Алғыс айту күнін мерекелеу қарсаңында, 2026 жылғы 27 ақпанда тарих, экономика және құқық факультетінде студенттерін, оқытушылары мен қызметкерлерін бі әрі қарай оқу
Сөздәйектер галереясы
Ұстаз болу, яғни жақсы оқытушы болу үшін, оқытатыныңды да сүюің керек.
В.О.Ключевский
Факультеттер жаңалықтары
2026 жылғы 27 ақпанда Алғыс айту күнін мерекелеу қарсаңында тарих, экономика және құқық факультетінде «Күміс университет» жобасы аясында курс тыңдаушы әрі қарай оқу
2026 жылғы 27 ақпанда тарих, экономика және құқық факультетінде «Foundation» бағдарламасының студенттерімен және болашақ талапкерлермен кәсіби бағдар әрі қарай оқу
2026 жылғы 24 ақпанда Жұмағали Тлеулин атындағы Солтүстік Қазақстан жоғары медицина колледжі КГУ «СҚО әкімдігінің денсаулық сақтау басқармасы» базасын әрі қарай оқу
2026 жылғы 19 ақпанда тарих, экономика және құқық факультетінің студенттері «Нашақорлыққа жол жоқ!» «Заң және тәртіп» идеологиясын ілгерілету жөніндег әрі қарай оқу
2026 жылғы 19 ақпанда тарих, экономика және құқық факультетінде Қазақстан Республикасының жаңа Конституциясының жобасы түсіндірілді. Іс-шара Ж-23, Ж-2 әрі қарай оқу
Kozybayev Alumni түлектер қауымдастығының қызметі аясында тарих, экономика және құқық факультетінде әртүрлі ұрпақ түлектерін біріктіру үшін маңызды ал әрі қарай оқу
2026 жылғы 17 ақпанда оқу-зертханалық корпуста (636-аудитория) 01 наурыз – Алғыс айту күніне арналған «Бір шаңырақ астында» / «Под одним шаныраком» ат әрі қарай оқу
«М. Қозыбаев атындағы Солтүстік Қазақстан университеті» КЕАҚ-тың медицина факультетінің базасында республикалық референдум қарсаңында ұйымдастырылған әрі қарай оқу
6В04108 «Бизнес және менеджмент» (US) білім беру бағдарламасының тарих, экономика және құқық факультетінің 3 курс студенттері Яковенко Жанна Александр 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.