توضیحات:
پروژه Chinese Matlab Digest: Matlab Technical Bulletin پروژه Chinese Matlab Digest: Matlab Technical Bulletin سیستمهای مکانیکی: یک سیستم مکانیکی براساس قانونمندی تحمیل شده توسط ساختار درونی و قوانین علّی ذاتی اش عمل می کند، مثل یک ساعت یا یک اتومبیل. از آنجایی که در سیستم های مکانیکی انتخابی وجود ندارد، خود یا اجزایشان نمی توانند مقاصدی مختص به خود داشته باشند. اما یک سیستم مکانیکی می تواند وظیفه ای داشته باشد که مقاصد موجودی، خارج از آن را برآورده می کند و به همین ترتیب اجزای سیستم نیز وظایف فرعی مخصوصی به خود دارند.سیستم های مکانیکی می توانند باز باشند و یا بسته. اگر رفتارشان به وسیله هیچ رویداد یا شرایط بیرونی متاثر نشود بسته هستند و درغیر این صورت باز خواهندبود. جهان از دیدگاه نیوتن به منزله یک سیستم مکانیکی بسته (خودشمول) بـدون هیچگونه محیطی، دیده می شد. در مقابل، سیاره زمین به منزله سیستمی که حرکتش به وسیله سایر سیاره ها، ستاره ها و نیروهای دیگر متاثر می شود انگاشته می شد، از این رو یک سیستم باز فرض می شد. آن اجزایی که بدون آنها یک سیستم توانایی اجرای وظایفش را ندارد، اجزای ضروری و باقی اجزا غیرضروری به حساب می آیند. به عنوان مثال، م ... دریافت فایل
کلمات کلیدی:

سایر فایل های مشابه

پروژه طراحی و تحلیل سیستم مکانیکی Monopod Hopper در متلب
پروژه طراحی و تحلیل سیستم مکانیکی Monopod Hopper در متلب پروژه طراحی و تحلیل سیستم مکانیکی Monopod Hopper در متلب   سیستمهای مکانیکی: یک سیستم مکانیکی براساس قانونمندی تحمیل شده توسط ساختار درونی و قوانین علّی ذاتی اش عمل می کند، مثل یک ساعت یا یک اتومبیل. از آنجایی که در سیستم های مکانیکی انتخابی وجود ندارد، خود یا اجزایشان نمی توانند مقاصدی مختص به خود داشته باشند. اما یک سیستم مکانیکی می تواند وظیفه ای داشته باشد که مقاصد موجودی، خارج از آن را برآورده می کند و به همین ترتیب اجزای سیستم نیز وظایف فرعی مخصوصی به خود دارند.سیستم های مکانیکی می توانند باز باشند و یا بسته. اگر رفتارشان به وسیله هیچ رویداد یا شرایط بیرونی متاثر نشود بسته هستند و درغیر این صورت باز خواهندبود. جهان از دیدگاه نیوتن به منزله یک سیستم مکانیکی بسته (خودشمول) بـدون هیچگونه محیطی، دیده می شد. در مقابل، سیاره زمین به منزله سیستمی که حرکتش به وسیله سایر سیاره ها، ستاره ها و نیروهای دیگر متاثر می شود انگاشته می شد، از این رو یک سیستم باز فرض می شد. آن اجزایی که بدون آنها یک سیستم توانایی اجرای وظایفش را ندارد، اجزای ضروری و باقی اجزا غیرضروری به حساب می آیند. به عنوا ... دریافت فایل

دانلود پروژه Machine Learning Made Easy
دانلود پروژه Machine Learning Made Easy دانلود پروژه Machine Learning Made Easy   ماشین بردار پشتیبانی (Support vector machines - SVMs) یکی از روش‌های یادگیری بانظارت[۱] است که از آن برای طبقه‌بندی[۲] و رگرسیون[۳] استفاده می‌کنند. این روش از جملهٔ روش‌های نسبتاً جدیدی است که در سال‌های اخیر کارایی خوبی نسبت به روش‌های قدیمی‌تر برای طبقه‌بندی از جمله شبکه‌های عصبی پرسپترون نشان داده است. مبنای کاری دسته‌بندی کنندۀ SVM دسته‌بندی خطی داده‌ها است و در تقسیم خطی داده‌ها سعی می‌کنیم خطی را انتخاب کنیم که حاشیه اطمینان بیشتری داشته باشد. حل معادله پیدا کردن خط بهینه برای داده‌ها به وسیله روش‌های QP که روش‌های شناخته شده‌ای در حل مسائل محدودیت‌دار هستند صورت می‌گیرد. قبل از تقسیمِ خطی برای اینکه ماشین بتواند داده‌های با پیچیدگی بالا را دسته‌بندی کند داده‌ها را به وسیلهٔ تابعِ phi به فضای با ابعاد خیلی بالاتر[۴] می‌بریم. برای اینکه بتوانیم مسئله ابعاد خیلی بالا را با استفاده از این روش‌ها حل کنیم از قضیه د ... دریافت فایل

دانلود پروژه LDA for high dimension small sample size data
دانلود پروژه LDA for high dimension small sample size data دانلود پروژه LDA for high dimension small sample size data   ماشین بردار پشتیبانی (Support vector machines - SVMs) یکی از روش‌های یادگیری بانظارت[۱] است که از آن برای طبقه‌بندی[۲] و رگرسیون[۳] استفاده می‌کنند. این روش از جملهٔ روش‌های نسبتاً جدیدی است که در سال‌های اخیر کارایی خوبی نسبت به روش‌های قدیمی‌تر برای طبقه‌بندی از جمله شبکه‌های عصبی پرسپترون نشان داده است. مبنای کاری دسته‌بندی کنندۀ SVM دسته‌بندی خطی داده‌ها است و در تقسیم خطی داده‌ها سعی می‌کنیم خطی را انتخاب کنیم که حاشیه اطمینان بیشتری داشته باشد. حل معادله پیدا کردن خط بهینه برای داده‌ها به وسیله روش‌های QP که روش‌های شناخته شده‌ای در حل مسائل محدودیت‌دار هستند صورت می‌گیرد. قبل از تقسیمِ خطی برای اینکه ماشین بتواند داده‌های با پیچیدگی بالا را دسته‌بندی کند داده‌ها را به وسیلهٔ تابعِ phi به فضای با ابعاد خیلی بالاتر[۴] می‌بریم. برای اینکه بتوانیم مسئله ابعاد خیلی بالا را با استفاده از این روش‌ه ... دریافت فایل

دانلود پروژه Speaker Recognition Using Adapted Gaussian Mixture Model
دانلود پروژه Speaker Recognition Using Adapted Gaussian Mixture Model دانلود پروژه  Speaker Recognition Using Adapted Gaussian Mixture Model   ماشین بردار پشتیبانی (Support vector machines - SVMs) یکی از روش‌های یادگیری بانظارت[۱] است که از آن برای طبقه‌بندی[۲] و رگرسیون[۳] استفاده می‌کنند. این روش از جملهٔ روش‌های نسبتاً جدیدی است که در سال‌های اخیر کارایی خوبی نسبت به روش‌های قدیمی‌تر برای طبقه‌بندی از جمله شبکه‌های عصبی پرسپترون نشان داده است. مبنای کاری دسته‌بندی کنندۀ SVM دسته‌بندی خطی داده‌ها است و در تقسیم خطی داده‌ها سعی می‌کنیم خطی را انتخاب کنیم که حاشیه اطمینان بیشتری داشته باشد. حل معادله پیدا کردن خط بهینه برای داده‌ها به وسیله روش‌های QP که روش‌های شناخته شده‌ای در حل مسائل محدودیت‌دار هستند صورت می‌گیرد. قبل از تقسیمِ خطی برای اینکه ماشین بتواند داده‌های با پیچیدگی بالا را دسته‌بندی کند داده‌ها را به وسیلهٔ تابعِ phi به فضای با ابعاد خیلی بالاتر[۴] می‌بریم. برای اینکه بتوانیم مسئله ابعاد خیلی بالا را با استفاده ... دریافت فایل
استخدامی آموزش و پرورش/سولات عمومی
کتاب بررسی عوامل تاثیرگذار در موفقیت کسب و کار
کتاب چند راه کار بی نظیر برای سود اوری صنایع و شرکت های تولیدی ایرانی
کتاب راهنمای نگارش رزومه حسابداری
دانلود پاورپوینت هدایت از طریق انگیزش (فصل سیزدهم کتاب مبانی سازمان و مدیریت رضائیان)
آموزش تصویری زبان انگلیسی به همراه فایل هدیه ارزشمند
کتاب تئوری اقتصاد خرد
کتاب تئوری اقتصاد کلان
کتاب اشنایی با مکاتب هنرهای تجسمی
کتاب تاریخ هنر ایران
کتاب اشنایی با طراحی صحنه (set design)
کتاب راز کشیدن چهره با تکنیک سایه زدن
کتاب مبانی هنر های تجسمی (مقدمه)
کتاب مبانی هنرهای تجسمی (بخش اول)
کتاب مبانی هنرهای تجسمی (بخش دوم)
کتاب مبانی هنرهای تجسمی (بخش سوم)
کتاب مبانی هنرهای تجسمی (بخش چهارم)
کتاب مبانی هنرهای تجسمی (بخش پنجم)
کتاب مبانی هنرهای تجسمی (بخش ششم)