پاورپوینت درباره استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده
پاورپوینت درباره استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده
لینک دانلود و خرید پایین توضیحات دسته بندی: Powerpoint نوع فایل: ppt (قابل ویرایش و آماده پرینت ) تعداد اسلاید: 39 اسلاید قسمتی از متن فایل دانلودی فهرست مطالب تشخیص گوینده استخراج ویژگی برای تشخیص گوینده مسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگی‌ها معیار مقایسه دسته‌بندی کننده‌ها دسته‌بندی کننده خطی پیدا کردن دسته‌بندی خطی بهینه استفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته حالت خطای یادگیری غیر صفر تشخیص گوینده تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر استفاده از ویژگیهای صوتی برای تشخیص دو روش کلی: ¡ساخت مدل برای هر گوینده و تطبیق دادن نمونه جدید با مدلها ¡سعی در تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر استخراج ویژگی برای کاهش ابعاد تعداد زیاد نمونه در صدای ذخیره شده ¡حداقل 8 کیلو هرتز، 8 بیت برای هر نمونه (64 کیلو بیت بر ثانیه) نیاز به این دقت برای پخش صدا و بازسازی موج تغییر آهسته ویژگیهای صدا در طول زمان امکان نمایش و ذخیره یک پنجره (فریم) ...دانلود پاورپوینت سیستمهای پشتیبان تصمیم DSS
دانلود پاورپوینت سیستمهای پشتیبان تصمیم DSS
دانلود پاورپوینت سیستمهای پشتیبان تصمیم DSS 97 اسلاید ماهیت مدیریت چیست؟ برنامه ریزی تصمیم گیری در خصوص اینکه چه کاری بشود. اجرا تصمیم گیری در خصوص اینکه چگونه کار را انجام دهیم. نظارت تصمیم گیری در خصوص اینکه چه مشکلی رخ داده است و راه حل آن چیست؟ •برخی ماهیت مدیریت را چیزی جز تصمیم گیری نمی‌دانند. •مدیر = تصمیم گیر •در عصر حاضر –تصمیم گیری، یک هنر است نه یک عمل ساده و مبتنی بر سعی و خطا دانلود بلافاصله بعد از خرید #مدیریت ...پاورپوینت درباره استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده
پاورپوینت درباره استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده
لینک دانلود و خرید پایین توضیحات دسته بندی: Powerpoint نوع فایل: ppt (قابل ویرایش و آماده پرینت ) تعداد اسلاید: 39 اسلاید قسمتی از متن فایل دانلودی فهرست مطالب تشخیص گوینده استخراج ویژگی برای تشخیص گوینده مسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگی‌ها معیار مقایسه دسته‌بندی کننده‌ها دسته‌بندی کننده خطی پیدا کردن دسته‌بندی خطی بهینه استفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته حالت خطای یادگیری غیر صفر تشخیص گوینده تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر استفاده از ویژگیهای صوتی برای تشخیص دو روش کلی: ¡ساخت مدل برای هر گوینده و تطبیق دادن نمونه جدید با مدلها ¡سعی در تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر استخراج ویژگی برای کاهش ابعاد تعداد زیاد نمونه در صدای ذخیره شده ¡حداقل 8 کیلو هرتز، 8 بیت برای هر نمونه (64 کیلو بیت بر ثانیه) نیاز به این دقت برای پخش صدا و بازسازی موج تغییر آهسته ویژگیهای صدا در طول زمان امکان نمایش و ذخیره یک پنجره (فریم) ...پاورپوینت درباره استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده
پاورپوینت درباره استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده
لینک دانلود و خرید پایین توضیحات دسته بندی: Powerpoint نوع فایل: ppt (قابل ویرایش و آماده پرینت ) تعداد اسلاید: 39 اسلاید قسمتی از متن فایل دانلودی استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده فهرست مطالب ¡تشخیص گوینده ¡استخراج ویژگی برای تشخیص گوینده ¡مسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگی‌ها ¡معیار مقایسه دسته‌بندی کننده‌ها ¡دسته‌بندی کننده خطی ¡پیدا کردن دسته‌بندی خطی بهینه ¡استفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته ¡حالت خطای یادگیری غیر صفر تشخیص گوینده تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر استفاده از ویژگیهای صوتی برای تشخیص دو روش کلی: ¡ساخت مدل برای هر گوینده و تطبیق دادن نمونه جدید با مدلها ¡سعی در تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر استخراج ویژگی برای کاهش ابعاد تعداد زیاد نمونه در صدای ذخیره شده ¡حداقل 8 کیلو هرتز، 8 بیت برای هر نمونه (64 کیلو بیت بر ثانیه) نیاز به این دقت برای پ ...پاورپوینت استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای تشخیص گوینده
پاورپوینت استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای تشخیص گوینده
فرمت فایل : پاورپوینت قابل ویرایش تعداد اسلاید: 39 قسمتی از پاورپوینت : فهرست مطالب تشخیص گوینده استخراج ویژگی برای تشخیص گوینده مسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگی‌ها معیار مقایسه دسته‌بندی کننده‌ها دسته‌بندی کننده خطی پیدا کردن دسته‌بندی خطی بهینه استفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته حالت خطای یادگیری غیر صفر تشخیص گوینده تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر استفاده از ویژگیهای صوتی برای تشخیص دو روش کلی: ساخت مدل برای هر گوینده و تطبیق دادن نمونه جدید با مدلها سعی در تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر استخراج ویژگی برای کاهش ابعاد تعداد زیاد نمونه در صدای ذخیره شده حداقل 8 کیلو هرتز، 8 بیت برای هر نمونه (64 کیلو بیت بر ثانیه) نیاز به این دقت برای پخش صدا و بازسازی موج تغییر آهسته ویژگیهای صدا در طول زمان امکان نمایش و ذخیره یک پنجره (فریم) نسبتا طولانی (10 تا 25 میلی ثانیه) با تعداد کمی ویژگی نمایش یک پنجره ...دانلود ترجمه مقاله نقش توانمند سازی سیستم های پشتیبان تصمیم در یادگیری سازمانی
دانلود ترجمه مقاله نقش توانمند سازی سیستم های پشتیبان تصمیم در یادگیری سازمانی
دانلود ترجمه مقاله نقش توانمند سازی سیستم های پشتیبان تصمیم در یادگیری سازمانی
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:2002
تعداد صفحه ترجمه:21
تعداد صفحه فایل انگلیسی:13
موضوع انگلیسی :The enabling role of decision support systems in
organizational learning
موضوع فارسی:دانلود ترجمه مقاله نقش توانمند سازی سیستم های پشتیبان تصمیم در یادگیری سازمانی
چکیده انگلیسی:Organizations routinely process information, make decisions, and implement them. Recent advances in computer and
communications technologies have changed the way in which organizations perform these functions. Decision support systems
(DSSs) are a major category of tools that an organization utilizes to support and enhance its decision-making activities.
Traditionally, organizations are considered to have a predefined and static set of goals. However, in order to stay competitive
and survive in today’s dynamic environment, organizations must be able to quickly respond and adapt to changes in their
business settings. Such changes could be due to technological advances, growing and changing customer demands, competitive
forces, changes in the labor force, environmental and political concerns, societal impacts, security concerns, and others. In
recent years, the field of DSS has become more sophisticated to encompass such paradigms as expert systems (ESs), intelligent
DSSs, active DSSs, and adaptive DSSs. Artificial intelligence (AI)-based techniques are being embedded in many DSS
applications, thus enhancing the support capabilities of the DSS. Such paradigms have application potential in both individual
and organizational learning contexts. However, the degree to which current DSSs can support organizational learning has yet to
be investigated in depth. This paper examines the learning strategies employed by organizations and DSSs and provides a
framework to demonstrate how a DSS can enhance organizational learning. D 2002 Elsevier Science B.V. All rights reserved
چکیده فارسی:سازمان ها به طور عادی اطلاعات را پردازش می کنند، تصمیماتی را اتخاذ نموده و آنها را اجرا می کنند. پیشرفت های اخیر در کامپیوتر و تکنولوژی های ارتباطات طریقه انجام هر یک از وظایف سازمان را تغییر داده است. سیستم های پشتیبان تصمیم (DSSs) یک دسته مهم از ابزار هایی هستند که یک سازمان برای پشتیبانی و ارتقاء فعالیت های تصمیم گیریش مورد استفاده قرار می دهد. به طور سنتی، سازمان ها به دنبال این هستند که یک سری اهداف از پیش تعیین شده و ثابت داشته باشند. اما برای حفظ جایگاه رقابتی و بقاء در محیط پویای امروز سازمان ها باید توانایی واکنش سریع نشان دادن و وفق پیدا کردن با تغییرات در وضعیت کسب و کارش را داشته باشند. برخی تغییرات می تواند به دلیل پیشرفت های فنی، رشد و تغییر تقاضای مشتریان، الزامات رقابتی، تغییر در نیروی کار، تاثیرات محیطی و سیاسی، فشارهای اجتماعی، نگرانی های امنیتی و غیره باشد. در سال های اخیر حوزه DSS بسیار تخصصی تر شده است و در برگیرنده پارادایم هایی همچون سیستم های خبره(ESs)، DSS های هوشمند، DSSهای فعال و DSSهای سازگارپذیر می باشد. هوش مصنوعی(AI) بر پایه فنونی است که در بسیاری از کاربردهای DSS به کار گرفته شده اند، از اینرو قابلیت های پشتیبانی DSS افزایش می یابد. برخی پارادایم ها دارای کاربرد بالقوه در هر دو زمینه یادگیری سازمانی و فردی می باشند. هرچند میزان اینکه هر یک از DSSهای موجود می توانند یادگیری سازمانی را تقویت کنند هنوز به طور جدی مورد بحث است. این مقاله استراتژی های یادگیری به کارگرفته شده توسط سازمان ها و DSSها را مورد آزمون قرار می دهد و یک چارچوب را به منظور شرح اینکه چگونه یک DSS می تواند یادگیری سازمانی را ارتقاء دهد، ارائه می دهد
