فایل هلپ

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

فایل هلپ

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

مقاله اعتماد به نفس

اختصاصی از فایل هلپ مقاله اعتماد به نفس دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله اعتماد به نفس


مقاله اعتماد به نفس
دانلود مقاله اعتماد به نفس
این فایل در قالب Word قابل ویرایش، آماده پرینت و ارائه به عنوان پروژه پایانی می باشد
 
قالب: Word
 
تعداد صفحات: 22

توضیحات:

اعتماد به نفس

زمانی‌ که‌ کودکی‌ بتواند بدون‌ توقع‌ و انتظار از دیگران‌ کاری‌ را آغاز کند و بکوشد تا آن‌ را به‌ اتمام‌ برساند، می‌گوییم‌ «اعتماد به‌ نفس‌» دارد. کودک‌ از همان‌ ابتدا که‌ شروع‌ به‌ شناخت‌ خود و محیط‌ پیرامونش‌ می‌کند، به‌ قدرت‌ و توانایی‌ خود برای‌ تسلط‌ بر محیط‌ و اطرافیانش‌ آگاه‌ می‌ شود. یکی‌ از عوامل‌ موثر در رشد اعتماد به‌ نفس‌ کودکان‌ و نوجوانان‌، والدین‌ و اعضای‌ خانواده‌ هستند. اگر کودک‌ در خانواده‌یی‌ سرشار از صمیمیت‌، محبت‌ و مهربانی‌ رشد یابد می‌تواند ویژگی‌های‌ شخصیتی‌ خود را بشناسد و با اطمینان‌ به‌ توانایی‌های‌ خود یا مشکلات‌ و مسائل‌ گوناگون‌ روبرو شود و از طرفی‌ می‌تواند با رفتارهای‌ نامطلوب‌ ومنفی‌ خود، برخوردی‌ واقع‌بینانه‌ داشته‌ باشد و در صدد رفع‌ و تغییر آنها برآید. از آنجایی‌ که‌ اعتماد به‌ نفس‌ صفتی‌ ارثی‌ نیست‌، اگر کودک‌ ضمن‌ انجام‌ فعالیت‌های‌ مختلف‌ مدام‌ دچار محدودیت‌ شود و نتواند تجارب‌ جدید و مفیدی‌ در زندگی‌ کسب‌ کند، ترسو، کمرو و خجول‌ بار می‌آید و قدرت‌ تصمیم‌گیری‌ هم‌ در او رشد نخواهد یافت‌. نتایج‌ تحقیقات‌ محققان‌ نشان‌ می‌دهد که‌ اغلب‌ پدران‌ و مادران‌ نسبت‌ به‌ پرورش‌ فرزندان‌ پسر و دختر خود دید یکسانی‌ ندارند. زمانی‌ که‌ کودکی‌ متولد می‌شود، نخستین‌ پرسشی‌ که‌ پس‌ از سلامتی‌ نوزاد مطرح‌ می‌شود، جنسیت‌ اوست‌. اگر نوزاد دختر بود، لباس‌ صورتی‌ و اگر پسر بود لباس‌ آبی‌ به‌ تن‌ او می‌کنند و برهمین‌ اساس‌ رفتار بزرگسالان‌ نیز طبقه‌بندی‌ می‌شود.


دانلود با لینک مستقیم


مقاله اعتماد به نفس

مقاله اختلالات روانی

اختصاصی از فایل هلپ مقاله اختلالات روانی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله اختلالات روانی


مقاله اختلالات روانی
دانلود مقاله اختلالات روانی
این فایل در قالب Word قابل ویرایش، آماده پرینت و ارائه به عنوان پروژه پایانی می باشد
 
قالب: Word
 
تعداد صفحات: 26

توضیحات:

 انواع اختلالات

 انواع اختلال های اضطرابی

 1 – وحشت زدگی

 ویژگی های توصیفی افراد مبتلا به اختلال وحشت زدگی

 2 – هراس

 ویژگی های توصیفی افراد متبلا به اختلال هراس

 3 – اختلال وسواس فکری - عملی

 وسواس عملی

 اختلال فشار روانی حاد

 ویژگی های توصیفی و اختلال های روانی مربوط

 5 – اختلال اضطراب فراگیر

 6 – اختلال اضطرابی ناشی از بیماری جسمانی

 اختلال های جسمانی شکل

 1 – اختلال جسمانی کردن

 2 – اختلال جسمانی شکل نامتمایز

 3 – اختلال تبدیلی

 ویژگی های توصیفی و اختلال های روانی مربوط

 اختلال درد

 ویژگی های توصیفی مربوط

 اختلات بدشکلی بدن

 اختلالات ساختگی

 اختلال ساختگی

 اختلالات تجزیه ای

 1 – یادزدودگی تجزیه ای

 2 – گریز تجزیه ای

 3 – اختلال هویت تجزیه ای (چند گانه)

 4 – اختلال مسخ شخصیت

 اختلالات جنسی

 اختلالات خوردن

 اختلالات خواب

 بدخوابی

 اختلال کابوس

 ویژگی های توصیفی

 اختلال خوابگردی

 اختلال های سازگاری

 اختلالات شخصیت

 اختلال شخصیت پارانوئید

 اختلال شخصیت اسکیزوئید

 اختلال شخصیت اسکنیزوتایپی

 اختلال شخصیت ضد اجتماعی

 اختلال شخصیت مرزی

 اختلال شخصیت نمایشی

 اختلال شخصیت خود شیفته

 اختلال شخصیت اجتنابی

 اختلال شخصیت وابسته

اختلال شخصیت وسواسی - جبری


دانلود با لینک مستقیم


مقاله اختلالات روانی

دانلود مقاله 2014 آی اس آی (ISI) داده های بزرگ و رایانش ابری -- مروری بر بیگ دیتا(Big Data) در محاسبات ابری و چالش ها

اختصاصی از فایل هلپ دانلود مقاله 2014 آی اس آی (ISI) داده های بزرگ و رایانش ابری -- مروری بر بیگ دیتا(Big Data) در محاسبات ابری و چالش ها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود مقاله 2014 آی اس آی (ISI) داده های بزرگ و رایانش ابری -- مروری بر بیگ دیتا(Big Data) در محاسبات ابری و چالش ها


دانلود مقاله 2014 آی اس آی (ISI) داده های بزرگ و رایانش ابری -- مروری بر بیگ دیتا(Big Data) در محاسبات ابری و چالش ها

 

 

 

 

 

عنوان: ظهور داده های بزرگ در رایانش ابری، مرور و زمینه های تحقیقاتی باز

 

مفید برای شناخت چالش های رایانش ابری و داده های بزرگ (Big Data)

 

نوع مطلب: مقاله آی اس آی (Elsevier)

قالب: پی دی اف (PDF)

زبان: انگلیسی

تعداد صفحات: 18 صفحه دوستونی

سال انتشار: 2014

محل انتشار: ژورنال سیستم های اطلاعاتی (Information Systems) که توسط انتشارات معتبر Elsevier ایندکس میشود.

 

استفاده و به کارگیری داده های بزرگ یا کلان داده ها (Big Data) چندی است که توجه پژوهشگران را به خود جلب کرده است. معمولا داده هایی که اندازه آنها از داده های معمولی بسیار بزرگتر است و پردازش و نگهداری آنها به سادگی امکان پذیر نیست را داده های بزرگ مینامیم. داده های بزرگ میتواند شامل موارد متعددی باشد، مانند متن ها، تصاویر و کلیپ های ویدیوی منتشر شده روی شبکه های اجتماعی (مانند فیسبوک، توییتر، یوتیوب)، ایمیل های ارسال شده، جستجوهای انجام گرفته در موتورهای جستجو، داده های گردآوری شده از شبکه های حسگر، اطلاعات دوربین های ترافیک و صدها مورد دیگر. انجام تجزیه و تحلیل روی این داده ها میتواند اطلاعات زیادی را در اختیار ما قرار دهد و به فرآیند تصمیم گیری ما کمک کند. مثلا یک فروشنده میتواند با بررسی اطلاعات جستجو شده در موتورهای جستجو متوجه شود که مشتریان بیشتر دنبال خرید چه کالایی هستند و یا یک سایت خبری میتواند با تجزیه و تحلیل داده های گردآوری شده از شبکه های اجتماعی متوجه شود که افراد بیشتر به چه مسائلی علاقه مند هستند.

یکی دیگر از تکنولوژی های نوظهور در زمینه فناوری اطلاعات، رایانش ابری یا محاسبات ابری (Cloud Computing) است که هدف از آن کاهش هزینه های سخت افزار و نرم افزار و دیگر هزینه های موردنیاز به منظور انجام محاسبات کامپیوتری است. این کار از طریق اجاره کردن منابع محاسباتی دیگران و پرداخت هزینه به میزان استفاده از آن منابع صورت میگیرد، به گونه ای که شرکت ها و افراد میتوانند تنها به میزان موردنیاز خود از منابع در دسترس اجاره کنند و در پایان تنها به میزان آن منابع و زمان استفاده از آنها صورت حساب خود را پرداخت کنند.

یکی از کارهایی که میتوان انجام داد ترکیب داده های بزرگ و رایانش ابری است. به این صورت که چون پردازش، نگهداری و ذخیره سازی این داده ها هزینه بالایی دارد و نیاز به داشتن سخت افزار و نرم افزارهای سنگینی است، این وظیفه را به ابرها منتقل کنیم و باعث آسانتر شدن کار و کاهش هزینه شویم.

در این مقاله، چالش های به کارگیری رایانش ابری برای کار با داده های بزرگ بررسی شده است و جنبه های گوناگون آن مانند حفظ حریم خصوصی، یکپارچگی، تجزیه و تحلیل، دسترس پذیری و غیره مورد بحث قرار گرفته اند. اگر به دنبال نوشتن مقاله یا انجام پایان نامه و سمینار در زمینه رایانش ابری و بیگ دیتا هستید، مطالعه این مقاله را به شما توصیه میکنیم.

 

چکیده مقاله

رایانش ابری یک تکنولوژی قوی به منظور اجرای محاسبات پیچیده و با اندازه های بالاست. این تکنولوژی نیاز به نگهداری سخت افزارهای محاسباتی گران قیمت، فضای اختصاصی و نرم افزار را مرتفع میسازد. رشد شتابان در اندازه داده ها یا همان داده های بزرگ (Big Data) که از رایانش ابری تولید شده است، مورد بررسی قرار گرفته است. بر آمدن از عهده داده های عظیم یک کار چالش برانگیز و زمان بر است و نیاز به یک زیرساخت محاسباتی عظیم به منظور اطمینان حاصل کردن از پردازش و تجزیه و تحلیل موفقیت آمیز داده ها دارد. ظهور و رشد کلان داده ها درون رایانش ابری در این پژوهش بررسی میشود. تعریف، ویژگیها و دسته بندی داده های بزرگ به همراه بحث هایی در زمینه رایانش ابری معرفی میشوند. همچنین رابطه میان رایانش ابری و داده های بزرگ، سیستم های ذخیره سازی بیگ دیتا و تکنولوژی هدوپ (Hadoop) مورد بحث قرار میگیرند. افزون بر این، چالش های پژوهشی با تکیه بر مقیاس پذیری، دسترس پذیری، یکپارچگی داده ها، انتقال داده ها، کیفیت داده ها، ناهمگونی داده ها، حریم خصوصی، مسائل قانونی و مقررات و حکومتی بررسی میشوند. در پایان، به طور خلاصه مسائل پژوهشی باز که نیاز به تلاش پژوهشی زیادی دارند، آورده شده اند.

 

 Abstract

Cloud computing is a powerful technology to perform massive-scale and complex computing. It eliminates the need to maintain expensive computing hardware, dedicated space, and software. Massive growth in the scale of data or big data generated through cloud computing has been observed. Addressing big data is a challenging and time- demanding task that requires a large computational infrastructure to ensure successful data processing and analysis. The rise of big data in cloud computing is reviewed in this study. The definition, characteristics, and classification of big data along with some discussions on cloud computing are introduced. The relationship between big data and cloud computing, big data storage systems, and Hadoop technology are also discussed. Furthermore, research challenges are investigated, with focus on scalability, availability, data integrity, data transformation, data quality, data heterogeneity, privacy, legal and regulatory issues, and governance. Lastly, open research issues that require substantial research efforts are summarized.  

 

 

کلمات کلیدی:

دانلود مقاله داده های بزرگ، دانلود مقاله کلان داده ها، دانلود مقاله داده های حجیم، دانلود مقاله داده های عظیم، دانلود مقاله Big Data، دانلود مقاله بیگ دیتا، چالش های رایانش ابری، چالش های داده های بزرگ، چالش های Big Data، ارتباط رایانش ابری و داده های بزرگ، شبکه های اجتماعی، دانلود پایان نامه Social Networks، دانلود پایان نامه کامپیوتر، دانلود پایان نامه انگلیسی کامپیوتر، تز دکتری کامپیوتر، تز ارشد کامپیوتر، تز کارشناسی ارشد کامپیوتر، دانلود پایان نامه رشته کامپیوتر، دانلود پایان نامه کارشناسی ارشد کامپیوتر، دانلود پایان نامه دکتری کامپیوتر، دانلود پایان نامه دکترای کامپیوتر، مقاله آی اس آی، مقاله ای اس ای، مقاله آی اس آی 2015، مقاله isi 2015، مقاله رشته کامپیوتر، مقاله داده کاوی، مقاله داده های بزرگ، مقاله شبکه های اجتماعی، مقاله ماتریس های عددی، مقاله 2015 ، مقاله انگلیسی ترجمه شده، مقاله کامپیوتر ترجمه شده، مقاله داده های بزرگ ترجمه شده، مقاله ترجمه شده جدید داده های بزرگ، داده های بزرگ مکانی، داده های مکانی بزرگ، داده های عظیم مکانی، داده های مکانی عظیم، کلان داده های مکانی، داده های کلان مکانی، داده های مکانی کلان، داده های حجیم مکانی، داده های مکانی حجیم، زمینه های کاری داده های بزرگ، زمینه های کاری big data، موضوع پایان نامه داده های بزرگ، موضوع پایان نامه big data، مقاله ترجمه شده جدید، مقاله با ترجمه، مقاله ISI با ترجمه، 2015 Thesis, ISI Article, Big data Thesis, Data mining thesis, privacy preserving data mining thesis, numerical matrices thesis, social network analysis thesis, numerical matrix, social networks analysis

 

 

 

قیمت ترجمه این مقاله با بهترین کیفیت، کاملا تخصصی و تایپ شده: (حدود 130 هزار تومان)

 

پس از خرید از درگاه امن بانکی لینک دانلود در اختیار شما قرار میگیرد و همچنین به آدرس ایمیل شما فرستاده میشود.

 

تماس با ما برای راهنمایی، درخواست مقالات و پایان نامه ها و یا ترجمه با آدرس ایمیل:

ArticleEbookFinder@gmail.com

 

شماره تماس ما در نرم افزار واتس آپ:

آیکون نرم افزار واتس آپ+98 921 764 6825

شماره تماس ما در نرم افزار تلگرام:

تماس با ما+98 921 764 6825 

 

 

توجه: اگر کارت بانکی شما رمز دوم ندارد، در خرید الکترونیکی به مشکل برخورد کردید و یا به هر دلیلی تمایل به پرداخت الکترونیکی ندارید با ما تماس بگیرید تا راههای دیگری برای پرداخت به شما پیشنهاد کنیم.

 

 

 

 


دانلود با لینک مستقیم


دانلود مقاله 2014 آی اس آی (ISI) داده های بزرگ و رایانش ابری -- مروری بر بیگ دیتا(Big Data) در محاسبات ابری و چالش ها

دانلود مقاله 2015 شبکه حسگر بیسیم-- الگوریتم ژنتیک برای موقعیت بندی و توسعه شبکه سنسور زیر آب

اختصاصی از فایل هلپ دانلود مقاله 2015 شبکه حسگر بیسیم-- الگوریتم ژنتیک برای موقعیت بندی و توسعه شبکه سنسور زیر آب دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود مقاله 2015 شبکه حسگر بیسیم-- الگوریتم ژنتیک برای موقعیت بندی و توسعه شبکه سنسور زیر آب


دانلود مقاله 2015 شبکه حسگر بیسیم-- الگوریتم ژنتیک برای موقعیت بندی و توسعه شبکه سنسور زیر آب

 

 

 

نوع مطلب: مقاله IEEE

زبان مقاله: انگلیسی

قالب مقاله: پی دی اف (PDF)

تعداد صفحات: 6 صفحه دوستونی

سال انتشار: 2015

محل ارائه: کنفرانس بین المللی تکنولوژی های زیر آبی (Underwater Technology)

 

در سالهای اخیر استفاده از شبکه های حسگر بیسیم به میزان زیادی گسترش یافته است. در این شبکه ها تعداد زیادی گره سیار ریز به نام سنسور یا حسگر در محیطی قرار داده میشوند و اطلاعات آن محیط را پایش و بررسی میکنند و برای یک سرور به نام Sink یا چاهک ارسال میکنند. این شبکه ها کاربردهای زیادی پیدا کرده اند که از میان آنها میتوان به کاربردهای نظامی، جاسوسی، امنیتی، حفاظت از منازل و دارایی ها، هواشناسی، کنترل زیست محیطی، پایش و نظارت بر حیوانات و گونه های در حال انقراض، کشاورزی، رصد کردن زیر دریا، کاربردهای تجاری و هزاران کاربرد دیگر اشاره کرد.

در زمینه این شبکه ها مسائل باز زیادی وجود دارد و کارهای زیادی میتوان انجام داد. مثلا در زمینه میزان مصرف انرژی به خاطر محدود بودن میزان باتری حسگرها، الگوریتم های مسیریابی برای انتقال اطلاعات به چاهک، امنیت این شبکه ها برای جلوگیری از دستبرد به داده ها، تحمل خطا در زمان بروز مشکلات و ده ها زمینه دیگر. یکی از زمینه هایی که بسیار مهم است، مکانیابی درست حسگرهاست، یعنی بتوانیم مکان گره های سنسور را به درستی یا با تقریب خوبی پیدا کنیم که این کار تاثیر بسیار زیادی روی کیفیت کاربرد موردنظر دارد.

در این مقاله از الگوریتم ژنتیک به منظور بهینه سازی موقعیت گذاری گره های شبکه حسگر بیسیم زیر آب استفاده شده است. روش پیشنهادی میتواند برای محافظت از ادوات نظامی حساس به کار رود و یا کاربردهای مختلف پایش داشته باشد.

چکیده

شبکه های بیسیم زیر آب آکوستیک (UWSN) برای بسیاری از برنامه های کاربردی زیر آب که نیاز به ارتباطات بیسیم دارند حیاتی هستند. توسعه گره های سنسور با یک چیدمان بهینه همراه با پیروز شدن بر چالش های مخصوص رسانه ای که آنها را در بر میگیرد و همچنین در نظر گرفتن محدودیت های انرژی سنسور ها برای برنامه های کاربردی واقعی مسئله مهمی است. به این خاطر که این ویژگیها در برابر تغییرات دما، شوری آب، عمق، PH و فرکانس انتقال یکنواخت نیستند، باید آنها را به صورت پویا شبیه سازی کرد و از پیش در یک قالب فیزیکی پایدار پیکربندی کرد. یک استراتژی مبتنی بر تکنیک های هوش محاسباتی که این فاکتورها را برای رسیدن به یک پیکربندی مناسب با در نظر گرفتن منابع موجود در نظر میگیرد، اهمیت زیادی دارد. روش پیشنهادی از یک روش بهنیه سازی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک (GA) برای موقعیت بندی و توسعه گره های شبکه حسگر بی سیم زیر دریا به منظور بیشینه کردن میزان پوشش فراهم شده برای حفاظت از دارایی های با ارزش بالا در برنامه های کاربردی نظامی استفاده میکند. در زمینه برنامه های کاربردی شهری به منظور پایش اقیانوس ها، تکنیک پیشنهادی برای شناسایی حداقل تعداد گره های موردنیاز و موقعیت آنها به منظور ارتباط کارا استفاده میشود.

 

Abstract—Underwater acoustic sensor networks (UWSNs) are crucial for a multitude of underwater applications that require wireless operation. The deployment of sensor nodes in an optimal arrangement while overcoming the unique challenges posed by the surrounding medium and energy constraints on the sensors is a non-trivial task for real-world applications. As these characteristics are anisotropic with respect to change in temperature, salinity, depth, pH, and transmission frequency, they need to be accounted for in a dynamic simulation to preconfigure a stable physical network layout of nodes. A strategy based on computational intelligence techniques that takes into consideration these factors to achieve a viable configuration with the available resources is of prime importance. The proposed methodology uses a genetic algorithm (GA) based optimization technique for the positioning and deployment of UWSN nodes to maximize the coverage provided to protect a high-value asset (HVA) in a military application. In the case of a civil application for ocean monitoring, the proposed technique is used to identify the minimum number of nodes required and their positions for effective communication.

*مناسب برای پژوهش در زمینه شبکه های کامپیوتری، شبکه های کامپیوتری پیشرفته، سیستم های توزیعی، شبکه های حسگر بیسیم، شبکه های سیار و بی سیم، سیستم های توزیع شده، سیستم عامل های پیشرفته

 

کلمات کلیدی:

شبکه حسگر بی سیم، شبکه حسگر بیسیم، مقاله انگلیسی شبکه حسگر بیسیم، مقاله جدید شبکه حسگر بیسیم، مقاله 2015 شبکه حسگر بیسیم، الگوریتم ژنتیک در شبکه حسگر بیسیم، مکانیابی در شبکه حسگر بیسیم به کمک الگوریتم ژنتیک، مقاله کامپیوتر، مقاله ISI کامپیوتر، مقاله آی اس آی کامپیوتر، مقاله 2015 کامپیوتر، مقاله ISI 2015 کامپیوتر، شبکه های کامپیوتری، دانلود مقاله آی اس آی، ISI ، شبکه حسگر بیسیم، سنسور، تقسیم بندی شبکه، تعمیر توپولوژی، تحمل پذیری خطا، شبکه سنسور بی سیم، یادگیری ماشین، الگوریتم های مسیریابی در شبکه های حسگر بیسیم، الگوریتم های مکانیابی در شبکه های حسگر بیسیم، گره های انکر، گره های لنگرگاه، گره های تکیه گاه، مشخص کردن موقعیت، دانلود رایگان مقاله 2015، مقالات جدید کامپیوتر، شبکه های حسگر بیسیم، سیستم های توزیع شده، دانلود مقاله 2015 کامپیوتر، مقاله 2015 رایگان، دانلود رایگان مقاله 2015 کامپیوتر، کاربرد یادگیری ماشین در شبکه های کامپیوتری، کاربرد یادگیری ماشین در شبکه های حسگر بیسیم، الگوریتم های یادگیری ماشین، شبکه های عصبی مصنوعی، مقاله مکانیابی در شبکه حسگر بیسیم، مقاله مکانیابی در شبکه سنسور، مشخص کردن موقعیت، wireless sensor networks, wsn, localization in wireless sensor network, localisation in wireless sensor networks, artificial neural networks, ann, feed forward neural networks, tansigmoid transfer function, tan sigmoid transfer function, training algorithms, Bayesian regularization, back propagation algorithms, multi-layer perceptron , ، Network partitioning ، Topology repair ، 2-Vertex connectivity، Fault tolerance ، Relay node placement

 

قیمت ترجمه این پایان نامه با بهترین کیفیت، کاملا تخصصی و تایپ شده: (حدود 45 هزار تومان)

 

پس از خرید از درگاه امن بانکی لینک دانلود در اختیار شما قرار میگیرد و همچنین به آدرس ایمیل شما فرستاده میشود.

 

تماس با ما برای راهنمایی، درخواست مقالات و پایان نامه ها و یا ترجمه با آدرس ایمیل:

ArticleEbookFinder@gmail.com

 

شماره تماس ما در نرم افزار واتس آپ:

آیکون نرم افزار واتس آپ+98 921 764 6825

شماره تماس ما در نرم افزار تلگرام:

تماس با ما+98 921 764 6825 

 

 

توجه: اگر کارت بانکی شما رمز دوم ندارد، در خرید الکترونیکی به مشکل برخورد کردید و یا به هر دلیلی تمایل به پرداخت الکترونیکی ندارید با ما تماس بگیرید تا راههای دیگری برای پرداخت به شما پیشنهاد کنیم.

 

 

 


دانلود با لینک مستقیم


دانلود مقاله 2015 شبکه حسگر بیسیم-- الگوریتم ژنتیک برای موقعیت بندی و توسعه شبکه سنسور زیر آب

مقاله بررسی ارتباط متقابل مدیریت دانش و یادگیری سازمانی

اختصاصی از فایل هلپ مقاله بررسی ارتباط متقابل مدیریت دانش و یادگیری سازمانی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله بررسی ارتباط متقابل مدیریت دانش و یادگیری سازمانی


مقاله بررسی ارتباط متقابل مدیریت دانش و یادگیری سازمانی

مقاله با عنوان بررسی ارتباط متقابل مدیریت دانش و یادگیری سازمانی به صورت کامل و با فرمت پی دی اف

چکیده:

امروزه دانش، عامل تعیین کننده ای در موفقیت سازمان هاست؛ چرا که دانش، سازمان ها را در راستای خلق ایده ها و راه حل های نوین و مفید هدایت
می کند. البته بدیهی است تا وقتی که دانش سازماندهی نگردد و به کار گرفته نشود، باعث ایجاد مزیت نمی شود و منجر به موفقیت نمی گردد؛ لذا
بایستی نظامی تدارک دید تا دانشِ کلیه ذینفعان اعم از کارکنان، مشتریان، تامین کنندگان و ... شناسایی و سازماندهی گردد و در راستای بهبود
عملکرد کلی سازمان، بکار گرفته شود. این نظام، مدیریت دانش نام دارد که پیتر دراکر از آن به عنوان راز موفقیت سازمان ها در قرن 12 نام برده است.
مدیریت دانش را آگاهی از دانش موجود در سازمان، خلق، تسهیم و انتقال دانش، استفاده از دانش موجود، کسب دانش جدید و ذخیره و انباشت آن
تعریف می کنند که این اقدامات در فرآیند یادگیری سازمانی و با توجه به فرهنگ و استراتژی سازمان ها صورت می گیرد. از دیگر سوی یادگیری
سازمانی زمانی اتفاق میافتد که اطلاعات، جمع آوری و به منظور تولید و گسترش حقایق جدید تجزیه و تحلیل شوند، دیدگاه جدیدی خلق شود و از
طریق ارتباط، تدریس و گتفگو و تعامل به تمام سطوح سازمان منتقل شود. به عبارتی، یادگیری سازمانی به چگونگی وقوع یادگیری یا عنصر دانش در
یک سازمان می پردازد. نگاهی دقیق به مدیریت دانش و اهداف آن، این مساله را روشن می نماید که مدیریت دانش و یادگیری سازمانی با یکدیگر
ارتباطی تنگاتنگ دارند؛ به طوری که توسعه و بهبود هر یک منجر به پیشرفت دیگری می گردد. پیوند بین مدیریت دانش و یادگیری سازمانی آن چنان
است که برخی از صاحب نظران هدف نهایی مدیریت دانش را یادگیری سازمانی عنوان نموده اند. در این مقاله ضمن تشریح مدیریت دانش و یادگیری
سازمانی، به بررسی ارتباط این دو، خواهیم پرداخت.


دانلود با لینک مستقیم


مقاله بررسی ارتباط متقابل مدیریت دانش و یادگیری سازمانی