کتاب آموزش زبان برنامه نویسی Assembly

اختصاصی از یاری فایل کتاب آموزش زبان برنامه نویسی Assembly دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

کتاب آموزش کامل(0 تا 100) زبان برنامه نویسی Assembly
این کتاب به زبان فارسی میباشد و ذره ذره ی زبان اسمبلی را شرح میدهد
آموزشی کامل مناسب برای دانشجویان رشته ی کامپیوتر

اقدام پژوهی: با چه را هکارهایی و چگونه توانستم اختلال در املا نویسی مینا را درمان کنم؟

اختصاصی از یاری فایل اقدام پژوهی: با چه را هکارهایی و چگونه توانستم اختلال در املا نویسی مینا را درمان کنم؟ دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تعداد صفحه23

فهرست مطالب

چکیده 3

مقدمه. 4

انواع اشتباهات دیکته نویسی : 5

فعالیتهایی برای تقویت عضلات کوچک و بزرگ دست : 7

تقویت هماهنگی چشم و دست : 7

فعالیتهایی برای تقویت هماهنگی چشم و دست : 8

علل مهم نارسا نویسی : 8

درمان وارونه نویسی و قرینه نویسی. 9

اهمیت و ضرورت بیان مسأله. 10

وضعیت مطلوب.. 12

توصیف وضعیت موجود 12

گردآوری اطلاعات و شواهد (1) 13

اهداف درسی املا در دوره ی ابتدایی: 15

تجزیه و تحلیل داده ها 16

انتخاب راه حل جدید به صورت موقت.. 18

راه حل پیشنهادی ( رد یا قبول ) 18

گردآوری شواهد (2) 20

ارزشیابی تأثیر اقدام جدید و تعیین اعتبار آن. 21

پیشنهادات.. 22

منابع و مأخذ. 23

چکیده

در این پژوهش در مورد بهبود مشکل درس دیکته نویسی دانش آموز ی به نام مینا که در پایه اول مشغول به

تحصیل است ، می باشد. با بررسی علل و علائم ضعف دیکتهنویسی در دانش آموز متوجه شدم مشکل

دانش آموز ناشی از حساسیت بیش فعالی و عدم تمرکز حواس و دیر آموزی و بیدقتی او میباشد. راه کارهایی

جهت بهبودی و درمان این مشکل ارائه کردم که با اجرای این راه کارها تأثیر زیادی در بهبود دیکته دانش آموز

مشاهده نمودم ومتوجه شدم که کارهای انجام گرفته توانسته است تا حدود زیادی ازتکرار اشتباهات مکرر

وی دردیکته و سایر درسها جلو گیری داشته باشد به طوری که : خود دانش آموز، خانواده، معلم و همکاران

در مدرسه از بهبود مشکل دیکته نویسی دانش آموز ابراز خرسندی نمودند .

 در این زمینه جهت برخورد با مشکلات دیکته نویسی دانش آموزان پیشنهاداتی ارائه شده است.

لازم به توضیح است که این دانش آموز رادر تاریخ 21 فروردین ماه 91 در حالی که اصلا هیچ یک از مطالب

درسی را یاد نگرفته بود، با دنیایی از بی قراری و پرخاشگری به خانه ی من آوردند و من با لطف خداوند،

همکاری بی دریغ والدین و خود دانش آموز توانستم تنها در مدت 45 روز سال او ل ابتدایی را به او بیاموزم .

این دانش آموز به لطف خداوند امسال مشکلاتش بسیار کم شده است، با دوستان و سایر همکلاسی هایش

ارتباط برقرار می کند . مفاهیم و مطالب درسی را بهتر می آموزد و می توانم بگویم یکی از موفق ترین عرصه

های کاری من در طول سنوات خدمتم همین کار و آموزش این دانش آموز بوده است

دانلود سورس کد نرم افزار دستیار ویندوز با زبان برنامه نویسی سی شارپ و API - به همراه داکیومنت

اختصاصی از یاری فایل دانلود سورس کد نرم افزار دستیار ویندوز با زبان برنامه نویسی سی شارپ و API - به همراه داکیومنت دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود سورس کد نرم افزار دستیار ویندوز با زبان برنامه نویسی سی شارپ

به منظور بالا بردن راندمان کاری و سرعت بخشیدن به انجام  فعالیت های سیستمی ، نرم افزارهای دستیار در زمینه های مختلف طراحی و تولید شد و در اختیار کاربران سراسر دنیا قرار گرفته اند .

نرم افزاری که مشاهده می کنید ، یک دستیار ساده ویندوز هست که کارهای از قبیل تنظیم تاریخ ، تغییر نام درایو ، تعیین زمان دابل کلیک ، نمایش اطلاعات فضای هارد دیسک  و ... را با استفاده از توابع API  انجام می دهد .

فایل قابل ویرایش داکیومنت ضمیمه نرم افزار می باشد.

برنامه درونیابی به روش نیوتن با زبان برنامه نویسی متلب

اختصاصی از یاری فایل برنامه درونیابی به روش نیوتن با زبان برنامه نویسی متلب دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

برنامه ای بنویسید که درونیابی به روش نیوتن را روی داده ها اعمال کند.؟؟

این برنامه به صورتی نوشته شده است که ابتدا اعداد ورودی را از کاربر خواسته و سپس آن ها را به روش نیوتن درونیابی میکند و مختص به اعداد خاص نیست.

برنامه کاملا تست شده و اکتیو میباشد.

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

اختصاصی از یاری فایل دانلود تحقیق بررسی کاربرد انواع دسته بندی ها در حاشیه نویسی خودکار تصاویر پزشکی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

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