ژیکو

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

ژیکو

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

1203 - دانلود طرح توجیهی: تولید دسته راهنما - 51 صفحه

اختصاصی از ژیکو 1203 - دانلود طرح توجیهی: تولید دسته راهنما - 51 صفحه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

1203 - دانلود طرح توجیهی: تولید دسته راهنما - 51 صفحه


1203 - دانلود طرح توجیهی: تولید دسته راهنما - 51 صفحه

 

 

 

 

 

 

 

 

 

دانلود طرح توجیهی و مطالعات امکان سنجی طرح

بررسی ابعاد مختلف طرح (معرفی محصول - مالی منابع انسانی فضا و ...)

دارای فرمت PDF می باشد.

مفصل و با تمام جزئیات بسیار کامل و مرتب

مناسب برای شروع یک کسب و کار

مناسب جهت ارائه به دانشگاه به عنوان پروژه درسی

نگارش طرح توجیهی یک طرح کسب و کار خوب باید مانند یک داستان، گویا و واضح باشد و باید اهداف کسب و کار را به صورت موجز و کامل بیان کرده و راه رسیدن به آنها را نیز مشخص نماید. به‌گونه‌ای که سرمایه‌گذاران (دست‌اندرکاران کسب و کار) دقیقاً مفهوم را متوجه شده و خودشان نیز راغب به خواندن و درک دیگر بخش‌ها گردند.

طرح توجیهی در واقع سندی آماده ارائه می باشد که در آن نحوه برآورد سود و زیان و سرمایه ثابت، سرمایه در گردش و نقطه سر به سر، بازدهی سرمایه، دوره برگشت سرمایه و ... بیان خواهد شد.

در صورتی که نیاز به جزئیات بیشتر و یا دریافت فهرست مطالب دارید از طریق بخش پشتیبانی و یا ایمیل فروشگاه با ما در ارتباط باشید.


دانلود با لینک مستقیم


1203 - دانلود طرح توجیهی: تولید دسته راهنما - 51 صفحه

دانلود پایان نامه بررسی کاربرد انواع دسته بندی ها در حاشیه نویسی خودکار تصاویر پزشکی

اختصاصی از ژیکو دانلود پایان نامه بررسی کاربرد انواع دسته بندی ها در حاشیه نویسی خودکار تصاویر پزشکی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پایان نامه بررسی کاربرد انواع دسته بندی ها در حاشیه نویسی خودکار تصاویر پزشکی


دانلود پایان نامه بررسی کاربرد انواع دسته بندی ها در حاشیه نویسی خودکار تصاویر پزشکی

در حاشیه‌نویسی تصاویر پزشکی معمولاً تولید چهار بخش اطلاعاتی در مورد تصاویر لازم است. این بخش‌ها، شامل اطلاعاتی درباره تکنیک تهیه تصویر، اندام، جهت عکس‌برداری و سیستم بیولوژیکی است.

حاشیه‌نویسی خودکار تصاویر با استفاده از سیستم یادگیری ماشین برای دسته بندی تصاویر به رده‌های مختلف انجام می‌شود، به طوری‌که هر کلمه معرف یک دسته است. ورودی سیستم یادگیری ماشین ویژگی‌های مستخرج از تصویر است. در حاشیه‌نویسی تصاویر پزشکی اگر تنها از یک دسته بندی کننده برای تولید هر چهار بخش اطلاعاتی تصویر استفاده شود، برای رسیدن به کارایی مناسب باید از تعداد بیشتری ویژگی مستخرج از تصویر استفاده کرد. این موضوع منجر به بالا رفتن طول بردار ورودی دسته بندی کننده می‌شود.

استخراج ویژگی‌ها از طریق استفاده از دسته بندی و شبکه عصبی انجام‌شده است. به‌منظور تولید سیستم بهینه برای هر بخش ابتدا ویژگی‌های مناسب هر بخش انتخاب‌شده است. این انتخاب بر اساس تأثیر ویژگی یا مجموعه ویژگی‌ها در تشخیص بخش مربوطه با استفاده از دسته بندی کننده‌هایی مانند دسته بندی سلسله مراتبی انجام می‌شود.

در دنیای امروز با توسعه و گسترش سریع تصویرسازی دیجیتال و در دسترس بودن ابزار آن از جمله دوربین‌های دیجیتال، با حجم بالایی از اطلاعات در قالب تصویر مواجه هستیم. از طرفی به اشتراک گذاشتن تصویر در اینترنت امروزه بسیار رایج است. به طوریکه تعداد تصاویر موجود در آرشیو وب سایت ها در سال 2007، برابر با 250 میلیون تصویر بوده که بین پنج میلیون کاربر به اشتراک گذاشته شده است. مدیریت وبازیابی کارا و مؤثر این تصاویر به ویژه توسط ماشین‌ها یکی از چالش‌های موجود در این زمینه است. دو روش اصلی در بازیابی تصاویر وجود دارد. این روش‌ها عبارت‌اند از: بازیابی تصاویر بر اساس محتوا[1] و بازیابی تصاویر براساس مفهوم[2]. در روش بازیابی براساس محتوا ورودی سیستم یعنی درخواست مورد بازیابی، می‌تواند تصویر نمونه یا ویژگی‌های بیان کننده ی محتوای تصویر (ویژگی‌های سطح پایین ۳) باشد، درحالی که خروجی سیستم شامل تصاویر شبیه به تصویر ورودی یا حاوی ویژگی‌های مذکور است [1]. ویژگی‌های سطح پایین تصاویر ویژگی‌هایی مانند رنگ، بافت، شکل و غیره است که با استفاده از تکنیک‌های پردازش تصویر قابل استخراج است. این نوع درخواست در بیشتر موارد مشکل و پیچیده است زیرا در بسیاری مواقع آن چه کاربر جست وجو می‌کند با تصویر نمونه یا ویژگی‌های سطح پایین آن قابل توصیف نیست. این موضوع یکی از نقاط ضعف این روش‌ها محسوب می‌شود.

فصل 1-    کلیات تحقیق
1-1-    مقدمه
1-2-    بیان مسئله
1-3-    انگیزه تحقیق
1-4-    مؤلفه‌های تولید سیستم حاشیه نویسی خودکار
1-5-    اهداف و فرضیات
1-6-    ساختار سمینار
1-7-    مقدمه
1-8-    معرفی روش‌های حاشیه نویسی تصاویر
1-9-    پیشینه تحقیق
1-10-    خلاصه
1-11-    مقدمه
مجموعه آموزش
استخراج ویژگی‌ها
بررسی تعدادی از الگوریتم های‌ یادگیری ماشین
درخت‌های خوشه بندی پیش بینی (PCT
s)
معیارهای کارایی سیستم
خلاصه
1-12-    نتیجه گیری
1-13-    پیشنهادها
شکل 3-1: دسته مرتبط به هر تصویر در مجموعه‌های سال‌های 2005 و 2006 و کد
 آن در سال 2007
شکل 3-2: کد مورد استفاده در حاشیه‌نویسی تصاویر پزشکی شامل 13 کاراکتر در 4 بخش
شکل 3-3: تصویر نمونه و کد IRMA متناظر همراه با معنی هر کاراکتر در کد
شکل 3-4: مراحل استخراج ویژگی از تصویر
شکل 3-5: همسایگی‌های
متقارن
به
ازای
مقادیر
مختلف
 و
 در استفاده از عملگر
شکل 3-6: مراحل محاسبه
 در همسایگی نقاط
شکل 3-7: مرکز جرم ناحیه (نقطه قرمز)
شکل 3-8: طول مختصات اصلی و ثانوی یک ناحیه
شکل 3-9: زاویه نشان‌دهنده جهت ناحیه
شکل 3-10: چندضلعی محدب دربرگیرنده ناحیه
شکل 3-11: (الف): شکل اصلی ناحیه، (ب): سوراخ‌های ناحیه پرشده
مقیاس
    
تصویر اصلی
تفاضل گاوسین
تصاویر هموار با استفاده از فیلتر گاوسی
شکل 3-12: تصاویر هموار شده در مقیاس‌های مختلف و محاسبه تفاضل گاوسین تصاویر
شکل 3-13: (الف): ضریب زاویه‌ای همسایگی‌های یک نقطه، (ب): برآیند آن‌ها در 8 جهت
شکل 3-14: جهت‌های مختلف و فاصله 4 بین دو نقطه
شکل 3-15: نگاشت نمونه‌ها به فضایی با ابعاد بالاتر در فرآیند تولید مدل در روش
شکل 3-16: مرزهای جداکننده دو کلاس با حاشیه‌های مختلف
شکل 3-17: تصویر
کردن
داده‌ها
به
یک
فضای
ویژگی
با
ابعاد بالاتر

جدول 3-1: توابع کرنل معروف
شکل 3-18: دسته بندی کننده
 سه کلاسی، (الف): یکی در مقابل همه، (ب): یکی در مقابل دیگری
شکل 3-19: نمونه‌ای از شبکه عصبی با یک لایه مخفی
شکل 3-20: درخت تصمیم‌گیری
جدول 3-2: معدل خطای حالت‌های مختلف پیش‌بینی بخش آناتومی کد با مقدار صحیح 463
1-1-1-    روش دستی
1-1-2-    روش‌های خودکار/نیمه خودکار
1-1-3-    روش‌های حاشیه نویسی خودکار مبتنی بر متن
1-1-4-    روش‌های مبتنی بر آنتولوژی
1-1-5-    روش‌های مبتنی بر زمینه
1-1-6-    روش‌های حاشیه نویسی خودکار مبتنی بر تصویر
مجموعه
تعریف حاشیه‌های هر تصویر بر اساس کد
ویژگی‌های قابل استخراج از تصاویر
پیش‌پردازش تصاویر
فیلتر تقویت
روش ایجاد هیستوگرام بافت الگوی باینری محلی
استخراج ویژگی با استفاده از روش‌های مبتنی بر شکل
تشخیص ویژگی‌های
تشخیص ویژگی‌های
استخراج ویژگی با استفاده از ماتریس وقوع
استخراج ویژگی با استفاده از فیلتر گابور
ماشین‌های بردار پشتیبان (
شبکه‌های عصبی مصنوعی
1-1-7-    وظیفه‌ی طبقه‌بندی چندبرچسبی (MLC)
نزدیک‌ترین
 همسایه
تکنیک‌های یادگیری ترکیبی
دقت
معدل خطا در سیستم حاشیه نویسی خودکار پزشکی

شامل 83 صفحه فایل word


دانلود با لینک مستقیم


دانلود پایان نامه بررسی کاربرد انواع دسته بندی ها در حاشیه نویسی خودکار تصاویر پزشکی

دسته بندی بر اساس تجزیه و تحلیل خوشه ای: یک روش فراآموزشی جدید

اختصاصی از ژیکو دسته بندی بر اساس تجزیه و تحلیل خوشه ای: یک روش فراآموزشی جدید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دسته بندی بر اساس تجزیه و تحلیل خوشه ای: یک روش فراآموزشی جدید


دسته بندی بر اساس تجزیه و تحلیل خوشه ای: یک روش فراآموزشی  جدید

عنوان و چکیده مقاله

Classification by Cluster Analysis: A New Meta

 
Learning Based Approach


Anna Jurek, Yaxin Bi, Shengli Wu, Chris Nugent
School of Computing and Mathematics University of Ulster,
Jordanstown, Shore Road, Newtownabbey, Co. Antrim, UK, BT37 0QB
jurek-a@email.ulster.ac.uk, {y.bi, s.wu1, cd.nugent}@ulster.ac.uk
Abstract. Combination of multiple classifiers, commonly referred to as an
classifier ensemble, has previously demonstrated the ability to improve
classification accuracy in many application domains. One popular approach to
building such a combination of classifiers is known as stacking and is based on
a meta-learning approach. In this work we investigate a modified version of
stacking based on cluster analysis. Instances from a validation set are firstly
classified by all base classifiers. The classified results are then grouped into a
number of clusters. Two instances are considered as being similar if they are
correctly/incorrectly classified to the same class by the same group of
classifiers. When classifying a new instance, the approach attempts to find the
cluster to which it is closest. The method outperformed individual classifiers,
classification by a clustering method and the majority voting method.
Keywords: Combining Classifiers, Stacking, Ensembles, Clustering, Meta-
Learning.

دسته بندی بر اساس تجزیه و تحلیل خوشه ای: یک روش فراآموزشی  جدید

چکیده:

 ترکیبی از طبقه بندهای مختلف معمولاً به عنوان یک گروه طبقه بندی شده مورد اشاره قرار می گیرد که پیش از این قابلیت آن برای بهبود دقت طبقه بندی در بسیاری از حوزه های نرم افزاری ذکر شده است. یک روش محبوب برای ساخت چنین ترکیبی از طبقه بندها به نام پشته سازی سازی(پشته کردن) شناخته شده است که مبتنی بر یک روش فرا یادگیری است. در این بخش ما یدر ک نسخه ی اصلاح شده از روش پشته سازی سازی را بررسی می کنیم که مبتنی بر تجزیه و تحلیل خوشه ای است. نمونه های مجموعه های امکان سنجی ابتدا از طریق طبقات پایه ی خود تقسیم بندی می شوند. نتایج طبقه بندی شده سپس به تعدادی خوشه ها گروهبندی می شوند. دو نمونه مشابه نظر گرفته می شود اگر آنها درست/نادرست در یک کلاس با یک گروه طبقه بندی قرار گرفته باشند. در زمان طبقه بندی نمونه ی جدید، این روش در تلاش است که خوشه ای که نزدیکترین است را بیابد. این روش نسبت به طبقه بندی تکی، طبقه بندی با یک روش خوشه بندی و روش رای اکثریت، عملکرد و کارایی بهتری دارد.

کلمات کلیدی: طبقه بندهای ترکیب کننده، پشته سازی سازی(پشته کردن)، مونتاژ کردن، خوشه بندی، فراآموزشی (Meta Learning).

تعداد صفحات انگلیسی=10

تعداد صفحات فارسی=15

فایل ترجمه شده دارای کیفیت عالی و در فرمت وورد می باشد


دانلود با لینک مستقیم


دسته بندی بر اساس تجزیه و تحلیل خوشه ای: یک روش فراآموزشی جدید

دانلود پاورپوینت سلسله مراتب دسترسی و دسته بندی معابر بر اساس نقش و نحوه عملکرد

اختصاصی از ژیکو دانلود پاورپوینت سلسله مراتب دسترسی و دسته بندی معابر بر اساس نقش و نحوه عملکرد دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پاورپوینت سلسله مراتب دسترسی و دسته بندی معابر بر اساس نقش و نحوه عملکرد


دانلود پاورپوینت سلسله مراتب دسترسی و دسته بندی معابر بر اساس نقش و نحوه عملکرد

 

سلسله مراتب دسترسی و دسته بندی معابر بر اساس نقش و نحوه عملکرد 80 اسلاید

 

 

 

 

فهرست مطالب:

اهداف
نقش معابر از نقطه نظر تامین دسترسی به مراکز مختلف به شرح زیر است:
ارتباط میان حمل و نقل و کاربری زمین
 اقدامات جهت ایجاد ارتباط مناسب حمل و نقل و سایر کاربری‌ها
ایجاد کاربری‌های مختلط با تراکم بالا
 ایجاد کاربری‌های عمده مولد 
ایجاد ارتباط مناسب بین حمل و نقل همگانی و سایر کاربری‌ها
 افزایش میزان دسترسی عابرین پیاده
 افزایش میزان دسترسی دوچرخه
 مدیریت پارکینگ
 مدیریت شبکه معابر
 ایجاد محیط‌های مناسب شهری
مدیریت دسترسی به شبکه معابر (سلسله مراتب)


سلسله مراتب دسترسی و دسته بندی معابر بر اساس نقش و نحوه عملکرد

 

یادگیری لغات انگلیسی به روش جادویی 


دانلود با لینک مستقیم


دانلود پاورپوینت سلسله مراتب دسترسی و دسته بندی معابر بر اساس نقش و نحوه عملکرد