International scientific journal "Modern Science and Research"

ISSN: 2181-3906;   OAV Guvohnoma №042359;   Impact factor (UIF-2022): 8.2
Ushbu jurnalda O'zbekiston va chet davlatlar olimlari ilmiy maqolalari chop etiladi.
Ushbu jurnal OAK ro'yxatida mavjud xalqaro bazalarda indekslanib, elektron va bosma holatda nashr etib boriladi.
Jurnalning rasmiy tillari: o‘zbek, rus, ingliz
Jurnal telegram kanali: https://t.me/modernscience_research
Maqola muallifiga BEPUL qabul qilinganlik haqida tabriknoma, sertifikat, indekslanganligi haqida ma'lumotnoma va mualliflik guvohnomasi beriladi.
Jurnal har oyda nashr qilinadi.
Maqolalar yuborish uchun: @modernscience_research
golibboymurodov6@gmail.com

Articles Information letter

Oxirgi qushilgan maqolalar:



OLIY TA’LIM MUASSASALARIDA BO‘LAJAK JISMONIY TARBIYA O‘QITUVCHILARINING KASBIY KOMPETENSIYALARINI RIVOJLANTIRISHDA PEDAGOGIK AMALIYOTNING AHAMIYATI

Mazkur maqolada oliy ta’lim muassasalarida bo‘lajak jismoniy tarbiya o‘qituvchilarining kasbiy kompetensiyalarini rivojlantirishda pedagogik amaliyotning o‘rni va ahamiyati tahlil qilinadi. Pedagogik amaliyot talabalarning nazariy bilimlarini amaliy faoliyat bilan uyg‘unlashtirish, kasbiy ko‘nikmalarini shakllantirish hamda pedagogik mahoratini rivojlantirishda asosiy bosqich hisoblanadi. Shuningdek, maqolada zamonaviy ta’lim texnologiyalari asosida amaliyot jarayonini takomillashtirish yo‘llari yoritiladi.


16.05.2026 Volume 5 Issue 5 View more Download
HIGH TECHNOLOGIES AS A DRIVER OF EXPORT POTENTIAL FOR INDUSTRIAL GOODS: EU EXPERIENCE AND IMPLICATIONS FOR UZBEKISTAN

This article examines the relationship between high-technology development and industrial goods export potential across six EU member states - Germany, Sweden, the Netherlands, the Czech Republic, Poland and Romania - and derives implications for Uzbekistan. Drawing on Eurostat, OECD, and Uzbekistan official data for 2015–2025, a Fixed Effects panel regression (N = 270; β = 10.35; p < 0.001; Adj. R² = 0.621) confirms a statistically significant positive impact of R&D intensity on industrial output. Uzbekistan's high-tech export share stands at only 2.8% of total exports against R&D spending of 0.17 - 0.20% of GDP - below even the EU's weakest performer. A six-recommendation framework (R1–R6), grounded in EU precedents, defines concrete pathways to expand Uzbekistan's high-technology industrial export potential by 2030.


15.05.2026 Volume 5 Issue 5 View more Download
JAS KURASHSHILARDÍŃ FIZIKALIQ QÁSIYETLERIN RAWAJLANDIRIWDA HÁREKETLI OYINLARDAN PAYDALANIWDIŃ NÁTIYJELILIGI.

Maqalada jas kurashshılardiń fizikalıq sıpatların rawajlandırıwda háreketli oyınlardan paydalanıwdıń nátiyjeliligi úyreniledi. Izertlew procesinde háreketli oyınlardıń kúsh, tezlik, shıdamlılıq, epshillik hám koordinaciya sıyaqlı sporchılardıń tiykarǵı fizikalıq sıpatlarına tásiri tájiriybe tiykarında tallanadı. Sonday-aq, shınıǵıw procesine háreketli oyınlardı kirgiziw arqalı sporshılardıń qızıǵıwshılıǵı hám belsendiligin arttırıw, shınıǵıw nátiyjeliligin jaqsılaw imkaniyatları sáwlelendiriledi. Alınǵan nátiyjeler jas kurashshilardı tayarlaw sistemasın jetilistiriwde úlken áhmietke iye.


15.05.2026 Volume 5 Issue 5 View more Download
AKADEMIK ESHKAK ESHUVCHILARNING OLIMPIYA O‘YINLARIDAGI NATIJALARINI TAHLIL QILISH

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.


15.05.2026 Volume 5 Issue 5 View more Download
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ GRU И LSTM ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ВТОРЖЕНИЙ В СИСТЕМАХ ОБРАБОТКИ ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ

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.


15.05.2026 Volume 5 Issue 5 View more Download
Telegram ZENODO OpenAire Copernicus Cyberleninka Google Scholar Impact Factor