Оқу-тәрбие және ғылыми-ақпараттандыру жұмысы аясында 2026 жылдың 1 қазанында медицина факультеті "Олимп" клиникалық диагностикалық зертханасының өкілд
Факультет жаңалықтары
29 қыркүйек — Дүниежүзілік жүрек күні! Осы айтулы күнге орай медицина факультеті университеттің психологиялық қызметімен бірлесіп, жүрек-қан тамырлар
Әлеуметтік, тәрбие және ғылыми білім беруді насихаттау, медициналық ғылымды танымал ету және студенттердің ғылыми және медициналық білімге қызығушылығ
2026 жылғы 29 қыркүйекте 2 мед 26-1 және 2 мед 26-2 топтары студенттері кураторы Шилкина Ольга Ивановнамен бірлесіп «Экология әрқайсысымыздан басталад
2026 жылғы 28 қыркүйекте «Фармация» мамандығының студенттері арасында «Кітаптар әлемі: оқимыз, талқылаймыз, жаңалық ашамыз» атты шығармашылық кеш өтті
«Конституция – Қазақстанның тұрақтылығы мен дамуының негізі» 2026 жылғы 25 қыркүйекте Медицина факультетінің ЖМ 26-2 қ, ЖМ -26-3 топтарының студентт
16 қыркүйек күні медицина факультетінің студенттерімен «Заң және тәртіп – қауіпсіз қоғамның негізі» тақырыбында эдвайзерлік сағат өткізілді. Кездесу б
Тарих, экономика және құқық факультеті «Алтын Орданың далалық коммуникация жүйесіндегі Солтүстік Қазақстан» атты ғылыми дөңгелек үстел өткізді, онда ғ
Тарих, экономика және құқық факультеті «Алтын Орданың далалық коммуникация жүйесіндегі Солтүстік Қазақстан» атты ғылыми дөңгелек үстел өткізді, онда ғ
Мед 3-26 топтарының студенттерімен университеттің академиялық саясаты бойынша семинар өткізілді. Семинар барысында білім алушылар оқу үдерісін ұйымдас
Идентификациялық өлшеулер, терең Машиналық оқыту Deep Leaning және Big Data science әдістері негізінде электр энергетикалық жабдықты диагностикалаудың және мониторингілеудің зияткерлік компьютерлік аспаптарын әзірлеу
Басым бағыт: Энергетика және машина жасау
Жоба жетекшісі: Кошеков К.Т., т.ғ.д.
Жобаны орындаушылар: Риттер Д.В., т.ғ.к., В. Ю. Кобенко, т.ғ.д., Бакенов К.А., т.ғ.к., Кашевкин А.А., техникалық ғылымдар магистрі, PhD докторанты, Калантаевская Н.А., техникалық ғылымдар магистрі, PhD докторанты, Латыпов С.И., Техникалық ғылымдар магистрі, PhD докторанты.
Орындау мерзімі: 3 жыл.
Қаржыландыру көлемі: 62 000 000 теңге.
Жобаның мақсаты: нақты уақыт режимінде сәйкестендіру өлшемдері теориясын, компьютерлік және сымсыз инфокоммуникациялық технологияларды қолдана отырып, электр энергетикалық жабдықтың диагностикалық және басқару сигналдарын жинаудың, бастапқы өңдеудің және танудың зияткерлік алгоритмдері негізінде бағдарламалық қамтамасыз етуді қамтитын компьютерлік аспаптар мен мониторинг және диагностика жүйелерін құру.
Күтілетін нәтижелер: күтілетін ғылыми және әлеуметтік-экономикалық тиімділік:
- зияткерлік технологияларды енгізу есебінен энергия үнемдеуді арттыру әдіснамасы;
- диагностикалық және басқару сигналдарының, Deep Leaning және Big Data science сәйкестендіру өлшемдеріне негізделген электр энергетикалық жабдықты диагностикалау және бақылау әдістері мен құралдары және олардың қоршаған ортаға әсерін азайту;
- жоғары вольтты электр энергетикалық жабдықтың диагностикасы мен мониторингінің сапасы мен жылдамдығын арттыру;
- Электр энергетикасындағы Deep Leaning есебінен энергия үнемдеудің жаңа пайдалы білімін алу;
- электр энергетикасында ақпараттық-коммуникациялық технологияларды дамыту.
Жетекші энергетикалық кәсіпорындарда кейіннен сынақтан өткізе отырып, эксперименттік үлгілерді құру.
Алынған нәтижелердің мақсатты тұтынушылары электр энергиясын өндіру, беру және тарату бойынша отандық және шетелдік кәсіпорындар, сондай-ақ жабдықтарды әзірлеуші ұйымдар болып табылады.
Сәйкестендіру өлшемдерін қолдану күрделі объектілерді зияткерлік диагностикалау мәселелерін шешуге, лингвистикалық сипаттамаларын өңдеумен түбегейлі жаңа жабдықтар жасауға өте ыңғайлы.
Deep Leaning терең Машиналық оқыту әдістерін және Big Data технологияларын пайдалану зерттеушілерге энергетикалық жабдықты талдаудың қуатты құралдарына, жұмысқа қабілеттілікті болжаудың жаңа тиімді стратегияларын әзірлеуге мүмкіндік береді. Еуропалық және Еуразиялық патенттерді алу.
Жобаның сипаттамасы: жоба Big Data құралдары мен ақпараттық сигналдарды (электрлік, акустикалық, діріл) талдау үшін терең Машиналық оқыту әдістерін қамтитын шешімдер кешенін енгізу арқылы электр энергетикалық жабдықтың ақауларын диагностикалау және болжау процестерінің тиімділігін арттыруға бағытталған.
Жобаның нәтижесі ақпараттық сигналдардан диагностикалық ақпаратты автоматтандырылған түрде алуға арналған зияткерлік компьютерлік аспаптар мен бағдарламалық-аппараттық кешен құру болады.
Жобаның міндеттері:
−проведение подробного анализа по состоянию вопроса в области создания интеллектуальных приборов и систем в электроэнергетике;
−электр энергетикасында зияткерлік аспаптар мен жүйелерді құру саласындағы мәселенің жай-күйіне егжей-тегжейлі талдау жүргізу;
−Big Data идентификациялық теориясын қолдану мүмкіндіктерін талдау және терең машиналық оқытуды өлшеу. Аспаптар мен жабдықтарды диагностикалау және мониторингілеу жүйесін құру үшін техникалық шешімдерді қалыптастыру;
−зияткерлік компьютерлік аспаптарды және электр энергетикалық жабдықтарды диагностикалау және мониторингілеу жүйесін әзірлеуге техникалық талаптар мен техникалық тапсырмаларды әзірлеу;
−электр энергетикалық жабдықтар үшін сәйкестендіру өлшемдері теориясы негізінде сигналдарды жинау және интеллектуалды өңдеу алгоритмдері мен әдістерін әзірлеу;
−зияткерлік компьютерлік аспаптарды және электр энергетикалық жабдықтарды диагностикалау және мониторингілеу жүйесін әзірлеу;
−эксперименттік үлгілерге конструкторлық құжаттама жинағын әзірлеу;
−компьютерлік аспаптардың және диагностика мен мониторинг жүйесінің эксперименттік үлгілерін жасау;
−аспаптар мен жүйенің эксперименттік үлгілерін сынау.