Journal of Problems in Computer Science and Information Technologies
The "Journal of problems in computer science and information technologies" founded in 2022. The founder and publisher of the journal is the Al-Farabi Kazakh National University. The journal has an approved cover and title pages with an indication of the university, output numbers of the issue, ISSN, eISSN, editorial board, editorial policy, publication ethics and website. The journal is published 4 times a year. All articles of the journal registered in the CrossRef database and for each author's article assigned a DOI - a digital object identifier, which used to provide citation, reference and output to electronic documents. The editorial board of the journal includes leading Kazakhstani and foreign scientists. The journal follows the policy of information openness and accessibility of authors' publications, articles are posted on the journal's website in full-text access. Aims & Scopes The aim of the journal is to provide a forum for researchers and scientists to communicate their recent developments and to present their original results in various fields of computer science and information technologies. Objectives of the journal: Cover new scientific results of significant importance in the areas of computer science and information technologies; To provide international and interregional scientific coordinating functions in competent, high-quality and timely coverage of the main results of scientific works of the authors of the journal; To create an environment of openness and accessibility of wide coverage of the results of scientific works of young scientists applying for the defense of dissertations and obtaining academic degrees in scientific specialties of dissertation councils in various fields of computer science and information technologies; To form a constant steady interest among the scientific and scientific-pedagogical community, as well as among young and novice scientists in the journal, its growing demand in the professional circles of computer scientists and robotics of Kazakhstan, near and far abroad. The journal displays the results of current research in the following thematic areas: Artificial intelligence; Computer systems and networks; Database systems; Human computer interaction; Numerical analysis; Programming languages; Software engineering; Bioinformatics; Computational science, finance and engineering; Image and sound processing; Applied computer science; Computer graphics and visualization; Computer security and cryptography; Applied mathematics; Parallel and distributed computing.
KNOWLEDGE FUSION THROUGH DATALESS BERT PARAMETER MERGING VIA A REGRESSION-BASED AVERAGING
Деректерді пайдаланбай білімді біріктіру әдістеріндегі соңғы жетістіктер мұғалім нейрондық желісінен оқушы нейрондық желісіне білімді мұғалім моделінің оқыту деректерін пайдаланбай көшіруге бағытталған. Нәтижесінде алдын ала оқытылған тілдік модельдерді (PLM) дәл баптау табиғи тілді өңдеу (NLP) модельдерінің белгілі бір пәндік салалардағы өнімділігін арттырудың қарапайым тәсіліне айналды. Бұл жетілдірілген модельдер ашық бастапқы код ретінде қолжетімді, алайда олардың оқыту деректер жиынтықтары деректер құпиялылығы немесе зияткерлік меншік мәселелеріне байланысты әдетте қолжетімсіз болады. Бұл жеке модельдердегі білімді біріктіріп, жетілдірілген бірыңғай модель құруға кедергі келтіреді. Осы мақалада біз әртүрлі оқыту деректер жиынтықтарында әзірленген жеке модельдерді біріктіріп, оқушы модель үшін пәндік аймақтан тыс деректерде жұмыс істейтін бірыңғай модель құру мәселесін зерттейміз. Біз модельдерді олардың параметрлер кеңістігінде біріктіретін және біріктірілген модель мен жеке модельдер арасындағы болжау айырмашылықтарын азайтатын салмақтармен басқарылатын деректерсіз білім біріктіру әдісін ұсынамыз. Параметрлер конфигурацияларының кең ауқымында жүргізілген бағалау ұсынылған тәсілдің Фишер салмақталған орташалау және модельдер ансамблі сияқты дәстүрлі базалық әдістерден айтарлықтай жоғары нәтиже көрсететінін дәлелдейді. Сонымен қатар, біздің тәсіл оқыту деректеріне қол жеткізуді талап етпей, жеке модельдерді сақтап әрі жақсарта алатын көптапсырмалы оқытуға тиімді балама екенін байқаймыз. Біздің тәжірибелеріміз деректерсіз біріктіру әдістерінің тиімділігін растайды: дәл бапталған параметрлерді біріктіру шамамен 2,1% деңгейіндегі класс арақатынасының өте аз нашарлауымен тұрақты көптапсырмалы өнімділікке қол жеткізуге мүмкіндік береді.
Авторське право (c) 2026 Journal of Problems in Computer Science and Information Technologies
APPLICATION OF MACHINE LEARNING METHODS FOR PHISHING ATTACK DETECTION: A COMPARATIVE ANALYSIS OF MODELS AND THEIR EFFECTIVENESS
Аңдатпа. Фишинг — киберқауіпсіздік саласындағы өзекті қауіптердің бірі, себебі ол техникалық осалдықтарға да, адам факторына да негізделуі мүмкін. Бұл мақалада LegitPhish деректер жиынын пайдалана отырып (101 219 таңбаланған жазба және 17 инженерлік белгі), фишингтік веб-мекенжайларды (phishing URL) анықтауға арналған машиналық оқыту (ML) әдістері ұсынылады. Зерттеу барысында алты модель құрастырылып, кеңінен қолданылатын бағалау метрикалары арқылы тексерілді: логистикалық регрессия, тірек векторлар әдісі (SVM), кездейсоқ орман (Random Forest), XGBoost, көпқабатты перцептрон (MLP) және CNN-LSTM гибридті моделі. Нәтижелер көрсеткендей, ансамбльдік тәсілдер құрылымдалған кестелік деректермен жұмыс істеуде классикалық және терең оқыту әдістерінен тиімдірек. Атап айтқанда, Random Forest моделі F1-мера және ROC-AUC көрсеткіштері бойынша ең жоғары нәтижеге жетіп, тиісінше 0,952 және 0,992 мәндерін көрсетті, бұл дәлдік (92,8) пен толықтық (97,8) арасындағы тиімді тепе-теңдікті білдіреді. Сонымен қатар, XGBoost және MLP модельдері де жақсы нәтижелер көрсетті, ал CNN-LSTM моделі күрделілігі жоғары болғанына қарамастан, қосымша тиімділік бермеді. Зерттеу нәтижелері оңтайландырылған ансамбльдік модельдердің фишингті анықтауда қуатты әрі тиімді құрал екенін дәлелдейді. Сонымен қатар, ұсынылған тәсілді киберқауіпсіздіктің басқа салаларында, соның ішінде 5G/6G желілеріндегі аномалияларды анықтауда қолдануға болады.
PPO-BASED PHYSICAL RESOURCE BLOCK SCHEDULING IN 5G NR: A REINFORCEMENT LEARNING APPROACH WITH 3GPP-COMPLIANT CHANNEL MODELING
This paper proposes a deep reinforcement learning approach to Physical Resource Block (PRB) scheduling in 5G New Radio networks. A Gymnasium-compatible simulation environment is developed on the 3GPP TR 38.901 UMa NLOS channel model with Rayleigh fading, serving as a reproducible experimental platform. A Proximal Policy Optimization (PPO) agent is trained with a composite reward function that jointly optimizes aggregate throughput and Jain's Fairness Index. The agent is evaluated over 100 episodes with five independent random seeds against three classical baselines — Round Robin, Proportional Fair, and Maximum CQI. The PPO agent achieves a mean throughput of 57.09 ± 1.04 Mbps with a Jain's Fairness Index of 0.358, surpassing Round Robin (32.37 Mbps, JFI 0.630) and Proportional Fair (35.31 Mbps, JFI 0.597) in throughput while exceeding Maximum CQI in fairness (JFI 0.100). A throughput-fairness tradeoff analysis confirms that the proposed agent occupies an operating point inaccessible to any single classical method. The composite reward function, which weights both objectives equally, enables learned adaptive behavior that balances spectral efficiency and user equity. The code and evaluation pipeline are fully open-source and reproducible using the Stable-Baselines3 library.
AI-DRIVEN TEXT AND AUDIO SYNTHESIS FOR LOW-RESOURCE LANGUAGE DATASETS
This paper presents an AI-driven methodology for constructing parallel text corpora and synthesizing parallel audio datasets for low-resource Turkic language pairs, namely Kazakh-Kyrgyz and Kazakh-Uzbek. The scarcity of high-quality linguistic and speech resources for these languages poses significant challenges for the development of neural machine translation and automatic speech recognition systems. The paper proposes and validates a methodology for parallel dataset construction driven by artificial intelligence, in which the selection of a translation system is guided by a set of criteria encompassing free accessibility, translation quality, and processing efficiency, assessed through experiments on a 2000-sentence test set. Based on this evaluation, large-scale parallel corpora for the Kazakh–Kyrgyz and Kazakh–Uzbek language pairs were generated using the selected AI system. A subsequent manual error analysis revealed that approximately 3.7% (Kazakh–Kyrgyz) and 4.3% (Kazakh–Uzbek) of the translations contained inaccuracies, indicating the need for post-editing and further model refinement. Audio synthesis experiments using MMS-TTS and TurkicTTS systems demonstrated that synthetic speech of near-natural quality can be generated for both languages, with NISQA scores reaching up to 4.44 for Uzbek. The findings confirm that the proposed methodology provides a practical and scalable foundation for expanding linguistic resources for low-resource Turkic languages and supporting further research in machine translation and speech processing.
COMPARATIVE ANALYSIS OF SEQUENCE-BASED AND GRAPH-BASED DEEP LEARNING FOR ANOMALY DETECTION IN MICROSERVICE TRACES
Монолиттіден микросервистік архитектураға көшу жүйенің бақылау мүмкіндігінің күрделілігін айтарлықтай арттырды. Таратылған бақылау қызметаралық өзара әрекеттесуді бақылаудың маңызды құралы ретінде пайда болды, бірақ дәстүрлі аномалияны анықтау әдістері көбінесе осы жүйелерге тән күрделі құрылымдық қатынастарды анықтай алмайды. Бұл мақалада микросервистік іздердегі аномалияны анықтау үшін Графтық Нейрондық Желілер (GNN) сияқты графикалық терең оқыту әдістерімен тізбекке негізделген машиналық оқыту тәсілдерінің, атап айтқанда, ұзақ қысқа мерзімді жад (LSTM) желілерінің кешенді салыстырмалы талдауы ұсынылған. Біз бұл парадигмаларды үш маңызды өлшем бойынша бағалаймыз: құрылымдық хабардарлық, анықтау дәлдігі және есептеу тиімділігі. DeepTraLog және TraceVAE сияқты соңғы құрылымдардан алынған талдауымыз графтық модельдердің жоғары құрылымдық дәлдікті қамтамасыз ететінін және жоғары өлшемді телеметрия деректері үшін масштабталуды сақтай отырып, жоғары дәлдіктегі еске түсіру көрсеткіштеріне қол жеткізетінін көрсетеді. Зерттеу нәтижелері GNN негізіндегі тәсілдердің F1 ұпайларын 0,954-ке дейін жеткізетінін, әдетте F1 ұпайларын 0,741 шамасында алатын тізбекке негізделген баламалардан айтарлықтай асып түсетінін көрсетеді. Бұл нәтижелер бұлтқа негізделген қосымшаларға арналған келесі буын бақылау платформаларын жобалау үшін маңызды салдарға әкеледі.
INTEGRATING MACHINE LEARNING WITH OPEN-SOURCE 5G SA TESTBEDS FOR PERFORMANCE ANALYSIS AND KPI TIME SERIES MODELING
Open source 5G Standalone (SA) testbeds provide cost-effective environments for research and teaching, yet most existing implementations focus primarily on functional validation rather than leveraging machine learning for advanced network analytics. This study presents a comprehensive framework integrating SARIMAX, LSTM, and Transformer models with a fully operational 5G SA testbed combining Open5GS, srsRAN, MongoDB, and ZeroMQ-based RF emulation. The primary objective is to demonstrate predictive analytics capabilities for 5G network performance forecasting using real testbed-generated Key Performance Indicator (KPI) data. A comparative forecasting analysis was conducted using the three models trained on KPI datasets augmented through CTGAN synthetic data generation. Experimental validation confirmed reliable end-to-end 5G operation with synchronized configuration across PLMN, TAC, DNN, and security parameters. Under controlled single-UE, RF-free conditions, the testbed achieved ultra-low latency (1.34 ms RTT), near-gigabit throughput (847 Mbps downlink, 823 Mbps uplink), and rapid PDU session establishment (0.22 s). Performance profiling identified the User Plane Function (UPF) and database interactions as primary scaling bottlenecks. The machine learning evaluation revealed that while SARIMAX provides a reliable statistical baseline, neural network models achieve substantially higher forecasting accuracy for network KPIs. These results demonstrate the extensibility of open source 5G testbeds toward intelligent network management and predictive analytics applications.
NONLINEAR DIMENSIONALITY REDUCTION FOR LOOKALIKE AUDIENCE DETECTION USING MANIFOLD LEARNING AND AUTOENCODER-BASED REPRESENTATIONS
Аннотация. Ұқсас мінез-құлық сипаттамаларына ие пайдаланушыларды анықтау қазіргі заманғы мақсатты жарнама және клиенттік аналитика жүйелерінде маңызды міндеттердің бірі болып табылады. Пайдаланушы әрекеттерін сипаттайтын жоғары өлшемді кестелік деректер жиынтықтары көбіне күрделі сызықтық емес байланыстарды қамтиды, оларды дәстүрлі сызықтық өлшемділікті азайту әдістері тиімді түрде бейнелей алмайды. Бұл зерттеу ауқымды телекоммуникациялық деректер негізінде ұқсас аудиторияларды (look-alike audience) анықтауға арналған масштабталатын жүйелерді құру үшін репрезентацияларды үйрену (representation learning) тәсілдерін қарастырады. Алдымен жоғары өлшемді деректер құрылымын зерттеуге арналған бастапқы әдістер ретінде өлшемділікті азайтудың классикалық тәсілдері — Негізгі компоненттер әдісі (Principal Component Analysis, PCA) және t-таратылған стохастикалық көршілерді ендіру (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-SNE) талданады. PCA жалпы дисперсияны сақтай отырып, сызықтық проекцияларды орындайды, ал t-SNE сызықтық емес ендіру арқылы жергілікті көршілік құрылымдарын анықтауға мүмкіндік береді. Алайда бұл әдістер негізінен визуализация мен деректерді зерттеу мақсаттарына арналған және жаңа деректер үлгілері үшін масштабталатын параметрлік бейнелеулерді қамтамасыз етпейді. Осы шектеулерді еңсеру мақсатында пайдаланушылардың ықшам латентті бейнелеулерін қалыптастыруға арналған автоэнкодерлерге негізделген репрезентацияларды үйрену шеңбері ұсынылады. Модель мінез-құлықтық, демографиялық, құрылғыға қатысты және қызметтерді пайдалану атрибуттарын қамтитын анонимдендірілген ауқымды телекоммуникациялық деректер жиынтығында оқытылады. Әртүрлі сипаттамалық нысандар үшін ендірулер (embeddings) үйреніліп, гетерогенді мінез-құлық ақпаратын біріктіретін бірыңғай пайдаланушы репрезентациясына біріктіріледі. Пайдаланушылар арасындағы ұқсастық латентті кеңістікте косинустық ұқсастық (cosine similarity) арқылы есептеледі, бұл ұқсас аудиторияларды тиімді анықтауға мүмкіндік береді. Ұсынылған жүйе кластерлеу метрикалары және сыртқы мақсатты айнымалыларды қолданатын бірнеше тәуелсіз валидация тапсырмалары арқылы бағаланып, нәтижелердің бейтарап бағалануы қамтамасыз етіледі. Эксперименттік нәтижелер автоэнкодерлер негізіндегі ендірулер латентті кеңістіктің құрылымын жақсартып, классикалық өлшемділікті азайту әдістерімен салыстырғанда ұқсастыққа негізделген іздеуді де, кейінгі жіктеу міндеттерінің өнімділігін де арттыратынын көрсетеді. Зерттеу нәтижелері нақты әлемдегі ұсыным жүйелері мен мақсатты жарнама платформаларында жоғары өлшемді кестелік деректерді өңдеу үшін терең репрезентацияларды үйрену тәсілдерінің тиімділігін дәлелдейді.
ENHANCING WIND SPEED FORECASTING WITH LARGE LANGUAGE MODELS: A CASE STUDY OF KAZAKHSTAN
Accurate wind speed forecasting plays an important role in the planning, operation, and control optimization of modern wind energy systems. Kazakhstan, the country with the largest wind energy potential in Central Asia, is facing significant challenges due to the highly variable, nonlinear, and non-stationary nature of wind. This study proposes a wind-speed forecasting framework based on frozen pre-trained Transformer backbones (BERT/BART) with lightweight projection-based adaptation for time-series inputs. The study employs frozen pre-trained Transformer backbones with self-attention and lightweight projection-based adaptation of Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and Bidirectional and Auto-Regressive Transformers (BART) as the core of the model. In this retrospective analysis, hourly wind speed data from five representative cities across Kazakhstan are used to evaluate simulated operational forecast performance at seven time steps: 1, 3, 6, 36, 72, 144, and 432 hours. The LLMs were compared with AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA), Segmented Recurrent Neural Network (SegRNN), and Patch Time Series Transformer (PatchTST) models, and the results showed superior accuracy and higher stability in long-term forecasting. These results support the potential of pre-trained Transformer backbones as effective sequence models for wind-speed forecasting under diverse climatic conditions.
Ашық экономика моделінде ресурстарды тиімді басқарудың алгоритмдік тәсілі
Жаһандық экономиканың қарқынды дамуы мен сыртқы факторлардың ықпалы тұрақты өсуді қамтамасыз етуде көптеген қатерлер туғызуда, сондықтан ресурстарды тиімді басқару өзекті мәселе болып табылады. Бұл мақалада ашық экономика моделінде еңбек ресурстарын бөлуге, инвестицияларға және сыртқы сауда теңгеріміне қойылған шектеулер жағдайында ресурстарды тиімді басқару мәселесі қарастырылады. Мәселені шешу үшін Лагранж көбейткіштерінің түрлендірілген әдісіне негізделген сандық алгоритм ұсынылған. Ұсынылған алгоритм басқару есебінің (ТБЕ) сандық шешімін алуға және модельдің практикалық қолданылуын қамтамасыз етуге мүмкіндік береді. Жүргізілген есептеу тәжірибелері ұсынылған тәсілдің тиімділігін алынған сандық есептеулер арқылы растады. Оған дәлел ретінде алынған жүйе күйі мен басқару траекториялары жүйенің тұрақты тепе-теңдік күйіне қол жеткізу және барлық шектеулердің қанағаттандырылуы. Зерттеудің практикалық маңызы – алгоритмнің ТБЕ-нің сандық шешімдерін жүзеге асыруға және оларды ресурстар шектеулі жағдайында экономикалық дамуды талдау мен болжау үшін пайдалануға мүмкіндік беруінде.
LOW-COST NIGHT VISION CAMERA BASED ON A MODIFIED CONSUMER WEBCAM AND LIGHTWEIGHT REAL-TIME ENHANCEMENT
Low-light perception is a core requirement for robotics, inspection, and wearable situational awareness, yet reliable night- vision solutions often require expensive sensors or computation- ally heavy processing. This manuscript presents (i) a low-cost near- infrared (NIR) night-vision camera system with real-time enhancement and mixed-reality visualization, and (ii) a controlled benchmarking protocol that compares multiple sensor modalities and classical en- hancement pipelines on a Linux embedded platform. To prioritize real-time feasibility, we deliberately avoid neural networks and other AI/ML models, and instead benchmark lightweight classical methods: CLAHE, bilateral filtering + CLAHE, Non-Local Means (NLM) + CLAHE, Retinex SSR, Retinex SSR with percentile normalization, and two proposed pipelines (a CLAHE-based pipeline and a Retinex integrated variant). Experiments were conducted in a fully dark room using identical illumination conditions and multiple observation distances. We report runtime (ms/frame, FPS) and no- reference quality metrics (entropy, edge strength, Laplacian variance, RMS contrast, mean intensity) to accommodate the absence of ground-truth references. A representative run shows that the proposed CLAHE-based pipeline achieves 246.5 FPS at 640×480 while substantially improving objective no-reference metrics relative to raw frames, whereas Retinex with percentile normalization yields higher contrast/entropy but at 12.7 FPS. Hardware benchmarking indicates that thermal imaging provides the clearest visibility but at high cost/power, Kinect requires stronger illumination, and event-based sensing offers extremely low latency but requires temporal modulation to observe static targets.
Қазақтың ұлттық үстел ойындарына өз-өзімен ойнау арқылы нығайтумен оқытуды қолдану: тоғызқұмалақ мысалында
Бұл мақалада нөлдік нәтиже ұғымына негізделген қазақтың ұлттық тоғызқұмалақ ойынын мысалға ала отырып, бәсекелі үстел ойындарына арналған агенттерді оқыту нәтижелері ұсынылады. AlphaZero тәжірибесі көрсеткендей, адам сарапшысының білімінсіз және бақылаулы оқытусыз чемпионды дайындауға болады. Алайда әрбір ойынның өзіне тән ерекшеліктері бар, сондықтан мықты ойыншыны әзірлеу үшін арнайы зерттеу қажет. Бұл жұмыста агенттерді оқыту үшін модельге тәуелді емес және модельге негізделген екі түрлі тәсіл қолданылды. Оқу барысында өз-өзімен ойнау (self-play) әдісі тиімді пайдаланылды. Нәтижесінде агенттер тоғызқұмалақты бәсекелі деңгейде ойнай алатын деңгейге жетті.
DEVELOPMENT OF THE RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION (RAG) SYSTEM FOR THE KAZAKH LANGUAGE USING HYBRID INFORMATION METHODS
Abstract. This study presents the development and experimental evaluation of the Retrieval-Augmented Generation (RAG) system for the Kazakh language with an emphasis on comparative analysis of information retrieval methods. The main purpose of the work was to test the hypothesis of the superiority of a hybrid approach combining statistical (BM25) and semantic (vector search) methods over individual approaches. Based on the corpus of legal documents of the Republic of Kazakhstan, 270 experiments were conducted using three data extraction methods combined with six modern large language models (LLM). The results demonstrate that the hybrid method achieves the highest accuracy (82.2%), statistically significantly surpassing vector search by 3.3% (p < 0.01) and BM25 by 5.5% (p < 0.001). All three methods showed accuracy above 75%, which confirms the high efficiency of RAG systems for the Kazakh language. The analysis also revealed that hybrid search provides the greatest stability of results when working with different language models. This study makes a significant contribution to the development of RAG systems for languages with limited resources, offering an empirically based methodology to improve the accuracy and reliability of response generation.
HADOOP, MULTI-AGENT SYSTEMS AND MACHINE LEARNING: EXPLORING SCALABILITY, FAULT TOLERANCE AND WORKLOAD DISTRIBUTION BEHAVIORS
Paper reports experimental results comparing several machine learning techniques performance when distributing massively parallel computation to a set of interconnected machines. Computational resources are intentionally heterogenous to simulate real ad-hoc network environment and provide realistic setting test results. Namely Round Robin, Q-Learning and Least Loaded algorithms-based solutions are examined for their scalability, fault tolerance and workload distribution behaviors. The novelty of the paper is a set of empirical set of coefficients and bottlenecks for each implementation that is free of infrastructure specifics or error and exemption handling tools for future considerations by engineering professionals and scholars.
R-функция негізінде үшөлшемді фрактал геометриясын модельдеу және сандық голография
Бұл мақала күрделі пішінді геометриялық объектілерді сандық модельдеу және олардың оптикалық қасиеттерін анықтау саласындағы заманауи зерттеулерге арналған. Қазіргі таңда фракталдық геометриясы бар үшөлшемді объектілерді шынайы түрде бейнелеу және оларды толық 3D форматта голографиялық реконструкциялау мәселесі өнеркәсіп, медицина, инженерия, сәулет, материалтану, виртуалды шындық (VR) және цифрлық өнер сияқты салалар үшін маңызды ғылыми және практикалық мәнге ие. Фракталдық құрылымдар өзін-өзі ұқсастық, шексіз детальдану және жоғары кеңістіктік күрделілік сияқты бірқатар ерекше қасиеттерге ие, бұл оларды өсімдіктер, қан тамырлары, сүйек тіндері, кристалдық құрылымдар және беткей бедерлері сияқты табиғи объектілерді модельдеудің тиімді математикалық негізіне айналдырады. Сонымен қатар, классикалық әдістерді қолдану арқылы фракталдық пішіндерді геометриялық тұрғыда бейнелеу күрделі болып табылады, ал олардың математикалық модельденуі жоғары дәлдікті және формалды қатаң технологияларды талап етеді. Қазіргі уақытта фракталдық объектілердің математикалық сипаттамасы көбінесе статистикалық, стохастикалық немесе итерациялық алгоритмдерге негізделеді. Алайда мұндай тәсілдер, әдетте, аналитикалық қатаңдықтың және тегістіктің жеткіліксіздігімен, шекаралардың бұлыңғырлығымен және кеңістіктік тұтастықтың болмауымен сипатталады. Осыған байланысты күрделі фракталдық пішіндерді қатаң аналитикалық өрнектерге негізделген модельдеу әдістерін, атап айтқанда R-функциялар аппаратын қолдану қажеттілігі туындайды. Қосымша күрделі мәселе ретінде модельденген фракталдық объектілердің голографиялық бейнесін қалпына келтіру қарастырылады, бұл жоғары дәлдікті оптикалық модельдеуді талап етеді. Интерференция және дифракция процестеріне негізделген голографиялық технологияларды қолдану фракталдық объектілердің кеңістіктік және құрылымдық ерекшеліктерін цифрлық ортада дәл бейнелеуге мүмкіндік береді.
COMPUTATIONAL MODEL OF KAZAKH VOWEL–CONSONANT HARMONY
This study presents a computational model of morphological generation based on the agglutinative nature of the Kazakh language and vowel–consonant harmony. In this work, we model the Kazakh vowel–consonant harmony system, which governs allomorphic selection of suffixes based on both vowel and consonant properties. Using a rule based approach, the model generates verb and noun forms across various grammatical categories (tense, aspect, case, possession). Experimental results demonstrate the model’s high efficiency and full compliance of the generated word forms with vowel harmony rules. Specifically, thousands of combinations were created for derivative words (DTL), possession (POSS1, POSS2), and case (CASE) categories. This research makes a significant contribution to the development of natural language processing (NLP) morphological analysis and automatic translation systems for the Kazakh language.
HYBRID 3D-AWARE FACE CLUSTERING VIA DEEP EMBEDDINGS AND GEOMETRIC DESCRIPTORS
This paper presents a 3D-aware face clustering methodology that robustly groups unlabeled face images by identity under challenging conditions of pose variation, facial expression, and partial occlusion. The proposed approach integrates 2D deep embeddings with 3D geometric features extracted from reconstructed facial meshes, leveraging both photometric and structural information. Preprocessing includes grayscale normalization, landmark-based alignment, and contrast enhancement. 3D face models are generated using a 3D Morphable Model (3DMM) and optionally refined through neural rendering to improve shape fidelity. From these reconstructions, we extract interpretable 3D descriptors-PCA shape coefficients, geodesic distances, and curvature histograms - that complement embeddings from ArcFace and FaceNet. Clustering is performed using a two-stage hybrid algorithm: DBSCAN for outlier removal followed by K-Means++ with a fused distance metric combining cosine and Mahalanobis distances. Experimental results demonstrate that the proposed method significantly outperforms 2D-only and 3D-only baselines in terms of Silhouette Score, Adjusted Rand Index (ARI), and Purity. The findings confirm that fusing 2D and 3D modalities yields semantically consistent and pose-invariant identity clusters, establishing a strong foundation for face analysis in unconstrained environments.
МОБИЛЬДІ РОБОТОТЕХНИКА ҮШІН ЖОЛДАРДЫ ТИІМДІ ЖОСПАРЛАУ ҮШІН ҚАҢҚАЛАУ ЖӘНЕ МОРФОЛОГИЯ ӘДІСІМЕН ТОР КАРТАЛАРЫН АЛДЫН-АЛА СҮЗУ
SLAM-based occupancy grid maps are widely used for indoor mobile robots, but their noise, jagged obstacle borders, and spurious narrow gaps can mislead the classical grid-based path planners, e.g. A* algorithm, causing unstable routes, edge-hugging behavior, and increased computation. This manuscript proposes a lightweight pipeline to improve global path planning robustness and speed in warehouse-like environments. The approach first converts the SLAM map into a conservative binary representation and applies morphological refinement to remove small artifacts and smooth free-space connectivity. Next, the free space is skeletonized and transformed into a graph that captures the topology of navigable corridors. Global path planning is then performed using a hybrid strategy: a local grid search connects the start and goal regions to the skeleton, while the main route is computed on the skeleton graph. Experiments in two warehouse scenarios show that the proposed method substantially reduces node expansions and path planning time compared to full-grid A* algorithm, while producing more physically plausible paths that avoid false passages in noisy maps. These results indicate that morphological and skeleton-based global path planning can serve as a practical solution to enhance efficiency for robust navigation in realistic SLAM based path planning.
COMPUTATIONAL SIMULATION OF INSTITUTIONAL-INVESTMENT DYNAMICS USING PANEL VECTOR AUTOREGRESSION
This study develops a computational framework for simulating dynamic interactions between institutional quality indicators and foreign direct investment using a panel Vector Autoregression model applied to a multi-country dataset. The work emphasizes the algorithmic structure of the modeling pipeline, including preprocessing of heterogeneous panel time series, numerical stationarity diagnostics and cointegration testing. Impulse-response simulations are used to examine system behavior following institutional shocks, illustrating the dynamic propagation of disturbances in a high-dimensional environment. Although the empirical application concerns institutional governance, the contribution of this study lies primarily in its computational architecture, numerical considerations, and reproducible design of a data-driven simulation environment. The presented framework demonstrates how computational finance and applied computer science can integrate econometric modeling to analyze complex, interdependent systems.
Авторське право (c) 2025 Journal of Problems in Computer Science and Information Technologies
UNDERSTANDING DIGITAL TRANSFORMATION AND AGENTIC SYSTEM THROUGH BIBLIOMETRICS: DEVELOPING AN AGENTIC MODEL OF HUMAN–AI INTERACTION
Бұл зерттеу 1997 жылдан 2024 жылға дейінгі әлеуметтік ғылымдар саласындағы цифрлық трансформация бойынша зерттеулердің кешенді библиометриялық талдауын жүргізеді және осы нәтижелерді адам мен жасанды интеллект өзара әрекеттесуінің агенттік моделін әзірлеу үшін біріктіреді. Web of Science дерекқорында индекстелген 389 мақалаға сүйене отырып, талдау жарияланым динамикасын, ықпалды авторлар мен институттарды, дәйексөз құрылымдарын және RStudio негізіндегі библиометриялық құралдарды пайдаланатын тақырыптық зерттеу кластерлерін зерттейді. Нәтижелер цифрлық трансформацияның қоғамдық, экономикалық және мәдени өзгерістердің орталық қозғаушы күшіне айналғанын, зерттеу нәтижелерінің 2021-2022 жылдары шыңына жеткенін көрсетеді. Белгілі тақырыптарға жасанды интеллект, инновациялық процестер, цифрлық медиа технологиялар және жаңа технологиялардың қоғамдық салдары жатады. Білім ландшафтын картаға түсіруден басқа, зерттеу жасанды интеллект агенттерінің жоспарлау, іздеу, пайымдау және жауап берудің құрылымдық кезеңдерінде адам сұраныстарын қалай өңдейтінін, түсіндіретінін және іске қосатынын түсіндіретін тұжырымдамалық агенттік жүйе моделін ұсынады. Библиометриялық түсініктерді жүйелік тұжырымдамамен біріктіру дамып келе жатқан адам мен жасанды интеллект арасындағы қарым-қатынасты тереңірек түсінуге ықпал етеді және цифрлық трансформация аясындағы агенттік жүйелерді зерттеудегі негізгі олқылықтар мен болашақ зерттеу мүмкіндіктерін көрсетеді.
QADAM цифрлық платформасының шағын және орта бизнес үшін бірыңғай цифрлық экожүйе ретіндегі тұжырымдамалық моделі
Шағын және орта бизнестің (ШОБ) цифрлық трансформациясы тұрақты экономикалық өсімнің, бәсекеге қабілеттіліктің артуының және ұлттық экономикалардың жаһандық құндылық тізбектеріне интеграциялануының негізгі факторы болып табылады. Дамып келе жатқан платформалық экономикада цифрлық платформалар тек технологиялық шешімдер ретінде ғана емес, сонымен қатар институционалдық үйлестіру механизмдері ретінде де әрекет етеді, бизнес, үкімет, қаржы институттары және тұтынушылар арасындағы өзара әрекеттесуді жеңілдетеді. Бұл мақалада ШОБ-қа бағытталған QADAM цифрлық платформасының тұжырымдамалық моделі бірыңғай цифрлық экожүйе ретінде қарастырылады. Платформа B2B порталын, бизнес үшін жасанды интеллект көмекшісін, цифрлық коммерциялық платформаны, P2P өзара әрекеттесулерін және бизнес құралдары жиынтығын біріктіреді, бизнесті тіркеуден және қолдаудан бастап басқару мен коммерциялық шешімдер қабылдауға дейінгі цифрлық қызметтердің толық тізбегін жасайды. Бұл зерттеудің мақсаты - бизнес моделін, шешім қабылдау моделін және монетизация моделін қоса алғанда, QADAM цифрлық платформасының тұжырымдамалық моделін әзірлеу және растау, сондай-ақ оның ШОБ дамыту әлеуетін талдау.
MASS-CONSERVING PHYSICS-INFORMED AUGMENTATION AND FOURIER FEATURE NETWORKS FOR SMALL-DATA PREDICTION OF MOLYBDENITE (MO₂S) LEACHING KINETICS
Molybdenum remains a strategic metal for advanced steels and catalysis, while environmental and energy pressures are accelerating interest in hydrometallurgical leaching routes for molybdenite (MoS₂). Predicting leaching kinetics is difficult because the process is highly nonlinear and strongly influenced by reagent chemistry and gas–liquid conditions, yet experimental datasets in metallurgical laboratories are often extremely small. This manuscript develops a hybrid, data-efficient machine-learning approach designed specifically for small-data settings. The method combines physics-informed data augmentation that enforces strict mass conservation with a Fourier Feature Network intended to reduce spectral bias and better capture sharp kinetic transitions. Using only six experimental measurements, the resulting model achieves high predictive accuracy on held-out data (R² = 0.9793, MAE = 1.61%) and maintains stable generalization without evidence of train–test divergence. The study concludes that physically admissible augmentation coupled with Fourier-enriched representations can produce reliable kinetic surrogates from minimal data, supporting in-silico screening and optimization of leaching conditions for process design and control.
SMART BUILDING CLIMATE CONTROL: MACHINE LEARNING APPROACH FOR INDIVIDUAL THERMAL PREFERENCE PREDICTION
Modern building management systems rely on uniform climate settings that fail to accommodate individual occupant preferences, resulting in energy waste and reduced comfort satisfaction. This study presents a data-driven approach for personalized thermal comfort prediction using machine learning algorithms integrated with multimodal sensor networks. We developed and evaluated three classification models (Random Forest, XGBoost, and Artificial Neural Network) using environmental parameters (air temperature, humidity, CO₂ concentration) and physiological measurements (heart rate variability, blood pressure, oxygen saturation) collected from controlled experiments with eight participants under various thermal conditions. The optimized Random Forest model achieved 95% accuracy in predicting seven-level thermal sensation votes using only ten key features identified through SHAP analysis. Indoor air temperature emerged as the dominant predictor, while physiological parameters provided complementary information for personalized comfort assessment. The proposed system demonstrates significant potential for integration into smart building automation, enabling dynamic climate control that adapts to individual preferences while optimizing energy consumption. Implementation of such personalized HVAC systems could reduce energy usage by up to 20% compared to conventional static temperature control, while simultaneously improving occupant satisfaction and productivity in commercial buildings.
COMPARATIVE ANALYSIS OF PHYSICS-INFORMED AND CONVENTIONAL LSTM AND RNN MODELS FOR TEMPERATURE FORECASTING USING ERA5 REANALYSIS DATA
Climate change is one of the most serious modern problems affecting the Earth's atmosphere, as it causes a range of harmful effects worldwide. Due to the uneven nature of climate data, forecasting climate change is a challenging task today. Many previous studies in climate and machine learning have used recurrent neural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) models to predict climate trends. Although these models are effective at identifying long-term trends in data, they often fail to satisfy physical laws such as energy conservation, mass balance, and thermodynamic principles. In this research, the aim was to develop physics-informed RNN and physics-informed LSTM models and compare their effectiveness with standard RNN and LSTM models. The study utilized data on air temperature at 2 meters above the surface for the cities of Astana, Almaty, and Shymkent for model training, validation, and testing. According to the results, physics-informed models achieved the lowest root mean square errors in Almaty (3.52 °C) and Shymkent (3.80 °C). RNN and LSTM models performed better in Astana (RMSE = 5.44 and 5.47 °C), where seasonal changes are relatively abrupt. These findings demonstrate that PINNs give more physically consistent forecasts for moderate climates, while conventional recurrent models remain more effective for locales with highly variable conditions.
ДЕРЕКТЕРДІҢ ТҰТАСТЫҒЫН БҰЗУДЫҢ ИМИТАЦИЯЛЫҚ МОДЕЛІН ИНТЕЛЛЕКТУАЛДЫ ӘЛЕУМЕТТІК ЖҮЙЕЛЕРДЕ ҚОЛДАНУ
Мақалада электрондық деректердің тұтастығы мен құпиялылығын қамтамасыз ету мәселелері Kyber және Dilithium посткванттық криптографиялық алгоритмдерін қолдану негізінде қарастырылады. Кванттық есептеулердің дамуы дәстүрлі криптографиялық әдістердің (RSA, ECC) тұрақтылығын әлсіретіп, ақпараттық жүйелердің қауіпсіздігіне жаңа қауіптер туғызуда. Бұл мәселе мемлекеттік платформалар, қаржы қызметтері, білім беру экожүйелері мен интеллектуалдық әлеуметтік жүйелер үшін өзекті болып табылады. Kyber (шифрлау және кілт алмасу үшін) және Dilithium (цифрлық қолтаңба үшін) алгоритмдері NIST ұйымы ұсынған посткванттық стандарттарға жатады. Оларды қолдану кванттық шабуылдарға төзімділікті арттырып, электрондық транзакциялардың тұтастығын қамтамасыз етеді және цифрлық өзара әрекеттесудің қатысушыларының сенімді аутентификациясын жүзеге асыруға мүмкіндік береді. Мақалада посткванттық алгоритмдерді сенімді электрондық жүйелер инфрақұрылымына — электрондық дауыс беру, мемлекеттік тізілімдер, цифрлық құжат айналымы және бұлттық сақтау жүйелеріне — біріктіру мәселелеріне ерекше назар аударылады. Kyber және Dilithium алгоритмдерінің үйлесімділігі негізінде құрылған архитектуралар деректердің тек сыртқы әсерден қорғалуын ғана емес, сонымен қатар олардың түпнұсқалылығын, дұрыстығын және сәйкестігін өмірлік циклы бойында тексеруге мүмкіндік береді. Осылайша, посткванттық криптографиялық алгоритмдерді енгізу қауіпсіз цифрлық экожүйелерді дамыту мен жаңа цифрлық сенім парадигмасын қалыптастырудың негізгі бағыты болып табылады.
IMPLEMENTATION OF A REPRODUCIBLE 5G STANDALONE TESTBED USING OPEN-SOURCE COMPONENTS
Deploying a 5G Standalone (SA) network is often constrained by cost, complexity, and limited access to RF hardware. This paper describes a practical, software-defined 5G SA implementation assembled entirely from open-source components Open5GS for the 5G Core, srsRAN for gNB and UE, MongoDB for subscriber data, and ZeroMQ for RF emulation to enable end-to-end connectivity without radios. The blueprint details service initialization order, subscriber provisioning, and configuration alignment across PLMN, TAC, DNN, and key material, followed by validation of UE registration, PDU session establishment, and user-plane data transfer. On the reference setup, the system achieves low round-trip latency (≈1.34 ms), high throughput (≈847 Mbps TCP downlink and ≈823 Mbps uplink), and rapid PDU session setup (≈0.22 s), supporting repeatable functional and performance testing in a laboratory environment. The described approach lowers the barrier to 5G experimentation for teaching, prototyping, and research while providing a reproducible path from basic bring-up to performance evaluation. Limitations include the use of emulated RF and a single-cell scenario; nevertheless, the workflow can be extended to over-the-air SDR tests, mobility, and slicing when needed.
INTELLIGENT SYSTEM FOR AUTOMATIC DETECTION AND SCORING OF SHOOTING TARGETS BASED ON COMPUTER VISION AND MICROCONTROLLER TECHNOLOGIES
This paper presents an intelligent system for the automatic detection and scoring of shooting targets based on the Raspberry Pi 3 microcontroller platform and computer vision technologies. The objective of the study is to develop an autonomous and highly accurate yet low-cost complex capable of recording and analyzing shooting results without human intervention. The system integrates mechatronic and algorithmic components, including Nema 17 stepper motors, color sensors, a webcam, and a server-side image processing module, forming a unified cyber-physical architecture. The algorithmic core is based on geometric calibration using homography, adaptive illumination equalization via CLAHE, and a radial precision evaluation model. To detect bullet holes, a modified YOLOv8-Nano neural network architecture was employed, optimized for recognizing low-contrast circular targets. Experimental results confirmed the high accuracy and robustness of the proposed approach: under stable lighting conditions, the system achieved a spatial recognition precision of ±2 mm with a response time below 0.2 seconds. The training and validation curves of the model demonstrate smooth convergence and stable generalization, confirming the correctness of the architectural modifications and the optimization of the loss function. The scientific novelty of this work lies in the integration of a mechatronic framework and deep-learning algorithms into a unified real-time system that enables automatic target replacement, image processing, and result visualization through a web interface. The practical significance is in the potential application of the system in sports schools, mechatronics laboratories, training centers, and research test ranges requiring accurate and autonomous shooting evaluation. Future work will focus on extending system capabilities through the integration of advanced neural network algorithms (YOLOv8, Detectron2), cloud-based technologies, and automatic camera stabilization, further improving accuracy and autonomy while maintaining low implementation cost.
CVD (соның ішінде IHD) тозуға болатын PPG-ден алынған HRV-ден алынған болжам
Жүрек-қантамыр аурулары дүние жүзінде өлімнің басты себебі болып табылады; Жүректің ишемиялық ауруы (ЖИА) оның ең таралған және өлімге әкелетін түрі болып табылады, масштабталатын, инвазивті емес скринингті ынталандырады. Біз «Жүрек» саусақ ұшының 60 минуттық фотоплетизмографиясы (PPG) жазбасы сау вегетативтік бақылауды IHD-мен байланысты реттелуден ажырата алатынын тексердік. Үш жетекші Холтер анықтамасымен келісім клиникалық тұрғыдан қолайлы болды (HR −0,601 б/мин; SDNN +33,1 мс; RMSSD −4,8 мс). Қырық сағаттық сеанстар (20 сау, 18-22 жас; 20 ангиографиямен расталған IHD) сегіз HRV/демографиялық ерекшеліктерді пайдалана отырып талданды. Mann-Whitney сынақтары SDNN, LF, HF, Max_HR, BMI және жас (p<0,05) және екі компонентті PCA (49,5% дисперсия) белгілері жоқ бөлінген когорттар үшін айтарлықтай айырмашылықтарды көрсетті. CatBoost моделіне арналған SHAP ең күшті оң үлес қосушылар ретінде LF мен жасты, ал қорғаныш ретінде ЖЖ-ны ерекшелеген. Осылайша, бір сағаттық PPG диагностикалық тұрғыдан пайдалы вегетативті қолтаңбаларды сақтайды, бұл Холтерге қарағанда ~24 × қысқа бақылауға мүмкіндік береді және масштабталатын амбулаторлық IHD тәуекел стратификациясын қолдайды.
RESNET EMBEDDING-BASED PIPELINE FOR TRANSPARENT DIAGNOSIS OF PULMONARY EMPHYSEMA ON LOW-DOSE CT
This study presents a methodology for the automated detection and quantification of pulmonary emphysema from low-dose chest computed tomography (CT) scans. As a morphological subtype of chronic obstructive pulmonary disease (COPD), emphysema can be accurately assessed on CT imaging. Our approach utilizes a pre-trained ResNet152 model to extract high-dimensional feature embeddings (2048 dimensions) from mid-lung patches. Patients were automatically categorized based on the percentage of low attenuation areas (LAA%) below –950 Hounsfield units (HU), a standard measure for emphysema severity. The extracted feature embeddings were subsequently analyzed using statistical methods and logistic regression to identify key discriminative and interpretable features. A logistic regression model, trained on the top 20 most salient features, achieved a high level of performance, with an Area Under the Curve (AUC) of 0.94 and an Average Precision (AP) of 0.87 on a balanced dataset of 90 subjects. Furthermore, the selected features exhibited a strong correlation with LAA%, demonstrating their utility for regression-based severity assessment. The findings confirm the viability of using pre-trained deep embeddings for transparent and reproducible emphysema screening. This method avoids the need for extensive end-to-end model retraining, making it highly adaptable for integration into existing clinical CT analysis workflows. Keywords: Emphysema, low-dose CT, deep learning, ResNet, feature embeddings, explainable AI, COPD.
APPLICATION OF RULE-BASED METHOD FOR AUTOMATIC EXTRACTION OF TAGS FROM COLUMN-STYLE PDF-DOCUMENTS
Бұл зерттеуде қазақ тіліндегі газет мақалаларының PDF-нұсқаларынан құрылымдалған метадеректерді автоматты түрде алу үшін ережеге негізделген (rule-based) гибридті пайплайн ұсынылады. Зерттеу негізінен ұлттық «Egemen Qazaqstan» газетіне бағытталған. Негізгі мақсат – болашақта үлкен тілдік модельдерді (LLM) оқыту және Қазақстанда деректер журналистикасы үшін ЖИ-негізделген көмекші құруға арналған машинамен оқылатын білім базасын әзірлеу. Ұсынылған пайплайн үш ашық бастапқы кітапхананы — pdfminer.six, PyMuPDF және pdfplumber — біріктіреді және оларды келесі негізгі элементтерді алу үшін қолданады: тақырып, автор, күні, аннотация, мәтін, басылым атауы және категория. Алу сапасын бағалау үшін автоматты түрде алынған нәтижелер нақты газет шығарылымдарынан қолмен таңбаланған эталондық файлдармен салыстырылды. Бағалау үш толықтырушы метриканы қолданды: Precision, Textual Semantic Similarity (TSS) және Holistic Precision, олар дәл сәйкестіктермен қатар мағыналық ұқсастықтарды да ескеруге мүмкіндік береді. Эксперимент нәтижелері тегтердің көбісі – әсіресе құрылымдалған өрістер (күн, басылым атауы, категория) – Holistic Precision бойынша мінсіз нәтижеге (1.00) жеткенін көрсетті, ал ауыспалы өрістер, мысалы тақырып, 0.85-тен жоғары көрсеткіш көрсетті. Тестілеу жүргізілгеннен кейін бұл пайплайн 2017 жылдан 2025 жылғы наурызға дейін жарияланған 2 140 газет PDF файлына қолданылып, 159 135 мақала JSON құрылымына сәтті түрлендірілді. Бұл толықтырылған корпус қазақ тілді ЖИ жүйелерін дамытуда, журналистика мен медиа-талдауда негіз бола алады.
INFORMATION SYSTEM FOR METALLURGICAL PROCESS ANALYSIS AND OPTIMIZATION
The metallurgical industry faces increasing challenges in reconciling production efficiency with environmental compliance while managing heterogeneous data streams across complex processing operations. Traditional approaches to metallurgical process analysis rely on manual calculations and isolated software tools, limiting operational efficiency and introducing potential errors in critical decision-making processes. This paper presents the design and implementation of a comprehensive web-based information system specifically developed for integrated metallurgical process analysis and optimization. The system architecture employs a modular design incorporating three specialized computational modules: pyrometallurgical calculations for ore-to-metal conversions, hydrometallurgical process modeling for extraction operations, and auxiliary process calculators for specialized applications. The platform integrates Django-based backend processing with responsive frontend interfaces, supporting multi-user access, comprehensive data validation, and seamless integration with existing plant information systems. Implementation includes predictive analytics capabilities utilizing machine learning algorithm for forward process prediction and optimization. System validation demonstrates robust performance with processing times ranging from 0.6 to 3.4 seconds across different computational modules and operational success rates exceeding 98.7% for all core functions. The platform supports multiple data input formats including manual entry and Excel file processing, with comprehensive export capabilities (JSON, CSV, Excel) enabling integration with downstream analysis tools. Performance evaluation indicates the system successfully addresses key industrial requirements for accuracy, reliability, and scalability in metallurgical process analysis applications. The developed architecture provides a practical framework for implementing digital transformation initiatives in metallurgical operations while maintaining computational precision required for critical industrial applications