اموزش روت گوشی s7 اچ S7 Edge SM-G935F با اندروید 6.0.1

اختصاصی از اس فایل اموزش روت گوشی s7 اچ S7 Edge SM-G935F با اندروید 6.0.1 دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

کاربران عزیز این روت بر روی گوشی SM-g935f با اندروید 6.0.1 سازگار می باشد.

قبل انجام هر کاری ورژن و بولد نامبر گوشی خود را یاداشت فرمایید.

پیشنیازات

• نصب درایور دستگاه روی کامپیوتر :
• فعال کردن یو اس بی دیباگینگ : در پایین همین صفحه
• انلاک بوت لودر:اموزش در پایین همین صفحه
• باید به قسمت (تنظیمات گوشی )رفته و از انجا به قسمت (حسابها و پشتیبان گیری ) رفته و دو گزینه مربوط به (پشتیبان گیری از داده های من )و(بازیابی خودکار داده ها ) را خاموش کنید.
• باید به تنظیمات گوشی و از انجا به تنظیمات امنیتی رفته و قفل کنترل از راه دور سامسونگ را خاموش کرد.

ابتدا طبق اموزشهای زیر پیش بروید و چند گزینه را فعال کنید

آموزش فعالسازی دولوپر آپشن سامسونگ :

1 . به تنظیمات گوشییتان و به قسمت “About Phone” بروید.

about phone

2 . روی گزینه “Build Number” هشت بار کلیک کنید تا منوی “Developers Options” باز شود.

Tap on Build Number 8 Times

3 . حال قسمت “Developers Options” را در تنظیمات گوشییتان می بینید.

Samsung Galaxy Developer Option

نحوه آنلاک کردن بوت لودر سامسونگ :

1 . در تنظیمات، به قسمت “Developers Options” بروید.

Samsung Galaxy Developer Option

2 . گزینه “OEM Unlocking” را On کنید.

توجه کنید که اگر سامسونگ شما گزینه “OEM Unlocking” را نداشت بدین معنی است که گوشی شما بوت لودر ندارد و نیازی به آنلاک کردن آن نیست.

حال بوت لودر سامسونگ اندرویدی شما آنلاک و usb debugging نیز فعال شده است. به همین سادگی.

حال فایل زیر را بعد از خرید از زیپ خارج کرده و برنامه اودین را اجرا و فایل مخصوص گوشی را در قسمت ap برنامه odien اضافه کرده و بر روی گوشی رایت کنید.

تحقیق امنیت شبکه لایه بندی شده

اختصاصی از اس فایل تحقیق امنیت شبکه لایه بندی شده دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

رویکرد امنیتی لایه بندی شده روی نگهداری ابزارها و سیستمهای امنیتی و روال ها در پنج لایه مختلف در محیط فناوری اطلاعات متمرکز می گردد.

۱- پیرامون

۲- شبکه

۳- میزبان

۴- برنامه  کاربردی

۵- دیتا

منظور از پیرامون، اولین خط دفاعی نسبت به بیرون و به عبارتی به شبکه غیرقابل اعتماد است. «پیرامون» اولین و آخرین نقطه تماس برای دفاع امنیتی محافظت کننده شبکه است. این ناحیه ای است که شبکه به پایان می رسد و اینترنت آغاز می شود. پیرامون شامل یک یا چند فایروال و مجموعه ای از سرورهای به شدت کنترل شده است که در بخشی از پیرامون قرار دارند که بعنوان DMZ (demilitarized zone) شناخته می شود.

خود هیپنوتیزم2

اختصاصی از اس فایل خود هیپنوتیزم2 دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تصویرسازی ذهنی،اصل تحلیل مسلط،تضاد میان تخیل واراده،عدم تمایزبین تخیل واراده

تصاویرخود احساس،تصاویردگراحساس،

تعریف نفس

تکنیک کاریکاتوری،درمان فوربیا،جایگزین کردن عادتها

دانلود پاورپوینت مدیریت تیم ها - 26 اسلاید

اختصاصی از اس فایل دانلود پاورپوینت مدیریت تیم ها - 26 اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

—مدیر تیم مسئول برنامه ریزی و هدایت تیم است

—تجربه، مهارت و علاقه از ملزومات مدیر می باشد

—قانون کوه یخی در تیم های ورزشی

—موفقیت تیم ها بستگی به مدیریت تیم پشتیبانی دارد

—نقش مدیر تیم ها کاملا با تدارکات  تفاوت دارد

—یک مدیر موفق سهولت در تیم ایجاد می کند

مربی، مربیگری می کند، بازیکن، بازی می کند و بقیه کارها به عهده مدیر است

برای دانلود کل پاپورپوینت از لینک زیر استفاده کنید:

تحقیق جامع درباره بررسی و ارزیابی سیستمهای مبتنی بر شبکه عصبی

اختصاصی از اس فایل تحقیق جامع درباره بررسی و ارزیابی سیستمهای مبتنی بر شبکه عصبی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

 فرمت فایل : word (قابل ویرایش) تعداد صفحات : 79 صفحه

مقدمه :

شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network - ANN) یا به زبان ساده‌تر شبکه‌های عصبی سیستم‌ها و روش‌های محاسباتی نوینی هستند برای یادگیری ماشینی، نمایش دانش، و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سامانه‌های پیچیده. ایده اصلی این گونه شبکه‌ها (تا حدودی) الهام‌گرفته از شیوه کارکرد سیستم عصبی زیستی، برای پردازش داده‌ها، و اطلاعات به منظور یادگیری و ایجاد دانش قرار دارد. عنصر کلیدی این ایده، ایجاد ساختارهایی جدید برای سامانه پردازش اطلاعات است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پردازشی فوق العاده بهم‌پیوسته با نام نورون تشکیل شده که برای حل یک مسأله با هم هماهنگ عمل می‌کنند و توسط سیناپس‎ها(ارتباطات الکترومغناطیسی) اطلاعات را منتقل می‎کنند. در این شبکه‌ها اگر یک سلول آسیب ببیند بقیه سلول‎ها می‌توانند نبود آنرا جبران کرده، و نیز در بازسازی آن سهیم باشند. این شبکه‌ها قادر به یادگیری‎اند. مثلا با اعمال سوزش به سلول‎های عصبی لامسه، سلول‎ها یاد می‌گیرند که به طرف جسم داغ نروند و با این الگوریتم سیستم می‌آموزد که خطای خود را اصلاح کند. یادگیری در این سیستم‎ها به صورت تطبیقی صورت می‌گیرد، یعنی با استفاده ازمثال‎ها وزن سیناپس‎ها به گونه‌ای تغییر می‌کند که در صورت دادن ورودی‎های جدید، سیستم پاسخ درستی تولید کند.

توافق دقیقی بر تعریف شبکه عصبی در میان محققان وجود ندارد؛ اما اغلب آنها موافقند که شبکه عصبی شامل شبکه‎ای از عناصر پردازش ساده (نورونها) است، که می‌تواند رفتار پیچیده کلی تعیین شده‎ای از ارتباط بین عناصر پردازش و پارامترهای عنصر را نمایش دهد. منبع اصلی و الهام بخش برای این تکنیک، از آزمایش سیستم مرکزی عصبی و نورونها (آکسون‎ها، شاخه‌های متعدد سلولهای عصبی و محلهای تماس دو عصب)نشأت گرفته‌است، که یکی از قابل توجه‎ترین عناصر پردازش اطلاعات سیستم عصبی را تشکیل می‎دهد. در یک مدل شبکه عصبی، گره‎های ساده (بطور گسترده نورون، نئورونها، "PE" ها (عناصر پردازش) یا واحدها) برای تشکیل شبکه‎ای از گره‎ها، به هم متصل شده اند،به همین دلیل به آن، اصطلاح"شبکه‎های عصبی" اطلاق می‎شود. در حالی که یک شبکه عصبی نباید به خودی خود سازگارپذیر باشد، استفاده عملی از آن بواسطه الگوریتمهایی امکان پذیر است، که جهت تغییر وزن ارتباطات در شبکه (به منظور تولید سیگنال موردنظر) طراحی شده باشد.

با استفاده از دانش برنامه‌نویسی رایانه می‌توان ساختار داده‌ای طراحی کرد که همانند یک نرون عمل نماید. سپس با ایجاد شبکه‌ای از این نورون‌های مصنوعی به هم پیوسته، ایجاد یک الگوریتم آموزشی برای شبکه و اعمال این الگوریتم به شبکه آن را آموزش داد.

این شبکه‌ها برای تخمین (Estimation) و تقریب (Approximation)کارایی بسیار بالایی از خود نشان داده‌اند. گستره کاربرد این مدل‌های ریاضی بر گرفته از عملکرد مغز انسان، بسیار وسیع می‌باشد که به عنوان چند نمونه کوچک می‌توان استفاده از این ابزار ریاضی در پردازش سیگنال‌های بیولوییکی، مخابراتی و الکترونیکی تا کمک در نجوم و فضا نوردی را نام برد.
اگر یک شبکه را هم‌ارز با یک گراف بدانیم، فرآیند آموزش شبکه تعیین نمودن وزن هر یال و bias اولیه خواهد بود.

تاریخچه شبکه‌های عصبی مصنوعی

از قرن نوزدهم به طور همزمان اما جداگانه از سویی نروفیزیولوزیست‎ها سعی کردند سیستم یادگیری و تجزیه و تحلیل مغز را کشف کنند، و از سوی دیگر ریاضیدانان تلاش کردند تا مدل ریاضی بسازند، که قابلیت فراگیری و تجزیه و تحلیل عمومی مسائل را دارا باشد. اولین کوشش‎ها در شبیه‎سازی با استفاده از یک مدل منطقی توسط مک کلوک و والتر پیتز انجام شد که امروزه بلوک اصلی سازنده اکثر شبکه‌های عصبی مصنوعی است. این مدل فرضیه‌هایی در مورد عملکرد نورون‎ها ارائه می‌کند. عملکرد این مدل مبتنی بر جمع ورودی‎ها و ایجاد خروجی است. چنانچه حاصل جمع ورودی‎ها از مقدار آستانه بیشتر باشد اصطلاحا نورون برانگیخته می‌شود. نتیجه این مدل اجرای توابع ساده مثل AND و OR بود.

نه تنها نروفیزیولوژیست‎ها بلکه روان‎شناسان و مهندسان نیز در پیشرفت شبیه‎سازی شبکه‌های عصبی تاثیر داشتند. در سال ۱۹۵۸ شبکه پرسپترون توسط روزنبلات معرفی گردید. این شبکه نظیر واحدهای مدل شده قبلی بود. پرسپترون دارای سه لایه می‌باشد، به همراه یک لایه وسط که به عنوان لایه پیوند شناخته شده‌است. این سیستم می‌تواند یاد بگیرد که به ورودی داده شده خروجی تصادفی متناظر را اعمال کند. سیستم دیگر مدل خطی تطبیقی نورون می‌باشد که در سال ۱۹۶۰ توسط ویدرو و هاف (دانشگاه استنفورد) به وجود آمد که اولین شبکه‌های عصبی به کار گرفته شده در مسائل واقعی بودند. Adalaline یک دستگاه الکترونیکی بود که از اجزای ساده‌ای تشکیل شده بود، روشی که برای آموزش استفاده می‌شد با پرسپترون فرق داشت.

در سال ۱۹۶۹ میسکی و پاپرت کتابی نوشتند که محدودیت‎های سیستم‎های تک لایه و چند لایه پرسپترون را تشریح کردند. نتیجه این کتاب پیش داوری و قطع سرمایه‎گذاری برای تحقیقات در زمینه شبیه‎سازی شبکه‌های عصبی بود. آنها با طرح اینکه طرح پرسپترون قادر به حل هیچ مساله جالبی نمی‌باشد، تحقیقات در این زمینه را برای مدت چندین سال متوقف کردند.

 فهرست

مقدمه ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی-------------------- 4

تاریخچه شبکه‌های عصبی مصنوعی---------------------- 5

شبکه عصبی چیست؟-------------------------------  6

شبکه  عصبی چه قابلیتهائی دارد؟----------------------  6

الهام از طبیعت------------------------ ---------- 7

شبکه های عصبی در مقایسه با کامپیوترهای سنتی :--------- 7

مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی------------  8

پرسپترون -------------------------------------9

الگوریتم یادگیری پرسپترون ---------------------------9

الگوریتم gradient descent---------------------------  10

مشکلات روش gradient descent-------------------  10

تقریب افزایشی gradient descent------------------   10

الگوریتم  Back propagation--------------------  11

قدرت نمایش توابع---------------------------------- 12

انواع آموزش شبکه-----------------------------   12

برخی زمینه های شبکه های عصبی---------------------------   13

سبکهای معماری شبکه‌های عصبی -------------------------------------------------- 14

قواعد یادگیری در شبکه‌های عصبی ------------------------------------------------- 14

آموزش شبکه‌های عصبی --------------------------------------------------------  15

آموزش unsupervised یا تطبیقی (Adaptive)  --------------------------------------------   16

تفاوت‌های شبکه‌های عصبی با روش‌های محاسباتی متداول و سیستم‌های خبره -------------------   16

انواع یادگیری برای شبکه های عصبی-----------------------------------------------    18

یادگیری با ناظر--------------------------------------------------------- 18

یادگیری تشدیدی------------------------------------------------------    18

یادگیری بدون ناظر------------------------------------------------------   19

معایب شبکه های عصبی -------------------------------------------------------     19

مزیتهای شبکه های عصبی------------------------------------------------------     19

سیستم خبره  ---------------------------------------------------------------   21

سیستم خبره چیست؟---------------------------------------------------    21

ساختار یک سیستم خبره‌-------------------------------------------------- 22

استفاده از  منطق فازی ---------------------------------------------------  23

مزایا و محدودیت‌های سیستم‌های خبره ---------------------------------------   24

کاربرد سیستم‌های خبره‌--------------------------------------------------   24

چند سیستم خبره مشهور-------------------------------------------------  25

مروری بر کاربردهای تجاری ------------------------------------------------------  26

بازاریابی-------------------------------------------------------------  26

بانکداری و حوزه های مالی-------------------------------------------------  28

پیش بینی -----------------------------------------------------------   29

سایر حوزه های تجاری ---------------------------------------------------  29

کاربرد مدلهای شبکه عصبی در پیش‌بینی ورشکستگی اقتصادی شرکتهای بازار بورس---------------   30

کاربرد مدل‌ شبکه عصبی در پیش‌بینی ورشکستگی شرکتهای بازار بورس----------------------   31

تبیین مفهوم ورشکستگی------------------------------------------------------   31

متغیرهای مدل تحقیق--------------------------------------------------------   32

اطلاعات شرکتهای نمونه تحقیق--------------------------------------------------  32

تعیین ‌مدل شبکه عصبی سه لایه برای پیش‌بینی ورشکستگی شرکتها------------------------   33

sتعیین مدل بهینه شبکه عصبی چهار لایه برای پیش‌بینی ورشکستگی شرکتها-------------------  38

مقایسه مدلهای شبکه عصبی سه و چهار لایه برای پیش‌بینی ورشکستگی اقتصادی--------------- - 41

پیش‌بینی ورشکستگی اقتصادی شرکتها در سالهای 1385 و 1386---------------------------  41

روند ورشکستگی اقتصادی شرکتهای بازار بورس در دوره 1369ـ 1386------------------------  41

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری-------------------------------------------------------- 44

منابع----------------------------------------------------------------------45

ادامه...