Электронный каталог

65 (5Қаз)
Т 51
Тоқтамұрат, Қ.
    Еуразия жүрегіндегі бас шаһардың өрлеу кезеңі [Текст] / Қ. Тоқтамұрат // Egemen Qzaqstan. - 2026. - №12.- 10 шілде. - Б. 1,3
ББК 65 (5Қаз)

Рубрики: Экономика

Кл.слова (ненормированные):
бас шаһардың өрлеу кезеңі -- Астана -- Өсу қарқынын бәсеңдетпеген қала -- Инвестиция -- Кәсіпкерлік даму -- экономика -- Құрылыс
Аннотация: Бүгінде Астана – жалпы өңірлік өнімі 38 млрд долларға жуық, негізгі капиталға тартылған инвестиция көлемі рекордтық деңгейге жеткен, еліміздегі шағын және орта бизнестің үлесі ең жоғары іскерлік орталық.
Держатели документа:
БҚУ

74.262.6
Т 40
Тилекова, Ж. Т.
    География сабақтарында урбанизация үрдісін оқытуда жасанды интеллект бағдарламаларын пайдалану [Текст] / Ж. Т. Тилекова, Г. Ж. Муратова // БҚУ хабаршысы. - 2026. - №2. - Б. 338-349
ББК 74.262.6

Рубрики: Географияны оқыту әдістемесі

Кл.слова (ненормированные):
урбанизация үрдісі -- жасанды интеллект -- дəстүрлі оқыту -- геокеңістіктік деректер -- оқыту əдістері -- ақпараттық технологиялар -- білім беру технологиялары -- тұрақты даму -- экологиялық тұрақтылық -- білім сапасы
Аннотация: Бұл мақалада жасанды интеллект бағдарламарын пайдалану арқылы урбанизация үрдісін оқытудың теориялық жəне тəжірибелік негіздері жан-жақты қарастырылады. Жасанды интеллект бағдарламары урбанизация үрдісін оқытуда білім беру жүйесін жетілдірудің қазіргі кездегі негізгі бағыты болып табылады. Сондықтанда, зерттеудің негізгі нысанасы - урбанизация тақырыбын игеруде жасанды интеллект құралдарын пайдаланудың тиімді жолдарын тұжырымдау жəне бұл инновациялық тəсілдің білім сапасын арттырудағы рөлін бағалау. Мақалада урбанизацияны ілгерілетудегі жасанды интеллекттің əртүрлі қосымшалары көрсетілген. Қала құрылысын жоспарлаудан бастап апаттарды басқаруға дейін жасанды интеллект технологиясы қалаларды жобалау мен басқаруда төңкеріс жасайды. Ақпараттарды талдауды, машиналық оқытуды жəне болжамды модельдеуді қолдана отырып, жасанды интеллект қала басшыларына негізделген шешімдер қабылдауға, ресурстарды пайдалануды оңтайландыруға жəне қала тұрғындарының өмір сүру сапасын жақсартуға көмектеседі. Яғни жасанды интеллекттің мүмкіндіктерін пайдалану арқылы қалалар тиімдірек, экологиялық таза жəне болашақтың сын-қатерлеріне дайын бола алады. Зерттеудің теориялық-əдіснамалық негізін жасанды интеллект технологияларының білім беру сапасын арттырудағы рөлін қарастыратын отандық жəне шетелдік ғалымдардың іргелі еңбектері құрайды. Мақаланы жазу барысында жасанды интеллект бағдарламалары жəне дəстүрлі оқыту үлгілері тəжірибелері салыстырылып, жан-жақты қарастырылды. Дегенменде, жасанды интеллект бағдарламаларын урбанизация үрдісін оқытуда қолдануда жасанды интеллектке қатысты барлық қауіптер мен тəуекелдерді ескеру қажет, өйткені олар білім беру жүйесіне теріс əсер етуі мүмкін.
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Муратова, Г.Ж.

28.080(5Қаз)
Б 54

    Беттік ағынды суларды тазалау көрсеткішіне поликомпонентті сүзгілеуіш жүктеменің гранулометриялық құрамының жəне гидравликалық сипаттамаларының ықпалы [Текст] / Б. Б. Алиева, Е. Н. Кочеров, Л. И. Раматуллаева [и др.] // БҚУ хабаршысы. - 2026. - №2. - Б. 437-449
ББК 28.080(5Қаз)

Рубрики: Қазақстанның жалпы экологиясы

Кл.слова (ненормированные):
экологиялық көрсеткіштер -- қоршаған орта -- беттік ағынды сулар -- ластаушы заттар -- көп компонентті сүзгі -- сүзгілеуіш жүктеме -- сүзу жылдамдығы -- гранулометриялық құрам -- гидравликалық сипаттамалар -- тазалау тиімділігі -- көмір қалдығы
Аннотация: Зерттеу жұмыстарында табиғи сорбенттер көмір өндірісінің қалдықтары ішкі қазбалы жыныстардың, вермикулиттің, сонымен қатар құрылыс құмының жекелген гранулометриялық құрамын жəне олардың түрлі қатынасында дайындалған көп компонентті қоспаның гранулометриялық құрамы модельденді. Компоненттер қатынасы ІҚЖ1:В2:Қ7, ІҚЖ2:В2:Қ6, ІҚЖ2:В3:Қ5 түрінде қабылданып, гранулометриялық құрамдары зерттелді. Орнатылған гранулометриялық құрамдағы поликомпонентті қоспаның гидравликалық сипаттамалары зертханалық қондырғыда зерттелді. Гидравликалық сипаттамалары тиімді қоспа түрі ретінде ішкі қазбалы жыныстар – 20%, вермикулит 20%, құм – 60% көп компонентті қоспасы таңдалды. Бұл шарттағы ағынды суды сүзгілеу жылдамдығы 208-354 мм/сағ болатыны анықталды. Көмір өндірісінің ішкі қазбалы жыныстары, вермикулит жəне құрылыстық құм негізінде поликомпонентті сорбенттер кешені беттік ағынды сулардағы ластаушы заттарды тұрақты жəне экологиялық таза жолмен тазартуға мүмкіндік береді. Зерттеулер барысында алынған нəтижелер жəне олардың негізінде жасалған ғылыми тұжырымдамалар Түркістан облысы Кентау қаласының беттік ағынды суларын поликомпонентті табиғи сорбенттер кешенімен тазалау арқылы Қосқорған су қоймасының ластану қауіпін төмендетуге бағытталған келешекті зерттеу жұмыстарында қолданбалы болады
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Алиева, Б.Б.
Кочеров, Е.Н.
Раматуллаева, Л.И.
Колесников, А.С.
Мамитова, А.Д.
Кадирбекова, А.А.

28.080(5Қаз)
Б 34

    Баялдыр қалдық қоймасына жиналған, түсті металл кендерін байытуынан қалған техногендік қалдықтардың қоршаған ортаға əсерінің тəуекелдерін басқаруды модельдеу [Текст] / А. Е. Донаев, А. С. Колесников, Г. С. Кенжибаева [и др.] // БҚУ хабаршысы. - 2026. - №2. - Б. 586-596
ББК 28.080(5Қаз)

Рубрики: Қазақстанның жалпы экологиясы

Кл.слова (ненормированные):
Баялдыр қалдық қоймасы -- Кентау -- Түркістан облысы -- байыту қалдықтары -- түсті металдар -- өндірістік қалдықтар -- қоршаған ортаның ластануы -- экологиялық тәуекел -- тәуекелдерді басқару -- оқиғалар ағашы -- экологиялық модельдеу -- мырыш -- қорғасын -- кремний диоксиді -- шаңдану -- шаңды басу -- гидросуару -- пульсациялық желдету -- қалдықтарды қайта өңдеу -- құрылыс материалдары -- қоршаған ортаны қорғау
Аннотация: Мақалада Баялдыр қалдық қоймасында (Кентау қ. жəне Баялдыр кентіне жақын, Түркістан облысы, Қазақстан) жиналған түсті металдар кендерін байыту қалдықтарының өңірдің қоршаған ортасына əсері кезіндегі тəуекелдерді басқаруды жүйелі талдау жəне модельдеу нəтижелері келтірілген. Қалдықтардың химиялық жəне фазалық құрамы (мырыш мөлшері ~3.77%, қорғасын ~4.47%, кремний диоксиді 54.06%) туралы мəліметтер негізінде «оқиғалар ағашының» абстактілі моделі құрылып, қоршаған орта компоненттерінің тозу қаупіне сапалық жəне сандық талдау жүргізілді. Бастапқы оқиғалардың минималды өткізу жəне кесу комбинациясы анықталды, негізгі оқиғаның ықтималдығын екі жолмен сандық бағалау жүргізілді (кезең-кезеңмен есептеу жəне минималды өткізу комбинация əдісі). Қоршаған ортаның кешенді ластану ықтималдығы 78.15% құрайтыны анықталып, қоршаған ортаға қатысты қауіптің критикалық деңгейін көрсетті. Шаң басудың аралас əдісі (пульсациялық желдетумен ұсақ дисперсті гидро суару) жəне түсті металдарды ілеспе алу арқылы құрылыс материалдарын өндіруде байыту қалдықтарын кешенді қайта өңдеу технологиясын қамтитын тəуекелдерді азайту бойынша ұсыныстар əзірленді.
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Донаев, А.Е.
Колесников, А.С.
Кенжибаева, Г.С.
Мамитова, А.Д.
Куракбаева, С.Д.
Колесников, О.Г.
Гаппаров, Ж.У.
Колесникова, В.А.
Жумагалиев, И.К.