در این بسته آموزشی سعی داریم تا شما را با نحوه ساخت فلشر 8 کانال با قابلیت تغییر افکت وکنترل سرعت افکت ها آشنا کنیم. این بسته شامل فایلهای:
می باشد.
تصاویر فایل شبیه سازی
برای خرید فایل پروژه از لینک پایین استفاده کنید.
در صورت هرگونه سوال از قسمت تماس با ما استفاده کنید .
کنش پژوهی فردی 1 فصل دوم فیزیک دوم ریاضی, تدریس سرعت متوسط و سرعت لحظه ای
فرمت فایل: ورد
تعداد صفحه: 9
بخشی از متن:
الف: بیان مسئله
در این طرح، فصل دوم فیزیک دوم ریاضی، سرعت متوسط و سرعت لحظه ای مورد بررسی و تدریس قرار گرفته است. با توجه به اینکه معلم بعد هر مبحث، زمان کافی برای حل تمرین برای دانش آموزان نداشت، در کلاس سوال کم حل می شد. و مثال های کتاب هم در کلاس حل نمی شد و از آن ها خواسته می شد که در خانه حل کنند و اگر مشکلی داشته باشند، در جلسه ی بعد بپرسند. این امر سبب بی رغبتی دانش آموز در یادگیری می شد. با پیشنهاد و هماهنگی با معلم، مبحث سرعت متوسط و سرعت لحظه ای برای بررسی و تدریس انتخاب شد تا با استفاده از روش های تدریس فعال و توجه به عوامل مربوط به رشد ذهنی دانش آموزان تدریس شود.
ب: تحلیل موقعیت تدریس
این طرح برای تدریس در کلاس دوم متوسطه دوم رشته ریاضی مدرسه دخترانه دولتی ولی اله اردشیری پیش بینی شده است ، مدرسه ای که در منطقه ای مناسب قرار گرفته ( خیابان شهید مطهری - بادی اله 9) و از لحاظ امکانات آموزشی و تهیه وسایل کمک آموزشی کمتر مشکلی به چشم می آید.
این کلاس دارای 30 دانش آموز دختر می باشد که با توجه به بررسی های انجام شده و پرسش از معلم مربوطه، یادگیری و نظم و انضباط دانش آموزان این کلاس به طور معمول در حد متوسط می باشد .
مبحث مورد نظر برای اولین بار در کلاس تدریس شد و قبل شروع درس برای دانش آموزان با مثال هایی ملموس، کاربرد مبحثی که قرار بر تدریس بود را برای آن ها بیان کردم و برایشان روشن شد.
پ: فرضیه ها و ارائه راه حل ها
فرضیه 1: فضای فیزیکی مدرسه در یادگیری دانش آموز و عملکرد دانش آموز موثر است.
تحقیقی که با تازگی توسط محققان دانشگاه سالفورد در انگلستان انجام شد، نشان می‌دهد که علاوه بر موقعیت مکانی مدرسه، فضای فیزیکی مدرسه و کلاس درس نیز نقش بسیار مهمی در یادگیری دانش‌آموزان ایفا می‌کند. در این پژوهش علمی 751 دانش‌آموز در 34 کلاس درس مورد بررسی قرار گرفتند. از دانش‌آموزان قبل از شروع سال تحصیلی و پس از اتمام آن ارزیابی تحصیلی به عمل آمد تا مقایسه‌ی این دو ارزیابی تأثیر فضای آموزشی بر فرایند یادگیری ریاضیات، مهارت خواندن و مهارت نوشتن را روشن سازد. شاخص های کلاس درس که در این تحقیق به عنوان متغیر در نظر گرفته شده بودند شامل تزئینات کلاس، نور طبیعی، کنترل صدای محیط، دما، کیفیت هوا و رنگ می‌شدند.
بازی بسیار زیبای سرعت بینهایت
این بازی با کیفیت بسیار عالی full hd وهمینطورباحجم بسیار کم30مگابایت برای شما آماده شده است.بازی فشرده شده است وپس از نصب حجم بازی به حات اولیه باز میگردد.
موسیقی بسیار زیبا ، گیم پلی بسیار عالی ،به هنراه انواع ماشین ها ومرحله ها....
سریع عجله کنید وبازی بسیار زیبای سرعت بینهایت را خریداری کنید.
لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
فرمت فایل word و قابل ویرایش و پرینت
تعداد صفحات: 64
راههای افزایش میزان و کیفیت استفاده از اینترنت در کشور
پیامدهای مثبت و منفی اینترنت به عنوان یک پدیده‌ی نوین در اجتماعات انسانی در حال گسترش است و این ابزار در سطح کلان، در ابعاد مختلف اقتصادی، سیاسی، اجتماعی و غیره منجر شده و نقش آن بر امنیت ملی جوامع و در روند ارتباطی سازمان‌ها با مشتریان و حتا بر روابط خانوادگی به طور موثر در حال توسعه است.
به گزارش خبرنگار فن‌آوری اطلاعات خبرگزاری دانشجویان ایران (ایسنا)، دیدگاه‌های متفاوتی وجود دارد که بر مبنای آن سازمان‌ها، شرکت‌ها و مراکز بازرگانی، تجاری و اقتصادی برای بهره‌وری لازم اطلاعاتی و زیرساخت اقتصادی پویا و فعال برای تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی، وابستگی شدیدی به آخرین اطلاعات و کسب آن از طریق اینترنت خواهند داشت.
جهان سوم نیز نیازمند اطلاعات علمی، فنی تجاری و غیره است؛ اطلاعاتی که حقیقتا برای این کشورها بسیار حیاتی و مهم است و در این میان شاید شبکه بین‌المللی اطلاع‌رسانی (اینترنت) پلی است تا جهان سوم از طریق آن با زدن یک راه میان‌بر به جهان اول قدم بگذارد.
کارشناسان امر معتقدند هزینه‌ی اینترنت در کشوری مانند ایران نسبت به میزان درآمد سرانه اشخاص، بالاست و همین امر موجب جلوگیری از گسترش این سرویس در ایران شده است و طبیعتا باعث شده در رابطه با میزان دسترسی به اینترنت، رتبه‌ی مناسبی در جهان نداشته باشیم.
شواهد نشان می‌دهند که مهم‌ترین دلیل قیمت بالای این سرویس در ایران گران بودن پهنای باند مورد نیاز ISP ها است که از طریق شرکت فن‌آوری اطلاعات و یا ICPها تامین می‌شود.
آمار هم از این حکایت دارند که در قیمت‌های خرده فروشی، هزینه پهنای باند چندین برابر قیمت جهانی است البته نباید منکر هزینه‌های انتقال پهنای باند به داخل کشور و تقسیم آن در کل کشور شد اما می توان با کاهش هزینه‌های پهنای باند میزان دسترسی به اینترنت را در کشور بالا ببرد.
در این خصوص مسعود ریاضیات ـ رییس انجمن کارفرمایان شرکت‌های اینترنتی ایران ـ در گفت‌وگو با خبرنگار ایسنا، با بیان این که با توجه به این که اینترنت یک پدیده‌ی اقتصادی بوده و سبب تسهیل امور و اطلاعات الکترونیکی می‌شود لذا باید نگاه‌ها نسبت به اینترنت و ارتقاء آن تغییر کند، اظهار کرد: اینترنت یک امر اقتصادی و بستری برای توسعه‌ی اقتصادی است به طوری که راههای اینترنت و تبادل اطلاعات بسیار موثر در پیشرفت اقتصاد کشور است.
به گفته‌ی او اینترنت یک پدیده‌ی اقتصادی مهم است که سبب کم رنگ شدن نقش راه‌ها در تبادل اطلاعات شده و باید مورد عنایت مسوولان دولت قرار گیرد.
رییس انجمن کارفرمایان شرکت‌های اینترنتی با تاکید بر اینکه با توجه به نقش موثر جاده‌ها و اتوبان در راههای کشور و تسهیل امور، لذا پرسرعت شدن اینترنت نیز از واجبات است، تصریح کرد: آماردهی وزارت ICT نسبت به بالا رفتن ضریب نفوذ اینترنت و تلفن همراه باید در مقایسه با کشورهای دیگر باشد.
همچنین داوود مدنی - کارشناس فن‌آوری اطلاعات - با بیان اینکه با توجه به وجود نگاه غیرعلمی و ناآگاهانه نسبت به اینترنت در کشور این موضوع هنوز به صورت فراگیر و همگانی مورد استفاده قرار نگرفته و علت آن نبود یک تعامل و وابستگی بین مراکز اداری صنعتی و دانشگاه‌ها است، اظهار کرد: کاربران اینترنت در سطوح مختلف برای تامین خواسته‌هایشان به نوعی از منابع و امکانات مختلف بهره می‌گیرند و برآورده کردن نیاز مراجعه‌کنندگان مختلف در هر سطح و گروهی از اهمیت ویژه و جامع بودن این منبع حکایت دارد.
به گفته‌ی او بانک اطلاعاتی کارآمدتر از اینترنت با اشتراک داده‌های کاربران آن در هر زمان و مکان با سرعتی به مراتب بالاتر از دیگر امکانات، وجود ندارد.
این کارشناس تاکید کرد: با گسترش اطلاعات اینترنت در هر لحظه و با افزودن سایت‌ها توسط کاربران بسیار در نقاط مختلف، اهمیت حضور و میزان استفاده و برخورداری از آن مورد سوال واقع می‌شود که ما در این بانک عظیم اطلاعات چه نقشی داریم.
مدنی گفـت: در جنبه‌های علمی و تحقیقاتی آمار چشم‌گیری از کاربران در جهت رشد کمی و کیفی سایت‌ها و وبلاگ‌ها به چشم نمی‌خورد اما این بدان معنی نیست که هرگز کاری نکرده‌ایم یا حضوری نداشتیم بلکه میزان کارکرد یا نوع حضور مثمرثمر ارزیابی نمی‌شود.
به گفته‌ی این کارشناس اغلب سایت‌های مختلف تجاری و اداری هم صرفا به شکل نمادین استفاده می‌شوند و موسسه دارنده آن سایت به داشتن یک نام و سایت در اینترنت بسنده کرده و اگر محتوای سایت‌هایشان به‌روز و کارآمد بود، می‌توانستیم در بخش‌های اقتصادی نیز شاهد خدمات
لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
فرمت فایل word و قابل ویرایش و پرینت
تعداد صفحات: 24
مقدمه
شبکه های عصبی چند لایه پیش خور1 به طور وسیعی د ر زمینه های متنوعی از قبیل طبقه بندی الگوها، پردازش تصاویر، تقریب توابع و ... مورد استفاده قرار گرفته است.
الگوریتم یادگیری پس انتشار خطا2، یکی از رایج ترین الگوریتم ها جهت آموزش شبکه های عصبی چند لایه پیش خور می باشد. این الگوریتم، تقریبی از الگوریتم بیشترین تنزل3 می باشد و در چارچوب یادگیری عملکردی 4 قرار می گیرد.
عمومیت یافتن الگوریتمBP ، بخاطر سادگی و کاربردهای موفقیت آمیزش در حل مسائل فنی- مهندسی می باشد.
علیرغم، موفقیت های کلی الگوریتم BP در یادگیری شبکه های عصبی چند لایه پیش خور هنوز، چندین مشکل اصلی وجود دارد:
- الگوریتم پس انتشار خطا، ممکن است به نقاط مینیمم محلی در فضای پارامتر، همگرا شود. بنابراین زمانی که الگوریتم BP همگرا می شود، نمی توان مطمئن شد که به یک جواب بهینه رسیده باشیم.
- سرعت همگرایی الگوریتم BP، خیلی آهسته است.
از این گذشته، همگرایی الگوریتم BP، به انتخاب مقادیر اولیه وزنهای شبکه، بردارهای بایاس و پارامترها موجود در الگوریتم، مانند نرخ یادگیری، وابسته است.
در این گزارش، با هدف بهبود الگوریتم BP، تکنیک های مختلفی ارائه شده است. نتایج شبیه سازیهای انجام شده نیز نشان می دهد، الگوریتم های پیشنهادی نسبت به الگوریتم استاندارد BP، از سرعت همگرایی بالاتری برخوردار هستند.
خلاصه ای از الگوریتم BP
از قانون یادگیری پس انتشار خطا (BP)، برای آموزش شبکه های عصبی چند لایه پیش خور که عموماً شبکه های چند لایه پرسپترون 5 (MLP) هم نامیده می شود، استفاده می شود، استفاده می کنند. به عبارتی توپولوژی شبکه های MLP، با قانون یادگیری پس انتشار خطا تکمیل می شود. این قانون تقریبی از الگوریتم بیشترین نزول (S.D) است و در چارچوب یادگیری عملکردی قرار می گیرد.
بطور خلاصه، فرایند پس انتشار خطا از دو مسیر اصلی تشکیل می شود. مسیر رفت6 و مسیر برگشت 7 .
در مسیر رفت، یک الگوی آموزشی به شبکه اعمال می شود و تأثیرات آن از طریق لایه های میانی به لایه خروجی انتشار می یابد تا اینکه
_________________________________
1. Multi-Layer Feedforward Neural Networks
2. Back-Propagation Algorithm
3. Steepest Descent (S.D)
4. Performance Learning
5. Multi Layer Perceptron
6. Forward Path
7. Backward Path
نهایتاً خروجی واقعی شبکه MLP، به دست می آید. در این مسیر، پارامترهای شبکه (ماتریس های وزن و بردارهای بایاس)، ثابت و بدون تغییر در نظر گرفته می شوند.
در مسیر برگشت، برعکس مسیر رفت، پارامترهای شبکه MLP تغییر و تنظیم می گردند. این تنظیمات بر اساس قانون یادگیری اصلاح خطا1 انجام می گیرد. سیگنال خطا، رد لایه خروجی شبکه تشکیل می گردد. بردار خطا برابر با اختلاف بین پاسخ مطلوب و پاسخ واقعی شبکه می باشد. مقدار خطا، پس از محاسبه، در مسیر برگشت از لایه خروجی و از طریق لایه های شبکه به سمت پاسخ مطلوب حرکت کند.
در شبکه های MLP، هر نرون دارای یک تابع تحریک غیر خطی است که از ویژگی مشتق پذیری برخوردار است. در این حالت، ارتباط بین پارامترهای شبکه و سیگنال خطا، کاملاً پیچیده و و غیر خطی می باشد، بنابراین مشتقات جزئی نسبت به پارامترهای شبکه به راحتی قابل محاسبه نیستند. جهت محاسبه مشتقات از قانون زنجیره ای2 معمول در جبر استفاده می شود.
فرمول بندی الگوریتم BP
الگوریتم یادگیری BP، بر اساس الگوریتم تقریبی SD است. تنظیم پارامترهای شبکه، مطابق با سیگنالهای خطا که بر اساس ارائه هر الگو به شبکه محاسبه می شود، صورت می گیرد.
الگوریتم بیشترین تنزل با معادلات زیر توصیف می شود:
(1)
(2)
به طوری WLji و bLj، پارامترهای نرون j ام در لایه iام است. α، نرخ یادگیری2 و F، میانگین مربعات خطا می باشد.
(3)
(4)
(5)
به طوریکه SLj(k)، حساسیت رفتار شبکه در لایه L ام است.
_________________________________
1. Error-Correctting Learning Rule
2. Chain Rule
3. Learning Rate
معایب الگوریتم استاندارد پس انتشار خطا1 (SBP)
الگوریتم BP، با فراهم آوردن روشی از نظر محاسباتی کارا، رنسانسی در شبکه های عصبی ایجاد نموده زیرا شبکه های MLP، با قانون یادگیری BP، بیشترین کاربرد را در حل مسائل فنی- مهندسی دارند.
با وجود، موفقیت های کلی این الگوریتم در یادگیری شبکه های عصبی چند لایه پیش خود، هنوز مشکلات اساسی نیز وجود دارد:
- اولاً سرعت همگرایی الگوریتم BP آهسته است.
همانطور که می دانیم، تغییرات ایجاد شده در پارامترهای شبکه (ماتریس های وزن و بردارهای بایاس)، پس از هر مرحله تکرار الگوریتم BP، به اندازه ، است، به طوریکه F، شاخص اجرایی، x پارامترهای شبکه و α، طول قدم یادگیری است.
از این، هر قدر طول قدم یادگیری، α، کوچکتر انتخاب گردد، تغییرات ایجاد شده در پارامترهای شبکه، پس از هر مرحله تکرار الگوریتم BP، کوچکتر خواهد بود، که این خود منجر به هموار گشتن مسیر حرت پارامترها به سمت مقادیر بهینه در فضای پارامترها می گردد. این مسئله موجب کندتر گشتن الگوریتم BP می گردد. بر عکس با افزایش طول قدم α، اگرچه نرخ یادگیری و سرعت یادگیری الگوریتم BP افزایش می یابد، لیکن تغییرات فاحشی در پارامترهای شکه از هر تکراربه تکرار بعد ایجاد می گردد، که گاهی اوقات موجب ناپایداری و نوسانی شدن شبکه می شود که به اصطلاح می گویند پارامترهای شبکه واگرا شده اند:
در شکل زیر، منحنی یادگیری شبکه برای جدا سازیالگوها در مسأله XOR، به ازای مقادیر مختلف نرخ یادگیری، نشان داده شده است. به ازای مقادیر کوچک، α، شبکه کند اما هموار، یاد نمی گیرد الگوهای XOR را از هم جدا نماید، ددر صورتی که به ازای 9/0= α شبکه واگرا می شود.
_________________________________
1. Standard Back-Propagation Algorithm
شکل (1). منحنی یادگیری شبکه برای نرخ های یادگیری مختلف در مسأله XOR
- ثانیاً احتمالاً به دام افتادن شبکه در نقاط مینیمم محلی وجود دارد.
در شبکه های MLP، میانگین مجوز خطا، در حالت کلی خیلی پیچیده است و از تعداد زیادی نقطه اکسترمم در فضای پارامترهای شبکه برخوردار می باشد. بنابراین الگوریتم پس انتشار خطا با شروع از روی یک سری شرایط اولیه پارامترهای شبکه، به نقطه مینیمم سراسری و با شروع از یک مجموعه شرایط اولیه دیگر به تقاط مینیمم محلی در فضای پارامترها همگرا می گردد، بنابراین زمانی که الگوریتم BP همگرا می شود، نمی توان مطمئن شد که به یک جواب بهینه رسیده باشیم.
- ثالثاً: همگرایی الگوریتم BP، به یقین مقادیر اولیه پارامترهای شبکه عصبی MLP وابسته است، بطوری که یک انتخاب خوب می تواند کمک بزرگی در همگرایی سریعتر الگوریتم BP فراهم آورد. برعکس انتخاب اولیه نادرست پارامترهای شبکه MLP، منجر به گیر افتادن شبکه در نقاط مینیمم محلی در فضای برداری پارامترهای شبکه می گردد که این خود منجر به این می شود که شبکه خیلی زودتر از معمول به موضعی بیفتد که منحنی یادگیری شبکه برای تعداد بزرگی از دفعات تکرار، تغییر نکند.
به عنوان مثال، فرض می کنیم مقدار اولیه پارامترهای شبکه خیلی بزرگ باشند، در حالی که می دانیم توابع تبدیل نرونها مخصوصاً در لایه های میانی از نوع زیگموئید هستند. در این حالت برای نرون i ام، اندازه ورودی تابع تبدیل (ni) خیلی بزرگ می باشد و خروجی نرون (ai) به مقدار 1± میل می کند. لذا مشتق بردار خروجی شبکه، a ، خیلی کوچک می باشد. فرض کنیم که باید مقدار واقعی ai، 1 باشد
