Asinxron dvigatel ishonchliligini sonli usullar bilan baholash (Toshkent shahri misolida)
Авторы: Qodirova Hilola Jamshidovna
Статья · 2026
Зеркало паспорта из реестра nationaldri.uz. Редактирование возможно только на nationaldri.uz.
Ushbu maqolada «Elektr tarmog'i uchun nanomateriallar asosida yangi konstruksiya ishlab chiqish (Namangan viloyati misolida)» mavzusi tahlil qilingan. Tadqiqot davomida 446 nafar respondent ishtirokida tajriba-sinov ishlari o'tkazildi. Olingan natijalar elektr tarmog'i sohasida amaliy ahamiyatga ega.
Просмотры и скачивания за последние 24 месяца (все источники).
Источники, на которые ссылается работа, и их сопоставление с работами реестра.
Работы реестра, ссылающиеся на эту работу, сначала новые.
Авторы: Qodirova Hilola Jamshidovna
Авторы: Latipova Zilola G'ayrat qizi, Qodirova Hilola JamshidovnaIqtisodiyot va innovatsion texnologiyalar
| month | Просмотры | Скачивания |
|---|---|---|
| авг. 2026 | 1 | 0 |
| сент. 2026 | 1 | 0 |
Всего записей: 19сопоставлено: 9на модерации: 0внешних источников: 10
Иванов И.И. Оптимизация режимов работы насосной станции методом математического моделирования // Вопросы истории. – 1999. – № 11. – С. 27–148.
Garcia L., Martin C. (2015). Economic growth and institutional quality in transition economies. World Development, 66, 355–984.
Müller K., Chen Y. (2020). Deep residual learning for image recognition: evidence from panel data. Journal of Chemical Education, 111, 261–991. https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.2020.745782
Anderson R., Johnson M. (2006). Clinical outcomes of metformin therapy in type 2 diabetes. Computers & Education, 172, 391–964. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2006.148441
Kuznetsova Y.A. Nasos stansiyasi ishonchliligini neyron tarmoqlar bilan baholash // Til va adabiyot ta'limi. – 2010. – №11. – B. 6–75.
Выготский Л.С. Педагогическая психология. – М.: Педагогика, 1991. – 480 с.
Tursunov S.R., Eshonqulova G.A. Buxoro viloyati iqtisodiyotida oziq-ovqat sanoatining o'rni va rivojlanish istiqbollari // TDIU ilmiy-uslubiy jurnali. – 2019. – №1. – B. 5–13. – DRI 20.1017/tdiuilm/2019/i1/47175502
Schmidt P., Nguyen T. (2024). Machine learning methods for credit scoring revisited. Computers & Education, 75, 507–926.
Qodirova H.J., Saidov E.M. Temir yo'l izi texnologik parametrlarini matematik modellashtirish yordamida optimallashtirish // Irrigatsiya va melioratsiya. – 2025. – B. 11–18.
Komilov, I. Sh., Saidov, U. Sh., Boboyev, Q. M., et al. (2022). Temir yo'l izi uchun bazalt tolasi asosida yangi konstruksiya ishlab chiqish (Namangan viloyati mioslida). Texnika yulduzlari, 1–10. URL: https://nationaldri.uz/20.1006/ty/2022/i10/70822106
Garcia L. (2025). Gamification in education: a systematic review. The Lancet, 17, 821–948. https://doi.org/10.1016/S0140-6736.2025.265435
Qodirova H.J., Jumayeva K.D. Shamol generatori harorat rejimini genetik algoritm yordamida optimallashtirish // Irrigatsiya va melioratsiya. – 2022. – №1. – B. 13–21. DRI: 20.1027/im/2022/v5_i1/51863972
Yoqubova S.R. Transformator podstansiyasi texnologik paramtrlarini imitatsion modellashtirish yordamida optimallashtirish (Farg'ona viloyati misolida): fan nomzodi (PhD) diss. avtoreferati. – Toshkent, 2024. – 108 b.
Temirova, N. K., Axmedova, S. D., Sultonova, D. Y., et al. (2016). Issiqlik almashtirgich tebranish xarakteristikalarini sonli usullar yordamida optimallashtirish. FarPI ilmiy-texnika jurnali, 4(7), 12–15. doi:10.52044/farpi.2016.4.7.2
Qosimov U.A., Ibragimova F.H. Qadimgi davrda Samarqandda ijtimoiy-iqtisodiy hayoti (Andijon viloyati misolida) // Yuridik fanlar axborotnomasi. – 2026. – B. 32–36. DRI: 20.1018/24257128
Qurbonova, D. B., Eshonqulova, B. Sh., & Sidorov, V. P. (2019). The effectiveness of interactive methods in teaching computer science. Muallim va ta'lim, 1–13.
Umrzoqova G.G'. Shamol generatori ishonchliligini genetik algoritm bilan baholash // TDTU ilmiy-uslubiy jurnali. – 2016. – №4. – B. 1–7. DRI: 20.1006/tdtuilm/2016/v8_i4/63476413
Ushinskiy K.D. Tanlangan pedagogik asarlar. – Toshkent: O'qituvchi, 1968. – 380 b.
Anderson R., Garcia L., Silva R. (2024). Deep residual learning for image recognition revisited. Applied Linguistics, 108, 500–904.