نرم افزار مزاحم یاب و تشخیص تماس گیرنده آندروید

اختصاصی از فی موو نرم افزار مزاحم یاب و تشخیص تماس گیرنده آندروید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

– جستجو بر اساس نام و شماره (تمامی شماره های اپراتورها و شماره تلفن های ثابت)

– امکان جستجو و نمایش اطلاعات فرد تماس گیرنده

– شناسایی تماس گیرنده با نام , عکس , مکان و ایمیل

– امکان بلاک کردن تماس های اسپم و ناخواسته

– جستجوی هوشمند شماره ها

– امکان افزودن مخاطبین خود به بانک اطلاعاتی نرم افزار

– هشدار تماس های بی پاسخ

– امکان استفاده از نرم افزار بدون اتصال اینترنت

با این نرم افزار هرکسی با شما تماس بگیرد مشخصات تماس گیرنده به صورت اتوماتیک روی صفحه گوشی ظاهر میشود و علاوه بر آن میتوانید به راحتی بر اساس شماره یا نام جستجو نمایید 

164- کاربرد تحلیل تشخیص خطی (linear discriminant analysis) در تفکیک گندم از سایر محصولات بر روی تصاویر ماهوارهای

اختصاصی از فی موو 164- کاربرد تحلیل تشخیص خطی (linear discriminant analysis) در تفکیک گندم از سایر محصولات بر روی تصاویر ماهوارهای دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

16 صفحه بصورت عکس در یک فایل ورد (word)

چکیده

استفاده از علم سنجش از دور در تهیه نقشه پراکنش اراضی و آمار سطح زیر کشت گندم در شهرستان بهار همدان مدنظر قرار گرفته است . از این رو با انجام مطالعات پایه در مورد این محصول کشاورزی بر اساس سطح شهرستان و تحقیق در خصوص تکنیک های مناسب پردازش تصویر، تصاویر ماهواره اسپات در دو زمان مورد استفاده قرارگرفتد . تابع تحلیل تشخیص به عنوان یک روش آماری چند متغیره برای طبقه بندی کلاس های کشاورزی بر روی تصاویر مورد استفاده قرار گرفت . تصاویر دوزمانه ماهواره  spotبا الگوریتم چندمقیاسه قطعه بندی شدند . سپس خصوصیات  آماری پیکسلهای محاط در هر قطعه به عنوان متغیرهای تحلیل تشخیص در نظر گرفته شدند . بعد از انجام تحلیل تشخیص گام به گام ، قطعات تصویر با استفاده از توابع تشخیص حاصله از نمونه های آموزشی در چند مرحله طبقه- بندی شدند . دقت تفکیک و دقت طبقه بندی به عنوان مفاهیمی جداگانه شناخته شدند .از طرف دیگر تحلیل تشخیص پیکسل مبنا با در نظر گرفتن پیکسل های هر باند به عنوان متغیرهای ورودی تحلیل به صورت جداگانه انجام پذیرفت . با مقایسه نتایج هر دو روش مشخص گردی د که روش پیکسل مبنا در تفکیک گندم از سایر کلا س ها از جمله جو دقت بیشتری دارد.

مقاله و تحقیق تشخیص بن بست در سیستم های توزیع شده

اختصاصی از فی موو مقاله و تحقیق تشخیص بن بست در سیستم های توزیع شده دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نوع فایل : Word

تعداد صفحات : 104

شرح مختصر :

امروزه کمتر سیستمی را می توان یافت که روی یک کامپیوتر متمرکز باشد. رشد روزافزون استفاده از سیستمهای توزیع شده، اهمیت تحقیق و پژوهش در راستای حل موانع و مشکلات موجود در این سیستمها را بیشتر آشکار می نماید. از جمله سیستمهای توزیع شده می توان به بانکهای اطلاعاتی توزیع شده، سیستم عاملهای توزیع شده، و سیستمهای کارگزار موبایل اشاره نمود. سیستم توزیع شده از مجموعه ای از فرآیندهایی که از طریق ارسال پیام با یکدیگر در ارتباط اند،تشکیل شده است.یکی از مسائل مهم در سیستمهای توزیع شده در راستای مدیریت منابع، تشخیص بن بست توزیع شده است. مدیریت منابع زمانی که فرایندهای درخواست کننده در سطح شبکه در مکانهای مختلف توزیع شده اند،فرایند تشخیص را نسبت به سیستمهای متمرکز، دشوارتر می نماید. طی دهه اخیر الگوریتم های زیادی برای تشخیص بن بست در سیستم های توزیع شده ارائه شده است که تعداد زیادی از آنها موفق به تشخیص بن بست نمی شوند و یا بن بست هایی را گزارش می کنند که در واقع وجود ندارند و یا اینکه اثبات شده است که نادرست اند. هدف از این تحقیق مطالعه و بررسی روشهای مختلف تشخیص بن بست در سیستمهای توزیع شده، شناسایی مشکلات، محدودیت های آنها و ارائه راه حل عملی مبتنی بر واقعیات موجود در سیستمهای توزیع شده در خصوص مشکلات شناسایی شده است.

فهرست:

مقدمه

فصل اول: تشخیص بن بست در سیستمهای توزیع شده

مفاهیم پایه

انواع مدلهای بن‌بست بر اساس سیستم تبادل پیام

انواع مدلهای بن‌بست بر اساس نوع درخواست

شرایط وجود بن‌بست

طبقه‌بندی الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست

فصل دوم: مروری بر الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست

مقدمه

نمونه‌ای از الگوریتم متمرکز جهت تشخیص بن‌بست در سیستمهای توزیع‌شده

الگوریتم هو رامامورتی

نمونه‌ای از الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست سلسله‌مراتبی

الگوریتم منساس – مانتر

الگوریتم هو – رامامورثی

نمونه‌هایی از الگوریتم‌های توزیع‌شده

الگوریتم تشخیص بن‌بست چندی – مسیرا – هاس

الگوریتم محاسبه پخش کردن چندی – مسیرا – هاس

الگوریتم براچا – توگ

الگوریتم منساس و مانتز الگوریتم ابرمارک

الگوریتم ابرمارک

الگوریتم بدالض

فصل سوم: مروری بر الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست توزیع شده تعقیب یال

مقدمه

بررسی الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست تعقیب یال

الگوریتم میچل و مریت

الگوریتم سینها و ناتارجان

الگوریتم چودهاری – کوهلر – استنکویچ و توسلی

الگوریتم سینقال و شمکالیانی

تشخیص بن‌بست توزیع شده و حل آن بر اساس ساعتهای سخت‌افزاری

ارائه روشی برای حذف بن‌بست نادرست در الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست

نتیجه‌گیری

فصل چهارم: الگوریتم‌های تشخیص بن‌بست توزیع شده تحمل خطاپذیر

مقدمه

مروری بر الگوریتم‌های تحمل‌پذیر خطا جهت تشخیص بن‌بست

معرفی مدل سیستم تشخیص خرابی بر اساس شاخص زمان اتصال

یک الگوریتم تشخیص بن‌بست توزیع شده تحمل‌پذیر خطا

اثبات درستی الگوریتم

نتیجه‌گیری

فصل پنجم: تشخیص و حل بن‌بست در سیستمهای نماینده موبایل

مقدمه

معرفی سیستمهای نماینده موبایل(نسل آینده سیستمهای توزیع شده)

تشخیص بن‌بست توزیع‌شده در سیستمهای نماینده موبایل

معایب الگوریتم اصلی و مشکلات کارایی الگوریتم

الگوریتم تشخیص بن‌بست توزیع شده مبتنی بر اولویت بهبودیافته

آنالیز کارایی الگوریتم بهبودیافته

اثبات درستی الگوریتم

نتیجه‌گیری

فهرست منابع

پیوست‌ها

ناهیجاری‌های جسمانی و راه‌های تشخیص و درمان آن (رشته راهنمائی و مشاوره)

اختصاصی از فی موو ناهیجاری‌های جسمانی و راه‌های تشخیص و درمان آن (رشته راهنمائی و مشاوره) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : word(قابل ویرایش)تعداد صفحات54

منشاً بسیاری از ناهنجاریهای جسمانی ما عدم رعایت بهداشتی حرکتی است که شامل اعمال وعاداتی از قبیل :طرز نادرست نشستن، خوابیدن، راه رفتن، ایستادن، مطالعه کردن و انتخاب کفش نامناسب و… می باشد. در نتیجه می توان با فراگیری و رعایت بهداشت حرکتی و تجدید نظر در عادات اشتباه روزمره خود از بروز بسیاری از آنها جلوگیری کنیم.
و اما برای درمان کیفیت و کمیت تمرینها از اهمیت بسزائی بر خوردار است لذا توصیه اکید می شود که تمرینها تحت نظر فرد متخصص انجام شوند تا بتوانیم بهترین نتیجه را بگیریم و دچار مشکل نشویم.- بعنوان مثال اگر در انتخاب و یا انجام تمرینها دقت کافی نداشته باشیم نه تنها ناهنجاری اصلاح نمی شود بلکه منجر به بروز صدمات و عوارض ناخواسته هم می شود. خصوصاً در مورد ناهنجاری های ستون فقرات که از حساسیت بیشتری برخوردارند و همچنین باید زمان کافی صرف کرد. چرا که اگر زمان خیلی کمی صرف کنیم مسلماً بهبود نخواهیم یافت و صرف کردن زمان بیش از حد هم... (مثلاً انجام بیش از حد لازم حرکات اصلاحی پشت گود منجر به بروز پشت گرد می شود.)
بعد از درمان و اصلاح نیز باید توجه داشت که در صورت عدم رعایت بهداشت حرکتی و تکرار علل بروز، ناهنجاری برگشت پذیر خواهد بود. در این جا علل مهم و شایع بروز 14 ناهنجاری، نشانه ها و حرکات اصلایشان ارائه می شود.
بخش اول: علل بروز ناهنجاریها، نشانه ها و روش تشخیص
الف) سر به جلو (لوردوز یا قوس گردنی )
علل پیدایش :
1- بیماریهای نظیر سل ستون مهره های گردنی ، عفونتهای گردنی و پارگی دیسکهای بین مهره ای.
2- عادات غیر صحیح در نشستن، بویژه در هنگام مطالعه، ایستادن، راه رفتن و ورزش کردن.
3- ضعف بینایی بویژه در افراد نزدیک بین.
4- بکارگیری با لشهایی با ارتفاع زیاد درهنگام خوابیدن.
نشانه ها و روش تشخیص:
1- به جلو رفتن سر و بالا آمدن چانه (در این حالت زاویه بین گردن و فک حدود 90 درجه می شود که این زاویه خیلی بازتر از حد عادی است و در ارزیابی بدن بوسیله خط شاقولی لاله گوش مقابل آن قرار نمی گیرد.)
2- ارتفاع گردن این افراد نسبت به وضعیت عادی کوتاهتر به نظر می رسد و بعضاً یقه کت یا پیراهنشان به سمت بالا چروکیده می شود.

دانلود تحقیق سیستم های تشخیص وسایل نقلیه

اختصاصی از فی موو دانلود تحقیق سیستم های تشخیص وسایل نقلیه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

   هدف اصلی از تشخیص وسایل نقلیه این است که تعداد وسایل نقلیه ی مشاهده شده در هر نقطه جهت تخمین و پیش بینی جریان خودرو ها را در یک بازه ی ترافیکی، اندازه گیری نمائیم. بدین وسیله می توانیم امنیت و بهره وری ترافیک را بهبود بخشیم. سیستم های متنوعی که هر کدام کارایی ویژه ای دارند ، رسیدن به اهداف فوق را آسان گردانیده اند .
   یکی از این سیستم ها، سیستم تشخیص وسایل نقلیه ی جاده ای در تصاویر دوربینی با نرخ فریمی پایین
می باشد. اجزای پایه ای وسایل نقلیه از تصاویر استخراج می شود و سپس توسط دسته کننده های برداری با نام «اس وی ام» با یکدیگر ترکیب می شوند. این قبیل سیستم ها ، مشکل اصلی تشخیص وسایل نقلیه را در تصاویر ایستا بر طرف نموده اند ، به علاوه از تکنیک های مبتنی بر نمونه های جمع آوری شده استفاده می کنند.
گاهی اوقات اجزایی از وسایل نقلیه در تصاویر قابل دسترسی نیستند و با موانعی مسدود شده اند. با کمک یک الگوریتم تشخیص وسایل نقلیه مبتنی بر مشخصات محلی روی تصاویر بدست آمده از طریق مادون قرمز، این مشکل حل می شوند .
سیستم های ویدئویی نصب شده بر روی سکوهای هوایی بر اساس انعطاف پذیری و تغییر پذیری آنها معرفی می شوند و توانایی دارند نواحی وسیعی را جهت تشخیص از روی تراکم زمانی و فضایی داده ی نمونه پوشش دهند. الگوریتمی بدین منظور طراحی شده است که از تصاویر سه جزئی استفاده می کند و پس از تشخیص وسیله ی نقلیه در اولین تصویر، آن را در دو تصویر بعدی تطبیق می دهد و دید گسترده ای را فراهم می آورد .
همچنین در راستای عملیات ردیابی و مکان یابی وسایل نقلیه ، نیاز به تشخیص آن ها داریم. هدف این است که یک شی (وسیله ی نقلیه )  با یافتن پارامترهای سه بعدی از موانع مشاهده شده در تصاویر جاده ای تشخیص داده شود. نمونه ای دیگر از این قبیل سیستم ها ، سیستم های مبتنی بر یادگیری با ناظر است که از طریق یک سیستم کمک راننده ویک سیستم وسیله نقلیه خودگردان، توسعه یافته است و در این سیستم تابعی برای تشخیص محیط جاده و وسایل نقلیه وجود دارد و تعداد کمی از تصاویر وسایل نقلیه در حال حرکت را به کار می گیرد.
سیستم های دیگری وجود دارند که از طریق الگوریتم مبتنی بر نمونه های ساختاری که از تکنیک های استخراجی و بدست آمده از مشخصات ویژه ی تصویر وسیله ی نقلیه عمل می کند، استخراج ویژگی می نماید. این ویژگی ها توسط تغییر شکل های فوریه ای، تغییرموج ضربه ای و تغییر شکل منحنی ضربه ای به دست    می آید. عملیات روی یک مجموعه داده انجام می شود .
تشخیص وسایل نقلیه از طریق تکنیک هایی که مبتنی بر مدل های ایجاد شده از اشیاء سه بعدی است ، نیز امکان پذیر می باشد و بوسیله ی نقاط ، خطوط و سطوح ویژه ی وسیله نقلیه و مدلسازی آنها با ساختارهای مکان نگر عمل می کند .
آخرین نوع سیستم های بررسی شده ، سیستم هایی هستند که با کمک یک ناظر و تعدادی شرکت کننده ، از طریق یکسری آزمایشات ، در یک محیط شبیه سازی شده از جاده و از طریق سیگنال های ارسالی عملیات تشخیص را انجام می دهند.

مقدمه
فصل یکم- تشخیص وسایل نقلیه ی جاده ای در تصاویر دوربینی
1-1-    نواحی کاندید شده مورد نظر
1-1-1- تشخیص و ردیابی خط
1-1-2- وسایل نقلیه مورد نظر
1-2-    تشخیص وسایل نقلیه
 فصل دوم - سیستم تشخیص وسایل نقلیه مبتنی بر ویژگی های محلی با استفاده از برد بینایی موازی
2-1- الگوریتم تشخیص
2-1-1- تکنیک پنجره مشخصه
2-1-2- تکنیک فضای مشخصه
 2-1-3-  انتخاب مشخصه ی ویژگی
2-1-4- عملیات انتخاب
2-2- الگوریتم بردار تدریجی
2-3- آزمایشات تشخیص وسایل نقلیه
2-3-1- وسایل نقلیه همراه با موانع جاده ای
2-3-2- تشخیص وسایل نقلیه
فصل سوم - تشخیص اتوماتیک وسایل نقلیه در توالی از تصاویر هوایی با نرخ فریمی پایین
3-1- نظارت ترافیک
 3-2- خط مشی کلی
3-3- تشخیص وسیله نقلیه
3-3-1- روند تشخیص
3-2-2- پارامترها ی وسیله نقلیه
3-3-3- تطبیق
3-4-  ارزیابی تشخیص
 3-4-1- طرح ارزیابی
3-4-2- اجرای تشخیص و ردیابی
3-4-3-هماهنگی حرکتی
 3-4-4-  مقدار نهایی
3-5- بررسی الگوریتم
فصل چهارم - تشخیص و مکان یابی وسایل نقلیه جاده ای به طور همزمان بوسیله مدلی مبتنی بر بینایی متمرکز
4-1-2- پردازش مراحل تشخیص و ردیابی
4-1-3- شناسایی جهت تشخیص و توابع هزینه ی آن
4-1-4 - ارزیابی الگوریتم
4-2-  کاربرد تشخیص و مکان یابی وسایل نقلیه ی جاده ای
4-2-1-  مدل سازی شی در دنیای سه بعدی
4-2-2- فازهای یادگیری
4-2-3- تشخیص و توابع هزینه
4-2-4- مکان یابی وسایل نقلیه
4-2-5- ردیابی وسایل نقلیه
فصل پنجم - تشخیص وسایل نقلیه با استفاده از یادگیری با ناظر
5-1- طرح کلی مدل پیشنهادی
5-2- بهبود تابع تشخیص نمایی اصلاح شده (ام کیو دی اف)
5-3- آزمایشات انجام شده
فصل ششم- تشخیص وسایل نقلیه مبتنی بر تغییر شکل های فوریه ، موج ضربه ای کوچک و منحنی ضربه ای
6-1- استخراج ویژگی
6-1-1- تغییر شکل یافتن فوریه
6-1-2-تغییر شکل یافتن از طریق موج ضربه ای کوچک
6-1-3- تغییر شکل یافتن از طریق منحنی ضربه ای
6-1-4- طبقه بندی
6-2- نتایج آزمایشات
6-2-1-آنالیز تطبیقی توصیف گر فوریه ای، موج ضربه ای و منحنی ضربه ای
6-2-1-1- تغییر شکل فوریه ای
 6-2-1-2- تغییر شکل موج ضربه ای
6-2-1-3- تغییر شکل منحنی ضربه ای
6-2-2- کاهش ابعاد بردارهای مشخصه(عوامل مشترک فوریه ،موج ضربه ای ومنحنی ضربه ای)
فصل هفتم - مدل تغییر پذیر عمومی برای تشخیص وسایل نقلیه
7-1-  مدل پارامتریزه شده
7-2- جمع آوری اطلاعات
7-3- پایداری ساختار بهبود یافته
7-4- تجزیه و تحلیل اجزای اصلی
فصل هشتم - تشخیص واگن های ریلی در طرح های بازتابشی
8-1- تشخیص سیگنالی
8-1-1- روش کار
8-1-3- توضیح سناریو
8-1-4- روش انجام آزمایش
8-2- تئوری تشخیص سیگنالی
8-3- آزمایش فاصله ی تشخیص
8-3- 1 روش کار
8-3-2- طراحی آزمایش
8-3-3- توضیح سناریو
8-3-4- روش انجام آزمایش
نیتجه گیری
منابع و مآخذ

شامل 100 صفحه فایل word