پروژه مجازات از نوع معلق‌ یا تعلیق و عف. doc

اختصاصی از فی گوو پروژه مجازات از نوع معلق‌ یا تعلیق و عف. doc دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نوع فایل: word

قابل ویرایش 40 صفحه

مقدمه:

در اثر تحولاتی که در چند قرن اخیر در جوامع پیشرفته پدیدار گردید ملاحظه می شود که مبانی حقوق قضائی از نظر اهمیتی که جامعه برای اجرای مجازات ملحوظ می داشت نیز دستخوش تغییر و تبدیل شده و اساس و پایه اعمال مجازات در قرن حاضر با آنچه که در قرون گذشته به آن نگریسته می شد تفاوت کلی یافته است . که مباحث جامع آن در بحث مکتب شناسی عنوان شده است و به منظور پرهیز از اطاله کلام از بیان آنها خودداری می شود در مجموع می توان گفت که امروزه مجرم را بیشتر یک بیمار اجتماعی می پندارند تا یک عنصر فاسد و ضد اجتماعی و بر اساس این طرز تفکر است که آن اعتقادی که در قرون گذشته نسبت به اجرای عدالت نمودن در اعمال مجازات وجود داشت دیگر وجود ندارد و کمتر کسی است که بزهکار را صد در صد مسئول اعمال و رفتار ضد اجتماعی خود دانسته و او را در ارتکب جرم از تاثیر و نفوذ محیط به طور کلی مستثنی و دور بداند . با توسعه و نفوذ این طرز تفکر و با شناخت بهتر بزهکار و بزهکاری بر اساس مبانی نوین حقوق جزایی و جرم شناسی ، فلسفه مجازات نیز تغییر کلی پیدا کرده و آن را بیشتر عاملی برای اعاده نظم جامعه و تربیت و اصلاح و درمان بزهکار می دانند تا تظاهری از انتقام ارعاب یا اجرای عدالت . با تغییر فایده مجازات ، هدف از مجازات نیز لاجرم تغییر پیدا می کند و برای هدف جدید ، مجازاتهای جدید یا طرق جدید پیش بینی می شود . در مسیر این طرز تفکر و این تحول بوده است که عدهای از علمای حقوق جزائی و جامعه شناسان به این فکر افتاده اند که شاید بهتر باشد در پاره ای از موارد اجرای مجازات موقتا معلق بماند و این مجازات اجرا نشود مگر آنکه محکوم علیه خود را با شرایطی که بوسیله قانون گذار و محکمه برای استفاده او از تعلیق مقرر داشته اند منطبق نسازد و در جهت خلاف آنچه که برای او مقرر شده است گام بردارد . این تاسیس حقوقی که آن را تعلیق اجرای مجازات می نامند از زمان تدوین قانون مجازات عمومی مصوب 1304 در حقوق جزائی ایران راه یافته است و بعد از انقلاب نیز مقنن اسلامی آن را در قانون مجازات اسلامی ذکرنموده است .که ما به دنبال بررسی این نهاد با سایر نهاد های از جمله آزادی مشروط هستیم.

فهرست مطالب:

مقدمه

اثرات تعلیق

خصوصیات تعلیق

ممنوعیت‌ها

تخفیف مجازات

آیین‌نامه کمیسیون عفو و بخشودگی‌

مجازات‌های‌ تعزیری‌ و‌ بازدارنده‌

تعلیق اجرای مجازات اهداف و آثار

ویژگی های خاص تعلیق عبارتند از

منابع و مأخذ:

1. جزوه سیاست جنایی(کارشناسی ارشد) - دکتر ابرند آبادی -دانشگاه شهید بهشتی - 1378-1377
2. جزوه حقوق جزای عمومی 3 دکتر عبدالعلی توجهی-دانشگاه شاهد-1384
3. کتاب حقوق جزای عمومی - دکتر محمد علی اردبیلی - نشر میزان - 1382
4. کتاب حقوق جزای عمومی - دکتر ایرج گلدوزیان - نشر میزان- 1383
5. کتاب حقوق جزای عمومی - دکتر باهری-نشر رهام اُفست-1383
6. مقاله آثار اجرای تعلیق - دکتر ضیاءالدین پیمانی

http://www.jamejamonline.ir  نویسنده : میترا پازکی زاده

http://hoghough85.blogfa.com/post-782.aspxتوسط سید حسین میری

سمینار کارشناسی ارشد نساجی تاثیرات نوع بافت و خصوصیات نخ بر روی خواص پیچشی، خمشی و تغییرات پارچه های حلقوی

اختصاصی از فی گوو سمینار کارشناسی ارشد نساجی تاثیرات نوع بافت و خصوصیات نخ بر روی خواص پیچشی، خمشی و تغییرات پارچه های حلقوی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این محصول در قالب پی دی اف و 82 صفحه می باشد.

این سمینار جهت ارائه در مقطع کارشناسی ارشد نساجی-تکنولوژی طراحی و تدوین گردیده است. و شامل کلیه موارد مورد نیاز سمینار ارشد این رشته می باشد. نمونه های مشابه این عنوان با قیمت بسیار بالایی در اینترنت به فروش می رسد.گروه تخصصی ما این سمینار را با قیمت ناچیز جهت استفاده دانشجویان عزیز در رابطه به منبع اطلاعاتی در اختیار شما قرار می دهند. حق مالکیت معنوی این اثر مربوط به نگارنده است. و فقط جهت استفاده از منابع اطلاعاتی و بالا بردن سطح علمی شما در این سایت قرار گرفته است.

دانلود تحقیق سنسورهایی از نوع ذرات بیولوژیک

اختصاصی از فی گوو دانلود تحقیق سنسورهایی از نوع ذرات بیولوژیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تعداد صفحات : 28 صفحه     -      

قالب بندی :  word       

در سالهای اخیر کاربردهای زیست‌ فناوری و پزشکی فناوری میکرو ونانو (که معمولا از آن به عنوان سیستم‌های میکروی الکتریکی مکانیکی پزشکی یا زیست‌ فناوری‎(BioMEM) 1‏ نام برده می‌شود) به‌صورت فزاینده‌ای رایج شده است و کاربردهای وسیعی همچون تشخیص و درمان بیماری و مهندسی بافت پیدا کرده است. در حین این که تحقیقات و گسترش فعالیت در این زمینه هم چنان به قوت خود باقی است، بعضی از این کاربردها تجاری هم می‌شود. در این مقاله پیشرفت‌های اخیر در این زمینه را مرور کرده و خلاصه‌ای از جدیدترین مطالب در حوزه ‏BioMEM ‎‏ را با تمرکز روی تشخیص و حسگرها ارائه می‌شود.‏

بیوسنسور‌ها
در کاربردهای بسیاری در پزشکی، تحلیل محیطی و صنایع شیمیائی نیاز به روشهایی جهت حس کردن مولکولهای زیستی کوچک وجود دارد. حس‌های بویایی و چشایی ما دقیقا همین کار را انجام می‌دهد و سیستم ایمنی بدن میلیونها نوع مولکول مختلف را شناسائی می‌کند. شناسائی مولکولهای کوچک تخصص بیومولکولها است، لذا اینها شیوه جدید و جذابی برای ساخت سنسورهای خاص را پیش رو قرار می‌دهد. دو مولفه اساسی در این راستا وجود دارد. المان شناساگر و روش‌هایی برای فراخوانی زمانی که المان شناساگر هدف خودش را پیدا می‌کند. اغلب المان شناساگر تحت تاثیر منبع زیست‌ فناوری تغییر نمی کند. مشکل اصلی در این کار طراحی یک واسطه مناسب به یک وسیله بازخوانی بزرگ است.

از آنتی بادی‌ها به صورت گسترده به عنوان بیوسنسور استفاده می‌شود. آنتی بادی‌ها بیوسنسورهای پیشتاز در طبیعت است، به همین دلیل توسعه تستهای تشخیصی با استفاده از آنتی بادیها، یکی از زمینه‌های بسیار موفق در بیوفناوری است. شاید آشناترین مثال تست ساده‌ای است که برای تعیین گروه خونی استفاده می‌شود.
بوسنسورهای گلوکز از موفق ترین بیوسنسورهای موجود در بازار است. بیماران مبتلا به دیابت نیاز به شیوه‌های مرسوم جهت پایش سطح گلوکز خود دارد. سنسورهای قابل کاشت و غیر تهاجمی در حال توسعه است، اما در حال حاضر در دسترس‌ترین شیوه بیوسنسور دستی است که یک قطره از خون را تحلیل می‌کند.

تشخیص زودهنگام بیماری دیابت نوع یک به کمک الگوریتم های داده کاوی - فرمت پی دی اف - 126 صفحه

اختصاصی از فی گوو تشخیص زودهنگام بیماری دیابت نوع یک به کمک الگوریتم های داده کاوی - فرمت پی دی اف - 126 صفحه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پایان نامه ی بسیار جالب و کاملی در زمینه ی تشخیص بیماری با استفاده از الگوریتم های داده کاوی می باشد. برای دانشجویان و علاقمندان به این نوع مباحث، پیشنهاد می کنم حتما این پایان نامه رو مطالعه فرمائید

143- بررسی سیستم های غیر خطی با استفاده از شبکه عصبی نوع GMDH تلفیقی با فیلتر کالمن - 55 صفحه فایل ورد (word)

اختصاصی از فی گوو 143- بررسی سیستم های غیر خطی با استفاده از شبکه عصبی نوع GMDH تلفیقی با فیلتر کالمن - 55 صفحه فایل ورد (word) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فهرست مطالب

عنوان    صفحه

فهرست جدول‌ها            ‌ب

فهرست شکل‌‌ها  ‌ج

فصل 1-            فیلتر ترکیبی کالمن و GMDH   1

1-1-    مقدمه   1

1-2-    مدلهای شبکه عصبی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک     4

1-3-    مدلهای شبکه عصبی مبتنی بر الگوریتم GMDH 5

1-4-    مدل سازی با استفاده از شبکه عصبی نوع GMDH           9

1-4-1-            مبنای ریاضی الگوریتم GMDH  10

1-4-2-            معرفی الگوریتم GMDH بر اساس تئوری و آنالیز مدلسازی سیستم ها       12

1-1-1-            مدلسازی سیستم های جزئی       16

1-4-2-1-        روش حل معادلات متعامد(SNE)            17

1-4-3-            روش تجزیه مقادیر منفرد(SVD) 18

1-4-4-            روش SVD برای ماتریس مربعی : 19

1-5-    ویژگی های عمومی شبکه های GMDH  24

1-6-    طراحی ساختارهای گوناگون برای شبکه های GMDH      25

1-6-1-            متد اول: طرح ساختار شکل گرفته بر اساس افزایش فشار انتخاب (I.S.P)   26

1-6-2-            متد دوم : طرح ساختار از پیش تعیین شده (P.S.D)        28

1-6-3-            متد سوم : طراحی تکاملی ساختار شبکه عصبی(ED)        29

1-7-    کاربرد فیلتر UKF در تخمین ضرایب شبکه عصبی نوع GMDH    30

1-8-    ترکیب اطلاعات بر اساس فیلتر کالمن      32

1-9-    مقایسه تئوریها    35

1-10-  معرفی شبکه ای جدید از خانواده GMDH بر اساس ساختمان  ANFIS     40

فهرست مراجع   46

شبکه های عصبی مصنوعی ابزارهای قدرتمندی هستند که از دانش کنونی بشرراجع به شبکه های عصبی موجودات زنده الهام گرفته شده اند و جهت شناسایی رفتار سیستم های خیلی پیچیده و یا نامشخص براساس داده های ورودی و خروجی معلوم مورد استفاده قرار می گیرند[ ]. در این نوع شبکه ها، هدف آن است که با استفاده از تعداد زیادی عناصر محاسباتی ساده که با حجم زیادی از اتصالات به یکدیگر متصل شده اند، تابع مورد نظر بدست آید [ ].

شبکه های عصبی تقریبا می توانند هر تابع غیرخطی را تقریب بزنند. پیچیدگی ذاتی موجود در طراحی شبکه های عصبی به شناسایی ساختار و ضرایب آموزش دهنده آن مرتبط است. الگوریتم پس انتشار  یکی از متداولترین الگوریتم های مورد استفاده جهت آموزش این شبکه ها می باشد. اما الگوریتم پس انتشار به انتخاب وزن‌های اولیه و تعداد نرون‌های مخفی وابسته است. همچنین سرعت همگرایی آن خیلی کند است و به نویزهای موجود در مجموعه داده های ورودی و خروجی که جهت آموزش شبکه عصبی به کار می‌روند بسیار حساس است. همچنین در مدل سازی فرآیندهای پیچیده عملکرد ضعیفی دارد [  و  ].

جهت رفع نواقص مذکور تحقیقات گسترده ای انجام پذیرفته است [ ،   و  ]. یکی از معروفترین الگوریتم ها در جهت رفع نواقص مذکور استفاده از فیلتر کالمن است. فیلتر کالمن یک فیلتر بازگشتی کاراست که متغیر حالت یک سیستم پویا را از دنباله ای از اندازه گیری های ناقص و مخدوش تخمین می زند. این فیلتر از یک سری مجموعه محاسبات برگشتی براساس حداقل نمودن میانگین مجذور خطای تخمین برای تخمین بهینه متغیرها و پارامترهای سیستم استفاده می‌نماید[1].سینگالو وو ، از الگوریتم فیلتر کالمن توسعه یافته  جهت آموزش شبکه‌های عصبی پیشخور استفاده نمودند. آنها تمامی وزن‌های شبکه را تحت عنوان یک بردار متغیر حالت در الگوریتم EKF در نظر گرفته و سپس نشان دادند که الگوریتم EKF به تعداد تکرار کمترینسبت به الگوریتم پس انتشار نیاز دارد و از دقت بالاتری برخوردار است [ ]. اما هنگامی که تعداد نرون‌های مخفی افزایش می‌یابد، بعد بردار متغیر حالت (وزن‌های شبکه) و همچنین ماتریس کوواریانس خطا خیلی بزرگ می‌شود و اغلب سبب مشکل در محاسبات عددی می‌گردد.جهت کاهش پیچیدگی محاسبات، پاسکریوس و فلدکمپ  الگوریتم  DEKFرا ارائه نمودند که در آن وزن‌های هر لایه را به صورت مجزا تعیین می‌گردد و با این کار بُعد بردار متغیر حالت کاهش می‌یابد[ ]. ریوالدز و پرسوناز ، حالت‌های مختلف مقادیر اولیه برای الگوریتم آموزشیEKF بررسی نمودند و سپس پیشنهاد نمودند که چگونه مقادیر اولیه را برای کوواریانس خطای سیستم و ماتریس خطای نویز فرآیند انتخاب گردد [9]. وان در مرو از الگوریتم UKF جهت آموزش شبکه‌های عصبی استفاده نمود و نشان داد که الگوریتم UKF روشی پایدارتر و با نرخ همگرایی سریعتری نسبت به EKF است [ ].

وو و وانگ  از فیلترهای EKF و UKF جهت آموزش شبکه های عصبی پیشخور استفاده نمودند و نشان دادند که مدل شبکه حاصله براساس فیلتر UKF (در مواردی که سیستم دارای عناصر غیرخطی پیچیده است) از دقت پیش بینی بهتری نسبت به فیلتر EKF برخوردار است [ ].

یکی از انواع شبکه های عصبی که در شناسایی مدل و پیش بینی رفتار سیستم های خیلی پیچیده و یا نامعلوم مورد استفاده قرار می گیرد، الگوریتم دسته بندی گروهی داده ها  است که توسط پروفسور ایواخنینکو  معرفی و گسترش پیدا کرده است[ ]. در سالهای اخیر تلاشهای زیادی در جهت شناسایی ساختار و ضرایب این شبکه ها توسط محققان انجام پذیرفته است و الگوریتم های تکاملی بخصوص الگوریتم ژنتیک به دفعات جهت شناسایی ساختار شبکه پیشنهاد گردیده است [ ،  ]. زیرا  الگوریتم های تکاملی بویژه برای مسایل پیچیده که دارای فضای جستجو با اکسترمم های محلی فراوان است کارایی بسیار دارند. همچنین جهت تعیین ضرایب شبکه روش تجزیه مقادیر منفرد مورد استفاده قرار گرفته است [ , ].