This text analyzes the role of motivational approach in developing entrepreneurial skills among learners. It emphasizes key psychological factors such as intrinsic motivation, self efficacy, growth mindset, and resilience. Research shows these elements form a robust foundation for persistence, creative thinking, and initiating practical entrepreneurial activities . The annotation also explores how motivational strategies can be enhanced through hands-on activities, role models, and recognition of short-term achievements in education. The conclusion highlights that an integrated motivational approach effectively prepares students for entrepreneurial engagement.

This article explores the poetic interpretation of the bakhshi-style in the works of Usmon A’zim, one of the prominent figures in Uzbek poetry. The research focuses on the influence of oral folk traditions, particularly the lyrical and musical elements of the bakhshi art form. Key poetic devices such as repetition, oral constructions, musicality, and emotional expression are analyzed in the context of the poet’s work.

Bul maqalada imkaniyatı sheklengen shaxslardıń huqıqları, sociallıq turmıstaǵı ornı hám duwshar bolıp atırǵan máseleler sáwlelendirilgen. Sonday-aq, olardıń bilim alıwı, kásip-óner úyreniwi hám jámiyette integraciyalasıwı baǵdarındaǵı mámleket siyasatı hám xalıqaralıq huqıqıy hújjetler haqqında maǵlıwmat beriledi. Maqala mayıplardıń sociallıq teńligi hám insanıy qádiriyatların támiyinlew máselesine jámáát dıqqatın qaratadı.

Mazkur maqolada ijtimoiy tarmoqlarning yoshlar ruhiyatiga ko‘rsatadigan ta’siri psixologik nuqtai nazardan tahlil etilgan. Yoshlar ongida virtual "men" obrazining shakllanishi, ijtimoiy taqqoslash, tashqi baholarga qaramlik holatlari, emotsional beqarorlik, kiberzo‘ravonlik, internetga qaramlik kabi salbiy omillar yoritilgan. Shu bilan birga, ijtimoiy tarmoqlarning ijobiy jihatlari — axborot olish, o‘z fikrini erkin bildirish, psixologik qo‘llab-quvvatlash va ta’limiy kontentlarga kirish imkoniyati ham ko‘rsatib o‘tilgan. Maqolada yoshlarning raqamli madaniyatini oshirish, media savodxonligini shakllantirish va psixologik profilaktika tadbirlarining zarurligi asoslab berilgan. Mavzuga oid xalqaro tadqiqotlar, statistik ma’lumotlar hamda milliy qonunchilik hujjatlariga tayanilgan holda tavsiyalar berilgan.

Bugungi kunda sog‘liqni saqlash tizimi doimiy monitoring va aniq tashxisga muhtoj. Ayniqsa yurak urishi, nafas olish va qand miqdori kabi hayotiy ko‘rsatkichlarni real vaqtli tahlil qilish orqali kasalliklar erta bosqichda aniqlanishi mumkin. Ushbu maqola kognitiv texnologiyalar, sun’iy intellekt va real vaqtli monitoring usullarini birlashtirib, tibbiy ma’lumotlarga asoslangan ogohlantirish tizimini yaratishga bag‘ishlangan. Taklif etilayotgan model LSTM (Long Short-Term Memory) neyron tarmog‘i asosida yurak, nafas va glyukoza darajasini tahlil qiladi va anomaliyani avtomatik tarzda aniqlaydi. Bunda signal filtrlash, ketma-ketlikni bashorat qilish va individual sog‘liq profili orqali shaxsiy qaror qabul qiluvchi tizimlar ishlab chiqiladi. Tajribada real hayotga yaqinlashtirilgan sun’iy datasetlar asosida tahlillar o‘tkazilib, aniqlik, faollik va ogohlantirish tizimining ishonchliligi baholandi. Natijalar ushbu texnologiya yordamida sog‘liqni kuzatishda yuksak samaradorlikka erishish mumkinligini ko‘rsatdi. Modelga mobil ilova yoki web interfeys integratsiyasi orqali foydalanuvchi sog‘lig‘ini 24/7 nazorat ostida ushlab turish imkoniyati yaratish rejalashtirilgan. Maqolada kardiologik signallarga raqamli ishlov berishning kognitiv modeli va dasturiy majmuasini ishlab chiqish bo‘yicha kognitiv yondashuvlarni ishlab chiqish va u asosida model, algoritm, diagramma, dasturiy komponentlar va amaliy tahlillar taqdim etilgan. Yurakning EEG signallari asosida aritmiya kasalligini aniqlash uchun kognitiv parametrlar (yosh, jins, kasb, jismoniy faollik va anamnez) bilan birga yurakning muhim 8 ta xususiyati o‘rganildi. EKG signallarining asosiy intervallari (RR, PR, QRS, QT) va yurak ritmidagi o‘zgarishlar HRV, ST segment, T va P to‘lqinlar orqali o‘rganildi. Ma’lumotlar Random Forest klassifikatori yordamida tahlil qilindi.