Данное исследование направлено на изучение теории иммутабельности данных, понимание которой необходимо для реализации собственной разработки, в основе которой стоит децентрализованная сеть Web 3. Актуальность работы обусловлена критической необходимостью защиты данных в таких областях, как финансовые транзакции, медицинские записи, юридические инструменты и правительственные обращения. Традиционные централизованные подходы имеют существенные недостатки: компрометация центрального хранилища приводит к полной потере гарантий целостности, а внутренние угрозы создают дополнительные риски для критически важной информации. Распределённые системы предлагают альтернативу, где гарантии неизменности достигаются через криптографические механизмы и распределённый консенсус, не требующие доверия к единственной стороне. Именно эти преимущества распределённых систем послужили основой для проектирования собственного решения на базе локальной сети Web3, сочетающего криптографическую защиту с механизмами распределённого консенсуса. Разработан прототип системы с двухуровневой архитектурой консенсуса: базовый механизм мажоритарного голосования для подтверждения новых блоков и взвешенный консенсус с динамической репутационной системой для верификации целостности документов. Система использует алгоритм SHA-256 для криптографического хеширования, обеспечивает автоматическую проверку целостности с интервалом 120 секунд. Тестирование прототипа в лабораторных условиях подтвердило корректную обработку консенсуса, что указывает на возможные пути развития для реализации проекта.

https://doi.org/10.48081/BGQF2033

2026

Выпуск 2

Қазіргі цифрлық кеңістікте веб-сайттар ұйымдар мен пайдаланушылар арасындағы өзара әрекеттесудің негізгі құралына айналады. Жасанды интеллектті пайдалану қызмет көрсету процестерін автоматтандыруға, пайдаланушылардың мінез-құлқын талдауға және көрсетілетін қызметтердің сапасын арттыруға жаңа мүмкіндіктер ашады. ЖИ технологияларын веб-сайттардың функционалдығына біріктіру нақты уақыт режимінде пайдаланушылардың қажеттіліктеріне бейімделе алатын интеллектуалды өзара әрекеттесу ортасын құруға мүмкіндік береді. Бұл тұжырымдаманы қолдану web-ресурстардың функционалдығын едәуір кеңейтуге және олардың жұмыс тиімділігін арттыруға мүмкіндік береді. Бұл мақалада ЖИ-ды веб-сайттың жұмысына біріктірудің негізгі тәсілдері қарастырылады және оны практикалық қолдану мүмкіндіктері талданады. Атап айтқанда, пайдаланушы сұраныстарын автоматты түрде өңдеу, мазмұнды жекелендіру, деректерді өндіру және онлайн-кеңес беру жүйелерін іске асыру мәселелері қамтылған. Табиғи тілді өңдеу және машиналық оқыту алгоритмдерін қолдануды қоса алғанда, ЖИ шешімдерін енгізудің технологиялық аспектілері де қарастырылады. Сонымен қатар, мақалада пайдаланушыларға қызмет көрсету сапасын жақсарту, бизнес-процестерді оңтайландыру және қолдау қызметкерлеріне жүктемені азайту үшін ЖИ-ды қолданудың практикалық маңыздылығы көрсетілген. Зияткерлік web-жүйелерді одан әрі дамыту перспективаларына және оларды қолдану аясын кеңейтуге ерекше назар аударылады. Кілтті сөздер: жасанды интеллект, веб-сайт, табиғи тілді өңдеу, пайдаланушы тәжірибесі, чат-бот.

https://doi.org/10.48081/BGQF2035

2026

Выпуск 2

In this paper, the problem of domain adaptation for image classification using the Optimal Transport approach is studied. A proposed method considers the class structure of the data, in which Wasserstein barycenter’s are calculated for each class of the training sample, acting as semantic prototypes. These prototypes are used to align the distribution of the target data sample by clustering and building a transport plan between barycenter’s and target samples. Additionally, pseudo-labels are generated for the unlabeled data, which allows them to be included in the model training process. The experimental evaluation is carried out on datasets of handwritten digits showing differences in feature distributions. Linear regression is used as the basic method. The results show that the proposed approach provides higher classification accuracy and better consistency between the two datasets. Thus, the method confirms the effectiveness of using structured transfer of distributions to improve the quality of models in conditions of a distribution shift.

https://doi.org/10.48081/BGQF2032

2026

Выпуск 2

В статье представлены результаты оценки эффективности системы распознавания объектов Vision Assist, разработанной для помощи людям с нарушением зрения. Целью исследования являлся сравнительный анализ пяти вариантов нейронной сети семейства YOLOv8 (YOLOv8n, YOLOv8s, YOLOv8m, YOLOv8l, YOLOv8x) по критериям скорости обработки и потребления вычислительных ресурсов. Тестирование проводилось на специализированном стенде с процессором AMD Ryzen 5 5600X и видеокартой Nvidia GeForce RTX 3070. В качестве метрик оценки использовались частота кадров (FPS), время инференса (мс) и количество параметров модели. По результатам тестирования установлено, что модель YOLOv8n демонстрирует наивысшую производительность (FPS – 77,5, время инференса – 12,9 мс), тогда как модель YOLOv8s обеспечивает оптимальный баланс между скоростью и точностью. Тяжёлые модели (YOLOv8l, YOLOv8x) признаны непригодными для применения на мобильных устройствах в режиме реального времени. Дополнительно представлена теоретическая оценка производительности на конфигурации начального уровня с RTX 3050 8 ГБ на основе публично доступных сравнительных характеристик GPU. На основании полученных результатов модель YOLOv8s выбрана в качестве основы системы Vision Assist. Ключевые слова: распознавание объектов, YOLOv8, нейронная сеть, оценка эффективности, FPS, время инференса, слабовидящие

https://doi.org/10.48081/BGQF2029

2026

Выпуск 2

This paper presents a comprehensive analysis and performance modeling of the Cloud Radio Access Network (C-RAN) architecture within 5G mobile communication networks. The purpose of this research is to evaluate the potential for effective network resource management, and the impact of such management on overall network performance-based on the centralized processing principle inherent to the C-RAN architecture. The study examines the structural characteristics of the C-RAN system and investigates dynamic resource allocation mechanisms facilitated by the centralization of base station functions into a shared Baseband Unit (BBU) pool. Furthermore, the limitations imposed by fronthaul network bandwidth and latency are analyzed, alongside a review of strategies for mitigating these constraints. The research methodology employs both analytical modeling and computer simulation, conducted within the MATLAB environment. The simulations incorporate Massive MIMO technology and assess key system performance metrics such as throughput, latency, network capacity, and energy efficiency. The results demonstrate that the adoption of the C-RAN architecture can enhance network performance, improve resource utilization efficiency, and reduce interference. The findings also confirm that a C-RAN system based on centralized control offers high scalability and delivers superior efficiency compared to traditional RAN architectures. These results underscore the pivotal role that C-RAN technology plays in the evolution of 5G networks, as well as in the development of future 6G networks.

https://doi.org/10.48081/BGQF2036

2026

Выпуск 2

Floods remain one of the most damaging natural hazards affecting the regions of Kazakhstan, with the spring events of 2024 highlighting the urgent need for digital early-warning tools that deliver region-specific forecasts directly to end users. Existing solutions are typically designed for scientific communities and require dedicated software, which limits their use by municipal authorities and the general public. This situation defines the relevance of developing an integrated, modular platform that combines data ingestion, machine learning, and notification delivery within a single system. This paper presents the design and prototype implementation of a flood forecasting web platform composed of five loosely coupled components: a Flask-based server core with a REST API, a gradient boosting classifier built on LightGBM, a web interface with an interactive SVG map of Kazakhstan, a Telegram bot for personalized alerts, and an RSS module that surfaces flood-related news from open sources. The system is trained on a 25-year archive of hydrometeorological observations (2000–2024) and classifies flood risk into three levels: safe, warning, and danger. The scientific novelty consists in the formalization of an integration-oriented architecture that connects a machine learning core with two parallel delivery channels web and messenger and an external RSS content layer, adapted to the Kazakhstani context of unevenly digitized hydrological data. The results confirm that a modular design combined with lightweight machine learning provides a practical foundation for accessible regional flood early-warning systems.

https://doi.org/10.48081/BGQF2034

2026

Выпуск 2

This research addresses the challenge of exchange rate forecasting in volatile emerging markets. It focuses on the rate between Kazakhstani Tenge (KZT) and the United States Dollar (USD), a market characterized by high volatility and limited data availability. LSTM networks are used often in time series prediction, which includes financial data. While LSTM networks are widely used for time series prediction, their performance under such unstable and data-scarce environments, such as in Kazakhstan, remains unclear. Therefore, a comparative study that focuses on three models: a standalone LSTM model, a CNN LSTM model and a CNN LSTM model with residual correction is proposed. All models are trained on daily KZT and USD exchange rates and Brent oil prices from 2015 to 2024. This period includes major economic events, which increase volatility and provide a strict test for forecasting models. The empirical results show that the standalone LSTM model achieves the best performance. RMSE equals 4.8837, and MAE equals 3.7555. These results are significantly better than the errors of the hybrid models. The CNN LSTM model shows an RMSE of 8.2236, which indicates weaker performance. The residual correction model shows an RMSE of 5.3163, which places it between the two models. The results suggest that simple models may perform better in volatile and data constrained environments. This may be because higher complexity captures noise rather than useful patterns. In other words, carefully tuned simpler architectures may provide more reliable predictions in emerging market conditions.

https://doi.org/10.48081/BGQF2030

2026

Выпуск 2

Handwriting still appears in classrooms, paperwork, and personal records, even where most communication has moved to a screen. For Kazakh written in Cyrillic, the main blocker for character-level recognition research is not a lack of ideas but a lack of carefully described data that other groups can reuse with confidence. This paper treats data quality as the central engineering problem and walks through how a usable dataset was put together. We describe form design and writer recruitment, scanning at 300 dpi, semi-automatic segmentation of grid forms into character crops, normalization and resizing to 64×64, and a two-pass annotation workflow with class-wise spot checks. The resulting dataset holds approximately 140,000 grayscale images across 42 classes from around 110 writers in two age groups. We also report a baseline convolutional neural network that reaches 84.3% test accuracy and a macro-averaged F1 of 0.836, mainly to confirm the dataset is usable and to give later work a comparable reference point. The contribution is the methodology more than the size: per-class auditing, structured handling of segmentation failures, and a strict ambiguity-removal rule during labeling did more for reliability than additional samples would have.

https://doi.org/10.48081/BGQF2031

2026

Выпуск 2

Бұл мақалада орта буын оқушыларына физиканы оқытуда геймификацияны қолданудың маңыздылығы қарастырылады. Заманауи білім беру жүйесінде оқушылардың пәнге деген қызығушылығын арттыру және оқу жетістігін жақсарту мақсатында ойын элементтерін енгізудің теориялық және практикалық негіздері сипатталады. Авторлар геймификацияның мотивациялық, дидактикалық және тәрбиелік әсерін ғылыми деректермен дәлелдей отырып, өз тәжірибелерінен алынған нәтижелермен бөліседі. Зерттеу аясында 7-сынып оқушылары арасында «Физика ғажайыптары» атты авторлық үстел ойыны және басқа да ойын түрлері қолданылып, олардың оқу процесіне ықпалы анықталды. Экспериментке дейінгі және кейінгі көрсеткіштерді салыстыру арқылы геймификацияның оқу мотивациясы мен үлгеріміне оң әсері расталды. Ойын элементтері арқылы оқушылардың сыни ойлау, шығармашылық және топта жұмыс істеу қабілеттері дамып, пәнге деген қызығушылығы айтарлықтай артқаны байқалды. Мақалада геймификация құралдарын қолдану арқылы оқушылардың білімді меңгеруін жеңілдету, дербес жұмыс істеу дағдыларын қалыптастыру және оқыту сапасын арттыру жолдары ұсынылады. Сонымен қатар, мұғалімдерге арналған әдістемелік ұсынымдар беріліп, сабақ құрылымында ойын әдістерін тиімді қолдану жолдары көрсетіледі. Бұл зерттеу физиканы оқытуда инновациялық әдістерді енгізудің маңыздылығын дәлелдейді. Зерттеу нәтижелері геймификацияның тек пәндік білімді ғана емес, сонымен қатар оқушының жеке тұлғалық және әлеуметтік құзыреттіліктерін дамытуда да маңызы зор екенін көрсетеді. Әсіресе, оқушылардың оқу процесіне белсенді қатысуы мен ынтасын арттыруда ойын әдістері айтарлықтай рөл атқарады.

10.48081/BGQF1899

2026

Выпуск 1

Мақала 11-сыныпта толқындық оптика бойынша транспәндік мини-жобаларды ұйымдастырудың әдістемелік ерекшеліктеріне арналған. Зерттеудің өзектілігі жоғары сынып оқушыларының бойында пәнаралық ойлауды, зерттеушілік дағдылары мен күрделі физикалық құбылыстарды оқып білуге деген ынтасын қалыптастыруға деген қажеттілікпен айқындалады. Зерттеудің мақсаты – 11-сыныпта толқындық оптика тарауын оқытуда транспәндік тұғырды қолданудың әдістемелік ерекшеліктерін анықтау, талдау. Зерттеу мақсатына сәйкес келесі міндеттер қойылды: 1) транспәндік оқыту мен жобалық іс-әрекетке қатысты теориялық мәселелерді зерттеу; 2) орта мектепте физиканы оқытуда STEM элементтері ретіндегі PBL-ді қолдану мысалдарына талдау жасау; 3) «Толқындық оптика» тарауын оқытуда физиканың басқа пәндермен біріктіретін мини-жобалардың құрылымын жасау; 4) бағалау критерийлері мен ресурстарды таңдауды қоса алғанда, мұғалімдерге арналған әдістемелік ұсыныстарды әзірлеу. Мақалада теориялық әдістер, оның ішінде ғылыми-әдістемелік әдебиеттерге талдау жасау, педагогикалық тәжірибелерді салыстырмалы түрде талдау, мини-жобалардың құрылымын модельдеу. Сонымен қатар, мини-жобаларың құрылымдық модельдерін, оларды ұйымдастырудың алгоритмін, пәнаралық білімдердің интеграциясының нұсқаларын және жарықтың интеррференциясы, дифракциясы мен поляризациясын оқып білуге бағытталған тапсырмалардың мысалдарын әзірлеуге көңіл бөлінген. Зерттеу нәтижесінде транспәндік мини-жобалардың ұйымдастырудың моделі, транспәндік тапсырмалардың мысалдары, әдістемелік ұсыныстар жасалынды.

10.48081/BGQF1900

2026

Выпуск 1