Rustambek Ahmadzoda

Гуфторҳои бузургон дар васфи модар аз саҳифаи Шитоби дил 💕Суханҳои нотакрор👌🏻 шеъру ҳикоя😊, маводҳои 🥰ҷолиби диданиву📱 хонданӣ✨ ва гуфторҳои✍️ зебову мондагори бузургон🤔 дар саҳифаи мо❤️✅. Моро дар шабакаҳои иҷтимоӣ ҳамроҳӣ кунед.🤝🌸⚡️ ---------*-------- 🌺#Шитоби_дил www.facebook.com/...dil t.me/...dil ok.ru/...dil www.instagram.com/...oda vk.com/...356 yandex.ru/...kho flic.kr/...chs

Исследование космоса: путешествие через нейронные сети Исследование космической вселенной всегда было одним из наиболее захватывающих направлений науки. Но что, если мы могли бы проникнуть глубже и использовать инновационные технологии для изучения космических данных? Одной из таких революционных технологий являются нейронные сети. В этой статье мы будем исследовать, как нейронные сети меняют наше представление о космосе и помогают нам узнать больше о его тайнах. Раздел 1: Нейронные сети в анализе космических данных Нейронные сети - это совокупность математических моделей, которые имитируют работу человеческого мозга. Они обучаются распознавать и анализировать большой объем данных, выделять закономерности и прогнозировать результаты. Космическое исследование генерирует огромное количество данных, и нейронные сети могут быть использованы для их обработки и анализа. Раздел 2: Декодирование сигналов из космоса Нейронные сети обладают способностью извлекать информацию из сложных и шумных данных. Это делает их идеальными инструментами для анализа сигналов, получаемых из космоса, таких как радиоимпульсы и электромагнитные спектры. С помощью нейронных сетей мы можем исследовать и классифицировать различные типы сигналов, наблюдать и прогнозировать поведение астрономических объектов. Раздел 3: Определение планет и галактик Нейронные сети также помогают в определении планет и галактик. Алгоритмы обучения нейронных сетей позволяют учитывать множество параметров, что делает их эффективными в определении разнообразных астрономических объектов. Нейронные сети могут анализировать данные о форме, размере, плотности и спектральных характеристиках объектов для точного их идентифицирования. Раздел 4: Прогнозирование сверхновых взрывов Сверхновые взрывы - это одно из наиболее захватывающих явлений в космической вселенной. Нейронные сети могут использоваться для прогнозирования сверхновых взрывов и определения их характеристик. Анализируя исторические данные о сверхновых, нейронные сети выделяют особенности, которые указывают на наличие потенциальной сверхновой. Это помогает астрономам ориентироваться в направлении наблюдений и максимально использовать доступные ресурсы. Развитие нейронных сетей изменило наше представление о космосе. Они позволяют нам анализировать огромные объемы данных и увидеть

Ҷабборзода Парвиз Абдуқодир Ҷабборзода Парвиз Абдуқодир (Парвиз Ҷабборзода) — ҳуқуқшинос, котиби иҷроияи Филиали Ҷамъияти Ҳилоли Аҳмари Тоҷикистон дар вилояти Суғд, аъзои Шӯрои ҷамъиятии вилояти Суғд, Вакили маҷлиси вакилони халқи ноҳияи Бобоҷон Ғафуров (қаблан), айни замон Вакили маҷлиси вакилони халқи шаҳри Бӯстон, фаъоли ҷомеаи шаҳрвандӣ. Маълумотнома Ҷабборзода Парвиз Абдуқодир Таърихи таваллуд: 22 апрели соли 1977 Ҷои таваллуд: шаҳри Душанбе, ноҳияи Марказӣ Миллат: тоҷик Маълумот: олӣ Таҳсилот Соли 1993 ба Донишгоҳи давлатии ҳуқуқ, бизнес ва сиёсати Тоҷикистон дар шаҳри Хуҷани вилояти Суғд дохил шуда соли 1999 донишгоҳро бомуваффақият аз рӯи ихтисоси ҳуқуқшинос хатм намудааст. Донандаи забонхо: тоҷикӣ, русӣ, ӯзбекӣ, туркӣ ваанглисӣ бо луғат. Дараҷаи тахассуси рутба: Хизматчии давлатии дараҷаи 2. Кор ва собиқаи фаъолият: 01.02.1993 — Котиби маҷлиси Суди халқии ноҳияи Бобоҷон Ғафуров 09.03.1995 — ҳуқуқшиноси Бӯстонсарои Ҳукумати Чумҳурии Тоҷикистон 15.01.1997 — Роҳбари ҶДММ “Сино”-и шаҳри Бӯстон 20.05.2005 — Роҳбари ҶДММ “Сомон Ҷабборзода” 15.03.2008 — Котиби маҷлиси Суди иқтисодии вилояти Суғд (ба тариқи гузариш) Аз 05.05.2014 то инҷониб Котиби иҷроияи Филиали Ҷамъияти Ҳилоли Аҳмари Тоҷикистон дар вилояти Суғд Парвиз Ҷабборзода яке аз фаъолони ҷомеаи шаҳрвандӣ ба ҳисоб меравад. Дар ҷараёни кору фаъолиятҳои давлативу ҷамъиятӣ ҳамзамон сардори шӯъбаи Ташкилоти умумии Россиягии «Мубориза бо фасод (коррупсия)» дар шаҳри Хуҷанд мебошад. 05.03.2015 — вакили мардумӣ дар Маҷлиси вакилони халқи ноҳияи Бобоҷон Ғафуров 05.03.2020 вакили мардумӣ дар Маҷлиси вакилони халқи шаҳри Бӯстон. Қадршиносӣ Дар давоми фаъолияти корӣ Парвиз Ҷабборзода бо меҳнати софдилона, ташаббусҳои нек, саҳми арзанда дар ободониву пешрафти ҷомеа, таваҷҷӯҳ ва ғамхорӣ ба қишри ниёзманди ҷомеа ва дигар фаъолиятҳои пурсамар ба дастовардҳои зиёд ноил гаштааст. Аз ҷумла бо беш 50 адад сипоснома, 30 адад ифтихорнома, 40 адад сертификат ва 15 адад диплом қадршисонӣ ва сазовор дониста шудааст. Аз инҳо аз ҷумла Сипосномаи Мақомоти иҷроияи Ҳокимияти давлатии вилояти Суғд, шаҳру ноҳияҳои Хуҷанд, Бобоҷон Ғафуров, Бӯстон, Гулистон, Исфара, Ҷаббор Расулов, Спитамен, Ашт, Кӯҳистони Мастчоҳ, Панҷакент, Айнӣ, Дастгоҳи Марказии Ҷамъияти Ҳилоли Аҳмар Тоҷикистон, Кумитаҳои иҷрояи Ҳизби халқии демократии Тоҷикистон дар вилоят ва шаҳру ноҳияҳо, Раёсат ва идорароҳои мухталиф, сохторҳои мухталифи давлатӣ, ташкилотҳои ҷамъиятӣ, Созмонҳои байналмилаӣ, муассисаҳои таълимӣ, қисмҳои низомӣ ва ғайра барои саҳми назаррас гузаштан дар татбиқи барномаҳои мухталифи давлатӣ, корҳои ташкилотию тарғиботӣ ҷиҳати баланд бардоштани савияи донишу малакаи аҳолӣ, ҳамкориҳои дуҷонибаи самарабахш ва дигар корҳои назаррас қадршиносӣ карда шудааст. Аз ҷумла cанаи 26 сентябри соли 2009 барои тасдиқи гузаштан аз сертификатсияи ҷамъияти Аъзоёни комиссияи сертификатсиони маслиҳатӣ дар шаҳри Душанбе, Маркази таълимию судяҳо дар назди Шӯрои адлияи Ҷумҳурии Тоҷикистон соҳиби сертификат гардидааст. Вазъи оилавӣ Парвиз Ҷабборзода соли 1998 оила барпо намудааст. Ӯ соҳиби се фарзанд, яъне 2 духтар ва як писар мебошад. https://tg.m.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B0%D1%80%D0%B2%D0%B8%D0%B7_%D2%B6%D0%B0%D0%B1%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B7%D0%BE%D0%B4%D0%B0 https://medium.com/@Rustambek_Ahmadzoda/%D2%B7%D0%B0%D0%B1%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B7%D0%BE%D0%B4%D0%B0-%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B2%D0%B8%D0%B7-%D0%B0%D0%B1%D0%B4%D1%83%D2%9B%D0%BE%D0%B4%D0%B8%D1%80-ddb4a0bd66e6