-
Умумий электротехника ва электроника асослари.
Электротехника фан сифатида электр ва магнит ходисаларини урганиш ва уларни амалда куллаш билан шугулланади.
-
Moliyaviy hisob va hisobot
Ushbu darslik Davlat ta’lim standartlari talablari, moliyaviy hisob va hisobot fani o‘quv dasturiga asosan tuzilgan bo‘lib, 5230900–“Buxgalteriya hisobi va audit” ta’lim yo‘nalishi bo‘yicha ta’lim olayotgan talabalar uchun mo‘ljallangan.
-
Электротехника ва электроника асослари.
Электротехника ва электроника асослари" дарслигида ток конунлари, электромагнетизм асослари, конденсаторлар, бир фазали синусоидаль ток занжирлари, электроника асослари баён килинган.
-
Дарвинизм.
Ушбу дарслик кейинги йилларда нашр этилган программа асосида ёзилган булиб, педагогика олий билимгохларининг табииёт куллиёти талабалари учун мулжалланган.
-
Yog‘lami rafinatsiyalash va katalitik modiflkatsiyalash
Darslikda yog‘ va moylami gidratlash, rafinatsiyalash, oqlash, hidsizlantirish, gidrogenlash va pereterifikatsiyalash texnologiyalariga oid ma’lumotlar keng yoritilgan. Yog‘lami katalitik modiflkatsiyalash katalizatorlari haqida ma’lumotlar berilgan. Yog' va moylami rafinatsiyalash hamda katalitik modifikatsiyalashning barcha bosqichlari bo‘yicha olib borilgan ilmiy tadqiqot ishlaridan sharxlar keltirilgan
-
Транспорт корхоналарида менежмент
Дарслик ноиқтисодий олий ўқув юртлари талабалари учун мўлжалланган бўлиб, ундан автокорхоналар ва шу соҳа мутахассислари фойдаланишлари мумкин.
-
QISHLOQ XO'JALIGI IQTISODIYOTI
Darslikda qishloq xo'jaligi erkin bozor munosabatlarini shakillantirishning nazariy, uslubiy hamda amaliy asoslari ,, Kadrlar tayyorlash milliy dasturi" talablari asosida yoritilgan.
-
Ўзбекистон географияяси
Дарсликда иқтисодий ва сиёсий география фанининг мақсади тушунчалари ва бозор муносабатларига ўтиш даврида ривожланиши ишлаб чиқаришни ижтимоий ҳамда ҳудудий ташкил этиш сиёсий географиянинг баъзи бир масалалари тўғрисидаги мавзулар ёритиб берилган.
-
Техникавий чизмачилик курси.
Дарсликда чизмачилик техникаси, геометрик чизмачилик, чизма геометрик асослари, проекцион ва машинасозлик чизиачилигига доир маълумотлар баён килинган.
-
Материалшунослик.
Дарслик Олий укув юртларининг машинасозлик ва бошка техника йуналишларидаги бакалаврлар учун мулжалланган булиб, ундан магистрлар хам фойдаланишлари мумкин.
-
-
Микро-биология.
Кишлок хужалигини интенсивлаштиришда микробиология фани эришган ютуклардан фойдаланиш, шубхасиз, катта роль уйнаши керак.
-
Architectural Patterns and Techniques for Developing IoT Solutions
This book is a comprehensive guide to building, deploying, and evolving software-intensive systems for IoT. You will find here solid, pragmatic advice on how to design such systems, how to evaluate them, and how to deliver them. Three things in particular delight me about this book: there is a clear emphasis on design patterns; broad coverage across problem domains, from manufacturing and agriculture to cities and beyond; and coverage of the connection of IoT systems to contemporary developments in artificial intelligence.
-
Экологическое право Республики Узбекистан
Учебник рассчитан на студентов ,обучающихся по специальности "Правоведение" аспирантов, преподавателей, сотрудников природоохранительных и правоохранительных оргонов.
-
Ekologiya
Mazkur darslikda ekologiya asoslari o`zbekiston respublikasida ekologik vaziyat va siyosat ekologiya va xalqaro hamkorlik suv resurslarini barqaror boshqarish va mihofaza qilish suvlarni tozalash usullari va moslamalari tuproqlarni muhofaza qilish.
-
Practicing Trustworthy Machine Learning. Consistent, Transparent, and Fair AI Pipelines
With the increasing use of AI in high-stakes domains such as medicine, law, and defense, organizations spend a lot of time and money to make ML models trustworthy. Many books on the subject offer deep dives into theories and concepts. This guide provides a practical starting point to help development teams produce models that are secure, more robust, less biased, and more explainable. Authors Yada Pruksachatkun, Matthew McAteer, and Subhabrata Majumdar translate best practices in the academic literature for curating datasets and building models into a blueprint for building industry-grade trusted ML systems. With this book, engineers and data scientists will gain a much-needed foundation for releasing trustworthy ML applications into a noisy, messy, and often hostile world.