شناسایی فرصت های کسب و کار جدید توسط کار آفرینان…

• عنوان لاتین مقاله: Opportunity Recognition as Pattern Recognition: How Entrepreneurs “Connect the Dots” to Identify New Business Opportunities
• عنوان فارسی مقاله: تشخیص فرصت به عنوان تشخیص الگو: چگونه کارآفرینان 'با مرتبط کردن سرنخ ها' فرصت های کسب و کار جدید را شناسایی می کنند.
• دسته: کار آفرینی - اقتصاد
• تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 23
• جهت دانلود رایگان نسخه انگلیسی این مقاله اینجا کلیک نمایید
• نسخه فارسی مقاله برای خرید آماده است.

خلاصه

چگونه کارآفرینان فرصت های سرمایه گذاری های جدید کسب و کار را شناسایی می کنند؟ یک احتمال، که به وسیله پژوهش در زمینه شناخت انسان پیشنهاد شده، این است که این افراد با استفاده از چارچوب های شناختی که از طریق تجربه به دست آورده اند به درک ارتباط بین رویدادهای به ظاهر نامرتبط و یا روند های موجود در جهان می پردازند. به عبارت دیگر، آنها با استفاده از چارچوب های شناختی و ' با مرتبط کردن سرنخ ها ' بین تغییرات در فن آوری، جمعیتی، بازار، سیاست های دولت، و عوامل دیگراین فرصت ها را تحت تصرف خود در می آورند. این الگوها که آنها را در درک این رویدادها یا روند ها کمک می کند، ایده هایی برای محصولات یا خدمات جدید، که می تواند به طور بالقوه به عنوان پایه ای برای سرمایه گذاری های جدید باشد را پیشنهاد می دهد. این الگوی چشم انداز شناخت در شناسایی فرصت از چندین جنبه مفید است: اول، به یکپارچه کردن سه فاکتور یک چارچوب اساسی نقش مهمی را در شناخت فرصت ها بازی می کنند: درگیر شدن در جستجویی فعال برای فرصت ها ؛ هوشیاری نسبت به فرصت ها و دانش قبلی از صنعت یا بازار. علاوه بر این، کمک به توضیح نحوه روابط متقابل این عوامل نیز می کند. به عنوان مثال، این واقعیت که جستجو فعالانه ممکن است زمانی که هوشیاری بسیار بالا است احتیاج نباشد. دوم، به رسمیت شناختن الگوی چشم انداز کمک می کند به درک این موضوع که چرا برخی از افراد، اما نه همه، قادر به شناسایی فرصت های خاص می باشند. سوم، چارچوب الگوی تشخیص روش های خاص که در آن کارآفرینان می توانند جهت شناخت بهتر فرصت ها آموزش داده شوند را نشان می دهد. جهت گیری های آینده برای پژوهش در زمینه تشخیص الگوی چشم انداز و پیامدهای عملی آن برای تحصیلات کارآفرینی مورد بررسی قرار می گیرد.

'اعمال ما نیز مانند جذر و مد هستند، اگر انسان به مد توجه کند، به سوی نیکبختی خواهد شتافت، اما اگر انسان از آن غفلت کند، تمامی سفر زندگی به صورت مضیقه و پرتگاهی دشوار درخواهد آمد' (شکسپیر)

• فرمت: zip
• حجم: 0.25 مگابایت
• شماره ثبت: 411

شناسایی فرصت کسب و کار جدید توسط کار آفرینان (ترجمه)…

چکیده

چگونه کارآفرینان فرصت های سرمایه گذاری های جدید کسب و کار را شناسایی می کنند؟ یک احتمال، که به وسیله پژوهش در زمینه شناخت انسان پیشنهاد شده، این است که این افراد با استفاده از چارچوب های شناختی که از طریق تجربه به دست آورده اند به درک ارتباط بین رویدادهای به ظاهر نامرتبط و یا روند های موجود در جهان می پردازند. به عبارت دیگر، آنها با استفاده از چارچوب های شناختی و «با مرتبط کردن سرنخ ها» بین تغییرات در فن آوری، جمعیتی، بازار، سیاست های دولت، و عوامل دیگر این فرصت ها را تحت تصرف خود در می آورند. این الگوها که آنها را در درک این رویدادها یا روند ها کمک می کند، ایده هایی برای محصولات یا خدمات جدید، که می تواند به طور بالقوه به عنوان پایه ای برای سرمایه گذاری های جدید باشد را پیشنهاد می دهد. این الگوی چشم انداز شناخت در شناسایی فرصت از چندین جنبه مفید است: اول، به یکپارچه کردن سه فاکتور یک چارچوب اساسی نقش مهمی را در شناخت فرصت ها بازی می کنند: درگیر شدن در جستجویی فعال برای فرصت ها؛ هوشیاری نسبت به فرصت ها و دانش قبلی از صنعت یا بازار. علاوه بر این، کمک به توضیح نحوه روابط متقابل این عوامل نیز می کند. به عنوان مثال، این واقعیت که جستجو فعالانه ممکن است زمانی که هوشیاری بسیار بالا است احتیاج نباشد. دوم، به رسمیت شناختن الگوی چشم انداز کمک می کند به درک این موضوع که چرا برخی از افراد، اما نه همه، قادر به شناسایی فرصت های خاص می باشند. سوم، چارچوب الگوی تشخیص روش های خاص که در آن کارآفرینان می توانند جهت شناخت بهتر فرصت ها آموزش داده شوند را نشان می دهد. جهت گیری های آینده برای پژوهش در زمینه تشخیص الگوی چشم انداز و پیامدهای عملی آن برای تحصیلات کارآفرینی مورد بررسی قرار می گیرد.

«اعمال ما نیز مانند جذر و مد هستند، اگر انسان به مد توجه کند، به سوی نیکبختی خواهد شتافت، اما اگر انسان از آن غفلت کند، تمامی سفر زندگی به صورت مضیقه و پرتگاهی دشوار درخواهد آمد» (شکسپیر)

شبکه های عصبی آموزشی رقابتی پیشرفته در مورد تشخیص نفوذ درشبکه…

• عنوان لاتین مقاله: Improved competitive learning neural networks for network intrusion and fraud detection
• عنوان فارسی مقاله: شبکه های عصبی آموزشی رقابتی پیشرفته در مورد تشخیص نفوذ در شبکه و شناسایی کلاهبرداری
• دسته: کامپیوتر و فناوری اطلاعات
• تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 32
• لینک دریافت رایگان نسخه انگلیسی مقاله: دانلود
• نسخه فارسی مقاله برای خرید آماده است.

خلاصه

در این پژوهش، دو الگوریتم خوشه بندی جدید را معرفی می کنیم. شبکه اموزشی رقابتی پیشرفته (ICLN) و شبکه آموزشی رقابتی پیشرفته نظارتی (SICLN) که در زمینه تشخیص کلاهبرداری و تشخیص نفوذ شبکه در می باشند. شبکه اموزشی رقابتی پیشرفته (ICLN) به عنوان الگوریتم خوشه بندی غیرنظارتی می باشد، که قوانین جدیدی را برای شبکه های عصبی آموزشی رقابتی استاندارد (SCLN) اعمال می کند. نورون های شبکه در شبکه آموزشی رقابتی پیشرفته (ICLN) برای ارائه مرکز داده توسط قوانین بروز شده تنبیه و پاداش جدید آموزش دیده اند. این قوانین بروز شده، بی ثباتی شبکه های عصبی آموزشی رقابتی استانداردSCLN)) را از بین می برند. شبکه آموزشی رقابتی یشرفته نظارتی (SICLN) به عنوان نسخه بازبینی شده شبکه اموزشی رقابتی پیشرفته (ICLN) می باشد. در SICLN (شبکه آموزشی رقابتی یشرفته نظارتی (SICLN) ، قوانین بروزرسانی شده نظارتی از دسته بندی داده برای هدایت مراحل آموزش برای دسترسی به نتایج خوشه بندی بهتر استفاده می کند. شبکه آموزشی رقابتی پیشرفته نظارت شده می تواند برای داده های دسته بندی شده و دسته بندی نشده اعمال شده و در سطح بالایی در برابر اتیکت های مفقودی و تاخیری مقاوم می باشد. علاوه بر این، شبکه آموزشی رقابتی یشرفته نظارتی (SICLN) دارای قابلیت بازسازی بوده، بنابراین کاملا مستقل از تعداد اولیه خوشه ها می باشد.

برای ارزیابی الگوریتم های مورد نظر، به مقایسه عملی در مورد داده های تحقیق و داده های حقیقی در تشخیص کلاهبرداری و تشخیص نفوذ شبکه پرداختیم. نتایج اثبات می کند که هر دو مورد ICLN و SICLN به بایگانی عملکرد بالا می پردازند، و SICLN در الگوریتم های خوشه بندی غیرنظارتی سنتی عملکرد بهتری دارد.

کلمات کلیدی: آموزش رقابتی، شناسایی کلاهبرداری، شناسایی نفوذ، خوشه بندی نظارتی/ غیر نظارتی، شبکه عصبی

مقدمه تشخیص کلاهبرداری و تشخیص نفوذ در شبکه در کسب و کار تجارت الکترونیک بسیار مهم می باشد. بر طبق به گزارش های تجارت الکترونیک فروش اداره سرشماری ایالات متحده، تجارت الکترونیک در امریکای شمالی دارای رشد 20% یا بیشتر در هر سال می باشد. به هر حال کلاهبرداری در شرکت های تجارت الکترونیک ایالات متحده و کانادا منجر به هزینه تلفات زیادی شده است. با توجه به رشد اخیر در تجارت الکترونیک، کلاه برداری در زمینه کارت های اعتباری بسیار رایج شده است. بر مبنای نتایج بررسی در سال 2009، به طور متوسط، 1.6% از سفارشات بر مبنای کلاه برداری بوده، که حدود 3.3 میلیارد دلار می باشد. علاوه بر ضررهای مستقیمی که از طریق فروش های کلاهبرداری انجام شده است، اعتماد قربانیان کلاهبرداری در زمینه کارت های اعتباری و شرکت خرده فروش کمتر شده، که در نتیجه ضرر ها نیز افزایش یافته است. هدف شرکت ها و صادر کنندگان کارت های اعتباری این است تا هر چه زودتر به افشا یا جلوگیری از کلاه برداری بپردازند. از طرف دیگر نفوذ به شبکه، از پشت به شرکت های تجارت الکترونیک ضربه می زند. زمان وقفه سرورهای وب یا نفوذ به اطلاعات یا کسب و کار مشتری منجر به ضررهای زیادی می گردد.

• فرمت: zip
• حجم: 2.28 مگابایت
• شماره ثبت: 411

شبکه های ارتباطی بی سیمی نسل سوم و نسل چهارم…

• عنوان لاتین مقاله: Value network dynamics in 3G–4G wireless communications: A systems thinking approach to strategic value assessment
• عنوان فارسی مقاله: شبکه های ارتباطی بی سیمی نسل سوم و نسل چهارم: روش سیستمی برای ارزیابی های راهبردی.
• دسته: مدیریت
• تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 18
• جهت دانلود رایگان نسخه انگلیسی این مقاله اینجا کلیک نمایید
• نسخه فارسی مقاله برای خرید آماده است.

خلاصه

چکیده

این مقاله به توسعه طرح هایی برای تجزیه و تحلیل نیرو های پویا که ساختار ها و پیشرفت های مربوط به ارتباطات بی سیمی نسل سوم می باشد را مورد تجزیه و تحلیل قرار می دهد. این تجزیه و تحلیل ها بر اساس ارزیابی مدل های استراتژیکی و کاربرد روش های مربوط به سیستم های پویا کیفی ایجاد می گردد. این طرح ها تمرکزش بر روی نیرو های محرکی که انطباق کاربران را با خدمات نسل سوم ایجاد می کند می باشد، تمرکز بر روی پویایی مشتریان، رقابت های پویا، و تکنولوژی پویا می باشد. برای تجزیه و تحلیل انطباق کاربران با خدمات نسل سوم این مقاله به طرح پویا 1- سرمایه گذری بر روی شبکه و تعداد کاربران، 2- ورود خلاقیت های خدماتی و رقابت بر سر قیمت ها 3- تاثیر ورود شبکه های مثبت خارجی که در نتیجه استفاده بیشتر کاربران می باشد 4- کاهش قیمت ها به منظور از بین بردن بی میلی کاربران برای وفق یافتن با خدمات نسل سوم 5- میزان های اقتصادی در هزینه و قیمت نهایی 6- پیشرفت محتواهای جدیدتر برای انطباق با کاربران جدیدتر می پردازد. کاربرد فرضیه مربوط به نمودار سیستمی در یک سری از طرح های منظم ترکیب شده و توسط اطلاعاتی که در 15 شرکت صنعتی با حضور 190 شرکت کننده از کشور های اروپایی جمع آوی شده مورد آزمایش قرار گرفته است. هدف این طرح ها این می باشد تا به عمیق تر کردن مفاهیم مربوط به مسیر های مربوط به شبکه های بی سیمی نسل سوم بپردازد. این مقاله همچنین به ارزیابی سناریو های آینده ای که پذیرفتنی بوده و همچنین تحریک ها پویا که آنها را امکان پذیر می کند می پردازد.

کلمات کلیدی: بی سیم نسل شوم، پویایی کسب و کار، شبکه ارزش بی سیم، تحلیل سناریو، تفکر سیستم

معرفی و انگیزهای موجود:

میزان تکامل یک صنعت بستگی به رقابت های پویا و قدرت مشتری، میزان نوع آوری های فنی و تجاری، ساختار های مدبرانه و منظم و پیچیدگی سیتمی در میان عوامل دیگر دارد. در صنایع ارتباطی بی سیمی که در آن ها رقابت ها شدید و رشد سریع می باشد خلاقیت ها فراوان، شرایط محلی وابسته به طرز فکر، و انتخابات فنی به طور فزاینده ای پیچیده می باشد دارای فرصت های بیشتری برای کاربران شبکه های جهانی بوده ولی رقابت های پیچیده ای را برای شرکت ها و مدل های تجاری آن ها ایجاد می کند.

• فرمت: zip
• حجم: 1.05 مگابایت
• شماره ثبت: 411

شبکه عصبی آموزشی رقابتی پیشرفته: تشخصی نفوذ به شبکه و شناسایی تقلب…

چکیده

در این پژوهش، دو الگوریتم خوشه بندی جدید را معرفی می کنیم. شبکه آموزشی رقابتی پیشرفته (ICLN) و شبکه آموزشی رقابتی پیشرفته نظارتی (SICLN) که در زمینه تشخیص کلاهبرداری و تشخیص نفوذ شبکه در می باشند. شبکه آموزشی رقابتی پیشرفته (ICLN) به عنوان الگوریتم خوشه بندی غیرنظارتی می باشد، که قوانین جدیدی را برای شبکه های عصبی آموزشی رقابتی استاندارد (SCLN) اعمال می کند. نورون های شبکه در شبکه آموزشی رقابتی پیشرفته (ICLN) برای ارائه مرکز داده توسط قوانین بروز شده تنبیه و پاداش جدید آموزش دیده اند. این قوانین بروز شده، بی ثباتی شبکه های عصبی آموزشی رقابتی استاندارد را از بین می برند. شبکه آموزشی رقابتی یشرفته نظارتی (SICLN) به عنوان نسخه بازبینی شده شبکه اموزشی رقابتی پیشرفته (ICLN) می باشد. در SICLN (شبکه آموزشی رقابتی پیشرفته نظارتی (SICLN) ، قوانین بروزرسانی شده نظارتی از دسته بندی داده برای هدایت مراحل آموزش برای دسترسی به نتایج خوشه بندی بهتر استفاده می کند. شبکه آموزشی رقابتی پیشرفته نظارت شده می تواند برای داده های دسته بندی شده و دسته بندی نشده اعمال شده و در سطح بالایی در برابر اتیکت های مفقودی و تاخیری مقاوم می باشد. علاوه بر این، شبکه آموزشی رقابتی پیشرفته نظارتی (SICLN) دارای قابلیت بازسازی بوده، بنابراین کاملا مستقل از تعداد اولیه خوشه ها می باشد. برای ارزیابی الگوریتم های مورد نظر، به مقایسه عملی در مورد داده های تحقیق و داده های حقیقی در تشخیص کلاهبرداری و تشخیص نفوذ شبکه پرداختیم. نتایج اثبات می کند که هر دو مورد ICLN و SICLN به بایگانی عملکرد بالا می پردازند، و SICLN در الگوریتم های خوشه بندی غیرنظارتی سنتی عملکرد بهتری دارد.

کلیدواژه: آموزش رقابتی، شناسایی کلاهبرداری، شناسایی نفوذ، خوشه بندی نظارتی/ غیر نظارتی، شبکه عصبی

مقدمه

تشخیص کلاهبرداری و تشخیص نفوذ در شبکه در کسب و کار تجارت الکترونیک بسیار مهم می باشد. بر طبق به گزارش های تجارت الکترونیک فروش اداره سرشماری ایالات متحده، تجارت الکترونیک در امریکای شمالی دارای رشد 20% یا بیشتر در هر سال می باشد. به هر حال کلاهبرداری در شرکت های تجارت الکترونیک ایالات متحده و کانادا منجر به هزینه تلفات زیادی شده است. با توجه به رشد اخیر در تجارت الکترونیک، کلاه برداری در زمینه کارت های اعتباری بسیار رایج شده است. بر مبنای نتایج بررسی در سال 2009، به طور متوسط، 1.6% از سفارشات بر مبنای کلاه برداری بوده، که حدود 3. 3 میلیارد دلار می باشد. علاوه بر ضررهای مستقیمی که از طریق فروش های کلاهبرداری انجام شده است، اعتماد قربانیان کلاهبرداری در زمینه کارت های اعتباری و شرکت خرده فروش کمتر شده، که در نتیجه ضرر ها نیز افزایش یافته است. هدف شرکت ها و صادر کنندگان کارت های اعتباری این است تا هر چه زودتر به افشا یا جلوگیری از کلاه برداری بپردازند. از طرف دیگر نفوذ به شبکه، از پشت به شرکت های تجارت الکترونیک ضربه می زند. زمان وقفه سرورهای وب یا نفوذ به اطلاعات یا کسب و کار مشتری منجر به ضررهای زیادی می گردد.