<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
<title>3 СЕКЦИЯ. АҚПАРАТТЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖӘНЕ ЕСЕПТЕУ ИНТЕЛЛЕКТІСІ</title>
<link href="http://repository.enu.kz/handle/enu/24016" rel="alternate"/>
<subtitle/>
<id>http://repository.enu.kz/handle/enu/24016</id>
<updated>2026-04-04T06:11:32Z</updated>
<dc:date>2026-04-04T06:11:32Z</dc:date>
<entry>
<title>АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ НОМЕРОВ  ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ВАГОНОВ: СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ</title>
<link href="http://repository.enu.kz/handle/enu/24064" rel="alternate"/>
<author>
<name>Шаймуратов, А.Ж.</name>
</author>
<id>http://repository.enu.kz/handle/enu/24064</id>
<updated>2025-06-13T20:43:19Z</updated>
<published>2025-04-16T00:00:00Z</published>
<summary type="text">АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ НОМЕРОВ  ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ВАГОНОВ: СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ
Шаймуратов, А.Ж.
Современные системы учета железнодорожного подвижного состава оптимизируют &#13;
логистику и повышают безопасность перевозок. Традиционные методы с ручным вводом &#13;
данных уступают автоматизированным решениям по точности и скорости, что ведет к&#13;
ошибкам и потерям. В статье рассматриваются технологии распознавания номеров вагонов, &#13;
включая компьютерное зрение, глубокое обучение, гибридные методы и интеграцию с IoT. Приведен сравнительный анализ их эффективности, с акцентом на нейросетевые модели, &#13;
такие как YOLO и Efficient Net, которые показывают высокую точность в реальных условиях.
</summary>
<dc:date>2025-04-16T00:00:00Z</dc:date>
</entry>
<entry>
<title>СТЕРЕОМЕТРИЯ ТАҚЫРЫПТАРЫН GEOGEBRA БАҒДАРЛАМАСЫ АРҚЫЛЫ  ОҚЫТУДЫҢ ӘДІСТЕМЕЛІК НЕГІЗДЕРІ</title>
<link href="http://repository.enu.kz/handle/enu/24063" rel="alternate"/>
<author>
<name>Хусенбай, Алина</name>
</author>
<id>http://repository.enu.kz/handle/enu/24063</id>
<updated>2025-06-14T03:58:32Z</updated>
<published>2025-04-16T00:00:00Z</published>
<summary type="text">СТЕРЕОМЕТРИЯ ТАҚЫРЫПТАРЫН GEOGEBRA БАҒДАРЛАМАСЫ АРҚЫЛЫ  ОҚЫТУДЫҢ ӘДІСТЕМЕЛІК НЕГІЗДЕРІ
Хусенбай, Алина
Мақалада стереометрия пәнін оқытуда GeoGebra бағдарламасын қолданудың &#13;
әдістемелік негіздері қарастырылады. Цифрлық технологияларды кеңістіктік геометриямен &#13;
ықпалдастыра отырып, оқушылардың кеңістіктік ойлау, визуализация және логикалық &#13;
пайымдау дағдыларын дамыту жолдары ұсынылады. Мақалада сабақ құрылымдары, &#13;
практикалық тапсырмалар үлгілері мен оқыту тиімділігіне қатысты тәжірибелік деректер &#13;
берілген.
</summary>
<dc:date>2025-04-16T00:00:00Z</dc:date>
</entry>
<entry>
<title>LABEL STUDIO-НЫ ПАЙДАЛАНА ОТЫРЫП, СЕБЕП-САЛДАРЛЫҚ  ҚҰРЫЛЫМДАРДЫ ҚАЗАҚ ТІЛІНДЕ АННОТАЦИЯЛАУДЫ АВТОМАТТАНДЫРУ</title>
<link href="http://repository.enu.kz/handle/enu/24062" rel="alternate"/>
<author>
<name>Таберхан, Р.</name>
</author>
<author>
<name>Самбетбаева, М.А.</name>
</author>
<id>http://repository.enu.kz/handle/enu/24062</id>
<updated>2025-06-13T23:45:29Z</updated>
<published>2025-04-16T00:00:00Z</published>
<summary type="text">LABEL STUDIO-НЫ ПАЙДАЛАНА ОТЫРЫП, СЕБЕП-САЛДАРЛЫҚ  ҚҰРЫЛЫМДАРДЫ ҚАЗАҚ ТІЛІНДЕ АННОТАЦИЯЛАУДЫ АВТОМАТТАНДЫРУ
Таберхан, Р.; Самбетбаева, М.А.
Бұл мақалада қазақ тіліндегі мәтіндердегі себеп-салдарлық құрылымдарды (ССҚ) &#13;
аннотациялауды автоматтандыру процесі қаралады. Label Studio сияқты цифрлық &#13;
платформаларды пайдалану мәтіндерді белгілеу процесін едәуір жеделдетуге және &#13;
жеңілдетуге мүмкіндік береді. Бұл қазақ тіліндегі NLP-жүйелер мен лингвистикалық &#13;
ресурстарды дамыту үшін маңызды болып табылады. Мақалада белгілеу әдістері, ССҚ &#13;
типологиясы, сондай-ақ шаблондық және машиналық үлгілерді пайдалана отырып, алдын &#13;
ала автоматтандыру нәтижелері ұсынылған.
</summary>
<dc:date>2025-04-16T00:00:00Z</dc:date>
</entry>
<entry>
<title>РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНО-АППАРАТНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ  ТОКА В ОДНОФАЗНОЙ СЕТИ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ  ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА</title>
<link href="http://repository.enu.kz/handle/enu/24061" rel="alternate"/>
<author>
<name>Сулеймен, Б.К.</name>
</author>
<author>
<name>Искаков, К.Т.</name>
</author>
<author>
<name>Нартова, Д.С.</name>
</author>
<id>http://repository.enu.kz/handle/enu/24061</id>
<updated>2025-06-14T03:52:25Z</updated>
<published>2025-04-16T00:00:00Z</published>
<summary type="text">РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНО-АППАРАТНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ  ТОКА В ОДНОФАЗНОЙ СЕТИ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ  ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Сулеймен, Б.К.; Искаков, К.Т.; Нартова, Д.С.
Представлена разработка программно-аппаратного комплекса для мониторинга &#13;
потребления тока в однофазной сети с использованием датчика Холла и аналого-цифрового &#13;
преобразователя (АЦП). Ключевая особенность решения — регистрация пусковых токов &#13;
подключаемых электроприборов, что позволяет формировать цифровую сигнатуру каждого &#13;
устройства. На основе собранных данных применяются методы машинного обучения для &#13;
решения задач: детектирования подключения, идентификации устройства, оценки &#13;
потребления энергии, кластеризации и категоризации по уровню энергоэффективности. &#13;
Разработка ориентирована на применение в системах «умного дома», энергоаудита и &#13;
интеллектуального управления нагрузкой.
</summary>
<dc:date>2025-04-16T00:00:00Z</dc:date>
</entry>
</feed>
