Raqamli iqtisodiyotda innovatsion texnologiyalar

 
117. Sohalarda nano texnologiyalarni qo’llanilishi? 
Nanotexnologiyalarning tibbiyotda qo‘
llanishi 
Fundamental va 
amaliy fan va texnologiya 
sohasi boʻlib, u nazariy asoslash, tadqiqot, tahlil va 
sintezning amaliy usullari, shuningdek, maʼlum atom tuzilishiga ega boʻlgan 
mahsulotlarni ishlab chiqarish va ulardan foydalanish usullari bilan shugʻullanadi
[1]
. 
Nanotexnologiyaning amaliy jihati atomlar, molekulalar va nanozarrachalarni yaratish, 
qayta ishlash va manipulyatsiya qilish uchun zarur boʻlgan qurilmalar va ularning 
tarkibiy qismlarini ishlab chiqarishni oʻz ichiga oladi. Nanomaterial boʻlishi uchun 
kamida bitta chiziqli oʻlchami 100 nm dan kam boʻlishi zarur
[2]
. 
Nanotexnologiyalar an
ʼanaviy fanlardan sifat jihatidan farq qiladi, chunki bunday 
shkalalarda materiya bilan ishlashning odatiy makroskopik texnologiyalari koʻpincha 

---

qoʻllanilmaydi va odatdagi shkalada ahamiyatsiz boʻlgan mikroskopik hodisalar sezilarli 
darajada kuchayadi. 
Nan
otexnologiya va xususan, molekulyar texnologiya yangi juda kam oʻrganilgan 
fanlardir. Bu sohada bashorat qilingan asosiy kashfiyotlar hali amalga oshirilmagan. 
Shunga qaramay, olib borilayotgan izlanishlar allaqachon amaliy natijalarni bermoqda. 
Nanotexnol
ogiyada ilgʻor fan yutuqlaridan foydalanish uni yuqori texnologiya sifatida 
tasniflash imkonini beradi. 
 
118. Ma’lumotlar bazalari va ularni yaratish modellari
?

119. Neyrotarmoq strukturasi? 
Ma'lumotlar bazasi jadvali elektron jadvalga o'xshaydi. Shu bilan birga, jadvallar o'rtasida 
tuzilishi mumkin bo'lgan munosabatlar relyatsion ma'lumotlar bazasiga katta hajmdagi 
ma'lumotlarni samarali saqlashga imkon beradi, ularni samarali ravishda olish mumkin. 
Relyatsion model - bu ma'lumotlar elementlarini bir yoki bir nechta mustaqil jadvallarda 
birlashtirishga imkon beradigan ma'lumotlar bazasi, bu har bir jadval uchun umumiy 
maydonlarni ishlatish orqali bir-biri bilan bog'liq bo'lishi mumkin.
Relyatsion modelning maqsadi ma'lumotlar va so'rovlarni ko'rsatish uchun deklarativ usulni 
taqdim etishdir: foydalanuvchilar to'g'ridan-to'g'ri ma'lumotlar bazasida qanday ma'lumotlarni 
o'z ichiga olganligini va undan qanday ma'lumotlarni xohlashlarini e'lon qilishadi. 
Boshqa tomondan, ular ma'lumotlar bazalarini boshqarish uchun dasturiy ta'minotga saqlash 
uchun ma'lumotlar tuzilmalarini tavsiflash va so'rovlarga javob berish uchun qidirish tartibini 
qoldiradilar. 
Ko'pgina relyatsion ma'lumotlar bazalarida ma'lumotlar so'rovi va ta'rifi uchun SQL tilidan 
foydalaniladi. Hozirgi kunda Oracle, IBM DB2 va Microsoft SQL Server kabi ko'plab 
ma'lumotlar bazalarini boshqarish tizimlari yoki RDBMS (Ma'lumotlarning ma'lumotlar 
bazasini boshqarish tizimi) mavjud
.
 Neyro tarmoq strukturasi
Yuqoridagi struktura qisqa qilib ta’riflaganda neyro tarmoqning algoritmi

---

hisoblanadi. Bugungi kunda neyro tarmoqdan asosan tasvirlarni tahlil qilishda keng
foydalanib kelinmoqda. Misol sifatida matnli tasvirni qayta ishlashda, belgi tasvirini
qayta ishlashini yanada aniqroq qilish uchun, xususiyatlarni ajratish uchun har bir
belgi segmentatsiyasi uchun mo’ljallangan. Aynan kosmologiya sohasida ham
teleskop qabul qilayotgan yorug’lik to’lqinlarini tahlil qilish va vaqt segmentiga
qarab to’lqin o’zgarishi kuzatilishini neyro tarmoq dasturlari bajarishi mumkin.
Xususiyatlarni ajratib olishni tasvir ma'lumotlarini soddalashtirishning o’ziga xos turi
deb hisoblash mumkin, uning maqsadi past o’lchamli ma'lumotlarning asosiy
ma’lumotlarini samarali ravishda olish, tasvirni segmentlashtirish va aniqlash uchun
foydalidir. Rasmlar chastotasi domenining xususiyatlariga asoslangan omillarni
ajratib olishning an’anaviy usuli, shu jumladan Furier transformatsiyasi, to’lqin
uzatish algoritmi va boshqalar.