آنالیز استرتژیک مدیریت منابع انسانی با ماتریس swot مدل استیون جی هنز وآلن بانت

اختصاصی از فی دوو آنالیز استرتژیک مدیریت منابع انسانی با ماتریس swot مدل استیون جی هنز وآلن بانت دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

شخصات نویسندگان مقاله آنالیز استرتژیک مدیریت منابع انسانی با ماتریس swot مدل استیون جی هنز وآلن بانت

قاسم فرج پورخاناپشتانی - استادیار گروه مهندسی صنایع,دانشگاه آزاد اسلامی واحد پرند تهران
اسماعیل رشیدی - دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی صنایع,دانشگاه آزاد اسلامی واحد پرند تهران
فخرالدین عزیزی - دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی صنایع,دانشگاه آزاد اسلامی واحد پرند تهران

چکیده مقاله:

باتوجه به نقش استراتژیک مدیریت منابع انسانی در موفقیت سازمانها واضح و مسلم است که آشنایی با مدلهای برنامه ریزی استراتژیک منابع انسانی نظیرswot و استیون جی هنزو آلن بانت و ابزارها و سطوح مدیریت استراتژیک به تنهایی راه گشانمیباشد لذا این مقاله ضمن ارایه ی یک بارچه و هماهنگ مباحث استراتژیک و تحلیل استراتژی منابع انسانی ,اهداف مدیریت استراتژی و روشهای رهبری را برای اثربخشی استراتژی و سطوح مختلف آن را در سازمان برسی میکند

کلیدواژه‌ها:

مدیریت استراتژیک,مدیریت منابع انسانی,ماتریسswot ، مدل استیون جی هنز و آلن بانت,رهبری استراتژیک

پاورپوینت کامل و جامع با عنوان مبانی ماتریس و جبر خطی و دستگاه های معادلات خطی در 147 اسلاید

اختصاصی از فی دوو پاورپوینت کامل و جامع با عنوان مبانی ماتریس و جبر خطی و دستگاه های معادلات خطی در 147 اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

ماتریس به آرایشی مستطیلی شکل از اعداد یا عبارات ریاضی که بصورت سطر و ستون شکل یافته گفته می‌شود. به طوری که می‌توان گفت که هر ستون یا هر سطر یک ماتریس، یک بردار را تشکیل می‌دهد. هر یک از عناصر ماتریس درایه خوانده می‌شود. ماتریسی با ۲ سطر و ۳۳ ستون به این شکل است:

ماتریس‌های هم اندازه (با تعداد سطر و ستون برابر) را می‌توان با هم جمع یا از هم تفریق کرد. ضرب دو ماتریس تنها در صورتی ممکن است که تعداد ستون‌های ماتریس اول با تعداد سطرهای ماتریس دوم برابر باشد.

در جبر خطی، می‌توان اثبات کرد که هر نگاشت خطیِ، از فضای به فضای ، یک‌ریخت با یک ماتریس (m سطر و n ستون) می‌باشد. ماتریس‌ها کاربردهای فراوانی در جبر خطی دارند.

یکی از کاربردهای ماتریس‌ها در حل دستگاه معادلات خطی‌ست. اگر ماتریس مربعی باشد، برخی مشخصات آن را می‌توان ازدترمینان آن استنباط کرد. مثلاً یک ماتریس مربعی معکوس‌پذیر است اگر و تنها اگر دترمینان آن غیر صفر باشد. مقدار ویژه و بردار ویژه اطلاعاتی دربارهٔ هندسهٔ نگاشت‌های خطی می‌دهند.

ماتریس‌ها در بیشتر زمینه‌های علمی کاربرد دارند. در تمامی شاخه‌های فیزیک، شامل مکانیک کلاسیک، نورشناسی،الکترومغناطیس، مکانیک کوانتوم و الکترودینامیک کوانتومی از ماتریس برای مطالعهٔ پدیده‌های فیزیکی استفاده می‌شود.

جبر خطّی شاخه‌ای از ریاضیات است که به بررسی و مطالعۀ ماتریسها، بردارها، فضاهای برداری (فضاهای خطّی)، تبدیلات خطی، و دستگاه‌های معادلات خطی می‌پردازد.

کاربردها

جبر خطّی و کارائی‌های فراوان و گوناگون آن در ریاضیات و محاسبات گسسته طیف گسترده و وسیعی را شامل می‌گردد. علاوه بر کاربردهای آن در زمینه‌هایی از خود ریاضیات همانند جبر مجرد، آنالیز تابعی، هندسه تحلیلی، و آنالیز عددی، جبر خطّی استفاده‌های وسیعی نیز در فیزیک، مهندسی، علوم طبیعی، و علوم اجتماعی پیداکرده است.

فهرست مطالب:

تعریف ماتریس

برابری ماتریس ها

ضرب عدد در ماتریس

ضرب ماتریسی

مثال

دستگاه معادلات به صورت ماتریس

انواع ماتریس

ترانهاده یک ماتریس

ماتریس متقارن و نامتقارن

مثال

توان ماتریس

وارون ماتریس

مثال

تعریف دترمینان

دترمینان ماتریس های 3 در 3

دترمینان ماتریس n در n

ترمینان ماتریس مثلثی

ویژگی های دترمینان

مثال

ماتریس الحاقی

فضای برداری و تابع خطی

فضای برداری حقیقی

فضای برداری ستونی

فضای برداری سطری

مثال

حل دستگاه معادلات خطی

ماتریس تابع خطی

هسته

دستور کرامر

کاربرد عمل های سطری مقدماتی در حل دستگاه معادلات

تبدیل مختصات

و...

دانلود پاورپوینت ریاضیات گسسته، درخت و ماتریس - 30 اسلاید

اختصاصی از فی دوو دانلود پاورپوینت ریاضیات گسسته، درخت و ماتریس - 30 اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

1) در هر درخت مجموع مرتبه و اندازه همواره عددی فرد است.

2) در هر درخت حاصل ضرب مرتبه و اندازه همواره عددی زوج است.

3) هر درخت با حذف هر یال به گرافی ناهمبند تبدیل می شود. و اگر یک یال اضافه کنیم دور پدید می آید.

گراف همبند     فاقد دور است، مجموع مرتبه و اندازه ی آن کدام عدد می تواند باشد؟

1) 12  2) 15  3) 18  4) 20

دانلود تحقیق نمایش های مختلف ماتریس اسپارس و کاربرد آن در پردازش تصویر

اختصاصی از فی دوو دانلود تحقیق نمایش های مختلف ماتریس اسپارس و کاربرد آن در پردازش تصویر دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقدمه:
مجموعه عملیات  و روش هایی که برای کاهش عیوب و افزایش کیفیت ظاهری تصویر مورد استفاده قرار می گیرد، پردازش تصویر نامیده می شود.حوزه های مختلف پردازش تصویر را می توان شامل بهبود تصاویر مختلف پزشکی  مانند آشکار سازی تومور های مغز یا پهنای رگ های خونی و ... ، افزایش کیفیت تصاویر  حاصل از ادوات نمایشی  مانند تصاویر تلویزیونی  و ویدیویی، ارتقا متون و شکل های مخابره شده در رسانه های مختلف مانند شبکه و فاکس و همچنین بهبود کیفیت روش های کنترل توسط بینایی ماشین و درک واقعی تر مناظر توسط ربات ها دانست.
اگرچه حوزه ی کار با تصاویر بسیار گسترده است ولی عموما محدوده ی مورد توجه در چهار زمینه ی بهبود کیفیت ، بازسازی تصاویر مختل شده، فشرده سازی تصویر و درک تصویر توسط ماشین متمرکز می گردد. در اینجا  سه تکنیک اول بررسی خواهد شد.
از آنجایی که برای کار روی تصاویر با پیکسل ها سروکار داریم و هر پیکسل نشان دهنده ی یک عنصر از یک آرایه ی دوبعدی است، کار روی تصاویر  همواره با  کار روی ماتریس ها عجین شده است. ماتریس اسپارس یا ماتریس خلوت ، ماتریسی است که درایه های صفر آن زیاد باشد و در نتیجه ذخیره ی عناصر صفر  مقرون به صرفه نیست و همواره سعی در کاهش ذخیره ی این عناصر است تا بتوان عملیات ماتریسی را سریع تر انجام داد.  در کار با تصویر با اینگونه ماتریس ها زیاد برخورد می کنیم . در این پروژه ابتدا تکنیک ها و روش های مختلف پردازش تصویر را معرفی می کنیم. در بخش بعد الگوریتم های موازی را شرح می دهیم که در GPU کاربرد دارند و با معماری موازی آشنا می گردیم. در بخش سوم برخی از الگوریتم های مربوط به ماتریس خلوت را مورد بررسی قرار می دهیم و در نهایت در بخش چهارم کاربرد این ماتریس ها را در پردازش تصویر معرفی خواهیم نمود.
و در آخر، پیاده سازی یکی از ا لگوریتم های مبحث فشرده سازی را  روی تصاویر باینری، انجام خواهیم داد و با یکی از الگوریتم های فشرده سازی مربوط به تصاویر باینری به نام Run length coding مقایسه خواهیم نمود.



بخش اول
روش های پردازش تصویر

توجه و روی آوردن به روش های پردازش تصاویر به اوایل سال 1920 باز می گردد، زمانی که عکس های دیجیتال برای اولین بار توسط کابل های زیردریایی از نیویورک به لندن فرستاده شد.با این حال، کاربرد مفهوم پردازش تصویر تا اواسط 1960 گسترش وپیشرفت چندانی نیافت. در  1960 بود که کامپیوتر های نسل سوم دیجیتال به بازار آمد که می توانست سرعت و حافظه بالای مورد نیاز برای پیاده سازی الگوریتم های پردازش تصویر رافراهم کند.
از آن پس، تجربه در این زمینه گسترش یافت. مطالعات و تحقیقات زیادی در این موضوع در علوم مختلف از جمله : مهندسی،  علوم کامپیوتر، علوم اطلاعات، فیزیک، شیمی، بیولوژی و داروسازی انجام شد.
نتیجه ی این تلاش ها در تکنیک های پردازش تصویر در مسائل مختلف - از بهبود کیفیت و بازیابی تصاویر گرفته تا پردازش اثر انگشت در مسائل تجاری – خود رانشان داد.
در این فصل بر آنیم که تکنیک ها و روش های مختلف پردازش تصویر را معرفی و بررسی کنیم. اما پیش از پرداختن به روش ها ، برخی تعاریف پایه را ذکر خواهیم کرد.
1-1 تصویر دیجیتالی:
تصویر به عنوان ترجمه image نشانگر یک شکل دو بعدی می باشد که توسط یک وسیله ی حساس به نور مانند دوربین به وجود آمده باشد. اما picture (عکس) نشانگر هر گونه شکل دو بعدی مانند یک تابلوی نقاشی و یا یک دست نوشته است. مقصود از تصویر دیجیتال ، digital image می باشد.
یک تصویر را می توان توسط تابع دوبعدی f(x,y) نشان داد که در آن x و y را مختصات مکانی و مقدار f در هر نقطه را شدت روشنایی تصویر درآن نقطه می نامند. اصطلاح سطح خاکستری نیز به شدت روشنایی تصاویر مونوکروم (monochrome)  اطلاق میشود . تصاویر رنگی نیز از تعدادی تصویر دوبعدی تشکیل می شود.
 زمانی که مقادیر x و y و مقدار f(x,y) با مقادیر گسسته و محدود بیان شوند ، تصویر را یک تصویر دیجیتالی می نامند. دیجیتال کردن مقادیر x و y را Sampling و دیجیتال کردن مقدار f(x,y) را quantization گویند.
 برای نمایش یک تصویر M * N از یک آرایه دو بعدی ( ماتریس) که M سطر و N ستون دارد استفاده می کنیم . مقدار هر عنصر از آرایه نشان دهنده ی شدت روشنایی تصویر در آن نقطه است. در تمام توابعی که پیاده سازی می شود ، هر عنصر آرایه یک مقدار 8 بیتی است که می تواند مقداری بین 0 و 255 داشته باشد. مقدار صفر نشان دهنده ی رنگ تیره   ( سیاه ) و مقدار 255 نشان دهنده رنگ روشن ( سفید ) است.
به عنوان مثال تصویر زیر که سایز آن 265×288 است از یک ماتریس که دارای 288 سطر و 265 ستون است برای نمایش تصویر استفاده می کند

 
                                       شکل 1-1
هر پیکسل از این تصویر نیز مقداری بین 0 و 255 دارد . نقاط روشن مقادیری نزدیک به 255 و نقاط تیره مقادیر نزدیک به 0 دارد. همه ی توابع پردازش تصویر از این مقادیر استفاده کرده و اعمال لازم را بر روی تصویر انجام می دهند.
2-1 تعریف رنگ و ویژگی های آن:
برای ارایه ی یک تعریف صحیح از رنگ باید علاوه بر پدیده های فیزیکی و قوانین حاکم بر آن، نتیجه ی حاصل از این پدیده های فیزیکی که ذهنی می باشد را نیز در نظر گرفت.
از دیدگاه فیزیکی ایجاد رنگ به 3 عامل بستگی دارد که عبارتند از :
1)منبع نوری که جسم را روشن می کند.
2)جسم که به وسیله منع نوری روشن می شود.
3)چشم و مغز که رنگ را دریافت می کند.

اگرچه بهترین دریافت کننده ای که می تواند رنگ را بسنجد و در مورد آن دریک لحظه قضاوت نماید چشم و مغز انسان می باشد، اما به جز چشم نور یاب های دیگری مانند فتو تیوپها و فتوسلها نیز در سنجش  رنگ  توسط دستگاه ها  به کار می روند. جهت ایجاد رنگ های متفاوت، منبع نوری باید علاوه بر انرژی مناسب، توزیع کافی در طیف مریی بین 380 تا 760 نانومتر را داشته باشد و مشاهده کننده نیز از بینایی رنگی معمول و نرمالی برخوردار باشد. به علاوه محیط مشاهده نیز از فضای مناسبی برای تشخیص جسم برخوردار باشد.
بدیهی است که با تغییر هر یک از سه عامل اصلی ایجاد کننده ی رنگ یعنی منبع نوری، جسم و مشاهده کننده تغییراتی دررنگ ظاهر شده ایجاد خواهد شد.
به سیستم هایی که بیان و تنظیم رنگ را  ارایه می دهند " فضای رنگ " گویند. در ادامه به تعریف چند سیستم فضای رنگ رایج می پردازیم.

شامل 86 صفحه word

مقاله در مورد ماتریس

اختصاصی از فی دوو مقاله در مورد ماتریس دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

تعداد صفحه49

فهرست مطالب

مقدمه :

ماتریس های خاص

(III ضرب ماتریس ها

شاید یکی از کاربردی ترین مفاهیم و مباحث ریاضی ، مبحث مربوط به ماتریس است که از آن به عنوان ابزاری قوی در مباحث دیگر ریاضیات و بخصوص در فیزیک کوانتم[1] و علومی چون آمار ، حسابداری و ........ استفاده می وشد . امروزه ماتریس ها یکی از ابزارهای اساسی محاسبات علمی ریاضیات به حساب می روند و در واقع ، نقش امروز ماتریس ها در ریاضیات و پیشبرد آن ، مانند نقش دیروز اعداد است . ریاضیات کاربردی ، در تمام شاخه ها ، نیاز مبرم به ماتریس دارد ،  به خصوص که در بیش تر موارد حل مسائل عملی به نوعی با حل دستگاه های معادلات یا نامعادلات پیوند می خورد که حل چنین دستگاه هایی با ماتریس ها ارتباط تنگاتنگ دارد . ا زاین ور ، این مبحث حتی در سطح دبیرستان  نیز از اهمیت ویژه ای برخوردار است ، به طوری که هم در کتاب درسی ریاضیات سال دوم ، هم در هندسه ی تحلیلی و جبر خطی دوره ی پیش دانشگاهی و هم در کتاب های ریاضی عمومی رشته های مهندسی از آن استفاده شده است . لذا ، با مطالعه و یادگیری مفاهیم مربوط به ماتریس ها و کاربرد آن ها ، یکی از جالب ترین و در عین حال ، مفید ترین موضوعات ریاضی بررسی خواهد شد .

تعریف ماتریس :

1- هایزنبرگ ، اولین کسی که ماتریس ها را در فیزیک به کار برد ، می گوید : « تنها ابزاری که من در مکانیک کوانتم نیاز دارم ماتریس هاست»