فایل ورد کامل پردازش توالی چندکانال

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل پردازش توالی چندکانال،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۵ صفحه

۷نتیجه گیری
در این مطالعه به بحث و بررسی در مورد چند مسئله ناشی از پردازش داده های چند کانال پیچیده ، از جمله مسائل چند شرطی بزرگ ( داده های نشست) پرداختیم. به طور خاص ، تمرکز این مقاله بر دو مسئله ی مهم یعنی ناهمزمانی و پیچیدگی فرآیند های تصمیم گیری سطح بالا می باشد. HMM های ناهمزمان ارائه شده (AHMM) احتمال توالی های مشترک را در یک HMM به حداکثر می رسانند ، در حالی که گسترش و / یا محدود کردن خودکار جریان های مختلف را امکان پذیر می سازند . با این حال، در مورد هر مسئله ی پیچیده ، استفاده از AHMM ها معمولا کافی نیست ، و این مسئله باید به واحد های پردازشی ساده تر تجزیه شود. یک راه حل ممکن برای این مسئله ، HMM سلسله مراتبی / چند لایه ای می باشد ( و هر لایه می تواند با سطوح مختلف محدودیت و اطلاعات ادغام شود) که در مدل سازی رفتار مشترک شرکت کنندگان در نشست های چند شرطی نیز موثر واقع شد. انگیزش نظری کامل این روش نیز در این مطالعه شرح داده شده است.

عنوان انگلیسی:Multi Channel Sequence Processing~~en~~

۷ Conclusion

This paper discussed several issues arising from the processing of complex multichannel data, including large multimodal problems (meeting data). More specifi- cally, this paper focused on two important issues, namely stream asynchrony and complexity of high-level decision processes. The proposed Asynchronous HMMs (AHMM) actually maximize the likelihood of the joint observation sequences through a single HMM, while also automatically allowing for stretching and/or compressing of the different streams. However, in the case of very complex problems, using AHMMs is often not enough, and the problem needs to be broken down into simpler processing blocks. A solution to this problem, referred to as “multi-layered/hierarchical HMMs”(and where each layer can integrate different levels of constraints and prior information) was also proposed and shown to be effective in modeling the joint behavior of participants in multimodal meetings. A full theoretical motivation of this approach is described in [22].

$$en!!