SİSTEM YENİLİKLERİ – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
SİSTEM YENİLİKLERİ
Önerilen proje, sistem mühendisliği, bilgi mühendisliği ve makine öğrenimi yöntemlerinin bir sentezini içeren öğrenme süreçlerine yaklaşımında özellikle yenidir. Yetenek ve uyumluluk faktörlerinin kritik değişkenler olduğu bilişsel sistemlerin öğrenilmesi için bilgi entegrasyonu ve programlama için resmi yöntemler yoktur.
Mevcut makine öğrenimi yaklaşımları, öğrenme yöntemlerinde çizelgeleme problemlerini ele almamaktadır. Geleneksel yaklaşımlardaki görev çizelgeleme ile karşılaştırıldığında, makine öğrenimi yöntemlerini ve bilişsel ajanların bilgisini çizelgelemeyi göz önünde bulundurduğumuz yeni bir çizelgeleme yaklaşımı geliştireceğiz.
Yeni makine öğrenimi yöntemleri geliştirilecek ve bilişsel süreçler için bir mühendislik çerçevesine dahil edilecektir. Ayrıca, önerilen proje bilişsel süreçlerin modellenmesi için bilişsel sistemler, sistem mühendisliği, bilgi mühendisliği ve makine öğrenimi alanlarındaki çalışmaları bir araya getiriyor.
Önerilen proje, mühendislik bilişsel sistemleri için yeni biçimsel yöntemlerin mevcudiyeti nedeniyle zamanındadır. Akademiye duyulan büyük ilginin ve endüstrinin özellikle aşağıdaki alanlardaki büyük ihtiyaçlarının gösterdiği gibi, çalışma şu anda oldukça günceldir:
• Yazılım/Sistem Mühendisliği: Proje kaynak yeterliliği ve uyumluluk yönleri, performans süreci iyileştirmesinin odak noktası haline gelmiştir. Ancak, proje kaynaklarının oluşumuna yönelik çağdaş yaklaşımların çoğu, bunların kapasite ve uyumluluk faktörlerini incelememektedir.
Bilişsel sistemlerde kaynak entegrasyon yönetimine etkili çözümlere destek sağlamak için insanların kabiliyeti, kaynak kabiliyeti ve uyumluluğu için değerlendirme teknikleri geliştirmeye ihtiyaç vardır. Bilhassa, bilişsel süreçlerin, kaynak yeteneklerinin ve uyumlulukların bir karşılaştırmasını içeren yöntemler özellikle değerlidir.
• Programlama: Kaynak programlamaya yönelik çağdaş yaklaşımlar, bir kaynak havuzunun bir yönetici tarafından verildiğini ve tanımlandığını ve kaynakların herhangi bir proje görevini yerine getirebileceğini varsayarak, görevlerin ayrıntılı açıklamasına dayanır.
Mevcut kaynak programlama yöntemleri, kaynak kullanılabilirliği ve kullanımı konularını ele alır ve proje kaynaklarının kapasitesi ve uyumluluğu ile ilgilenmez.
Ayrıca, geleneksel çizelgeleme yaklaşımlarında, sınırlı kaynakların tahsisi için hedefler, sınırlı kaynak mevcudiyetine bağlı olarak toplam faydaları maksimize eden kaynakların tahsisini belirlemektir.
Yeni çıkan teknolojik aletler 2022
Son teknolojik gelişmeler
Dünyadaki teknolojik gelişmeler
Teknolojik gelişmeler
Yeni Teknoloji
Dünyadaki teknolojik gelişmeler nelerdir kısaca
İlginç teknolojik gelişmeler
Geçmişten günümüze teknolojik gelişmeler
Kaynak tahsisine yönelik çağdaş yaklaşımlar, farklı görevlerin eşit yetenek kaynakları gerektirdiği ve yalnızca bir becerinin dahil olduğu varsayımına dayanmaktadır. Bu nedenle, farklı yazılım görevlerinin genel bir sistemde farklı çoklu bilgi ve beceri kümelerinin değiştirilmesini gerektirdiği yazılım projelerinde başarıyla kullanılamazlar.
• Kaynak Planlama için Yazılım Araçları: Farklı yaklaşımlar sağlayan birçok zamanlama aracı vardır: olay odaklı (PERT), aktivite odaklı (CPM), eylem odaklı (T ASKey KİŞİSEL) veya çok çeşitli zamanlama seçenekleri sunar (SAP). Bununla birlikte, kaynak yetenekleri/uyumlulukları ve bunların proje çizelgeleme üzerindeki etkilerinin analizini destekleyen hiçbir araç yoktur.
Mevcut araçların çoğu (Microsoft Project, SAP , Up and Running) yeni kaynaklar girme olanaklarına sahiptir, ancak bilişsel süreçlerin analizi ve kaynak havuzuna hangi kaynakların eklenebileceğine dayalı kaynak kalitesi ile ilgilenmez. Bu nedenle, kaynakların kritik bir değişken olduğu süreçlerin yönetimi için mevcut çizelgeleme araçları etkin bir şekilde kullanılamamaktadır.
• Makine Öğreniminde Teori/Araçlar: Mevcut makine öğrenimi teknikleri, Sinir Ağları, Karar Ağacı Öğrenimi, Destek Vektör Makinesi (V apnik, 1998), Güçlendirme Öğrenimi ve çağdaş makine öğrenimi araçları (ör. WEKA , AutoClass, mySVM) ajanların yeteneği/uyumluluğu ve çizelgeleme sorunları açısından henüz incelenmemiştir.
Temsil ve öğrenme mekanizmaları arasında doğrudan bir ilişki vardır. Çoğu durumda, makine öğrenimindeki temel temsiller sınırlı bir yapıya sahiptir (örneğin vektörler, ağaçlar, ağlar). Yapılandırılmış nesnelerin mühendisliği için çeşitli makine öğrenimi mekanizmalarının melez bir entegrasyonu yenidir ve bu projede profil teorisi bağlamında incelenecektir.
YARARLANICILAR
• Karmaşık Sistemlerin Mühendisliği: Karmaşık sistemlerin mühendisliğindeki araştırmalar, bilişsel sistemlerde öğrenmeye yönelik yeni yöntemler ve yaklaşımlar hakkında fikir verecektir. Makine öğrenimindeki araştırmalar, bilgi entegrasyonuna ve öğrenme yöntemlerinin zamanlamasına uyarlanabilirlik sağlayacaktır. Bilişsel sistem araştırmalarındaki bilim adamları, bilişsel süreçlerin modellenmesi için resmi bir yöntem alacaklardır.
Profil teorisini kullanarak entegrasyon metrikleri geliştirerek, ağırlık, zaman ve diğer dahili çok yönlü özelliklerin kritik değişkenler olduğu karmaşık sistemlerin ve bunların öğelerinin analizini, geliştirilmesini, entegrasyonunu, modellenmesini ve yönetimini sağlayabiliriz. Profil teorisinin daha da geliştirilmesi, matematikte yeni bir dal oluşturacak ve uygulamalarını genişletecektir.
• Endüstri: Yeni değerlendirme teknikleri, süreç görevleriyle bağlantılı ekip oluşturma ve entegrasyon gibi yazılım ve BT projelerinde bilişsel süreçlerdeki kaynak temelli sorunlara çözüm için destek sağlayabilir.
Yeni bir yaklaşımın uygulanması, öğrenen organizasyonlara şunları sağlayabilir:
• kaynak yeteneklerinin ve uyumluluklarının üstün yönetimi;
• proje kaynaklarının ve görevlerinin daha iyi yönetimi yoluyla süreç geliştirmenin düzenlenmesi;
• öz analizden elde edilen yapıcı eleştiriye dayalı olarak süreç iyileştirmeyi uygulamak için kuruluşlar için artan fırsatlar.
Bu araştırmanın uygulanmasına dünya çapında bir ilgi olduğu açıktır. Çoğu modern süreç bilişsel olarak yönlendirildiğinden, yöntemimiz bilişsel sistemlerin biçimsel modellemesi için kullanılabilir. Bilişsel süreçlerin mühendisliğine bilimsel (sezgisel) bir yaklaşım uygulamak, yazılım ve BT endüstrisinin gelecekteki rekabet gücü için önemlidir.
• Teknoloji: Profil tabanlı yaklaşım, farklı ortam ayarları içinde sistem geliştirmenin sanal prototipini sağlar. Bu yaklaşımın önemli bir uygulaması, bir sistem geliştirmenin sistemli çalışma, analiz, tahmin, iyileştirme, kontrol ve yönetimi yöntemlerini sağlama araçlarını vermesidir.
Ayrıca, bu teknoloji, sistem bileşenlerinin ince bir ayrıntı düzeyini temsil etmenin yanı sıra çok çeşitli sistem geliştirme süreçlerinin farklı sistem modellerini oluşturmasına izin veren bir modelleme esnekliği gösterir. Böylece, herhangi bir geleneksel sistem modeli, yetenek ve uyumluluğa dayalı modelleme çerçevesinin özel bir durumu haline gelir.
Bilişsel sistemlerin yeteneğinin ve uyumluluğunun resmi modellemesi, sistem modellemede otomasyonu sağlar. Sistem modellemede yeni teknolojilerin geliştirilmesine yol açar. Bu yöntemle sunmayı düşündüğümüz geliştirmelerden bazıları, bilişsel sistemlerin, yani yenilikçi teknolojilerin yeni bilgi yeteneklerinin geliştirilmesi ve mühendisliği için destek sağlamaktır.
Dünyadaki teknolojik gelişmeler Dünyadaki teknolojik gelişmeler Nelerdir kısaca Geçmişten günümüze teknolojik gelişmeler İlginç teknolojik gelişmeler Son teknolojik gelişmeler Teknolojik gelişmeler Yeni çıkan teknolojik aletler 2022 Yeni Teknoloji