Информация о научно-инновационном центре информационно-коммуникационных технологий при Ташкентском университете информационных технологий имени Мухаммада ал-Хоразми

Постановлением Президента РУз №ПП-2834 от 15 марта 2017г. Центр разработки программных продуктов и аппаратно-программных комплексов при Ташкентском университете информационных технологий был реорганизован в Научно-инновационный центр информационно-коммуникационных технологий (далее Центр).

building

Основные задачи Центра

Создание и внедрение новых информационных технологий, наукоемких программных продуктов и аппаратно-программных комплексов направленных на социально-экономическое развитие общества
Проведение исследований по государственным научно-техническим, прикладным и инновационным программам, а также их практическое внедрение
Использование научных достижений, их обобщение и содействие в применении полученных результатов в деятельности хозяйственных субъектов (министерств, ведомств, предприятий, организаций и учреждений
Координация проводимых в Узбекистане фундаментальных научных исследований по информационным технологиям, а также новых и перспективных научных работ научно-исследовательских учреждений по созданию наукоемких программных продуктов
Подготовка высококвалифицированных научных кадров (докторов наук) и усовершенствование организации научных исследований
Участие в экспертизе крупных научно-технических, социально-экономических и производственных проектов. Участие в учебном процессе вузов, организация учебной практики для студентов, их привлечение к работам по созданию программных продуктов и обеспечение совместной работы

В настоящее время Центр участвует в реализации 16 научных проектов, в том числе, по фундаментальным исследованиям – 6 проекта, прикладным – 8, инновационным -1, молодежным -1.  Годовой объём финансирования этих проектов в 2018 г. составляет около 2,5 млрд. сум.

Кадровый состав Центра

  • общее количество сотрудников — 115
  • количество научных сотрудников – 84

Научный потенциал Центра (57%):

  • количество сотрудников с ученой степенью ­– 48, докторов наук – 22 (14 — осн., 8 совм.) в том числе академиков – 2;  кандидатов наук – 26 (20 — осн., 6 — совм.)
  • средний возраст научных сотрудников — 52 года.

В учебных процессах различных вузов республики участвуют более 60% научных сотрудников Центра.

Кроме того, в Центре в рамках реализации государственной программы «Электронное правительство» выполнен проект  «Внедрение комплексной интегрированной информационной системы в предприятиях отрасли по компьютеризации финансового учета и отчетности, управление персоналом, оперативной и производственно-технологической деятельности» для АК «Uzfarmsanoat» с общим объёмом  финансирования 165,8 млн. сум.

В 2018 году в Центре выполняются 3 инновационные проекты, финансируемые из фонда научно-инновационного развития при ТУИТ, на общую сумму  578,0 млн. сум.

В Центре функционирует Институт старших научных сотрудников-соискателей. В настоящее время их количество составляет 34 человека (14 — осн., 20 — свободных исследователь. Из них: в докторантуре — 4 чел., в базовой докторантуре -10 чел.  Только за последние 4 года 7 научные сотрудники Центра успешно защитили докторские диссертации и 10 – PhD диссертации.

В Центре для отраслей экономики и социальной сферы осуществляются разработки по двум направлениям:

  1. Программное обеспечение для массовой аудитории;
  2. Специализированное, научное программное обеспечение.

За последние 4 года в этом направлении разработаны свыше 60 программных продуктов, которые зарегистрированы в Агентстве интеллектуальной собственности. Основная часть из этих программных продуктов были внедрены в различных министерствах, ведомствах, компаниях и предприятиях республики.

Информация проекты

Программное обеспечение для массовой аудитории. Специализированное, научное программное обеспечение.

Список публикаций

  1. Р.Х.Хамдамов, Э.A.Салиев. Нечеткие алгоритмы анализа изображений. Ташкент: Изд-во «Fan va texnologiya». 2017, 324 с
  2. Р.Х.Хамдамов. Задачи, модели и методы булева программирования. Ташкент: Изд-во «Fan va texnologiya». 2017, 168 с.
  3. Мингликулов З.Б. Суст шаклланган жараёнлар ва объектларни идентификациялаш ва оптималлаштиришнинг норавшан моделлари. Монография. – Т.: “Навруз” нашриёти, 2015. – 132 б.
  4. Хидирова М.Б. Математические модели возбудимых сред. – Tашкент. «Fan va texnologiya». Монография, 2015.  – 180 с.
  5. Абдугафаров А., Алламияров Ф.А. Пул муомаласини тартибга солишни имитацион моделлаштиришни методологик асослари // Молия. -Тошкент. 2016. 136 бет.
  6. Бекмуратов Т.Ф., Мухамедиева Д.Т. Теория, методы и алгоритмы синтеза нейро-нечетких моделей принятия решений при интеллектуальном анализе данных // Издательство «MUXR-PRESS». -Ташкент. 2016. 250 с.
  7. Мухамедиева Д.Т. Мониторинг ҳамда қарор қабул қилишнинг гибрид интеллектуал тизимларини қуриш усул ва алгоритмлари // Издательство «MUXR-PRESS». -Тошкент. 2016. 250 бет.
  8. Мухамедиева Д.Т. Нокоррект масалаларни интеллектуал таҳлил қилиш усул ва алгоритмлари // Издательство «MUXR-PRESS». -Тошкент. 2016. 270 бет.
  9. Мухамедиева Д.Т. Гибридные модели принятия решений при интеллектуальном анализе данных. // Издательство «MUXR-PRESS». -Ташкент. 2016. 250 с.
  10. Равшанов, Н. Процесс переноса и диффузии аэрозольных частиц в атмосфере: методология компьютерного моделирования / Н. Равшанов, Н. Таштемирова. – Saarbrücken : Lambert Academic Publishing, 2016. – 136 c. – ISBN 978-3-330-00279-1.
  11. Хидирова М.Б. Математическое моделирование регуляторики микро-РНК. Концепции, методы, модели // LAP LAMBERT Academic Publishing. – Германия. Монография, 2016. – 133 с.
  12. Кабелов А.В., Норматов И.Х. Алгоритмизация в теории управляющих систем// Монография: Ташкент-2017, Изд. “Навруз” С.176.
  13. Камилов М.М. Избранные труды. – Т.: Изд-во: РПП и АПК, 2016. -172 с.
  14. Нишанов А.Х., Худайбердиев М.Х. Масофадан ўқитиш тизимларида тимсолларни аниқлашнинг адаптив моделлари. Монография. – Тошкент, “Мухаммад-полиграф”, 2017. – 130 б.
  15. Мухамедиева Д. Т. Муқобиллаштириш ҳамда башорат қилишнинг гибрид интеллектуал тизимларини қуриш усул ва алгоритмлари.– Тошкент; «Навруз» нашриёти, 2017. 250 бет.
  16. Muhamediyeva D.T. Noravshan joriy axborot asosida sust shakllangan jarayonlarni modellashtirishning xususiyatlari va tamoyillari . – Toshkent; «Navruz» nashriyoti, 2017.300 bet.
  17. Мухамедиева Д.Т. Построение гибридных систем мониторинга и принятия решений. Издательство «Palmarium Academic Publishing». AV Akademikerverlag GmbH&Co.KG Heinrich-Böcking-Str. 6-8, 66121 Saarbrucken, Germany. 2017. 317 с.
  18. Мухамедиева Д.Т. Интеллектуальный анализ нечеткого решения некорректных задач Издательство «Palmarium Academic Publishing». AV Akademikerverlag GmbH&Co.KG Heinrich-Böcking-Str. 6-8, 66121 Saarbrucken, Germany. 327 с.
  19. Онорбоев Б.О. Машинасозликда мураккаб технологик тизимларни бошқаришнинг самарали усуллари. Тошкент: «Fan va texnologiya» нашрёти, 2017, 163 бет.
  20. Примова Х.А. Норавшан ахборотлар ҳолатида коррект бўлмаган масалаларни ечишни моделлаштириш ва алгоритмик таъминлаш // Издательство «Навруз». -Тошкент. 2017. 100 бет.
  21. Равшанов, Н. Математическое моделирование процесса распространения загрязняющих веществ в атмосфере / Н. Равшанов ; НИЦ ИКТ. – Ташкент : MUXR-PRESS, 2017. – 224 с.
  22. Фазылов Ш.Х., Нишанов А.Х., Маматов Н.С. Методы и алгоритмы выбора информативных признаков на основе эвристических критериев информативности. – Т.: «Fan va texnologiya», 2017. – 127 с.
  23. Кабулов В.К., Кабулов А.В., Норматов И.Х. Логические методы алгоритмизации в теории управляющих систем//Монография: Германия-2018, С.191.
  24. Сайдалиева М. Моделирование регуляторных механизмов клеточных сообществ многоклеточных организмов //Математическое моделирование. Изд-во Наука. – Москва. – №10. – С. 67-80.
  1. Учебное пособие «Математические методы и модели исследования операций», Изд. Навруз, Ташкент – 2018, С.172.
  2. М.Б. Хидирова, Биологик информацион технологиялар. – Тошкент. “Наврўз” нашриёти, 2017. – 72 б.

2004:

  1. Hidirova M.B. Solutions of a functional-differential equation for adjustment of human systems // Moscow University Mathematics Bulletin C/C Of Vestnik- Moskovskii Universitet Mathematika; 59; 2004. pp. 36-38.

2012:

  1. Hudayberdiev M.X. Gozel Judakova, Gunter Landsmann. New Algorithm of Support Vector Machine by the Bezier Curve. International Conference «Problems of Cybernetics and Informatics» (PCI’2012), Volume III. September 12-14, 2012. – Baku, Azerbaijan. – Pp. 192-193.
  2. Kamilov M.M., Fazilov Sh., Mirzayev N., Radjabov S. Estimates Calculations Algorithms in Condition of Hugo Dimensions of Features’ Space. International Conference «Problems of Cybernetics and Informatics» (PCI’2012), Volume III. September 12-14, 2012. – Baku, Azerbaijan. – Pp. 184-187.
  3. Kamilov M.M., Hudayberdiev M.X., Khamroev A.Sh. Methods of Computing Epsilon Thresholds in the Estimates’ Calculation’s Algorithms. International Conference «Problems of Cybernetics and Informatics» (PCI’2012), Volume III. September 12-14, 2012. – Baku, Azerbaijan. – Pp. 133-135.

2016:

  1. Ravshanov N., Kurbonov N., Mukhamadiev A.  An Approximate Analytical Solution of the Problem of Fluid Filtration in the Multilayer Porous Medium // International Journal of Computational Methods. — 2016. — Vol. 13, № 6. — 1650042 [10 pages] DOI: http://dx.doi.org/10.1142/S0219876216500420

2017:

  1. Khamroev Alisher. An algorithm for constructing feature relations between the classes in the training set. Procedia Computer Science, Volume 103, 2017, Pages 244-247. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2017.01.094.

2018:

  1. Fazilov Sh., Mirzaev N., Radjabov S., Mirzaev O. Determining of Parameters in the Construction of Recognition Operators in Conditions of Features Correlations // In Proc. of 7th Int. Conf. on Optimization Problems and Their Applications (OPTA 2018), 8-14 July 2018, Omsk, Russia, pp. 118-133.
  2. Mamadaliev Kh., Khujayev I., Boltibaev Sh. Modeling of the propagation of mass consumption waves in the pipeline with damper of pressure disturbances // Ponte. – 2018. – Vol. 74. – No. 8/1. – P. 163-170. – DOI: 10.21506/j.ponte.2018.8.12.
  3. Mirzaev N., Saliev E. Recognition Algorithms Based on Radial Functions // In Proc. of 3d Russian-Pacific Conf. on Computer Technology and Applications, August 18-25, 2018, Vladivostok, Russia.
  4. Muxamediyeva D.K. Properties of self similar solutions of reaction-diffusion systems of quasilinear equations // International Journal of Mechanical and production engineering research and development (IJMPERD) ISSN(P): 2249-6890; ISSN(E): 2249-8001 8, Issue 2, USA. 2018, 555-565 pp. Impact Factor (JCC): 6.8765.
  5. Muxamediyeva D.T. Model of estimation of success of geological exploration perspective // International Journal of Mechanical and production engineering research and development (IJMPERD) ISSN(P): 2249-6890; ISSN(E): 2249-8001 8, Issue 2, USA. 2018, 527-538 pp. Impact Factor (JCC): 6.8765.
  6. Ravshanov N., Muradov F., Akhmedov D. Mathematical software to study the harmful substances diffusion in the atmosphere // Ponte. – 2018. – Vol. 74. – No. 8/1. – P. 171-179. – DOI: 10.21506/j.ponte.2018.8.13.
  7. Ravshanov N., Saidov U.M. Modelling technological process of ion-exchange filtration of fluids in porous media // Journal of Physics: Conference Series. – 2018. – Vol. 1015, No. 3. – P. 032114. – URL: http://stacks.iop.org/1742-6596/1015/i=3/a=032114.