شما می توانید با استفاده از افزونه جوملا Facebook All مطالب خود را به صورت خودکار در فیسبوک و شبکه های اجتماعی ثبت کنید. وکاربران می توانند به راحتی مراحل ثبت نام و ورود در سایت را انجام دهند. و کاربران می توانند توسط اکانت فیسبوک شان به راحتی وارد سایت شوند.
نکته : برای دانلود این افزونه با قیمت مناسب تر و دسترسی به آپدیت های این افزونه به صورت مرتب وارد این لینک شوید.
دسته بندی : فنی و مهندسی _ کامپیوتر و آی تی
فرمت فایل: 
( قابلیت ویرایش و آماده چاپ )
حجم فایل: (در قسمت پایین صفحه درج شده )
فصل اول- مقدمه پیدایش علوم و فنون جدید، جوامع بشری را با شکلهای مختلفی از اطلاعات روبرو نموده است. سطح توسعة یک جامعه را می توان با مقدار اطلاعات و دانش تولید شده در آن ارزیابی کرد. تولید فزایندة اطلاعات به شکلهای مختلف صورت می گیرد و با درجات متفاوتی از پیچیدگی همراه میباشد. در نتیجه نیاز به سیستمهای پردازش اطلاعات بصورت روزافزون افزایش می یابد. یکی از مسائل مهم در طراحی سیستمهای مدرن اطلاعاتی، بازشناسی خودکار الگوها است. 1-1- شناسایی الگو شناسایی الگو، شاخه ای از هوش مصنوعی است که با طبقه بندی و توصیف مشاهدات سروکار دارد.شناسایی الگو به ما کمک میکند داده ها (الگوها) را با تکیه بر دانش قبلی یا اطلاعات آماری استخراج شده از الگوها، طبقه بندی نماییم. الگوهایی که می بایست طبقه بندی شوند، معمولاً گروهی از سنجش ها یامشاهدات هستند که مجموعه نقاطی را در یک فضای چند بعدی مناسب تعریف می نمایند.یک سیستم شناسایی الگوی کامل متشکل است از یک حسگر ،که مشاهداتی را که می بایست توصیف یا طبقه بندی شوند جمع آوری می نماید، یک سازوکار برای استخراج ویژگی ها که اطلاعات عددی یا نمادین را از مشاهدات، محاسبه می کند، (این اطلاعات عددی را با یک بردار بنام بردار ویژگیها نمایش می دهند)؛ ویک نظام طبقه بندی یا توصیف که وظیفه اصلی طبقه بندی یا توصیف الگوها را با تکیه بر ویژگی های استخراج شده عهده داراست. شکل 1-1 نمودار بلوکی یک سیستم شناسایی الگو را نشان می دهد. همانطوری که از پیکان های برگشتی مشخص است، این بلوک ها لزوماً مستقل نیستند و بسته به نتایج حاصله گاهی لازم است که بلوک های اولیه مجدداً طراحی گردند تا راندمان کلی سیستم بهبود یابد. شکل1-1-نمودار بلوکی یک سیستم شناسایی الگو نظام کلاسه بندی یا توصیف معمولا مبتنی بر وجود یک مجموعه از الگوهایی است که قبلا کلاسه بندی یا توصیف شده اند. این مجموعة الگوها را مجموعة آموزشی و قانون یادگیری منتج شده را قانون یادگیری باسرپرستی(با نظارت) می نامند همچنین یادگیری میتواند بصورت بدون نظارت باشد و این در حالی است که الگوهایی از قبل به سیستم داده نشده اند و در مقابل، سیستم خود براساس قواعد آماری الگوها، کلاسها را پایه گذاری میکند. 1-2- کاربردهای بازشناسی الگو بازشناسی الگو در بسیاری از زمینه ها نقش کاربردی دارد . بازشناسی حروف، بازشناسی نویسنده، تصدیق امضاء ، طبقه بندی اثر انگشت و بازشناسی گفتار نمونه هایی از این کاربردها هستند. شناسایی الگو برای تحلیل داده های پزشکی نیز بکار گرفته شده است. برای مثال تفسیر الکتروکاردیوگرام، تحلیل تصاویر و طبقه بندی کروموزمها را میتوان نام برد. نمونه های دیگری از این کاربردها شامل طبقه بندی x اشعه مناطق زراعی، مطالعه آلودگی آبها، آشکار کردن منابع زیرزمینی و پیش بینی آب و هواست. در این نوع کاربردها، تصاویر ارسال شده از ماهواره و تصاویرهوایی به کمک روشهای بازشناسی الگو تفسیر م
تعداد صفحات : 66 صفحه
متن کامل را می توانید بعد از پرداخت آنلاین ، آنی دانلود نمائید، چون فقط تکه هایی از متن به صورت نمونه در این صفحه درج شده است.
پس از پرداخت، لینک دانلود را دریافت می کنید و ۱ لینک هم برای ایمیل شما به صورت اتوماتیک ارسال خواهد شد.
این برنامه یکی از قوی ترین نرم افزار ها می باشد که با متصل شدن گوشی تلفن خود به کامپیوتر و اجرای این نرم افزار می توانید نرم افزار و بازی های اندرویدی دلخواه خودتون رو به صورت دسته ای و اتوماتیک بر روی گوشی خود نصب کنید.
فقط کافیست این نرم افزار را دانلود کرده
آن را از حالت فشرده خارج کنید
آن را اجرا کنید
برنامه ها و بازی های مد نظرتون رو به درون آن انتقال داده و با زدن دکمه نصب فرآیند نصب خودکار برنامه ها بر روی گوشی شما آغاز می شود.
دقت کنید که کامپیوتر باید گوشی شما را به طور کامل شناخته باشد.
ناحیهبندی یک گام ابتدایی و بسیار مهم در مباحث پردازش تصویر است که نقش اساسی در تشخیص، طرح ریزی جراحی، و ارزیابی‌های مختلف پزشکی ایفا میکند. ناحیهبندی تصاویر پزشکی به دلیل ناهمگونی بافت، اثر حجم جزئی، نویز، آرتیفکت و تنوع ساختار بیماری‌های مختلف در بیماران گوناگون با مشکل مواجه است. برای حل مشکلات مذکور روش مدلهای دگرشکل پذیر سطح پیشنهاد شده است. هدف از این رساله بررسی مدلهای دگرشکل پذیر برای ناحیه بندی تصاویر پزشکی و ارائه الگوریتم مناسب به منظور رفع پاره ای از مسائل و مشکلات مذکور در این زمینه است.
در میان مدلهای دگرشکلپذیر در ناحیهبندی تصویر، مدل دو مرحلهای سریع FTC، یک مدل کارآمد و همچنین سریع میباشد. اما کارایی این مدل بسیار وابسته به منحنی اولیه میباشد بطوریکه نیازمند مداخله کاربر برای انتخاب این منحنی است. یک متد جدید در این رساله برای تسهیل در ناحیهبندی تصاویر پزشکی پیشنهاد شده است که ترکیبی از الگوریتم ناحیهبندی فازی مبتنی بر کرنل با محدودیت مکانی SKFCM و مدل FTC است. این رویکرد شامل دو مرحله پی در پی میباشد. ابتدا، از متد SKFCM بمنظور انتخاب خودکار منحنی اولیه برای مرحله بعد استفاده میشود. سپس مدل FTC برای ناحیهبندی تصویر توسط تکامل منحنی مبتنی بر مجموعه سطح بکار گرفته میشود. درجه عضویت فازی علاوه بر انتخاب منحنی اولیه، در عبارت سرعت مبتنی بر داده مدل FTC برای بالا بردن قدرت و دقت الگوریتم پیشنهادی آمیخته گردید. ارزیابی عملکرد الگوریتم پیشنهادی در چندین نوع متفاوت از تصاویر پزشکی انجام شده است. نتایج تجربی مزایای الگوریتم پیشنهادی را در دقت، زمان محاسباتی و مقاومت در برابر نویز در مقایسه با پنج متد رایج دگرشکلپذیر برای ناحیهبندی تصاویر پزشکی نشان میدهد که عمل ناحیهبندی، با دقتی برابر با 95% در تصاویر نویزی با واریانس گاوسی 5% انجام میگیرد.