فی موو

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

فی موو

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

شکاف جنسیتی در تشخیص خود از میزان سلامتی در کره جنوبی در مقایسه با آمریکا

اختصاصی از فی موو شکاف جنسیتی در تشخیص خود از میزان سلامتی در کره جنوبی در مقایسه با آمریکا دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی: شکاف جنسیتی در تشخیص خود از میزان سلامتی در کره جنوبی در مقایسه با آمریکا

موضوع انگلیسی: Gender gap in self-rated health in South Korea compared with the United States

تعداد صفحه: 10

فرمت فایل: PDF

سال انتشار: 2016

زبان مقاله:‌ انگلیسی

 

 

چکیده: پرداختن به موضوع شکاف جنسیتی یک کلید برای کاهش شکاف سلامت بین ملل است. مطالعه حاضر با هدف توصیف تفاوت های جنسیتی در SRH جمعیت در کره جنوبی و ایالات متحده (ایالات متحده). داده ها بر روی 33240 شرکت کنندگان واجد شرایط از KNHNES و 39646 شرکت کنندگان از NHNES در مطالعه شد. تجزیه و تحلیل رگرسیون لجستیک چندگانه شناسایی تفاوت های جنسیتی در SRH انجام شد. SRH به عنوان فقیر در 18.8٪ نمره داده شد و 16.3 درصد از شرکت کنندگان در کره جنوبی و در ایالات متحده نتایج حاصل از این مطالعه نشان داد که زنان کره جنوبی در معرض خطر بالاتر SRH فقیر بود، متفاوت از زنان در ایالات متحده 20-39 سن گروه در معرض خطر بالاتری برای SRH فقیر در هر دو کره جنوبی و ایالات متحده آمریکا این نشان می دهد که نقش های جنسیتی سنتی کره جنوبی منفی زنان را تحت تاثیر قرار داشت. بنابراین، رفاه کره جنوبی باید بهبود یافته است برای کاهش این شکاف بین کشور های بهداشتی با استفاده از قوانین مرتبط با سلامت به تمایز گروه جنس و سن بهره برداران.


دانلود با لینک مستقیم


شکاف جنسیتی در تشخیص خود از میزان سلامتی در کره جنوبی در مقایسه با آمریکا

پاورپوینت بررسی و ارزیابی روش‌های تشخیص هویت بیومتریک

اختصاصی از فی موو پاورپوینت بررسی و ارزیابی روش‌های تشخیص هویت بیومتریک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پاورپوینت بررسی و ارزیابی روش‌های تشخیص هویت بیومتریک


پاورپوینت بررسی و ارزیابی روش‌های تشخیص هویت بیومتریک

فرمت فایل : power point  (قابل ویرایش) تعداد اسلاید  : 44 اسلاید

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

مقدمه :

 یکی از مباحث مهم در جامعه امروزی که دغدغه بسیاری از کارشناسان و همچنین کاربران می‌باشد بحث امنیت و تشخیص و تایید هویت است.

   امروزه در امور مربوط به امنیت اماکنی مانند دانشگاه ها، فرودگاه ها، وزارتخانه ها و حتی شبکه‌های کامپیوتری استفاده از روش های بیومتریک در تشخیص هویت یا تایید هویت افراد بسیار متداول شده  است.
سیستم‌های پیشرفته حضور و غیاب ادارات، سیستم‌های محافظتی ورود خروج اماکن خاص، نوت‌بوک‌های مجهز به Finger Print و ... از روش‌‌های مختلف تشخیص هویت بیومتریک استفاده می‌کنند.    
در این مقاله سعی می‌کنیم به صورت مختصر، مروری بر روش های مختلف بیومتریک داشته  باشیم.

 

کلمه Biometric از ترکیب دو کلمه یونانی bios (زندگی) و metrikos (تخمین) شکل گرفته  است.
بیومتریک عبارت است از، تشخیص هویت افراد با استفاده از ویژگی های فیزیولوژی و رفتاری آنها.
این یک تعریف کلی از واژه بیومتریک است. با استناد به این تعریف می‌توان گفت که همه افراد در زندگی روزمره خود، ناخودآگاه از بیومتریک استفاده می‌کنند.به عنوان مثال هویت افرادی که با آنها سرو کار داریم را می‌توان از روی صدا، چهره و حتی طرز راه رفتن‌شان تشخیص دهیم بنابراین می‌توان تاریخچه استفاده از بیومتریک را به قدمت تاریخ بشر دانست.

 


دانلود با لینک مستقیم


پاورپوینت بررسی و ارزیابی روش‌های تشخیص هویت بیومتریک

مقایسه متد های SIFT و SURF برای استفاده در تشخیص دستخط بر اساس نقشه عمق

اختصاصی از فی موو مقایسه متد های SIFT و SURF برای استفاده در تشخیص دستخط بر اساس نقشه عمق دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی: مقایسه متد های SIFT و SURF برای استفاده در تشخیص دستخط بر اساس نقشه عمق

موضوع انگلیسی: Comparison of SIFT and SURF Methods for Use on Hand Gesture Recognition based on Depth Map

تعداد صفحه: 6

فرمت فایل: PDF

سال انتشار: 2014

زبان مقاله:‌ انگلیسی

 

 

چکیده: در این مقاله یک مقایسه بین دو روش استخراج ویژگی های محبوب ارائه شده است. تبدیل ویژگی مقیاسنابسته (و یا غربال کردن) روش اول است. شتاب ویژگی های قوی (یا گشت و گذار) به عنوان دوم ارائه شده است. این دو روش در مجموعه ای از نقشه عمق تست شده است. ده حرکات تعریف شده دست چپ در این نقشه ها عمق می باشد. دوربین مایکروسافت کینکت برای گرفتن تصاویر [1] استفاده می شود. دستگاه بردار پشتیبانی (یا SVM) به عنوان روش طبقه بندی استفاده می شود. نتایج به دست آمده دقت پیش بینی SVM بر روی تصاویر انتخاب شده است.


دانلود با لینک مستقیم


مقایسه متد های SIFT و SURF برای استفاده در تشخیص دستخط بر اساس نقشه عمق

تشخیص تومور در مغز با استفاده از الگوریتم ژنتیک (2016) TUMOR DETECTION IN BRAIN USING GENETIC ALGORITHM

اختصاصی از فی موو تشخیص تومور در مغز با استفاده از الگوریتم ژنتیک (2016) TUMOR DETECTION IN BRAIN USING GENETIC ALGORITHM دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

 

عنوان انگلیسی مقاله:

TUMOR DETECTION IN BRAIN USING GENETIC ALGORITHM

 

Abstract

Detection of brain tumour is very common fatality in current scenario of health care society. Image segmentation is used to extract the abnormal tumour portion in brain. Brain tumor is an abnormal mass of tissue in which cells grow and multiply uncontrollably, apparently unregulated by mechanisms that control cells. Several techniques have been developed for detection of tumor in brain. Our main concentration is on the techniques which use image segmentation to detect brain tumor. Tumor classification and segmentation from brain computed tomography image data is an important but time consuming task performed by medical experts.


Keywords: Brain Tumor, GA, Image Segmentation.
 

 

عنوان فارسی مقاله: تشخیص تومور در مغز با استفاده از الگوریتم ژنتیک

چکیده:

تشخیص تومور مغزی یکی از رایج‌ترین عوامل مرگ‌ومیر در سناریوهای پزشکی جامعة امروزی است. از تقسیم‌بندی تصویر برای استخراج بخش تومور غیرطبیعی در مغز استفاده می‌شود. تومور مغزی، یک تودة غیرطبیعی از بافت‌ها است که در آن سلول‌ها به‌صورتی غیرقابل‌کنترل رشد می‌کنند و چند برابر می‌شوند، ظاهراً غیرقابل‌کنترل توسط مکانیسم‌هایی هستند که سلول‌ها را کنترل می‌کنند. تکنیک‌های متعددی برای تشخیص تومور در مغز توسعه داده‌شده‌اند. تمرکز اصلی ما بر تکنیک‌هایی است که در آن از تقسیم‌بندی تومور برای تشخیص تومور مغزی استفاده می‌شود. طبقه‌بندی تومور و تقسیم‌بندی داده‌های  تصویر پرتونگاری کامپیوتری مغز اهمیت دارد، اما کاری زمان‌بر است که باید توسط کارشناسان پزشکی انجام شود.

 

 

کلمات کلیدی : تومور مغزی، GA، تقسیم‌بندی تصویر.

 

 

 

پس از پرداخت آنلاین در پایین همین سایت سریعا فایل رایگان مقاله لاتین و لینک خرید ترجمه کامل مقاله با کیفیتی عالی درفرمتword (قابل ویرایش) به صورت آنلاین برای شما ارسال می گردد.


دانلود با لینک مستقیم


تشخیص تومور در مغز با استفاده از الگوریتم ژنتیک (2016) TUMOR DETECTION IN BRAIN USING GENETIC ALGORITHM

ایان نامه لاتین دکترا2015:GAL: مدل گام به گام برای خودکار تشخیص سایه ابر در HICO تصاویر اقیانوسی

اختصاصی از فی موو ایان نامه لاتین دکترا2015:GAL: مدل گام به گام برای خودکار تشخیص سایه ابر در HICO تصاویر اقیانوسی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

ایان نامه لاتین دکترا2015:GAL: مدل گام به گام برای خودکار تشخیص سایه ابر در HICO تصاویر اقیانوسی


پایان نامه لاتین دکترا2015:GAL: مدل گام به گام برای خودکار تشخیص سایه ابر در HICO تصاویر اقیانوسی

 
GAL: مدل گام به گام برای خودکار تشخیص سایه ابر در HICO تصاویر اقیانوسی با استفاده از فیلتر های هدایت شونده، اختصاص پیکسل، و پیوندهای هندسی

GAL: A stepwise model for automated cloud shadow detection in HICO oceanic imagery utilizing guided filter, pixel assignment, and geometric linking

 

 

Abstract: Detection of cloud shadow pixels is an important step in image processing in several remote sensing ocean-color application domains, such as obtaining chlorophyll content. While shadow detection algorithms do exist, the vast majority are for over land which leaves few options for detection over water.

The detection of cloud shadow over water in HICO imagery is a unique problem. As its name implies, HICO (Hyperspectral Imager for the Coastal Ocean) imagery is produced for coastal and oceanic regions. Since land based algorithms remove water before processing, these approaches would not be applicable. The only currently published HICO shadow pixel detection algorithm produces good results for predominantly homogeneous regions. It also involves hand-tuning of the parameters, which is not suitable for automation.

GAL is a fully automated stepwise model that starts by using satellite imagery and navigational data. The next step is applying the guided filter algorithm proposed by He, Sun, and Tang to these images in order to filter and enhance the images before shadow detection. The third step classifies pixels into water, land, and clouds. The fourth step uses cloud shadow geometry to indicate possible shadow pixels. The final step is to reduce the amount of possible shadow pixels to the most probable shadow pixels.

This research combines the past techniques of cloud shadow geometry, edge detection, and thresholding, along with the new techniques of guided image filtering, in such a way that has never been done before. GAL works best with well-defined cloud shadows that contain a large contrast between water and shadow. Water type, coastal or deep ocean, does not affect GAL. Shadows with a large gradient may be under-detected. GAL can be applied to HICO data immediately, with the potential of being applied to all global high resolution ocean-color satellite imagery. e

 

 

برای سفارش ترجمه این پایان نامه با تخفیفی باورنکردنی!

در ترجمه آن به سایت NFile.ir لطفا مراجعه بفرمایید.

 

 سایت ترجمه تخصصی ارزان و با کیفیت عالی : NFile.ir

 

پس از پرداخت آنلاین در پایین همین صفحه سریعا فایل پایان نامه  به صورت آنلاین برای شما ارسال می گردد.

.


دانلود با لینک مستقیم


ایان نامه لاتین دکترا2015:GAL: مدل گام به گام برای خودکار تشخیص سایه ابر در HICO تصاویر اقیانوسی