مقاله تخصصی سنسورهای گازی مبتنی بر گرافن

» :: مقاله تخصصی سنسورهای گازی مبتنی بر گرافن

چکیده

ویژگی های الکترونیکی گرافن به شدت تحت تاثیر جذب مولکول ها قرار می گیرد و این ماده را برای کاربرد در زمینه حسگر گازی جالب می سازد.کار حاضر، کاربرد گرافن به عنوان یک لایه فعال در حسگر گازی را بررسی می کند.

برای مشاهده فایل اصلی (ترجمه نشده) فایل Gas sensors based on graphene که در همین فروشگاه قرار داده شده است را به صورت رایگان دانلود کنید .

خرید و دانلود محصول

1394/08/21

---

مقاله , تخصصی , سنسورهای , گازی , مبتنی , بر

---

لینک محصول

http://kavoshgar.zepo.ir/post/19944

سیستم رمزنگاری تمام همریخت مبتنی بر اعداد صحیح

» :: سیستم رمزنگاری تمام همریخت مبتنی بر اعداد صحیح
مساله انجام محاسبات بر روی داده های رمز شده برای سالها به عنوان یک مساله باز مهم در زمینه رمزنگاری مطرح بوده است تا اینکه در سال 2009 در دانشگاه استنفورد یک سیستم رمزنگاری تحت عنوان سیستم رمزنگاری تمام همریخت ارائه شد که قابلیت انجام محاسبات بر روی داده های رمز شده را داشت.

طرح اولیه ارائه شده مبتنی بر مسائل پیچیده ریاضی است در حالی که ما در این فایل یک سیستم رمزنگاری ساده تر برای بیان و معرفی سیسم رمزنگاری همریخت ارائه داده ایم .

خرید و دانلود محصول

1394/07/04

---

سیستم , رمزنگاری , تمام , همریخت , مبتنی , بر , اعداد , نمونه سوال

---

لینک محصول

http://kavoshgar.zepo.ir/post/10118

اثربخشی درمان مبتنی برپذیرش و تعهد بر کاهش پریشانی و نگرشهای ناکارآمد در بیماران مبتلا به M.S

» :: اثربخشی درمان مبتنی برپذیرش و تعهد بر کاهش پریشانی و نگرشهای ناکارآمد در بیماران مبتلا به M.S
--- خرید و دانلود محصول

1395/02/20

---

درمان مبتنی بر پذیرش و تعهد؛ پریشانی؛ افکارناکارآمد , درمان مبتنی بر پذیرش و تعهد , پریشانی , افکار ناکارآمد

---

لینک محصول

http://kavoshgar.zepo.ir/post/52803

اثربخشی روان درمانی گروهی مبتنی بر پذیرش و تعهد بر کیفیت زندگی زنان مبتلا به سرطان پستان

» :: اثربخشی روان درمانی گروهی مبتنی بر پذیرش و تعهد بر کیفیت زندگی زنان مبتلا به سرطان پستان
--- خرید و دانلود محصول

1395/02/20

---

درمان مبتنی بر پذیرش و تعهد؛ کیفیت زندگی؛ سرطان پستان , درمان مبتنی بر پذیرش و تعهد , کیفیت زندگی , سرطان پستان

---

لینک محصول

http://kavoshgar.zepo.ir/post/52798

اثر بخشی درمان های مبتنی بر مدل سرپایی عمقی ماتریکس و مدل مراحل تغییر بربهبود خودتنظیمی و خودکارآمدی پرهیز از مواد

» :: اثر بخشی درمان های مبتنی بر مدل سرپایی عمقی ماتریکس و مدل مراحل تغییر بربهبود خودتنظیمی و خودکارآمدی پرهیز از مواد
--- خرید و دانلود محصول

1395/02/20

---

مدل مراحل تغییر , مدل ماتریکس , خودتنظیمی هیجانی , خودکارآمدی پرهیز

---

لینک محصول

http://kavoshgar.zepo.ir/post/52791

طراحی مبتنی بر الگوها - فصل 12 مهندسی نرم افزار - پرسمن

» :: طراحی مبتنی بر الگوها - فصل 12 مهندسی نرم افزار - پرسمن
تعداد صفحه : 28 خرید و دانلود محصول

1394/09/30

---

اسلاید

---

مهندسی نرم افزار 2 : اسلاید | فصل 12 : طراحی مبتنی بر الگوها |

لینک محصول

http://kavoshgar.zepo.ir/post/4162

روش تدریس مبتنی بر خلاقیت

» :: روش تدریس مبتنی بر خلاقیت

_{نگاهی به روش تدریس مبتنی بر خلاقیت}

_{سالیانی است که به خلاقیت به مثابه یکی از توانمندی های عالی ذهنی مورد توجه قرار می گیرد. این موضوع مورد توجه فلاسفه ، دانشمندان علوم تجربی، و دانشمندان علوم نظری و انسانی بوده است. برای گسترش دامنه بررسی خلاقیت و روشن سازی دورن داشت خلاقیت، روان شناسان، به ویژه روان شناسان حوزه آموزش و پرورش زحمات زیادی را متحمل شده اند. با اینهمه، آنچه در زمینه ی خلاقیت ارائه شده است، بیشتر در برگیرنده ی شیوه های پرورش خلاقیت است، و کم تر به این امر که چگونه می توان مبتنی بر خلاقیت عمل کرد، پرداخته شده است. در روش تدریس مبتنی بر خلاقیت، تلاش بر این است که شیوه خلاقانه عمل کردن از سوی معلم و دانش آموز باز نموده شود. معلم باید با استفاده از روش تدریس حاضر به گونه ای تدریس کند که بتوان با شاخص های خلاقیت آن را خلاقانه نامید. دانش آموزان هم باید در فراگیری از راه های خلاقانه بهره گیرد.} خرید و دانلود محصول

1394/11/22

---

روش تدریس مبتنی بر خلاقیت،خلاقیت در تدریس،آموزش تدریس ، روشه های موفق تدریس ،خلاقیت در تدریس ، تدریس به شیوه نوین،تدریس به شیوه های جدید،روش های تدریس

---

لینک محصول

http://kavoshgar.zepo.ir/post/39389

سیستم های مبتنی بر شبکه عصبی

» :: سیستم های مبتنی بر شبکه عصبی

عنوان مقاله : سیستم های مبتنی بر شبکه عصبی

قالب بندی : Word

شرح مختصر : شبکه‌های عصبی مصنوعی Artificial Neural Network – ANN) ) یا به زبان ساده‌تر شبکه‌های عصبی سیستم‌ها و روش‌های محاسباتی نوینی هستند برای یادگیری ماشینی، نمایش دانش، و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سامانه‌های پیچیده. ایده اصلی این گونه شبکه‌ها (تا حدودی) الهام‌گرفته از شیوه کارکرد سیستم عصبی زیستی، برای پردازش داده‌ها، و اطلاعات به منظور یادگیری و ایجاد دانش قرار دارد. عنصر کلیدی این ایده، ایجاد ساختارهایی جدید برای سامانه پردازش اطلاعات است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پردازشی فوق العاده بهم‌پیوسته با نام نورون تشکیل شده که برای حل یک مسأله با هم هماهنگ عمل می‌کنند و توسط سیناپس‎ها(ارتباطات الکترومغناطیسی) اطلاعات را منتقل می‎کنند. در این شبکه‌ها اگر یک سلول آسیب ببیند بقیه سلول‎ها می‌توانند نبود آنرا جبران کرده، و نیز در بازسازی آن سهیم باشند. این شبکه‌ها قادر به یادگیری‎اند. مثلا با اعمال سوزش به سلول‎های عصبی لامسه، سلول‎ها یاد می‌گیرند که به طرف جسم داغ نروند و با این الگوریتم سیستم می‌آموزد که خطای خود را اصلاح کند. یادگیری در این سیستم‎ها به صورت تطبیقی صورت می‌گیرد، یعنی با استفاده ازمثال‎ها وزن سیناپس‎ها به گونه‌ای تغییر می‌کند که در صورت دادن ورودی‎های جدید، سیستم پاسخ درستی تولید کند. توافق دقیقی بر تعریف شبکه عصبی در میان محققان وجود ندارد؛ اما اغلب آنها موافقند که شبکه عصبی شامل شبکه‎ای از عناصر پردازش ساده (نورونها) است، که می‌تواند رفتار پیچیده کلی تعیین شده‎ای از ارتباط بین عناصر پردازش و پارامترهای عنصر را نمایش دهد. منبع اصلی و الهام بخش برای این تکنیک، از آزمایش سیستم مرکزی عصبی و نورونها (آکسون‎ها، شاخه‌های متعدد سلولهای عصبی و محلهای تماس دو عصب)نشأت گرفته‌است، که یکی از قابل توجه‎ترین عناصر پردازش اطلاعات سیستم عصبی را تشکیل می‎دهد. در یک مدل شبکه عصبی، گره‎های ساده (بطور گسترده نورون، نئورونها، “PE” ها (عناصر پردازش) یا واحدها) برای تشکیل شبکه‎ای از گره‎ها، به هم متصل شده اند،به همین دلیل به آن، اصطلاح”شبکه‎های عصبی” اطلاق می‎شود. در حالی که یک شبکه عصبی نباید به خودی خود سازگارپذیر باشد، استفاده عملی از آن بواسطه الگوریتمهایی امکان پذیر است، که جهت تغییر وزن ارتباطات در شبکه (به منظور تولید سیگنال موردنظر) طراحی شده باشد. با استفاده از دانش برنامه‌نویسی رایانه می‌توان ساختار داده‌ای طراحی کرد که همانند یک نرون عمل نماید. سپس با ایجاد شبکه‌ای از این نورون‌های مصنوعی به هم پیوسته، ایجاد یک الگوریتم آموزشی برای شبکه و اعمال این الگوریتم به شبکه آن را آموزش داد. این شبکه‌ها برای تخمین (Estimation) و تقریب (Approximation)کارایی بسیار بالایی از خود نشان داده‌اند. گستره کاربرد این مدل‌های ریاضی بر گرفته از عملکرد مغز انسان، بسیار وسیع می‌باشد که به عنوان چند نمونه کوچک می‌توان استفاده از این ابزار ریاضی در پردازش سیگنال‌های بیولوییکی، مخابراتی و الکترونیکی تا کمک در نجوم و فضا نوردی را نام برد.
فهرست :

مقدمه ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی

تاریخچه شبکه‌های عصبی مصنوعی

شبکه عصبی چیست؟

شبکه عصبی چه قابلیتهائی دارد؟

الهام از طبیعت

شبکه های عصبی در مقایسه با کامپیوترهای سنتی

مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی

پرسپترون

الگوریتم یادگیری پرسپترون

الگوریتم gradient descent

مشکلات روش gradient descent

تقریب افزایشی gradient descent

الگوریتم Back propagation

قدرت نمایش توابع

انواع آموزش شبکه

برخی زمینه های شبکه های عصبی

سبکهای معماری شبکه‌های عصبی

قواعد یادگیری در شبکه‌های عصبی

آموزش شبکه‌های عصبی

آموزش unsupervised یا تطبیقی (Adaptive)

تفاوت‌های شبکه‌های عصبی با روش‌های محاسباتی متداول و سیستم‌های خبره

انواع یادگیری برای شبکه های عصبی

یادگیری با ناظر

یادگیری تشدیدی

یادگیری بدون ناظر

معایب شبکه های عصبی

مزیتهای شبکه های عصبی

سیستم خبره

سیستم خبره چیست؟

ساختار یک سیستم خبره‌

استفاده از منطق فازی

مزایا و محدودیت‌های سیستم‌های خبره

کاربرد سیستم‌های خبره‌

چند سیستم خبره مشهور

مروری بر کاربردهای تجاری

بازاریابی

بانکداری و حوزه های مالی

پیش بینی

سایر حوزه های تجاری

کاربرد مدلهای شبکه عصبی در پیش‌بینی ورشکستگی اقتصادی شرکتهای بازار بورس

کاربرد مدل‌ شبکه عصبی در پیش‌بینی ورشکستگی شرکتهای بازار بورس

تبیین مفهوم ورشکستگی

متغیرهای مدل تحقیق

اطلاعات شرکتهای نمونه تحقیق

تعیین ‌مدل شبکه عصبی سه لایه برای پیش‌بینی ورشکستگی شرکتها

تعیین مدل بهینه شبکه عصبی چهار لایه برای پیش‌بینی ورشکستگی شرکتها

مقایسه مدلهای شبکه عصبی سه و چهار لایه برای پیش‌بینی ورشکستگی اقتصادی

پیش‌بینی ورشکستگی اقتصادی شرکتها در سالهای و

روند ورشکستگی اقتصادی شرکتهای بازار بورس در دوره ـ

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

منابع

خرید و دانلود محصول

1395/01/04

---

آموزش unsupervised یا تطبیقی (Adaptive) , آموزش شبکه‌های عصبی , استفاده از منطق فازی , الگوریتم Back propagation , الگوریتم gradient descent , الگوریتم یادگیری پرسپترون , الهام از طبیعت , انواع یادگیری برای شبکه های عصبی , برخی زمینه های شبکه های عصبی , پرسپترون ,

---

لینک محصول

http://kavoshgar.zepo.ir/post/45564