نانینو

نانینو

Nanino
نانینو

نانینو

Nanino

پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک


دسته بندی علوم پزشکی
فرمت فایل pptx
حجم فایل 1014 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل 63

فایل دانلودی حاوی یک فایل پاورپوینتی قابل ویرایش میباشد.

فهرست مطالب فایل دانلودی:

ایده کلی

فضای فرضیه

ویژگیها

Parallelization of Genetic Programming

کاربر دها

زیر شاخه های EA

الگوریتم های ژنتیک

پارامترهای GA 

الگورتیم

نحوه ایجاد جمعیت جدید

نمایش فرضیه ها

مثال: نمایش قوانین If-then rules 

نمایش فرضیه ها: ملاحظات

اپراتورهای ژنتیکی Crossover  : 

Single-point crossover 

روشهای دیگر Crossover

اپراتورهای ژنتیکی Mutation :

Crossover OR mutation?

تابع تناسب

انتخاب فرضیه ها

نحوه جستجو در فضای فرضیه

Crowding

راه حل رفع مشکل Crowding

چرا GA  کار میکند؟

قضیه Schema

خلاصه

تفاوت GA با سایر روشهای جستجو

مثالی از کاربرد الگوریتم ژنتیک

مقدمه

مساله

الگوریتم ژنتیک

جمعیت

تابع تناسب

عملگرهای ژنتیکی

کارایی

بهترین چینش

مدلهای تکامل

Lamarckian evolution

Baldwin Effect

اجرای موازی الگوریتم های ژنتیک

Evolving Neural Networks

مراجع

نمایش برنامه ها

اپراتور crossoverبرای GP

مثال

مثال : طراحی فیلتر

 

 

 

قسمتی از متن

l     الگوریتم  ژنتیک  روش یادگیری بر پایه  تکامل  بیولوژیک است.

l     این روش در سال 1970 توسط John Holland معرفی گردید

l     این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.

ایده کلی

l     یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن را تولید میکند.

l     هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد.

l     آنگاه  تعدادی  از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند. که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد.

l     بدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسد

l     در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.

فضای فرضیه

l     الگوریتم  ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific  و یا  simple to complex  فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب  متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد.

l     در هرمرحله  مجموعه ای از فرضیه ها که  جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید.

و.....

 

 

دانلود پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک

ترجمه مقاله به سوی سیستم های توصیه ای مبتنی بر زمینه پنهان


ترجمه مقاله به سوی سیستم های توصیه ای مبتنی بر زمینه پنهان

ترجمه این مقاله در 26 صفحه ورد است فایل دانلودی مقاله پس از خرید یک فایل زیپ شامل فایل ورد و پی دی اف و فایل اصلی مقاله به زبان انگلیسی است

دانلود ترجمه مقاله به سوی سیستم های توصیه ای مبتنی بر زمینه پنهان

توصیه شده
سیستم های توصیه کننده
سیستم های توصیف کننده آگاه از زمینه
فاکتورگیری آموزش عمیق
ترجمه مقاله به سوی سیستم های توصیه ای مبتنی بر زمینه پنهان
ترجمه مقاله انگلیسی به فارسی
ترجمه مقاله Towards latent contextaware recommendation systems
دسته بندی کامپیوتر و IT
فرمت فایل zip
حجم فایل 2574 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل 26

Towards latent context-aware recommendation systems

a b s t r a c t The emergence and penetration of smart mobile devices has given rise to the development of context- aware systems that utilize sensors to collect available data about users in order to improve various user services. Recently, the use of context-aware recommender systems (CARS) aimed at recommending items to users has expanded, particularly those that consider user context. Adding context to recommendation systems is challenging, because the addition of various environmental contexts to the recommendation process results in the expansion of its dimensionality, and thus increases sparsity. Therefore, existing CARS tend to incorporate a small set of pre-defined explicit contexts which do not necessary represent user context or reflect the optimal set of features for the recommendation process. We suggest a novel approach centered on representing environmental features as low dimensional unsupervised latent con- texts. We extract data from a rich set of mobile sensors in order to infer unexplored user contexts in an unsupervised manner. The latent contexts are hidden context patterns modeled as numeric vectors which are efficiently extracted from raw sensor data. The latent contexts are automatically learned for each user utilizing unsupervised deep learning techniques and PCA on the data collected from the user’s mobile phone. Integrating the data extracted from high dimensional sensors into a new latent context-aware recommendation algorithm results in up to a 20% increase in recommendation accuracy.

Keywords: Recommendation Recommender systems Context-aware recommender systems Context Matrix factorization Deep learning

 

ترجمه چکیده مقاله:

به سوی سیستم های توصیه ای مبتنی بر زمینه پنهان

موشه انگر، آریل بار، براکا شاپیرا، لیور روکاچ

کلمات کلیدی: توصیه شده، سیستم های توصیه کننده، سیستم های توصیف کننده اگه از زمینه، زمینه، فاکتورگیری اموزش عمیق

چکیده

ظهور و نفوذ دستگاه های هوشمند تلفن همراه، توسعه سیستم های متفاوت اطلاعاتی است که از سنسورها برای جمع آوری داده های موجود در مورد کاربران برای بهبود خدمات مختلف کاربر استفاده می کنند. به تازگی، استفاده از سیستم های پیشنهاد دهنده متداول (CARS) با هدف توصیه به اقلام به کاربران گسترش یافته است، به ویژه آنهایی که زمینه کاربر را بررسی می کنند. اضافه کردن زمینه به سیستم های توصیه شده چالش برانگیز است، زیرا اضافه کردن زمینه های مختلف محیطی به فرآیند توصیه باعث گسترش ابعاد آن می شود و به این ترتیب، سرعت را افزایش می دهد. بنابراین CARS های موجود به یک مجموعه کوچک از زمینه های صریح از پیش تعریف شده تمایل دارند که نیازی به توصیف زمینه کاربر و یا بازتاب مجموعه ای بهینه از ویژگی های فرایند توصیه ای ندارند. ما یک رویکرد جدید را در زمینه ارائه ویژگی های زیست محیطی به عنوان محدوده های نامعتبر بدون نظارت کمتری ارائه می کنیم. ما داده ها را از یک مجموعه غنی از سنسورهای تلفن همراه استخراج می کنیم تا زمینه های ناشناخته کاربر را به نحو بی نظیر به دست بیاوریم. زمینه های پنهان، الگوهای زمینه مخفی هستند که به عنوان بردارهای عددی طراحی شده اند که از اطلاعات حسگر خام استخراج می شوند. زمینه های پنهان به طور خودکار برای هر کاربر با استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق بدون نظارت و PCA بر روی داده های جمع آوری شده از تلفن همراه کاربر آموخته می شود. یکپارچه سازی داده های استخراج شده از سنسورهای بعدی به یک الگوریتم پیشنهادی جدید علمی ناپیوسته، موجب افزایش 20٪ افزایش دقت توصیه شده می شود.

دانلود ترجمه مقاله به سوی سیستم های توصیه ای مبتنی بر زمینه پنهان

جزوه کامل نانو


جزوه کامل نانو

جزوه کامل نانو به صورت دستنویس

دانلود جزوه کامل نانو

مهندسی شیمی  نانو  نانو ذرات  نانو سیال  جزوه کامل  جزوه دستنویس جزوه  دانلود جزوه  دانلود جزوه نانو  دانلود نانو دانلود جزوه کامل  دانلود جزوه کامل نانو  دانلود جزوه مهندسی شیمی  جزوه شیمی  دانلود جزوه کامل مهندسی شیمی  دانلود جزوه مهندسی  جزوه فنی و مهندسی  جزوه نانو ذرات  دانلود جزوه نانو ذرات  کامپوزیت  دانلود جزوه کامپوزیت  نانو سیال  دانلود
دسته بندی شیمی
فرمت فایل pdf
حجم فایل 7144 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل 19

جزوه کامل نانو به صورت دستنویس

مباحث مورد بررسی شامل

  • کاربرد نانو
  • اتانول
  • کامپوزیت
  • نانو سیال
  • روش های پایدار سازی نانو ذرات

دانلود جزوه کامل نانو

دانلود گزارشکار کارخانه نان صنعتی


گزارشکار کارخانه نان صنعتی

گزارشکار کارخانه نان صنعتی کوثر کرمان به همراه فهرست و پلان کارخانه می باشد مخصوص گزارشکار عملیات صنایع غذایی

دانلود گزارشکار کارخانه نان صنعتی

گزارشکار
نان صنعتی
کارخانه نان صنعتی کوثر
کارخانه
عملیات صنایع غذایی
مهندسی علوم و صنایع غذایی
دسته بندی کشاورزی
فرمت فایل doc
حجم فایل 92 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل 8

گزارشکار کارخانه نان صنعتی کوثر کرمان به همراه فهرست و پلان کارخانه می باشد. مخصوص  گزارشکار عملیات صنایع غذایی دانشجویان رشته صنایع غذایی

دانلود گزارشکار کارخانه نان صنعتی

بافت تولید شده به روش چاپ سه بعدیApplications of nanotechnology in tissue engineering scaffolds produced by 3D printing

مهندسی بافت دانشی بین رشته ای است که هدف آن ترکیب علوم زیستی و علوم مهندسی برای ایجاد درمان هایی است که عملکرد بافت را بازسازی می کنند کارهای اولیه در مهندسی بافت عمدتاً از داربست های خنثی استفاده می کردند، اما تحقیقات نشان داده است که ساخت داربست از مواد فعال بیولوژیکی می تواند با فعال کردن برهمکنش های سلول داربست یا رهایش عوامل موثر، به بازسازی
دسته بندی مواد و متالوژی
بازدید ها 60
فرمت فایل pdf
حجم فایل 1628 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل 35
کاربردهای نانوتکنولوژی در داربست های مهندسی بافت تولید شده به روش چاپ سه بعدی

فروشنده فایل

کد کاربری 7367
کاربر

مهندسی بافت دانشی بین رشته ای است که هدف آن ترکیب علوم زیستی و علوم مهندسی برای ایجاد درمان هایی است که عملکرد بافت را بازسازی می کنند. کارهای اولیه در مهندسی بافت عمدتاً از داربست های خنثی استفاده می کردند، اما تحقیقات نشان داده است که ساخت داربست از مواد فعال بیولوژیکی می تواند با فعال کردن برهمکنش های سلول- داربست یا رهایش عوامل موثر، به بازسازی کمک کند.