Сөздәйектер галереясы
Білімдінің сөзін тыңда, айтқанын үйрен, іске асыр.
Махмұд Қашқари
Факультеттер жаңалықтары
Ассамблея әрі қарай оқу
2026 жылғы 16 сәуірде Тарих, экономика және құқық факультетінде ғылым апта аясында «1С-Бухгалтерия» сертификатталған орталығын заманауи компьютерлік т әрі қарай оқу
2026 жылғы 10 сәуірде тарих, экономика және құқық факультетінде 7-секция өтті «Жаһандық трансформация жағдайындағы қоғам дамуының құқықтық және әлеум әрі қарай оқу
Гранты әрі қарай оқу
Солтүстік Қазақстан университетінде. М. Қозыбаева көрнекті қазақстандық ғалым-тарихшы, академик Манаш Қабашұлы Қозыбаевтың 95 жылдығына арналған «Қозы әрі қарай оқу
2026 жылғы 8 сәуірде «Астана» халықаралық қаржы орталығының академиясы әзірлеген білім беру бағдарламалары ресми түрде СҚУ-ға берілді. М.Қозыбаева оқу әрі қарай оқу
7 апреля 2026 года медицинский факультет НАО «Северо-Казахстанский университет им.М. Козыбаева» в рамках празднования Международного дня здоровья о әрі қарай оқу
2026 жылдың 4 сәуірінде Тарих, экономика және құқық факультетінің профессор-оқытушылар құрамы жалпықалалық сенбілікке қатысты. Іс-шара барысында факул әрі қарай оқу
Ио-25к(ІР) тобының «Тарих, экономика және құқық» факультетінің студенттері біздің университетті «Ботай – Ұлы дала мәдениеті» республикалық макеттер ба әрі қарай оқу
Data Fusion жүйесіне біріктірілген оптикалық-электрондық арна арқылы ҰҰА танудың нейрондық үлгісін әзірлеу
Зерттеуді Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігінің Ғылым комитеті қаржыландырады (грант № АР19679009).
Жоба жетекшісі: Курмашев И.Г., т.ғ.к.
Жоба орындаушылары: Курмашев И.Г., т.ғ.к., Сербин Василий Валерьевич, т.ғ.к., Арричиелло Филиппо, т.ғ.д., Семенюк В.В., магистр, Алёшин Д.В., магистр, Крючков В.Н., магистр, Курмашева Л.Б., магистр.
Орындалу мерзімі: 2023 – 2025 жж.
Жобаның мақсаты: «FMCW-радар + бейнебақылау» платформасына бейімделген, оптикалық арнаны және нысананың микродоплерлік сипаттамаларын талдау арқылы құстардан осы объектілерді сапалы және жоғары дәлдікпен тану, жіктеу және ажырату функциясын орындайтын нейрондық желілер негізінде ҰҰА танудың бағдарламалық моделін әзірлеу.
Күтілетін нәтижелер: «FMCW-радар + бейнебақылау» жүйесінің оптикалық және радиолокациялық арнасына бейімделген нейрондық желілердің екі түрінің алгоритмдері негізінде ҰҰА танудың бағдарламалық моделін әзірлеу.
Жобаның сипаттамасы: Жобаның идеясы нейрондық желілердің бағдарламалық моделін құру болып табылады, олардың бірі дрондар мен құстардың жоғары дәлдіктегі классификациясының арқасында микродоплер қолтаңбаларының радиолокациялық бейнесі арқылы ҰҰА тануға арналған. Бағдарламалық модельдің екінші сегменті әуе кеңістігіндегі объектілердің бейне деректері мен фото-бейнелері (коптерлер, «ұшатын қанат» ұшқышсыз ұшу аппараттары, құстар және т.б.) арқылы ҰҰА-ны тануға арналған нейрондық желі қосымшасын анықтайды. Дамудың ерекшелігі − оны радиолокациялық жүйеге бейімдеу Антидрон негізінде бағдарламалық-аппараттық платформамен «Радар + оптикалық арна» екі анықтау арнасы арқылы ұшқышсыз ұшуды тануды автоматтандыру элементі ретінде. Әрине, әзірленіп жатқан бағдарламалық модельдің өнімділігі мен тиімділігі радиолокациялық жүйенің және оптикалық камераның сипаттамаларына байланысты, сондықтан міндеттердің бірі радиолокациялық модель мен бейнебақылау құралын таңдау және негіздеу болып табылады. Сондай-ақ, вибрация көздерінен нысанаға радиолокациялық сигналдың шағылысуының математикалық ерекшеліктері ұсынылады, бұл ұшатын объектілерді (ұшқышсыз ұшу аппараттары мен құстар үшін) тану үшін доплерлік көрсеткіштерді анықтайды. Әзірленіп жатқан бағдарламалық модель біріктірілген Data Fusion жүйесінің құрылымдық сипаттамасы, зерттеу шеңберінде жіктеу және тану бағдарламаларының негізі ретінде қарастырылатын нейрондық желі алгоритмдерінің сипаттамалары.