جنبه نوآوری و جدید بودن پروپوزال/پایان نامه
جنبه نوآوری و جدید بودن پروپوزال/پایان نامه:
جنبه جدید بودن و نوآوری در تحقیق : در این بند محقق به دو سوال پاسخ می دهد:
1- جدید بودن یعنی محقق به دنبال یک کشف علمی است و می خواهد به یک سوال علمی پاسخ دهد که تاکنون کسی به آن سوال پاسخ نداده است. در اینجا قید زمان و مکان مطرح نیست. هر کسی، در هر زمان و در هر جائی به سوال پاسخ داده باشد، نتیجه تحقیق جدید نخواهد بود.
2- درمورد نوآوری محقق باید مشخص کند در این تحقیق چه نوع نوآوری خواهد داشت که می تواند یکی یا همه این سوالات را شامل شود:
الف) یا یک نظریه برای اولین بار در سطح جهان بکار گرفته می شود؟
ب)آیا یک نظریه با توجه به تفاوت های فرهنگی و اجتماعی جامعه محل تحقیق نیاز به بومی شدن دارد؟(در اینجا باید مشخصا «بیان شود چه چیزی اضافه یا کم می شود تا بتوانیم نظریه را بومی شده بدانیم»
ج) آیا یک نظریه با توجه به تفاوت های موجود در بین صنعت های مختلف نیاز به سفارشی سازی (متناسب سازی)دارد؟ (در اینجا باید مشخصا بیان شود به چه چیزی به {از} نظریه یا مدل اضافه {کم} می شود تا بتوانیم آن را سفارشی سازی یا متناسب سازی به حساب بیاوریم).
سامانه انلاین رایان تزیز فعال در عرصه مشاوره و آموزش پروپوزال نویسی، پایان نامه نویسی، سمینار نویسی و انجام کارهای علمی پژوهشی، آمادگی خود را جهت ارائه موضوع و مقاله پایه از سالهای جدید اعلام می دارد. در صورت نیاز، می توانید از طریق راههای ارتباطی فراهم شده در وب سایت، سفارش خود را ثبت نموده و در کمتر از 20 دقیقه پاسخ ما را دریافت نمایید.
test1
-
رایگانجلسه۲۲ رپیدماینر: آموزش یک پروژه عملی درجهت پردازش تصویر در رپیدماینر
-
رایگانجلسه ۲۱ رپیدماینر: آموزش پردازش تصویر در رپیدماینر
-
رایگانجلسه ۲۰ رپیدماینر: آموزش یک پروژه عملی جهت تحلیل احساسات افراد در پیام ها با استفاده از متن کاوی در رپید ماینر
-
رایگانجلسه ۱۹ رپیدماینر: آموزش متن کاوی یا Text Mining در نرم افزار داده کاوی رپیدماینر
-
رایگانجلسه۱۸ رپیدماینر: آموزش اضافه نمودن پلاگین در نرم افزار داده کاوی رپیدماینر
-
رایگانجلسه ۱۷ رپیدماینر: آموزش انتخاب ویژگی با کنترل Optimization و الگوریتم های طبقه بندی در رپیدماینر
-
رایگانجلسه۱۶ رپیدماینر: آموزش انتخاب ویژگی های بهینه از مجموعه ی داده ها با استفاده از الگوریتم pso_svm در رپیدماینر
-
رایگاندوره آموزشی رپیدمانیر
-
رایگانجلسه۱۴ رپیدماینر: آموزش طبقه بندی داده های سرطان سینه با استفاده از روش voting در رپیدماینر
-
رایگانجلسه۱۳ رپیدماینر: آموزش طبقه بندی داده ها با الگوریتم Deep learning در رپیدماینر
-
رایگانجلسه۱۲ رپیدماینر: آموزش طبقه بندی مجموعه داده ها با کمک الگوریتم یادگیری عمیق در نرم افزار داده کاوی در رپیدماینر
-
رایگانجلسه۱۱ رپیدماینر: آموزش یک پروژه عملی پیش بینی میزان برق مصرفی باکمک الگوریتم های پیش بینی کننده در رپیدماینر
-
رایگانجلسه ۱۰رپیدماینر: آموزش پیش بینی با الگوریتم های شبکه عصبی و SVM در رپیدماینر
-
رایگانجلسه ۹ رپیدماینر: آموزش یک مدلسازی عملی جهت طبقه بندی مجموعه ای از داده ها در رپیدماینر
-
رایگانجلسه ٨ رپیدماینر: آموزش الگوریتم های طبقه بندی (Classification) در رپیدماینر
-
رایگانجلسه۷ رپیدماینر: آموزش یک پروژه عملی جهت خوشه بندی دیتاست حملات در رپیدماینر
-
رایگانجلسه۶ رپیدماینر: آموزش خوشه بندی داده ها در نرم افزار داده کاوی رپیدماینر
-
رایگانجلسه ۵ رپیدماینر: آموزش کنترل های تبدیل داده در رپیدماینر
-
رایگانجلسه ۴ رپیدماینر: آموزش تبدیل انواع داده ها به یکدیگر و اعمال پیش پرداز بر روی داده ها در رپیدماینر
-
رایگانجلسه ۳ رپیدماینر: آموزش ورود انواع دیتاست ها به رپیدماینر
مشاهده همه مطالب