زد فایل

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

زد فایل

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

انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information

اختصاصی از زد فایل انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information


انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information

در فایل زیر شبیه سازی در انتخاب داده به کمک روش انتروپی ارائه شده است. داده ها از یک اکسل دریافت می شوند و سپس بعد از انتخاب بهترین داده در اکسل دیگری ذخیره می نماید.

توضیحات زیر با فرمول ها به صورت تایپ شده در وردی جداگانه در کنار شبیه سازی قرار داده شده است. 

اما برخی توضیحات در مورد الگوریتم انتخاب داده در زیر داده شده است:

معیار آنتروپی H(X) برای مجموعه اعداد نامنظم X بر اساس توزیع احتمالاتی P(X) به صورت زیر قابل‌بیان میباشد:

(21)                           

اگر مقادیر X1, X2, …, Xn به عنوان مقادیر تصادفی ورودی با تابع احتمالاتی P(X1), P(X2), …, P(Xn) تعریف شوند. در این صورت H(X) به صورت زیر قابل بازنویسی خواهد بود:

(22)                           

بر اساس دو رابطه (21) و (22) آنتروپی اغلب یک مقدار از عدم قطعیت را در نظر میگیرد. به منظور شفاف شدن بحث، فرض نمایید که متغیر X وجود از بیماری D را نشان می‎دهد. بنابراین اگر عدم قطعیت در مورد بیماری وجود نداشته باشد در این صورت  و یا اگر بیماری اصلاً وجود ندارد در این صورت  در نتیجه آنتروپی برابر با صفر میباشد. اگر وجود یا عدم وجود بیماری به صورت عدم قطعیت اعمال شود در این صورت  و مقدار آنتروپی برابر با 1 خواهد شد. به طور کلی اگر هر یک N بیماری دارای احتمال باشد در این صورت H(X) دارای بیش‌ترین مقدار log2(N) میباشد. برای تعمیم این بحث، مجموع آنتروپی با دو عضو X و Y به صورت زیر قابل‌بیان خواهد بود:

(23)      

با در نظر گرفتن عدم قطعیت برای یک سرای از داده‌ها، مقدار عدم قطعیت سایر متغیرها به صورت زیر تعریف می‌شوند:

(24)          

بنابراین مقدار کل آنتروپی به صورت زیر قابل‌بیان می‎باشد:

(25)  

به منظور مرتبسازی دادهها روش تقابلی به صورت فرموله می‎شود:

(26) 

مقدار عددی بزرگ برای فرمول (26) نشان از همبستگی بالا بین دو عضو X و Y می‌باشد و بالعکس. نحوه فرمول‌بندی برای روش تقابلی و آنتروپی در شکل 4 نشان داده شده است.

(27)                              

(28)                               

(29)                  

(30)                                           

(31)                                               

 

شکل 4. توزیع و انتخاب بر اساس تابع تقابلی

 


دانلود با لینک مستقیم


انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information

دانلود پروژه و پایان نامه کامل در مورد مرکز داده با قابلیت ویرایش کامل پروژه و دریافت فایل در قالبWord

اختصاصی از زد فایل دانلود پروژه و پایان نامه کامل در مورد مرکز داده با قابلیت ویرایش کامل پروژه و دریافت فایل در قالبWord دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پروژه و پایان نامه کامل در مورد مرکز داده با قابلیت ویرایش کامل پروژه و دریافت فایل در قالبWord


دانلود پروژه و پایان نامه کامل در مورد مرکز داده با قابلیت ویرایش کامل پروژه و دریافت فایل در قالبWord

تعداد صفحات : 158

 

 

 

مقدمه

1

 

فصل اول:کاستن فاصله بین دولت وشهروند

3

1-1

کاستن فاصله بین دولت و شهروند                                                                                             

3

1-2

معماری کلان دولت الکترونیک                                                                           

4

1-3

نقش شبکه در ارتقاء سطح کارآیی دولت و شهروندان

5

1-4

شبکه ملی پر سرعت

6

1-5

تاثیر شبکه بر فعالیت های تجاری

7

1-6

تاثیر شبکه بر آموزش وسطح سلامت جامعه

8

1-7

دولت ها و شبکه پرسرعت

12

1-8

نمونه های واقعی از سیاست گذاری دولت ها

12

1-9

جهت گیری دولت ها به ایجاد دولت الکترونیک

14

1-10

تعاریف و فرضیات دولت الکترونیک

16

1-11

ارائه سرویس های شروند گرا

17

1-12

عوامل موفقیت دولت ها در پیاده سازی دولت الکترونیکی

19

1-13

اولویت ها در تحقق فاز دوم دولت الکترونیکی

23

 

1-13-1    طراحی سازمانی

24

 

1-13-2    آموزش و مهارت

24

 

1-13-3    محرمانه بودن اطلاعات و امنیت

25

 

1-13-4    پورتال دولت

25

1-14

سازمان های مجازی متصل به هم

28

1-15

مزایای خاصیت تلفیق فرآیندهای چند سازمان در یک سازمان مجازی

29

1-16

تاثیر شبکه بر معماری های قدیمی

31

1-17

چند ویژگی مهم در مدل جدید مدیریت مراکز کامپیوتینگ

34

1-18

محورهای مدیریت IT در سطح کلان در مدل قدیمی

35

1-19

مدیریت IT و ارتباط آن با مدیریت کار

35

1-20

جایگاه استاندارد در مدیریت جدید زیرساخت های IT

44

1-21

روش بررسی وضعیت موجود

47

1-22

ارتباط Sarbanes-Oxley با معماری کلان

48

1-23

مدل CMM

49

1-24

مدل ISO 15504

50

1-25

مدل CoBIT

51

1-26

مدل های تعریف و تحلیل هدف

52

 

فصل دوم:مقدمه ای بر ایجاد مراکز داده

53

2-1

مرکز داده چیست؟

53

2-2

تعاریف مختلف مرکز داده

54

2-3

مقدمه ای بر ایجاد مراکز داده

56

2-4

نیاز به مرکز داده و خواص قابل توجه آن از نظر فنی

66

2-5

انقلاب بعدی در IT چیست؟

68

2-6

ساختار مراکز داده

70

2-7

درک پیچیدگی      

73

2-8

Utility Computing پاسخ سئوال است

74

2-9

مجازی سازی گام اول است

75

2-10

ملاحضات فنی در طراحی مراکز داده

76

2-11

مدل فنی استاندارد  مرکز داده

80

2-12

تصویر کلان از مرکز داده

81

2-13

طرح تجاری مرکز داده

82

2-14

آشنایی با مفاهیم جدید در حوزه مراکز داده

85

 

2-14-1   Utility Computing  یا    On-Demand

85

2-15

Organic ITو سیستم های خودگردان

87

2-16

مجازی سازی

99

 

2-16-1   مجازی سازی روی سرویس دهنده ها

106

 

2-16-2   مجازی سازی از طریق کلاسترینگ برروی سرویس دهنده ها

106

 

               2-16-2-1  کمی بیشتر درباره Grid

108

 

2 -16-3   مجازی سازی در منابع ذخیره سازی

109

 

               2-16-3-1   مجازی سازی در سطح بلاک

110

 

               2-16-3-2   مجازی سازی در سطح فایل

110

2-17

مدل جدید کار برایSSP ها

110

2-18

مجازی سازی در سطح شبکه

112

2-19

مجازی سازی در سطح برنامه های کاربردی

112

2-20

مدیریت مرکز داده

114

2-21

خدمات وب

117

2-22

تفاوت RDMA با TOE

117

2-23

تاریخچه ی خدمات مبتنی بر وب

119

2-24

شرکت های برتر و فناوری مناسب

123

 

فصل سوم : شرایط محیطی

126

 

شرایط محیطی

126

 

فصل چهارم : آشنایی عمیق تر با طراحی ومعماری مراکز داده

131

4-1

مرکز داده به عنوان انباره ی داده

131

4-2

مرکز داده به عنوان LOB

131

4-3

مرکز داده به عنوان مرکز گواهی هویت

132

4-4

مراکز طلاعات در آمریکا            

132

4-5

برون سپاری و مراکز داده

134

4-6

مشخصات یک Data Center

135

 

4-6-1  در اختیار داشتن اتصالات مختلف به اینترنت از طریق ISP و ICPهای مختلف

135

 

4-6-2   وجود سیستم قدرت پشتیبان

135

 

4-6-3   وجود سرورهای متعدد

135

 

4-6-4    مشخصات فیزیکی

136

4-7

نحوه در اختیار گرفتن یک سرور وب

136

4-8

معیارهای طراحی مراکز داده

137

4-9

ساختار و اجزاء

138

 

4-9-1   لایه Aggregation  

139

 

4-9-2   لایه Front- End  

139

 

4-9-3   لایه برنامه‌های کاربردی Application 

140

 

4-9-4   لایهBack-End 

140

 

4-9-5   لایه ذخیره سازی Storage

141

 

4-9-6   لایه انتقال

141

4-10

سرورها درData Center  

141

 

4-10-1    ‌‌Intranet server farm

142

 

4-10-2 Internet server farm  

142

 

4-10-3    Extranet server farm

142

4-11

Data Center های توزیع شده

142

4-12

سرویس‌های Data Center

143

 

4-12- 1   سرویس‌های زیرساخت

143

 

             4-12- 1-  1   سرویس‌های لایه 1 یا سرویس‌های شهری

143

 

             4-12- 1-  2   سرویس های لایه 2              

144

 

             4-12- 1-3     سرویس های لایه 3

144

 

4-12- 2   ‌ سرویس های هوشمند شبکه‌ای

144

 

4-12- 3     سرویس‌های Server Farm 

145

 

4-12- 4     سوئیچینگ محتوا (Content Switching) 

145

 

4 -12- 5   سرویس Caching 

145

 

4 -12- 6   SSL Termination

146

 

4-12- 7    Content Transformation

146

 

4-12- 8    سرویس های ذخیره سازها 

146

 

4-12- 9    سرویس های امنیتی

147

 

4-12- 10  ‌لیست های کنترلی دسترسی (Access Control Lists (ACL))

147

 

4-12- 11  Firewall ها

147

 

4-12- 12   سرویس‌های مدیریتی

148

 

فصل پنجم : راه اندازی مرکز داده در ایران

149

5-1

راه اندازی مرکز داده در ایران

149

5-2

ضرورت راه‌اندازی Data Center در ایران

149

5-3

مزایای راه‌اندازی Data Center در ایران

149

5-4

مزایای در اختیار داشتن Data Center در آینده

152

5-5

بررسی موانع مرکز داده ها در ایران

153

 

5-5-1   موانع سخت افزاری

153

 

5-5-2   موانع نرم افزاری

153

5-6 

ضوابط صدور مجوز ایجاد مجتمع خدمات اینترنت به بخش خصوصی

156

 

5-6-1    تعاریف

156

 

5-6-2    مقررات مربوط به واگذاری مجوز مجتمع اینترنتی 

155

 

5-6-3    مدارک لازم جهت ایجاد مجتمع خدمات اینترنت به بخش خصوصی IDC

156

 

خلاصه ونتیجه گیری

157

 

فهرست منابع


دانلود با لینک مستقیم


دانلود پروژه و پایان نامه کامل در مورد مرکز داده با قابلیت ویرایش کامل پروژه و دریافت فایل در قالبWord

انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information

اختصاصی از زد فایل انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information


انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information

در فایل زیر شبیه سازی در انتخاب داده به کمک روش انتروپی ارائه شده است. داده ها از یک اکسل دریافت می شوند و سپس بعد از انتخاب بهترین داده در اکسل دیگری ذخیره می نماید.

توضیحات زیر با فرمول ها به صورت تایپ شده در وردی جداگانه در کنار شبیه سازی قرار داده شده است. 

اما برخی توضیحات در مورد الگوریتم انتخاب داده در زیر داده شده است:

معیار آنتروپی H(X) برای مجموعه اعداد نامنظم X بر اساس توزیع احتمالاتی P(X) به صورت زیر قابل‌بیان میباشد:

(21)                           

اگر مقادیر X1, X2, …, Xn به عنوان مقادیر تصادفی ورودی با تابع احتمالاتی P(X1), P(X2), …, P(Xn) تعریف شوند. در این صورت H(X) به صورت زیر قابل بازنویسی خواهد بود:

(22)                           

بر اساس دو رابطه (21) و (22) آنتروپی اغلب یک مقدار از عدم قطعیت را در نظر میگیرد. به منظور شفاف شدن بحث، فرض نمایید که متغیر X وجود از بیماری D را نشان می‎دهد. بنابراین اگر عدم قطعیت در مورد بیماری وجود نداشته باشد در این صورت  و یا اگر بیماری اصلاً وجود ندارد در این صورت  در نتیجه آنتروپی برابر با صفر میباشد. اگر وجود یا عدم وجود بیماری به صورت عدم قطعیت اعمال شود در این صورت  و مقدار آنتروپی برابر با 1 خواهد شد. به طور کلی اگر هر یک N بیماری دارای احتمال باشد در این صورت H(X) دارای بیش‌ترین مقدار log2(N) میباشد. برای تعمیم این بحث، مجموع آنتروپی با دو عضو X و Y به صورت زیر قابل‌بیان خواهد بود:

(23)      

با در نظر گرفتن عدم قطعیت برای یک سرای از داده‌ها، مقدار عدم قطعیت سایر متغیرها به صورت زیر تعریف می‌شوند:

(24)          

بنابراین مقدار کل آنتروپی به صورت زیر قابل‌بیان می‎باشد:

(25)  

به منظور مرتبسازی دادهها روش تقابلی به صورت فرموله می‎شود:

(26) 

مقدار عددی بزرگ برای فرمول (26) نشان از همبستگی بالا بین دو عضو X و Y می‌باشد و بالعکس. نحوه فرمول‌بندی برای روش تقابلی و آنتروپی در شکل 4 نشان داده شده است.

(27)                              

(28)                               

(29)                  

(30)                                           

(31)                                               

 

شکل 4. توزیع و انتخاب بر اساس تابع تقابلی

 


دانلود با لینک مستقیم


انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information

یکپارچه سازی پایگاه داده اطلاعات تصویر برداری عصبی پروتکل خاص

اختصاصی از زد فایل یکپارچه سازی پایگاه داده اطلاعات تصویر برداری عصبی پروتکل خاص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

یکپارچه سازی پایگاه داده اطلاعات تصویر برداری عصبی پروتکل خاص


یکپارچه سازی پایگاه داده اطلاعات تصویر برداری عصبی پروتکل خاص

 

 

 

 

 

 

 

 

 

عنوان انگلیسی: 

Database integration of protocol-specic neurological imaging datasets

عنوان فارسی:

یکپارچه سازی پایگاه داده اطلاعات تصویر برداری عصبی پروتکل خاص

 

تعداد صفحات مقاله اصلی: 5 صفحه

تعداد صفحات ترجمه: 12 صفحه

سال انتشار: 2014

مجله

http://www.journals.elsevier.com/neuroimage

 

 

For many years now, Magnetic Resonance Innovations (MR Innovations), a magnetic resonance imaging (MRI) software development, technology, and research company, has been aggregating a multitude of MRI data from different scanning sites through its collaborations and research contracts. The majority of the data has adhered to neuroimaging protocols developed by our group which has helped ensure its quality and consistency. The pro- tocols involved include the study of: traumatic brain injury, extracranial venous imaging for multiple sclerosis and Parkinson's disease, and stroke. The database has proven invaluable in helping to establish disease bio- markers, validate ndings across multiple data sets, develop and rene signal processing algorithms, and estab- lish both public and private research collaborations. Myriad Masters and PhD dissertations have been possible thanks to the availability of this database. As an example of a project that cuts across diseases, we have used the data and specialized software to develop new guidelines for detecting cerebral microbleeds. Ultimately, the database has been vital in our ability to provide tools and information for researchers and radiologists in diagnos- ing their patients, and we encourage collaborations and welcome sharing of similar data in this database

 

 

 

چکیده

طی سالهای متمادی، شرکت نوآوریهای تشدید (رزونانس) مغناطیسی (نوآوری MR)، که یک شرکت تحقیقاتی و توسعه دهنده فن آوری نرم افزار تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI) می باشد، داده های MRI فراوانی از مکانهای اسکن کننده مختلف را از طریق همکاری ها و قراردادهای تحقیقاتی اش با آنها، جمع آوری نموده است. اکثر داده هایی که به پروتکل های تصویربرداری عصبی پیوست داده شده است توسط گروه ما توسعه داده شده که این امر کمک می کند نسبت به کیفیت و ثبات آنها اطمینان حاصل شود. پروتکل های وارد در این بحث شامل مطالعه: آسیب مغزی ناشی از ضربه، تصویربرداری وریدی بیرونی برای اسکلروزهای چندگانه و بیماری پارکینسون، و سکته مغزی می باشد. ثابت شده است پایگاه داده در کمک به ایجاد نشانگرهای زیستی بیماری، اعتبارسنجی یافته ها در مجموعه داده های مختلف، توسعه و اصلاح الگوریتم های پردازشگر سیگنال و ایجاد همکاری های تحقیقاتی در هر دو بخش دولتی و خصوصی ارزشمند بوده است. پایان نامه های کارشناسی و تزهای دکتری بی شماری از امکان در دسترس بودن اطلاعات این پایگاه داده قدردانی نموده اند. به عنوان مثالی از یک پروژه مرتبط با بیماری ها، ما از این داده ها و نرم افزار تخصصی برای توسعه راهکارهای جدید جهت شناسایی خونریزیهای جزیی (ریز) مغزی استفاده کرده ایم. در نهایت، پایگاه داده در توانایی ما برای تهیه ابزارها و اطلاعات برای محققان و رادیولوژیست ها در تشخیص بیماران حیاتی بوده است، و ما از هر نوع همکاری و به اشتراک گذاری داده های مشابه با این پایگاه داده استقبال می کنیم.


دانلود با لینک مستقیم


یکپارچه سازی پایگاه داده اطلاعات تصویر برداری عصبی پروتکل خاص

انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information

اختصاصی از زد فایل انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information


انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information

در فایل زیر شبیه سازی در انتخاب داده به کمک روش انتروپی ارائه شده است. داده ها از یک اکسل دریافت می شوند و سپس بعد از انتخاب بهترین داده در اکسل دیگری ذخیره می نماید.

توضیحات زیر با فرمول ها به صورت تایپ شده در وردی جداگانه در کنار شبیه سازی قرار داده شده است. 

اما برخی توضیحات در مورد الگوریتم انتخاب داده در زیر داده شده است:

معیار آنتروپی H(X) برای مجموعه اعداد نامنظم X بر اساس توزیع احتمالاتی P(X) به صورت زیر قابل‌بیان میباشد:

(21)                           

اگر مقادیر X1, X2, …, Xn به عنوان مقادیر تصادفی ورودی با تابع احتمالاتی P(X1), P(X2), …, P(Xn) تعریف شوند. در این صورت H(X) به صورت زیر قابل بازنویسی خواهد بود:

(22)                           

بر اساس دو رابطه (21) و (22) آنتروپی اغلب یک مقدار از عدم قطعیت را در نظر میگیرد. به منظور شفاف شدن بحث، فرض نمایید که متغیر X وجود از بیماری D را نشان می‎دهد. بنابراین اگر عدم قطعیت در مورد بیماری وجود نداشته باشد در این صورت  و یا اگر بیماری اصلاً وجود ندارد در این صورت  در نتیجه آنتروپی برابر با صفر میباشد. اگر وجود یا عدم وجود بیماری به صورت عدم قطعیت اعمال شود در این صورت  و مقدار آنتروپی برابر با 1 خواهد شد. به طور کلی اگر هر یک N بیماری دارای احتمال باشد در این صورت H(X) دارای بیش‌ترین مقدار log2(N) میباشد. برای تعمیم این بحث، مجموع آنتروپی با دو عضو X و Y به صورت زیر قابل‌بیان خواهد بود:

(23)      

با در نظر گرفتن عدم قطعیت برای یک سرای از داده‌ها، مقدار عدم قطعیت سایر متغیرها به صورت زیر تعریف می‌شوند:

(24)          

بنابراین مقدار کل آنتروپی به صورت زیر قابل‌بیان می‎باشد:

(25)  

به منظور مرتبسازی دادهها روش تقابلی به صورت فرموله می‎شود:

(26) 

مقدار عددی بزرگ برای فرمول (26) نشان از همبستگی بالا بین دو عضو X و Y می‌باشد و بالعکس. نحوه فرمول‌بندی برای روش تقابلی و آنتروپی در شکل 4 نشان داده شده است.

(27)                              

(28)                               

(29)                  

(30)                                           

(31)                                               

 

شکل 4. توزیع و انتخاب بر اساس تابع تقابلی

 


دانلود با لینک مستقیم


انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information