فروش پروژه پردازش انتقال حرارت با نرم افزار MATLAB

اختصاصی از فی توو فروش پروژه پردازش انتقال حرارت با نرم افزار MATLAB دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

عنوان پروژه: فروش پروژه پردازش انتقال حرارت با نرم افزار MATLAB

قالب بندی: m

دسته: کامپیوتر - MATLAB

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه پردازش انتقال حرارت با نرم افزار MATLAB

دانلود مقاله سیستم پردازش عملیات (Transaction Processing systems)

اختصاصی از فی توو دانلود مقاله سیستم پردازش عملیات (Transaction Processing systems) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

سیستم های پردازش عملیات در اوائل دهه 50 و با ورود رایانه به سازمان ها و به کارگیری آن در انجام فعالیت های پردازشی کسب و کار، سیستم های پردازش تعاملات شکل گرفتند.

امروزه نیز در عصر اقتصاد الکترونیک و لزوم هماهنگی سازمان ها با تغییرات محیطی و انجام سریع پردازش ها، این سیستم ها از اهمیت بالایی برخوردار هستند

در یک سازمان سیستم هایی نیاز است تا فرایند های کاری را پشتیبانی کند. هر یک از فرایند های کاری مستلزم فعالیت های خاصی است که بایستی سیستم های اطلاعات مناسب با فرایند، طراحی و بکار گرفته شود.

سیستم های اطلاعات وظیفه ای که در رابطه با حیطه های عملیاتی سازمان مانند حسابداری، بازایابی، فروش، تولید، منابع انسانی، انبار و غیره به کار گرفته می شوند را سیستم های پردازش تعاملات می نامند

سیستم پردازش دادو ستد پایه و اساس تمام سیستم های اطلاعاتی بعدی است. این سیستم ها، سیستم های اصلی تجاری هستند که در سطح مدیریت عملیاتی سازمان مورد استفاده قرار می گیرند. این سیستم ها از اولین انواع سیستم های اطلاعاتی در سازمان می باشند و اولین بار در دهه ی 1950 در امور حسابداری و مالی بکار گرفته شدند. TPSسیستم های کامپیوتری هستند که کار جمع آوری، نگهداری و پردازش داد و  ستدهای سازمان را بر عهده دارند و از فعالیتهای عادی روزمره جهت انجام امور پشتیبانی می نمایند. تمامی این سیستمها به یک موسسه کمک میکنند که عملیات روزمره خود را هدایت نمایند و فعالیتهای انجام شده را پی گیری و نظارت نمایند.

 شامل 8 صفحه فایل word قابل ویرایش

151- بررسی طراحی یک نرم افزار مترجم هوشمند با تکنیکهای پردازش صوتی - 17 صفحه فایل ورد (word)

اختصاصی از فی توو 151- بررسی طراحی یک نرم افزار مترجم هوشمند با تکنیکهای پردازش صوتی - 17 صفحه فایل ورد (word) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

هدف از تشخیص گفتار که در متون علمی بیشتر با نام بازشناسی گفتار شناخته شده‌است، طراحی و پیاده‌سازی سیستمی است که اطلاعات گفتاری را دریافت و متن و فرمان گوینده را استخراج می‌کند. فناوری بازشناسی گفتار به رایانه‌ای که توانایی دریافت صدا را دارد (برای مثال به یک میکروفن مجهز است) این قابلیت را می‌دهد که گفتار کاربر را متوجه شود. این فناوری در تبدیل گفتار به متن و یا به عنوان جایگزینی برای صفحه کلید یا ماوس برای وارد کردن دستورات مورد استفاده قرار می‌گیرد. سیستم‌های واکافت کننده گفتار انواع مختلفی دارند، بعضی قادرند گفتار پیوسته را شناسایی نمایند، بعضی دیگر فقط می‌توانند گفتار گسسته (که بین کلمات سکوت وجود دارد) را شناسایی کنند. همچنین سیستم‌ها قادرند واژگان گفته شده توسط افراد مختلف و یا فقط توسط یک گوینده تشخیص دهند. بهر حال ایده‌آل‌ترین سیستم آن است که بتواند گفتار پیوسته غیر وابسته به گوینده را در محیط نویزی شناسایی نماید. این سیستم‌ها با بکار گیری روش‌های مختلف طبقه بندی و شناسایی الگو قادرند به تشخیص واژگان هستند که البته برای افزایش دقت در شناسایی از یک فرهنگ لغات نیز در انتهای سیستم استفاده می‌شود. روشهایی مانند Hidden Markov Model یا Neural Network در بسیاری از سیستم‌های تشخیص گفتار مورد استفاده قرار می‌گیرند و در بخش‌های انتهایی سیستم از هوش مصنوعی کمک گرفته می‌شود.

مدل‌های زبانی و پردازش زبان‌های طبیعی برای بسیاری از کاربردها مانند تشخیص گفتار، TTS،ترجمه، OCR و پیدا نمودن خطاهای تایپی، مدلهای زبانی از مهمترین ابزارهای مورد نیاز می‌باشد.

برقراری ارتباط گفتاری با کامپیوترها به جای استفاده از صفحه کلید و ماوس یکی از زمینه‌های تحقیقاتی مهم چند دهه‌ی اخیر بوده است و شرکت‌های بزرگی چون IBM، ALIT، Philips و Microsoft سالانه هزینه‌های هنگفتی را برای این منظور پرداخت کرده و می‌کنند. به عنوان یک کاربر کامپیوتر، احتمالاً با قابلیت گفتاری مجموعه آفیس به عنوان یکی از ویژگی‌های جذاب و تا حدی فانتزی برخورد کرده و یا با آن کار کرده‌اید. به کمک این قابلیت شما به جای استفاده از صفحه کلید برای تایپ مطالبتان، به راحتی با خواندن متن مورد نظر و انتقال گفتارتان به کمک یک میکروفون معمولی به کامپیوتر، آنرا در محیط Word تایپ شده می‌بینید. حتی برای ذخیره کردن، کپی کردن، گذاشتن عکس در متن و . . .  به جای کلیک‌های پشت سر هم و گاهی با تعداد بالا، می‌توانید فرمان مربوطه را به کمک گفتار به نرم‌افزار داده تا کار شما را انجام دهد. جدای از اینکه توانایی درست کارکردن این قابلیت آفیس چقدر باشد، یک محدودیت بزرگ در سر راه استفاده از آن برای ما ایرانیان وجود دارد: این قابلیت فقط برای زبان انگلیسی است. (البته زبان‌های چینی یا ژاپنی را نیز می‌توان استفاده کرد!).

ایجاد چنینی سیستمی که آنرا تشخیص یا بازشناسی گفتار (Speech recognition) می‌نامند، در زبان فارسی، چندین سال از تحقیقات محققان، اساتید و دانشجویان دانشگاه‌های مختلف کشور را به خود اختصاص داده است. اما جدی‌ترین جهشی که در حدود ده سال پیش در این زمینه ایجاد شد، ایجاد دادگان گفتاری فارس‌دات و یک سیستم اولیه تشخیص گفتار فارسی در مرکز هوشمند علائم بوده است. در ادامه و در طی یکی-دو سال اخیر، مهم‌ترین دستاورد در این تکنولوژی برای زبان فارسی، سیستم‌های تشخیص گفتار شرکت عصرگویش پرداز است. این شرکت که توسط گروهی از اساتید و دانشجویان دانشگاه صنعتی شریف ایجاد شده است، تنها فعالیت تخصصی خود را در زمینه پردازش سیگنال گفتار و بویژه تشخیص‌خودکار آن قرار داده است و نرم‌افزارهایی را برای انجام کار تشخیص خودکار گفتار توسعه داده است. نرم‌افزار نویسا که برای دیکته خودکار می‌باشد و نرم‌افزار نیوشا که جهت تشخیص گفتار از پشت خط تلفن توسعه داده شده است، از دستاوردهای آنهاست. از نظر فنی، معیارهایی چون وابسته یا متعلق بودن به گوینده سیستم، اندازه و تعداد واژگان، پیوسته یا گسسته بودن گفتار ورودی، استفاده از محدودیت‌های زبانی و کارایی در محیط‌های واقعی توانمندی سیستم‌های تشخیص گفتار را مشخص می‌کند. در کاربردهایی مانند تشخیص گفتار تلفنی، اطن سیستم لزوماً باید مستقل از گوینده باشند اما سیستم دیکته می‌تواند وابسته به گوینده خاص باشد و برای آن گوینده سیستم بهترین کارایی را داشته باشد. در کاربردهای واقعی معمولاً سیستم را مستقل از گوینده می‌سازند و موقع استفاده به صدای گوینده خاصی آنرا اصطلاحاً تطبیق می‌کنند. این کار در قابلیت گفتاری مجموعه آفیس به کمک خواندن متون اولیه در ویزارد سیستم انجام می‌شود، چنین قابلیتی در سیستم نویسا نیز وجود دارد. هر چه تعداد واژگانی که سیستم می‌تواند تشخیص دهد بیشتر باشد، شباهت میان کلمات بیشتر شده و در نتیجه کارایی سیستم به ‌علت افزایش اشتباهات کاهش پیدا می‌کند. از اینر‌رو در کاربرداهای واقعی معمولآً فقط واژگان متناسب با کاربرد  مورد نظر را انتخاب می‌کنند تا محدود شود. در قابلیت گفتاری آفیس هم که ادعا می‌شود اکثر کلمات انگلیسی را دارد، کارایی به شدت پایین است (کارایی پایین آن به علت این است که ما غیرانگلیسی زبان هستیم!) ولی در محصولات محدودتر این شرکت کارایی به مراتب بهتر است. گفتار کاربر می‌تواند پیوسته و طبیعی و یا با مکث میان کلمات همراه باشد، بدیهی است که حالت اول مطلوب هرکاربری است. یکی از مشکلاتی که محصولات نویسا و نیوشا تا حدی زیادی آن را حل کرده‌اند، استخراج و به‌کارگیری قابلیت‌های زبانی، زبان فارسی در حد نسبتاً کاملی است. این اطلاعات زبانی می‌تواند در سایر نرم‌افزارهایی که نیاز به اطلاعات زبانی دارند، مانند مترجم‌ها و نرم‌افزارهای OCR نیز بکار گرفته شود. اثر صداهای اضافی و ناخواسته در کاربردهای واقعی نرم‌افزارهای تشخیص گفتار را در عمل دچار افت شدید کارایی می‌نماید، در محصولات فارسی ارائه شده با رویکردهای مختلفی این نقصان تا حد زیادی جبران شده است. برخی از محصولات مشتق شده از نرم‌افزارهای تشخیص گفتار فارسی نویسا و نیوشا که در حال حاضر توسعه داده شده‌اند، بصورت زیر است:

دانلود تحقیق حافظه کوتاه مدت و بلند مدت

اختصاصی از فی توو دانلود تحقیق حافظه کوتاه مدت و بلند مدت دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

یکی از موضوعاتی که در روانشناسی بسیار مورد توجه قرار گرفته است کلمه حافظه است که در زبان انگلیسی Memory می گویند و آن استعدادی است ذهنی که برای ذخیره ، حفظ و به یاد آوردن اطلاعات و تجربیات به کار می رود .

انواع حافظه 

از نظر علمی حافظه را می توان به دو بخش مهم زیر تقسیم کرد: 

«حافظه کوتاه مدت»(Short-Term Memory)

«حافظه بلند مدت»(Long-Term Memory)

در موقعیت هایی که نگهداری و ذخیره سازی مطالب برای چند ثانیه مطرح است،(اغلب کمتر از ۳۰ ثانیه) به حافظه کوتاه مدت مرتبط است و در موقعیت هایی که مستلزم نگهداری مطالب برای مدت طولانی تری است،(از چند دقیقه تا چندین سال) به نوع حافظه بلند مدت مرتبط است .

«حافظه کوتاه مدت»(Short-Term Memory)

بین گیرنده های ما انسان ها ،( مانند چشم، گوش و حس لامسه و غیره ) که هزاران هزار اطلاعات را از محیط گردآوری می کنند و انبار عظیم اطلاعات و دانش یعنی حافظه بلند مدت ؛ یک ساختار فرضی وجود دارد که حافظه کوتاه مدت خوانده می شود و هر چند به لحاظ ظرفیت محدود است ، اهمیت فراوانی دارد و بیش از هر سیستم حافظه دیگر مورد مطالعه قرار گرفته است و اولین جایی است که ما محرک هایی را که ریشه در محیط دارد پردازش می نماییم.

( ماهر،1388: 229 (

حافظه کوتاه مدت اجازه می دهد تا برای مدت چند ثانیه تا حداکثر یک دقیقه و اساسا بدون تمرین، مطالب، نگهداری و ذخیره سازی شود.

مهم ترین خصوصیت حافظه کوتاه مدت، گنجایش محدود آن است و ظرفیت آن برابر «۲±۷» می باشد، یعنی بین ۵ تا ۹ موضوع می توانددر حافظه کوتاه مدت نگهداری شود و زمانی که مطلب جدیدی اضافه شود، یکی از مطالب قبلی حذف می شود و اطلاعاتی که از قبل به حافظه راه یافته اند، جای خود را به اطلاعات تازه تری می دهند.

«حافظه بلند مدت»(Long-Term Memory)

در حافظه بلند مدت معمولا اطلاعات بر حسب معنا رمزگردانی می شوند.بنابراین، اگر موضوعاتی که باید یادآوری شوند، معنادار باشند، بهتر یادآوری می گردند.وقتی معنای مطلبی فهمیده نشود، بسیار سریع فراموش می گردد(مثل اینکه از بر کردن چیزی که درک نمی‌شود بسیار سخت خواهد بود).هرچقدر ارتباطات معناداری بین مطالب وجود داشته باشد نیز بهتر یادآوری خواهند شد. بنابرین بعضی از دانش آموزان بدون اینکه مطالب درسی را خوب بفهمند با تکرار و تمرین در حافظه بلند مدت قرار می دهند ولی متاسفانه در مواقع یاد آوری دچار مشکل فراموشی می شوند.

لذا دانش آموزان عزیز اولین گام در قرار دادن مطالب جدید در حافظه بلند مدت ، درک و فهم مطالب درسی است . باید تلاش و کوشش و جدیت داشته باشید تا موضوعات درسی جدید را خوب بفهمید . 

فایل ورد 8 ص

تحقیق درموردترکیب روشهای مبتنی بر مدل و پردازش چندباندی گفتار برای مقاوم سازی بازشناسی گفتار نسبت به نویز

اختصاصی از فی توو تحقیق درموردترکیب روشهای مبتنی بر مدل و پردازش چندباندی گفتار برای مقاوم سازی بازشناسی گفتار نسبت به نویز دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

تعداد صفحه16

فهرست مطالب

سیزهمین کنفرانس مهندسی برق ایران

1-مقدمه

مسئله مقاوم سازی سیستمهای بازشناسی گفتار در برابر نویز را می توان به صورت کاهش میزان عدم تطبیق میان شرایط آموزش و آزمون سیستم درنظر گرفت. روشهایی را که برای کاهش این عدم تطبیق بکار یم روند، می توان به سه گروه اصلی تقسیم کرد: روشهای مبتنی بر داده، روشهای مبتنی بر مدل و شیوه های پردازش چندباندی. روشهای مبتنی بر داده تلاش می کنند تا تاثیرات نویز را بر سیگنالهای گفتار یا ویژگیهای آن کاهش دهند، حال آنکه روشهای مبتنی بر مدل بحای خود سیگنال گفتار یا ویژگیهای آن مدل آلکوستیک گفتار را اصلاح می نمایند. شیوه پردازش چندباندی معمولاً در مورد نویزهایی بکار گرفته می شود که سبب تخریب بخشی از طیف فرکانسی سیگنال گفتار می شوند. در شیوه بازشناسی چندباندی، گفتار تمام باند به چندین زیرباند فرکانسی تقسیم می شود و پس از استخراج بردارهای ویژگی از هر زیرباند،