Электронный каталог

65
М 91
Мустафина, А. С.
    Приоритетность энергосбережения и повышение энергоэффективности - как один из векторов дальнейшего развития Казахстана [Текст] / А. С. Мустафина, Э. Н. Баудиярова // Материалы международной научно-практической конференции "Наука и образования в глобальном мире", посвященной 85-летию Западно-Казахстанского государственного университета им. М. Утемисова (19-20 октября) Ч.2. - Уральск, 2017 = М.Өтемісов атындағы Батыс Қазақстан мемлекеттік университетінің 85 жылдығына арналған "Жаһандық әлемдегі ғылым мен білім" тақырыбындағы халақаралық ғылыми-тәжірибелік конференцияның материалдары ( 19-20 Қазан 2017 жыл) Б.2. - С. 231-233
ББК 65

Рубрики: Экономика

Кл.слова (ненормированные):
Развитие экономики -- энергетические ресурсы -- увеличение потребления нефти -- газ -- топливо -- климат
Аннотация: В современных условиях развития экономики большое внимание уделяется альтернативным источникам энергии. На сегодняшний день основные потребляемые энергетические ресурсы- это невозобнавляемые, такие как уголь, газ, нефть. Эти источники, по прогнозам, могут закончиться уже через 50-100 лет. Тема альтернативных источников или «зеленая экономика» все больше находит своих сторонников, так как от сегодняшних наших действий зависит, какое будущее мы оставим потомкам.
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Баудиярова, Э.Н.

22.1
З-18
Закариева, З. А.
    Корректные расширения и сужения операторов Штурма-Лиувилля [Текст] / З. А. Закариева // Материалы международной научно-практической конференции «Таймановские чтения-2022», посвященной 105-летию доктора физико-математических наук, академика А.Д. Тайманова и 90-летию Западно-Казахстанского университета им. М. Утемисова (Уральск, 30 ноября 2022 г.). - Уральск, 2022. - С. 26-31.
ББК 22.1

Рубрики: Математика

Кл.слова (ненормированные):
Корректные расширения -- корректные сужения -- оператор Штурма-Лиувилля -- математика -- Линейный замкнутый оператор -- Абстрактная теория диссипативных операторов -- Теорема
Аннотация: В данной статье мы описываем максимальные диссипативные корректные сужения (расширения) максимального (минимального) оператора, порожденного оператором Штурма-Лиувилля, когда минимальный оператор не обязательно симметричен. Доказано, что они имеют системы собственных векторов и действительных векторов, образующих Базис рисса со скобками. Показано, что диссипативно корректные ограничения максимального оператора не обязательно должны являться расширениями минимального оператора.
Держатели документа:
ЗКУ

26.82
К 27

    Картирование растительности Восточно-Казахстанской области с помощью машинного обучения на основе спутниковых снимков Landsat [Текст] / Н. Ф. Денисова, Г. К. Жусупова, О. А. Петрова [и др.] // Вестник ЗКУ. - 2025. - №2. - С. 418-431.
ББК 26.82

Рубрики: Физическая география

Кл.слова (ненормированные):
Восточно-Казахстанская область -- Landsat -- Машинное обучение -- Классификация растительности -- Google Earth Engine -- Random Forest
Аннотация: Целью данного исследования является разработка подхода к картографированию растительности Восточно-Казахстанского региона с использованием методов машинного обучения на основе спутниковых снимков Landsat 8. В статье рассматриваются этапы предобработки данных, выбор оптимальных алгоритмов классификации и оценка их эффективности для различных типов растительности. Процесс предварительной обработки и классификации данных выполнялись на облачной платформе Google Earth Engine. Помимо 17 вспомогательных слоев, содержащих информацию о рельефе местности, в процессе сбора данных были сформированы обучающие выборки, распределенные по 10 классам: широколиственные деревья, хвойные деревья, травянистая растительность, кустарники, открытые земли, сельскохозяйственные угодья, водно-болотные территории, застроенные земли, снег и лед, водные объекты. В рамках исследования были применены и сравнены различные алгоритмы машинного обучения, такие как метод опорных векторов (SVM), деревья решений (CART), градиентный бустинг деревьев (GTB) и случайный лес (RF). Алгоритмы GTB и RF показали наилучшие результаты с Общей точностью 92% и коэффициентом Каппа 91%, что свидетельствует о высоком качестве интеграции данных дистанционного зондирования с методами машинного обучения. Полученные результаты исследования подчеркивают потенциал методов машинного обучения для мониторинга состояния экосистем, планирования природоохранных мероприятий, управления природными ресурсами и чрезвычайными ситуациями в регионе
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Денисова, Н.Ф.
Жусупова, Г.К.
Петрова, О.А.
Чепашев, Д.В.
Даумова, Г.К.
Темирбаева, К.А.