فی موو

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

فی موو

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

حاشیه نشینی و جرم 35ص

اختصاصی از فی موو حاشیه نشینی و جرم 35ص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

حاشیه نشینی و جرم 35ص


حاشیه نشینی و جرم 35ص

35 صفحه

حاشیه نشینی :

جامعه شناسان در تعریف افرادی که در حریم شهرها سکونت دارند چنین می گویند : معمولا حاشیه نشینان را کسانی تشکیل می دهند که در شهرها زندگی می کنند اما به عنوان یک شهروند از امکانات و خدمات شهری بهره نمی برند. این افراد با وجودی که در دل یا حاشیه شهرها جای دارند اما فرهنگ روستایی را هم چنان حفظ کرده اند ولی در عین حال خود را شهری  می دانند

همچنین در انسان شناسی نیز حاشیه نشین به فرد یا گروهی گفته می شود که فرهنگ اولیه خود را بدون اینکه فرهنگ ثانویه را جایگزین نماید از دست داده است یا در عالم برخ قرار می گیرد

یک جامعه شناس  در خصوص حاشیه نشینی افراد مهاجر می گوید : " انسان حاشیه نشین شخصیتی است که از برخورد یا پیوند دو نظام فرهنگی متفاوت یا متخاصم به وجود می آید. چنین موجود دو رگه ای در آن واحد نسبت به دو فرهنگ احساس دلبستگی دارد اما از طرف دیگر خود را کاملا به هیچ کدام متعلق نمی داند..

توسعه حاشیه نشینی در ایران به سالهای 1330 برمی گردد اما شدت آن در دهه های 40 و 50 رقم خورده است. براساس مطالعات انجام شده حاشیه نشینی در حاشیه شهرها ابتدا از تهران شروع شده است. پیدایش اولین اجتماعات آلونک نشین در تهران به سال 1311 برمی گردد اما رشد و گسترش اجتماعات آلونک نشین به بعد از کودتای 28 مرداد به خصوص از سال 1335 به این طرف برمی گردد. اولین اجتماعات حاشیه نشین در جنوب شهر تهران تمرکز یافتند . تهران تا شهریور سال 1359 نزدیک به ده هزار و 450 خانوار و چهار هزار و 500 آلونک را در خود جای داده است. پدیده حاشیه نشینی در ایران نیز همانند اکثر کشورهای در حال توسعه تا حدود زیادی ریشه در مهاجرت و عوامل دافعه  و جاذبه روستایی- شهری دارد. فقدان و کمبود امکانات رفاهی و خدماتی در مناطق روستایی و شهرهای کوچک فرآیند مهاجرت را تشدید کرد و حاشیه نشینی  پدیدار گشت و به این ترتیب یکی از بارزترین نمودهای مهاجرت در ایران مانند بسیاری از کشورهای درحال توسعه شکل گرفت .


دانلود با لینک مستقیم


حاشیه نشینی و جرم 35ص

پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی عمران بررسی تاثیر پارکینگ حاشیه ای بر عملکرد معابر اصلی و نقش مدیریت پارکینگ در بهبود ...

اختصاصی از فی موو پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی عمران بررسی تاثیر پارکینگ حاشیه ای بر عملکرد معابر اصلی و نقش مدیریت پارکینگ در بهبود ... دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی عمران بررسی تاثیر پارکینگ حاشیه ای بر عملکرد معابر اصلی و نقش مدیریت پارکینگ در بهبود ...


پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی عمران بررسی تاثیر پارکینگ حاشیه ای بر عملکرد معابر اصلی و نقش مدیریت پارکینگ در بهبود ...

دانلود پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی عمران بررسی تاثیر پارکینگ حاشیه ای بر عملکرد معابر اصلی و نقش مدیریت پارکینگ در بهبود عملکرد معابر با فرمت PDF تعداد صفحات 230

دانلود پایان نامه آماده

 

این پایان نامه جهت ارائه در مقطع کارشناسی ارشد رشته مهندسی عمران طراحی و تدوین گردیده است . و شامل کلیه مباحث مورد نیاز پایان نامه ارشد این رشته می باشد.نمونه های مشابه این عنوان با قیمت های بسیار بالایی در اینترنت به فروش می رسد.گروه تخصصی ما این پایان نامه را با قیمت ناچیزی جهت استفاده دانشجویان عزیز در رابطه با منبع اطلاعاتی در اختیار شما قرار می دهند. حق مالکیت معنوی این اثر مربوط به نگارنده است. و فقط جهت استفاده از منابع اطلاعاتی و بالابردن سطح علمی شما در این سایت ارائه گردیده است.   


دانلود با لینک مستقیم


پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی عمران بررسی تاثیر پارکینگ حاشیه ای بر عملکرد معابر اصلی و نقش مدیریت پارکینگ در بهبود ...

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

اختصاصی از فی موو دانلود پایان نامه بررسی کاربرد انواع دسته بندی ها در حاشیه نویسی خودکار تصاویر پزشکی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

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


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

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


دانلود با لینک مستقیم


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