышления и мотивации к постоянному самосовершенствованию, а также создания инновационной образовательной экосистемы, ориентированной на устойчивое развитие и подготовку конкурентоспособных инженеров. Структура статьи включает введение; теоретико-методологическую часть (гипотеза, задачи, определения, парадигмы и возможности); анализ плюсов и минусов применения ИИ; описание среды ИИ и конкретизации внедрения; практические предложения по инструментам, курсам и оценочным мероприятиям; выводы и рекомендации для дальнейших исследований.
Автор
Ю.П. Похолков
Е.В. Исаева
DOI
10.48081/SUDW7882
Ключевые слова
инженерное образование
искусственный интеллект
оценка результатов обучения
среда искусственного интеллекта
этика ИИ
Год
2025
Номер
Выпуск 4
Для цитирования:
Ю.П. Похолков, Е.В. Исаева ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ИНЖЕНЕРНОМ ОБРАЗОВАНИИ: ОЧЕРЕДНОЙ ВЫЗОВ, ПЛЮСЫ И МИНУСЫ, ОТВЕТЫ, ФАНТАЗИИ И РЕШЕНИЯ // Вестник Торайгыров университета Серия: физика, математика и компьютерные науки - 2025 - №4 - 10.48081/SUDW7882
Скопировано!
TORCH: МАГНИТОГИДРОДИНАМИКАЛЫҚ АСТРОФИЗИКАЛЫҚ ПРОЦЕСТЕРДІ МОДЕЛЬДЕУ ТЕХНОЛОГИЯСЫ
Аннотация
Астрофизика ғарыштық объектілердің физикалық қасиеттерін, олардың пайда болу механизмдерін, эволюциялық динамикасын және ғарыштық кеңістікте жүретін күрделі көпфакторлы физикалық процестерді зерттейтін іргелі ғылым саласы. Әсіресе жұлдыздардың түзілуі мен галактикалардың қалыптасуын сипаттайтын теориялық модельдерді тек бақылау деректеріне сүйене отырып толық әрі жан-жақты түсіндіру жеткіліксіз. Осыған байланысты қазіргі астрофизикалық зерттеулерде есептеу модельдеуі мен сандық симуляциялар негізгі зерттеу әдістерінің бірі ретінде кеңінен қолданылады. Бұл жұмыста молекулалық бұлттарда жұлдыз түзілу процестерін зерттеуге бағытталған Torch бағдарламалық кешенінің функционалдық мүмкіндіктері қарастырылды. Бағдарламалық жасақтаманың архитектуралық құрылымы, есептеу тиімділігін арттыруға арналған алгоритмдік шешімдері және магнитогидродинамикалық әдістерді қолдану ерекшеліктері егжей-тегжейлі талданды. Әртүрлі кеңістіктік тор ажыратымдылықтарында жүргізілген сандық модельдеулер есептеу нәтижелерінің тұрақтылығын, дәлдігін және ресурстарды пайдалану тиімділігін бағалауға мүмкіндік берді. Зерттеу нәтижелері Torch бағдарламасының жоғары өнімді суперкомпьютерлік инфрақұрылымды міндетті түрде талап етпей, көп ядролы дербес компьютерлерде, соның ішінде 8 ядролы процессорлар негізіндегі жүйелерде де, тиімді жұмыс істей алатынын көрсетті. Бұл Torch кешенін жұлдыз түзілу процестерін сандық модельдеу саласында қолжетімді, икемді және перспективалы зерттеу құралы ретінде пайдалануға мүмкіндік береді.
Автор
Ә.Д. Әсілхан
М.Т. Қаламбай
А.Б. Өтебай
А.Б. Сақан
Н.М. Үсіпов
DOI
10.48081/NVJK8973
Ключевые слова
магнитогидродинамика
жұлдыз түзілуі
сандық модельдеу
Torch
астрофизикалық модельдеу
есептеу тиімділігі
Год
2025
Номер
Выпуск 4
Для цитирования:
Ә.Д. Әсілхан, М.Т. Қаламбай , А.Б. Өтебай , А.Б. Сақан, Н.М. Үсіпов TORCH: МАГНИТОГИДРОДИНАМИКАЛЫҚ АСТРОФИЗИКАЛЫҚ ПРОЦЕСТЕРДІ МОДЕЛЬДЕУ ТЕХНОЛОГИЯСЫ // Вестник Торайгыров университета Серия: физика, математика и компьютерные науки - 2025 - №4 - 10.48081/NVJK8973
Скопировано!
Салқындату әдісімен металдардың меншікті жылу сыйымдылығын анықтау
Аннотация
Мақала ЛЕАТ-2 қондырғысындағы металдардың жылу сыйымдылығын анықтау бойынша зертханалық жұмыстарды жүргізу әдістемесін әзірлеуге арналған. Бұл жұмыста қолданылатын әдіс металды белгілі бір температураға дейін қыздыру, содан кейін оны салқындату және уақыт пен температураның мәндерін бекіту болып табылады. Тәжірибе барысында алынған мәліметтерге сәйкес үлгілер мен эталонды салқындату графиктері салынды. Эталон ретінде мыс, зерттелетін үлгілер ретінде алюминий және темір қарастырылды. Салқындату қисықтарының тәуелділігінің экспоненциалды сипаты сәулелену арқылы жылу ағынының болмауын көрсетеді. Бұл факт тек зерттелетін үлгілер мен қоршаған орта арасындағы жылу өткізгіштік арқылы жылу беруді ескере отырып, энергия балансының теңдеуін жазуға мүмкіндік береді. Энергия балансының формуласын қолдана отырып, әр жұп үшін эталон мен үлгі таңдалған температура аралығындағы үлгінің жылу сыйымдылығын есептейді. Зерттеудің екінші әдісі температураның лезде өзгеру жылдамдығын есептейді. Үлгілер мен эталонға арналған салқындату графиктері жартылай логарифмдік координаттарда салынған. Алынған тәуелділік сызықтық болып табылады және көлбеу бұрышының тангенсіне сәйкес жылу сыйымдылығы есептеледі. ЛЕАТ-2 қондырғысын пайдалану өте дәл нәтижелерге қол жеткізуге мүмкіндік береді, графиктерді құру арқылы жоғары ақпараттылықты көрсетеді және зерттелетін материалды оңтайлы игеруге ықпал етеді.
Автор
Тенчурина Альфия Решатовна
Қасымханова Ақнұр Қасымханқызы
Алдаберген Іңкәр Ерболатқызы
DOI
https://doi.org/10.48081/HWCR4213
Ключевые слова
меншікті жылу сыйымдылығы
термодинамика
термопара
анықтамалық үлгі
қыздыру
салқындату
Год
2025
Номер
Выпуск 3
Для цитирования:
Тенчурина Альфия Решатовна, Қасымханова Ақнұр Қасымханқызы, Алдаберген Іңкәр Ерболатқызы Салқындату әдісімен металдардың меншікті жылу сыйымдылығын анықтау // Вестник Торайгыров университета Серия: физика, математика и компьютерные науки - 2025 - №3 - 262 – 277 Б. https://doi.org/10.48081/HWCR4213
Скопировано!
Использование технологий искусственного интеллекта для обработки данных мобильного лазерного сканирования
Аннотация
В данной статье описана интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) в процесс обработки данных мобильного лазерного сканирования (MLS), что представляет собой перспективное направление в развитии цифровых геотехнологий. Приводится анализ актуального состояния данной области и рассматриваются наиболее эффективные методы и алгоритмы, применяемые для автоматизации обработки облаков точек. Особое внимание уделяется машинному обучению, в частности — использованию сверточных нейронных сетей (CNN) и других архитектур глубокого обучения для решения задач классификации, сегментации, устранения шумов и извлечения признаков объектов. Также описаны методы предварительной фильтрации и нормализации данных, а также этапы построения трехмерных цифровых моделей местности и объектов инфраструктуры. Показано, что применение ИИ позволяет значительно сократить время анализа, минимизировать влияние человеческого фактора и повысить качество пространственного моделирования. В статье рассматриваются примеры практического применения технологий в архитектуре, строительстве, экологическом мониторинге и сохранении культурного наследия. Отмечены существующие ограничения и сложности внедрения, такие как необходимость в больших обучающих выборках и высокой вычислительной мощности. Сделан вывод о важности и перспективности дальнейших исследований и разработок в области интеллектуальной обработки геоданных с использованием ИИ.
Автор
Созыкин И. Б.
Даненова Г. Т.
DOI
https://doi.org/10.48081/VXIH4192
Ключевые слова
мобильное лазерное сканирование
искусственный интеллект
облако точек
автоматизация
Год
2025
Номер
Выпуск 3
Для цитирования:
Созыкин И. Б., Даненова Г. Т. Использование технологий искусственного интеллекта для обработки данных мобильного лазерного сканирования // Вестник Торайгыров университета Серия: физика, математика и компьютерные науки - 2025 - №3 - С. 52 – 62. https://doi.org/10.48081/VXIH4192
Скопировано!