تحقیق درباره تشخیص سهم متعارفی تغییرات اجباری حسابداری موردی از مندرهای ناشی از مقدار نقصان سرقفلی انتقالی

اختصاصی از حامی فایل تحقیق درباره تشخیص سهم متعارفی تغییرات اجباری حسابداری موردی از مندرهای ناشی از مقدار نقصان سرقفلی انتقالی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 60

تشخیص سهم متعارفی تغییرات اجباری حسابداری : موردی از مندرهای ناشی از مقدار نقصان سرقفلی انتقالی

چکیده :

این مقاله پیرامون چگونگی استفاده از متود عطف بماسبق ، بحث هایی را عنوان نموده است اینکه آیا این متود بکارگرفته می شود یا خیر و به موضوع تغییر اجباری حسابداری نیز پرداخته است و تأثیر آن را روی شیوه های اندازه گیری و تشخیص مورد بحث و بررسی قرار داده است موضوع دیگر یاد شده این است که آیا گزارش انگیزه ها و محدودیت ها توام با بزرگی ضررهای ناشی از نقصان سرقفلی انتقالی هستند که به وسیلة شرکت های کانادایی اجرا کنندة بخش 3062 روی سرقفلی خریداری شده گزارش شدند .

نتایج مان نشان می دهد شرکت ها برای ضررهای ناشی از کاهش سرقفلی انتقالی هم زیادتر ارزیابی می کنند و هم کمتر . ما همچنین نشان می دهیم که هیئت های بازرسی مستقل و مجزا از لحاظ مالی ، برای فرصت طلبی مدیریت ممنوعیت هایی قائل می‌شوند.

کلید واژه ها :

حسابداری برای سرقفلی ، کاهش یا نقصان در سرقفلی ، هئیت بازرسی ، حاکمیت شرکت ، تغییرات اجباری حسابداری

در این مقاله بررسی شده است که آیا گزارش انگیزه ها و محدودیت ها روی موقعیت های پذیرش شرکت ها تأثیر می گذارد و اگر تأثیری دارد این تأثیر چگونه است .

وقتی شرکت ها باید از متود عطف بماسبق استفاده کنند تا تغییر اجباری حسابداری را بحساب آورند ، موقعیت چگونه است .مهمتر آنکه به بررسی گزارش انگیزه ها و محدودیت های توام با بزرگی ضررهای ناشی از نقصان سرقفلی انتقالی می پردازیم که به وسیلة شرکت های کانادایی گزارش شده است .

این شرکت ها از استانداردهای اصلاح شدة سرقفلی خریداری شده پیروی کردند .

از سال 2002، گرچه استانداردی به طور مشترک تهیه شد و اجرا گردید SFAS 142 در ایالت متحده ، بخش 3062سازمان کانادایی کتابچة حسابداران صاحب امتیاز در کانادا ) اما شرکت های کانادایی و امریکایی باید (a) کاهش ارزش سرقفلی را متوقف کنند و (b) تست نقصان دو مرحله ای روی سرقفلی هر سال را در تاریخ معینی در یک روز انجام دهند همچنین در استاندارد ، تأکید شده شرکت ها باید ضررهای ناشی از نقصان تشخیص داده نشدة موجود را بصورت اثر انباشتی تغییر در اصل حسابداری تشخیص دهند.

محتوای کتب کانادایی فرصت بی نظیری را فراهم می کنند تا بررسی کنند آیا چنین موقعیت حسابداری مهم است یا خیر .

برعکس SFAS142 ، که متود اثر انباشتی را ملزم می سازد ، بخش 3062 تأکید می کند که متود عطف بماسبق برای بحساب آوردن تغییر در سیاست حسابداری به کار رود ( یعنی پذیرش ، حذف حساب ها باعث باز نگه داشتن عایدی های محفوظ می شود به جای آنکه درآمد خالص مطرح گردد)

آگاهی از موقعیت های گزارش مدیران در محتوای تشخیص سهم متعارفی مهم است چون استفاده از متود عطف به ماسبق در سال های آینده افزایش خواهد یافت :

درماه مه 2005 ؛SFAS 154 , FASB را صادر کرد . تغییرات حسابداری اصلاحات خطا که استفاده از متود عطف بماسبق برای به حساب آوردن تغییرات در اصول حسابداری ، برای سال های مالی آغازین در 15 دسامبر 2005 یا پس از آن الزامی است .

ما روی پذیرش SFAS142 / بخش 3062 تأکید می کنیم و برای این انتخاب چندین دلیل وجود دارد اولاً پیرامون این موضوع ، بحث و جدال هایی برپاست چون آن جایگاه قابل توجهی را برای تغبیر مدیریت ، قضاوت و تمایل ( انحراف ) هم در زمان پیدا شدن و هم در دوره های آینده به جا می گذارد و به برآوردهای غیر قابل بررسی ارزش شرکت و سرقفلی موجودش نیاز دارد .

همچنین SFAS142 ./ بخش 3062 یک محیط مناسب برای تست زمینة فرصت طلبی مدیریتی است با توجه به تشخیص اثر انباشتی تغییرات حسابداری اجباری مطابق با متود عطف بماسبق .

ثانیاً گرچه تشخیص سهم متعارفی ؛ به مدیران فرصت می دهد تا عایدهای عملیاتی آینده را با به حداکثر رساندن ضرر اولیه حفظ کنند ، اما آنها باید اثر منفی ضررهای ناشی از کاهش را روی کیفیت ترازنامه‌اشان و روی انتظارات جریان نقدی آینده شرکت کنندگان بازار در نظر بگیرند . بنابراین آشکار نیست کدام یک از انگیزه ها مستولی می شوند .

ثالثاً تصمیمات بر اساس پذیرش استانداردهای جدید اتخاذ می شود واحتمالاً بیشتر از یک دورة‌حسابداری را تحت تأثیر قرار می دهند . با ارائه مجموعة‌ثابتی از نقصان های موجود روی یک افق محدود و معین ، پذیرش حذف حساب ها می تواند به صورت شیوه های چاره اندیشی احتمالی ( بازدارنده ها) برای مدیریت عایدی های بالقوه آینده مشاهده شود . چون آگاهی (‌ارزیابی بالا ) از ضررناشی از نقصان انتقالی ، جایگاهی را برای ضررهای ناشی از نقصان یاکاهش سالانة متعاقب مهمتر به جای می گذارد ، نهایتاً پذیرش بخش 3062 / SFAS142 ، آستانة کاهش را پایین آورده و تشخیص ضررهای کاهش بزرگ را امکان پذیر می سازد .

تحقیق در مورد تشخیص نفوذهای غیر عادی در بستر شبکه با تشخیص outlier هایی که از قبل بررسی نشده اند 25 ص

اختصاصی از حامی فایل تحقیق در مورد تشخیص نفوذهای غیر عادی در بستر شبکه با تشخیص outlier هایی که از قبل بررسی نشده اند 25 ص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : وورد

نوع فایل :  .doc ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد صفحه : 24 صفحه

---

 قسمتی از متن .doc : 

تشخیص نفوذهای غیر عادی در بستر شبکه با تشخیص outlier هایی که از قبل بررسی نشده اند

چکیده :

تشخیص ناهنجاری (anomaly) موضوعی حیاتی در سیستم های تشخیص نفوذ به شبکه است (NIDS) . بسیاری از NIDS های مبتنی بر ناهنجاری «الگوریتمهای پیش نظارت شده » را بکار می گیرند که میزان کارایی این الگوریتمها بسیار وابسته به دادها های تمرینی عاری از خطا میباشد . این در حالی است که در محیط های واقعی و در شبکه های واقعی تهیه اینگونه داده ها بسیار مشکل است . علاوه بر اینها ، وقتی محیط شبکه یا سرویسها تغییر کند الگوهای ترافیک عادی هم تغییر خواهد کرد .

این مساله به بالا رفتن نرخ مثبت نمایی در NIDS های پیش نظارت شده منجر می شود . تشخیص یک انحراف کامل (outlier) پیش نظارت نشده میتواند بر موانعی که در راه تشخیص ناهنجاری های پیش نظارت شده وجود دارد غلبه کند . به همین دلیل ما الگوریتم « جنگلهای تصادفی » را که یکی از الگوریتمهای کار امد برای استخراج داده است به خدمت گرفته ایم و آن را در NIDS های مبتنی بر ناهنجاری اعمال کرده ایم . این الگوریتم میتواند بدون نیاز به داده های تمرینی عاری از خطا outlier ها را در مجموعه داده های ترافیک شبکه تشخیص دهد . ما برای تشخیص نفوذهای ناهنجار به شبکه از یک چارچوب کاری استفاده کرده ایم و در این مقاله به شرح همین چارچوب کاری میپردازیم .

در این چارچوب کاری ، الگوی سرویسهای شبکه از روی داده های ترافیکی و با استفاده از الگوریتم جنگلهای تصادفی ساخته شده است . توسط outler تعیین شده ای که با این الگوهای ساخته شده مرتبط هستند نفوذها تشخیص داده می شوند. ما نشان میدهیم که چه اصلاحاتی را روی الگوریتم تشخیص outlier جنگلهای تصادفی انجام دادیم . و همینطور نتایج تجربیات خود را که بر اساس مجموعه داده های KDD 99 انجام شده است گزارش میدهیم .

نتایج نشان میدهد که روش پیشنهادی با سایر روشهای تشخیص ناهنجاری پیش نظارت نشده ای که قبلا گزارش شده اند کاملا قابل مقایسه است . البته روشهایی که بر اساس مجموعه داده های KDD 99 ارزیابی شده اند.

1- معرفی

همراه با رشد فوق العاده زیاد سرویسهای مبتنی بر شبکه و وجود اطالعات حساس روی شبکه ها تعداد حملات به کامپیوترهای تحت شبکه و شدت انها نیز به طور محسوسی افزایش یافته است . در حال حاضر طیف وسیعی از تکنولوژیهای امنیتی وجود دارد که میتوانند از سیستم های تحت شبکه محافظت کنند . تکنولوژیهایی مانند رمز نگاری اطلاعات کنترل دسترسیها و جلوگری از نفوذ اما با وجود این تکنولوژیها هنوز هم راههای زیادی برای نفوذ وجود دارد که تا حلل شناسایی نشده است . به همین دلیل سیتسم های تشخیص نفوذ IDS نقشی حیاتی را در امنیت شبکه ایفا می کنند .

سیستم های تشخیص نفوذ به شبکه NIDS فعالیتهای مختلفی که در شبکه انجام می شود را تحت نظر دارد و از این راه حملات را شناسایی می کند . این در حالی است که سیستم های تشخیص نفوذ به سیستم های تحت Host یعنی HIDS نفوذ به یک host منفرد را شناسایی می کند.

دو تکنیک اصلی برای تشخیص ورودهای نابجا وجود دارد . تشخیص کاربردهای نادرست و تشخیص ناهنجاری anomaly تشخیص کاربردهای نادرست بر اساس الگوهای استخراج شده از نفوذهای شناخته شده حملات را کشف می کند . در روش تشخیص ناهنجاری برای شناسایی حملات به این روش عمل می کند که یکسری پروفایلهایی را برای فعالیتهای عادی ایجاد می کند و سپس بر اسسا این پروفایلها موارد انحراف را تعیین می کند . فعالیتهایی که از حد تعیین شده برای انحرافات فراتر رود جزء حملات شناخته می شوند .

در تکنیک تشخیص کاربردهای نادرست نرخ مثبت نمایی پائین است . اما این تکنیک نمی تواند حملاتی از انواع جدید را شناسایی کند . تکنیک تشخیص ناهنجاری میتواند حملات ناشناخته را کشف کند با این پیش فرض که این حملات ناشی از منحرف شدن از رفتارهای عادی هستند.

در حال حاضر بسیاری از NIDS ها مانند Snort سیستمهای قانونمند شده هستند ، به این معنی که این سیستم ها تکنیکهای تشخیص کاربردهای نادرست را به خدمت میگیرند و بنابراین قابلیت انبساط محدودی برای حملات جدید دارند . برای شناسایی حملات جدید سیستمهای تشخیص ناهنجاری بسیاری توسعه پیدا کرده اند . بسیاری از انها بر مبنای روشهای نظارتی توسعه پیدا کرده اند . به عنوان مثال ADAM در تشخیص نفود ، از الگوریتم قوانین مشترک بهره گرفته است ADAM از فعالیتهای عادی که روی داده های تمرینی عاری از حمله انجام می شود یک پروفایل می سازد .

تحقیق درباره قران وراه تشخیص هویت انسان

اختصاصی از حامی فایل تحقیق درباره قران وراه تشخیص هویت انسان دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 13

قران وراه تشخیص هویت انسان

ایحسب الانسان الّن نجمع عظامه ،بلی قادراین علی ان نسوی بنانه ؛

یا انسان گمان می کند که استخوانهای اورا جمع نخواهیم کرد،آری ما قادریم که حتی (خطوط سر)انگشتان اورا موزون ومرتب کنم.1

کلمه حسبان از مصدر یحسب به معنی ظن وپندار است. اگر استخوان را به صیغه جمع آورده فرمود انسان گمان کرده ما استخوانهایش را جمع نمی کنیم برای آن بود که کنایه باشد از زنده کردن همه مردگان واستفهام در این آیه توبیخی است . ومعنی آیه روشن است.

بلی ما قادریم آنرا جمع کنیم ،وکلمه (بنان)به معنی اطراف انگشتان وبه قول بعضی خود انگشتان است وتسویه بنان صورتگری آن به همین صورتی است که می بینیم که چه اسرار عظیمی در آن نهفته است،آری هیچ ابزارکاری در عالم نیست که در عین اینکه سنگین ترین وعظیم ترین کارها را انجام می دهد ظریف ترین کار را هم انجام می دهد. اگر باسکول است قیراط نیست ،اگر قیراط است باسکول نیست،اگر بلد وزر است پنس نیست واگرپنس است بلدوزر نیست .

بخلاف انگشتان آدمی که هم بیل وکلنگ را می گیرد وکوه را میکندوهم ریزتراین پیچ ساعت را جابجا می کند. ومعنی آیه این است که آری ما استخوانها را جمع می کنیم در حالی که قادریم حتی انگشتان اورا به همان صورتی که درخلقت اول داشت دوباره صورتگری کنیم.

واگر دربین اعضاء بدن بخصوص انگشتان را ذکر کرده شاید برای این بوده که به خلقت عجیب آن که به صورت های مختلف وخصوصیات ترکیب وعدد درآمده وفوائد بسیاری که به شمارنمی آید بر آن مترتب می شود،می دهدومی ستاند، قبض وبسط وسیر حرکاتی لطیف واعمالی دقیق وصنایعی ظریف داردکه با همان ها انسان از سیر حیوانات ممتاز می شود . علاوه برشکلهای گوناگون وخطوطی که لایزال اسرارش برای انسان کشف می شود. بعضی از مفسراین گفته اند که مراد به تسویه بنان این است که انگشتان دست ها وپاها را شی واحد کندبدون اینکه از هم جدا باشند.همانطور که دست وپای شتران را چنین کرد،آن وقت دیگر انسان نمی تواند کارهای گوناگونی را که با داشتن انگشتان انجام می دهد،انجام دهد.ولی وجه قبلی بهتر به نظر می رسد.2

کلمه (حسب) درصیغه های مختلف درقرآن آمده وبه معنی گمان وپنداری بی اساس است. وبدان معنی است که شک انسان،ومشکل اوکفر ورزیدن به قیامت می باشد. وبدان سبب است که نمی تواند حقیقت بازگشت به زندگی را پس از مردن وبه صورت پاره های ازهم جدا واستخوانهای پوسیده درآمدن وبا گذشت زمان صورت خاک پیدا کردن را فهم کند. وهنگامی که خودرا ناتوان از جمع وفراهم کردن استخوانهای مردگان می بیند چنین کاری نشدنی تصور می کند.

تحقیق در مورد تکنیکهای اشتراکی برای تشخیص حمله در شبکه های mobils ad hoc 29 ص

اختصاصی از حامی فایل تحقیق در مورد تکنیکهای اشتراکی برای تشخیص حمله در شبکه های mobils ad hoc 29 ص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : وورد

نوع فایل :  .doc ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد صفحه : 29 صفحه

---

 قسمتی از متن .doc : 

تکنیکهای اشتراکی برای تشخیص حمله در شبکه های mobils ad-hoc

در این مقاله در تکنیک تشخیص حمله برای شبکه های and-hoc که از همکاری گره ها در یک همسایگی برای کشف یک گره مهاجم (بداندیش) در آن همسایگی استفاده می کند. اولین روش برای تشخیص گره های مهاجم در یک همسایگی که هر دو جفت گره در یک محدودة رادیویی می باشند. این قبیل گره های همسایه به عنوان دسته (گروه یا clique) شناخته می شوند. روش دوم برای تشخیص گره های مهاجم در یک همسایگی که ممکن است دو گره در یک محدودة رادیویی نباشند اما یک گره میانی مابین آنها وجود دارد که سایر گره‌ها در یک همسایگی one-hop از آن قرار دارند. این همسایگی به عنوان کلاستر شناخته می شود. یک گره که monitor نامیده می شود فرایند تشخیص حمله را آغاز می کند. هر دو روش از روش message-passing بین گره ها استفاده می کنند. بر اساس پیام هایی که در خلال فرایند تشخیص دریافت می شود هر گره از گره های مظنون را تعیین می کند و نظر خود را به گره مانیتور می فرستد. گره مانیتور به محض بازرسی آرای گره های مهاجم را از میان گره های مظنون تعیین می‌کند. این سیستم تشخیص حمله از هر پروتکل مسیریابی مستقل می‌باشد. اثبات درستی روش اول در این جا می آید و نشان می دهد که روش هنگامی که هیچ از دست رفتن پیام نداشته باشیم به درستی کار می کند. همچنین با شبیه سازی نشان داده می شود که هر دو الگوریتم راندمان خوبی حتی وقتی که از بین رفتن پیام در کانالهای نامطمئن داشته باشیم.

1- مقدمه

ازیاد وسایل موبایل مانند لپ تاپ، PDA و تلفنهای همراه، برنامه‌های کاربردی مهیجی نظیر کلاسهای مجازی، کنفرانسهای مجازی و... را باعث شده است . شبکه ael-hoc موبایل یک تکنولوژی است که تمامی برنامه های مذکور را در هر مکانی مقدمه می سازد. همه چیزی که مورد نیاز می باشد این است که یک گروه از گروه های متحرک قابلیت خود سازماندهی و شکل دهی یک شبکه بدون نیاز به ساختار پایه ای ثابت و یک کنترل مرکزی داشته باشند. در این شبکه یک گره موبایل به عنوان یک میزبان و یک روتر در یک زمان عمل می‌کند. این شبکه یک گره موبایل را به صورت واقعی موبایل می سازد در مقایسه با شبکه های موبایل ساختارگرا که یک گره مقید به فعالیت در یک شعاع مشخص توسط زیر ساختار می باشد . همچنین یک شبکه adhoc موبایل (Monet) می تواند در زمانی که امکان یک ارتباط در یک ناحیه توسط یک ساختار ثابت قول به صرفه نباشد و یا از لحاظ جغرافیایی غیرممکن باشد، سودمند باشد. اما نقطه منفی این شبکه سختی تضمین یک ارتباط مطمئن در آن شبکه می باشد. فراهم کردن امنیت در شبکه های adhoc به خاطر احتیاج به یک ارتباط محافظت شده و مطمئن بین گره های متحرک در محیط داشتن موضوع اصلی و مهم این شبکه‌ها می‌باشد. برخلاف شبکه های بی سیم ساختارگرا ویژگی واحد Manet ها مانند ساختار باز شبکه، رسانه بی سیم مشترک، محدودیت منابع و توپولوژی های پویای شبکه چالش های امنیتی جدیدی را مطرح کرده است.

یکی از روش های امن کردن شبکه adhoc موبایل در لایه شبکه، امن کردن پروتکلهای مسیریابی است به طوری که از همه حملات ممکن جلوگیری شود. به هر حال هیچ پروتکل مسیریابی وجود ندارد که همة انواع حملات را پوشش دهد و بالفرض هم اگر وجود داشته باشد هیچ کس در مورد حملاتی که در آینده اتفاق می افتد و ممکن است از ضعف‌های طراحی و یا ایرادات برنامه نویسی استفاده کند خبر ندارد.

بنابراین این پروتکلها نیز نیازمند اصلاح جهت جلوگیری از حملات جدید می باشند. به عبارت دیگر هیچ کس نمی تواند ادعا کند که یک مکانیزم جلوگیری از حمله بدون نقص است.

در اینجاست که به یک لایه دفاعی ثانویه به نام سیستم تشخیص حمله نیاز داریم. ایده اینست که اگر یک حمله و یا سرکشی ناخواسته صورت گرفت، اگر یک سیستم برای تشخیص آن باشد باید در این لحظه ممکنه آن را تشخیص دهد و سیستم را قبل از بروز یک خسارت شدید امن کند. تحقیقات انجام شده در راستای توسعه یک سیستم تشخیص حمله (IDS) تعیین گره های مزاحم و ایزوله کردن آنها از بقیه شبکه می باشد بعلاوه وجود یک سیستم تشخیص حمله گره های فراهم را در تلاش برای نفوذ در آینده به سیستم دلسرد می کند.

در این مقاله به بررسی دو الگوریتم برای تشخیص گره های مهاجم می پردازیم. اولی که ADCII نامیده می شود برای تشخیص گره های مهاجم در یک گروه (Clique) و دومی که ASDCLU نام دارد برای تشخیص گره های مهاجم در یک کلاستر می باشد. در هر دو الگوریتم از مکانیزم تبادل پیام استفاده می شود که هر کدام از گره ها را قادر می سازد که گره های فطتون به نفوذ را تعیین کنند. در پایان یک رأی

پاورپوینت تشخیص و ردیابی مانع بر اساس constrained Delanay Triangulation در زمان حقیقی

اختصاصی از حامی فایل پاورپوینت تشخیص و ردیابی مانع بر اساس constrained Delanay Triangulation در زمان حقیقی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دسته بندی : پاورپوینت 

نوع فایل:  ppt _ pptx

( قابلیت ویرایش )

---

 قسمتی از محتوی متن پاورپوینت : 

تعداد اسلاید : 27 صفحه

تشخیص و ردیابی مانع بر اساس constrained Delanay Triangulation در زمان حقیقی موضوع ارائه فهرست مطالب مقدمه اطلاعات مربوطه و روش پیشنهاد شده ردیابی ماشین در زمان حقیقی یکپارچه کردن مسیریابی و ردیابی نتیجه گیری مقدمه دراین جا یک الگوریتم ردیاب و مسیریاب ماشینی با زمان حقیقی برای عکس های ویدئویی ماشینی معرفی می کنیم. این ردیاب ماشینی با زمان حقیقی کاربردهای قابل استفاده ای دارد مثلا" برای همین سیستم اخطار دهنده تصادم رو در روی ماشین ها . ما از سیستم CDT برای گردآوری ویژگی های تصاویر استفاده می کنیم.
اطلاعات مربوطه و روش پیشنهاد شده اگر بخواهیم در این روش ردیابی موانع از نظر کامپیوتری دقیق باشیم باید کلی اطلاعات و یا خصوصیات جمع اَوری کنیم. روشی که پیشنهاد می شود ، سیستمی است که بر اساس ظاهر است. ردیابی ماشین در زمان حقیقی از خصوصیات مختصاتی ساده برای طبقه بندی ماشین استفاده می شود: تراکم گوشه ها،تراکم خط های عمودی و افقی ودرجه انحراف ناحیه . در حقیقت ،این چهار خصلت به تنهایی یک طبقه بندی خوبی را ارائه می دهند. قطعه قطعه کردن تصاویر فرضیه ساختن ردیابی ماشین بررسی فرضیه نتایج ردیابی قطعه قطعه کردن تصاویر در قطعه بندی بر اساس CDT قطعه های تصویر به وسیله ی پیدا کردن قطعات خطوط و بکاربردن CDT برای یافتن یک تقسیم بندی مثلثی مناسب . از یک ردیاب گوشه ای که همراه است با دسته بندی کردن خطوط و متناسب کردن اَنها برای بدست اَوردن قطعات خطوط استفاده می شود. همچنین از یک ردیابی خطی برای شکستن خطوط منحنی ها استفاده کردیم.
مثالی از ردیابی خطی و نتیجه ی CDT فرضیه ساختن یک فرضیه ماشینی از دو قطعه خط افقی بوجود می اَید.در ابتداخط های افقی از بین گوشه های مثلث ها انتخاب میشوند. یک خط افقی به عنوان baselineماشینی کاندید میشود، فرضیات مکانی 3-D ماشین تخمین زده میشود. قدم بعدی جستجو کردن برای خط های ممکن بالایی است.
مجموع 25فرضیه تولیدشده توسط روش گروه بندی مثلث بررسی فرضیه ها چهار خصلت مختصاتی برای بررسی یک فرضیه استفاده شده است. تراکم گوشه ای تراکم خطوط افقی تراکم خطوط عمودی انحراف استاندارد تراکم گوشه ای بوسیله ی میانگین تابع انرژی به روی تمام pixel ها بدست می آ ید.   تراکم خطوط افقی بوسیله ی میانگین گرفتن ماکزیمم (y|,0∂/I∂|α-|x∂/I∂|)به روی تمام pixel ها .حساب می شود.(3= α) ( x∂/I∂ )و (y∂/I∂) ب

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  توجه فرمایید.

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  

---

دانلود فایل  پرداخت آنلاین