Мақалада «кеңейтілген шыңдықты оқу процесінде қолдану» тақырыбына талдау және шолу жасалған. Кеңейтілген және виртуалды шындық цифрлық құрылғылар мен бағдарламалар арқылы жасалған объектілер арқылы адам өмірінің физикалық кеңістігін кеңейтуге бағытталған жылдам дамып келе жатқан технологиялар деген тұжырым қалыптасқан. Сондықтан, кеңейтілген шындық Augmented Reality (AR) пен виртуалды шындықтың (VR) ерекшеліктері салыстырылып, олардың білім беру саласындағы қолдану мүмкіндіктері қарастырылады. AR пайдаланушыларға нақты ортада енгізілген виртуалды нысандарды көруге және олармен өзара әрекеттесуге мүмкіндік береді. Талдау және шолу кезінде төрт ғалымның зерттеу жұмыстары қарастылырылған, атап айтқанда, А.Новикова, И.Минина, Ю. Ю. Дюличева, С. С. Аверьянова. Авторлар кеңейтілген шындықтың білім беру процесінде оқушылардың материалды қабылдауын жақсартып, оқу үдерісін көрнекі және интерактивті етуге ықпал ететінін атап көрсетеді. Зерттеу жұмыстарында AR технологиясының болашағы мен оның білім беру саласына ықпалы жан-жақты қарастырылып, осы бағыттағы даму перспективалары талданады. Қарастырылған жұмыстарда AR технологиясының басты ерекшеліктері ретінде нақты және виртуалды әлемнің үйлесімділігі, интерактивтілік, сондай-ақ объектілердің үш өлшемді көрінісі атап өтіледі. Сонымен қатар, AR технологиясының ғылыми, медициналық және инженерлік білім беру салаларында да үлкен әлеуетке ие екендігі атап өтіледі.

https://doi.org/10.48081/QNOO3470

2025

Выпуск 2

В статье вариационно-итерационный метод применяется для приближенного решения дифференциальных уравнений, включая линейные и нелинейные задачи. Основная идея метода основана на связывании рассматриваемого дифференциального уравнения с некоторым функционалом и сведении его к задаче минимизации функционала. Затем рассматриваемая проблема решается с помощью итерационного метода. При этом решение улучшается с каждой итерацией, особенно при решении нелинейных дифференциальных уравнений. Для повышения сходимости решения использованы понятия ограниченной вариации и функционала коррекции. В работе функционал коррекции рассматривался как итерационная формула коррекции, улучшающая решение заданного дифференциального уравнения. Множитель Лагранжа, введенный в функционал коррекции, был введен для учета нелинейного члена в данном дифференциальном уравнении. Нахождение множителя Лагранжа, определяемого как константа или функция, является ключевой проблемой в методе вариационной итерации. Коэффициент Лагранжа необходим для минимизации функционала коррекции. Это существенно влияет на более быструю сходимость ряда приближенных решений к аналитически точному решению. В статье использован вариационный принцип для определения множителя Лагранжа. Результаты и ограничения метода вариационной итерации были исследованы путем анализа конкретных примеров поиска приближенных решений линейных и нелинейных дифференциальных уравнений.

https://doi.org/10.48081/FZPH8990

2025

Выпуск 2

Modern research in the field of hydrogen energy requires not only the development of new materials for hydrogen storage and transportation but also the implementation of innovative methodological approaches for their analysis. This study proposes a conceptually new approach for assessing the uniformity and stability of hydrogen materials, based on an analogy with dosimetric verification methods traditionally used in radiation therapy. Specifically, the Delta4 Phantom+ phantom model and GafChromic EBT3 radiochromic film, widely applied in tomotherapy, were adapted for the spatial and temporal visualization of hydrogen distribution both within the material volume and across cross-sections. The concept of «hydrogen gamma-analysis» has been introduced, which includes the quantitative evaluation of discrepancies between theoretically calculated and experimentally measured parameters (hydrogen capacity, ionic conductivity, and defect density). Model experimental data are provided to demonstrate the applicability of this methodology to a range of oxide and intermetallic systems. The use of approaches analogous to those employed with EBT3 additionally enabled the evaluation of hydrogen distribution in planar sections, the localization of degradation zones, and the analysis of changes in material properties over time. The proposed methodological framework can be utilized for modeling material degradation during cyclic loading, assessing local inhomogeneities, and optimizing the composition of hydrogen storage materials.

https://doi.org/10.48081/GLQK2896

2025

Выпуск 2

Аннотация: Данная статья посвящена разработке алгоритма машинного обучения в автомобильной отрасли. В ней рассматривается значение использования методов машинного обучения для оптимизации производственных процессов в автомобильной промышленности. Авторы исследуют различные подходы к применению алгоритмов машинного обучения для повышения эффективности и качества производства автомобилей, а также обсуждают основные преимущества и вызовы, связанные с их внедрением на автомобильных заводах. В последнее десятилетие машинное обучение пользуется заслуженной репутацией успешного средства автоматизации в различных областях благодаря высокой скорости развития и отличной предсказательной способности. Безусловно, стремительно развивающиеся отрасли, такие как машиностроение и автомобилестроение, нуждаются в активном применении моделей машинного обучения для своего дальнейшего роста и оптимизации процессов. Крупномасштабные проблемы, возникающие в промышленных условиях, являются ярким примером среды, в которой могут быть полезны алгоритмы машинного обучения. Результаты работы могут быть полезны для специалистов, занимающихся автоматизацией производственных процессов в автомобильной отрасли.

https://doi.org/10.48081/PETH8388

2025

Выпуск 2

В представленной работе исследуется широкое применение блокчейн-технологий за пределами криптовалютной сферы, с акцентом на их влияние на различные отрасли экономики и социальной жизни. Особое внимание уделяется ключевым областям, таким как здравоохранение, логистика, государственное управление, защита интеллектуальной собственности и образование. Рассматриваются преимущества блокчейна, включая повышение прозрачности, снижение транзакционных издержек, улучшение защиты данных, обеспечение доверия в цифровой среде и автоматизацию процессов через использование смарт-контрактов. В работе приводятся примеры успешной реализации блокчейн-решений: внедрение электронных медицинских карт в здравоохранении, оптимизации цепочек поставок, защиты авторских прав и обеспечения подлинности образовательных документов. Также исследуются вызовы внедрения: сложность интеграции, высокая стоимость реализации, нехватка специалистов, правовые барьеры и масштабируемость. В статье затрагиваются перспективы синергии блокчейна с другими технологиями, такими как искусственный интеллект, IoT и большие данные, а также предлагаются направления для дальнейших исследований и практического применения. Работа представляет собой анализ текущего состояния, возможностей и перспектив развития блокчейн-технологий, а также выявляет ключевые направления для дальнейших исследований, направленных на устранение существующих барьеров и расширение применения технологий.

https://doi.org/10.48081/YJVY3327

2025

Выпуск 2

В данной статье рассматриваются современные методы прогнозирования, применяемые в динамическом бюджетном планировании интернет-торговли. Особое внимание уделяется оценке четырех подходов: Decision Tree, Random Forest, Linear Regression и ARIMA. Анализ проводится на основе таких критериев, как точность, адаптивность к изменяющимся условиям, учет сезонных факторов и вычислительная сложность. Исследование подчеркивает важность использования гибких инструментов, способных учитывать рыночные тренды и сезонные изменения, характерные для интернет-торговли. Проведенный сравнительный анализ показал, что метод Random Forest отличается высокой точностью и хорошо справляется с обработкой больших объемов данных. В свою очередь, ARIMA наиболее эффективен в ситуациях, где наблюдаются выраженные сезонные колебания, позволяя делать точные прогнозы. Decision Tree и Linear Regression демонстрируют простоту в интерпретации, однако их точность может снижаться при анализе сложных и нелинейных данных. Полученные результаты могут быть полезны для компаний, занимающихся интернет-торговлей, так как позволяют выбрать наиболее подходящий метод прогнозирования в зависимости от специфики бизнеса. Это способствует повышению точности финансовых прогнозов, улучшению адаптивности бюджетов и более эффективному реагированию на изменения рыночной среды.

https://doi.org/10.48081/EJFE9652

2025

Выпуск 2

The relevance of the study is due to the need to use digital technologies to optimize tourism services in the Republic of Kazakhstan, which will increase competitiveness and quality of service in the tourism industry. The aim of the work is to develop a digital model aimed at improving the quality and accessibility of travel services. To achieve this goal, the following tasks were solved: analyzing the state of the tourism industry in Kazakhstan, researching existing global digital solutions, developing a digital optimization model and evaluating its effectiveness. Methods of comparative analysis, statistical analysis, modeling and expertise were used in the research process. The results of the work showed that the implementation of the proposed digital model contributes to improving the quality of tourist services, increasing the availability of information, and reducing the time and financial costs of booking services. The impact of digitalization on the tourism economy in Kazakhstan was also assessed, and prospects for expanding the use of digital solutions in the industry were identified. In conclusion, recommendations are made for further improvement of the digital model and the introduction of innovations to increase the competitiveness of the country's tourism market.

https://doi.org/10.48081/MISQ3061

2025

Выпуск 2

Бұл мақалада логистикалық регрессия және TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) сияқты дәстүрлі машиналық оқыту әдістері мен BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) сияқты трансформер негізіндегі заманауи модельдердің тиімділігіне жан-жақты салыстырмалы талдау жүргізілді. Зерттеудің басты мақсаты – дәлдік (precision), сезімталдық (recall) және F1 көрсеткіші сияқты негізгі өнімділік метрикаларын бағалау және оларды трансформер модельдері негізінде одан әрі жақсартудың мүмкіндіктерін зерттеу. Сондай-ақ, қазақ тіліндегі деректерді өңдеген кезде трансформер модельдерін бейімдеу (fine-tuning) әдісінің маңыздылығына ерекше назар аударылады. Зерттеуде трансформерлік модельдердің аз ресурсты тілдер, соның ішінде қазақ тілі үшін бейімделу мүмкіндіктері мен тиімділігі егжей-тегжейлі талданды. Бұл талдауға деректер жиынын дайындау, токенизация ерекшеліктері және модельдерді бейімдеу процесінің шешуші рөлі секілді мәселелер кіреді. Әртүрлі деректер жиындарын пайдалана отырып, эксперименттік бағалау жүргізілді және әрбір әдістің түрлі шарттардағы тиімділігі анықталды. Жұмыста модель өнімділігіне әсер ететін нақты факторлар көрсетіліп, қазақ тілінің лингвистикалық ерекшеліктерін дәл анықтауда трансформер модельдерін бейімдеудің маңыздылығы аталып өтілді. Зерттеу нәтижелері көптілді спамды анықтау есептерінде трансформер модельдерін оңтайландыру бойынша құнды мәліметтер береді. Сонымен қатар, модельдердің сапалы жұмыс істеуіне әсер ететін маңызды техникалар мен конфигурациялар айқындалды. Жүргізілген кешенді зерттеу нәтижелері қазақ тілі секілді аз зерттелген тілдер үшін табиғи тілді өңдеу мүмкіндіктерін дамытуға ұмтылатын зерттеушілер мен мамандарға бағыт-бағдар бере алады.

https://doi.org/10.48081/PJFQ3449

2025

Выпуск 2

Внедрение цифровых технологий в здравоохранение открывает новые возможности для повышения качества медицинских услуг, ускорения процессов диагностики и оптимизации использования ресурсов. В то время как развитые страны активно используют передовые цифровые медицинские решения, такие как телемедицина, электронные медицинские карты и системы удаленного мониторинга, Казахстан, особенно его отдаленные регионы, все еще сталкивается с рядом вызовов, связанных с доступностью и качеством медицинской помощи. В данной статье проводится анализ современных медицинских цифровых решений, применяемых в России и других странах мира, с целью выявления их потенциала для адаптации в условиях Казахстана. Исследование направлено на определение ключевых барьеров, препятствующих внедрению цифровых технологий в систему здравоохранения, и разработку практических рекомендаций для их преодоления. Особое внимание уделено анализу текущего состояния электронного здравоохранения в Казахстане, а также изучению успешных международных практик, которые могут быть применены для улучшения ситуации. В статье рассматриваются такие аспекты, как географическая удаленность, дефицит медицинских кадров и недостаточное развитие цифровой инфраструктуры, которые являются основными препятствиями для внедрения телемедицинских технологий. На основе анализа предлагаются стратегии по интеграции передовых технологий, включая телемедицину, электронные медицинские карты и системы дистанционного наблюдения за пациентами, что позволит повысить доступность и эффективность медицинской помощи в Казахстане.

https://doi.org/10.48081/FYYM1736

2025

Выпуск 2

Современное развитие и активное использование информационных технологий обеспечивают новый подход к реализации принципа наглядности в обучении математике. Применение различных инновационных цифровых инструментов становится доступным и эффективным средством при создании учебного материала и его визуализации, что позволяет сделать процесс изучения более доступным для восприятия, интерактивным и личностно-ориентированным. Поэтому исследования, направленные на изучение и применение возможностей информационных технологий в образовательном процессе, стали наиболее актуальными в условия современного образования. В статье представлены исследования использования возможностей программы WolframAlpha и облачной платформы WolframCloud, в которых используются технологии искусственного интеллекта, как эффективного инструмента в методике изучения темы «Уравнения, содержащие переменную под знаком модуля». Целью исследования является обоснование эффективности графического метода решения уравнений средствами WolframAlpha и WolframCloud. В работе показаны примеры визуализации решений уравнений с модулем и параметром, которые позволяют показать практическую полезность графического способа решения. Представленная работа является результатом участия в семинаре «Искусственный интеллект в учебном процессе» в Торайгыров университете. Учебный материал был апробирован на занятиях с обучающимися факультета Foundation Торайгыров университета.

https://doi.org/10.48081/KWFL3351

2025

Выпуск 2