افزایش درجه اطمینان، کاهش نوفه، کاهش شدید نرخ داده های غیر مطمئن و مواردی بسیاری ازین دست از مزیت های مهم و تأثیرگذار استفاده از سامانه تلفیق داده در تمامی کاربردهای یاد شده آن است. بنابراین استفاده از روش تلفیق داده ها یکی از ضروریات بسیار مهم در افزایش قابلیت اطمینان در کاربردهای مختلف آن از تصمیمات مدیریتی گرفته تا پایش وضعیت و عیب یابی است.
سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته شده است:
مقدمه، ضرورت ها و اهداف
مفاهیم پایه ای، معرفی انواع روش ها
تلفیق داده در سطح داده
تلفیق داده در سطح ویژگی
تلفیق ویژگی در سطح تصمیم
...
برای توضیحات بیشتر و تهیه این آموزش لطفا به لینک زیر مراجعه بفرمائید:
http://faradars.org/courses/fvdm9405
Three key points about structure from motion:
1. Given multiple images of 3D points, structure from motion aims to estimate the 3D structure and camera motion from 2D point correspondences across images.
2. For affine cameras, factorization methods can be used to decompose the measurement matrix and obtain the motion and structure matrices up to an affine ambiguity.
3. For projective cameras, an iterative procedure alternates between factorization to estimate motion/structure and re-solving for depths to handle the projective ambiguity. At least 7 point correspondences are needed for a two-camera case.
Depth Fusion from RGB and Depth Sensors IIYu Huang
This document outlines several methods for fusing depth information from RGB and depth sensors. It begins with an outline listing 14 different depth fusion techniques. It then provides more detailed descriptions of several methods:
1. A noise-aware filter is proposed for real-time depth upsampling that takes into account inherent noise in real-time depth data.
2. Integrating LIDAR into stereo disparity computation to reduce false positives and increase density in textureless regions.
3. A probabilistic fusion method combines sparse LIDAR and dense stereo to provide accurate dense depth maps and uncertainty estimates in real-time.
4. A LIDAR-guided approach generates monocular stixels, supporting more efficient
The document outlines Yu Huang's research on 3D object detection from multi-view images for autonomous vehicles. It describes several methods including: DETR3D, which uses 3D object queries to link 3D positions to multi-view images; BEVDet, which detects 3D objects in bird's-eye view; BEVDet4D, which exploits temporal cues; PETR, which encodes 3D position information; FIERY, which predicts future instances; BEVDepth, which estimates reliable depth; PETRv2, which provides a unified framework; and ST-P3, which uses spatial-temporal feature learning for perception, prediction and planning. The research aims to advance 3D object detection capabilities for autonomous
The document discusses digital image processing techniques in the frequency domain. It begins by introducing the discrete Fourier transform (DFT) of one-variable functions and how it relates to sampling a continuous function. It then extends this concept to two-dimensional functions and images. Key topics covered include the 2D DFT and its properties such as translation, rotation, and periodicity. Aliasing in images is also discussed. The document provides examples of how to compute the DFT and inverse DFT of simple images.
3D Reconstruction from Multiple uncalibrated 2D Images of an ObjectAnkur Tyagi
3D reconstruction is the process of capturing the shape and appearance of real objects. In this project we are using passive methods which only use sensors to measure the radiance reflected or emitted by the objects surface to infer its 3D structure.
Three key points about structure from motion:
1. Given multiple images of 3D points, structure from motion aims to estimate the 3D structure and camera motion from 2D point correspondences across images.
2. For affine cameras, factorization methods can be used to decompose the measurement matrix and obtain the motion and structure matrices up to an affine ambiguity.
3. For projective cameras, an iterative procedure alternates between factorization to estimate motion/structure and re-solving for depths to handle the projective ambiguity. At least 7 point correspondences are needed for a two-camera case.
Depth Fusion from RGB and Depth Sensors IIYu Huang
This document outlines several methods for fusing depth information from RGB and depth sensors. It begins with an outline listing 14 different depth fusion techniques. It then provides more detailed descriptions of several methods:
1. A noise-aware filter is proposed for real-time depth upsampling that takes into account inherent noise in real-time depth data.
2. Integrating LIDAR into stereo disparity computation to reduce false positives and increase density in textureless regions.
3. A probabilistic fusion method combines sparse LIDAR and dense stereo to provide accurate dense depth maps and uncertainty estimates in real-time.
4. A LIDAR-guided approach generates monocular stixels, supporting more efficient
The document outlines Yu Huang's research on 3D object detection from multi-view images for autonomous vehicles. It describes several methods including: DETR3D, which uses 3D object queries to link 3D positions to multi-view images; BEVDet, which detects 3D objects in bird's-eye view; BEVDet4D, which exploits temporal cues; PETR, which encodes 3D position information; FIERY, which predicts future instances; BEVDepth, which estimates reliable depth; PETRv2, which provides a unified framework; and ST-P3, which uses spatial-temporal feature learning for perception, prediction and planning. The research aims to advance 3D object detection capabilities for autonomous
The document discusses digital image processing techniques in the frequency domain. It begins by introducing the discrete Fourier transform (DFT) of one-variable functions and how it relates to sampling a continuous function. It then extends this concept to two-dimensional functions and images. Key topics covered include the 2D DFT and its properties such as translation, rotation, and periodicity. Aliasing in images is also discussed. The document provides examples of how to compute the DFT and inverse DFT of simple images.
3D Reconstruction from Multiple uncalibrated 2D Images of an ObjectAnkur Tyagi
3D reconstruction is the process of capturing the shape and appearance of real objects. In this project we are using passive methods which only use sensors to measure the radiance reflected or emitted by the objects surface to infer its 3D structure.
Introduction to Machine Learning with Python and scikit-learnMatt Hagy
PyATL talk about machine learning. Provides both an intro to machine learning and how to do it with Python. Includes simple examples with code and results.
How to Easily Read and Write CityGML Data (Without Coding)Safe Software
3D geospatial and GeoBIM data can be notoriously difficult to share. They are both often massive, detailed, and when combined into a single dataset, anything but user-friendly.
Fortunately, for all those who work with these types of urban scale 3D datasets: CityGML is your interoperability solution. With CityGML, you can easily exchange 3D data at various levels of detail. It’s internationally embraced as a cost-effective solution for disaster management, facility management, navigation, environmental simulations, and city planning.
Join us to see how you can read and write data to CityGML, and how it fits into the whole picture of GeoBIM, so you can gain interoperability over your most difficult datasets. We’ll show you how you can:
- Move data between CityGML, Sketchup, MUDDI, CAD, Revit, etc., all without coding
- Change 2D data to 3D for use in CityGML
- Get your preferred level of detail by simplifying models or increasing detail
- Work with nested object-oriented CityGML and more
- Become inspired by customer use cases
By using FME to manage data for CityGML, you can freely exchange data and use it for visualizations and spatial analysis.
Lung Cancer Detection using Image Processing TechniquesIRJET Journal
This document presents a technique for detecting lung cancer in x-ray images using image processing. It involves enhancing images using Gabor filtering, segmenting images using marker-controlled watershed segmentation, and extracting features using binarization and masking. The key steps are collecting lung x-ray images, enhancing quality using Gabor filtering, segmenting regions of interest using watershed segmentation, extracting pixel counts and mask features, and classifying images as normal or abnormal based on these features. The goal is to enable early detection of lung cancer through automated analysis of medical images.
Journal club done with Vid Stojevic for PointNet:
https://arxiv.org/abs/1612.00593
https://github.com/charlesq34/pointnet
http://stanford.edu/~rqi/pointnet/
Deep learning for Indoor Point Cloud processing. PointNet, provides a unified architecture operating directly on unordered point clouds without voxelisation for applications ranging from object classification, part segmentation, to scene semantic parsing.
Alternative download link:
https://www.dropbox.com/s/ziyhgi627vg9lyi/3D_v2017_initReport.pdf?dl=0
A Beginner's Guide to Monocular Depth EstimationRyo Takahashi
Mono-depth estimation uses a single camera to produce depth maps. Recent works have made progress using self-supervised learning from video. Key methods include SfMLearner which pioneered this approach, struct2depth which models object motion explicitly, and Depth from Videos in the Wild which learns camera intrinsics from YouTube videos. PackNet directly estimates depth in metric units using a 3D packing network that preserves spatial details better than traditional upsampling. TRI has achieved state-of-the-art results using these techniques.
This document discusses various optimization techniques for training neural networks, including gradient descent, stochastic gradient descent, momentum, Nesterov momentum, RMSProp, and Adam. The key challenges in neural network optimization are long training times, hyperparameter tuning such as learning rate, and getting stuck in local minima. Momentum helps accelerate learning by amplifying consistent gradients while canceling noise. Adaptive learning rate algorithms like RMSProp, Adagrad, and Adam automatically tune the learning rate over time to improve performance and reduce sensitivity to hyperparameters.
Este documento discute a geometria de curvas circulares simples utilizadas para concordar trechos retos em projetos rodoviários. Explica os principais elementos de uma curva circular como raio, ângulo central, tangentes, desenvolvimento e grau. Também fornece fórmulas para calcular esses elementos e instruções sobre como indicá-los em plantas de projeto. Por fim, apresenta um exemplo numérico de cálculo dos elementos de uma curva circular dada a estaca do ponto de interseção e o ângulo de deflexão.
UNet-VGG16 with transfer learning for MRI-based brain tumor segmentationTELKOMNIKA JOURNAL
A brain tumor is one of a deadly disease that needs high accuracy in its medical surgery. Brain tumor detection can be done through magnetic resonance imaging (MRI). Image segmentation for the MRI brain tumor aims to separate the tumor area (as the region of interest or ROI) with a healthy brain and provide a clear boundary of the tumor. This study classifies the ROI and non-ROI using fully convolutional network with new architecture, namely UNet-VGG16. This model or architecture is a hybrid of U-Net and VGG16 with transfer Learning to simplify the U-Net architecture. This method has a high accuracy of about 96.1% in the learning dataset. The validation is done by calculating the correct classification ratio (CCR) to comparing the segmentation result with the ground truth. The CCR value shows that this UNet-VGG16 could recognize the brain tumor area with a mean of CCR value is about 95.69%.
Handling Imbalanced Data: SMOTE vs. Random UndersamplingIRJET Journal
This document compares different techniques for handling imbalanced data, including random undersampling and SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique), using two machine learning classifiers - Random Forest and XGBoost. It finds that XGBoost generally performs better than Random Forest across different sampling techniques in terms of metrics like AUC, sensitivity and specificity. Random undersampling with XGBoost provided the most balanced results on the randomly generated imbalanced dataset used in this study. SMOTE without proper validation gave the best numerical results but likely overfit the data.
The document discusses Battlefield Heroes, a web-based team shooter sandbox game by Electronic Arts targeted at casual gamers. It has cartoon-like graphics with saturated colors and painted textures to be more accessible and less threatening than other Battlefield games. The game was designed to have good performance across a wide range of PC hardware and be scalable so that it can look good but not be too demanding, in order to accommodate casual players with weaker systems.
[Mmlab seminar 2016] deep learning for human pose estimationWei Yang
This document summarizes recent advances in deep learning approaches for human pose estimation. It describes early methods like DeepPose that used cascades of regressors. Later works introduced heatmap regression to capture spatial information. Convolutional Pose Machine and Stacked Hourglass networks further improved accuracy by incorporating stronger context modeling through deeper networks with larger receptive fields and intermediate supervision. These approaches demonstrate that both local appearance cues and modeling of global context and structure are important for accurate human pose estimation.
This document discusses techniques for visualizing and interpreting convolutional neural networks (CNNs). It begins by noting that while CNNs achieve high performance on computer vision tasks, their lack of interpretability is a limitation. The document then reviews popular visualization methods including Class Activation Mapping (CAM), Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM), Guided Backpropagation, and Guided Grad-CAM. It discusses the properties and procedures of each technique. An example application of Grad-CAM to a binary oral cancer classification task is also presented. In conclusion, the document proposes using visualization tools like Guided Grad-CAM to increase model transparency and investigate more advanced methods such as Grad-CAM++.
The Municipality of Täby aims to populate 3D city models with trees, but without known tree points and without tree classifications in the LIDAR data, this is difficult. Unless you use FME, of course.
Megacity on mobile: How we optimized it with Adaptive PerformanceUnity Technologies
Have you seen our Megacity demo? With 4.5M mesh renderers, 200K unique objects per building, 100K audio sources, and 5K dynamic vehicles, running it on mobile was a major challenge. Unity's David Berger reveals how the new Adaptive Performance feature, developed in partnership with Samsung, ensured a smoother mobile experience and greatly improved battery life.
Neural Radiance Fields (NeRF) represent scenes as neural networks that map 5D input (3D position and 2D viewing direction) to a 4D output (RGB color and opacity). NeRF uses an MLP that is trained to predict volumetric density and color for a scene from many camera views. Key aspects of NeRF include using positional encodings as inputs to help model view-dependent effects, and training to optimize for integrated color and density values along camera rays. NeRF has enabled novel applications beyond novel view synthesis, including pose estimation, dense descriptors, and self-supervised segmentation.
آموزش مبانی و کاربردهای راهبرد تلفیق داده یا Data Fusion -بخش چهارمfaradars
افزایش درجه اطمینان، کاهش نوفه، کاهش شدید نرخ داده های غیر مطمئن و مواردی بسیاری ازین دست از مزیت های مهم و تأثیرگذار استفاده از سامانه تلفیق داده در تمامی کاربردهای یاد شده آن است. بنابراین استفاده از روش تلفیق داده ها یکی از ضروریات بسیار مهم در افزایش قابلیت اطمینان در کاربردهای مختلف آن از تصمیمات مدیریتی گرفته تا پایش وضعیت و عیب یابی است.
سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته شده است:
مقدمه، ضرورت ها و اهداف
مفاهیم پایه ای، معرفی انواع روش ها
تلفیق داده در سطح داده
تلفیق داده در سطح ویژگی
تلفیق ویژگی در سطح تصمیم
...
برای توضیحات بیشتر و تهیه این آموزش لطفا به لینک زیر مراجعه بفرمائید:
http://faradars.org/courses/fvdm9405
آموزش مبانی و کاربردهای راهبرد تلفیق داده یا Data Fusion -بخش سومfaradars
افزایش درجه اطمینان، کاهش نوفه، کاهش شدید نرخ داده های غیر مطمئن و مواردی بسیاری ازین دست از مزیت های مهم و تأثیرگذار استفاده از سامانه تلفیق داده در تمامی کاربردهای یاد شده آن است. بنابراین استفاده از روش تلفیق داده ها یکی از ضروریات بسیار مهم در افزایش قابلیت اطمینان در کاربردهای مختلف آن از تصمیمات مدیریتی گرفته تا پایش وضعیت و عیب یابی است.
سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته شده است:
مقدمه، ضرورت ها و اهداف
مفاهیم پایه ای، معرفی انواع روش ها
تلفیق داده در سطح داده
تلفیق داده در سطح ویژگی
تلفیق ویژگی در سطح تصمیم
...
برای توضیحات بیشتر و تهیه این آموزش لطفا به لینک زیر مراجعه بفرمائید:
http://faradars.org/courses/fvdm9405
Introduction to Machine Learning with Python and scikit-learnMatt Hagy
PyATL talk about machine learning. Provides both an intro to machine learning and how to do it with Python. Includes simple examples with code and results.
How to Easily Read and Write CityGML Data (Without Coding)Safe Software
3D geospatial and GeoBIM data can be notoriously difficult to share. They are both often massive, detailed, and when combined into a single dataset, anything but user-friendly.
Fortunately, for all those who work with these types of urban scale 3D datasets: CityGML is your interoperability solution. With CityGML, you can easily exchange 3D data at various levels of detail. It’s internationally embraced as a cost-effective solution for disaster management, facility management, navigation, environmental simulations, and city planning.
Join us to see how you can read and write data to CityGML, and how it fits into the whole picture of GeoBIM, so you can gain interoperability over your most difficult datasets. We’ll show you how you can:
- Move data between CityGML, Sketchup, MUDDI, CAD, Revit, etc., all without coding
- Change 2D data to 3D for use in CityGML
- Get your preferred level of detail by simplifying models or increasing detail
- Work with nested object-oriented CityGML and more
- Become inspired by customer use cases
By using FME to manage data for CityGML, you can freely exchange data and use it for visualizations and spatial analysis.
Lung Cancer Detection using Image Processing TechniquesIRJET Journal
This document presents a technique for detecting lung cancer in x-ray images using image processing. It involves enhancing images using Gabor filtering, segmenting images using marker-controlled watershed segmentation, and extracting features using binarization and masking. The key steps are collecting lung x-ray images, enhancing quality using Gabor filtering, segmenting regions of interest using watershed segmentation, extracting pixel counts and mask features, and classifying images as normal or abnormal based on these features. The goal is to enable early detection of lung cancer through automated analysis of medical images.
Journal club done with Vid Stojevic for PointNet:
https://arxiv.org/abs/1612.00593
https://github.com/charlesq34/pointnet
http://stanford.edu/~rqi/pointnet/
Deep learning for Indoor Point Cloud processing. PointNet, provides a unified architecture operating directly on unordered point clouds without voxelisation for applications ranging from object classification, part segmentation, to scene semantic parsing.
Alternative download link:
https://www.dropbox.com/s/ziyhgi627vg9lyi/3D_v2017_initReport.pdf?dl=0
A Beginner's Guide to Monocular Depth EstimationRyo Takahashi
Mono-depth estimation uses a single camera to produce depth maps. Recent works have made progress using self-supervised learning from video. Key methods include SfMLearner which pioneered this approach, struct2depth which models object motion explicitly, and Depth from Videos in the Wild which learns camera intrinsics from YouTube videos. PackNet directly estimates depth in metric units using a 3D packing network that preserves spatial details better than traditional upsampling. TRI has achieved state-of-the-art results using these techniques.
This document discusses various optimization techniques for training neural networks, including gradient descent, stochastic gradient descent, momentum, Nesterov momentum, RMSProp, and Adam. The key challenges in neural network optimization are long training times, hyperparameter tuning such as learning rate, and getting stuck in local minima. Momentum helps accelerate learning by amplifying consistent gradients while canceling noise. Adaptive learning rate algorithms like RMSProp, Adagrad, and Adam automatically tune the learning rate over time to improve performance and reduce sensitivity to hyperparameters.
Este documento discute a geometria de curvas circulares simples utilizadas para concordar trechos retos em projetos rodoviários. Explica os principais elementos de uma curva circular como raio, ângulo central, tangentes, desenvolvimento e grau. Também fornece fórmulas para calcular esses elementos e instruções sobre como indicá-los em plantas de projeto. Por fim, apresenta um exemplo numérico de cálculo dos elementos de uma curva circular dada a estaca do ponto de interseção e o ângulo de deflexão.
UNet-VGG16 with transfer learning for MRI-based brain tumor segmentationTELKOMNIKA JOURNAL
A brain tumor is one of a deadly disease that needs high accuracy in its medical surgery. Brain tumor detection can be done through magnetic resonance imaging (MRI). Image segmentation for the MRI brain tumor aims to separate the tumor area (as the region of interest or ROI) with a healthy brain and provide a clear boundary of the tumor. This study classifies the ROI and non-ROI using fully convolutional network with new architecture, namely UNet-VGG16. This model or architecture is a hybrid of U-Net and VGG16 with transfer Learning to simplify the U-Net architecture. This method has a high accuracy of about 96.1% in the learning dataset. The validation is done by calculating the correct classification ratio (CCR) to comparing the segmentation result with the ground truth. The CCR value shows that this UNet-VGG16 could recognize the brain tumor area with a mean of CCR value is about 95.69%.
Handling Imbalanced Data: SMOTE vs. Random UndersamplingIRJET Journal
This document compares different techniques for handling imbalanced data, including random undersampling and SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique), using two machine learning classifiers - Random Forest and XGBoost. It finds that XGBoost generally performs better than Random Forest across different sampling techniques in terms of metrics like AUC, sensitivity and specificity. Random undersampling with XGBoost provided the most balanced results on the randomly generated imbalanced dataset used in this study. SMOTE without proper validation gave the best numerical results but likely overfit the data.
The document discusses Battlefield Heroes, a web-based team shooter sandbox game by Electronic Arts targeted at casual gamers. It has cartoon-like graphics with saturated colors and painted textures to be more accessible and less threatening than other Battlefield games. The game was designed to have good performance across a wide range of PC hardware and be scalable so that it can look good but not be too demanding, in order to accommodate casual players with weaker systems.
[Mmlab seminar 2016] deep learning for human pose estimationWei Yang
This document summarizes recent advances in deep learning approaches for human pose estimation. It describes early methods like DeepPose that used cascades of regressors. Later works introduced heatmap regression to capture spatial information. Convolutional Pose Machine and Stacked Hourglass networks further improved accuracy by incorporating stronger context modeling through deeper networks with larger receptive fields and intermediate supervision. These approaches demonstrate that both local appearance cues and modeling of global context and structure are important for accurate human pose estimation.
This document discusses techniques for visualizing and interpreting convolutional neural networks (CNNs). It begins by noting that while CNNs achieve high performance on computer vision tasks, their lack of interpretability is a limitation. The document then reviews popular visualization methods including Class Activation Mapping (CAM), Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM), Guided Backpropagation, and Guided Grad-CAM. It discusses the properties and procedures of each technique. An example application of Grad-CAM to a binary oral cancer classification task is also presented. In conclusion, the document proposes using visualization tools like Guided Grad-CAM to increase model transparency and investigate more advanced methods such as Grad-CAM++.
The Municipality of Täby aims to populate 3D city models with trees, but without known tree points and without tree classifications in the LIDAR data, this is difficult. Unless you use FME, of course.
Megacity on mobile: How we optimized it with Adaptive PerformanceUnity Technologies
Have you seen our Megacity demo? With 4.5M mesh renderers, 200K unique objects per building, 100K audio sources, and 5K dynamic vehicles, running it on mobile was a major challenge. Unity's David Berger reveals how the new Adaptive Performance feature, developed in partnership with Samsung, ensured a smoother mobile experience and greatly improved battery life.
Neural Radiance Fields (NeRF) represent scenes as neural networks that map 5D input (3D position and 2D viewing direction) to a 4D output (RGB color and opacity). NeRF uses an MLP that is trained to predict volumetric density and color for a scene from many camera views. Key aspects of NeRF include using positional encodings as inputs to help model view-dependent effects, and training to optimize for integrated color and density values along camera rays. NeRF has enabled novel applications beyond novel view synthesis, including pose estimation, dense descriptors, and self-supervised segmentation.
آموزش مبانی و کاربردهای راهبرد تلفیق داده یا Data Fusion -بخش چهارمfaradars
افزایش درجه اطمینان، کاهش نوفه، کاهش شدید نرخ داده های غیر مطمئن و مواردی بسیاری ازین دست از مزیت های مهم و تأثیرگذار استفاده از سامانه تلفیق داده در تمامی کاربردهای یاد شده آن است. بنابراین استفاده از روش تلفیق داده ها یکی از ضروریات بسیار مهم در افزایش قابلیت اطمینان در کاربردهای مختلف آن از تصمیمات مدیریتی گرفته تا پایش وضعیت و عیب یابی است.
سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته شده است:
مقدمه، ضرورت ها و اهداف
مفاهیم پایه ای، معرفی انواع روش ها
تلفیق داده در سطح داده
تلفیق داده در سطح ویژگی
تلفیق ویژگی در سطح تصمیم
...
برای توضیحات بیشتر و تهیه این آموزش لطفا به لینک زیر مراجعه بفرمائید:
http://faradars.org/courses/fvdm9405
آموزش مبانی و کاربردهای راهبرد تلفیق داده یا Data Fusion -بخش سومfaradars
افزایش درجه اطمینان، کاهش نوفه، کاهش شدید نرخ داده های غیر مطمئن و مواردی بسیاری ازین دست از مزیت های مهم و تأثیرگذار استفاده از سامانه تلفیق داده در تمامی کاربردهای یاد شده آن است. بنابراین استفاده از روش تلفیق داده ها یکی از ضروریات بسیار مهم در افزایش قابلیت اطمینان در کاربردهای مختلف آن از تصمیمات مدیریتی گرفته تا پایش وضعیت و عیب یابی است.
سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته شده است:
مقدمه، ضرورت ها و اهداف
مفاهیم پایه ای، معرفی انواع روش ها
تلفیق داده در سطح داده
تلفیق داده در سطح ویژگی
تلفیق ویژگی در سطح تصمیم
...
برای توضیحات بیشتر و تهیه این آموزش لطفا به لینک زیر مراجعه بفرمائید:
http://faradars.org/courses/fvdm9405
آموزش مبانی و کاربردهای راهبرد تلفیق داده یا Data Fusion -بخش پنجمfaradars
افزایش درجه اطمینان، کاهش نوفه، کاهش شدید نرخ داده های غیر مطمئن و مواردی بسیاری ازین دست از مزیت های مهم و تأثیرگذار استفاده از سامانه تلفیق داده در تمامی کاربردهای یاد شده آن است. بنابراین استفاده از روش تلفیق داده ها یکی از ضروریات بسیار مهم در افزایش قابلیت اطمینان در کاربردهای مختلف آن از تصمیمات مدیریتی گرفته تا پایش وضعیت و عیب یابی است.
سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته شده است:
مقدمه، ضرورت ها و اهداف
مفاهیم پایه ای، معرفی انواع روش ها
تلفیق داده در سطح داده
تلفیق داده در سطح ویژگی
تلفیق ویژگی در سطح تصمیم
...
برای توضیحات بیشتر و تهیه این آموزش لطفا به لینک زیر مراجعه بفرمائید:
http://faradars.org/courses/fvdm9405
آموزش مبانی و کاربردهای راهبرد تلفیق داده یا Data Fusion -بخش دومfaradars
افزایش درجه اطمینان، کاهش نوفه، کاهش شدید نرخ داده های غیر مطمئن و مواردی بسیاری ازین دست از مزیت های مهم و تأثیرگذار استفاده از سامانه تلفیق داده در تمامی کاربردهای یاد شده آن است. بنابراین استفاده از روش تلفیق داده ها یکی از ضروریات بسیار مهم در افزایش قابلیت اطمینان در کاربردهای مختلف آن از تصمیمات مدیریتی گرفته تا پایش وضعیت و عیب یابی است.
سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته شده است:
مقدمه، ضرورت ها و اهداف
مفاهیم پایه ای، معرفی انواع روش ها
تلفیق داده در سطح داده
تلفیق داده در سطح ویژگی
تلفیق ویژگی در سطح تصمیم
...
برای توضیحات بیشتر و تهیه این آموزش لطفا به لینک زیر مراجعه بفرمائید:
http://faradars.org/courses/fvdm9405
مجموعه آموزش های کاربرد متلب در شیمی - درس ششمfaradars
در آموزش کاربرد متلب در شیمی، دانشجویان عزیز، با مباحث مختلف مرتبط با متلب برای شیمی آشنا می شوند. نقطه قوت این آموزش این است که به طور کامل به توضیح مباحث مربوطه پرداخته شده است و آموزش توسط یکی از بهترین مدرسین متخصص در این زمینه، انجام شده است.
سرفصل ها بحث شده در این آموزش:
- درس یکم: مقدمه ای بر جبر خطی
- درس دوم: شبیه سازی داده های شیمیایی
- درس سوم: اسموسینگ داده های نویزی (کاهش نویز)
- درس چهارم: تعیین تعداد اجزا در داده های شیمیایی
- درس پنجم: رگراسیون خطی و غیر خطی
- درس ششم: تست های آماری
برای مطالعه بیشتر و تهیه این آموزش، لطفا به لینک زیر مراجعه بفرمائید:
http://faradars.org/fvch9304
آموزش برنامه نویسی R و نرم افزار R Studio بخش هفتم | فرادرسfaradars
در این آموزش قصد داریم محیط گرافیکی نرم افزارR را مورد بررسی قرار دهیم و با ارائه مطالب مرتبط، نقش این نرم افزار و تحلیل آماری را در نتیجه گیری از داده ها مورد بررسی قرار دهیم. در پایان این آموزش، مخاطب قادر به کار کردن با نرم افزار R، ورود اطلاعات، تجزیه و تحلیل آماری پایه ای باشد و بتواند مسائل مختلف را در قالب صورت مساله مشخص در نرم افزار تحلیل کند.
سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته شده است:
- بخش یکم: مقدمه ای بر نرم افزار R و R Studio
- بخش دوم: تعریف متغیر و عملگرهای ریاضی و منطقی در نرم افزار
- بخش سوم: ساختار های کنترل
- بخش چهارم: کار با توابع درونی R
- بخش پنجم: نحوه تعریف توابع جدید موردنیاز کاربر
- بخش ششم: بررسی چند تابع در نرم افزار
- بخش هفتم: بررسی چند توزیع آماری در نرم افزار
- بخش هشتم: معرفی آماره
- بخش نهم: بررسی آماره های پرکاربرد
…
برای توضیحات بیشتر و تهیه این آموزش لطفا به لینک زیر مراجعه بفرمائید:
http://faradars.org/fvr9311
آموزش برنامه نویسی R و نرم افزار R Studio بخش چهارم | فرادرسfaradars
در این آموزش قصد داریم محیط گرافیکی نرم افزارR را مورد بررسی قرار دهیم و با ارائه مطالب مرتبط، نقش این نرم افزار و تحلیل آماری را در نتیجه گیری از داده ها مورد بررسی قرار دهیم. در پایان این آموزش، مخاطب قادر به کار کردن با نرم افزار R، ورود اطلاعات، تجزیه و تحلیل آماری پایه ای باشد و بتواند مسائل مختلف را در قالب صورت مساله مشخص در نرم افزار تحلیل کند.
سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته شده است:
- بخش یکم: مقدمه ای بر نرم افزار R و R Studio
- بخش دوم: تعریف متغیر و عملگرهای ریاضی و منطقی در نرم افزار
- بخش سوم: ساختار های کنترل
- بخش چهارم: کار با توابع درونی R
- بخش پنجم: نحوه تعریف توابع جدید موردنیاز کاربر
- بخش ششم: بررسی چند تابع در نرم افزار
- بخش هفتم: بررسی چند توزیع آماری در نرم افزار
- بخش هشتم: معرفی آماره
- بخش نهم: بررسی آماره های پرکاربرد
…
برای توضیحات بیشتر و تهیه این آموزش لطفا به لینک زیر مراجعه بفرمائید:
http://faradars.org/fvr9311
سیستمعامل یا سامانه عامل (Operating System) بدون شک مهمترين نرم افزار در کامپيوتر است. سیستم عامل اولین نرم افزاری است که پس از روشن کردن کامپیوتر مشاهده می شود، و همچنین آخرین نرم افزاری خواهد بود که قبل از خاموش کردن کامپیوتر مشاهده می شود.
سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته شده است:
درس یکم: مفاهیم اولیه
درس دوم: فرایند –نخ
درس سوم: زمان بندی پردازنده
درس چهارم: بن بست
...
برای توضیحات بیشتر و تهیه این آموزش لطفا به لینک زیر مراجعه بفرمائید:
http://faradars.org/courses/fvsft103
GAMS یك نرم افزار مدل سازی سطح بالا برای برنامه نویسی و حل مسائل بهینه سازی است. این نرم افزار شامل یك كامپایلر و مجموعه ای از حل كننده های جامع با توان اجرایی قوی هست. GAMS برای ساخت مدل های مركب و در مقیاس بزرگ مناسب است و این امـکان را فراهـم می کند كه مدل های بزرگ ایجادشده ذخیره شود و در صورت نیاز برای شرایط (مدل های) جدید تغییر یابد.
سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته شده است:
کلیات نرمافزار GAMS
حل مسالهای عمومی برای تمرین در نرمافزار GAMS
ارتباط بین نرمافزارهای GAMS و MATLAB
...
برای توضیحات بیشتر و تهیه این آموزش لطفا به لینک زیر مراجعه بفرمائید:
http://faradars.org/courses/fvor9407
آموزش طراحی الگوریتم به همراه حل مثال های عملی - بخش چهارمfaradars
اساس کار نوشتن یک برنامه طرز فکر و چگونگی رسیدن به هدف می باشد که همان الگوریتم رسیدن به جواب می باشد. با دانستن الگوریتم می توان به سادگی با استفاده دستورات یک زبان برنامه نویسی آن را پیاده سازی کرد؛ اما اگر فقط دستورات برنامه نویسی را بدانیم و بخواهیم آنها را حفظ کنیم و به شیوه رسیدن به جواب یا الگوریتم مسلط نباشیم هیچگاه نخواهیم توانست برنامه نویسی را درک کرده و آن را بیاموزیم و همیشه برنامه-نویسی کاری سخت و طاقت فرسا خواهد بود.
سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته شده است:
درس اول: آشنایی با طراحی الگوریتم
درس دوم: الگوریتم های بازگشتی
درس سوم: الگوریتم های تقسیم و حل
درس چهارم: روش حریصانه
...
برای توضیحات بیشتر و تهیه این آموزش لطفا به لینک زیر مراجعه بفرمائید:
http://faradars.org/courses/fvsft109
آموزش برنامه نویسی R و نرم افزار R Studio بخش پنجم | فرادرسfaradars
در این آموزش قصد داریم محیط گرافیکی نرم افزارR را مورد بررسی قرار دهیم و با ارائه مطالب مرتبط، نقش این نرم افزار و تحلیل آماری را در نتیجه گیری از داده ها مورد بررسی قرار دهیم. در پایان این آموزش، مخاطب قادر به کار کردن با نرم افزار R، ورود اطلاعات، تجزیه و تحلیل آماری پایه ای باشد و بتواند مسائل مختلف را در قالب صورت مساله مشخص در نرم افزار تحلیل کند.
سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته شده است:
- بخش یکم: مقدمه ای بر نرم افزار R و R Studio
- بخش دوم: تعریف متغیر و عملگرهای ریاضی و منطقی در نرم افزار
- بخش سوم: ساختار های کنترل
- بخش چهارم: کار با توابع درونی R
- بخش پنجم: نحوه تعریف توابع جدید موردنیاز کاربر
- بخش ششم: بررسی چند تابع در نرم افزار
- بخش هفتم: بررسی چند توزیع آماری در نرم افزار
- بخش هشتم: معرفی آماره
- بخش نهم: بررسی آماره های پرکاربرد
…
برای توضیحات بیشتر و تهیه این آموزش لطفا به لینک زیر مراجعه بفرمائید:
http://faradars.org/fvr9311
آموزش طراحی الگوریتم به همراه حل مثال های عملی - بخش سومfaradars
اساس کار نوشتن یک برنامه طرز فکر و چگونگی رسیدن به هدف می باشد که همان الگوریتم رسیدن به جواب می باشد. با دانستن الگوریتم می توان به سادگی با استفاده دستورات یک زبان برنامه نویسی آن را پیاده سازی کرد؛ اما اگر فقط دستورات برنامه نویسی را بدانیم و بخواهیم آنها را حفظ کنیم و به شیوه رسیدن به جواب یا الگوریتم مسلط نباشیم هیچگاه نخواهیم توانست برنامه نویسی را درک کرده و آن را بیاموزیم و همیشه برنامه-نویسی کاری سخت و طاقت فرسا خواهد بود.
سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته شده است:
درس اول: آشنایی با طراحی الگوریتم
درس دوم: الگوریتم های بازگشتی
درس سوم: الگوریتم های تقسیم و حل
درس چهارم: روش حریصانه
...
برای توضیحات بیشتر و تهیه این آموزش لطفا به لینک زیر مراجعه بفرمائید:
http://faradars.org/courses/fvsft109
آموزش کنترلرهای تطبیقی خود تنظیم با متلب - بخش پنجم | فرادرسfaradars
با توجه به اینکه کنترلرهای تطبیقی خودتنظیم بر شناسایی صحیح و بهینه پارامترهای تخمینی استوار هستند، در این دوره آموزشی ابتدا مباحث مربوط به شناسایی آنلاین و آفلاین سیستم مورد بررسی قرار می گیرد. سپس کنترلرهای تطبیقی خودتنظیم مستقیم و غیرمستقیم ارائه می شوند و قابلیت های این نوع الگوریتم ها برای مقابله با اغتشاشات و عدم قطعیت های وارد بر پلانت نیز بررسی و شبیه سازی می شوند.
سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته شده است:
- بخش یکم: مقدمه ای بر کنترل تطبیقی و ملزومات آن
- بخش دوم: رگلاتور های خودتنظیم غیرمستقیم
- بخش سوم: رگلاتور های خودتنظیم مستقیم
برای توضیحات بیشتر و تهیه این آموزش لطفا به لینک زیر مراجعه بفرمائید:
http://faradars.org/fvctr94082
آموزش طراحی الگوریتم به همراه حل مثال های عملی - بخش پنجمfaradars
اساس کار نوشتن یک برنامه طرز فکر و چگونگی رسیدن به هدف می باشد که همان الگوریتم رسیدن به جواب می باشد. با دانستن الگوریتم می توان به سادگی با استفاده دستورات یک زبان برنامه نویسی آن را پیاده سازی کرد؛ اما اگر فقط دستورات برنامه نویسی را بدانیم و بخواهیم آنها را حفظ کنیم و به شیوه رسیدن به جواب یا الگوریتم مسلط نباشیم هیچگاه نخواهیم توانست برنامه نویسی را درک کرده و آن را بیاموزیم و همیشه برنامه-نویسی کاری سخت و طاقت فرسا خواهد بود.
سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته شده است:
درس اول: آشنایی با طراحی الگوریتم
درس دوم: الگوریتم های بازگشتی
درس سوم: الگوریتم های تقسیم و حل
درس چهارم: روش حریصانه
...
برای توضیحات بیشتر و تهیه این آموزش لطفا به لینک زیر مراجعه بفرمائید:
http://faradars.org/courses/fvsft109
Similar to آموزش مبانی و کاربردهای راهبرد تلفیق داده یا Data Fusion - بخش یکم (17)
امروزه مدل سازی و شبیه سازی کامپیوتری جزئی جدایی ناپذیر از تمامی علوم و فنون گشته است. طراحی مدارات الکتریکی نیز از این قاعده مستثنا نیستند. شبیه سازی مدارات الکتریکی علاوه بر کاهش چشمگیر هزینه و زمان تست و آزمون، این امکان را در اختیار ما قرار می دهد که بتوانیم رفتار بخش هایی از مدار را رصد کنیم که در عمل نیازمند تجهیزات گران قیمت بوده و حتی بعضاً غیر ممکن اند. بهینه سازی پارامترها در مدارهای غیرخطی و پیچیده یکی دیگر از مسائلی است که یکی از بهترین راه حل های آن استفاده از شبیه سازی است. در این آموزش به قابلیت های ویژه و منحصر به فردی که نرم افزار OrCAD Capture جهت شبیه سازی مدارات الکتریکی در اختیار ما قرار می دهد خواهیم پرداخت.
به طور کلی هرجایی که با کار و حرارت و تبدیل آنها با هم سروکار دارند یا خواصی از مواد که روی کار و حرارت تأثیر می گذارند به ترمودینامیک ارتباط پیدا می کند. از لحاظ تاریخی گفته می شود علم ترمودینامیک با ساخت اولین پمپ خلا در سال ۱۶۵۰ میلادی توسط «اتو» پایه گذاری شد. مدتی بعد رابرت بویل با تعریف کردن رابطه ای بین حجم و فشار به کمک رابرت هوک اولین پمپ هوا را ایجاد کردند. فرد مؤثر دیگری که در پیشرفت علم ترمودینامیک نقش مهمی داشت، جمیز وات بود. جمیز وات که یک ابزارساز ساده بود، به ضرورت وجود چگالنده بخار خارجی برای افزایش بازدهی موتور بخار پی برد.
به طور کلی هرجایی که با کار و حرارت و تبدیل آنها با هم سروکار دارند یا خواصی از مواد که روی کار و حرارت تأثیر می گذارند به ترمودینامیک ارتباط پیدا می کند. از لحاظ تاریخی گفته می شود علم ترمودینامیک با ساخت اولین پمپ خلا در سال ۱۶۵۰ میلادی توسط «اتو» پایه گذاری شد. مدتی بعد رابرت بویل با تعریف کردن رابطه ای بین حجم و فشار به کمک رابرت هوک اولین پمپ هوا را ایجاد کردند. فرد مؤثر دیگری که در پیشرفت علم ترمودینامیک نقش مهمی داشت، جمیز وات بود. جمیز وات که یک ابزارساز ساده بود، به ضرورت وجود چگالنده بخار خارجی برای افزایش بازدهی موتور بخار پی برد.
به طور کلی هرجایی که با کار و حرارت و تبدیل آنها با هم سروکار دارند یا خواصی از مواد که روی کار و حرارت تأثیر می گذارند به ترمودینامیک ارتباط پیدا می کند. از لحاظ تاریخی گفته می شود علم ترمودینامیک با ساخت اولین پمپ خلا در سال ۱۶۵۰ میلادی توسط «اتو» پایه گذاری شد. مدتی بعد رابرت بویل با تعریف کردن رابطه ای بین حجم و فشار به کمک رابرت هوک اولین پمپ هوا را ایجاد کردند. فرد مؤثر دیگری که در پیشرفت علم ترمودینامیک نقش مهمی داشت، جمیز وات بود. جمیز وات که یک ابزارساز ساده بود، به ضرورت وجود چگالنده بخار خارجی برای افزایش بازدهی موتور بخار پی برد.
به طور کلی هرجایی که با کار و حرارت و تبدیل آنها با هم سروکار دارند یا خواصی از مواد که روی کار و حرارت تأثیر می گذارند به ترمودینامیک ارتباط پیدا می کند. از لحاظ تاریخی گفته می شود علم ترمودینامیک با ساخت اولین پمپ خلا در سال ۱۶۵۰ میلادی توسط «اتو» پایه گذاری شد. مدتی بعد رابرت بویل با تعریف کردن رابطه ای بین حجم و فشار به کمک رابرت هوک اولین پمپ هوا را ایجاد کردند. فرد مؤثر دیگری که در پیشرفت علم ترمودینامیک نقش مهمی داشت، جمیز وات بود. جمیز وات که یک ابزارساز ساده بود، به ضرورت وجود چگالنده بخار خارجی برای افزایش بازدهی موتور بخار پی برد.
به طور کلی هرجایی که با کار و حرارت و تبدیل آنها با هم سروکار دارند یا خواصی از مواد که روی کار و حرارت تأثیر می گذارند به ترمودینامیک ارتباط پیدا می کند. از لحاظ تاریخی گفته می شود علم ترمودینامیک با ساخت اولین پمپ خلا در سال ۱۶۵۰ میلادی توسط «اتو» پایه گذاری شد. مدتی بعد رابرت بویل با تعریف کردن رابطه ای بین حجم و فشار به کمک رابرت هوک اولین پمپ هوا را ایجاد کردند. فرد مؤثر دیگری که در پیشرفت علم ترمودینامیک نقش مهمی داشت، جمیز وات بود. جمیز وات که یک ابزارساز ساده بود، به ضرورت وجود چگالنده بخار خارجی برای افزایش بازدهی موتور بخار پی برد.
به طور کلی هرجایی که با کار و حرارت و تبدیل آنها با هم سروکار دارند یا خواصی از مواد که روی کار و حرارت تأثیر می گذارند به ترمودینامیک ارتباط پیدا می کند. از لحاظ تاریخی گفته می شود علم ترمودینامیک با ساخت اولین پمپ خلا در سال ۱۶۵۰ میلادی توسط «اتو» پایه گذاری شد. مدتی بعد رابرت بویل با تعریف کردن رابطه ای بین حجم و فشار به کمک رابرت هوک اولین پمپ هوا را ایجاد کردند. فرد مؤثر دیگری که در پیشرفت علم ترمودینامیک نقش مهمی داشت، جمیز وات بود. جمیز وات که یک ابزارساز ساده بود، به ضرورت وجود چگالنده بخار خارجی برای افزایش بازدهی موتور بخار پی برد.
به طور کلی هرجایی که با کار و حرارت و تبدیل آنها با هم سروکار دارند یا خواصی از مواد که روی کار و حرارت تأثیر می گذارند به ترمودینامیک ارتباط پیدا می کند. از لحاظ تاریخی گفته می شود علم ترمودینامیک با ساخت اولین پمپ خلا در سال ۱۶۵۰ میلادی توسط «اتو» پایه گذاری شد. مدتی بعد رابرت بویل با تعریف کردن رابطه ای بین حجم و فشار به کمک رابرت هوک اولین پمپ هوا را ایجاد کردند. فرد مؤثر دیگری که در پیشرفت علم ترمودینامیک نقش مهمی داشت، جمیز وات بود. جمیز وات که یک ابزارساز ساده بود، به ضرورت وجود چگالنده بخار خارجی برای افزایش بازدهی موتور بخار پی برد.
19. یا داده تلفیق آموزش
Data Fusion
faradars.org/fvdm9405
|
( ) ( )
B B A
Bel A m B
|
( ) ( )
B B A
Pl A m B
احتمالواقعیوقوعیکپیشامدمانندAکهباp(A)نشاندادهمی،شودمقداریاستمابینمقادیرمقبولیتو
اعتمادآنپیشامد.بااینحسابهرگاهمقدارحداطمینانباالوپایینوقوعیکحالتبرابر،باشنداحتمالوقوع
آننیزبرابرباآنهاخواهدبود.اینحالتهنگامیرویمیدهدکهشواهددارایبرآوردهاییقطعیازوقوعیک
پیشامدباشند.
( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )If Pl A Bel A
Bel A P A Pl A l A P A pl Abe
سرداﺮﻓ
FaraDars.org
20. یا داده تلفیق آموزش
Data Fusion
faradars.org/fvdm9405
دمپستر نظریه در ترکیب قوانین-شافر
1
1 2
( ) ( ) ... ( ) (1 ) ( )
( )
i i i
i i
i
i
A
A A
m A m A m A K m A
K m A
1 2
12 1 2
1 2
( ) ( )
( ) ( ) ( )
( ) ( )
,
1
B C A
B C
m B m C
m A m B m C When
m B m C
A
K
K
سرداﺮﻓ
FaraDars.org
35. یا داده تلفیق آموزش
Data Fusion
faradars.org/fvdm9405
یاگربااستفادهازینحقیقتبهمعرفیضریبیپارامتریبانامفاکتوراهمیتپرداخت.
فاکتوراهمیتدرواقعمیزاناطمینانبهیکشاهداستووزنآندرمقابلدیگرشواهدراتبیینمیکند.
دراینصورتهرگاه𝑂𝑖(𝐴برآوردشاهدiامازرخدادحالتAباشدونیز𝛼𝑖وزنشاهدiام،باشدمقادیر
جدیدتابعجرمبهصورتزیرتعریفمیگردد.
( ) ( )i i im A O A
سرداﺮﻓ
FaraDars.org
36. یا داده تلفیق آموزش
Data Fusion
faradars.org/fvdm9405
همچونروشدمپستر-،شافرروشیاگرنیزداراییکفاکتوراستانداردسازیمیباشدوشروطاینمعادلهدقیقا
مانندشروطمعادلهتلفیقدرنظریهشواهداست.فرمولتلفیقبرآوردهایشواهددرروشیاگربهصورتزیر
است:
همچنینترکیبعطفیتابعسطحاحتمالشواهدمختلفبااستفادهازفرمولزیرانجاممیپذیرد:
1 1 2 2 3 3( ) ( ) ( ) ( ) ... ( )
i
i i
A A
q A m A m A m A m A
( )
( )
1 ( )
q A
m A
q
سرداﺮﻓ
FaraDars.org
39. یا داده تلفیق آموزش
Data Fusion
faradars.org/fvdm9405
بااینوصفبهعنوانمثالدرتشخیصیک،حالتمقدارتتادرصورتکسرفرمولهایترکیبشواهدموثر،است
چراکهباهرتشخیصشواهددیگردارایاشتراکاست.
ازطرفیچونشاخصتتابابرآوردشواهددیگردارایاشتراک،استپسنمیتوانددرمخرجکسرقوانینترکیب
حضوریابد.چراکهشروطمخرجکسردرقوانینترکیبراتامیننمیکند.
1 1 2 2 3 3( ) ( ) ]( ) ( ) ... ( ) i i
i
i i
A A
q A m A mm A m A m A
( )
( )
1 ( )
q A
m A
q
سرداﺮﻓ
FaraDars.org