دوره های آموزشی شبیه سازی

بدون ديدگاه

  دوره های آموزشی شبیه سازی شبیه سازی متلب شبیه سازی ns2 شبیه سازی جاوا شبیه سازی اس دی ان شبیه سازی کلودسیم شبیه سازی رشته کامپیوتر شبیه سازی کاربردی 

شبیه سازی شبکه های رادیو شناختی شبکه رادیو شناختی را با شبیه ساز NS2 پیاده سازی می کنند. شبکه های شناختی عموما با پیچیدگی تشویق و تحریک می شوند؛ خصوصا در شبکه های بی سیم روندی رو به افزایش نسبت به محیط های پویا, ناهمگن و پیچیده به وجود آمده است. این در حالی است که شبکه های باسیم هم می توانند هرکدام از این ویژگی ها را بپذیرند ( و همچنین از کاربردها, استفاده ها و برنامه های شبکه های شناختی پتانسیل دار محروم نیستند ). اما شبکه های بی سیم به دلیل تعامل های بین   گره هایشان و اندازه فضای حالت سیستم, هدفی ذاتی و طبیعی محسوب می شوند. پژوهش ها و تحقیقات گذشته درباره رادیوهای شناختی و طراحی لایه میانی بعضی از این مسائل را متذکر شده است اما دارای کمبودها و نقاط ضعفی نسبت به چشم انداز شبکه نیز هست. به هر حال شبکه های شناختی فضای جدید, هدفی تازه و رویکردی برای دست و پنجه نرم کردن با این پیچیدگی را نمایان می سازند. ” شبکه ای با یک فرآیند شناختی که می تواند شرایط فعلی شبکه را درک کند و سپس برای این شرایط برنامه ریزی و تصمیم گیری می کند و بر اساس آن تصمیم گیری اقدام به انجام عمل می نماید. این شبکه می تواند از این شرایط و نحوه ی تصمیم گیری دانش کسب کند و از آنها در تصمیم گیری های آینده برای شرایط پیش آمده در شبکه استفاده کند. هرچند که همه ی این اعمال در حالی است که هدف های ابتدا به انتها ( انتها به انتها ) را در شبکه در نظر می گیرد.” جنبه شناختی این تعریف مشابه آن چیزی است که رادیوهای شناختی را توصیف می کنند و بسیاری از مدل های شناختی و نحوه یادگیری آنها را بطور جامع در بر می گیرد. عامل حیاتی و حساس دیگر در تعریف شبکه شناختی جنبه های مهم ابتدا به انتها می باشند؛ بدون شبکه و وسعت فضاهای ابتدا به انتها, سیستم موجود تنها می تواند یک رادیوی شناختی باشد نه یک شبکه شناختی! چیزی که به یک شبکه شناختی فضا و قلمرو وسیع می دهد عبارت است از مسیریاب ها, سوییچ ها, اتصالات مجازی, پوسته های برنامه ها و     طرح ها, واسطه ها و وسایل, رویکردها, شکل و فرم موج ها. در واقع این عوامل شبکه شناختی را از رویکرد سازش و انطباقی مجزا می سازند و فضای محلی را برای آن به وجود می آورند.

شبکه شناختی شبکه ای است که از المان هایی تشکیل شده است که از طریق یادگیری و استدلال بصورت پویا به بهینه سازی عملکرد شبکه به صورت ابتدا به انتها می پردازد. در شبکه های شناختی, بر اساس نیازهای کل شبکه تصمیم گیری می شود و نه فقط به صورت نیازهای فردی هر گره در شبکه.

 

استخراج مقاله از رساله به همراه آموزش هدف از نگارش پایان نامه و رساله و تز و همچنین ماهیت مخاطبان خواننده آنها (اساتید یا اعضای کمیته) ممکن است ملزومات خاصی را بر این فرآیند دیکته کند که یکی از آنها آماده سازی نتایج برای انتشار است. تبدیل پایان نامه به دست نوشته ای قابل انتشار مستلزم کار کردن بر طول و حجم پایان نامه، بخش های انتخابی، سبک نگارش و تفسیر داده ها است. با توجه کردن به این ویژگی ها می توان شانس پذیرش مقاله برای چاپ در ژورنال و انتشار نتایج را افزایش داد.

توصیه های عملی برای استخراج مقاله

توصیه های زیر می تواند به استخراج مقاله از پایان نامه کمک کند:

عنوان مقاله با عنوان پایان نامه تفاوت فاحشی دارد. در عنوان پایان نامه ممکن است محیط پژوهش و زمان انجام کار آورده شود. عنوان مقاله نباید حاوی محیط پژوهش و سال انجام مطالعه باشد (مگر در موارد خاص). عنوانی دهن پر کن و کوتاه انتخاب کنید. متغیر مستقل و وابسته اصلی خود را مشخص کنید و عنوان مقاله خود را حول این دو تهیه کنید.

فرضیه های مطالعه خود را دسته بندی کنید. با توجه به فرضیه ها به استخراج مقاله بپردازید. اگر چند فرضیه دارید می توانید آنها را دسته بندی و تقسیم کنید.

اگر سئوالات پژوهش زیادی را در مطالعه خود پاسخ داده اید، لازم نیست که همه را در یک مقاله بیان نمایید. می توانید با توجه به گروه بندی سئوالات پژوهش و پیش فرض های موجود مقالات متعددی استخراج کنید.

 

نگارش مقاله از پایان نامه آموزش طریقه استخراج مقاله از پایان نامه

1. مطالعه کامل پایان نامه و آشناییت کامل با موضوع و روند آن .

2. آشنایی با روند نگارش مقاله علمی .

3. آشنایی با بخش های مورد نیاز مقاله علمی.

4. جانمایی درست مطالب موجود در پایان نامه.

5. اصلاح حالت نگارشی از پایان نامه به مقاله .

6. تبدیل زمان از حالت حال و آینده به گذشته در افعال .

7. آشنایی با تغییرات مورد نیاز مقدمه از حالت پایان نامه به مقاله علمی.

8. نگرش بخش مواد و روشها طبق اصول و فرمت نگارشی مقاله.

9. نگارش بخش های بحث و نتیجه گیری و نتایج به فرمت اصلی مقاله نویسی.

10. و در نهایت اصلاح فرمت اصلی به فرمت درخواستی مجله مورد نظر.

پس از انجام این پروسه نیازبه ترجمه تخصصی مقاله وجود دارد که یکی از مهمترین بخش های مقاله نویسی می باشد و علت ریجکت بسیاری ازمقالات ضعف در ترجمه مقاله می باشد. سپس اقدام به سابمیت مقاله و اخذ پذیرش مقاله از مجلات معتبر و در نهایت چاپ مقاله مورد نظر در مجلات معتبر علمی می باشد.

توجه : استخراج مقاله از پایان نامه کار ساده ای می باشد ولی اگر با فرمت و اصول مقاله نویسی به طور کامل آشنا باشید.

 

آموزش انجام پروژه کامپیوتر دقت آموزش و پشتیبانی کامل و اجرای دقیق پروژه از اهداف اصلی ما است. ارائه خدمات ویژه پروژه دانشجویی مدلسازی و برنامه نویسی

امید است با ارائه خدمات با کیفیت رضایت مخاطبین یارآموزان فراهم گردد. اجرا و مشاوره پروژه دانشجویی دقیق،آموزش علمی،گردهم آوردن محققین مجرب و تشکیل بانک اطلاعاتی جامع جهت استفاده علاقه مندان به یادگیری پروژه نرم افزاری,ارائه خدمات حرفه ای آموزش پروژه دانشجویی برنامه نویسی به دانشجویان

آموزش انجام پروژه های مدلسازی، انجام پروژه دانشجویی, انجام پروژه مهندسی

انجام پروژه نرم افزار,انجام پروژه کامپیوتر,انجام پروژه هوش مصنوعی

 انجام پروژه و آموزش شبیه سازی آموزش پروژه دانشجویی، آموزش انجام پروژه دانشجویی، آموزش انجام شبیه سازی کامپیوتری، انجام پروژه های دانشجویی آموزش شبیه سازی و آموزش نگارش مقاله

انجام پروژه های دانشجویی ، پروژه کامپیوتر

انجام پروژه دانشجویی پروژه دانشجویی انجام پروژه های دانشجویی انجام پروژه های متلب پروژه انجام پروژه فلوئنت متلب پروژه مطلب انجام پروژه های مطلب پروژه هوش مصنوعی

خرید پروژه های دانشجویی، خرید پروژه دانشجویی، پروژه دانشجویی، انجام پروژه های دانشجویی و تحقیقاتی، گزارش کار و شبیه سازی، خرید آنلاین

انجام پروژه مهندسی پزشکی

انجام پروژه طراحی کاربردی

مهندسی کامپیوتر (نرم افزار و سخت افزار)

انجام پروژه مهندسی نرم افزار

انجام پروژه سخت افزار

آموزش انجام شبیه سازی کامپیوتری

ارتباط مستقیم با متخصصین انجام پروژه و آموزش نرم افزار

انجام پروژه دانشجویی تخصصی فنی مهندسی

انجام پروژه تحلیل آماری شبیه سازی کامپیوتری علوم انسانی

پروژه نرم افزاری و مدلسازی و پیاده سازی دقیق

انجام پروژه های matlab , abaqus, fluent ,spss ,ns2

کیفیت اجرا و پشتیبانی علمی

انجام پروژه برق ,عمران, مکانیک, نرم افزار,صنایع, سخت افزار,مهندسی پزشکی,مدیریت

دانلود پرسشنامه تخصصی مدیریت

انجام پروژه دانشجویی

پروژه های نرم افزاری حیطه تحلیل,کدینگ و مدلسازی

آموزش مدلسازی پروژه دانشجویی MATLAB پشتیبانی تخصصی ، آموزش انجام پروژه و نرم افزارهای اصلی پروژه دانشجویی و تحلیلی و رفع ایرادات احتمالی

انجام گام به گام پروژه دانشجویی و مدلسازی

ارائه دقیق ترین نتایج تحلیل و کدنویسی نرم افزاری پروژه

انجام پروژه تحلیل آماری با نرم افزارهای spss , lisrel , amos , R , smartpls

ارائه فایل سورس کدنویسی و شبیه سازی پروژه نرم افزاری

آموزش تخصصی شبیه سازی کامپیوتری و ارتباط مستقیم با متخصصین یارآموزان

ارائه فایل آموزشی جهت انجام پروژه و نرم افزارهای پروژه دانشجویی

ارائه گزارش مکتوب گزارش پیشرفت انجام پروژه دانشجویی

آموزش تصویری ، آنلاین و حضوری پروژه دانشجویی

کدنویسی متلب در زمینه علمی مهندسی

ارائه خدمات آنلاین آموزش مدلسازی دقیق

پشتیبانی کامل به همراه آموزشهای گام به گام پروژه دانشجویی

دانلود فایل کدنویسی و مدلسازی انجام شده جهت آموزش بهتر شبیه سازی کامپیوتری

برترین متخصصین آموزش نرم افزار در زمینه علمی مهندسی

پشتیبانی،تعهد،تخصص در انجام پروژه دانشجویی نرم افزاری ویژگی یارآموزان می باشد.

ثبت و سفارش پروژه دانشجویی

از طریق فرم درخواست ،پروژه خود به همراه اطلاعات تماس را ثبت نمایید

همچنین میتوانید فایل چضروری و مورد نظر جهت انجام پروژه و  مدلسازی ،تحلیل آماری را ارسال نمایید

پس از ثبت درخواست شما و بررسی توسط محققین و متخصصین مربوطه با شما جهت هماهنگی نهایی تماس گرفته خواهد شد

انجام پروژه شبیه سازی

 

مشاوره پروژه شبیه سازی و شبیه سازی کامپیوتری

با هدف آموزش نرم افزارهای اصلی فنی مهندسی و آموزش برنامه نویسی و ارائه قایلهای آموزشی نوشتاری و تصویری

آماده ارائه خدمات به مخاطبان میباشد.

دقت آموزش و پشتیبانی کامل

اجرای دقیق پروژه شبیه سازی

ارائه خدمات ویژه پروژه دانشجویی مدلسازی و برنامه نویسی

یادگیری آموزش پروژه نرم افزاری

انجام پروژه های مدلسازی

آموزش انجام پروژه نرم افزار,انجام پروژه کامپیوتر,انجام پروژه هوش مصنوعی

آموزش شبیه سازی مرحله به مرحله تا یادگیری دپارتمان مجرب برنامه نویسی  یارآموزان کنار شماست

آموزش پروژه دانشجویی مدلسازی احتیاج به تخصص و تجربه متناسب با روشهای علمی

تسلط بر اجرای پروژه دانشجویی

ارتباط موثر و مستقیم محققین با دانشجویان

آموزشهای لازم را جهت انجام پروژه و آموزش شبیه سازی کامپیوتری

آموزش انجام شبیه سازی کامپیوتری و شبیه سازی کامپیوتری و کد نویسی

مشاوره پروژه دانشجویی و آموزش شبیه سازی کامپیوتری

پیاده سازی پروژه دانشجویی و شبیه سازی کامپیوتری

تحلیل و مدلسازی هایسیس و آموزش انجام شبیه سازی کامپیوتری

اجرای پروژه دانشجویی  فنی مهندسی و آموزش شبیه سازی کامپیوتری

 

آموزش شبیه سازی و بهینه سازی آموزش پروژه شبیه سازی شبکه عصبی در متلب

آموزش شبکه عصبی

آموزش انجام پروژه کدنویسی بهینه سازی شبکه عصبی

آموزش انجام پروژه شبکه عصبی متلب

آموزش انجام پروژه قدرت شبکه عصبی

آموزش انجام پروژه مکانیک شبکه عصبی

آموزش انجام پروژه دانشگاهی دانشجویی کنترل

آموزش نحوه پیاده سازی الگوریتم کلونی مورچگان در matlab

الگوریتم کلونی مورچگان که با نام انت کلونی نیز شناخته می شود، جهت کدنویسی متلب و میپل استفاده می شود.

آموزش انجام پروژه الگوریتم کلونی مورچگان متلب

آموزش انجام پروژه کدنویسی الگوریتم مورچگان

آموزش پروژه دانشجویی  الگوریتم رقابت استعماری متلب

آموزش کدنویسی الگوریتم خفاش matlab

آموزش کدنویسی الگوریتم کرم شب تاب متلب

آموزش انجام پروژه رقابت استعماری

آموزش انجام پروژه بهینه سازی با رقابت استعماری

آموزش داده کاوی

 

یکی از زمینه های پرکاربرد هم صنعت و هم علوم دانشگاهی ،داده کاوی می باشد

داده کاوی با  متلب و وکا نقش پررنگ در شبیه سازی کامپیوتری دارد

برای اینکه بر نرم افزار خاصی به صورت کامل مسلط شوید باید علاوه بر استفاده از فایل ها کلاسهای آموزشی،تمرین کنید

به این منظور نیاز دارید پروژه زیادی را شبیه سازی و یا مدلسازی نمایید.

آموزش بخشهای ضروری نرم افزارهای کاربردی

انجام پروژه و آموزش پروژه محور

انجام پروژه کدنویسی و بهینه سازی و مدلسازی

پس از اجرای پروژه در صورت نیاز مخاطبان،صحت سنجی و مقایسه نتایج با نتایح معتبر و نتایج آزمایشگاهی انجام میشود

بعد از بررسی دقیق درخواست برای آموزش بهینه سازی پروژه و برنامه نویسی

ذکر خواهد شد و ما به تمامی تعهدات خود پایبند هستیم.هدف ما تسلط و توانایی شما در انجام شبیه سازی کامپیوتری می باشد

 

انجام شبیه سازی کامپیوتری با یادگیری ابزارهای تحلیلی شبیه سازی کامپیوتری ارائه خدمات آنلاین حرفه ای آموزش برنامه نویسی

باتوجه به پیشرفت تکنولوژی و تغییر و بهبود ارتباطات،به منظور صرفه جوبی زمان و هزینه،خدمات یارآموزان به صورت آنلاین ارائه می شود

یکی از اصلی ترین خدمات ما،برنامه نویسی و اموزش برنامه نویسی می باشد

چه بهتر که مخاطبین ما در کمال ارامش و محیط مورد نظر خود ،از این خدمات بهره مند گردند

پشتیبانی انلاین به صورت کامل انجام می گیرد

انجام شبیه سازی کامپیوتری مدیریت منوط به یادگیری تحلیل آماری می باشد

آموزش پروژه دانشجویی بصورت آنلاین

مشاوره پروژه دانشجویی شبیه سازی کامپیوتری آنلاین

آموزش تحلیل های تکنیکال و تحلیل های مالی

شبیه سازی پروژه زمینه های فناوری اطلاعات

پروژه پردازش سیگنال

 

سیگنال یکی از زمینه های کاربردی علوم پزشکی می باشد.

متلب در اجرای پروژه شبیه سازی کامپیوتری پردازش سیگنال کارا می باشد.

انجام و آموزش پروژه پردازش سیگنال

انجام و آموزش پروژه تصویر

آموزش شبیه سازی کامپیوتری پرشکی

پردازش سیگنالهای مغزی،سیگنالهای قلبی،سیگنالهای جنین

پردازش تصویر با استفاده از متلب

پردازش تصویر با استفاده از MATLAB

تشخیص چهره  در متلب تشخیص پلاک خودرو،تشخیص اثر انگشت،پردازش تصاویر پزشکی،تشخیص بیماری ها با استفاده از تحلیل تصاویر متلب به پردازش تصویر میباشد.

 

 انجام پروژه متلب  
   
   
 انجام شبیه سازی کامپیوتری  
 ترجمه تخصصی   انگلیسی به فارسی  ترجمه تخصصی  فارسی به انگلیسی – ترجمه مقاله یکی از مهم‌ترین خدماتی است که دانشجویان و پژوهشگران به طور پیوسته با آن سروکار دارند. بالا بردن کیفیت دریافت و قطعیت مفاهیم در حال پژوهش، تسریع در فرآیند درک مطلب، کمک به مستندسازی پژوهش در حال انجام، امکان مطالعه‌ی حجم بیشتری از تحقیقات صورت گرفته و در نهایت صرفه‌جویی در هزینه‌ها، بسیاری از اساتید، دانشجویان و پژوهشگران را نیازمند به خدمات ترجمه تخصصی مقاله می‌نماید.

ترجمه تخصصی، ترجمه تخصصی انگلیسی به فارسی، ترجمه تخصصی فارسی به انگلیسی، ترجمه ارزان و دانشجویی، بانک مقاله انگلیسی باترجمه فارسی.

ترجمه تخصصی انگلیسی به فارسی. مشتریان عزیز می توانند با سفارشات خود را متناسب با زمان مورد نیاز و هزینه ای که قادر به پرداخت آن هستند انتخاب نمایند.

ترجمه تخصصی، ترجمه مقاله و ترجمه کتاب را توسط بهترین مترجم های متخصص و بدون واسطه در سایت ترجمه از انگلیسی به فارسی، فارسی به انگلیسی

ترجمه فوری، تخصصی مقاله، کتاب و متون دانشگاهی در کمترین زمان

خدمات عالی ترجمه با پشتیبانی شبانه روزی و گارانتی ترجمه–ترجمه تخصصی

 

ترجمه تخصصی    فارسی به انگلیسی ترجمه مقاله یکی از مهم‌ترین خدماتی است که دانشجویان و پژوهشگران به طور پیوسته با آن سروکار دارند. بالا بردن کیفیت دریافت و قطعیت مفاهیم در حال پژوهش، تسریع در فرآیند درک مطلب، کمک به مستندسازی پژوهش در حال انجام، امکان مطالعه‌ی حجم بیشتری از تحقیقات صورت گرفته و در نهایت صرفه‌جویی در هزینه‌ها، بسیاری از اساتید، دانشجویان و پژوهشگران را نیازمند به خدمات ترجمه تخصصی مقاله می‌نماید.
شبیه سازی IOT اینترنت اشیا با متلب و Ns3  
آموزش انجام پروژه دانشجویی آموزش انجام پروژه دانشجویی

آموزش پروژه محور نرم افزارهای تخصصی و کاربردی با کمترین هزینه برای دانشجویان

ارائه گزارش پیشرفت پروژه به صورت مکتوب و رفع ایرادات احتمالی هر مرحله

انجام پروژه های نرم افزاری و دانشجویی برق ، مکانیک ، عمران ،مهندسی کامپیوتر

جهت ثبت درخواست انجام پروژه و آموزش نرم افزارهای تخصصی

انجام پروژه های دانشجویی ، معمولا به صورت انجام پروژه نرم افزاری هستند

در رشته های فنی مهندسی مهمترین نرم افزار ، نرم افزار متلب می باشد

انجام پروزه matlab  یکی از بزرگترین دغدغه های دانشجویان فنی مهندسی می باشد

که تمامی رشته های فنی مهندسی حداقل یک بار هم که شده دانشجو را درگیر این نرم افزار میکنند

که متخصصین ما علاوه بر انجام پروژه های نرم افزاری متلب ، این نرم افزار را به شما آموزش می دهند

انجام کدنویسی پروژه های دانشجویی فنی مهندسی با هر نرم افزاری را از ما بخواهید

مهمترین و قدیمی ترین نرم افزار تحلیل آماری نرم افزار SPSS می باشد

نرم افزارهایی مانند لیزرل و اسمارت پی ال اس نیز در انجام پروژه دانشجویی مدیریت کاربرد دارند

انجام پروژه هوش مصنوعی در زمینه های تخصصی این گرایش

انجام پروژه پردازش تصویر ، پردازش تصاویر دیجیتال ،تشخیص چهره و پلاک خودرو

انجام پروژه داده کاوی اطلاعات مربوط به پروژه های مهندسی صنایع و مهندسی نرم افزار

انجام پروژه پردازش سیگنال های واقعی و حیاتی

انجام پروژه تحلیل ارتعاشات و طراحی کاربردی

انجام پروژه دانشجویی مهندسی برق در گرایشهای قدرت ،الکترونیک مخابرات و مهندسی پزشکی و کنترل

 

آموزش انجام پروژه رشته مهندسی کامپیوتر دانشجویان مهندسی کامپیوتر گرایش نرم افزار به بررسی برنامه نویسی پیشرفته و تحت وب ، الگوریتم های پردازش موازی ، بانک داده ، سیستم عامل پیشرفته و غیره می پردازند.از جمله توانایی های فارغ التحصیلان گرایش نرم افزار طراحی و پیاده سازی پایگاه داده می باشد.مهندسی نرم افزار که مفهومی بسیار گسترده در حوزه ی طراحی ، مدیریت ، پیاده سازی و سرویس دهی پروژه در حوزه ی نرم افزار است ، نیز از توانایی های فارغ التحصیلان مهندسی کامپیوتر گرایش نرم افزار است.مهندس کامپیوتر گرایش نرم افزار توانایی پیاده سازی سیستم عامل نوین و مستقل و درخور را در طول تحصیل فرا می گیرد.همچنین این فرد قادر است در حوزه ی اتوماسیون اداری فعالیت نماید و روند فعالیت های یک ارگان یا سازمان را به وسیله رایانه اتوماتیک نماید.تولید همزمان چندین برنامه در رایانه به همراه مدیریت آنها که اصطلاحا برنامه نویسی همروند نامیده می شود از دیگر قابلیت های فارغ التحصیلان این رشته است.تقسیم الگوریتم ها به منظور پردازش موازی آنها توسط چند پردازشگر و با هدف بالابردن سرعت اجرای الگوریتم نیز در این رشته قابل فراگیری است.همچنین دانشجویان مهندسی کامپیوتر گرایش نرم افزار به یادگیری طراحی و تولید کامپایلرها و شبیه سازی و گرافیک کامپیوتری در طول تحصیل می پردازند.
آموزش انجام پروژه رشته مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی و رباتیک در گرایش هوش مصنوعی و رباتیک از مهندسی کامپیوتر به بررسی مفاهیمی از جمله پردازش تصویر ، تئوری فازی ، شبکه عصبی و … پرداخته می شود.یادگیری ماشین نیز از جمله مفاهیم به روز و کاربردی است که در گرایش هوش مصنوعی از مهندسی کامپیوتر به آموزش آن پرداخته می شود.متدهایی که یک رایانه را قادر می سازد اعمالی شبیه به یادگیری و کسب تجربه را ضمن اجرای مکرر یک عمل دریافت نماید یادگیری ماشین نامیده می شود و بدین معنا است که رایانه قادر است با بررسی و تجزیه و تحلیل اعمالی که در گذشته به انجام رسیده است نسبت به انجام اعمال جدید و مطلوب و همچنین با خطای کاهش یافته اقدام نماید.شبکه ای از اجزاء اتصال یافته به هم که هریک از اجزاء توانایی پردازش داده ، ارتباط با دیگر نورون ها و همچنین بکارگیری تغییر در جزییات شبکه با هدف بهینه کردن عملیات آن را دارا می باشند ، شبکه عصبی نامیده می شود که برای تجزیه و تحلیل در حوزه ی هوش مصنوعی بکار گرفته می شود.مفهوم شبکه عصبی دارای کاربرد گسترده ای در حوزه های بهینه سازی ، کنترل ، تخمیت تابع و … دارا می باشد.مفهوم دیگری که در گرایش هوش مصنوعی و رباتیک در مهندسی کامپیوتر به آن پرداخته می شود ، مفهوم پردازش تکاملی است.در واقع پردازش تکاملی سعی در دستیابی به بهینه ترین جواب برای یک مساله با بکارگیری یک یا چند جواب ابتدایی برای مساله مذکور دارد.هوشمند سازی ربات با بکارگیری الگوریتم های حوزه ی هوش مصنوعی از جمله پردازش تصویر، تشخیص گفتار و همچنین طراحی و تجزیه و تحلیل سخت افزاری و نرم افزاری آن در حوزه ی رباتیک از گرایش مذکور قابل بررسی و آموزش می باشد.گسترش منطق کلاسیک به منطق فازی و معرفی درجه درستی نیز در این گرایش صورت می گیرد.پردازش متن های زبانهای طبیعی با هدف استخراج معنا که اصطلاحا پردازش زبان طبیعی نامیده می شود ، نیز از جمله مفاهیم این گرایش است.همچنین دانشجویان در گرایش مذکور می توانند با مفاهیم سیستم خبره و محاسبات نمادین نیز آشنا شوند.
آموزش انجام پروژه رشته مهندسی کامپیوتر معماری سیستم های کامپیوتر در گرایش معماری سیستم های کامپیوتر از مهندسی کامپیوتر دانشجویان به بررسی مفاهیمی از جمله شبکه های کامپیوتری گسترده ، پردازش تصویر ، طراحی و تحلیل سیستم تحمل کننده خطا و غیره می پردازند.همچنین دانشجویان در گرایش مذکور با چگونگی طراحی و تولید مدارهای دیجیتال آشنا می شوند و توانایی تولید سیستم دیجیتال ، سیستم موبایل ، بردهای تبلیغاتی و غیره را فرا می گیرند.توانایی تولید و طراحی مدار کامپیوتری تشکیل شده از اجزاء ابتدایی منطقی که تحت عنوان معماری کامپیوتر مطرح می گردد از دیگر مفاهیم مورد بررسی در گرایش مذکور است.برای اتصال فی ما بین رایانه ها و سیستم های رایانه ای از جمله میکروکنترلر و میکروپروسسور نیاز به تولید و طراحی مدارات واسط وجود دارد که بررسی آنها نیز در گرایش معماری سیستم های کامپیوتر انجام می گردد.سیستم های بلادرنگ به سیستم هایی اطلاق می گردد که ضمن اجرای چند عمل متفاوت تضمین می کنند که اعمال مشخصی در زمان خاص و به تعداد دفعات مشخص رخ دهد و طراحی و تولید این سیستم ها نیز در گرایش مذکور انجام می گردد.دانش VLSI ، میکروکنترل ،انتقال داده ، سیستم های تعبیه شده ، سیستم های کنترلی و غیره از دیگر مفاهیم گرایش مذکور در مهندسی کامپیوتر است.
آموزش انجام پروژه رشته مهندسی کامپیوتر الگوریتم ها و محاسبات از جمله مفاهیمی که در گرایش الگوریتم و محاسبات از مهندسی کامپیوتر بدان پرداخته می شود طراحی الگوریتم ها ، ساختمان داده ، ساختمان گسسته ، نظریه محاسبات ، نظریه گراف و نظریه بازی است.در این گرایش ساختارهای پیچیده و جدیدتری در زیر شاخه ساختمان داده به دانشجو آموزش داده می شود به گونه ای که ایشان را جهت انجام پروژه های برنامه نویسی قدرتمندتر از گذشته نماید.آموزش مجموعه ساختارهای منطقی و عددی بر پایه علم ریاضیات به منظور بکارگیری در الگوریتم های برنامه نویسی و محاسباتی و با هدف افزایش بازدهی در زیر شاخه ساختمانهای گسسته امکان پذیر است.بررسی مباحث مدل و متدهای متفاوت محاسبات و همچنین محدودیت های موجود در محاسبات و ارائه راه حل برای مساله ای که نیاز به مدت زمان طولانی و سیستم های پیشرفته برای حل آن نیاز است ، در مفهوم نظریه محاسبات بررسی می گردد.
آموزش انجام پروژه شبکه حسگر بیسیم شبكه­ هاي حسگر بي سيم (WSN :Wireless Sensor Networks) با قابليت مشاهده محيط فيزيكي و پردازش اطلاعات، بستر مناسبي براي تحقق محيط هاي هوشمند و كنترلي ايجاد کرده و پلي ميان دنيای فيزيكی و دنيای مجازی اطلاعاتی فراهم می­کنند. اين شبكه­ ها شامل مجموعه ای از حسگرها مي­باشند كه به صورت بي­سيم به هم متصل بوده و اطلاعات دنيای فيزيكی اطراف خود را جمع­ آوری مي­كنند. هر شبكه حسگر بي­سيم قادر است بر محيط مورد نظر نظارت داشته و آن را كنترل نمايد. امروزه با پيشرفت­هاي صورت گرفته در زمينه حسگرهای هوشمند و مخابرات بي­سيم، امكان ساخت گره ­های حسگر كوچك با هزينه و مصرف انرژی كم فراهم آمده است. اين شبكه­ ها معمولا داراي يك ايستگاه مركزی هستند كه با ساير حسگرها به صورت بي­سيم ارتباط دارد. هر گره حسگر شامل سه بخش حسگر، پردازنده اطلاعات و انتقال اطلاعات مي­باشد. اطلاعات اين گره­ها به صورت مستقيم و يا توسط گره­ های ديگر به ايستگاه مركزي ارسال مي­شوند، سپس اطلاعات گردآوری شده مورد پردازش قرار مي­گيرد و مقدار پارامتر مورد نظر نظير دما، فشار و غیره بدست مي­ آيد. ﮔﺮه‏ﻫﺎ ﻣﻌﻤﻮﻻً از ﺳﻪ ﺑﺨﺶ ﺣﺴﮕﺮ، ﭘﺮدازﺷﮕﺮ اﻃﻼﻋﺎت و ﻓﺮﺳﺘﻨﺪه اﻃﻼﻋﺎت ﺑﻪ صورت ﺑﻲ­ﺳﻴﻢ ﺗﺸﻜﻴﻞ ﻳﺎﻓﺘﻪ‏اﻧﺪ. ﻫﺮ ﮔﺮه ﻋﻼوه ﺑﺮ بخش ﻣﺨﺎﺑﺮاﺗﻲ، اﻣﻜﺎن اﻧﺪازه‏ﮔﻴﺮي ﻳﻚ و ﻳﺎ ﭼﻨﺪ ﭘﺎراﻣﺘﺮ ﻣﺤﻴﻄﻲ ﻣﺎﻧﻨﺪ دﻣﺎ، رﻃﻮﺑﺖ، ﺷﺪت ﻧﻮر و ﺻﻮت را دارد و ﺑﻄﻮر ﻣﺴﺘﻘﻞ ﭘﺎراﻣﺘﺮﻫﺎي ﻣﺤﻴﻄﻲ را اﻧﺪازه­ﮔﻴﺮي ﻣﻲ­ﻛﻨﺪ. اﻳﺴﺘﮕﺎه­ﻫﺎي ﺟﻤﻊ ﻛﻨﻨﺪه اﻃﻼﻋﺎت ﮔﺮه­ﻫﺎﻳﻲ ﻫﺴﺘﻨﺪ ﻛﻪ ﻣﺤﺪودﻳﺖ­ﻫﺎي ﮔﺮه­ﻫﺎي ﻣﺤﻴﻄﻲ را ﻧﺪارﻧﺪ و ﺑﺎ ﭘﺮدازش اﻃﻼﻋﺎت ﺟﻤﻊ ﺷﺪه ﺗﻮﺳﻂ ﮔﺮه‏ﻫﺎي ﻣﺤﻴﻄﻲ، ﻋﻤﻠﻴﺎت ﻣﺮاﻗﺒﺖ، ﻧﻈﺎرت و ﺗﻔﺴﻴﺮ داده‏ﻫﺎي ﺟﻤﻊ­آوري ﺷﺪه را در ﺷﺒﻜﻪ ﺑﺮ ﻋﻬﺪه ﺧﻮاﻫﻨﺪ داﺷﺖ. داده‏ﻫﺎي ﺟﻤﻊ­آوري ﺷﺪه در ﺷﺒﻜﻪ­ﻫﺎي ﺣﺴﮕﺮ ﺑﻲ­ﺳﻴﻢ می‏توانند از نظر زﻣﺎﻧﻲ و ﻣﻜﺎﻧﻲ ﺑﻪ ﻫﻢ واﺑﺴﺘﻪ‏ باشند. ﺑﺮاي ﻣﺜﺎل در ﻳﻚ ﻛﺎرﺑﺮد ﻧﻈﺎرت ﺑﺮ دﻣﺎي ﻣﺤﻴﻂ، اﻃﻼﻋﺎت ﻣﺮﺑﻮط ﺑﻪ دﻣﺎي ﻳﻚ ﻣﻨﻄﻘﻪ ﻣﻮرد ﻧﻴﺎز اﺳﺖ و در اﻳﻦ ﻣﻨﻄﻘﻪ ﻣﻤﻜﻦ اﺳﺖ ﭼﻨﺪﻳﻦ ﮔﺮه وﺟﻮد داﺷﺘﻪ ﺑﺎﺷﺪ. در ﻧﺘﻴﺠﻪ ﻛﺎﻓﻲ اﺳﺖ ﺗﻨﻬﺎ ﻳﻜﻲ از آن­ﻫﺎ ‫اﻃﻼﻋﺎت ﺧﻮد را ارﺳﺎل ﻛﻨﺪ و ﻳﺎ ﺑﻪ ﻋﺒﺎرﺗﻲ ﻋﻤﻠﻴﺎت ﺗﺠﻤﻴﻊ داده‏ﻫﺎ ﺑﻪ ﺻﻮرت ﻣﺤﻠﻲ اﻧﺠﺎم ﺷﻮد. هر گره‌ حسگر تنها می­تواند مقدار محدودی داده را پردازش كند. اما وقتی اطلاعات همه گره‌ها با يکديگر هماهنگ شوند، توانايی اندازه­گيری يك محيط فيزيكی را با جزئيات هر چه بيشتر پيدا می‏كنند. پس يك شبكه حسگر می­تواند به عنوان مجموعه ­ای از گره‌های حسگر كه برای انجام كار خاصی با هم همكاری دارند تعريف شود .
آموزش انجام پروژه هوش مصنوعی در نرم افزار ما به شما انجام پروژه های هوش مصنوعی را آموزش میدهیم

در این مسیر مسائل و پروژه های مشابه برای دانشجویان تحلیل خواهند شد

و نحوه کدنویسی در نرم افزار متلب توضیح داده خواهد شد

به منظور شبیه سازی و پیاده سازی پروژه های هوش مصنوعی از الگوریتم های متعددی استفاده می شود

کدنویسی شبکه عصبی ,الگوریتم رقابت استعماری ,الگوریتم pso , الگوریتم کلونی مورچه و بسیاری از الگوریتم های دیگر

آموزش شبیه سازی هوش مصنوعی در نرم افزار matlab

آموزش پروژه هوش مصنوعی در زمینه تشخیص چهره

آموزش شبیه سازی پروژه هوش مصنوعی

طراحی دستگاه های پزشکی مرتبط با پردازش تصاویر و پردازش سیگنال

سیستم های پردازش تصاویر

تشخیص سرطان با استفاده از تصاویر پزشکی

آموزش شبیه سازی تشخیص اختلال کم توجهی با استفاده از تصاویر ام آر آی مغزی

آموزش شبیه سازی تشخیص بیماری اسکیزوفرنی با استفاده از تصاویر fMRI مغزی

اصلاحات هندسی در تصاویر دیجیتال

آموزش شبیه سازی و کدنویسی تشخیص دست خط فارسی

آموزش هوش مصنوعی در نرم افزار در زمینه شخيص ژن های موثر در شيوع آنفولانزا

آموزش انجام پروژه تشخیص تومور های مغزی با استفاده از الگوریتم های تکاملی

آموزش پروژه های مدل‌سازی بینایی دوچشمی با هدف بازسازی سه بعدی تصویر

آموزش روشهای نرم افزاری تشخیص پلاک خودرو مبتنی بر هوش مصنوعی

آموزش روش های هوش مصنوعی جهت افزایش کیفیت سرویس در شبکه های تلفن همراه

توسعه سامانه های تشخیص عیوب داخلی خطوط لوله گاز با استفاده از هوش مصنوعی

آموزش شبیه سازی تشخیص چهره با استفاده از ماشین بردار پشتیبان و رنگ بندی پوست

آموزش شبیه سازی و پیاده سازی اتوماتای یادگیر

آموزش شبیه سازی تشخیص و تحلیل تصاویر ماهواره ای

آموزش هوش مصنوعی در جهت تشخیص نوع و میزان ناهمواری های جاده  و عوارض زمین

آموزش شبیه سازی و طراحی و مدلسازی امضای دیجیتالی با استفاده از تکنیک های هوش مصنوعی

و بسیاری از شاخه های تخصصی دیگر زیر مجموعه این تخصص کاربردی هستند

حذف نویز از سیگنال با استفاده شبیه سازی تبدیل موجک

طراحی و شبیه سازی سیستم های تشخیص هویت

پردازش تصویر با استفاده از تکنیکهای هوش مصنوعی

آموزش انجام شبیه سازی با متلب – Matlab آموزش شبیه سازی متلب (به انگلیسی: MATLAB) یک محیط نرم‌افزاری برای انجام محاسبات عددی و یک زبان برنامه‌نویسی نسل چهارم است. واژهٔ متلب هم به معنی محیط محاسبات رقمی و هم به معنی خود زبان برنامه‌نویسی مربوطه است که از ترکیب دو واژهٔ MATrix (ماتریس) و LABoratory (آزمایشگاه) ایجاد شده‌است. این نام حاکی از رویکرد ماتریس محور برنامه است، که در آن حتی اعداد منفرد هم به عنوان ماتریس در نظر گرفته می‌شوند.

آموزش شبیه سازی آموزش شبیه سازی, یارآموزان, آموزش شبیه سازی پروژه متلب , آموزش شبیه سازی انجام پروژه متلب ،آموزش متلب ,برنامه متلب ,سفارش پروژه متلب ،سفارش پروژه مطلب ،انجام پروژه متلب برق ،پروژه آماده متلب ,شبیه سازی با متلب انجام پروژه متلب , یارآموزان,پروژه متلب , انجام پروژه متلب، آموزش متلب, برنامه متلب, سفارش پروژه متلب ، سفارش پروژه مطلب ، سفارش انجام پروژه متلب ، سفارش پروژه با متلب ،Matlab ، آموزش شبیه سازی انجام شبیه سازی با Matlab ، آموزش شبیه سازی پروژه آماده متلب, شبیه سازی با متلب  , یارآموزان, آموزش شبیه سازی پروژه متلب ,انجام پروژه متلب ،آموزش متلب ,برنامه متلب ,سفارش پروژه متلب ،سفارش پروژه مطلب ،انجام پروژه متلب برق ،پروژه آماده متلب ,شبیه سازی با متلب,یارآموزان, شبیه سازی با متلب, انجام پروژه متلب , پروژه متلب ,انجام پروژه متلب ،آموزش متلب ,برنامه متلب ,سفارش پروژه متلب ،سفارش پروژه مطلب ،انجام پروژه متلب برق ،پروژه آماده متلب ,شبیه سازی با متلب.

برنامه‌های متلب اکثراً متن‌باز هستند و در واقع متلب (مانند بیسیک) مفسر (رایانه) است نه کامپایلر. قدرت متلب از انعطاف‌پذیری آن و راحت بودن کار با آن ناشی می‌شود، همچنین شرکت سازنده و گروه‌های مختلف، از جمله دانشگاه‌های سرتاسر جهان و برخی شرکت‌های مهندسی هر ساله جعبه‌ابزارهایخاص-کاربردی به آن می‌افزایند که باعث افزایش کارایی و محبوبیت آن شده‌است. فهرستی از این جعبه‌ابزارها در زیر آمده‌است:

سیمیولینک، ابزاری برای شبیه‌سازی سامانه‌ها به صورت مجرد

جعبه‌ابزار مخابرات متلب، توابع و ابزارهای محاسبات مهندسی مخابرات

جعبه‌ابزار کنترل متلب، توابع و ابزارهای محاسبات مهندسی کنترل

جعبه‌ابزار فازی متلب، توابع و ابزارهای محاسبات فازی

جعبه‌ابزار محاسبات متلب، توابع و ابزارهای محاسبات عددی

جعبه‌ابزار تخمین متلب، توابع و ابزارهای محاسبات بحث تخمین سیستم در مهندسی کنترل

جعبه‌ابزار آمار متلب، توابع و ابزارهای محاسبات آمار

جعبه‌ابزار جمع‌آوری داده متلب، توابع و ابزارهای جمع‌آوری داده

جعبه‌ابزار شبکه عصبی متلب، توابع و ابزارهای محاسبات شبکه عصبی

جعبه‌ابزار پردازش تصویر متلب، توابع و ابزارهای محاسبات پردازش تصویر

جعبه‌ابزار پردازش صوت متلب، توابع و ابزارهای محاسبات پردازش صوت

جعبه‌ابزار احتمالات متلب

جعبه‌ابزار محاسبات سیمبولیک متلب

جعبه‌ابزار کارگاه بی‌درنگ متلب، توابع و ابزارهای محاسبات سامانه‌های بی‌درنگ

 

آموزش پردازش سیگنال پزشکی Biomedical Signal Processing هرگاه روند تغییرات یک پدیده یا یک کمیت را در طول زمان مورد مطالعه قرار دهیم، در واقع با یک سیگنال روبرو هستیم. در علم پردازش سیگنال­های حیاتی با سيگنال­هايي كه توسط ارگان­هاي بدن توليد مي­شوند و در واقع منشا بیولوژیکی سر و کار خواهیم داشت. این سیگنال­ها می­توانند نظیر سیگنال الکتروکاردیوگرافی (ECG) نتيجة دپلاريزاسيون سلول هاي ماهيچة قلب باشند و منشا الکتروشیمیایی داشته باشند و یا همچون صداي توليد شده توسط دريچه­هاي قلب که به وسیله سمع صدای قلب قابل ثبت و ضبط می­باشد و به Auscultation Signal یاHeart Sound  شهرت دارد، منشا مكانيكي داشته باشند. امروزه در مهندسی پزشکی، روند استفاده از این سيگنال­هاي حياتي براي تشخيص و تحقيقات بالینی به شدت دارای نرخ صعودی است. بدون شک استفاده از پیشرفت چشمگیر سرعت محاسبات کامپیوتری نقش سرنوشت سازی در این زمینه دارد.
 پیش پردازش سیگنال­های حیاتی این مرحله معمولا شامل مراحل زیر است:

1-  فراخوانی داده­های ثبت شده و آماده سازی آنها برای مراحل بعدی،

2-  کاهش فرکانس نمونه برداری (Down-sampling) در صورت نیاز

3-  حذف نویز از سیگنال که در مورد سیگنال­های حیاتی از اهمیت ویژه­ای برخوردار است.

در مورد روش­های حذف/کاهش نویز چند روش را به صورت اجمالی مرور خواهیم کرد. به عنوان مثال در هنگام ثبت سیگنال ECG نویزهای متفاوتی بر روی آن اثر می­گذارند و یا آن را آلوده می­سازند که شامل موارد زیر می­باشند.

1) تغییرات در پایه سیگنال (Baseline Wandering) که معمولا به صورت نویزهایی با فرکانس پایین مدل می­شود.

2) آرتیفکت یا تداخل نویز با فرکانس 50-60 هرتز ناشی از خطوط انتقال برق شهری.

3) تداخل با سیگنال الکترومایوگرافی (EMG) که سیگنالی الکتریکی است و از فعالیت عضلات دیگر اطراف قلب و نزدیک به الکترودها ناشی می­شود.

4) نویز ایجاد شده به خاطر تکان خوردن­های الکترود روی پوست و در نتیجه تغییر امپدانس اتصال الکترود که در زمان ثبت سیگنال معمولا اجتناب ناپذیر است.

از جمله نویزهایی که بر روی سیگنال EEG که دیگر سیگنال مهم درمیان سیگنال­های حیاتی است نیز می­توان به آرتیفکت­های ناشی از پلک زدن فرد اشاره نمود. همچنین اثرات ECG نیز بر روی سیگنال EEG معمولا مشاهده می­شود و باید با استفاده از روش­های حذف نویز به تخمین و سپس حذف آن پرداخت.

ساده­ترین روش برای حذف/کاهش نویز از سیگنال­های حیاتی استفاده از فیلترها است که می­توان آنها را به فیلترهای پایین­گذر، بالاگذر، میان­گذر و میان­نگذر تقسیم بندی نمود. اما روش­های پیشرفته­تر دیگری نیز وجود دارد. در این بین به دلیل غیرایستا (non-stationary) بودن سیگنال­های حیاتی، استفاده از موجک‌ها (Wavelets) برای حذف نویز و تحلیل این دسته از سیگنال‌ها در سالیان اخیر محبوبیت یافته است. با استفاده از تبدیل موجک گسسته، سیگنال به یک سیگنال تقریب (Approximation) و یک سیگنال جزییات (Detail) تجزیه می‌شود و می‌توان سیگنال تقریب را مجدد با استفاده از تبدیل موجک به دو بخش تجزیه کرد و این روند را برای تعداد مراحل موردنظر ادامه داد، در انتها مجموعه‌ای از سیگنال‌های جزییات و سیگنال‌های تقریب بدست می‌آید. حال برای حذف نویز از سیگنال اصلی، با آستانه گذاری برای سیگنال جزییات در مراحل مختلف، می‌توان جزییات ناخواسته سیگنال را که حذف کرد. این پدیده خود می­تواند با استفاده از روش­های بهینه سازی کلاسیک و یا روش­های تکاملی نظیر الگوریتم ژنتیک (GA)، الگوریتم ازدحام ذرات (PSO)، شبیه سازی تبرید (SA)، جستجوی هارمونی (HS)، جهش قورباغه (SFLA)، زنبور عسل (ABC)، کلونی مورچگان (ACO) و … بصورت یک مساله بهینه سازی در آمده و تابع هدف در آن بصورت مقدار نویز باقیمانده در سیگنال تعریف شود. پس از این آستانه‌گذاری، با تبدیل موجک معکوس سیگنال‌های جزییات و تقریب را مرحله به مرحله ترکیب کرد و در نهایت به سیگنال بدون نویز دست یافت. اخیرا استفاده از روش تجزیه به مدهای تجربی یا Empirical Mode Decomposition (EMD) نیز مورد توجه قرار گرفته است و تعداد مقالات زیادی در زمینه­های مختلف وجود دارد که از این روش دامنه نویز را کاهش داده­اند.

استخراج ویژگی از سیگنال در این مرحله پس از ثبت داده­ها و انجام پیش پردازش، پارامترهاي مناسب معنادار كه ويژگيهاي سيگنال ناميده مي شوند استخراج مي شوند. نتايج حاصل از اين مرحله براي فرايند تصميم گيري در مرحلة بعد مورد استفاده قرار مي­گيرد. اهمیت این مرحله به قدری زیاد است که شاید بتوان آن را مهم­ترین مرحله در پردازش سیگنال­ها بخصوص در مورد سیگنال­های مهندسی پزشکی دانست. به طور کلی هدف این مرحله استخراج ویژگی­هایی است که به خوبی تمایز در میان بیماری­های مختلف، ناهنجاری­ها، نارسایی­ها و … را هم در میان خود آنها و هم در مقایسه با افراد سالم را برجسته نمایند. روش­های گوناگونی در زمینه استخراج ویژگی وجود دارد و هر روز نیز با توجه به پیشرفته روش­های داده­کاوی بر تعداد آنها افزوده می­شود. در ادامه برخی از این روش­ها را مرور می­نماییم.
       استخراج ویژگی با استفاده از تبدیل ویولت هنگاميكه به تبديل فوريه يك سيگنال نگاه مي­كنيم، غير ممكن است تشخيص دهيم يك اتفاق خاص در چه زماني رخ داده است. در كوششي براي رفع اين نقیصه، دنيس گابور تبديل فوريه را براي تحليل بخش كوچكي از يك سيگنال (در زمان محدودي) تنظيم كرد. تكنيكي كه پنجره سيگنال ناميده مي­شود. تنظيم گابور كه تبديل فوريه زمان – كوتاه (STFT) ناميده مي شود، سيگنال را به صورت تابعي دوبعدي از زمان و فركانس رسم مي­كند. مصالحه STFT مابين اطلاعات زمان و فركانس، هميشه كارا نيست چرا كه هنگام انتخاب اندازه ي مشخص براي زمان پنجره، آن پنجره براي تمام فركانسها مشابه مي باشد و اين موضوع عيب عمده روش STFT  مي­باشد. اما تبدیل موجک با رزولوشن همزمان فرکانسی – زمانی این مشکل را حل می نماید. اهمیت تبدیل ویولت در آن است که فضای سه بعدی كه اين تبديل از سيگنال ارائه می‌دهد باعث آشكار شدن ويژگيهای خاصی از سيگنال می شود كه با ديگر ابزارهای پردازش سيگنال قابل دسترسی نيستند. از طرفی در بسياری از پديده‌های قدرت كه ماهيتی گذرا دارند، ناپيوستگی ها، تغييرات ناگهانی و موضعی، تمركز انرژی در قسمت كوچكی از سيگنال و بسياری از خصوصيات ديگر ديده می‌شوند كه در حال حاضر یکی از بهترين راه های پردازش آنها استفاده از تبديل Wavelet می‌باشد.
   استخراج ویژگی با استفاده از روش­های مدلسازی یکی از روش­های مهم در زمینه استخراج ویژگی از سیگنال­ها مربوط است به روشی که در آن ابتدا با استفاده از مدل­های ریاضی (که بیشتر در مبحث شناسایی سیستم از آنها یاد می­شود نظیر AR، ARMA، ARMAX در حالت­های خطی و غیرخطی (Nonlinear)) و یا مدل­های آماری نظیر مدل مخفی مارکوف (Hidden Markov Model) سیگنال را مدلسازی می­کنند و در آخر ضرایب این مدل­ها را به عنوان ویژگی­های استخراج شده از سیگنال مد نظر قرار می­دهند. استفاده از این روش خصوصا در زمینه­های پردازش صوت و گفتار، پردازش سیگنال EEG، پردازش سیگنال تغييرات نرخ ضربان قلب معروف به HRV، و پردازش سیگنال­های مربوط به تعادل افراد بر روی صفحه نیرو (Force Plate) در سالیان اخیر در مقالات زیادی به چشم می­خورد و مزایای زیادی از جمله مقاومت بالا به داده­های پرت و نویز را می­توان از جمله مشخصه های آن دانست. در برخی موارد به این ویژگی­ها، ویژگی­های مبتنی بر تحلیل سری زمانی نیز اتلاق می­شود.
طبقه بندی سیگنال­ها یا تشخیص پس از استخراج ویژگی مرحله آخر استفاده از مباحث یادگیری ماشین به منظور تکمیل نمودن چرخه تشخیص در پردازش سیگنال مطرح خواهد شد. این طبقه بندی (Classification) بر اساس ویژگی­های استخراج شده و شکاره کلاس مربوط به داده­ها انجام می­پذیرد و البته برحسب اینکه کلاس داده­ها به عنوان خروجی در دسترس باشد یا نباشد معمولا با نام­های کلاسه بندی و خوشه بندی تفکیک می­شود. روش­های شبکه عصبی MLP، شبکه عصبی خودسازمانده SOM، ماشین بردار پشتیبان SVM، شبکه فازی عصبی ANFIS، درخت تصمیم­گیری و … همه و همه می­توانند در این قسمت بسته به نوع کار مورد استفاده قرار گیرند.
آموزش پروژه نرم افزار vensim آموزش پروژه نرم افزار vensim

آموزش شبیه سازی Vensim

یکی از بهترین نرم افزارهای حال حاضر در زمینه مسائل تفکر سیستمی و متدولوژی پویایی سیستمها (سیستم داینامیک ) ونسیم میباشد

متخصصین و مدرسین ما علاوه بر آموزش این نرم افزار انجام پروژه vesnim  را نیز پشتیبانی میکنند

انجام تخصصی پروژه ونسیم و آموزش آن

کدنویسی نرم افزاریپروژه های نرم افزاری مهندسی صنایع و مدیریت در vensim

آموزش گام به گام و پشتیبانی تخصصی توسط متخصصین و رفع ایرادات احتمالی پروژه

آموزش تئوری آشوب پردازش سیگنال محققین از حوزه‌های مختلف علوم و مهندسی روش جدیدی برای توصیف پیچیدگی در طبیعت‌ گسترش داده‌اند. این روش با عنوان نظریه آشوب مطرح شده است. امروزه نظریه آشوب به عنوان یک روش قوی و مفید جهت بررسی سیستم­های پیچیده مطرح است و افق­های جدیدی را در فهم رفتار سیستم­های مکانیکی، سیستم­های صوتی، سیال­ها، سیستم­های شیمیائی، سیستم­های نوری، اکو سیستم­ها و سیستم­های زیستی باز کرده است، بطوریکه بسیاری آن را مهمترین کشف قرن بیستم بعد از نظریه نسبیت و مکانیک کوانتم می‌دانند. نشان داده شده است که شبکه عصبی انسان، قلب، عضله سیستم بویائی، سیستم تنفسی، سیستم عصبی-عضلانی انسان دارای رفتار آشوبگونه است. در سال­های اخیر بطور گسترده از نظریه آشوب برابی تبیین سیستم­های زیستی استفاده شده و کاربرد آن در طراحی خط مشی‌های تشخیص بیماریها، مدلسازی، و کنترل رو به گسترش است. همچنین کاربرد نظریه آشوب در حوزه­های مختلفی چون سیستم­های مخابراتی، سیستم­های الکترونیکی، معماری گسترش پیدا کرده است.
آموزش تقلب در بانکداری الکترونیکی با استفاده از داده کاوی موسسات مالی و پولی به دنبال تسریع در شناخت فعالیت های کلاهبرداران و متقلبان می باشند. علت این امر اثر مسقیم آن رویخدمت رسانی به مشتریان این موسسات، کاهش هزینه های عملیاتی و باقی ماندن به عنوان یک ارائه دهنده خدمات مالی معتبر وقابل اطمینان میباشد. از طرفی در سالهای اخیر با گسترش فناوری اطلاعات و ارتباطات، بانکداری الکترونیک رواج زیادی پیدا کردهاست. در این بین به کارگیری تکنیک های شناسایی تقلب به منظور جلوگیری از اقدامات متقلبانه در سیستم های بانکداری به خصوصسیستم های بانکداری الکترونیک، امری اجتناب ناپذیر است. در این تحقیق، روش های داده کاوی به منظور تشخیص تقلب در بانکداریالکترونیک بررسی می گردد. بدین منظور از یک روش ترکیبی شامل خوشه بندی به منظور تفکیک مشتریان و رده بندی به منظور ساخت مدلی جهت کشف تقلب استفاده می شود. در مرحله خوشه بندی از روش های K میانگین، کوهنن و روش دو مرحله ای و در مرحله رده بندی از روش های تکی رده بندی شامل درخت تصمیم ،شبکه عصبی و ماشین بردار پشتیبان و همچنین روش های جمعی رده بندی مانند بگینگ، بوستینگ استفاده خواهد شد. در نهایت، نتایج بدست آمده نشان می دهد در مرحله خوشه بندی روش K میانگین خوشه بندی بهتری را انجام می دهد و مدل بگینگ شبکه های عصبی در پیشبینی رده های موجود در مجموعه داده نسبت به سایر مدلها دقت بهتری دارد.
آموزش داده کاوی با وکا weka داده کاوی مجموعه تکنیک هایی می باشد که پایگاه داده های بزرگ را به منظور دستیابی به دانش، تحلیل می کند. به منظور داده کاوی امروزه از روش های ماشینی و یا نیمه ماشینی استفاده می شود که دلیل آن هم تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌هایی می باشد که امروز مورد استفاده قرار می گیرد. داده کاوی یا Data Mining در اصل به معنای استخراج اطلاعات یا الگوهای عملکرد و روابط مشخص در میان داده ها و همین‌طور پایگاه های داده می باشد.
داده کاوی جهت کسب دانش داده کاوی، بهره گیری از ابزار های موجود جهت کسب دانش

 

داده کاوی بهره‌گیری از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور کشف الگوها و روابط معتبر گفته می‌شود که استفاده از این ابزارها منجر به یافتن سریع مدل‌های آماری مورداستفاده درداده، مدل‌های آماری و الگوریتم‌های ریاضی می‌شود که این کار این به صورت خودکار و یا بر اساس تجربه‌ای که از طریق شبکه‌های عصبی یا درخت‌های تصمیم گیری به دست می‌آورند، انجام می دهند. داده کاوی علاوه بر گردآوری و مدیریت داده های انبوه، تجزیه، تحلیل اطلاعات و پیش بینی را نیز انجام میدهد که پارامتر های گوناگونی را در نظر می گیرد:

۱) قواعد انجمنی یا Association که شامل الگو هایی می باشد که یک رویداد به رویدادی دیگر ارتباط پیدا می کند.

۲) ترتیب یا Sequence: ترتیب اجرای رویداد ها را پیگیری می کند.

۳) پیش بینی یا Prediction که پیش بینی یک متغیر پیوسته را انجام می دهد.

۴) طبقه بندی یا Classification که رده های موجود در داده ها را تعریف می کند و نسبت به یکریگر متمایز می کند با این هدف که بتوان از این مدل برای پیش بینی رده رکوردهایی که برچسب رده آنها ناشناخته می‌باشد، استفاده نمود.

۵) خوشه بندی یا Clustering که مجموعه ای از رکورد ها که شباهت بیشتری را نسبت به یکدیگر دارد را در یک گروه قرار می دهد.

۶) مصور سازی یا visualization که داده های به دست آمده را شبیه سازی می کند.

ابزار های داده کاوی

۱) کلمنتاین Clementine

۲) نرم افزار Rapid Miner

۳) نرم افزار WEKA

آموزش رایانش ابری مدل رایانشی بر پایه شبکه‌های رایانه‌ای رایانش ابری مدل رایانشی بر پایه شبکه‌های رایانه‌ای مانند اینترنت است که الگویی تازه برای عرضه، مصرف و تحویل خدمات رایانشی (شامل زیرساخت، نرم‌افزار، بستر، و سایر منابع رایانشی) با به کارگیری شبکه ارائه می‌کند. «رایانش ابری» از ترکیب دو کلمه رایانش و ابر ایجاد شده است. ابر در اینجا استعاره از شبکه یا شبکه‌ای از شبکه‌های وسیع مانند اینترنت است که کاربر معمولی از پشت صحنه و آنچه در پی آن اتفاق می‌افتد اطلاع دقیقی ندارد (مانند داخل ابر) در نمودارهای شبکه‌های رایانه‌ای نیز از شکل ابر برای نشان دادن شبکه اینترنت استفاده می‌شود. دلیل تشبیه اینترنت به ابر در این است که اینترنت همچون ابر جزئیات فنی‌اش را از دید کاربران پنهان می‌سازد و لایه‌ای از انتزاع را بین این جزئیات فنی و کاربران به وجود می‌آورد. به عنوان مثال آنچه یک ارائه‌دهنده خدمات نرم‌افزاری رایانش ابری ارائه می‌کند، برنامه‌های کاربردی تجاری آنلاین است که از طریق مرورگر وب یا نرم‌افزارهای دیگر به کاربران ارائه می‌شود. نرم‌افزارهای کاربردی و اطلاعات، روی سرورها ذخیره می‌گردند و براساس تقاضا در اختیار کاربران قرار می‌گیرد. جزئیات از دید کاربر مخفی می‌مانند و کاربران نیازی به آشنایی یا کنترل در مورد فناوری زیرساخت ابری که از آن استفاده می‌کنند ندارند.
آموزش شبیه ساز ns2 یک شبکه کامپیوتری یا مخابراتی، شامل یک سری تجهیزات و زیرساخت است که اجرای آن در مقیاس تجاری، معمولاً با هزینه های زمانی و مالی چشمگیری همراه است. بنابراین لازم است قبل از اجرای واقعی شبکه، یک مدل سازی و آنالیز قبلی در مورد شبکه مورد نظر صورت گیرد و مشکلات احتمالی شبکه، شناسایی و برطرف گردد. برای این کار نیاز به ابزاری داریم که تجهیزات و ارتباطات شبکه را برای ما مدل سازی و شبیه سازی کند. NS2 یا Network Simulator 2 محیط نرم افزاری است که اکثر شرکت ها و تیم های پژوهشی، دانشجویان و محققین حوزه شبکه برای مدل سازی، شبیه سازی، Emulation و تحلیل و ارزیابی کارآیی شبکه و پروتکل های شبکه از آن استفاده می کنند. NS2 اکثر پروتکل های متداول شبکه را پوشش می دهد. با استفاده از شبیه سازی شبکه با NS2 می توان یک شبکه را قبل از پیاده سازی واقعی، مدل سازی نموده و پارامترهای مختلف شبکه را در شبیه سازی تغییر داد و نتایج حاصل از شبیه سازی ها را مورد ارزیابی و مقایسه قرار داد.
معرفی دوره های NS2 NS2 یا Network Simulator 2 محیط نرم افزاری است که اکثر شرکت ها و تیم های پژوهشی، دانشجویان و محققین حوزه شبکه برای مدل سازی، شبیه سازی، Emulation و تحلیل و ارزیابی کارآیی شبکه و پروتکل های شبکه از آن استفاده می کنند.

NS2 اکثر پروتکل های متداول شبکه را پوشش می دهد. با استفاده از شبیه سازی شبکه با NS2 می توان یک شبکه را قبل از پیاده سازی واقعی، مدل سازی نموده و پارامترهای مختلف شبکه را در شبیه سازی تغییر داد و نتایج حاصل از شبیه سازی ها را مورد ارزیابی و مقایسه قرار داد.

پس از هر شبیه سازی شبکه با NS2 می توان یک سری آماره یا Statistic را از نتایج شبیه سازی استخراج نمود. آماره ها در واقع پارامترهایی هستند که با انجام شدن هر شبیه سازی، مقدار آنها مشخص می شود.

شبیه سازی با NS2 از دیدگاه کاربر

معماری NS2

شبیه سازی با NS2 از دیدگاه برنامه نویسی

دلیل استفاده از دو زبان OTcl و C++ در NS2

ساختار دایرکتوری های NS2

Ns2 چیست؟

تاریخچه NS2

پروتکل های پشتیبانی شده در NS2

شبکه های قابل شبیه سازی با NS2

زبان های برنامه نویسی استفاده شده در NS2

مقایسه NS2 با سایر شبیه سازهای شبکه

مدل سازی چیست؟

تعریف مدل سازی با رویکردهای تحلیلی و شبیه سازی

شبیه سازی وابسته به زمان

مراحل انجام شبیه سازی

مؤلفه های شبیه سازی شبکه

شبکه چیست؟

مفهوم لایه بندی در شبکه

مفهوم پروتکل

مدل مرجع OSI و TCP/IP

معرفی دوره های NS2

مجموعه دوره های آموزشی شبیه ساز NS2 ، مربوط به آموزش شبیه سازی شبکه های کامپیوتری با استفاده از شبیه ساز NS2 می باشد.

ما دوره های آموزش شبیه ساز NS2 را به چند دوره مجزا تقسیم کردیم تا شما دانش پژوهان محترم بتوانید با صرف زمان و هزینه کمتر ، به صورت جداگانه به یادگیری موضوعات مورد نیاز خود بپردازید.

تقسیم بندی دوره های آموزش NS2 به صورت زیر  می باشد:

دوره آموزش مقدماتی شبیه ساز NS2

دوره آموزش پیشرفته شبیه ساز NS2

ns2 چیست؟pdf آموزش ns2آموزش ns2آموزش ns2 آموزش پیشرفته ns2آموزش شبیه ساز ns2آموزش فارسی ns2آموزش کامل ns2آموزش نرم افزار ns2تدریس ns2تدریس خصوصی ns2دانلود اموزش ns2دانلود فیلم آموزش ns2دانلود فیلم آموزش نرم افزار ns2دوره ns2دوره ns2 آموزش ns2دوره آموزش مجازی ns2دوره آموزشی ns2دوره های آموزش ns2دوره های آموزشی ns2شبیه ساز ns2شبیه ساز شبکه ns2شبیه سازی شبکه های بی سیمفیلم ns2فیلم آموزش ns2فیلم های ns2فیلم های ns2 به زبان فارسیفیلم های آموزش ns2فیلم های آموزش ns2 به زبان فارسیفیلم های آموزش شبیه ساز ns2فیلم های آموزش فارسی ns2کلاس ns2

آموزش شبیه ساز ns3 یک شبکه کامپیوتری یا مخابراتی، شامل تجهیزات و زیرساختی است که اجرای آن در مقیاس تجاری، معمولاً با هزینه های زمانی و مالی چشمگیری همراه است. بنابراین لازم است قبل از اجرای واقعی شبکه، یک مدل سازی و تحلیل قبلی در مورد شبکه مورد نظر صورت گیرد و مشکلات احتمالی شبکه، شناسایی و برطرف گردد. برای این کار نیاز به ابزاری داریم که تجهیزات و ارتباطات شبکه را برای ما مدل سازی و شبیه سازی کند.

NS3 محیط نرم افزاری است که اکثر شرکت ها و تیم های پژوهشی، دانشجویان و محققین حوزه شبکه برای مدل سازی، شبیه سازی، Emulation و تحلیل و ارزیابی کارآیی شبکه و پروتکل های شبکه از آن استفاده می کنند. NS3 اکثر پروتکل های متداول شبکه را پوشش می دهد. با استفاده از NS3 می توان یک شبکه را قبل از پیاده سازی واقعی، مدل سازی نموده و پارامترهای مختلف شبکه را در شبیه سازی تغییر داد و نتایج حاصل از شبیه سازی ها را مورد ارزیابی و مقایسه قرار داد. پس از هر شبیه سازی می توان یک سری آماره یا Statistic را از نتایج شبیه سازی استخراج نمود. آماره ها در واقع پارامترهایی هستند که با انجام شدن هر شبیه سازی، مقدار آنها مشخص می شود.

شبیه ساز NS3 شبیه ساز NS3 شبکه­ های مبتنی بر IP و غیر IP را پشتیبانی می ­کند و علاوه بر این با بهره ­گیری از یک زمان­بند بلادرنگ امکان تعامل با یک سیستم واقعی (Emulation) را نیز فراهم می ­نماید. شبیه ساز NS3 دارای قابلیت Backward Compatibility با NS2 نیست. یعنی قرار نیست همه ویژگی های NS2 به طور مستقیم در NS3 نیز پشتیبانی شوند. بلکه شبیه ساز NS3 یک شبیه ساز جدید است. هرچند که هر دو شبیه ساز در ++C نوشته شده است اما شبیه ساز NS3 یک شبیه ساز جدیدی است که نمی تواند رابط های برنامه کاربردی NS2 را پشتیبانی کند.

مزیت شبیه ساز NS3 در مقایسه با سایر شبیه ­سازهای مبتنی بر رویداد، عدم استفاده از زبان های مدل سازی مانند TCL است. شبیه ساز NS3 از زبان های ++C و Python استفاده کرده است در حالی که بسیاری از شبیه­ سازها از زبان­ های مدل سازی خاص حوزه­ کاری مد نظرشان استفاده می­ کنند.

flow monitorns3 چیست؟آموزش ns3آموزش برنامه ns3آموزش سریع ns3آموزش شبیه ساز ns3آموزش کار با ns3آموزش نرم افزار ns3برنامه ns3دوره آموزش ns3دوره آموزش مجازی ns3دوره ارزان ns3دوره کوتاه ns3شبیه سازی شبکهشبیه سازی شبکه با ns3فیلم ns3فیلم آموزش ns3فیلم های ns3فیلم های آموزش ns3

آموزش انجام پروژه با matlab پروژه های مرتبط با پردازش تصویر با متلب

پروژه های مرتبط با داده کاوی Data mining با متلب

پروژه های مرتبط با بیگ دیتا Big Data با متلب

پروژه های مرتبط با شبکه حسگر بی سیم (مسیریابی) با متلب

پروژه های مرتبط با IOT اینترنت اشیا با متلب

پروژه های مرتبط با سیستم های توصیه گر با متلب

پروژه های مرتبط با الگوریتم های فرا ابتکاری , PSO GSO با متلب

پروژه های مرتبط هوش مصنوعی با متلب

پروژه های مرتبط تشخیص تومور از تصاویر پزشکی با متلب

پروژه های مرتبط پردازش تصویر -تشخیص پلاک خودرو در شرایط مختلف با متلب

پروژه های مرتبط پردازش تصویر در زمینه تشخیص چهره با متلب

پروژه های مرتبط تشخیص و لبه یابی تصاویر با متلب

پروژه های مرتبط تشخیص و تعیین سرعت خودرو از روی تصاویر با متلب

پروژه های مرتبط هوش مصنوعی در زمینه فشرده سازی تصویر با متلب

پروژه های مرتبط هوش مصنوعی در زمینه بازیابی تصویر با متلب

پروژه های مرتبط هوش مصنوعی در زمینه بازیابی و دسته بندی محصول با استفاده از پردازش تصویر با متلب

پروژه های مرتبط پردازش تصویر در زمینه شناسایی راه ها از تصوایر ماهواره ای با متلب

 

پروژه های مرتبط و پروژه های مهندسی پزشکی پروژه های مرتبط پردازش سیگنال با متلب

پروژه های مرتبط مهندسی پزشکی بیوالکتریک با متلب

پروژه های مرتبط مهندسی پزشکی بیومکانیک با متلب

آموزش jMetal و انجام شبیه سازی سرویس های مبتنی بر  Cloud
پروژه های مرتبط تشخیص چهره با متلب پروژه های مرتبط در زمینه تجزیه مدهای تجربی-EMD با متلب

پروژه های مرتبط در زمینه تبدیل ویولت-wavelet با متلب

پروژه های مرتبط پردازش سیگنال ECG,EGG,EMG,CTG با متلب

پروژه های مرتبط تشخیص بیماری با استفاده از شبکه عصبی RBF و ماشین بردار پشتیبان SVM با متلب

پروژه های مرتبط پردازش تصاویر دیجیتال (Digital Image Processing) با متلب

پروژه های مرتب بینایی ماشین (Machine Vision) با متلب

پروژه های مرتبط شناسایی حالت چهره افراد (Facial Expression) با متلب

پروژه های مرتبط تشخیص هویت افراد با استفاده از تصاویر چهره (Face Recognition) با متلب

پروژه های مرتبط تشخیص هویت افراد با استفاده از تصاویر عنبیه چشم (Iris Recognition)

پروژه های مرتبط تخمین جهت نگاه (Eye Gaze Estimation) با متلب

پروژه های مرتبط ردیابی اشیا در تصاویر (Object Tracking) با متلب

پروژه های مرتبط بهبود کیفیت تصاویر (Image Enhancement) با متلب

شبیه سازی SDN یک شبکه کامپیوتری یا مخابراتی ( همچنین شبکه های SDN یا شبکه های مبتنی بر نرم افزار ) ، شامل تجهیزات و زیرساختی است که اجرای آن در مقیاس تجاری، معمولاً با هزینه های زمانی و مالی چشمگیری همراه است. بنابراین لازم است قبل از اجرای واقعی شبکه ، یک مدل سازی و تحلیل قبلی در مورد شبکه مورد نظر صورت گیرد و مشکلات احتمالی شبکه، شناسایی و برطرف گردد. برای این کار نیاز به ابزاری داریم که تجهیزات و ارتباطات شبکه را برای ما مدل سازی و شبیه سازی کند.
شبیه سازی MiniNet چیست دوره آموزشی برای مدل سازی، شبیه سازی و تحلیل و ارزیابی کارآیی شبکه های مبتنی بر نرم افزار و پروتکل های موجود در شبکه های SDN

تشریح ساختار شبکه های فعلی

نقاط ضعف و مشکلات شبکه های فعلی

معماری شبکه های SDN

وجه تمایز معماری شبکه های SDN با شبکه های فعلی

مزایا و ویژگی های شبکه های SDN

چالش های موجود در شبکه های SDN

معرفی مشهورترین شبکه های SDN در حال استفاده توسط کمپانی های معتبر

معرفی مفهوم ONF

معرفی پروتکل OpenFlow

معرفی OVS یا Opnen VSwitch

معرفی شبیه سازها برای شبکه های SDN

معرفی کنترلر ها در شبکه های SDN

کنترلر OpenDayLight

کنترلر Floodlight

کنترلر Beacon

کنترلر NOX

کنترلر POX

کنترلر Ryu Controller

کنترلر Cherry

کنترلر Faucet

کنترلر OpenContrail

معرفی شبیه ساز Mininet

قابلیت های شبیه ساز مینی نت

نحوه دانلود و نصب مینی نت

تشریح ساختار و راه اندازی یک توپولوژی ساده و اولیه در مینی نت

دستورات شبیه ساز مینی نت

ایجاد توپولوژی های مختلف اعم از خطی، درختی در مینی نت

نحوه باز کردن پنجره واسط مربوط به میزبان ها

روش های ساخت سناریوهای دلخواه در شبیه ساز مینی نت به صورت گرافیکی

اجرای Wireshark

تبادل اطلاعات در مینی نت

ذخیره نتایج

نحوه اجرای برنامه ها در پس زمینه مینی نت

تنظیم پارامترهای سناریوی شبیه سازی از خط فرمان

نحوه اجرای برنامه ها در پس زمینه مینی نت

تنظیم پارامترهای سناریوی شبیه سازی از خط فرمان

معرفی دوره های آموزشی SDN معرفی دوره های SDN

مجموعه دوره های آموزشی شبیه سازی SDN ، مربوط به آموزش شبیه سازی و مدل سازی شبکه های مبتنی بر نرم افزار با استفاده از نرم افزار MiniNet و کنترلرهای پرکاربرد مانند کنترلرOpenDayLight می باشد.

تقسیم بندی دوره های آموزش SDN به صورت زیر  می باشد:

دوره آموزش شبیه سازی با Mininet

دوره آموزش مقدماتی شبیه سازی SDN (با شبیه ساز miniNet و کنترلر OpenDayLight)

دوره آموزش پیشرفته شبیه سازی SDN (با شبیه ساز miniNet و کنترلر OpenDayLight)

دوره آموزشی آموزش NS2 مجموعه دوره های آموزشی شبیه ساز NS2 ، مربوط به آموزش شبیه سازی شبکه های کامپیوتری با استفاده از شبیه ساز NS2 می باشد.

ما دوره های آموزش شبیه ساز NS2 را به چند دوره مجزا تقسیم کردیم تا شما دانش پژوهان محترم بتوانید با صرف زمان و هزینه کمتر ، به صورت جداگانه به یادگیری موضوعات مورد نیاز خود بپردازید.

تقسیم بندی دوره های آموزش NS2 به صورت زیر  می باشد:

 

دوره آموزش مقدماتی شبیه ساز NS2

دوره آموزش پیشرفته شبیه ساز NS2

شبیه سازی با NS2 از دیدگاه کاربر

معماری NS2

شبیه سازی با NS2 از دیدگاه برنامه نویسی

دلیل استفاده از دو زبان OTcl و C++ در NS2

ساختار دایرکتوری های NS2

Ns2 چیست؟

تاریخچه NS2

پروتکل های پشتیبانی شده در NS2

شبکه های قابل شبیه سازی با NS2

زبان های برنامه نویسی استفاده شده در NS2

مقایسه NS2 با سایر شبیه سازهای شبکه

مدل سازی چیست؟

تعریف مدل سازی با رویکردهای تحلیلی و شبیه سازی

شبیه سازی وابسته به زمان

مراحل انجام شبیه سازی

مؤلفه های شبیه سازی شبکه

شبکه چیست؟

مفهوم لایه بندی در شبکه

مفهوم پروتکل

مدل مرجع OSI و TCP/IP

ns2 چیست؟pdf آموزش ns2آموزش ns2آموزش ns2 امیرکبیرآموزش پیشرفته ns2آموزش شبیه ساز ns2آموزش فارسی ns2آموزش کامل ns2آموزش نرم افزار ns2تدریس ns2تدریس خصوصی ns2دانلود اموزش ns2دانلود فیلم آموزش ns2دانلود فیلم آموزش نرم افزار ns2دوره ns2دوره ns2 آموزش ns2دوره آموزش مجازی ns2دوره آموزشی ns2دوره های آموزش ns2دوره های آموزشی ns2شبیه ساز ns2شبیه ساز شبکه ns2شبیه سازی شبکه های بی سیمفیلم ns2فیلم آموزش ns2فیلم های ns2فیلم های ns2 به زبان فارسیفیلم های آموزش ns2فیلم های آموزش ns2 به زبان فارسیفیلم های آموزش شبیه ساز ns2فیلم های آموزش فارسی ns2کلاس ns2

آموزش انجام پروژه با matlab انجام پروژه متلب ، پروژه متلب ، پروژه matlab ، شبیه سازی با متلب ، شبیه سازی مقاله با متلب ، پیاده سازی مقاله با متلب ، پردازش تصویر در متلب ، انجام پروژه پردازش تصویر ، شبکه عصبی در متلب ، الگوریتم ژنتیک در متلب ، الگوریتم pso در متلب ، انجام پروژه هوش مصنوعی ، پروژهای آماده متلب ، آموزش متلب ، انجام پروژه مهندسی

آموزش انجام شبیه سازی با متلب Matlab و به دست آوردن نتایج مشابه مقاله مورد شبیه سازی امری بسیار زمان بر است. لذا معمولا در این گونه موارد نتایجی نزدیک به کار انجام شده توسط نویسنده مقاله علمی به دست می آید.

توجه داشته باشید که پروژه های شبیه سازی simulation مهندسی متلب MATLAB به علت تخصصی بودن نیاز به متخصص و محققی دارد که فارغ التحصیل مهندسی همان گرایش پروژه باشد.

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط با پردازش تصویر با متلب

پروژه های مرتبط با داده کاوی Data mining با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط با بیگ دیتا Big Data با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط در زمینه تجزیه مدهای تجربی-EMD با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط در زمینه تبدیل ویولت-wavelet با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط پردازش سیگنال ECG,EGG,EMG,CTG با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط تشخیص بیماری با استفاده از شبکه عصبی RBF و ماشین بردار پشتیبان SVM با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط پردازش تصاویر دیجیتال (Digital Image Processing) با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتب  بینایی ماشین (Machine Vision) با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط شناسایی حالت چهره افراد (Facial Expression) با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط تشخیص هویت افراد با استفاده از تصاویر چهره (Face Recognition) با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط تشخیص هویت افراد با استفاده از تصاویر عنبیه چشم (Iris Recognition)

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط تخمین جهت نگاه (Eye Gaze Estimation) با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط ردیابی اشیا در تصاویر (Object Tracking) با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط بهبود کیفیت تصاویر (Image Enhancement) با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط و پروژه های مهندسی پزشکی:

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط پردازش سیگنال با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط مهندسی پزشکی بیوالکتریک با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط مهندسی پزشکی بیومکانیک با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط پردازش تصاویر پزشکی با متلب

 

آموزش شبیه سازی انجام پروژه با C++ ++C (بخوانید سی پلاس‌پلاس) یک زبان برنامه‌نویسی رایانه‌ای همه‌منظوره،همگردان، سطح میانی، شیءگرا و چندرگه (که از برنامه‌نویسی رویه‌ای، تجرید داده‌ها و برنامه‌نویسی شیءگرا پشتیبانی می‌کند)، عمومی و با قابلیت‌های سطح بالا و سطح پایین می‌باشد. این زبان دارای قابلیت‌های انواع داده ایستا، نوشتار آزاد، چندمدلی، معمولاً زبان ترجمه شده با پشتیبانی از برنامه‌نویسی ساخت‌یافته، برنامه‌نویسی شیءگرا،برنامه‌نویسی جنریک است. از آنجا که در سی++ اشیاء را می‌توان ابتدا به ساکن از کلاس‌هایی ایجاد کرد که به هیچگونه سلسله مراتب رده‌ها و وراثت مقید نیستند، لذا سی++ از برنامه‌سازی شیء بنیاد (object-based programming) نیز پشتیبانی می‌کند. ++C به همراه جد خود C از پرطرفدارترین زبان‌های برنامه‌نویسی تجاری هستند.
آموزش شبیه سازی اینترنت اشیا IOT دقیقا سیستم آیوتی IOT برگرفته از سیستم بدن انسان است. برای درک بهتر مفهوم، پروژه IOT از ۳ بخش مجزا تشکیل شده است. این سه بخش شامل، سنسورها، ارتباطات و پردازش‌ها می‌باشد. در این سه بخش دقیقا بدن یک انسان شبیه سازی شده است. سنسورها همان حس پنج‌گانه انسان است. بینایی، شنوایی، لامسه، بویایی و چشایی که همگی توسط سنسورهای منحصر به فرد قابل شناسایی هستند. ارتباطات یا Connection همان سیستم عصبی بدن انسان است. این سیستم نقش انتقال دهنده اطلاعات را دارد. بخش سوم پردازش یا Processes همان مغز انسان است. با این توصیف هر سه بخش در یک پروژه اینترنت اشیاء IOT به سادگی می‌توانید موارد را درک کنید.
پکیج آموزش NS2 شبیه سازی شبکه های بی سیم با NS-2, شبیه سازی شبکه های سیمی با NS-2, شبیه سازی پروتکل های شبکه, محیط آماده ns2, پروژه های شبیه سازی پروتکل های شبکه, پکیج ns2, پکیج آموزش ns2, پکیج رایگان ns2, پکیج شبیه ساز ns2

NS-2 یک شبیه ساز سطح پکت رویداد گسسته شناخته شده است که کاربرد گسترده ای در انجام پروژه های شبیه سازی پروتکل های شبکه ها دارد. این شبیه ساز برای انجام شبیه سازی پروتکل های شبکه های سیمی و بی سیم رایج طراحی شده است و یکی از پرکاربردترین ابزارهای شبیه سازی می باشد. پکیج آموزش NS2 محیط شبیه ساز ns2 دو دوره فیلم آموزشی NS2، سورس کد، نمونه پروژه، جزوه، اسلاید و صدها منابع آموزشی متعدد فارسی و انگلیسی برای NS2 می باشد.

آموزش شبیه سازی با شبکه مبتنی بر نرم افزار یک شبکه کامپیوتری یا مخابراتی ( همچنین شبکه های SDN یا شبکه های مبتنی بر نرم افزار ) ، شامل تجهیزات و زیرساختی است که اجرای آن در مقیاس تجاری، معمولاً با هزینه های زمانی و مالی چشمگیری همراه است. بنابراین لازم است قبل از اجرای واقعی شبکه ، یک مدل سازی و تحلیل قبلی در مورد شبکه مورد نظر صورت گیرد و مشکلات احتمالی شبکه، شناسایی و برطرف گردد. برای این کار نیاز به ابزاری داریم که تجهیزات و ارتباطات شبکه را برای ما مدل سازی و شبیه سازی کند.
شبیه سازی با متلب سیمولینک شبیه سازی با متلب سیمیولینک یک ابزار شبیه سازی بسیار قدرتمند است که در داخل نرم افزار متلب گنجانده شده است. موارد استفاده از سیمیولینک بسیار جامع هستند و مانند بسیاری دیگر از نرم افزارهای شبیه سازی مهندسی، منحصر به کاربردهای خاصی نیست؛ که این مورد مزایا و معایب متفاوتی را برای Simulink ایجاد می کند. با استفاده از سیمیولینک می توان رفتار یک سیستم را بدون نیاز به ساختن آن تحلیل نمود. در نتیجه یک مهندس با استفاده از سیمیولینک می تواند علاوه بر صرفه جویی در هزینه و زمان، به بررسی تاثیر اغتشاشات یا سایر عوامل ورودی بر عملکرد یک سیستم بپردازد. همچنین شبیه سازی سیستم ها این توانایی را در اختیار می گذارد تا عکس العمل یک سیستم در صورت تغییر پارامترهای ورودی آن به خوبی شناخته شود. سیمیولینک به صورت یک کتابخانه در نرم افزار MATLAB عرضه شده است که شبیه سازی توسط بلوک های این کتابخانه به صورت دیاگرام های بلوکی انجام می شود.

از جمله زمینه های کاربردی نرم افزار سیمیولینک، می توان به این موارد اشاره نمود:

 

پیاده سازی و شبیه سازی سیستم های استاتیک

پیاده سازی مدل های دینامیکی با استفاده از بلاک ست های مشترک و پایه

شبیه سازی، تحلیل و پیاده سازی سیستم های کنترل

شبیه سازی سیستم های الکتریکی در قالب مدل های فیزیکی

شبیه سازی مدارهای الکترونیکی و مدارهای فرکانس بالا

شبیه سازی سیستم های قدرت و ماشین های الکتریکی

شبیه سازی انواع سیستم های مکانیکی در قالب مدل های فیزیکی

شبیه سازی سیستم های الکترومکانیکی در قالب مدل های فیزیکی

شبیه سازی سیستم های هیدرولیکی و پنوماتیکی در قالب سیستم های فیزیکی

شبیه سازی مدل های گسسته پیشاد یا DES

شبیه سازی سیستم های با حالات محدود

شبیه سازی و تحلیل شبکه های کامپیوتری

شبیه سازی سیستم های مبتنی بر نظریه صف

طراحی و تحلیل سیستم های دیجیتال با استفاده از VHDL

شبیه سازی سیستم ها در حالت بلادرنگ و آنی (Real-Time)

شبیه سازی و تحلیل سیستم های زیستی

کتاب آموزش شبیه ساز NS2 این آموزش دو هدف را به دنبال دارد که یکی یادگیری استفاده از شبیه ساز NS2 و دیگری آشنایی و درک کارکرد برخی از اشیا شبیه سازی شده با استفاده از شبیه سازی های NS2 است. این آموزش نه تنها برخی از اصول و توصیفات شبیه ساز NS2 را فراهم می نماید بلکه از اشیا شبیه سازی شده نیز برخی از موارد را توضیح می دهد. این کتاب آموزش شبیه ساز NS2 برای کمک به دانشجویان، مهندسین و محققین که پیش زمینه ای عمیق از برنامه نویسی ندارند و نیز به آنان که می خواهند از طریق مثال های ساده چگونگی بررسی برخی از اشیا شبیه سازی شده را متوجه شوند نگارش شده است. یک شبکه کامپیوتری یا مخابراتی، شامل یک سری تجهیزات و زیرساخت است که اجرای آن در مقیاس تجاری، معمولاً با هزینه های زمانی و مالی چشمگیری همراه است. بنابراین لازم است قبل از اجرای واقعی شبکه، یک مدل سازی و آنالیز قبلی در مورد شبکه مورد نظر صورت گیرد و مشکلات احتمالی شبکه، شناسایی و برطرف گردد. برای این کار نیاز به ابزاری داریم که تجهیزات و ارتباطات شبکه را برای ما مدل سازی و شبیه سازی کند.

NS2 یا Network Simulator 2 محیط نرم افزاری است که اکثر شرکت ها و تیم های پژوهشی، دانشجویان و محققین حوزه شبکه برای مدل سازی، شبیه سازی، Emulation و تحلیل و ارزیابی کارآیی شبکه و پروتکل های شبکه از آن استفاده می کنند. NS2 اکثر پروتکل های متداول شبکه را پوشش می دهد. با استفاده از شبیه سازی شبکه با NS2 می توان یک شبکه را قبل از پیاده سازی واقعی، مدل سازی نموده و پارامترهای مختلف شبکه را در شبیه سازی تغییر داد و نتایج حاصل از شبیه سازی ها را مورد ارزیابی و مقایسه قرار داد. پس از هر شبیه سازی شبکه با NS2 می توان یک سری آماره یا Statistic را از نتایج شبیه سازی استخراج نمود. آماره ها در واقع پارامترهایی هستند که با انجام شدن هر شبیه سازی، مقدار آنها مشخص می شود.

شبیه سازی با NS2 از دیدگاه کاربر

معماری NS2

شبیه سازی با NS2 از دیدگاه برنامه نویسی

دلیل استفاده از دو زبان OTcl و C++ در NS2

ساختار دایرکتوری های NS2

Ns2 چیست؟

تاریخچه NS2

پروتکل های پشتیبانی شده در NS2

شبکه های قابل شبیه سازی با NS2

زبان های برنامه نویسی استفاده شده در NS2

مقایسه NS2 با سایر شبیه سازهای شبکه

مدل سازی چیست؟

تعریف مدل سازی با رویکردهای تحلیلی و شبیه سازی

شبیه سازی وابسته به زمان

مراحل انجام شبیه سازی

مؤلفه های شبیه سازی شبکه

شبکه چیست؟

مفهوم لایه بندی در شبکه

مفهوم پروتکل

مدل مرجع OSI و TCP/IP

آموزش شبیه سازی پروژه برنامه نویسی انجام آموزش شبیه سازی پروژه

انجام آموزش شبیه سازی پروژه کنترل

انجام آموزش شبیه سازی پروژه مهندسی پزشکی

انجام آموزش شبیه سازی پروژه ساخت و تولید

انجام آموزش شبیه سازی پروژه طراحی کاربردی و ارتعاشات

مهندسی کامپیوتر (نرم افزار و سخت افزار)

انجام آموزش شبیه سازی پروژه مهندسی نرم افزار

انجام آموزش شبیه سازی پروژه سخت افزار

انجام آموزش شبیه سازی پروژه هوش مصنوعی

انجام آموزش شبیه سازی پروژه راه و حمل ونقل

انجام آموزش شبیه سازی پروژه محیط زیست

انجام آموزش شبیه سازی پروژه مهندسی شیمی

انجام آموزش شبیه سازی پروژه فرآیند جداسازی پلیمر

انجام آموزش شبیه سازی پروژه صنایع

انجام آموزش شبیه سازی پروژه متالورژی

انجام آموزش شبیه سازی پروژه کشاورزی

انجام آموزش شبیه سازی پروژه مکاترونیک

انجام آموزش شبیه سازی پروژه نفت

انجام آموزش شبیه سازی پروژه معماری

انجام آموزش شبیه سازی پروژه مهندسی هوافضا

انجام آموزش شبیه سازی پروژه مدیریت

انجام آموزش شبیه سازی

آموزش انجام آموزش شبیه سازی انجام آموزش شبیه سازی

مدلسازی پروژه یارآموزان انجام آموزش شبیه سازی پروژه

برنامه نویسی انجام آموزش شبیه سازی پروژه

مدل سازی انجام آموزش شبیه سازی پروژه

بنر عمودی انجام آموزش شبیه سازی پروژه

انجام آموزش شبیه سازی پروژه

انجام آموزش شبیه سازی پروژه شبیه سازی نرم افزاری ,پروژه های کدنویسی و مدلسازی

آموزش نرم افزارهای انجام آموزش شبیه سازی پروژه

ارتباط مستقیم با متخصصین انجام آموزش شبیه سازی پروژه و آموزش نرم افزار

آموزش شبیه سازی شبکه با NS2 شبیه سازی شبکه و آموزش پیاده سازی نرم افزاری

شبکه ها نرم افزاری براساس موارد زیر تقسیم بندی می گردند

دسته بندی براساس نوع اتصال شبکه

آموزش شبیه سازی بر اساس دسته بندی طبق اندازه شبکه ها

دسته بندی براساس توپولوژی شبکه

آموزش کدنویسی شبکه براساس تقسیم بندی براساس معماری خاص شبکه

پیاده سازی و تحلیل و آموزش کدنویسی شبکه حسگر بیسیم WSN

آموزش شبیه سازی شبکه توسط برترین متخصصین مهندسی شبکه

آموزش شبیه سازی WAN

آموزش پیاده سازی و کدنویسی شبکه ریز موج در نرم افزار تخصصی

آموزش کدنویسی و تحلیل شبکه های ماهواره ای

آموزش شبیه سازی و پیاده سازی شبکه سیار موردی

تسلط بر الگوریتم ها و روشهای کدنویسی و نرم افزارهای کاربردی شبکه اهمیت بسیاری دارد

و در ادامه مسائل و پروزه های مشابه برای شما تحلیل خواهد شد

آموزش شبیه سازی نرم افزاری شبکه

در پیاده سازینرم افزاری شبکه نرم افزارهای matlab,نرم افزار ns2 , نرم افزار امنت و نرم افزار opnet بیشترین کاربردها را دارا هستند

آموزش شبیه سازی شبکه و زمینه های درگیر با این تخصص ، با فراگیری پایه ی نرم افزارهای شبکه آغاز می گردد

آموزش شبیه سازی شبکه SDN انجام پروژه اي با ns3 که تغييراتي در کنترلر sdn يعني openflow

سرور/کلاينت/ روتر/ سوييچ هاي opeenflow

اجرا گرفتن از پروژه شبيه سازي شبکه SDN

توسعه نرم افزاري شبکه SDN و افزايش کارايي و کاهش هزينه ها

پروژه شبیه سازی sdn

پروژه شبیه سازی sdn software defined network

یک پروژه پیاده سازی sdn و یک پروژه wsn

در حوزه مهندسی ترافیک در sdn)software defined network)

SDN and NFV Integration in Generalized Mobile Network Architecture–تلفیق sdn و nvf در معماری شبکه موبایل

درخواست ترجمه مقاله مزبور در زمینه کامپیوتر در حوزه SDN ( شبکه های مبتنی بر نرم افزار ) می باشد.

شبیه سازی شبکه sdn

امنیت در sdn

امنیت sdn در پایتون و متلب و مینی نت اجرای کردن نمودارها با متلب

پیاده سازی پروتکل BGP توسط کنترلر های شبکه های نرم افزاری تعریف شده SDN مانند ODL یا ONOS

شبکه مبتنی بر اطلاعات بر روی بستر SDN و OpenFlow

ترجمه تخصصی کامپیوتر بحث شبکه و sdn

آموزش شبیه سازی شبکه و آنلاین در این بخش، ابتدا به صورت کوتاه شبیه ساز NS3 به شما معرفی می شود و سپس نحوه نصب لینوکس اوبونتو روی ماشین مجازی به شما آموزش داده می شود. برای نصب NS3 ابتدا یک VMWare را نصب کرده و سپس یک لینوکس اوبونتو در VM نصب خواهیم کرد. در مرحله بعد قبل از نصب خود NS3 پکیج های پیش نیاز آن را روی لینوکس ubuntu نصب می کنیم و شبیه ساز NS3 را به صورت کامل نصب می کنیم. شما با مشاهده جلسات آموزشی این هفته خواهید توانست NS3 را بدون هیچ مشکلی روی سیستم خود نصب کرده و از آن استفاده نمایید.
شبیه سازی با کلودسیم دوره آموزش مجازی (ویدئو + رفع اشکال آنلاین) شبیه سازی محاسبات ابری با Cloudsim ،

پیش زمینه این شبیه ساز برنامه جاوا ست

کلودسیم  محیط گرافیکی برای ارتباط با کاربر.

نرم افزار cloudsim از مدل سازی و شبیه سازی

آموزش شبیه سازی محاسبات ابری با Cloudsim.

سطح دوره: مقدماتی تا پیشرفته مخاطبین: دانشجویان ارشد و دکتری شبکه و شبیه سازی با کلود سیم

آموزش ویدیویی NS2 جهت سفارش انجام شبیه سازی با ns2 می توانید با ما درتماس باشید.

در اکثر موارد مشاهده شده است دانشجویان در انجام پروژه های NS2 و شبیه سازی با نرم افزار NS2 دچار مشکل هستند

شبیه ساز NS2 ورژن دوم شبیه ساز NS – Network Simulator است. NS اساسا مبتنی بر شبیه ساز شبکه به نام REAL می‌باشد. ورژن اولیه NS در سال ۱۹۸۹ طراحی شده و در سال‌های اخیر تکامل زیادی داشته و تا ورژن سوم نیز ادامه یافته است. ورژن دوم NS یعنی NS2 در تحقیقات آکادمیک به طور گسترده‌ای از آن استفاده می‌شود و دارای پکیج‌های بسیاری می‌باشد که توسط افرادی که هیچ منفعت مالی از آن ندارند توسعه داده شده است. جهت یادگیری نرم افزار ns2 بهترین روش استفاده از تجربه متخصصین مسلط بر این نرم افزار می باشد.ما با در اختیار داشتن متخصصین مسلط بر نرم افزار ns2 شما را در فراگیری و اجرای شبیه سازی های شبکه یاری می رسانیم. فراگیری این نرم افزار و توانایی اجرای شبیه سازی های مرتبط،نیاز به آشنایی یا مفاهیم پایه شبکه دارد. آموزش این نرم افزار به علت پیچیدگی و دشواری در یادگیری حتما باید به صورت حضوری باشد.آموزش آنلاین و مطالعه متون آموزشی فقط در حد یادگیری سطحی به شما کمک می کند.

پروژه شبيه سازي شبکه SDN یک شبکه کامپیوتری یا مخابراتی ( همچنین شبکه های SDN یا شبکه های مبتنی بر نرم افزار ) ، شامل تجهیزات و زیرساختی است که اجرای آن در مقیاس تجاری، معمولاً با هزینه های زمانی و مالی چشمگیری همراه است. بنابراین لازم است قبل از اجرای واقعی شبکه ، یک مدل سازی و تحلیل قبلی در مورد شبکه مورد نظر صورت گیرد و مشکلات احتمالی شبکه، شناسایی و برطرف گردد. برای این کار نیاز به ابزاری داریم که تجهیزات و ارتباطات شبکه را برای ما مدل سازی و شبیه سازی کند.

فايل ها ي شبيه سازي شبکه SDN و نحوه اجرا

اجرا گرفتن هم با شبيه ساز mininet.

بررسی شبکه هاي SDN

آموزش انجام پروژه سیستم توصیه گر سیستم پیشنهاد دهنده یکی از مهمترین و پرکاربردترین ابزارهای استفاده از خدمات یک سیستم برای کاربران می باشد. که کیفیت بالای آن رضایت افراد و مشتریان را در پی داردبا توجه به ضرورت این دستاورد، بخصوص از اوایل دهه 90 میلادی با کلید خوردن عنوان “سیستم پیشنهاد دهنده“، تعداد زیادی از محققین بر روی این حوزه از جهات مختلف و با اهداف متفاوت در حال پژوهش ­هایی در ابعاد گوناگون بوده ­اند.

سیستم توصیه گر

شبیه سازی سیستم توصیه گر

شبیه سازی سیستم پیشنهاد دهنده

آموزش کدنویسی پروژه سیستم توصیه گر

 

انجام شبیه سازی شبکه خودرویی vanet شبیه سازی شبکه های بین خودرویی (VANET) با شبیه ساز Ns3

شبیه سازی مربوط به یک پروتکل پخش همگانی WAVE در ns3

 

نرم افزار OMNET به همراه فیلم آموزش نصب نرم افزار OMNET از معروف ترین و محبوب ترین ابزار های شبیه سازی شبکه های کامپیوتری است که عملکرد آن بر اساس رویداد های گسسته می باشد که ابزاری کد باز (open source) و با قابلیت توسعه است. شبیه ساز امنت دارای محیط گرافیکی می باشد و ماژول های مختلف را نیز در خود جای داده است. امنت یک نرم افزار شبیه ساز مبتنی بر زبان برنامه نویسی سی پلاس پلاس می باشد که از کتابخانه ها و چارچوب های متنوع این زبان استفاده می کند. وظیفه اصلی این نرم افزار در درجه اول، شبیه سازی ساختمان شبکه است. این شبیه ساز شبکه در سیستم عامل های windows و Mac و توزیع‌ های مختلف Linux قابل نصب می باشد. نرم افزار OMNET فریم ورک های متنوعی دارد که هر یکی از آنها عملکرد خاصی را در شبیه سازی ارئه می کند که از در معروف ترین آنها INET, INETMANET, Simulte, OverSIM, Veins, ReaSE, Castalia می باشند.

 

شبیه سازی با کلودسیم سیمیولینک یک ابزار شبیه سازی بسیار قدرتمند است که در داخل نرم افزار متلب گنجانده شده است. موارد استفاده از سیمیولینک بسیار جامع هستند و مانند بسیاری دیگر از نرم افزارهای شبیه سازی مهندسی، منحصر به کاربردهای خاصی نیست؛ که این مورد مزایا و معایب متفاوتی را برای Simulink ایجاد می کند. با استفاده از سیمیولینک می توان رفتار یک سیستم را بدون نیاز به ساختن آن تحلیل نمود. در نتیجه یک مهندس با استفاده از سیمیولینک می تواند علاوه بر صرفه جویی در هزینه و زمان، به بررسی تأثیر اغتشاشات یا سایر عوامل ورودی بر عملکرد یک سیستم بپردازد. همچنین شبیه سازی سیستم ها این توانایی را در اختیار می گذارد تا عکس العمل یک سیستم در صورت تغییر پارامترهای ورودی آن به خوبی شناخته شود. سیمیولینک به صورت یک کتابخانه در نرم افزار MATLAB عرضه شده است که شبیه سازی توسط بلوک های این کتابخانه به صورت دیاگرام های بلوکی انجام می شود.
شبیه سازی اینترنت اشیا IOT NS3 محیط نرم افزاری است که اکثر شرکت ها و تیم های پژوهشی، دانشجویان و محققین حوزه شبکه برای مدل سازی، شبیه سازی، Emulation و تحلیل و ارزیابی کارآیی شبکه و پروتکل های شبکه از آن استفاده می کنند. NS3 اکثر پروتکل های متداول شبکه را پوشش می دهد. با استفاده از NS3 می توان یک شبکه را قبل از پیاده سازی واقعی، مدل سازی نموده و پارامترهای مختلف شبکه را در شبیه سازی تغییر داد و نتایج حاصل از شبیه سازی ها را مورد ارزیابی و مقایسه قرار داد. پس از هر شبیه سازی می توان یک سری آماره یا Statistic را از نتایج شبیه سازی استخراج نمود. آماره ها در واقع پارامترهایی هستند که با انجام شدن هر شبیه سازی، مقدار آنها مشخص می شود. شبیه ساز NS3 از لحاظ ماژول ها و فیلدهای قابل شبیه سازی بسیار غنی بوده و به صورت مداوم به پروتکل های آن افزوده می شود. در لیست زیر، ماژول های موجود در NS-3.24 قابل مشاهده می باشد:

شبیه ساز NS3 دارای قابلیت Backward Compatibility با NS2 نیست. یعنی قرار نیست همه ویژگی های NS2 به طور مستقیم در NS3 نیز پشتیبانی شوند. بلکه شبیه ساز NS3 یک شبیه ساز جدید است. هرچند که هر دو شبیه ساز در ++C نوشته شده است اما شبیه ساز NS3 یک شبیه ساز جدیدی است که نمی تواند رابط های برنامه کاربردی NS2 را پشتیبانی کند.

دوره آموزشی شبیه سازی شبکه ابر کلود cloud معرفی رایانش ابری

مفاهیم، ویژگی ها و تعاریف در حوزه رایانش ابری

مزایا و معایب رایانش ابری

مدل بلوغ رایانش ابری

آینده رایانش ابری

مدل های ارائه خدمات و گسترش رایانش ابری

مدل های ارائه خدمات(IaaS, PaaS, SaaS)

مدل های استقرار (Private, Community, Public, Hybrid )

معماری رایانش ابری

مدل مرجع رایانش ابری   (Cloud Computing Reference Architecture)

سطوح کنترل و مسئولیت در خدمات رایانش ابری

بررسی تفصیلی معماری SaaS, PaaS, IaaS

مقایسه معماری مراکز داده کلاسیک با مراکز داده مبتنی بر رایانش ابری

بررسی نمونه های موردی

کسب و کار رایانش ابری

تاثیرات ظهور رایانش ابری بر کسب و کار IT

معماری راهکار (Solution Architecture)

مهاجرت به رایانش ابری

پذیرش رایانش ابری

چالش ها و ملاحظات

آموزش شبیه ساز NS3 دوره آموزش مجازی (ویدئو + رفع اشکال آنلاین) آموزش NS3 نرم افزار شبیه ساز NS3 یک ابزار قدرتمند در زمینه شبکه و نسخه جدید شبیه ساز NS2 برای شبیه سازی شبکه های کامپیوتری است که یک پروژه منبع باز و در حال توسعه می باشد که از سال ۲۰۰۶ شروع شده است. نرم افزار شبیه ساز NS3 برای پلتفرم های شبیه سازی شبکه باز قابل توسعه بوده و ارائه شده به منظور پژوهش و آموزش در حوضه شبکه می باشد. شبیه ساز NS3 مدل کار بسته های اطلاعاتی شبکه را ارائه داده و یک موتور شبیه سازی قوی را برای انجام آنالیز های شبیه سازی فراهم می سازد. پروژه NS3 به عنوان یک سیستم کتابخانه نرم افزار که با یکدیگر کار می کنند ساخته شده است. برنامه های کاربر می تواند به این کتابخانه ها لینک (یا import) شود. برنامه های کاربر همچنین می تواند در زبان برنامه نویسی ++C و یا Python نوشته شود.
Python و شبیه سازی شبکه برخی از اجزای نرم افزار شبیه ساز NS2 در ++C و برخی دیگر در OTcl نوشته شده است. در شبیه ساز NS3 ، شبیه ساز به طور کامل در ++C و با ساختار Python اختیاری نوشته شده است. در نتیجه اسکریپت شبیه سازی می تواند در ++C و یا در Python نوشته شود. انیماتورها و ویژوالایزر های جدید در نسخه در حال توسعه موجود می باشند. از آنجا که NS3 ، بسته ردیابی فایل PCAP را در شبکه تولید می کند، دیگر ابزار های کاربردی می توانند از آن برای تجزیه و ردیابی استفاده کنند.
ترجمه تخصصی مقالات خدمات ترجمه تخصصی- در مورد ترجمه تخصصی باید دقت داشت که معنای تخصصی تنها به فرآیند ترجمه اشاره نمی‌کند. در واقع به کارگیری مترجمی که علاوه بر آشنایی کامل با اصول و قواعد ترجمه با مبانی زمینه تخصصی متن آشنایی داشته و یا رشته دانشگاهی آن باشد، ترجمه‌ای تخصصی و علمی را رقم خواهد زد.گروه ترجمه‌ی تخصصی در چند گروه زبانی مختلف و زمینه‌های مختلف دانشگاهی به ارائه خدمات می‌پردازد.

 

 

نوشتن دیدگاه

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

2 × 2 =