Тарих, экономика және құқық факультетінің «Журналистика және әлеуметтік ғылымдар» кафедрасының 2-курс Ж-24қ тобының студенті Амирова Замира Мадияровн әрі қарай оқу
Сөздәйектер галереясы
Мен барлық ұстаздарға былай ғибрат етемін: балалардағы білімге деген талап, ынта, құштарлық отын сөндіріп алмаңдар. Еңбек қуанышы еңбеккер адамның мақтаныш сезімін осы оттың тұтанар бірден-бір көзі.
В.А.Сухомлинский
Факультеттер жаңалықтары
2026 жылғы 19 наурызда тарих, экономика және құқық факультетінде жаңа демалыс аймағы — «Kitchen Room». Іс-шара Наурыз мерекесі қарсаңында университетт әрі қарай оқу
2026 жылғы 18 наурызда Ұлттық киім күні аясында М. Қозыбаев атындағы Солтүстік Қазақстан университетінің медицина факультетінің оқу-зертханалық корпус әрі қарай оқу
2026 жылғы 17 наурызда Шаңырақ күні мерекесі аясында М. Қозыбаев атындағы Солтүстік Қазақстан университетінің медицина факультетінің оқу-зертханалық к әрі қарай оқу
*]:pointer-events-auto scroll-mt-[calc(var(--header-height)+min(200px,max(70px,20svh)))]" dir="auto" data-turn-id="request-WEB:ee119cbd-a6d1-49f5-835f әрі қарай оқу
2026 жылғы 15 наурызда Қайырымдылық күні аясында медицина факультетінде «Жақсылық жаса — жүрек жылыт!» атты еріктілер акциясы ұйымдастырылды. ОМ-21 т әрі қарай оқу
2026 жылдың 14 наурызында тарих, экономика және құқық факультетінде «Көрісу күні» атты дәстүрлі қазақ мерекесіне арналған мерекелік іс-шара өтті. Бұл әрі қарай оқу
Алғыс айту күнін мерекелеу қарсаңында, 2026 жылғы 27 ақпанда тарих, экономика және құқық факультетінде студенттерін, оқытушылары мен қызметкерлерін бі әрі қарай оқу
2026 жылғы 27 ақпанда Алғыс айту күнін мерекелеу қарсаңында тарих, экономика және құқық факультетінде «Күміс университет» жобасы аясында курс тыңдаушы әрі қарай оқу
2026 жылғы 27 ақпанда тарих, экономика және құқық факультетінде «Foundation» бағдарламасының студенттерімен және болашақ талапкерлермен кәсіби бағдар әрі қарай оқу
Data Fusion жүйесіне біріктірілген оптикалық-электрондық арна арқылы ҰҰА танудың нейрондық үлгісін әзірлеу
Зерттеуді Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігінің Ғылым комитеті қаржыландырады (грант № АР19679009).
Жоба жетекшісі: Курмашев И.Г., т.ғ.к.
Жоба орындаушылары: Курмашев И.Г., т.ғ.к., Сербин Василий Валерьевич, т.ғ.к., Арричиелло Филиппо, т.ғ.д., Семенюк В.В., магистр, Алёшин Д.В., магистр, Крючков В.Н., магистр, Курмашева Л.Б., магистр.
Орындалу мерзімі: 2023 – 2025 жж.
Жобаның мақсаты: «FMCW-радар + бейнебақылау» платформасына бейімделген, оптикалық арнаны және нысананың микродоплерлік сипаттамаларын талдау арқылы құстардан осы объектілерді сапалы және жоғары дәлдікпен тану, жіктеу және ажырату функциясын орындайтын нейрондық желілер негізінде ҰҰА танудың бағдарламалық моделін әзірлеу.
Күтілетін нәтижелер: «FMCW-радар + бейнебақылау» жүйесінің оптикалық және радиолокациялық арнасына бейімделген нейрондық желілердің екі түрінің алгоритмдері негізінде ҰҰА танудың бағдарламалық моделін әзірлеу.
Жобаның сипаттамасы: Жобаның идеясы нейрондық желілердің бағдарламалық моделін құру болып табылады, олардың бірі дрондар мен құстардың жоғары дәлдіктегі классификациясының арқасында микродоплер қолтаңбаларының радиолокациялық бейнесі арқылы ҰҰА тануға арналған. Бағдарламалық модельдің екінші сегменті әуе кеңістігіндегі объектілердің бейне деректері мен фото-бейнелері (коптерлер, «ұшатын қанат» ұшқышсыз ұшу аппараттары, құстар және т.б.) арқылы ҰҰА-ны тануға арналған нейрондық желі қосымшасын анықтайды. Дамудың ерекшелігі − оны радиолокациялық жүйеге бейімдеу Антидрон негізінде бағдарламалық-аппараттық платформамен «Радар + оптикалық арна» екі анықтау арнасы арқылы ұшқышсыз ұшуды тануды автоматтандыру элементі ретінде. Әрине, әзірленіп жатқан бағдарламалық модельдің өнімділігі мен тиімділігі радиолокациялық жүйенің және оптикалық камераның сипаттамаларына байланысты, сондықтан міндеттердің бірі радиолокациялық модель мен бейнебақылау құралын таңдау және негіздеу болып табылады. Сондай-ақ, вибрация көздерінен нысанаға радиолокациялық сигналдың шағылысуының математикалық ерекшеліктері ұсынылады, бұл ұшатын объектілерді (ұшқышсыз ұшу аппараттары мен құстар үшін) тану үшін доплерлік көрсеткіштерді анықтайды. Әзірленіп жатқан бағдарламалық модель біріктірілген Data Fusion жүйесінің құрылымдық сипаттамасы, зерттеу шеңберінде жіктеу және тану бағдарламаларының негізі ретінде қарастырылатын нейрондық желі алгоритмдерінің сипаттамалары.