CC BY
0
Рассмотрим преимущества:
• предоставляется абсолютно бесплатно.
• это открытое программное приложение (open-source).
• можно самостоятельно доработать функционал под нужды своей компании.
Но так как данный токен разработан только для авторизации в сервисах Google. Отсюда и его недостатки:
• доработка возможна, но все изменения будут сделаны вами самостоятельно за дополнительные средства на свой страх и риск.
• нет никаких гарантий, что после внесения изменений, в приложении не откроется слабых мест, в случае взлома системы вся ответственность будет лежать на ваших же плечах.
Наверное, главный минус двухфакторной аутентификации Google - то, что это всего лишь токен, а для внедрения двухфакторной аутентификации нужен еще и сервер, соответственно, пользователю нужно будет разработать серверную часть самостоятельно[1].
Таким образом, по итогам рассмотрения программного обеспечения, предназначенного для аутентификации можно сделать следующие выводы. Наиболее подходящей технологией является
GoogleAuthenticator. Данное ПО широко распространено, распространяется бесплатно и существует возможность доработки.
Список использованной литературы:
1. Майский Р.А., Губина О.В. Информационно-аналитической обеспечение управления предприятием на основе компьютерной технологий // Актуальные проблемы науки и техники. Сборник научных трудов IV Международной научно-практической конференции молодых ученых. 2012. С. 199-203.
2. Хлыстова Д.А., Попов К.Г. К вопросу о моделировании угроз персональным данным пользователей в системах дистанционного обучения образовательных организаций // Международный студенческий научный вестник. 2016. № 3-1. С. 96-97.
© Мукымов Б., Бадырова Дж., Гызылов Ч., Бекмаммедов С., 2024
УДК 62
Нургельдыев Г., преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан Муриков М., преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан Рахманов С., преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан Эльясов Э., преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан
ГЕОФИЗИКА И НЕЙРОСЕТИ: СОЮЗ НА СТЫКЕ НАУК Аннотация
В современном мире, где границы между дисциплинами становятся все более размытыми,
происходит захватывающее слияние геофизики и нейросетей. Эта синергия открывает новые горизонты для изучения нашей планеты, позволяя нам глубже заглянуть в ее недра и прогнозировать природные явления.
Ключевые слова:
геофизика, нейросеть, обработка, анализ, большие объемы данных, искусственный интеллект, прогресс.
Геофизика и нейросеть - это два сильно различающихся направления науки, которые вместе могут принести значительный прогресс в изучении и понимании нашей планеты. Геофизика - это наука о физических процессах, происходящих внутри Земли и на ее поверхности. Нейросеть же - это компьютерная система, способная обучаться и принимать решения на основе большого объема данных.
Современные технологии искусственного интеллекта, включая нейросети, уже нашли широкое применение в различных областях науки и техники. Однако, в геофизике они пока еще не получили должного внимания. Но ситуация начинает меняться, и все больше исследователей обращают свой взгляд на возможности использования нейросетей в геофизике.
Одной из основных областей, где нейросети могут быть полезны, является обработка и анализ больших объемов геофизических данных. Современные методы обработки данных в геофизике требуют большого количества времени и ресурсов, а также часто ограничены человеческим фактором. Нейросети же могут обрабатывать данные гораздо быстрее и более точно, что позволяет сократить время и улучшить качество исследований.
Кроме того, нейросети могут быть использованы для прогнозирования различных геофизических явлений, таких как землетрясения, вулканические извержения и другие природные катаклизмы. Анализ данных о прошлых событиях и их последствиях позволяет создать модели для прогнозирования будущих событий. Нейросети, обученные на таких данных, могут предсказывать вероятность возникновения определенных явлений и помогать в принятии мер по их предотвращению.
Кроме того, нейросети могут быть использованы для создания более точных карт и моделей Земли. С помощью обработки больших объемов данных, полученных с помощью различных геофизических методов, нейросети могут создавать более детальные и точные модели поверхности и внутреннего строения нашей планеты. Это может быть полезно для изучения геологических процессов, поиска полезных ископаемых и других приложений.
Использование нейросетей в геофизике имеет ряд преимуществ:
Повышение точности: Нейросети могут обрабатывать большие объемы данных с высокой точностью, что позволяет геофизикам делать более точные выводы.
Снижение затрат: Нейросети могут автоматизировать задачи, которые ранее выполнялись вручную, что приводит к снижению затрат и времени на исследования.
Обнаружение новых закономерностей: Нейросети могут обнаруживать скрытые закономерности в данных, которые могут быть незаметны для человека.
Ускорение научных открытий: Нейросети могут ускорить процесс научных открытий, позволяя геофизикам быстрее анализировать данные и делать выводы.
Союз геофизики и нейросетей - это динамично развивающаяся область, которая имеет огромный потенциал для дальнейших исследований и открытий. По мере развития нейросетей и увеличения объема доступных геофизических данных мы можем ожидать еще более впечатляющих достижений в этой области.
В будущем нейросети могут стать незаменимым инструментом для геофизиков, помогая нам лучше понимать нашу планету, ее ресурсы и природные процессы. Это знание позволит нам принимать более обоснованные решения в области добычи полезных ископаемых, управления водными ресурсами, прогнозирования стихийных бедствий и защиты окружающей среды.
Список использованной литературы:
1. "Нейросети в геофизике: Руководство по применению" (Neural Networks in Geophysics: A Practical Guide), Махмуд Хамидов (Mahmoud Hamed), 2023, Elsevier.
© Нургельдыев Г., Муриков М., Рахманов С., Эльясов Э., 2024
УДК 004.421
Поладов Ш.
Преподаватель кафедры информационных систем и технологий Туркменский государственный университет имени Махтумкули
г. Ашхабад, Туркменистан
ПРЕИМУЩЕСТВА СПОРТИВНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ: КАК СПОРТ И ТЕХНОЛОГИИ СОЕДИНЯЮТСЯ В НОВОЙ ЭРЕ
Аннотация
Эта статья обозначает значимость спортивного программирования и его влияние на различные аспекты спортивной деятельности.
Ключевые слова
спортивное программирование, анализ данных, стратегии, технологии, машинное обучение, соревнования.
Введение
В последние десятилетия мы наблюдаем стремительное развитие информационных технологий в различных сферах нашей жизни. Вместе с тем, спорт не остается в стороне, и в современном мире становится все более зависимым от технологических инноваций. Спортивное программирование - это новая веха в этом процессе, объединяющая спорт и программирование воедино. В данной статье мы рассмотрим преимущества спортивного программирования и его влияние на спортивные достижения и технологический прогресс.
Что такое спортивное программирование?
Спортивное программирование - это применение компьютерных программ и алгоритмов для анализа данных, управления тренировочным процессом, оптимизации стратегий и принятия решений в спорте. Это объединение спортивных знаний с технологическими возможностями для повышения производительности и результативности [1].
Преимущества спортивного программирования
• Анализ данных: Спортивное программирование позволяет анализировать большие объемы данных, такие как статистика игр, биометрические показатели игроков и результаты тренировок. Это помогает тренерам и спортсменам выявлять сильные и слабые стороны, выявлять тенденции и принимать обоснованные решения [2].
• Оптимизация тренировок: С помощью спортивного программирования тренеры могут создавать индивидуализированные программы тренировок, учитывая особенности каждого спортсмена и его цели. Это позволяет эффективнее использовать время и ресурсы и достигать лучших результатов [2].
• Улучшение стратегий: В различных видах спорта стратегия игры играет ключевую роль. Спортивное программирование позволяет анализировать прошлые игры, моделировать различные сценарии и
