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 anʼanaviy 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.
Nanotexnologiya 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.
Nanotexnologiyada 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.