با افزایش روزافزون ارتباطات ویدیویی در دستگاه‌های قابل‌حمل و کاربردی، طراحی کدکننده‌ها با میزان پیچیدگی کم و عملکرد بالا موردنیاز است. استاندارد H.264/AVC کارایی فشرده‌سازی بالاتري را نسبت به استانداردهاي قبلي ارائه مي دهد. اما این استاندارد با بکارگیری چندین تکنیک ک چکیده کامل
با افزایش روزافزون ارتباطات ویدیویی در دستگاه‌های قابل‌حمل و کاربردی، طراحی کدکننده‌ها با میزان پیچیدگی کم و عملکرد بالا موردنیاز است. استاندارد H.264/AVC کارایی فشرده‌سازی بالاتري را نسبت به استانداردهاي قبلي ارائه مي دهد. اما این استاندارد با بکارگیری چندین تکنیک کدگذاری قدرتمند، پیچیدگی کدگذار را بطور قابل ملاحظه ای افزایش می دهد. این مقاله الگوریتم جدیدی برای کاهش پیچیدگی کدگذار H.264/AVC ارائه می دهد. روش پیشنهادی از ماسک های جهت دار ساده، مُد بلوک های همسایه و تشخیص مُد تخمین داخلی 4×4 و/يا16×16 با تعيين پارامترهاي كوانتيزه به منظور انتخاب سریع مُد در پیش‌بینی به روش داخل فریمی استفاده می کند. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهد که روش پیشنهادی زمان کدگذاری را ماکزیمم 29% درصد کاهش می‌دهد در حالی که تاثیر ناچیزی در کیفیت تصویر و میزان PSNR دارد.
پرونده مقاله
پیش‌بینی قیمت سهام توسط تحلیلگران داده یک فرصت تجاری بزرگ را برای طیف گسترده سرمایه گذاران در بازار سهام ایجاد کرده است. اما این مهم به دلیل ماهیت بی ثبات و پویایی بیش از حد عوامل متعدد اقتصادی تاثیرگذار بر بازار سهام، امری دشوار است. در این پژوهش به منظور شناسایی ارتبا چکیده کامل
پیش‌بینی قیمت سهام توسط تحلیلگران داده یک فرصت تجاری بزرگ را برای طیف گسترده سرمایه گذاران در بازار سهام ایجاد کرده است. اما این مهم به دلیل ماهیت بی ثبات و پویایی بیش از حد عوامل متعدد اقتصادی تاثیرگذار بر بازار سهام، امری دشوار است. در این پژوهش به منظور شناسایی ارتباط پیچیده 10 متغیر اقتصادی بر قیمت سهام شرکت‌های فعال در بازار سهام تهران، دو مدل طراحی و پیاده‌سازی شده است. نخست یک سیستم استنتاج فازی ممدانی که مجموعه قوانین موتور استنتاج خود را توسط الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات بدست می‌آورد طراحی می‌شود. سپس مدل یادگیری عمیق مشتمل بر 26 نرون در 5 لایه پنهان طراحی شده است. مدل‌های طراحی شده به منظور پیش‌بینی قیمت سهام نه شرکت فعال در بورس اوراق بهادار تهران پیاده‌سازی و نتایج بدست آمده حاکی از عملکرد بهتر مدل یادگیری عمیق بر مدل ترکیب دوگانه استنتاج فازی-ازدحام ذرات و نیز مدل رایج شبکه عصبی دارد. اما قدرت تفسیرپذیری الگوی بدست آمده، رفتار همسانتر و با واریانس به مراتب کمتر و نیز سرعت همگرایی بیشتر نسبت به سایر مدل‌ها را می‌توان از مزایای رقابتی قابل توجه مدل ترکیب دوگانه استنتاج فازی-ازدحام ذرات نام برد.
پرونده مقاله
افزایش تقاضا براي کاربردهاي مبتني بر ابر و استفاده ناکارآمد از منابع، موجب مصرف بيرویه انرژي در مراکز داده ابري شده است.
مدیریت پویاي منابع در مراکز داده با هدف کاهش مصرف انرژي، از طریق پیشبیني بار کاري ماشین مجازي امکانپذیر است. پیشبیني بار کاري ماشین مجازي این امکان چکیده کامل
افزایش تقاضا براي کاربردهاي مبتني بر ابر و استفاده ناکارآمد از منابع، موجب مصرف بيرویه انرژي در مراکز داده ابري شده است.
مدیریت پویاي منابع در مراکز داده با هدف کاهش مصرف انرژي، از طریق پیشبیني بار کاري ماشین مجازي امکانپذیر است. پیشبیني بار کاري ماشین مجازي این امکان را ميدهد که ماشین مجازي متناسب با درخواست کاربران در زمان مناسب مهاجرت کند و در مصرف انرژي موثر باشد و منابع را به کارآمدترین روش تخصیص دهد. پیشبیني بار کاري ماشین مجازي ميتواند بر اساس الگوي درخواست کاربران باشد براي این منظور ميتوان ماشینهاي مجازي را بر اساس پیشبیني مصرف منابع )به عنوان مثال میانگین مصرف پردازنده( در کلاسهاي حساس یا غیر حساس به تأخیر دستهبندي کرد و سپس، ماشینهاي مجازي متناسب با در خواست کاربران را به آنها اختصاص داد. در واقع پیشبیني بار کاري و تحلیل پیشبیني به عنوان یک فرآیند اولیه براي مدیریت منابع )مانند کاهش تعداد مهاجرت در ادغام پویاي ماشین مجازي( باشد. از این رو در این مقاله از ترکیب شبکه عصبي پیچشي و واحد برگشتي دروازهدار بهمنظور پیشبیني بار کاري ماشینهاي مجازي مایکروسافت آزور استفادهشده است. مجموعه داده آزور یک مجموعه داده داراي برچسب است و بار کاري ماشینهاي مجازي در این مجموعه داده در دو برچسب حساس یا غیر حساس به تأخیر قرار دارند. در این مجموعه داده اکثر ماشینهاي مجازي داراي برچسب غیر حساس به تأخیر ميباشند؛ بنابراین بنابراین توزیع نمونهها در این مجموعه داده به صورت نامتوازن است از ین رو براي رفع این چالش از افزایش تصادفي نمونههاي کلاس اقلیت استفاده شده است. طبق نتایج حاصل از آزمایشها، روش پیشنهادي داراي دقت 42 / 94 است که نشاندهنده برتري مدل پیشنهادي نسبت به سایر مدلهاي پیشین است.
پرونده مقاله
یکي از م شکلات ا سا س ي بانکهاي ایراني نبود فرآیند مدیریت ری سک با رویکردي آیندهنگر ا ست . از مهمترین این ری سک ها در بانک،
ميتوان به ری سک نقدینگي ا شاره کرد ؛ بنابراین پيشبيني ری سک نقدینگي به مو ضوع ي مهم براي بانکها تبدیل شده ا س ت. روشهاي
مرسوم اندازه گيري ریسک ن چکیده کامل
یکي از م شکلات ا سا س ي بانکهاي ایراني نبود فرآیند مدیریت ری سک با رویکردي آیندهنگر ا ست . از مهمترین این ری سک ها در بانک،
ميتوان به ری سک نقدینگي ا شاره کرد ؛ بنابراین پيشبيني ری سک نقدینگي به مو ضوع ي مهم براي بانکها تبدیل شده ا س ت. روشهاي
مرسوم اندازه گيري ریسک نقدینگي پيچيده، زمانبر و پرهزینه هستند که پيشبيني آن را نيز غير قابل دسترس نموده اس ت. پيشبيني
ریسک نقدینگي در زمان مناسب ميتواند از بروز مشکلات یا بحرانهاي جدي در بانک جلوگيري نماید.
در این مطالعه سعي شده است تا راهحلي نوآورانه براي پيشبيني ریسک نقدینگي بانک و سناریوهاي پيشرو با استفاده از رویکرد تحليل تمایلات خبري ارائه شود . از رویکرد تحليل تمایل اخبار پيرامون یکي از بانکهاي ایراني در را ستاي شنا سایي متغيرهاي کيفي پ ویا و مؤثر در ریسککک نقدینگي بهره برده شده تا روشي سادهتر و با کارایي بالاتر براي پيشبيني روند ریسک نقدینگي ارائه نماید. روش پيشنهادي سناریوهاي عملي را براي تص ميمگيرندگان ریسک بانکي در دنياي واقعي فراهم ميکند. س کناریوهاي ریسک نقدینگي به د ست آمده در مقای سه با سنار یوهاي رخ داده در بانک طبق د ستورالعمل کم يته بازل و نظر کار شنا سان بانک ي ارزیابي مي شوند تا از صحت پ يشبينيها و همسو یي آن اطمينان حاصل شود. نتيجه ارزیابي سنار یوهاي موردمطالعه بهصورت دورهاي حاکي از دقت نسبتاً بالا است. معيار دقت 1 پيشبيني در سککناریوهاي محتمل اسککتاراش شده از کميته بازل، 95.5 % و در سککناریوهاي برگرفته از نظرات خبرگان، 75 % است
پرونده مقاله
مقدمه: ملانوم جزء شایعترین سرطان تشخیصي و دومین علت مرگ ناشي از سرطان در میان افراد است. تعداد مبتلایان به آن در حال افزایش است.
ملانوم، نادرترین و بدخیم ترین نوع سرطان پوست است.در شرایط پیشرفته توانایي انتشار به ارگانهاي داخلي را دارد و ميتواند منجر به مرگ شود.
طبق ب چکیده کامل
مقدمه: ملانوم جزء شایعترین سرطان تشخیصي و دومین علت مرگ ناشي از سرطان در میان افراد است. تعداد مبتلایان به آن در حال افزایش است.
ملانوم، نادرترین و بدخیم ترین نوع سرطان پوست است.در شرایط پیشرفته توانایي انتشار به ارگانهاي داخلي را دارد و ميتواند منجر به مرگ شود.
طبق برآوردهاي انجمن سرطان آمریکا براي ملانوم در ایالاتمتحده براي سال 2022 عبارتاند از: حدود 99،780 ز افراد مبتلابه ملانوم تشخیص داده شدند و حدود 7،650 نفر در اثر ملانوم جان خود را از دست ميدهند. لذا هدف از این مطالعه، طراحي بهبود دقت الگوریتم براي پیش بیني بقاي این بیماران است.
روش پژوهش: روش حاضر کاربردي، توصیفي- تحلیلي و گذشتهنگر است. جامعه پژوهش را بیماران مبتلابه سرطان ملانوم پایگاه داده مرکز تحقیقات کشوري سرطان دانشگاه شهید بهشتي ) 1۳87 تا 1۳91 ( که تا 5 سال مورد پیگیري قرارگرفته بودند، تشکیل داده است. مدل پیشبیني بقاي ملانوم بر اساس شاخص هاي ارزیابي الگوریتم هاي داده کاوي انتخاب شد.
یافته ها: الگوریتم هاي شبکه عصبي، بیز ساده، شبکه بیزي، ترکیب درخت تصمیم گیري با بیز ساده، رگرسیون لجستیک، J48 ، ID3 بهعنوان مدل هاي استفاده شده ي پایگاه داده کشور انتخاب شدند . عملکرد شبکه عصبي در همه شاخصهاي ارزیابي ازلحاظ آماري نسبت به سایر الگوریتم هاي منتخب بالاتر بود.
نتیجه گیري: نتایج مطالعه حاضر نشان داد که شبکه عصبي با مقدار 97 / 0 ازلحاظ دقت پیش بیني عملکرد بهینه دارد. بنابراین مدل پیش بیني کننده بقاي ملانوم، هم ازلحاظ قدرت تمایز و هم ازلحاظ پایایي، عملکرد بهتري از خود نشان داد؛ بنابراین، این الگوریتم به عنوان مدل پیش بیني بقاي ملانوم پیشنهاد شد
پرونده مقاله
