با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
ردیف | عنوان | نوع |
---|---|---|
1 |
Quality evaluation of Keemun black tea by fusing data obtained from near-infrared reflectance spectroscopy and computer vision sensors
ارزیابی کیفی چای سیاه کیمون با ترکیب داده های بدست آمده از طیف سنجی بازتابنده مادون قرمز نزدیک و حسگرهای بینایی ماشین-2021 Keemun black tea is classified into 7 grades according to the difference in its quality. The appearance and
flavour are crucial indicators of its quality. This research demonstrates a rapid grading method of jointly
using near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) and computer vision systems (CVS) to evaluate the
flavour and appearance quality of tea. A Bruker MPA Fourier Transform near-infrared spectrometer
was used to record the spectrum of samples. A computer vision system was used to capture the image
of tea leaves in an unobstructed manner. 80 tea samples for each grade were analyzed. The performance
of four NIRS feature extraction methods (principal component analysis, local linear embedding, isometric
feature mapping, and convolutional neural network (CNN)) was compared in this study. Histograms of six
geometric features (leaf width, leaf length, leaf area, leaf perimeter, aspect ratio, and rectangularity) of
different tea samples were used to describe their appearance. A feature-level fusion strategy was used
to combine softmax and artificial neural networks (ANN) to classify NIRS and CVS features. The results
indicated that for an individual NIRS signal, CNN achieved the highest classification accuracy with the
softmax classification model. The histograms of the combined shape features indicated that when the
softmax classification model was used, the classification accuracy was also higher than ANN. The fusion
of NIRS and CVS features proved to be the optimal combination; the accuracy of calibration, validation
and testing sets increased from 99.29%, 96.67% and 98.57% (when the optimal features from a singlesensor were used) to 100.00%, 99.29% and 100.00% (when features from multiple-sensors were used).
This study revealed that the combination of NIRS and CVS features can be a useful strategy for classifying
black tea samples of different grades. Keywords: Keemun black tea | Near-infrared reflectance spectroscopy | Computer vision system | Feature fusion | Convolutional neural network | Quality identification |
مقاله انگلیسی |
2 |
Review of methods used to estimate the sky view factor in urban street canyons
مروری بر روشهای مورد استفاده برای تخمین عامل نمای آسمان در دره های خیابانی شهری-2020 The sky view factor (SVF) is the ratio of the visible sky area of a point in space to the total sky area. It provides
the relationship between the visible sky area and covered surroundings, such as by buildings or street trees. The
SVF has been widely used as a key parameter in urban climate research and urban planning practices. Significant
research has taken place in the past decades on methods of calculating/estimating SVFs to improve their accuracy
and efficiency. This review lists the methods used to calculate/estimate SVFs including geometric
methods, fish-eye photographical method, Global Positioning System methods, simulation methods based on 3D
city models or digital surface models, and big data approaches using street view images. We stress the principles,
input data, application, accuracy and efficiency of each method. This review is meaningful for climatologists in
solar radiation modeling and energy balance modeling fields, as well as for urban planners in the development of
design guidelines to improve outdoor thermal comfort in the urban environment. Keywords: Sky view factor | Urban street canyon | Aspect ratio | Street panoramic images | Urban planning |
مقاله انگلیسی |
3 |
Two dimensional joint inversion of direct current resistivity and radiomagnetotelluric data based on unstructured mesh
وارونگی مشترک دو بعدی مقاومت جریان مستقیم و داده های رادیوماگنتوتلوژنی بر اساس مش بدون ساختار-2020 Using the unstructured mesh, a new two-dimensional joint inversion algorithm has been developed for
Radiomagnetotelluric and Direct current resistivity data. The unstructured mesh is generated with triangular
cells, whose vertical and lateral lengths increase towards the depths. The Finite Element Method (FEM) has
been used in the forward modelling part of the developed joint inversion algorithm. In the previous studies,
structured grid-based joint inversion algorithms have been developed using the Finite Difference Method
(FDM). In the structured grid-based algorithms, when the mesh is being generated with rectangular cells, the
vertical lengths of the cells get bigger towards the depths while the lateral lengths remain constant. With the
structured mesh, the undulated surface topography cannot be represented well enough. Also, because of the incompatible
aspect ratio ofmodel cell sizes in deepermodel sections, the resolution of themodel parameters will
get smaller and cannot be resolved well with the structured grids. Imaging of surface topography and underground
resistivity structures by the new algorithm requires fewer elements than those using structured grids.
Therefore, the developed algorithm is faster than traditional 2D inversion algorithms. Furthermore, the resolution
of the deeper model parameters has been increased by using the definition of the unstructured grid. A regularized
inversion scheme with a smoothness-constrained stabilizer has been employed to invert the data. First,
we have tested the developed joint inversion algorithm using synthetic data simplified from archaeological and
mine site scenario and the results have been compared with the conventional algorithms using structured grids.
We have also tested our algorithmwith the real data which were collected frommineral investigation site at approximately
10 kmeast of the Elbistan district of Kahramanmaraş province, in thewest of the TaurusMountains,
Turkey. The results show that the developed joint inversion algorithm is a powerful tool to detect both resistive
and conductive targets. Keywords: Direct current resistivity | Radiomagnetotelluric | Joint Inversion | Mineral Exploration | Unstructured mesh | Modelling |
مقاله انگلیسی |
4 |
تست بارهای استاتیک از یک نسب منظری بالا به جعبه بال دو-رشته ای
سال انتشار: 2020 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 21 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 29 تست بارهای استاتیک بر روی جعبه بال با نسبت ابعادی بالا و ۳۹ فوتی متشکل از پوسته های دو رشته ای (Tow-steered) فیبر کربن انجام شد که برای بازده سوخت هواپیما تحت بارهای آیروالاستیک مناسب بودند. این مقاله آزمایشی به عنوان بال تایلور غیر فعال (PAT) در نظر گرفته شده است. تا به امروز، بال PAT، که نسبت ابعاد آن ۱۳.۵ است، بزرگترین جعبه بال طراحی شده و برای استفاده از الیاف کربن با جهت متغیر در طول دهانه بال ساخته شده است. در طول آزمایش، بارهای نقطهای توزیع شده به جعبه بال اعمال شدند تا هر دو بارهای مانور را شبیهسازی کنند. برای تعیین موقعیت محور خمشی جعبه بال، بارهای نقطهای جداگانه اعمال شدند. پاسخ سراسری بال (اندازهگیری جابجایی و چرخش) در مقایسه با پیشبینیهای مدل المان محدود، روندهای مشابهی را نشان داد، گرچه هنگامی که مقادیر واقعی بین مدل و آزمایش مقایسه شدند، اختلاف تا ۱۷ % مشاهده شد. بر این اساس نتیجه گرفته شد که شرایط مرزی و ویژگیهای غیرساختاری جعبه - بال احتمالا دلیل ناسازگاری هستند. پاسخ محلی جعبه بال (اندازهگیری کرنش)، که کمتر تحتتاثیر عوامل غیر مرتبط با دو رشته ای بود، توافق خوبی با پیشبینیهای مدل نشان داد، تکنیکهای مدلسازی به کار گرفته شده برای کامپوزیت دو رشته ای را کنترل کرد. |
مقاله ترجمه شده |
5 |
Comparison between linear and nonlinear machine-learning algorithms for the classification of thyroid nodules
مقایسه الگوریتمهای یادگیری ماشین خطی و غیرخطی برای طبقه بندی ندولهای تیروئید-2019 Background: A key challenge in thyroid carcinoma is preoperatively diagnosing malignant thyroid nodules. The
purpose of this study was to compare the classification performance of linear and nonlinear machine-learning
algorithms for the evaluation of thyroid nodules using pathological reports as reference standard.
Methods: Ethical approval was obtained for this retrospective analysis, and the informed consent requirement
was waived. A total of 1179 thyroid nodules (training cohort, n=700; validation cohort, n=479) were confirmed
by pathological reports or fine-needle aspiration (FNA) biopsy. The following ultrasonography (US) featu
res were measured for each nodule: size (maximum diameter), margins, shape, aspect ratio, capsule, hypoechoic
halo, composition, echogenicity, calcification pattern, vascularity, and cervical lymph node status. We analyzed
five nonlinear and three linear machine-learning algorithms. The diagnostic performance of each algorithm was
compared by using the area under the curve (AUC) of the receiver operating characteristic curve. We repeated
this process 1000 times to obtain the mean AUC and 95% confidence interval (CI).
Results: Overall, nonlinear machine-learning algorithms demonstrated similar AUCs compared with linear algorithms.
The Random Forest and Kernel Support Vector Machines algorithms achieved slightly greater AUCs in
the validation cohort (0.954, 95% CI: 0.939–0.969; 0.954 95%CI: 0.939–0.969, respectively) than other algorithms.
Conclusions: Overall, nonlinear machine-learning algorithms share similar performance compared with linear
algorithms for the evaluation the malignancy risk of thyroid nodules. Keywords: Thyroid nodule | Ultrasonography | Diagnosis | Machine learning | Area under the curve |
مقاله انگلیسی |
6 |
تأثیر میدان مغناطیسی بر جریان نانو سیال بین دو استوانه با استفاده از روش AGM
سال انتشار: 2018 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 8 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 20 در تحقیق حاضر، تأثیر میدان مغناطیسی یکنواخت بر جریان نانو سیال بین دو استوانه بهصورت تحلیلی با روش AGM بررسیشده است. دو مدل فازی برای نانو سیال در نظر گرفتهشده است. روشهای تحلیلی برای پارامترهای مختلفی ازجمله ضریب منظری، عدد هارتمن، اکرت ، رینولدز، ترموفورز، پارامترهای براونی و عدد اشمیت بررسیشدهاند. نتایج بیان میکند که سرعت با افزایش نیروهای لورتنز کاهشیافته و با بالا رفتن عدد رینولدز افزایش مییابد. گرادیان حرارت با افزایش عدد هارتمن بالا میرود و با افزایش دیگر پارامترها کاهش مییابد.
کلمات کلیدی: نانوفیلد | AGM | سیلندر چرخشی | حرکت براوني | میدان مغناطیسی |
مقاله ترجمه شده |
7 |
انتقال گرمای نانو سیال بین دو لوله با در نظر گرفتن حرکت براونی با استفاده از روش AGM
سال انتشار: 2017 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 7 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 18 جریان نانو سیال بین دو لوله با مقطع دایرهای در حضور میدان مغناطیسی موردمطالعه قرارگرفته است. از مدل KKL برای نانو سیالها استفادهشده است. اثر تشعشع گرمایی در معادلهی انرژی در نظر گرفتهشده است. از AGM هم برای حل معادلات دیفرانسیل معمولی استفادهشده است. روشهای شبه تحلیلی برای پارامترهای مختلفی ازجمله ضریب منظری، عدد هارتمن، عدد اکرت و عدد رینولدز موردبررسی قرارگرفته است. نتایج مشخص میکند که گرادیان دما با افزایش عدد هارتمن، اکرت و ضریب منظری افزایشیافته ولی با افزایش عدد رینولدز کاهش مییابد. سرعت با افزایش نیروهای لورنتس کاهش مییابد ولی با بالا رفتن عدد رینولدز افزایش مییابد. |
مقاله ترجمه شده |
8 |
بهینه سازی ایرو-سازهای چند منظوره با ماندگاری (وفاداری) بالا از یک نسبت منظری بالا به بال کامپوزیتی دو-رشته ای
سال انتشار: 2017 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 16 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 27 مواد کامپوزیت به دلیل سختی بالا و نسبت مقاومت به وزن بالا، نقش مهمی در طراحی هواپیماهای مدرن ایفا میکنند. در حالی که مزایای ساختار کامپوزیت نسبت به ساختارهای فلزی آنها قابل توجه است، بهبود بیشتر مزایای ارایه شده توسط کامپوزیت معمولی (کانونشنال) از طریق استفاده از روشهای جدید تولید کامپوزیت امکان پذیر است. یکی از این روشها قرار دادن خودکار فیبر است که به موجب آن هر لایه از لمینت با جهت گیری های فیبر هدایت فضایی قرار میگیرد، برخلاف روش سنتی که در آن جهت فیبر برای هر لایه ثابت است. در حالی که این کامپوزیت های دو رشته ای جدید میتوانند به طور بالقوه در هنگام طراحی بال هواپیما به کار برده شوند، مشخص نیست که چگونه به طور کامل از این آزادی طراحی جدید استفاده کنند. برای این منظور، ما از بهینهسازی ساختاری مبتنی بر گرادیان وفاداری بالا برای ارزیابی عملکرد نسبی کامپوزیت دو رشتهای در مقایسه با کامپوزیت های معمولی و همچنین آلومینیوم استفاده میکنیم. پیکربندی هواپیما که در این کار مورد استفاده قرار میگیرد یک متغیر با نسبت ابعادی بالا از مدل تحقیقات مشترک (CRM) است. هنگامی که بهترین کامپوزیت معمولی و طرحهای بهینه آلومینیوم را مقایسه میکنیم، بهبود تقریبا ۸.۷ درصدی در سوختن سوخت و کاهش ۳۹ درصدی در وزن سازه ای را مییابیم. طرحهای دو رشته ای منجر به بهبود ۴ / ۰ % در سوختن سوخت و ۱۰ % در وزن سازه ای در مقایسه با کامپوزیت های معمولی میشوند. |
مقاله ترجمه شده |
9 |
Fabrication of Micro Rods of Cemented Carbide by Electrolyte Jet Turning
ساخت میکرو میله سیمانی Carbide با تبدیل الکترولیت جت-2016 Electrolyte jet turning system was developed to machine cemented tungsten carbide rods. Use of flat electrolyte jet enabled easy positioning of the jet relative to the workpiece rod and higher material removal rate than cylindrical jets. Using a bipolar current pulse, both cobalt binder and tungsten carbide were dissolved evenly. Influence of pulse conditions on the current efficiency and machining accuracy was investigated to obtain the optimum pulse conditions. Finer grain size of tungsten carbide resulted in higher material removal and smoother surface. A micro rod of 36 m in diameter and aspect ratio of 20 was successfully machined.© 2016 The Authors. Published by Elsevier B.V.Peer-review under responsibility of the organizing committee of 18th CIRP Conference on Electro Physical and Chemical Machining (ISEM XVIII).© 2016 The Authors. Published by Elsevier B.V. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).Peer-review under responsibility of the organizing committee of 18th CIRP Conference on Electro Physical and Chemical Machining (ISEM XVIII) Keywords: ECM | flat electrolyte jet | micro turning | cemented tungsten carbide | bipolar current |
مقاله انگلیسی |
10 |
A data mining approach to optimize pellets manufacturing process based on a decision tree algorithm
یک روش داده کاوی برای بهینه سازی فرآیند تولید گلوله ها بر اساس یک الگوریتم درخت تصمیم-2015 The present study is focused on the thorough analysis of cause–effect relationships between pellet for- mulation characteristics (pellet composition as well as process parameters) and the selected quality attri- bute of the final product. The shape using the aspect ratio value expressed the quality of pellets. A data matrix for chemometric analysis consisted of 224 pellet formulations performed by means of eight dif- ferent active pharmaceutical ingredients and several various excipients, using different extru- sion/spheronization process conditions. The data set contained 14 input variables (both formulation and process variables) and one output variable (pellet aspect ratio). A tree regression algorithm consis- tent with the Quality by Design concept was applied to obtain deeper understanding and knowledge of formulation and process parameters affecting the final pellet sphericity. The clear interpretable set of decision rules were generated. The spehronization speed, spheronization time, number of holes and water content of extrudate have been recognized as the key factors influencing pellet aspect ratio. The most spherical pellets were achieved by using a large number of holes during extrusion, a high sphero- nizer speed and longer time of spheronization. The described data mining approach enhances knowledge about pelletization process and simultaneously facilitates searching for the optimal process conditions which are necessary to achieve ideal spherical pellets, resulting in good flow characteristics. This data mining approach can be taken into consideration by industrial formulation scientists to support rational decision making in the field of pellets technology.© 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.
Keywords: Aspect ratio | Data mining | Decision trees | Pellets |
مقاله انگلیسی |