Mazkur maqolada akademik eshkak eshish sport turining Olimpiya o‘yinlaridagi rivojlanish bosqichlari, sportchilarning natijalari hamda musobaqa samaradorligiga ta’sir etuvchi omillar ilmiy jihatdan tahlil qilingan. Shuningdek, zamonaviy tayyorgarlik metodlari, jismoniy sifatlarning rivojlanishi va xalqaro musobaqalardagi natijalar asosida ilmiy xulosalar berilgan. Olimpiya o‘yinlarida yuqori natijalarga erishishda texnik, taktik va funksional tayyorgarlikning ahamiyati yoritilgan.

Mazkur maqolada bo‘lajak jismoniy tarbiya o‘qituvchilarining kasbiy kompetensiyalarini shakllantirish va rivojlantirishda amaliy mashg‘ulotlarning ahamiyati yoritilgan. Ta’lim jarayonida nazariy bilimlarni amaliy faoliyat bilan uyg‘unlashtirishning pedagogik asoslari tahlil qilinib, amaliy mashg‘ulotlarning talabalarning kasbiy tayyorgarligiga ta’siri ochib berilgan. Shuningdek, jismoniy tarbiya yo‘nalishida tahsil olayotgan talabalarni innovatsion metodlar asosida tayyorlashning samarali usullari haqida fikr yuritilgan.

Mazkur maqolada Orolbo‘yi hududida yashovchi xotin-qizlarning jismoniy faolligini oshirishda jismoniy mashqlar va sportning ahamiyati yoritilgan. Hududdagi ekologik muammolar, iqlim o‘zgarishlari hamda ijtimoiy omillarning ayollar salomatligiga ta’siri tahlil qilinib, jismoniy tarbiya vositalari orqali sog‘lom turmush tarzini shakllantirishning samarali usullari ko‘rsatib berilgan. Shuningdek, xotin-qizlarni sport faoliyatiga jalb etishning pedagogik, ijtimoiy va sog‘lomlashtiruvchi jihatlari ilmiy asosda bayon etilgan.

Mazkur maqolada Istiqlol davri oʻzbek adabiyotida oʻz oʻrniga ega Jurnalist va yozuvchi Xurshid Do‘stmuhammadning “Jajman” hikoyasi tahlilga olindi. Ushbu hikoyada ramziy obrazlar orqali yetkazib berilgan bir hikoyada aslida “Jajman” deb nomlangan rasmiy obraz orqali aslida ijodkor “nafs” degan yomon illatni nazarda tutgandir? Maqolda shular tahlilga olinadi.

В статье сравниваются две рекуррентные нейронные сети -GRU и LSTM -для обнаружения сетевых атак. Эксперименты выполнены на наборе данных CIC-IDS2017 [1]. Точность GRU составила 98,3%, LSTM- 98,1%. Разница незначима. Время инференса GRU - 7,4 мс на поток. LSTM обрабатывает поток за 14,8 мс. Это в два раза дольше. Для сравнения: SVM дал точность 89,4%, Random Forest - 94,2%. Сделан вывод: GRU лучше подходит для систем реального времени в высоконагруженных сетях.