Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userLecture3 (V1) :integrate- Lists -Data Frames - Dr. Eng Fadi CHAABAN
محاضرة3 (V1) : تكامل- قوائم - إطار بيانات - د. م. فادي شعبان
1380
0 11
0.0
(
0
)
Added by
Tishreen University محاضرة
Publication date
2020
fields
Mathematical Statistics
and research's language is
العربية
Created by
Fadi CHAABAN
Ask ChatGPT about the research
تكامل- قوائم - إطار بيانات integrate Lists Data Frames تكامل- قوائم - إطار بيانات integrate Lists Data Frames
integrate Lists Data Frames integrate Lists Data Frames integrate Lists Data Frames integrate Lists Data Frames
Artificial intelligence review:
Research summary
الورقة البحثية المقدمة من الدكتور المهندس فادي شعبان من قسم الهندسة الطبوغرافية في كلية الهندسة المدنية بجامعة تشرين تتناول موضوع استخدام لغة البرمجة R في معالجة البيانات الإحصائية. تتضمن الورقة شرحاً مفصلاً حول كيفية استخدام القوائم وإطارات البيانات في R، بالإضافة إلى كيفية تنفيذ العمليات الحسابية المعقدة مثل التكاملات. يتم توضيح كيفية إنشاء القوائم وإطارات البيانات، وكيفية التعامل مع البيانات المختلفة داخل هذه الهياكل. كما يتم استعراض كيفية استخدام مكتبة rmutil لتنفيذ التكاملات الثنائية. تتضمن الورقة العديد من الأمثلة العملية والرسوم البيانية التوضيحية التي تساعد في فهم كيفية تطبيق هذه العمليات في بيئة RStudio. كما يتم شرح كيفية تصدير البيانات إلى ملفات Excel واستخدام مكتبة xlsx لقراءة وكتابة البيانات من وإلى ملفات Excel.
Critical review
دراسة نقدية: الورقة تقدم شرحاً وافياً ومفصلاً حول استخدام لغة البرمجة R في معالجة البيانات الإحصائية، وهو موضوع ذو أهمية كبيرة في مجالات البحث العلمي والهندسة. ومع ذلك، يمكن تحسين الورقة من خلال تقديم المزيد من الأمثلة العملية التي تغطي مجموعة أوسع من التطبيقات العملية. كما يمكن أن تكون الورقة أكثر فائدة إذا تضمنت مقارنة بين لغة البرمجة R ولغات برمجة أخرى مستخدمة في نفس المجال، مثل Python. إضافة إلى ذلك، يمكن تحسين الورقة من خلال تقديم نصائح حول كيفية تحسين أداء العمليات الحسابية في R، خاصة عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة.
Questions related to the research
-
ما هي الفائدة الرئيسية من استخدام لغة البرمجة R في معالجة البيانات الإحصائية؟
تتيح لغة البرمجة R للمستخدمين تنفيذ عمليات إحصائية معقدة بسهولة وفعالية، بالإضافة إلى القدرة على التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة وإنشاء رسوم بيانية توضيحية.
-
ما هي مكتبة rmutil وكيف تُستخدم في الورقة؟
مكتبة rmutil هي مكتبة في R تُستخدم لتنفيذ التكاملات الثنائية. في الورقة، يتم استخدامها لتوضيح كيفية تنفيذ تكاملات دوال متعددة المتغيرات.
-
كيف يمكن تصدير البيانات من R إلى ملف Excel؟
يمكن تصدير البيانات من R إلى ملف Excel باستخدام مكتبة xlsx، وذلك من خلال استخدام الدالة write.xlsx.
-
ما هي الهياكل الأساسية للبيانات التي تم شرحها في الورقة؟
تم شرح القوائم وإطارات البيانات كأهم الهياكل الأساسية للبيانات في لغة البرمجة R.
References used
No references
rate research
Read More
plot من أكثر توابع الرسم استخداماً في R وهو تابع عام Generic Function، أي أنه
يمتلك العديد من الطرائق حتى يلائم الكائنات الممررة له.
سلسلة محاضرات في لغة البرمجة الإحصائية R
مقدمة عن لغة R - الأوامر الخاصة في لغة البرمجة
Rstudio & R و تطبيقات عملية
R-Studio
الاوامر الخاصة في لغة البرمجة R
ايعازات عامة
الكائنات Objects –
الأشعة Vectors
المصفوفات Matrices
Video image data can be analyzed and processed in many ways. This research explores the extent at which spiking neurons, which are designed along the Hodgkin-Huxley model, are suitable for this task. The simulations reported in this research
consid
er integrate-and-fire neurons constant and alternating input currents, as well as pixel-intensity driven inputs. Currently, the simulation software employs 64 independently operating spiking neurons that process image data taken every 25 ms. In order to define the response of these neurons, the experiments were done on 100 digital images which include different illuminations, contrast, and saturation situations. The results show that the integrate-and-fire-neuron is highly sensitive to the changes in the intensity of pixels if its parameters are properly set. So in many applications, such as "Saliency Maps", which highly depend on the intensity values of a set of pixels, a neural network made of this neuron will perfectly fit.
With the rise of research on toxic comment classification, more and more annotated datasets have been released. The wide variety of the task (different languages, different labeling processes and schemes) has led to a large amount of heterogeneous da
tasets that can be used for training and testing very specific settings. Despite recent efforts to create web pages that provide an overview, most publications still use only a single dataset. They are not stored in one central database, they come in many different data formats and it is difficult to interpret their class labels and how to reuse these labels in other projects. To overcome these issues, we present a collection of more than thirty datasets in the form of a software tool that automatizes downloading and processing of the data and presents them in a unified data format that also offers a mapping of compatible class labels. Another advantage of that tool is that it gives an overview of properties of available datasets, such as different languages, platforms, and class labels to make it easier to select suitable training and test data.
suggested questions
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
