پاورپوینت مالکیت فکری و حمایت های قانونی در تجاری سازی یافته های پژوهشی
فهرست مطالب
بخش اول: کلیات حقوق مالکیت فکری و ارتباط تنگاتنگ آن با تجاری سازی
بخش دوم: چارچوب قراردادهای واگذاری یافته های پژوهشی
بخش سوم: مالکیت طرح های پژوهشی؟ نحوه تقسیم مالکیتها
بخش چهارم: حمایتهای قانونی تجاری سازی در اسناد بالادستی
بخش پنجم: معرفی نهادها و دستگاههای متولی و حامی تجاری سازی و مالکیت فکری
و ...
در60 اسلاید
قابل ویرایش
لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
فرمت فایل word و قابل ویرایش و پرینت
تعداد صفحات: 22
به نام خدا
نگرش سازمان یافته برای مدیریت ارتباط با مشتری
نوشته David R. firth
آموزشگاه Andevson در Ucla
David. Firth @ Anderson. Ucla . edu
خلاصه : توسط طرح ارائه شده Ramiller و Swanson ( 1997) ، نگرش سازمان یافته روشی برای توجه به نوآوری های سیستم های اطلاعاتی از دید سازمانی می باشد . مدیریت ارتباط با مشتری از ابداعات Is است که در حال تبدیل شدن به یک فعالیت مهم در خیلی از سازمانها می باشد. مطالعات اخیر ( Swanson , Firth) در سال 2001 این ایده را اظهار می کند که ممکن است نیمی از سازمان های پاسخگو در حال پیاده سازی تکنولوژی CRM در سازمان خود باشند. مقاله حاضر از نگرش سازمان یافته به عنوان یک ابزار برای پی بردن به معنای CRM به عنوان یک ابداع IS استفاده می کند. ما به این نتیجه رسیده ایم که با ایجاد ارتباط CRM و شرکت در آن و تاثیر گرفتن از آن ، مدیران در هنگام اتخاذ و قبول تکنولوژی CRM در خلاء نخواهند بود.
کلمات کلیدی : مدیریت ارتباط با مشتری، ابداعات حرفه ای و تکنولوژیکی با نگرش سازمان یافته ، فرآیند سازمانی معرفی مدیریت ارتباط با مشتری CRM یک مفهوم برگرفته شده از IT می باشد که برای طراحی کسب و کار و تجارت و پروسه های حول نیازها و درخواست های مشتری به کار می رود. آنطور که گفته می شود در سال 1999 بازار CRM بیشتر از 70 درصد رشد داشته است و این طور به نظر می رسد که در سال 2004 بیشتر از 12 میلیارد دلار ارزش داشته است که این عملکرد نمایانگر نرخ رشد سالانه در حدود 30 درصد می باشد . اگر چه به نظر می رسد که اطلاعات کمی در مورد پیشرفت وسعت نوآوری CRM موجود می باشد . در طول تابستان سال 2000 با ما تحقیقاتی در زمینه وسعت گسترش CRM انجام دادیم و به این نتیجه رسیدیم که بیشتر از نیمی از موارد مورد تحقیق یا در حال استفاده از بعضی شکهای CRM هستند یا اینکه در حال پیاده سازی آن می باشند. با استفاده از این شواهد گسترش وسیع CRM و رشد سریع گزارش شده در بازار CRM ، به این نتیجه رسیدیم که CRM نوآوری و ابداع جالبی برای مطالعه می باشد. در مقاله حاضر ما از نگرش سازمان یافته که در ابتدا توسط Ramiller , Swanson ارائه شد
پاورپوینت مدیریت اطلاعات و داده های سازمان یافته بخش سوم کتاب توربان
شبیه سازی مقاله در مورد فیلتر کالمن کاهش یافته مربوط به سال 2007 با عنوان
REDUCED ORDER KALMAN FILTERING WITHOUT MODEL REDUCTION
در دسترس شما قرار گرفته است.
در صورت بروز مشکل هنگام پرداخت هزینه به آیدی تلگرام بنده پیام دهید.
@adota
مقدمه مقاله به صورت زیر میباشد.
This paper presents an optimal discrete time reduced order Kalman
filter. The reduced order filter is used to estimate a linear combi
nation of a subset of the state vector. Most previous approaches
to reduced order filtering rely on a reduction of the model order.
However, this paper takes the full model order into account. The
reduced order filter is obtained by minimizing the trace of the
estimation error covariance.
مشخصات این فایل
عنوان: کاربرد الگوریتم ژنتیکی سازگار یافته برای مسائل دینامیکی چند هدفه
فرمت فایل: word( قابل ویرایش)
تعداد صفحات: 24
این مقاله درمورد کاربرد الگوریتم ژنتیکی سازگار یافته برای مسائل دینامیکی چند هدفه می باشد.
1-1- معرفی ها
یک بهینه سازی چند هدفه با قیود نامساوی می تواند به زبان ریاضی توسط یک تابع برداری f معرفی شود که یک مجموعه از m پارامتر ( متغیر های تصمیم گیری ) را به n تابع هدف می نگارد . این موضوع می تواند مانند زیر بیان شود.
Y=f(x)=(f1(x),f2(x),f3(x),f4(x))
که x عبارت است از مجموعه بردارهای تصمیم گیری و X عبارت است از فضای پارامترها و y نیز بردار هدف می باشد و Y فضای تابع هدف است. حقیقت مورد ملاحظه در مورد این گونه حلها این است که هنگامی که تمام توابع هدف در نظر گرفته شوند، هیچ کدام از حلها در فضای جستجو نسبت به بقیه برتری ندارد. مجموعه حلهای یک مسئله بهینه سازی چند هدفه تشکیل شده است از همه پارامترهای تصمیم گیری بنحوی که بردارهای هدف آنها نتوانند بدون تنزلِ بقیه، بهبود یابند. یک چنین حلهایی، حلهای بهینه پارِتو نامیده می شوند. یک حل بهینه پارتو یکتا نیست اما عضوی از مجموعه نقطه هایی می باشد که هر کدام به تنهایی و با درنظرگرفتن بردارهدف، خوب می باشد.
2-1- نسبت دهی لیاقت و ماندگاری واگرایی
نسبت دهی لیاقت و استراتژی ماندگاری واگرایی، دو موضوع مهم در MOPs می باشند. برای نسبت دهی لیاقت، تعداد زیادی MOGA می توانند در دو گروه رده بندی کرد که عبارتند از حلهای پارتو و حلهای غیر پارتو. روشهای غیر پارتو [9]، [10]، [13] مستقیما از مقادیر تابع هدف برای تصمیم گیری برای باقی ماندن یا حذف شدن افراد استفاده می کنند. در حالی که روشهای پارتو [6]، [11]، [16]، [18]، [19] لیاقت یک فرد را در رابطه با خواص مشرف بودن آن اندازه گیری می کنند. افراد غیر مشرف در جمعیت، بعنوان افراد با لیاقت بالاترین در نظر گرفته می شوند و افراد مشرف بعنوان افراد با لیاقت کمترین فرض می شوند.
یکی دیگر از مشخصه های MOGAs ها عبارت است ازاستراتژی ماندگاری واگرایی. این موضوع باعث می شودکه حلها بصورت خیلی یکنواخت در تمام مجموعه بهینه پارتو پخش شوند بجای اینکه در یک ناحیه کوچک مجتمع شوند. به اشتراک گذاشتن، لیاقت افرادی که کاندیدای یک لیاقت باشند را کم می کند و یکی از تکنیکهای خیلی جدید می باشد . اخیرا بعضی از تکنیکهای مستقل از پارامتر نظیر SPEA و NSGA نیز پیشنهاد شده اند. در این مطالعه، یک تکنیک مبتنی بر منطق فازی برای انجام بهتر نسبت دهی لیاقت و ماندگاری واگرایی بکار گرفته شده است.
روشهای قدیمی نظیر روش مجموع وزنها یا روش قیدهای [4] در هر بار اجراء فقط می توانند یک حل بهینه پارتو را پیدا کنند. همچنین این روشها وابسته به مسئله مورد حل می باشند و ممکن است ساده سازیهای بسیار زیادی را انجام دهند. در اکثر برنامه های بازیها، لیاقت استاتیکی زیر برای پیدا کردن جهت جستجو بکار برده می شود.
که fi ها feature ها هستند و wi ها وزنهای مربوطه می باشند که میزان مهم بودن feature ها را نشان می دهند. مشخص کردن این feature ها و وزنها برای یک جستجوی کار آمد در یک مسئله بهینه سازی چند هدفه بسیار مهم می باشند. انتخاب وزنها در یک فضای دینامیکی چند معیاری سخت می باشد و انتصاب مقادیر وزنها اغلب بصورت سعی و خطا انجام می گیرد . این فرایند بسیار زمانبر می باشد. به منظور غالب آمدن بر مشکل بالا ، یک تابع لیاقت با پایه منطق فازی مورد استفاده قرار می گیرد. بهینه سازی به روش فازی بجای اینکه بر یک مدل ریاضی بنا شود بر یک مدل فازی بنا می شود. مهمترین مزیت های این روش بهینه سازی این است که توابع هدف فازی، ماهیت غیر قابل دیفرانسیل گیری دارند و نظریه مجموعه های فازی یک روش بسیار جذاب را برای جداسازی اطلاعات از داده های نا مشخص دینامیکی و غیر مدل شده بدست می دهد. تابع لیاقت دینامیکی زیر برای بدست آوردن وزنهای هدف در منطق فازی بکار می رود.
که ها تابع عضویت هستند که از مشخصه های fi (feature)می باشند.
3-1- توضیح صورت مسئله
نرم افزار THUNDER یک نرم افزار خیلی بزرگ شبیه سازی مدل است که بر اساس شبیه سازی مونت کارلو کار می کند. این نرم افزار یک نرم افزار شبیه سازی تئوری اتفاقی دو طرفه از کارهای نظامی می باشد که توسط System Simulation Solution Inc(531) برای مطالعات مربوط به نیروی هوائی و آژانسهای تحلیل (AFSAA) نوشته شده است. این نرم افزار می تواند تقریبا 25 ماموریت هوایی را که شامل ماموریت های هوا به زمین ، هوا به هوا، دفاع هوایی، جاسوسی، موشکهای بالستیک ضد تاکتیکی و سوخت گیری هوایی می باشد را انجام دهد. این نرم افزار به صورت خود کار، پیشروی ها و حرکتهای نظامی را توضیح می دهد و بر اساس یک پایه قانونمند اجرای نقش می کند. این نرم افزار، یک پشتیبان کار آمد برای تحلیلهای است که شامل اثرهای انتگرالی بر روی حوزه فضا و زمان می باشند. این موضوع شامل توزیع خود کار تهدیدها و هدفها، تعداد هدفهای کشته شده، پیشروی زمینی و آرایش ارتشی است. این شبیه سازی، همچنین قیودی را بر مسائلی نظیر نرخ پروازهای هوایی کوتاه و مکان ماموریتها اعمال می کند.
مهمترین هدف این تحقیق این بود که چگونه نیروهای نظامی آرایش داده شوند که این کار توسط الگوریتم ژنتیکی سازگار و با وزنهای ارتقاء یافته انجام گرفت. دلیل اینکه چرا الگوریتم ژنتیکی برای تعیین آرایش نظامی نیروها و شبیه سازی جنگ بکار گرفته شده این بود که اینگونه الگوریتمها یک فرایند جستجوی پایدار را برای انواع مختلفی از توابع که دارای غیر پیوستگی، چند مودی، تعداد بعد زیاد، فضا جستجو بزرگ و نویز، در اختیار قرار می دهند. شبیه سازی با در نظر گرفتن نویزهای داخلی شناخته نشده و عدم پیوستگی انجام می شود. الگوریتم ژنتیکی سازگار یافته که شامل قابلیت تغییر دادنِ به هنگام وزنها را داشته باشد برای انجام استراتژی های مختلف در حالتهای گوناگون جنگ مورد نیاز است چون تاکنیکهای جنگی و مکان میدان جنگ به رفتار دشمن نیز بستگی دارد و باید بتواند به مرور زمان تغییر کند.
2- بهینه سازی چند هدفه
2-1- توضیح در مورد فرمولبندی مسئله
موقعیت های جنگی که بر اساس قابلیتهای نیروهای تهدید کننده، شرایط جنگ و قابلیت نیروهای خودی مشخص می شوند تماما می توانند توسط نرم افزار THUNDER شبیه سازی شوند. فایل مشخصات جنگی معمولا توسط کاربر داده می شود. این موقعیت های جنگی مستقیما توسط عقیده و نظر یک تحلیل گر مشخص می شود و وظیفه بسیار وقتگیری نیز می باشد. این موضوع همیشه باعث تولید نتایج مستحکمی نمی شود چون خبرگی نرم افزار نمی تواند مسائل دینامیکی و اتفاقی ناشناخته را در شبیه سازی درک کند. این موضوع باعث این می شود که رابطه های بین ورودیها و خروجیهای THUNDER به خوبی درک نشود. هر موقعیت جنگی نیاز به خصوصیات خود را دارد. بعنوان یک مثال در این مطالعه ، فقط 4 موقعیت جنگی و 15 روز جنگ بعنوان ورودی استفاده شده است. موقعیتهای در نظر گرفته شده عبارتند از بی اثر کردن حمله متخاصم هوایی استراتژیک (OCA) محجور کردن هدف استراتژیک (STI) محجور کردن وسیع هوایی (DSEAD). موقعیتهای (OCA) و (STI) و (INI)، موقعیتهای هوا به زمین می باشند. OCA در مقابل Airbase و موقعیت INI در مقابل واحد های متحرک بر روی شبکه و در پادگان، آسان کردk عملیات لوجسیتکی، شبکه هایِ ترابری، نقاط مورد بازرسی و دفاع هوایی پیچیده می باشد. موقعیت STI در مقابل هدفهای استراتژیک می باشد. موقعیت DSEAD یک موقعیت باز دارنده برای ارتش دفاع هوایی است و در مقابل سایتهای هوایی انجام می گیرد. نرم افزار THUNDER می توان با دید یک بازی دو نفره دیده شود که رنگ آبی نشان دهنده طرف خودی و رنگ قرمز نشان دهنده طرف دشمن است . با توجه به این توضیحات توابع هدف ما چنین خواهند بود.
1- مینمم کردن زمینهایی که طرف آبی از دست می دهد
2- مینمم کردن از بین رفتن هواپیماهای طرف آبی
3- ماکزیمم کردن تعداد کشته های هدفهای استراتژیک طرف قرمز
4- ماکزیمم کردن تعداد کشته های طرف قرمز
موارد گفته شده یک حالت عمومی برای مسائل بهینه سازی چند هدفه می باشند زیرا منظورمان بهینه کردن چهار تابع هدف بالا بصورت همزمان می باشد. خروجیهای نرم افزار THUNDER (زمینهای از دست رفته هواپیماهای از دست رفته تعداد کشته های هدف استراتژیک و تعداد کشته های طرف دشمن) با یک امتیاز مینیمم و یک امتیاز ماکزیمم، مقدار دهی می شوند. این مقادیر ماکزیمم و مینیمم می تواند 2 و 1 باشد. مقادیر بین این دو عدد می توانند با میان یابی بین بهترین حالت و بدترین حالت مشخص شوند که نیازمند اطلاعات مجربی می باشد.
2-2- الگوریتم ژنتیکی قرار دادی ما تابع لیاقت وزنی استاتیک
در ابتدا، این مسئله بهینه سازی چند هدفه به یک شکل مفید برای استفاده مستقیم از الگوریتم ژنتیکی تبدیل می شود که بتواند از تابع لیاقت استاتیکی استفاده کند. تابع لیاقت پایه مربعی مورد استفاده قرار گرفت چون در مقایسه با دیگر توابع لیاقت فرض شده، نتایج بهتری را بدست می دهد.
خلاصه
1- مقدمه
1-1- معرفی ها
2-1- نسبت دهی لیاقت و ماندگاری واگرایی
3-1- توضیح صورت مسئله
2- بهینه سازی چند هدفه
2-2- الگوریتم ژنتیکی قرار دادی ما تابع لیاقت وزنی استاتیک
3-2- الگوریتم ژنتیکی سازگاری یافته با تابع لیاقت وزنی قانونمند
3- نتایج و بحث
4-نتیجه گیری