دیتا های گمانه های اکتشافی از معدن مس سونگون

اختصاصی از زد فایل دیتا های گمانه های اکتشافی از معدن مس سونگون دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

 این دیتا های شامل 156 گمانه از معدن مس سونگون است و شاول 5 فایل Assay ,Collar,Surver ,Geology ,countur  است .

تحقیق در مورد دیتا

اختصاصی از زد فایل تحقیق در مورد دیتا دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

 تعداد صفحه18

دیتا:

دیتا به سه شکلVOICE(صدا)، VIDEO(تصویر)، DATA(اطلاعات) تعریف می شود.

انواع انتقال:

همان طور که می‌دانید انتقال به دو صورت انجام می‌شود:

1- انتقال آنالوگ      2-انتقال دیجیتال

در انتقال آنالوگ انتقال از طریق کانال فیزیکی سیم و کانال رادیویی انجام می شود و واحد آن بر حسب فرکانس بیان می شود (KHZ,MHZ) انتقال آنالوگ در حال حاضر از طریق خطوط مایکرویو و wireless انجام می شود در دیجیتال انتقال از طریق فیبرهای نوری صورت می گیرد و واحد آن بر حسبbps (bit per second) بیان می شود (kbps , gbpd)

در انتقال دیجیتال با دو نوع تکنولوژی سر و کار داریم:

1-PDH که تکنولوژی نسل قدیمی است و پهنای باند آن 140mb می باشد.

2-SDH که تکنولوژی نسل جدید است و حداقل پهنای باند آن155mb است و پهنای باند آن می تواند 64x155mb,4x155mb,155mb باشد. SDH پهنای باند بیشتر را با خطای کمتر ارسال می کند و امکان ایجاد شبکه‌های جهانی یکپارچه را میسر می شازد اما PDH در مقایسه با SDH پهنای باند کمتری را با نسبت خطای بیشتری ارسال می کند.

محیط انتقال:

در محیط انتقال با انواع‌کانالهای ارتباطی سرو کار داریم‌که عبارتند از:

سیم، فیبر نوری، هوا.

1- هنگامی که درمحیط انتقال با یک زوج سیم عادی سر و کار داریم که دو سر آن هم محدود نشده است پهنای باند آن در حالت آنالوگ4khz در حالت دیجیتال 64kbps می باشد حال برای افزایش پهنای باند می توانیم محیط انتقال سیم را توسط VDSL, ADSL, G.SHDSL, HDSL پشتیبانی می کنیم.

هنگامی که محیط انتقال سیم توسطHDSL می شود پهنای باند 2MB (برد4Km) می باشد و هنگامی که دو سر سیم توسط  G.SHDSL محدود می شود پهنای باند ارسالی با پهنای باند دریافتی برابر شده و پهنای باند تا برد 2MB (4KM) می باشد.

در زمانی که دو سیم توسط ADSK پشتیبانی شود پهنای باند دریافتی بیشتر از پهنای باند ارسالی شده و پهنای باند 2MB الی 4MB می باشد.

در زمانی که پهنای باند بیشتر از (8mb) نیاز داریم به عنوان مثال در تلویزیون های کابلی (inter active TV) دو سر سیم را توسط vdsk محدود می کنیم دراین حالت برد کمتری (200m) می شود.تجهیزات مصرفی در کشور ما درزمینه G.SHDSL توسط کارخانهtelabs آمریکا ساخته می شود که البته آمریکا به فنلاند داده و ما از فنلاند تهیه می کنیم.

2-فیبر: حال اگر درمحیط انتقال از کانال ارتباطی فیبر استفاده می کنیم از نظر پهنای باند محدودیتی نداریم فیبرها شامل single mode و multi mode می باشد.

Single mode برای بردهای نوع زیاد مورد استفاده قرار گیرد. به همین دلیل ارتباط بین شهری از طریق آن انجام می شود در حالی که multi mode برای بردهای کوتاه کاربرد دارد و از آن در ارتباط داخل شهری استفاده می کنند.

و دو سر فیبر توسط Line termind محدود می‌شود و پهنای‌باند 64x155,4x155, 2x155, 155mb می باشد و هر 155mb را STM1 گویند.

155mb: STM1

2x155: 2x STM 1

 4x155: 4x STM 1

هوا: حال چناچه کانال انتقالی هوا باشد تمام مراحل می تواند به صورت دیجیتالی انجام شود اما در آخرین مرحله باید آنالوگ شود.مانند انتقال از طریق مایکروویو، انتقال یا شبکهWIRESS و همچنین شبکه های موبایل

تجهیزات شبکه:

شیکه های کامپیوتری (شبکه دیتا) شامل:

1-محیط انتقال مناسب: (فیبر، خطوطDSL، WIRLESS)

2-سوئیچ: سوئیچ ها تجهیزات شبکه را به یکدیگر متصل می کنند و مارک سوئیچها می تواند Dlink, fundry, cisco باشد.

3-رتورRouter: رتورهای مسیر یاب اطلاعات هستند و ترافیکها را کنترل می کنند و بهترین مسیر ارتباطی را از نظر زمانی انتخاب می کند و مباحث امنیتی را نیز پشتیبانی می کند و انواع رتورهایCisco 5350, cisco2600, sco7507 و ... می باشد.

زبان ارتباطی درشبکه های کامپیوتری پروتکل TCP/IP می باشد که به دو صورتinvalid (داخلی) و valid (معتبر- جهانی) است.

TCP/IPچهار جایگاه دارد تا در آن اعداد قرار می گیرند در نوع Lan یا محلی جایگاه های TCP/IP به این صورت تعریف می شود.192 168 x   x دو جایگاه آخر را می توان به طور دلخواه انتخاب کرد. از مجموعه چند wan, LAN ایجاد می شود و اطلاعات از طریق گذرگاه از LAN خارج شده و به wan می رسد.

دانلود مقاله ISI 2015 بیگ دیتا ترجمه شده با بهترین کیفیت-- مرور و ارزیابی روشهای شاخص گذاری داده های بزرگ–Big Data indexing

اختصاصی از زد فایل دانلود مقاله ISI 2015 بیگ دیتا ترجمه شده با بهترین کیفیت-- مرور و ارزیابی روشهای شاخص گذاری داده های بزرگ–Big Data indexing دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نوع مطلب: مقاله ترجمه شده با بهترین کیفیت و کاملا تخصصی

عنوان مقاله: بررسی روشهای ایندکس گذاری داده های بزرگ: طبقه بندی و ارزیابی عملکرد

سال انتشار: 2015

زبان مقاله: فارسی

قالب مقاله: ورد (Word)

تعداد صفحات: 73 صفحه

محل انتشار: ژورنال معتبر سیستم های اطلاعاتی دانش (Knowledge and Information Systems)

اطلاعات مقاله انگلیسی:

عنوان مقاله: A survey on indexing techniques for big data: taxonomy and performance evaluation

نوع مطلب: مقاله اشپرینگر (Springer) و آی اس آی (ISI)

سال انتشار: 2015

زبان مقاله: انگلیسی

قالب مقاله: پی دی اف (PDF)

تعداد صفحات: 44 صفحه تک ستونی

محل انتشار: ژورنال معتبر سیستم های اطلاعاتی دانش (Knowledge and Information Systems)

ضریب تاثیر مربوط به سالهای 2014 و 2015 (Impact Factor): 1.782

تعداد ارجاع (Citation) تاکنون(بهمن 94): 5

خرید مقاله انگلیسی با قیمت 2000 تومان از آدرس زیر:

 (در صورت خرید، مقاله انگلیسی نیز به همراه مقاله ترجمه شده برای شما فرستاده میشود.)

چکیده فارسی:

رشد انفجاری در حجم، سرعت، و تنوع داده های تولید شده توسط دستگاه های همراه و برنامه های کاربردی ابری در ازدیاد "داده های بزرگ" نقش داشته است. راه حل های موجود برای ذخیره سازی کارآمد داده ها و مدیریت آنها نمی توانند نیازهای چنین داده های ناهمگنی که مقدار داده ها به طور مداوم در حال افزایش هستند را برآورد سازند. با توجه به سرعت در حال رشد اندازه شاخص ها و زمان جستجو، راه حل های موجود برای مدیریت و بازیابی موثر داده ها ناکارآمد میشوند بنابراین یک طرح شاخص گذاری بهینه شده برای داده های بزرگ مورد نیاز است. با نگاهی به برنامه های کاربردی جهان واقعی در می یابیم که موضوع ایندکس گذاری با داده های بزرگ در محاسبات ابری در مسائل پزشکی، سازمانی، آزمایشات علمی و شبکه های اجتماعی بصورت گسترده مطرح می شود. تا به امروز، محاسبات نرم متعدد، یادگیری ماشینی و دیگر روشهای هوش مصنوعی برای برآورده کردن نیازمندیهای شاخص گذاری استفاده می شده اند، در عین حال از آنجایی که روشهای ایندکس گذاری وارد محاسبات ابری شده اند، در مقالات، مطالعه جدیدی در مورد بررسی عملکرد و نتایج روشهای حل مسائل ایندکس گذاری برای داده های بزرگ وجود ندارد. هدف این مقاله بررسی و آزمایش روشهای ایندکس گذاری موجود برای داده های بزرگ است. در این تحقیق طبقه بندی روشهای ایندکس گذاری توسعه یافته است تا به محققان برای درک و انتخاب یک روش پایه بمنظور طراحی یک روش ایندکس گذاری که کاهش زمان و فضای مصرفی کمتررا برای BD-MCC فراهم میکند، کمک کند. در این تحقیق، 48 روش ایندکس گذاری بر اساس 60 مقاله با موضوع مرتبط مورد مطالعه و مقایسه قرارگرفته اند. عملکرد روشهای ایندکس گذاری بر اساس ویژگی آن ها و نیازمندیهای ایندکس گذاری داده های بزرگ نیز مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. نقش اصلی این تحقیق طبقه بندی روشهای ایندکس گذاری دسته بندی شده بر اساس متد آنهاست. دسته بندی ها متدهای شاخص گذاری غیر هوش مصنوعی ( non-artificial intelligence)، هوش مصنوعی (artificial intelligence) و هوش مصنوعی مشارکتی (collaborative artificial intelligence)هستند. بعلاوه در کنار محدودیت های هر روش، اهمیت پروسیجر ها(procedure) و عملکردهای مختلف نیز مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. در بخش نتیجه گیری، چندین موضوع تحقیق کلیدی برای آینده با پتانسیل افزایش سرعت پردازش و استقرار روشهای ایندکس گذاری هوش مصنوعی مشارکتی در BD-MCC به دقت شرح داده شده است.

کلمات کلیدی: ایندکس گذاری، داده های بزرگ، محاسبات ابری، هوش مصنوعی، هوش مصنوعی گروهی

چکیده انگلیسی:

Abstract The explosive growth in volume, velocity, and diversity of data produced by mobile devices and cloud applications has contributed to the abundance of data or ‘big data.’Available solutions for efficient data storage and management cannot fulfill the needs of such heterogeneous data where the amount of data is continuously increasing. For efficient retrieval and management, existing indexing solutions become inefficient with the rapidly growing index size and seek time and an optimized index scheme is required for big data. Regarding real-world applications, the indexing issue with big data in cloud computing is widespread in healthcare, enterprises, scientific experiments, and social networks. To date, diverse soft computing, machine learning, and other techniques in terms of artificial intelligence have been utilized to satisfy the indexing requirements, yet in the literature, there is no reported stateof- the-art survey investigating the performance and consequences of techniques for solving indexing in big data issues as they enter cloud computing. The objective of this paper is to investigate and examine the existing indexing techniques for big data. Taxonomy of indexing techniques is developed to provide insight to enable researchers understand and select a technique as a basis to design an indexing mechanism with reduced time and space consumption for BD-MCC. In this study, 48 indexing techniques have been studied and compared based on 60 articles related to the topic. The indexing techniques’ performance is analyzed based on their characteristics and big data indexing requirements. The main contribution of this study is taxonomy of categorized indexing techniques based on their method. The categories are non-artificial intelligence, artificial intelligence, and collaborative artificial intelligence indexing methods. In addition, the significance of different procedures and performance is analyzed, besides limitations of each technique. In conclusion, several key future research topics with potential to accelerate the progress and deployment of artificial intelligence-based cooperative indexing in BD-MCC are elaborated on.

Keywords Indexing ・ Big data ・ Cloud computing ・ Artificial intelligence ・ Collaborative artificial intelligence

تولید داده های حجیم با سرعت بالا، حجم زیاد و تنوع فراوان توسط شبکه های اجتماعی، موبایل ها و ایمیل های کاربران منحر به ایجاد یک جهت گیری جدید در رشته کامپیوتر به نام داده های بزرگ یا کلان داده ها (Big Data) شده است که در چند سال گذشته توجه زیادی را به خود جلب کرده است. میتوان با جستجو درون این داده های بزرگ و حجیم، الگوهایی را کشف کرد و از آنها استفاده کرد. همچنین قابلیت یادگیری از این داده ها و دیتاست ها نیز وجود دارد. روشهای مدیریت حافظه و ذخیره سازی داده های موجود نمیتوانند پاسخگوی حجم زیاد این داده ها باشند و این در حالی است که حجم این داده ها لحظه به لحظه بیشتر میشود. اگر بخواهیم برای بازیابی و جستجوی اطلاعات در این دیتاست های بزرگ از روشهای ایندکس گذاری کنونی استفاده کنیم به دلیل افزایش حجم فایل شاخص و زمان جستجو این کار بسیار غیر بهینه خواهد بود.

در این مقاله که صورت کاملی به بررسی روشهای ایندکس کردن داده های Big Data پرداخته شده است، 48 روش مختلف شاخص بندی یا ایندکس کردن داده ها معرفی، بررسی و مقایسه شده اند. کارایی این الگوریتم ها با توجه به ویژگی ها و نیازمندیهای Big Data اندازه گیری شده است.

مطالعه این مقاله به کسانی توصیه میشود که تصمیم دارند پایان نامه خود را در زمینه شاخص بندی و یا جستجو در داده های بزرگ (Big Data) انجام دهند یا قصد نوشتن مقاله ای در این زمینه را دارند.

این مقاله در سال 2015  در ژورنال سیستم های اطلاعاتی و دانش (Knowledge and Information Systems) منتشر شده است که یکی از ژورنالهای معروف در زمینه سیستم های مبتنی بر دانش و مسائل مربوط به آنها می باشد. مقالات این ژورنال آس اس آی (ISI) هستند و در توسط انتشارات تامسون رویترز (Thomson-reuters) و اسکوپوس (Scopus)، اشپرینگر (Springer) و بسیاری سایت های دیگر ایندکس میشوند.

کلمات کلیدی:

مقاله با ترجمه، مقاله 2015 کامپیوتر با ترجمه، مقاله کامپیوتر، مقاله 2015 کامپیوتر، مقاله آی اس آی کامپیوتر، مقاله ISI کامپیوتر با ترجمه، مقاله اشپرینگر با ترجمه، داده های بزرگ، مقاله Big data ، مقاله Big Data با ترجمه، مقاله داده های حجیم با ترجمه، ابرداده ها، مقاله داده های عظیم با ترجمه، مقاله بیگ دیتا با ترجمه، مقاله داده عظیم با ترجمه، مقاله کلان داده با ترجمه، شاخص گذاری، ایندکسینگ، شاخص بندی در داده های بزرگ، کلان داده ها، شاخص بندی، شاخص گذاری، ایندکس کردن، سیستم هدوپ، نگاشت - کاهش، Big data,  mapreduce, hadoop, Indexing, cloud computing,

پس از خرید از درگاه امن بانکی لینک دانلود در اختیار شما قرار میگیرد و همچنین به آدرس ایمیل شما فرستاده میشود.

تماس با ما برای راهنمایی، درخواست مقالات و پایان نامه ها و یا ترجمه با آدرس ایمیل:

[e-mail]

شماره تماس ما در نرم افزار واتس آپ:

[phone]

شماره تماس ما در نرم افزار تلگرام:

[phone] 

 توجه: اگر کارت بانکی شما رمز دوم ندارد، در خرید الکترونیکی به مشکل برخورد کردید و یا به هر دلیلی تمایل به پرداخت الکترونیکی ندارید با ما تماس بگیرید تا راههای دیگری برای پرداخت به شما پیشنهاد کنیم.