Untitled

4-суретте Re=400 үшін арнадағы бесінші және алтыншы аралықтардың айналасындағы тұрақты жағдайдағы жылдамдық контуры көрсетілген. 5-суретте Re=400 үшін арнадағы бесінші және алтыншы аралық аралықтардың айналасындағы тұрақты жағдайдағы жылдамдық векторының контуры көрсетілген. 4-сурет – Re=400 үшін арнадағы бесінші және алтыншы аралық тетіктер айналасындағы тұрақты күйдегі жылдамдық, аралық бөліктер мембрана беті бойынша ығысқан.

5-сурет - Re=400 үшін арнадағы бесінші және алтыншы аралық тетіктер айналасындағы тұрақты күйдегі жылдамдық, мембрана бетіне бөлінген аралықтармен. 7-сурет - Re=400 арнасындағы бесінші және алтыншы аралық аралықтардың айналасындағы СО2 концентрациясының сұлбасы, мұнда аралық бөліктер мембрана бетінде орналасқан.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ МЕМБРАННОГО КАНАЛА СЛОЖНОЙ ГЕОМЕТРИИ

Ghimire et al., "Bio-hytane production from microalgal biomass: Key challenges and potential opportunities for algal biorefineries," Bioresour Technol, vol. Yun et al., "Biohydrogen production from food waste: Current status, limitations, and future perspectives," Bioresource Technology, vol. Dzhonova , “HYDRODYNAMIC MODELING OF CROSS FLOW OF MEMBRANE SEPARATION PROCESSES,” Bulletin of the National Engineering Academy of the Republic of Kazakhstan, vol.

Amankeldi, "Numerical investigation of the occurrence of a concentration-polarization layer," Eurasian Physical Technical Journal, vol. Tam, "Turbulent transport in membrane modules by CFD simulation in two dimensions," J Memb Sci, vol.

MATHEMATICAL MODEL OF MEMBRANE CHANNEL WITH COMPLEX GEOMETRY

ЭНЕРГЕТИКА И ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЕ МАШИНОСТРОЕНИЕ

DOI 10.51775/2790-0886_2022_58_3_16 АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОБНАРУЖЕНИЯ АНОМАЛИЙ В ДАННЫХ ДЛЯ

ИСПОЛЬЗОВАНИЯ В ЗАДАЧАХ АНАЛИТИКИ И УПРАВЛЕНИЯ ТЕПЛОСНАБЖЕНИЕМ ГОРОДА

Классификация методов обнаружения аномалий и области их применения
Анализ больших данных интернет вещей
Методы кластеризации
Обнаружение аномалий в системах автоматизации зданий
Обнаружение аномалий в системах теплоснабжения

A Novel Anomaly Detection Framework Based on Hybrid HMM-SVM // 2011 4th IEEE International Conference on Broadband Networking and Multimedia Technology. A Complementary Set of Variational Autoencoders for Supervised Anomaly Detection // IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) 2018. A Novel Anomaly Detection Method Based on Hierarchical HMM //Proceedings of the Fourth International Conference on Parallel and Distributed Computing, Applications and technologies.

Pattern-Based Contextual Anomaly Detection in HVAC Systems //2017 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW). Explainable Anomaly Detection for Central Heating Based on Shapley Addition Explanations //2020 International Conference on Data Mining Workshop (ICDMW).

ҚАЛАНЫ ЖЫЛУМЕН ЖАБДЫҚТАУДЫ БАСҚАРУ МЕН ТАЛДАУ МӘСЕЛЕЛЕРІНДЕ ПАЙДАЛАНУ ҮШІН ДЕРЕКТЕРДЕГІ

АУЫТҚУЛАРДЫ АНЫҚТАУ ӘДІСТЕРІН ТАЛДАУ

ANALYSIS OF DATA ANOMALIE DETECTION METHODS FOR USE IN ANALYTICS AND HEAT SUPPLY MANAGEMENT OF THE CITY

DOI 10.51775/2790-0886_2022_58_3_32 ИМПУЛЬСТІК ЕНДІК МОДУЛЯЦИЯСЫ БАР ҮШ ФАЗАЛЫ ЖИІЛІК

Сәтбаев атындағы Қазақ ұлттық техникалық зерттеу университеті, Алматы, Қазақстан Электрондық поштасы: [email protected], [email protected], [email protected],. Мұнда V1-V6 - клапан ажыратқыштары (оқшауланған IGBT қақпасы бар биполярлы транзисторларда жасалған), UT - бақыланбайтын түзеткіштің тұрақты кернеуі, a, b, c - жұлдызша қосылған айнымалы ток қозғалтқышының статор фазалары.

2 )cos(

Power balance and power factors of distorted electrical systems and variable speed asynchronous electrical drives. The influence of pulse width modulation on the harmonic composition of the output voltage of the frequency converter.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ТРЕХФАЗНОГО ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ ЧАСТОТЫ С ШИМ-ИМПУЛЬСНОЙ МОДУЛЯЦИЕЙ В ПРОГРАММЕ «MATHCAD»

SIMULATION OF A THREE-PHASE FREQUENCY CONVERTER WITH PWM PULSE MODULATION IN THE MATHCAD PROGRAM

ПЕРОВСКИТ КҮН ЭЛЕМЕНТІНДЕГІ ФУНКЦИОНАЛДЫ ҚАБАТТЫҢ ТОЗУ ПРОЦЕСІН ЗЕРТТЕУ

Кіріспе
Эксперименттік бөлім 1. Материалдар
Нәтижелер мен талқылаулар
Қорытынды

ПСК-ның кристалдық құрылымының және оның бөліктері арасындағы стехиометриялық қатынастың сақталуы иондар концентрациясының басылуына байланысты болады, осыған байланысты ПСК қасиеттерін сақтауға болады [8]. Инкапсуляция әдісін қолдана отырып, PSC тұрақтылығына 200 температура циклінен кейін 90% -дан астам оптоэлектрлік қасиеттерді және циклдік температураның өзгеруінен (-40-тан 85 ° C-қа дейін) 1000 сағаттан астам жұмыс істеу арқылы қол жеткізуге болады [17] . Фарук және т.б., «Брагг рефлекторы негізінде жұқа қабықшалы мыс индий галлий селениді (CIGS) күн батареясы үшін материалды оңтайландыру», Optik (Штутг.), том.

Gong et al., “High performance laminated perovskite solar cells by surface engineering of perovskite films,” Appl. Zhang et al., "Investigation of combustion, performance and emission characteristics of a diesel engine fueled with diesel/alcohol/n-butanol blend fuels," Fuel, vol. Sekimoto et al., "Investigation of Acceleration and Suppression of Light-Induced Degradation of a Lead Halide Perovskite Solar Cell Using Hard X-Ray Photoelectron Spectroscopy".

Ma et al., "Microscopic Investigations of Surface State-Dependent Moisture Stability of Hybrid Perovskite," Nanoscale, vol. Wang et al., “Encapsulation and stability testing of perovskite solar cells for real-life applications,” ACS Mater. Meng et al., “In situ characterization to understand degradation in perovskite solar cells,” Sol.

Sheng et al., “A relevant equation of state for isochoric compressible liquid heat capacity of pure and mixture refrigerants,” Int. Walsh, “Atomistic Origins of High Performance in Halide Hybrid Perovskite Solar Cells,” Nano Lett., vol. Saidaminov et al., “Atomic vacancy suppression via incorporation of small isovalent ions to enhance the stability of perovskite halide solar cells in ambient air,” Nat.

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССА ДЕГРАДАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СЛОЯ В ПЕРОВСКИТНОМ СОЛНЕЧНОМ ЭЛЕМЕНТЕ

Zhou, “Progress in X-ray absorption spectroscopy for the characterization of perovskite-type oxide electrocatalysts,” Energy & Fuels , vol. Qi, “Thermal Degradation of Formamidinium-Based Lead Halide Perovskites in Sym-Triazine and Hydrogen Cyanide Observed by Coupled Thermogravimetry-Mass Spectrometry Analysis,” J.

INVESTIGATION OF THE PROCESS OF FUNCTIONAL LAYER DEGRADATION IN A PEROVSKITE SOLAR CELL

ИНФОРМАЦИОННЫЕ,

ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ И КОСМИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

ОЦЕНКА СИГНАЛА С ПОМОЩЬЮ ФИЛЬТРА КАЛМАНА ПРИ СПУТНИКОВОМ РАДИОМОНИТОРИНГЕ

С целью оценки достоверности обнаружения радиосигналов источников радиоизлучения был проведен анализ уровней телеметрических сигналов спутниковой системы дистанционного зондирования Земли КазЭОСат-2 (рис. 1), полученных в результате измерений в период с 5 сентября по 19 октября 2020 года и с января по июнь 2021 года на базе национальной компании «Казахстан Гарыш Сапары». Технические характеристики космической системы дистанционного зондирования Земли «КазЭОСат-2»: частота наземного передатчика – 2060 МГц, мощность наземного передатчика – 13 дБВт, усиление антенны (наземная) – 39,5 дБи, высота спутника 630 км. В ходе измерительных работ уровень телеметрических сигналов в зоне радиовидимости на входе бортового измерительного приемника находился в диапазоне от -85 дБм до -120 дБм, высота полета спутника среднего разрешения KazEOSat-2 - 630 м. км. .

A New Method for Spectrum Monitoring of Network Design //2013 IEEE Antennas and Propagation Society International Symposium (APSURSI). Real-time centralized spectrum monitoring: feasibility, architecture and latency //2015 IEEE International Symposium on Dynamic Spectrum Access Networks (DySPAN). Spectrum Occupancy Analysis Based on Radio Monitoring Network //2012 1st IEEE International Conference on Communications in China (ICCC).

Marghescu, "Spectrum occupancy in an urban environment: a cognitive radio approach", 2010 Sixth Advanced International Conference on Telecommunications, Barcelona, 2010, pp. Huang, “Spectrum occupancy analysis based on radio monitoring network st IEEE International Conference on Communications in China (ICCC), Beijing, 2012, pp. Monitoring of promising frequency ranges for the development of 5G networks in Almaty city //Proceedings of the 6th International Conference on Engineering & MIS 2020.

A single satellite geolocation solution of an rf emitter using a limited unscented Kalman filter //2018 IEEE Statistical Signal Processing (SSP) Workshop. Kalman filter and its application //2015 8th International Conference on Intelligent Networks and Intelligent Systems (ICINIS). A single satellite geolocation solution of an RF emitter using a limited unscented Kalman filter //2018 IEEE Statistical Signal Processing Workshop.

ЖЕРСЕРІКТІК РАДИОБАҚЫЛАУ КЕЗІНДЕ КАЛМАН СҮЗГІСІНІҢ КӨМЕГІМЕН СИГНАЛДЫ БАҒАЛАУ

SIGNAL EVALUATION USING THE KALMAN FILTER IN SATELLITE RADIO MONITORING

УНИВЕРСИТЕТТІҢ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ ЦИФРЛЫҚ БІЛІМ БЕРУ ОРТАСЫНДА БҰЛТТЫ ҚОСЫМШАЛАРДЫ МАСШТАБТАУҒА

АРНАЛҒАН ШЕШІМДЕРДІ ҚОЛДАУ ЖҮЙЕСІН ӘЗІРЛЕУ

Methodology for evaluating the effectiveness of measures aimed at ensuring the information security of the informatization object, Journal of Theoretical and Applied Information Technology p Application of the genetic algorithm in the problem of information security distribution of organizational and financial assets.

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ПО МАСШТАБИРОВАНИЮ ОБЛАЧНЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ ДЛЯ

УНИВЕРСИТЕТА

DEVELOPMENT OF A DECISION SUPPORT SYSTEM FOR SCALING CLOUD APPLICATIONS FOR THE INFORMATION AND DIGITAL

EDUCATIONAL ENVIRONMENT OF A UNIVERSITY

INTELLIGENT DIAGNOSIS OF BREAST CANCER USING IR THERMOGRAPHY, THERMAL MODELING AND ARTIFICIAL

INTELLIGENCE

The authors of [10] examined and compared SVM, BN and Random Forest (RF) for breast cancer detection. The results of the experiments revealed that SVM had the highest scores, sensitivity, and accuracy, while RF had the best chance of correctly categorizing tumors. The temperature values of the target areas (each breast separately) are extracted from the thermographic images and saved in Excel files, which are convenient for performing calculations (Figure 3).

The red areas are those with the highest temperature relative to the rest of the breast, as shown in Figure 3. The temperature values of each spreadsheet cell correspond to one pixel of the thermal image. One of the most important metrics in Figure 5 is the Gini index, which indicates whether the data v.

The graphical representation of the model quality in the form of the receiver operating characteristic is shown in Figure 7 below. The Gini index increased to 66.5385% thanks to the addition of the CNN node, meaning the data is more skewed. Given the small size of the dataset, performance is high for both models, and k-fold cross-validation revealed no problems with the models.

This research is funded by the Ministry of Education and Science of the Republic of Kazakhstan, AP08857347 (“Using artificial intelligence to supplement thermography for breast cancer prediction”). Soni, “Naive Bayes Classifiers: A Probabilistic Model of Breast Cancer Detection” International Journal of Computer Applications, vol. Mathew, “Machine Learning Algorithms for Breast Cancer Diagnosis”, Proceedings of the International Conference on Computer Networks, Big Data and the Internet of Things (ICCBI - 2018).

Table 1 – Different ML methodologies and their comparison [14]

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ДИАГНОСТИКА РАКА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИК-ТЕРМОГРАФИИ, ТЕПЛОВОГО

Alhanahnah, "Breast Cancer Detection Using K-Nearest Neighbor Machine Learning Algorithm," 9th International Conference on Developments in eSystems Engineering (DeSE), pp. Ensari, "Microarray breast cancer data classification using machine learning methods," Electric Electronics, Computer Science, Biomedical Engineerings' Meeting (EBBT), pp. Analysis and prediction of breast cancer and diabetes disease datasets using data mining classification techniques,” International Conference on Intelligent Sustainable Systems (ICISS), p.

Shubair, "Comparative study of machine learning algorithms for breast cancer detection and diagnosis," 5th International Conference on Electronic Devices, Systems and Applications (ICEDSA), pp. Rumble, "Comparative Study of Classification Techniques on Breast Cancer FNA Biopsy Data," International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, vol.

МОДЕЛИРОВАНИЯ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

ИНФРАҚЫЗЫЛ ТЕРМОГРАФИЯНЫ, ЖЫЛУЛЫҚ МОДЕЛЬДЕУ МЕН ЖАСАНДЫ САНАНЫ ПАЙДАЛАНЫП СҮТ БЕЗІ ҚАТЕРЛІ ІСІГІНІҢ

ЗИЯТКЕРЛІК ДИАГНОСТИКАСЫ

ТЕРЕҢ ОҚЫТУДЫ ҚОЛДАНА ОТЫРЫП ЖОЛ БЕЛГІЛЕРІН ТАНУ ЖҮЙЕСІН ҚҰРУ

Ұсынылған тәсіл [15] эксперименталды түрде R-CNN [16]-мен салыстырылады. зерттеушілер [17] жол белгілерін тануды орындау үшін CNN [18] пайдаланады және нәтижелер бұл тәсілдің перспективалы екенін көрсетеді. Нүктенің ықтималдығын орталық пиксель айналасында кездейсоқ айналдыру арқылы жасалған әрбір патчтың ықтималдығының {P1,..,PN} орташалау арқылы есептеуге болады, мұнда i - жеке патч үшін есептелген CNN жіктеу ықтималдығы, ал ықтималдық саны - есептеу тиімділігі үшін 5-ке тең. Басқа авторлардың еңбектерінде CNN моделінің орташа дәлдігі 90% құрайды, ал біз ұсынған желі зерттеу барысында қайта оқытылған CNN моделінің дәлдігін 95% дейін арттырды.

9] Çetinkaya, Acarman, T., "A Traffic Sign Detection System Linking Hypothesis Testing and Deep Learning Networks", International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence. 15] Sun Y., Ge P., Liu D., “Traffic Sign Detection and Recognition Based on Convolutional Neural Network 2019 Chinese Automation Congress (CAC)”, Hangzhou, PEOPLES R CHINA, 2019, pp. 16] Han C., Gao G., Zhang Y., "Real-time detection of small traffic signs with revised faster-RCNN", Multimedia Tools and Applications, vol.

18] Shao F., Wang X., Meng F., Zhu J., Wang D., Dai J., "Faster R-CNN traffic sign detection based on a second region of interest and network of proposal of highly probable regions", Sensors, vol. 19] Wu, Y., Li, Z., Chen, Y., Nai, K., & Yuan, J., “Real-time traffic sign detection and classification towards real traffic scene,” Multimedia Tools and Applications , vol. 23] Hechri A., Mtibaa A., "Two-stage traffic sign detection and recognition based on SVM and convolutional neural networks", IET Image Processing, vol.

25] Tian Y., Gelernter J., Wang X., Li J., Yu Y., "Traffic Sign Detection Using a Multi-Scale Recurrent Attention Network", IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 27] Igel, C, "Detection of traffic signs in real-world images: The German traffic sign detection benchmark", I Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, Dallas, TX, USA, 4–. Huang, "Traffic sign detection and recognition using multi-scale fusion and prime sample attention", IEEE Access, vol.

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ДОРОЖНЫХ ЗНАКОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ

DEVELOPMENT OF A ROAD SIGN RECOGNITION SYSTEM USING DEEP LEARNING