THE ANALYZING METHOD OF GROUND BEHAVIOR BY THE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
the analysis of the role of the speech acts theory in translating and dubbing hollywood films
از محوری ترین اثراتی که یک فیلم سینمایی ایجاد می کند دیالوگ هایی است که هنرپیش گان فیلم میگویند. به زعم یک فیلم ساز, یک شیوه متأثر نمودن مخاطب از اثر منظوره نیروی گفتارهای گوینده, مثل نیروی عاطفی, ترس آور, غم انگیز, هیجان انگیز و غیره, است. این مطالعه به بررسی این مسأله مبادرت کرده است که آیا نیروی فراگفتاری هنرپیش گان به مثابه ی اعمال گفتاری در پنج فیلم هالیوودی در نسخه های دوبله شده باز تولید...
15 صفحه اولanalysis of power in the network society
اندیشمندان و صاحب نظران علوم اجتماعی بر این باورند که مرحله تازه ای در تاریخ جوامع بشری اغاز شده است. ویژگیهای این جامعه نو را می توان پدیده هایی از جمله اقتصاد اطلاعاتی جهانی ، هندسه متغیر شبکه ای، فرهنگ مجاز واقعی ، توسعه حیرت انگیز فناوری های دیجیتال، خدمات پیوسته و نیز فشردگی زمان و مکان برشمرد. از سوی دیگر قدرت به عنوان موضوع اصلی علم سیاست جایگاه مهمی در روابط انسانی دارد، قدرت و بازتولید...
15 صفحه اولCompression of Breast Cancer Images By Principal Component Analysis
The principle of dimensionality reduction with PCA is the representation of the dataset ‘X’in terms of eigenvectors ei ∈ RN of its covariance matrix. The eigenvectors oriented in the direction with the maximum variance of X in RN carry the most relevant information of X. These eigenvectors are called principal components [8]. Ass...
متن کاملstudy of cohesive devices in the textbook of english for the students of apsychology by rastegarpour
this study investigates the cohesive devices used in the textbook of english for the students of psychology. the research questions and hypotheses in the present study are based on what frequency and distribution of grammatical and lexical cohesive devices are. then, to answer the questions all grammatical and lexical cohesive devices in reading comprehension passages from 6 units of 21units th...
Compression of Breast Cancer Images By Principal Component Analysis
The principle of dimensionality reduction with PCA is the representation of the dataset ‘X’in terms of eigenvectors ei ∈ RN of its covariance matrix. The eigenvectors oriented in the direction with the maximum variance of X in RN carry the most relevant information of X. These eigenvectors are called principal components [8]. Ass...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Doboku Gakkai Ronbunshuu C
سال: 2009
ISSN: 1880-604X
DOI: 10.2208/jscejc.65.349