تقریبا همه آنچه برای یک ارائه هوشمندانه، خلاقانه و تاثیرگذار بذان نیازمندیم

اختصاصی از اینو دیدی تقریبا همه آنچه برای یک ارائه هوشمندانه، خلاقانه و تاثیرگذار بذان نیازمندیم دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

امروز قصد دارم درباره یکی از جدیدترین عوامل مرگ و میر بشر با شما صحبت کنم ...

تم زیبای Fish برای سیستم عامل گسترده ویندوز

اختصاصی از اینو دیدی تم زیبای Fish برای سیستم عامل گسترده ویندوز دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

با عرض سلام و احترام .

 برآن شدیم تا بنا به نیاز برخی کاربران اقدام به تهیه و گردآوری برخی از تم های سیستم های رایانه ای برای سیستم عامل گسترده ویندوز شویم . سعی کردیم تا بهترین ها را چه از لحاظ کیفیت بالای تصاویر گرافیکی و طبیعی و چه از لحاظ ساختار تنظیم رنگ پنجره ها گرد آوریم .

مشخصات محصول

 نام تم : Fish

محتوای تم : حیوانات آبی (ماهی)

قیمت تم : 500 تومان

سیستم عامل نیاز : ویندوز

حجم : 8.55 مگابایت

فرمت فایل دانلود : Zip

فرمت فایل اصلی: ThemePack

تعداد تصاویر پس زمینه : 9

کاربران گرامی ما در ابتدای راه ایم و برای صداقت شما احترام بسیاری قائل هستیم. اگر از کیفیت حجم قیمت و یا هر مورد دیگری ناراضی هستید حتما آنرا با ما در میان بگذارید. ما به صداقت و مصلحت خواهی کاربر اعتقاد داریم.

ما را با نظرات خود یاری رسانید.

فروشگاه فکر آبی.

ترجمه مقاله مدیریت مشارکتی سیستم پویا برای توسعه سازمانی

اختصاصی از اینو دیدی ترجمه مقاله مدیریت مشارکتی سیستم پویا برای توسعه سازمانی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

همبستگی معناداری بین تساوی طلبی و مدریت مشارکتی وجود داشت با ضریب همبستگی ۵۲/۰ تجزیه و تحلیل بیشتری که برای ترکیب مولفه های مشارکت سازمانی انجام گرفت، پیش بینی کننده بهتری از مدیریت مشاکرتی بود. به همین دلیل ، تحلیل رگرسیون چندگانه استفاده شده بود. بنابراین هم همبستگی پیرسون و هم تحلیل رگرسیون برای آزمون تاثیر متغیرها مورد استفاده قرار گرفت. این نتایج نشان می دهند که شفافیت در ۰۵/۰ معنادار بود(۰ ۰۳۵/ )، همکاری در سطح ۰۵/۰ معنادار بود (۰ ۰۱۵/ ) و احترام ۲۰/۰ . سایر فاکتورها شامل تعیین اهداف جمعی، کر تیمی و اعتماد در سطح ۰۱/۰ معنادار بود ( ۰/۰ ). از این ۶ فاکتور، تعیین اهداف جمعی بیشترین همبستگی رگرسیونی را با مدیریت مشارکتی داشت با ضریب بتای ۰ ۲۷۲/ ، در کل، تفاوت معناداری بین معلمان مقاطع تحصیلی مختلف از لحاظ احساس مشارکت سازمانی آنها وجود داشت. با این حال، هیچ تفاوت معناداری بین سطح تحصیلات معلمان از لحاظ مولفه های اعتماد، سهیم کردن قدرت و ارتباط وجود نداشت. گرایشی نیز وجود دارد مبنی بر اینکه افزایش در سطح تحصیلات ممکن است مشارکت سازمانی را کاهش دهد. معلمان بر این باورند که افزایش در گروه های سنی می تواند باعث افزایش مشارکت سازمانی شود، به استثنای گروه سنی -۳۱ ۴۰ ساله. در کل تفاوت معناداری در میان معلمان مقاطع مختلف تحصیلی از لحاظ درک آنها از مدیریت مشارکتی وجود داشت. معلمان بر این باور بودند که افزایش در مقاطع تحصیلی می تواند مدیریت مشارکتی را کاهش دهد. همچنین تفاوت معناداری در بین معلمان گروه های سنی مختلف از لحاظ احساس آنها از مدیریت مشارکتی وجود داشت. به هر حال هیچ تفاوتمعناداری در میان گروه های سنی معلمان در مولفه های تعیین و درونی کردن ارزش و تعیین و پذیرش اهداف وجود نداشت. معلمان بر این باور بودند که افزایش در گروه های سنی ممکن است باعث افزایش مدیریت مشارکتی شود به استثنای گروه های سنی ۴۰ -۳۱ ساله.

In general, there were significant differences among teachers of different educational levels with regards to their perception of PM. However, there were no significant differences among the educational levels of teachers in the components of Trust, Share power and Communication. The tendency was that an increase in the levels of education could decrease PM. Also, there were significant differences among teachers of different age group with regards to their perception of PM. Teachers believe an increase in the group of age could increase in PM except in age group 31 to 40 years. In general, there were significant differences among teachers of different educational levels with regards to their perception of OC. Teachers believe an increase in the levels of education could decrease in OC. Also, there were significant differences among teachers of different age group with regards to their perception of OC. However, there were no significant differences among the age group of teachers in the components of Identification and internalization value and Identification and acceptance goal. Teachers believe an increase in the group of age could increase in OC except in age group 31 to 40 years.

————-

مشخصات مقاله:

عنوان لاتین: Current thinking and future view: participatory management a dynamic system for developing organizational commitment

فرمت مقاله لاتین: PDF

عنوان ترجمه شده فارسی : مدیریت مشارکتی یک سیستم پویا برای توسعه ی مشارکت سازمانی

تعداد صفحات ترجمه: ۱۰

مقاله راهنمای سرمایه‌گذاران غیرحرفه‌ای برای سرمایه‌گذاری در بورس

اختصاصی از اینو دیدی مقاله راهنمای سرمایه‌گذاران غیرحرفه‌ای برای سرمایه‌گذاری در بورس دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

ضمن تایید اقدام شما برای این‌که پس‌اندازهای خود را از طریق بازار سرمایه به تولید مولد تبدیل کنید، به‌اطلاع جناب‌عالی/ سرکار می‌رساند که بازار سرمایه در کنار بازده‌های خوبی که در طی سال‌های نسبتاً طولانی داشته است، متضمن ریسک نیز می‌باشد.

بنابراین، توصیه‌های زیر را درنظر داشته باشید و پس از آن اقدام به سرمایه‌گذاری کنید.

1. در صورتی‌که پس‌انداز شما زیر 30 میلیون ریال است، توصیه نمی‌شود که در بازار سرمایه سرمایه‌گذاری کنید. بهترین محل برای سرمایه‌گذاری این وجوه بازار پول یعنی بانک‌هاست. علت آن است که امکان نیاز فوری شما به این وجوه بسیار بالا خواهد بود، و بهتر است از چنین حداقلی برای پشتوانة زندگی خود استفاده کنید، و این پس‌اندازها را به‌شکلی نگاه دارید که نقدشوندگی بالا دارند، و بدون ریسک‌اند.
2. درصورتی‌که با مبالغ در اختیار می‌توانید کاری را شروع کنید که دوست دارید، یعنی خود مستقیماً آن را به یک دارایی سرمایه‌ای ( به یک کار فیزیکی و عملی ) تبدیل کنید، به جای این‌که سهام بخرید، بهتر است همان کار را بکنید. البته، باید مطمئن شوید که در آن کار موفق می‌شوید. بنابراین، به‌هیچ وجه توصیه نمی‌شود که وسیلة کار خود را بفروشید و به خرید و فروش سهام بپردازید. مثلاً، توصیه نمی‌شود کامیون خود را که وسیلة کار شماست و یا کارگاه خیاطی، آموزشگاه حرفه‌ای، مطب و یا شرکت خود را بفروشید و با آن در بازار سرمایه حضور یابید. اول باید کار خود را بتوانید انجام دهید و بعد در بازار سرمایه، پس‌اندازهای خود را سرمایه‌گذاری کنید.
3. مسکن ضرورتی تام دارد و برای هر شهروند ایرانی و خانوادة او تهیة مسکن امری حیاتی است. بنابراین، اگر بین خرید مسکن و خرید سهام می‌خواهید تصمیم بگیرید، توصیه می‌کنیم نسبت به خرید مسکن اقدام کنید. هرگز مسکن خود را نفروشید تا وجوه آن را به خرید سهام اختصاص دهید.
4. اگر حرفه‌ای نیستید، تسهیلات نگیرید و از دیگران قرض نکنید تا سهام بخرید. به کسانی‌ هم که مدعی‌اند وجوه شما را به نرخ بالایی از شما دریافت می‌کنند تا در بازار سرمایه‌گذاری کنند، وجهی ندهید.
5. اگر تا به‌حال سهام نخریده‌اید، مطلع باشید که خرید سهام متضمن دریافت سود، دریافت سهام جایزه، شرکت در جلسات سالیانه‌ای که مجامع عمومی نام دارد و نیز شرکت در افزایش سرمایه می‌باشد. بنابراین، باید با این موضوعات ساده که سود چیست، شرکت‌ها چه‌گونه افزایش سرمایه می‌دهند، و چه‌گونه باید در مجامع عمومی حضور یابید، آشنا شوید. به‌علاوه، اگر سهام دارید، حتماً در مجامع عمومی شرکت‌ها حضور یابید تا مراحل کار را فرابگیرید.

این مقاله به صورت  ورد (docx ) می باشد و تعداد صفحات آن 26صفحه  آماده پرینت می باشد

چیزی که این مقالات را متمایز کرده است آماده پرینت بودن مقالات می باشد تا خریدار از خرید خود راضی باشد

مقالات را با ورژن  office2010  به بالا بازکنید

ترجمه مقاله یک سیستم خبره فازی – عصبی برای تشخیص

اختصاصی از اینو دیدی ترجمه مقاله یک سیستم خبره فازی – عصبی برای تشخیص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع :

ترجمه مقاله یک سیستم خبره فازی – عصبی برای تشخیص

( فایل word قابل ویرایش )
تعداد صفحات : ۱۵ صفحه ترجمه + ۱۲ صفحه اصل مقاله

چکیده:

منطق فازی،یک شبکه عصبی و سیستم خبره است که برای ایجاد یک سیستم تشخیصی ترکیبی با یکدیگر ترکیب شده اند.با استفاده از چنین سیستمی ما یک روش جدید برای فراگیری مبانی دانش استفاده می کنیم. سیستم ما شامل یک سیستم خبره فازی همراه با یک بیس دانشی با منبع دوگانه است. دو سری قوانین لازم هستند ، که به صورت استنباطی از مثالهای ارائه شده و به صورت استقرایی توسط فیزیک دانان بدست آمده اند. یک شبکه عصبی فازی سعی میکند که از داده های نمونه یاد گرفته و این اجازه را می دهد که قوانین فازی برای دانش پایه را استخراج کنیم.تشخیص electroencephalograms با تفسیر عناصر نموداری بعنوان یک نوع مشاهده در روش ما بکار گرفته می شود. نتایج اولیه نشان دهنده احتمالات مورد نظر با استفاده از روش ما می باشد.

۱- مقدمه:

روشهای تکراری شناسایی و ارزیابی پدیده خاص را کار تشخیصی می نامند ،که یکی از کاربردهای اصلی برای هوش مصنوعی (AI) می باشد. با توجه به اینکه رنج وسیعی از چنین کاربرهای تشخیصی وجود دارد . اگرچه رنج وسیعی از چنین کاربردهای تشخیصی در پزشکی وجود دارد ولی این بخش مورد توجه استفاده کنندگام از هوش مصنوعی قرار دارد. عمومی ترین روشهای AI در بخش پزشکی مبتنی بر دانش و مدلسازی رفتار تشخیصی متخصصان است .  انواع مختلفی از چنین سیستمهای خبره ای از زمانی که SHRTLIFFE روش SHRTLIFFE MYCIN   را بعنوان یک سیستم خبره برای تشخیص آسیبهای خونی انسان طراحی و معرفی کرد ، بوسیله پزشکان مورد استفاده قرار گرفته است. یکی از بزرگترین مشکلات بر سر راه طراحی یک سیستم خبره مناسب ، گردآوری و دانش پایه آن است. ما روش جدیدی را معرفی میکنیم که در آن دانش پایه با منبع دوگانه بوسیله یادگیری قیاسی واستقرایی ایجاد می شود. شیکه های عصبی نیز از این راه برای تشخیص استفاده میکنند . آنها قادرند رابطه بین مجموعه داده ها را با داشتن اطلاعات نمونه که نشاندهنده لایه های ورودی و خروجی آنها است ،یاد بگیرند. در حوزه تشخیص الگو در داده های پزشکی ، شبکه های عصبی زیر بنای روشهایی است که باعث دستیابی به نتایج قابل توجهی شده اند. برای انجام وظیفه چمع آوری دانش پایه که بخشی از روش ترکیبی ما است ، شبکه های عصبی جدیدی معرفی شده اند. منطق فازی که در علوم پزشکی نیز ظاهر شده اند ، با توضیحات شفاهی مبهم سروکار دارند. واژه هایی همانند کم ، زیاد یا احتمالاً برای مدلسازی با استفاده از روشهای منطقی مرسوم ،دشوار هستند. متغیرهای زبانی معرفی شده بوسیله توضیحات فازی ، توضیحات شبه گفتاری نزدیک به گفتارهای یک شخص طیبعی است. تمامی روشهای بالا دارای مزایا و معایبی هستند که در بخش ۲ توضیح داده خواهند شد. ترکیب این روشها نه تنها باعث افزایش مزیتها آن می شود بلکه باعث حذف برخی از نقاط ضعف آنها نیز میشود. تاکنون فقط چند روش در تشخیص پزشکی ، روشهای چندگانه هوش مصنوعی را با هم ترکیب کرده اند، که البته با مدلسازی یک پروسه تشریحی پزشکی به نتایج خوبی هم رسیده اند.

Abstract

Fuzzy Logic, a neural network and an expert system are combined to build a hybrid diagnosis system.  With this system we introduce a new approach to the acquisition of knowledge bases. Our system consists of a fuzzy expert system with a dual source knowledge base. Two sets of rules are acquired, inductively from given examples and deductively formulated by a physician. A fuzzy neural network serves to learn from sample data and allows to extract fuzzy rules for the knowledge base. The diagnosis of electroencephalograms by interpretation of graphoelements serves as visualization for our approach. Preliminary results demonstrate the promising possibilities offered by our method.

۱ Introduction

Repetitively applied cognitive tasks of recognizing and evaluating certain phenomena, called diagnostic tasks, are among the main applications for Artificial Intelligence

(AI). As there exists a vast variety of such diagnostic tasks in medicine, it has always belonged to the spectrum of potential users of Artificial Intelligence. Most popular among AI methods in medicine are knowledge based systems [Buchanan and Shortliffe, 1985], modeling the diagnostic behaviour of experts.