دانلود فلشر جدید اپل flash tool با لینک مستقیم

اختصاصی از هایدی دانلود فلشر جدید اپل flash tool با لینک مستقیم دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع :

دانلود فلشر جدید اپل flash tool  با لینک مستقیم

The simplest flash & jailbreak tool for iOS

حجم فایل :55mb 

 

دانلود پروژه و پایان نامه و تحقیق در مورد روشی جدید برای الگوریتم زمانبندی CPU با گردش بنوبت ژنتیکی (با قابلیت ویرایش / فایل Wo

اختصاصی از هایدی دانلود پروژه و پایان نامه و تحقیق در مورد روشی جدید برای الگوریتم زمانبندی CPU با گردش بنوبت ژنتیکی (با قابلیت ویرایش / فایل Word) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پروژه روشی جدید برای الگوریتم زمانبندی CPU :شک نکنید که یک پروژه جامع و کال هست و بسیار عالی و کاربردی نویسنده به این موضوع پرداخته و تیک  این پروژه خاص و جالب رو به رایگان در اختیار شما میگذارد با ما همراه باشید….یک موضوع جالب در سیستم عامل, زمانبندی CPU است.این زمانبندی به تخصیص CPU مربوط است که فراینده ها را در سیستمی کامپیوتری اجرا میکند.زمانبندی CPU وظیفه ی اصلی سیستم عامل است[۱].زمانبندی باید بدرستی برای نگه داشتن بیطرفی و جلوگیری از فرایندهایی که هرگز CPU را تخصیص نمیدهد انجام شود(فرایند گرسنگی).زمانبندی CPU ضروری است , بخصوص در سیستم شبکه ی کامپیوتری که از گروهی از ایستگاههای کاری و سرویس دهندهها تشکیل میشود.سپس,در این سیستم عامل جدید ,کامپیوتر چند وظیفه ای ,یک هدف است و این به الگوریتم برای زمانبندی CPU متکی است.بهمین دلیل CPU بخش موثر یا مهم یک کامپیوتر است.[۱].علاوه بر این ,در این عصر به کمک VLSL (در مقیاس بسیار بزرگ مدار مجتمع)ممکن است پردازنده هایی با قدرت بالا تولید کنند.این قدرت شگفت انگیز بایداستفاده شود تا بی فایده نباشد.همزمان با قدرت محاسبه ی پردازنده, در برنامه های کاربردی افزایش وجود دارد که آن قدرت را استفاده میکند. یک معیار که باید بوسیله ی برنامه انجام شود ,به حداقل رساندن میانگین زمان انتظار برای همه ی فرایندها در بدست آوردن تخصیص CPU است.الگوریتمهای مختلفی برای زمانبندی CPU وجود دارد:یکی از آنها گردش بنوبت(RR) است.مفهوم اساسی در RR استفاده از اشتراک گذاری زمان است[۳].هر فرایند همان زمان CPU را بدست می آورد یعنی زمان کوانتومی, که بعنوان محدودیت در زمان پردازش ,بطور کلی در محدوده ی ۱-۱۰۰ میلی ثانیه عمل میکند.بعد از اینکه زمان کوانتومی برای فرایندی بپایان رسید,فرایند از اجرای آن متوقف میشود و در صف آماده گذارده میشوند.سپس ,فرایند بعدی انتخاب میشودتا اجرا شود.این مراحل چندین بار اجرا خواهند شد تا زمانیکه همه ی فرایندها بطور کامل بوسیله ی CPU بکار روند.اگر چه محدوده ی مقدار برای زمان کوانتومی وجود دارد,هنوز هیچ استانداردی وجود ندارد. ضمنا اگر زمان کوانتومی بسیار زیاد باشد,زمان مورد نیاز برای پاسخ / انتظار (چقدر زمان مورد نیاز است که آن بکار گرفته شود) کاملا زیاد است.علاوه براین, اگر خیلی کم باشد برای CPU مخارج کلی بوجود می آورد.جستجو برای بهترین زمان کوانتومی هدف دارد که به حداقل رساندن میانگین زمان انتظار برای گروهی از فرایندهاست.امیدواریم که هر فرایند بتواند کارش را در زمان معقول انجام دهد.تسریع کننده یک فرایند اثرات کارش را در بسیاری از فرایندها بپایان میرساند که میتواند بوسیله ی CPU بکار گرفته شود.این کار به توان عملیاتی بهتری از CPU میرسد برای اینکه همیشه مشغول است و هرگز غیرفعال نیست.براساس مقدمه ی بالا فکر میکنیم برای پیدا کردن بهترین کوانتوم برای بدست آوردن میانگین بهتری از زمان انتظار,مدت زمان صرف شده و حداقل تعویض بستر لازم است.الگوریتم ژنتیکی را پیشنهاد میکنیم که با گردش بنوبت سنتی ترکیب میشود.

به زبان ساده تر
محدوده کاری الگوریتم ژنتیک بسیار وسیع می باشد و هر روز با پیشرفت روزافزون علوم و تکنولوژی استفاده از این روش در بهینه سازی و حل مسائل بسیار گسترش یافته است. الگوریتم ژنتیک یکی از زیر مجموعه های محاسبات تکامل یافته می باشد که رابطه مستقیمی با مبحث هوش مصنوعی دارد در واقع الگوریتم ژنتیک یکی از زیر مجموعه های هوش مصنوعی می باشد. الگوریتم ژنتیک را می¬توان یک روش جستجوی کلی نامید که از قوانین تکامل بیولوژیک طبیعی تقلید می¬کند .الگوریتم ژنتیک برروی یکسری از جواب¬های مساله به امید بدست آوردن جوابهای بهتر قانون بقای بهترین را اعمال می کند. درهر نسل به کمک فرآیند انتخابی متناسب با ارزش جواب¬ها و تولید مثل جواب-های انتخاب شده به کمک عملگرهایی که از ژنتیک طبیعی تقلید شده¬اند ,تقریب¬های بهتری از جواب نهایی بدست می¬آید. این فرایند باعث می¬شود که نسلهای جدید با شرایط مساله سازگارتر باشد.

فهرست مطالب
مقدمه
فصل اول
چکیده
تاریخچه الگوریتم ژنتیک
اهداف
ساختار الگوریتم‏های ژنتیکی

عملگرهای الگوریتم ژنتیک
روند کلی الگوریتم‏های ژنتیکی
روند کلی بهینه سازی و حل مسائل در الگوریتم ژنتیک
شرط پایان الگوریتم
فصل دوم
توضیح الگوریتم ژنتیک در ۱۲ قدم
قدم اول : بدست آوردن تابع هدف (Cost Function) با n متغیر

قدم دوم : تعیین طول کروموزوم

قدم سوم : تولید جمعیت اولیه
قدم چهارم: تبدیل هر ژن از کروموزوم به اعدادی در بازه دامنه همان متغیر
قدم پنجم
قدم ششم :
قدم هفتم : تعیین تعداد کروموزوم شرکت کننده در عمل پیوند
قدم هشتم : انتخاب کروموزومهایی که در عمل پیوند شرکت می کنند
قدم نهم : پیوند (crossover)
قدم دهم : جهش (mutation)
قدم یازدهم : حفظ بهترین کروموزوم
قدم دوازدهم

فصل سوم
روش پژوهش
نتایج و بحث
نتیجه گیری و کارهای آینده
نتیجه گیری‌ کلی
قدر دانی

منابع

کابرگ های جدید نشانه ها

اختصاصی از هایدی کابرگ های جدید نشانه ها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

با سلام

این مجموعه شامل 21 کاربرگ از نشانه پ تا نشانه غ می باشد و به صورت یک برگ A4 برای هر نشانه طراحی شده است که حاوی حروف فانتزی زیبا و تمرین های متنوع و املا تصویری می باشد.

استراتژی سه جانبه ؛یک روش جدید برای تدوین استراتژی

اختصاصی از هایدی استراتژی سه جانبه ؛یک روش جدید برای تدوین استراتژی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

استراتژی سه جانبه ؛یک روش جدید برای تدوین استراتژی
چکیده
مدیران، مشاوران و کارشناسان برنامه ریز، همواره در جست وجوی روشهای موثرتری برای تدوین استراتژی هستند. روشهایی که در صورت به کارگیری، نتایج بهتر و ملموس تری را به همراه داشته باشد. این جست وجو از سوی محققان، اندیشمندان و مراکز آکادمیک، باارائه مستمر الگوهای تازه و تکامل یافته تری پشتیبانی مــــی شود.

نوع فایل : ورد قابل ویرایش
تعداد صفحه : 22

دانلود مقاله ISI جدید حل حرکت مش برای تغییر شکل های بزرگ بر اساس CVT

اختصاصی از هایدی دانلود مقاله ISI جدید حل حرکت مش برای تغییر شکل های بزرگ بر اساس CVT دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی :جدید حل حرکت مش برای تغییر شکل های بزرگ بر اساس CVT

موضوع انگلیسی :<!--StartFragment -->

New mesh motion solver for large deformations based on CVT

تعداد صفحه :13

فرمت فایل :PDF

سال انتشار :2014

زبان مقاله : انگلیسی

چکیده
معیار ضروری برای ثبات و همگرایی سریع از CFD-حل با کیفیت خوب از مش است. در این مقاله، به اصطلاح ورونی موزاییک کاری centroidal (CVT) اعمال می شود به توسعه یک روش حرکت مش جدید. تا به حال CVT شده است در درجه اول برای تولید مش و بهینه سازی استفاده می شود. CVT ها توزیع بهینه از تولید نقاط با توجه به یک تابع چگالی سلول فراهم می کند. برای یک تابع تراکم سلول یکنواخت نتایج CVT در مش همسانگرد با کیفیت بالا. موارد غیر یکنواخت منجر به تجارت-O FF بین فی lling محدودیت تابع تراکم سلول همسانی و حد. ایده از این روش ارائه شده است که با CVT-مش شروع و درخواست برای هر مرحله زمانی از شبیه سازی گذرا به اصطلاح روش لوید به منظور اصلاح مش به عنوان پاسخ به حرکت مرز. این امر منجر به حرکت طیف مش عنوان یک واکنش به حرکت. علاوه بر این، هر مرحله از روش لوید بهینه سازی بیشتر از مش زمینه فراهم می کند، در نتیجه مش نزدیک به CVT-مش باقی مانده است. تجربه نشان داده است که آن را معمولا سو FFI کافی به درخواست چند تکرار روش لوید در هر مرحله زمان به منظور دستیابی به کیفیت بالا شبکه در تمام طول شبیه سازی گذرا. مزیت عمده این روش این است که الحاق زمینه های اساسی برای مراکز سلول مورد نیاز نمی باشد، چرا که تعداد سلول ها و میدانی وابستگی FFI به این سلول ها بدون تغییر باقی مانده است. در مقایسه با روش های قبلی روش ما فراهم می کند با کیفیت بالا و مش نزدیک همسانگرد حتی برای تغییر شکل های بزرگ در دامنه محاسباتی.