2025 жылғы 28 тамызда 2 корпустың конференц-залында Қазақстан Республикасы Конституциясының 30 жылдығына арналған маңызды іс-шара өтті. Дөңгелек үстел әрі қарай оқу
Сөздәйектер галереясы
Өзінен бұрынғылар айтқан пікір, ғылыми қорытындыларын бүкпей де, бүркемей де әділ бағасын беру, дұрысын қолдап, терістігін сынай отырып іздену арқылы ғана ғылым ілгерілемек.
Қажым Жұмалиев
Факультеттер жаңалықтары
2025 жылғы 30 маусымда Тарих, экономика және құқық факультетінде осы оқу жылында факультет кеңесінің қорытынды отырысы өткізілді. Кеңесте факультет жұ әрі қарай оқу
2025 жылғы 26 маусымда «Сервис-ЖАРС» ЖШС (Қызылжар ауданы, СҚО) өндірістік танаптарында «Солтүстік Қазақстанның орман-дала аймағындағы жайылымдардың ө әрі қарай оқу
М.Қозыбаев атындағы Солтүстік Қазақстан университеті Тіл және әдебиетинституты «Қазақ тілі мен әдебиеті» кафедрасы 2025 жылдың 19 маусымында көрнекті әрі қарай оқу
«Экономика» ББ түлегі Айкенов Тамерланды жоғары спорттық жетістіктерімен құттықтаймыз! 2025 жылдың сәуірінде Тамерлан Марракештің 2025 параолимпиадал әрі қарай оқу
М.Қозыбаев атындағы Солтүстік Қазақстан университетінің медицина факультетінде Медицина қызметкері күніне арналған салтанатты іс-шара өтті. Іс-шаран әрі қарай оқу
28 - 30 мамыр 2025ж. бірлескен халықаралық ғылыми-практикалық конференция өтті Қоғамдық денсаулық және гигиена орталығының (Үндістан), Мидланд (Зимб әрі қарай оқу
2025 жылғы 19 мамыр Агротехнологиялық факультеттің профессорлық-оқытушылық құрамы мен магистранттары дәнді дақылдарды селекциялау бойынша ғылыми-тәжі әрі қарай оқу
Халықаралық ынтымақтастық және тәжірибе алмасу – жастарды ғылыми қызметке тарту және біздің факультеттің ғылыми әлеуетін дамытудың тағы бір ынталандыр әрі қарай оқу
Медицина факультетінде бітіруші курс студенттерін қорытынды мемлекеттік аттестаттау басталды. Бұл маңызды және көптен күткен кезең болашақ дәрігерлерд әрі қарай оқу
Идентификациялық өлшеулер, терең Машиналық оқыту Deep Leaning және Big Data science әдістері негізінде электр энергетикалық жабдықты диагностикалаудың және мониторингілеудің зияткерлік компьютерлік аспаптарын әзірлеу
Басым бағыт: Энергетика және машина жасау
Жоба жетекшісі: Кошеков К.Т., т.ғ.д.
Жобаны орындаушылар: Риттер Д.В., т.ғ.к., В. Ю. Кобенко, т.ғ.д., Бакенов К.А., т.ғ.к., Кашевкин А.А., техникалық ғылымдар магистрі, PhD докторанты, Калантаевская Н.А., техникалық ғылымдар магистрі, PhD докторанты, Латыпов С.И., Техникалық ғылымдар магистрі, PhD докторанты.
Орындау мерзімі: 3 жыл.
Қаржыландыру көлемі: 62 000 000 теңге.
Жобаның мақсаты: нақты уақыт режимінде сәйкестендіру өлшемдері теориясын, компьютерлік және сымсыз инфокоммуникациялық технологияларды қолдана отырып, электр энергетикалық жабдықтың диагностикалық және басқару сигналдарын жинаудың, бастапқы өңдеудің және танудың зияткерлік алгоритмдері негізінде бағдарламалық қамтамасыз етуді қамтитын компьютерлік аспаптар мен мониторинг және диагностика жүйелерін құру.
Күтілетін нәтижелер: күтілетін ғылыми және әлеуметтік-экономикалық тиімділік:
- зияткерлік технологияларды енгізу есебінен энергия үнемдеуді арттыру әдіснамасы;
- диагностикалық және басқару сигналдарының, Deep Leaning және Big Data science сәйкестендіру өлшемдеріне негізделген электр энергетикалық жабдықты диагностикалау және бақылау әдістері мен құралдары және олардың қоршаған ортаға әсерін азайту;
- жоғары вольтты электр энергетикалық жабдықтың диагностикасы мен мониторингінің сапасы мен жылдамдығын арттыру;
- Электр энергетикасындағы Deep Leaning есебінен энергия үнемдеудің жаңа пайдалы білімін алу;
- электр энергетикасында ақпараттық-коммуникациялық технологияларды дамыту.
Жетекші энергетикалық кәсіпорындарда кейіннен сынақтан өткізе отырып, эксперименттік үлгілерді құру.
Алынған нәтижелердің мақсатты тұтынушылары электр энергиясын өндіру, беру және тарату бойынша отандық және шетелдік кәсіпорындар, сондай-ақ жабдықтарды әзірлеуші ұйымдар болып табылады.
Сәйкестендіру өлшемдерін қолдану күрделі объектілерді зияткерлік диагностикалау мәселелерін шешуге, лингвистикалық сипаттамаларын өңдеумен түбегейлі жаңа жабдықтар жасауға өте ыңғайлы.
Deep Leaning терең Машиналық оқыту әдістерін және Big Data технологияларын пайдалану зерттеушілерге энергетикалық жабдықты талдаудың қуатты құралдарына, жұмысқа қабілеттілікті болжаудың жаңа тиімді стратегияларын әзірлеуге мүмкіндік береді. Еуропалық және Еуразиялық патенттерді алу.
Жобаның сипаттамасы: жоба Big Data құралдары мен ақпараттық сигналдарды (электрлік, акустикалық, діріл) талдау үшін терең Машиналық оқыту әдістерін қамтитын шешімдер кешенін енгізу арқылы электр энергетикалық жабдықтың ақауларын диагностикалау және болжау процестерінің тиімділігін арттыруға бағытталған.
Жобаның нәтижесі ақпараттық сигналдардан диагностикалық ақпаратты автоматтандырылған түрде алуға арналған зияткерлік компьютерлік аспаптар мен бағдарламалық-аппараттық кешен құру болады.
Жобаның міндеттері:
−проведение подробного анализа по состоянию вопроса в области создания интеллектуальных приборов и систем в электроэнергетике;
−электр энергетикасында зияткерлік аспаптар мен жүйелерді құру саласындағы мәселенің жай-күйіне егжей-тегжейлі талдау жүргізу;
−Big Data идентификациялық теориясын қолдану мүмкіндіктерін талдау және терең машиналық оқытуды өлшеу. Аспаптар мен жабдықтарды диагностикалау және мониторингілеу жүйесін құру үшін техникалық шешімдерді қалыптастыру;
−зияткерлік компьютерлік аспаптарды және электр энергетикалық жабдықтарды диагностикалау және мониторингілеу жүйесін әзірлеуге техникалық талаптар мен техникалық тапсырмаларды әзірлеу;
−электр энергетикалық жабдықтар үшін сәйкестендіру өлшемдері теориясы негізінде сигналдарды жинау және интеллектуалды өңдеу алгоритмдері мен әдістерін әзірлеу;
−зияткерлік компьютерлік аспаптарды және электр энергетикалық жабдықтарды диагностикалау және мониторингілеу жүйесін әзірлеу;
−эксперименттік үлгілерге конструкторлық құжаттама жинағын әзірлеу;
−компьютерлік аспаптардың және диагностика мен мониторинг жүйесінің эксперименттік үлгілерін жасау;
−аспаптар мен жүйенің эксперименттік үлгілерін сынау.