تغذیه ورزشی…

دسته: جزوات درسی

حجم فایل: 7654 کیلوبایت

تعداد صفحه: 91

جزوه کامل تغذیه به صورت پاورپوینت همراه با عکس های مرتبط مناسب ارایه و تحویل پروژه

از مطلب ارایه شده برای کنترل تغذیه شخصی هم می توان کمک گرفت مطالب به صورت دقیق و بر گرفته از منابع برتر می باشند

قیمت: 6,000 تومان

تغذیه گاو و استاندارد اندازه گیری ید، سبوس گندم و دانه ذرت در تغذیه دام و طیور…

مقدمه:

یک راهنما برای تولید موفق، غذای مناسب برای گاو است. هزینه غذا بیشترین بهایی است که برای نگهداری گاو باید پرداخت. فهم مراحل هضم نشخوارکنندگان و غذای اصلی آن ها، نیازمند غذا دادن و مدیریت خوب است.

در سال شش زمان کلیدی وجود دارد که وضعیت بدن دام مورد ارزیابی قرار گیرد. این زمان ها عبارتند از: اواسط دوره خشکی، زایمان، و تقریبا ۴۵، ۹۰، ۱۸۰، ۲۷۰ روز بعد از شروع شیرواری.

آنچه در زیر می آید به شرح اهداف معین در خصوص وضعیت بدن دردوره خشکی می پردازد.

تغذیه خانمهای باردار…

مقدمه

تحقیقاتی که اخیرا در دانشگاه آمستردام انجام گرفته است نشان میدهد زنانی که در سه ماهه اول بارداری شان غذای کمی مصرف کرده اند فرزندان ضعیفی را به دنیا خواهند آورد که در دوران بزرگسالی خود دارای ریسک فاکتور بالاتری از ابتلا به حملات و ناراحتی های قلبی خواهند بود.

در جریان جنگ جهانی دوم و در سالهای ۱۹۴۵ و ۱۹۴۶ که شهر آمستردام به محاصره و اسارت دشمنان درآمد. لذا مردم آمستردام نمیتوانستند بیشتر از مقدار جیره غذایی شان غذا مصرف نمایند. درنتیجه مقدار انرژی دریافتی شان از ۴۰۰ کیلوکالری در روز فراتر نمی رفت.

کودکانی که مادرانشان بعد از ۱۳ هفته اول بارداری در معرض گرسنگی قرار گرفتند و نیزکودکانی که در زمان قحطی به دنیا آمدند دارای ریسک فاکتورهای بالای ابتلا به حملات وبیماریهای قلبی نبودند اما کودکانی که مادرانشان در ۱۳ هفته اول بارداری دچار قحطی شدند به طور متوسط کمتر از ۲. ۵ کیلو وزن داشتند و سایز دور سرشان هم کمتر از حد استاندارد بود. زنانی که در دوران قحطی باردار شدند بچه هایی به دنیا آوردند که بعدها دارای سطح بالاتری از انسولین خون بودند وچاقتر بوده و بیشتر در معرض حملات و ناراحتی های قلبی قرار گرفتند.

تعیین هویت گوینده مستقل از متن، توسط مدل های مخلوط گاوس…

• عنوان لاتین مقاله: Efficient Text-Independent Speaker Verification with Structural Gaussian Mixture Models and Neural Network
• عنوان فارسی مقاله: تعیین هویت گوینده مستقل از متن، توسط مدل های مخلوط گاوس ساختاری و شبکه های عصبی
• دسته: کامپیوتر و فناوری اطلاعات
• تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 26
• لینک دریافت رایگان نسخه انگلیسی مقاله: دانلود
• نسخه فارسی مقاله برای خرید آماده است.

خلاصه

چکیده – ما سیستم یکپارچه ای را در ارتباط با مدل های مخلوط گاوس ساختاری (SGMM) و شبکه های عصبی به منظور دستیابی به راندمان محاسباتی و دقت بالا در ارتباط با تعیین هویت گوینده ارائه می دهیم. مدل پس زمینه ساختاری (SBM) در ابتدا از طریق خوشه بندی زنجیره ای تمام موئلفه های مخلوط گاوس در ارتباط با مدل پس زمینه ساختاری ایجاد می گردد. به این ترتیب، یک فضای اکوستیک به بخش های چندگانه ای در سطوح مختلف قدرت تشخیص، جزء بندی می گردد. برای هر یک از گوینده های مورد نظر، مدل مدل مخلوط گاوس ساختاری (SGMM) از طریق استدلال حداکثری (MAP) سازگار با مدل پس زمینه ساختاری (SBM) ایجاد می گردد. در هنگام تست، تنها زیرمجموعه کمی از موئلفه های مخلوط گاوس برای هر بردار مختصات محاسبه می گردد تا هزینه محاسبه را به طور قابل توجهی کاهش دهد. علاوه بر این، امتیازات حاصل شده در لایه های مدل های درخت ساختار، برای تصمیم گیری نهایی از طریق شبکه عصبی ادغام می گردند. وضعیت های مختلفی در بررسی های انجام شده بر روی داده های حاصل از گفتگوهای تلفنی مورد استفاده در ارزیابی هویت گوینده NIST، مقایسه شد. نتایج تجربی نشان می دهد که کاهش محاسبه توسط فاکتور 17 از طریق 5% کاهش نسبی در میزان خطای هم ارز (EER) در مقایسه با خطو مبنا، حاصل می گردد. روش SGMM-SBM (مدل مخلوط گاوس ساختاری- مدل پس زمینه ساختاری) ، مزایایی را نسبت به مدل اخیرا مطرح شده GMM (مدل مخلوط گاوس) داشته، که شامل سرعت بالاتر و عملکرد تشخیص بهتر، می باشد.

کلیداژه: خوشه بندی گاوس، شبکه عصبی، تعیین هویت گوینده، مدل مخلوط گاوس ساختاری

مقدمه

تحقیقات بر روی تشخیص گوینده که شامل تعیین هویت و تطبیق موارد می باشد به عنوان یک مورد فعال برای چندین دهه به شمار آورده می شود. هدف این می باشد تا تجهیزانت داشته باشیم که به صورت اتوماتیک فرد خاصی را تعیین هویت کرده یا فرد را از طریق صدای او تشخیص دهیم. بنابر روش های زیست سنجی، تشخیص صدای افراد می تواند در بسیاری از موارد همانند، شبکه های امنیتی، تراکنش های تلفنی و دسترسی به بخش ها کاربرد داشته باشد. گوینده ها به دو گروه تقسیم می شوند. گوینده های هدفمند و گوینده های غیرهدفمند.

• فرمت: zip
• حجم: 1.00 مگابایت
• شماره ثبت: 411

تعیین هویت گوینده مستقل از متن، توسط مدل مخلوط گاوس ساختاری و شبکه عصبی…

چکیده

ما سیستم یکپارچه ای را در ارتباط با مدل های مخلوط گاوس ساختاری (SGMM) و شبکه های عصبی به منظور دستیابی به راندمان محاسباتی و دقت بالا در ارتباط با تعیین هویت گوینده ارائه می دهیم. مدل پس زمینه ساختاری (SBM) در ابتدا از طریق خوشه بندی زنجیره ای تمام مؤلفه های مخلوط گاوس در ارتباط با مدل پس زمینه ساختاری ایجاد می گردد. به این ترتیب، یک فضای اکوستیک به بخش های چندگانه ای در سطوح مختلف قدرت تشخیص، جزء بندی می گردد. برای هر یک از گوینده های مورد نظر، مدل مدل مخلوط گاوس ساختاری (SGMM) از طریق استدلال حداکثری (MAP) سازگار با مدل پس زمینه ساختاری (SBM) ایجاد می گردد. در هنگام تست، تنها زیرمجموعه کمی از موئلفه های مخلوط گاوس برای هر بردار مختصات محاسبه می گردد تا هزینه محاسبه را به طور قابل توجهی کاهش دهد. علاوه بر این، امتیازات حاصل شده در لایه های مدل های درخت ساختار، برای تصمیم گیری نهایی از طریق شبکه عصبی ادغام می گردند. وضعیت های مختلفی در بررسی های انجام شده بر روی داده های حاصل از گفتگوهای تلفنی مورد استفاده در ارزیابی هویت گوینده NIST، مقایسه شد. نتایج تجربی نشان می دهد که کاهش محاسبه توسط فاکتور 17 از طریق 5% کاهش نسبی در میزان خطای هم ارز (EER) در مقایسه با خطو مبنا، حاصل می گردد. روش SGMM-SBM (مدل مخلوط گاوس ساختاری- مدل پس زمینه ساختاری) ، مزایایی را نسبت به مدل اخیرا مطرح شده GMM (مدل مخلوط گاوس) داشته، که شامل سرعت بالاتر و عملکرد تشخیص بهتر، می باشد.

کلیداژه: خوشه بندی گاوس، شبکه عصبی، تعیین هویت گوینده، مدل مخلوط گاوس ساختاری

مقدمه

تحقیقات بر روی تشخیص گوینده که شامل تعیین هویت و تطبیق موارد می باشد به عنوان یک مورد فعال برای چندین دهه به شمار آورده می شود. هدف این می باشد تا تجهیزانت داشته باشیم که به صورت اتوماتیک فرد خاصی را تعیین هویت کرده یا فرد را از طریق صدای او تشخیص دهیم. بنابر روش های زیست سنجی، تشخیص صدای افراد می تواند در بسیاری از موارد همانند، شبکه های امنیتی، تراکنش های تلفنی و دسترسی به بخش ها کاربرد داشته باشد. گوینده ها به دو گروه تقسیم می شوند. گوینده های هدفمند و گوینده های غیرهدفمند.