مفهوم و کاربرد بازیابی سیگنال را با استفاده از تجزیه طیف جذب طیف ، به ویژه از سیگنال و فضای فرکانس توصیف می کند. این کتاب شامل 13 فصل است و با مروری بر مفهوم و کاربرد سیستم های اندازه گیری فیزیکی آغاز می شود. در فصل های بعدی با تجزیه در فضای سیگنال ، راه حل هایی برای روش های کاملاً خطی ، استفاده از الگوریتم Jansson و آزمایشاتی برای صحت و قابلیت اطمینان نتایج تجزیه طیف جذب مادون قرمز با کیفیت بالا سروکار دارند. این مباحث با بحث درباره تأثیر مشکلات سر و صدا ، سابقه کامل پرونده اجرای داده های تجزیه نشده و اعتبار شدت خطوط متلاشی شده دنبال می شود. فصل های آخر خلاصه عملکرد ، مزایا و محدودیت های تکنیک deconvolution است.
پایگاه داده های استنباطی و پایگاه های شی گرا در خط مقدم تحقیقات در سیستم های پایگاه داده هوشمند نسل آینده قرار دارند. متدولوژی های برنامه نویسی و طراحی شی گرا از توانایی بالایی برخوردارند و نویدبخش کاهش پیچیدگی سیستم های نرم افزاری بسیار بزرگ در حوزه هایی مانند طراحی و ساخت با کمک رایانه ، سیستم های اطلاعاتی اداری یکپارچه و هوش مصنوعی هستند. سیستم های پایگاه داده شی گرا باعث افزایش بهره وری برنامه نویس / کاربر اینگونه سیستم ها می شوند. تحقیق در پایگاه داده های استنباطی با هدف کشف طرح های کارآمد برای نشان دادن یکنواخت ادعاها و قواعد استنباطی و پاسخ به سeriesالات بسیار رسا در برابر دانش دانش ادعاها و قوانین است. این حوزه تحقیقاتی به شدت با برنامه نویسی منطقی که به طور موازی توسعه یافته است ، تعامل دارد و منطق را به عنوان یک مبنای مشترک به اشتراک می گذارد. اخیراً ، تحقیق با هدف تلفیق الگوی شی گرا و استنباط مبتنی بر قانون برای ایجاد یک چارچوب قدرتمند واحد برای سیستم های پایگاه داده هوشمند انجام شده است. هدف این کتاب ارائه مقالات پژوهشی و بحث های فنی بین محققان مربوط به پایگاه داده های قیاسی ، پایگاه های شی گرا و ادغام آنها است.
Deep Challenge تاریخچه وصله های نفتی ، شاهدان عینی فاجعه ها و دسترسی آزاد به پرونده های رسمی Global Marine Inc ، رهبر شناخته شده در حفاری های دریایی را با هم مخلوط می کند تا یک داستان واقعی و هیجان انگیز را روایت کند.
یادگیری عمیق ، شاخه ای از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی ، منجر به رویکردهای جدیدی برای حل مشکلات در حوزه های مختلف از جمله علوم داده ، تجزیه و تحلیل داده ها و مهندسی پزشکی شده است. یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل داده ها: مبانی ، برنامه های زیست پزشکی و چالش هایک رویکرد متمرکز برای طراحی و اجرای مفاهیم یادگیری عمیق با استفاده از تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها در محیط های بزرگ ، به خوانندگان ارائه می دهد. الگوریتم های یادگیری عمیق مبتنی بر مدل های شبکه عصبی مصنوعی برای آبشار چندین لایه پردازش غیرخطی است که به استخراج ویژگی ها و یادگیری به روش های نظارت شده و بدون نظارت ، از جمله طبقه بندی و تجزیه و تحلیل الگو کمک می کند. یادگیری عمیق ، داده ها را از طریق چند لایه تبدیل می کند و به سیستم ها کمک می کند مجموعه داده های پیچیده را تجزیه و تحلیل و پردازش کنند. الگوریتم های یادگیری عمیق داده های پیچیده سطح بالا را استخراج می کنند و این مجموعه های پیچیده را به ایده های نسبتاً ساده تری که در سطح قبلی سلسله مراتب فرموله شده پردازش می کنند. نویسندگان این کتاب بر روی روشهای مناسب تجزیه و تحلیل داده ها برای حل مشکلات پیچیده دنیای واقعی مانند تشخیص تصویر پزشکی ، مهندسی پزشکی ، و ردیابی اشیا using با استفاده از روش های یادگیری عمیق. این کتاب جهت عملیاتی را برای محققانی که مایل به تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها برای برنامه های تجاری ، مهندسی و زیست پزشکی هستند فراهم می کند. از معماری های یادگیری عمیق شامل شبکه های عصبی عمیق ، شبکه های عصبی مکرر و شبکه های باور عمیق می توان برای حل مشکلات برنامه هایی مانند پردازش زبان طبیعی ، تشخیص گفتار ، بینایی رایانه ، بیوانفورماتیک ، تشخیص صدا ، طراحی دارو و تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی استفاده کرد.
جدیدترین پیشرفت های Deep Learning را برای تجزیه و تحلیل داده ها و برنامه های مهندسی پزشکی پزشکی ارائه می دهد.
درباره تکنیک های یادگیری عمیق همانطور که در دنیای واقعی مهندسی پزشکی و علوم داده استفاده می شود ، از جمله شبکه های عمیق یادگیری ، یادگیری ویژگی های عمیق ، جعبه ابزار یادگیری عمیق ، ارزیابی عملکرد ، بهینه سازی یادگیری عمیق ، رمزگذارهای خودکار عمیق و شبکه های عصبی عمیق
مقدمه ای برای یادگیری عمیق ، همراه با پوشش شبکه های اعتقاد عمیق ، شبکه های عصبی کانولوشن ، ماشین های محدود Boltzmann ، مبانی تجزیه و تحلیل داده ها ، علم داده های سازمانی ، تجزیه و تحلیل پیش بینی ، بهینه سازی برای یادگیری عمیق و انتخاب ویژگی ها با استفاده از Deep

مفهوم و کاربرد بازیابی سیگنال را با استفاده از تجزیه طیف جذب طیف ، به ویژه از سیگنال و فضای فرکانس توصیف می کند. این کتاب شامل 13 فصل است و با مروری بر مفهوم و کاربرد سیستم های اندازه گیری فیزیکی آغاز می شود. در فصل های بعدی با تجزیه در فضای سیگنال ، راه حل هایی برای روش های کاملاً خطی ، استفاده از الگوریتم Jansson و آزمایشاتی برای صحت و قابلیت اطمینان نتایج تجزیه طیف جذب مادون قرمز با کیفیت بالا سروکار دارند. این مباحث با بحث درباره تأثیر مشکلات سر و صدا ، سابقه کامل پرونده اجرای داده های تجزیه نشده و اعتبار شدت خطوط متلاشی شده دنبال می شود. فصل های آخر خلاصه عملکرد ، مزایا و محدودیت های تکنیک deconvolution است.
پایگاه داده های استنباطی و پایگاه های شی گرا در خط مقدم تحقیقات در سیستم های پایگاه داده هوشمند نسل آینده قرار دارند. متدولوژی های برنامه نویسی و طراحی شی گرا از توانایی بالایی برخوردارند و نویدبخش کاهش پیچیدگی سیستم های نرم افزاری بسیار بزرگ در حوزه هایی مانند طراحی و ساخت با کمک رایانه ، سیستم های اطلاعاتی اداری یکپارچه و هوش مصنوعی هستند. سیستم های پایگاه داده شی گرا باعث افزایش بهره وری برنامه نویس / کاربر اینگونه سیستم ها می شوند. تحقیق در پایگاه داده های استنباطی با هدف کشف طرح های کارآمد برای نشان دادن یکنواخت ادعاها و قواعد استنباطی و پاسخ به سeriesالات بسیار رسا در برابر دانش دانش ادعاها و قوانین است. این حوزه تحقیقاتی به شدت با برنامه نویسی منطقی که به طور موازی توسعه یافته است ، تعامل دارد و منطق را به عنوان یک مبنای مشترک به اشتراک می گذارد. اخیراً ، تحقیق با هدف تلفیق الگوی شی گرا و استنباط مبتنی بر قانون برای ایجاد یک چارچوب قدرتمند واحد برای سیستم های پایگاه داده هوشمند انجام شده است. هدف این کتاب ارائه مقالات پژوهشی و بحث های فنی بین محققان مربوط به پایگاه داده های قیاسی ، پایگاه های شی گرا و ادغام آنها است.
Deep Challenge تاریخچه وصله های نفتی ، شاهدان عینی فاجعه ها و دسترسی آزاد به پرونده های رسمی Global Marine Inc ، رهبر شناخته شده در حفاری های دریایی را با هم مخلوط می کند تا یک داستان واقعی و هیجان انگیز را روایت کند.
یادگیری عمیق ، شاخه ای از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی ، منجر به رویکردهای جدیدی برای حل مشکلات در حوزه های مختلف از جمله علوم داده ، تجزیه و تحلیل داده ها و مهندسی پزشکی شده است. یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل داده ها: مبانی ، برنامه های زیست پزشکی و چالش هایک رویکرد متمرکز برای طراحی و اجرای مفاهیم یادگیری عمیق با استفاده از تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها در محیط های بزرگ ، به خوانندگان ارائه می دهد. الگوریتم های یادگیری عمیق مبتنی بر مدل های شبکه عصبی مصنوعی برای آبشار چندین لایه پردازش غیرخطی است که به استخراج ویژگی ها و یادگیری به روش های نظارت شده و بدون نظارت ، از جمله طبقه بندی و تجزیه و تحلیل الگو کمک می کند. یادگیری عمیق ، داده ها را از طریق چند لایه تبدیل می کند و به سیستم ها کمک می کند مجموعه داده های پیچیده را تجزیه و تحلیل و پردازش کنند. الگوریتم های یادگیری عمیق داده های پیچیده سطح بالا را استخراج می کنند و این مجموعه های پیچیده را به ایده های نسبتاً ساده تری که در سطح قبلی سلسله مراتب فرموله شده پردازش می کنند. نویسندگان این کتاب بر روی روشهای مناسب تجزیه و تحلیل داده ها برای حل مشکلات پیچیده دنیای واقعی مانند تشخیص تصویر پزشکی ، مهندسی پزشکی ، و ردیابی اشیا using با استفاده از روش های یادگیری عمیق. این کتاب جهت عملیاتی را برای محققانی که مایل به تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها برای برنامه های تجاری ، مهندسی و زیست پزشکی هستند فراهم می کند. از معماری های یادگیری عمیق شامل شبکه های عصبی عمیق ، شبکه های عصبی مکرر و شبکه های باور عمیق می توان برای حل مشکلات برنامه هایی مانند پردازش زبان طبیعی ، تشخیص گفتار ، بینایی رایانه ، بیوانفورماتیک ، تشخیص صدا ، طراحی دارو و تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی استفاده کرد.
جدیدترین پیشرفت های Deep Learning را برای تجزیه و تحلیل داده ها و برنامه های مهندسی پزشکی پزشکی ارائه می دهد.
درباره تکنیک های یادگیری عمیق همانطور که در دنیای واقعی مهندسی پزشکی و علوم داده استفاده می شود ، از جمله شبکه های عمیق یادگیری ، یادگیری ویژگی های عمیق ، جعبه ابزار یادگیری عمیق ، ارزیابی عملکرد ، بهینه سازی یادگیری عمیق ، رمزگذارهای خودکار عمیق و شبکه های عصبی عمیق
مقدمه ای برای یادگیری عمیق ، همراه با پوشش شبکه های اعتقاد عمیق ، شبکه های عصبی کانولوشن ، ماشین های محدود Boltzmann ، مبانی تجزیه و تحلیل داده ها ، علم داده های سازمانی ، تجزیه و تحلیل پیش بینی ، بهینه سازی برای یادگیری عمیق و انتخاب ویژگی ها با استفاده از Deep