CC BY
1
у студентов навыки, которые пригодятся в любых профессиях, будь то инженерия, медицина, дизайн или экономика.
Заключение.
Информатика — это не просто наука, а ключ к будущему. Она позволяет создавать новые миры, решать глобальные проблемы и менять реальность. Изучая информатику, вы не только открываете для себя мир технологий, но и становитесь частью инновационного общества, формирующего будущее. Изучайте информатику, развивайтесь и открывайте для себя безграничные возможности! Список использованной литературы:
1. Книга: Таненбаум Э., Уэзерхолл Д. "Архитектура компьютера" Подробное объяснение основ компьютерных технологий и структур данных.
2. Онлайн-курс: Harvard CS50 — Introduction to Computer Science Основы информатики, изучение программирования, баз данных и веб-разработки.
3. Сайт: W3Schools Учебные материалы по HTML, CSS, JavaScript и другим веб-технологиям. https://www.w3schools.com
4. Исследование: "Digital Skills Gap in the 21st Century" Отчёт о востребованности специалистов в ИТ-сфере и значении информатики в образовании.
5. Блог: GeeksforGeeks Практическое руководство по алгоритмам и языкам программирования. https://www.geeksforgeeks.org
6. Статья: "The Importance of Computer Science in Education" Публикация о влиянии информатики на развитие технологий и общества.
7. Курс: Stepik — "Основы Python" Введение в программирование на Python.
8. Форум: Stack Overflow Обсуждение задач и решений в области программирования. https://stackoverflow.com
9. Документ: "Future of Work: How Technology Shapes Professions" Международный отчёт о влиянии информатики на карьерный рост и глобальную экономику.
10. Научная работа: "Impact of Artificial Intelligence on Computer Science Development" Анализ влияния искусственного интеллекта на развитие информатики.
© Гелдимырадов Н., 2025
УДК 62
Гурбанмырадов М., преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан Мырадова Дж., преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан Бегмырадов С., студент, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан
ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК ГОРНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ Аннотация
В статье рассматривается концепция цифрового двойника горного предприятия как ключевого
элемента цифровой трансформации горнодобывающей промышленности. Анализируются структура, функциональность и преимущества использования цифровых двойников на различных этапах жизненного цикла горного предприятия, от проектирования и планирования до эксплуатации и закрытия. Оценивается влияние цифровых двойников на повышение эффективности, безопасности, устойчивости и конкурентоспособности горного производства.
Ключевые слова:
цифровой двойник, горное предприятие, горнодобывающая промышленность, цифровизация, BIM, ГИС, Интернет вещей (IoT), искусственный интеллект (ИИ), большие данные, моделирование, оптимизация, планирование, управление, безопасность, устойчивое развитие.
В условиях современной цифровой экономики горнодобывающая промышленность сталкивается с необходимостью повышения эффективности, снижения затрат, обеспечения безопасности и минимизации воздействия на окружающую среду. Одним из ключевых инструментов решения этих задач является создание и использование цифровых двойников горного предприятия. Цифровой двойник представляет собой виртуальную копию реального объекта или процесса, которая позволяет моделировать, анализировать и оптимизировать его работу в режиме реального времени.
Цифровой двойник горного предприятия включает в себя несколько взаимосвязанных компонентов:
Трехмерную модель геологического строения, запасов полезных ископаемых, гидрогеологических и геомеханических условий.
Цифровую модель горного оборудования: Виртуальные копии экскаваторов, самосвалов, буровых установок и другого оборудования, включая информацию об их технических характеристиках, состоянии и производительности.
Цифровую модель горных работ: Модель процессов бурения, взрывных работ, выемки, транспортировки и переработки горной массы.
Систему сбора и обработки данных: Платформа для сбора данных с различных источников, таких как датчики IoT, GPS-трекеры, системы видеонаблюдения и другие.
Систему моделирования и анализа: Программное обеспечение для моделирования различных сценариев, анализа данных и оптимизации процессов.
Функциональность цифрового двойника охватывает различные аспекты горного производства:
Планирование горных работ: Оптимизация последовательности отработки месторождения, расчет объемов горных работ, планирование движения техники.
Управление производством: Мониторинг текущего состояния горных работ, контроль за работой оборудования, оперативное принятие решений.
Прогнозирование и оптимизацию: Прогнозирование объемов добычи, оптимизация параметров технологических процессов, снижение затрат.
Обеспечение безопасности: Мониторинг опасных зон, прогнозирование рисков, предотвращение аварий и несчастных случаев.
Повышение эффективности: Оптимизация процессов, снижение простоев оборудования, увеличение объемов добычи и переработки.
Снижение затрат: Сокращение расходов на топливо, электроэнергию, ремонт и обслуживание оборудования.
Улучшение безопасности: Снижение риска травматизма и аварий за счет мониторинга опасных зон и прогнозирования рисков.
Повышение устойчивости: Минимизация воздействия на окружающую среду, оптимизация использования природных ресурсов.
Улучшение принятия решений: Предоставление оперативной и достоверной информации для принятия обоснованных управленческих решений.
Внедрение цифровых двойников требует значительных инвестиций в ^-инфраструктуру, программное обеспечение и обучение персонала. Важной задачей является интеграция данных из различных источников и создание единой информационной платформы. В перспективе ожидается дальнейшее развитие технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, что позволит создавать более сложные и интеллектуальные цифровые двойники, способные к самообучению и автономному принятию решений.
Список использованной литературы:
1. Романов К.В., Рыбаков М.А. Цифровое производство: методы, средства, управление. — М.: Инфра-Инженерия, 2018.
2. Боровков А.И., Буданов В.Г., Колесников А.В. и др. Цифровые двойники в машиностроении: монография / под общ. ред. А.И. Боровкова, А.В. Колесникова. — СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2019.
© Гурбанмырадов М., Мырадова Дж., Бегмырадов С., 2025
УДК 65.012.12
Гылыджов Б., преподаватель, Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,
Туркменистан, г. Ашхабад Мухаммедов Н., студент, Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,
Туркменистан, г. Ашхабад Нурмухаммедов Н., студент, Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,
Туркменистан, г. Ашхабад Ниязова А., студент,
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,
Туркменистан, г. Ашхабад
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ТОНАЛЬНОСТИ ТЕКСТА В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ
Аннотация
В данной статье рассматривается проблема анализа тональности текста в социальных сетях. Представлен обзор существующих методов машинного обучения, применяемых для решения данной задачи, включая методы на основе словарей, наивный байесовский классификатор, метод опорных векторов и глубокое обучение. Проводится сравнительный анализ эффективности различных методов на примере набора данных, содержащего сообщения из Twitter. Обсуждаются преимущества и недостатки каждого метода, а также перспективы дальнейших исследований в данной области.
Ключевые слова:
анализ тональности, машинное обучение, социальные сети, обработка естественного языка, наивный байесовский классификатор, метод опорных векторов, глубокое обучение.
Социальные сети стали неотъемлемой частью современного общества, предоставляя пользователям платформу для обмена информацией и выражения своего мнения. Анализ тональности
