کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
To promote inclusion and ensuring effective communication for those who rely on sign language as their main form of communication, sign language recognition (SLR) is crucial. Sign language recognition (SLR) seamlessly incorporates with diverse technology, enhancing accessibility for the deaf community by facilitating their use of digital platforms, video calls, and communication devices. To effectively solve this problem, we suggest a novel solution that uses a deep neural network to fully automate sign language recognition. This methodology integrates sophisticated preprocessing methodologies to optimise the overall performance. The architectures resnet, inception, xception, and vgg are utilised to selectively categorise images of sign language. We prepared a DNN architecture and merged it with the pre-processing architectures. In the post-processing phase, we utilised the SHAP deep explainer, which is based on cooperative game theory, to quantify the influence of specific features on the output of a machine learning model. Bhutanese-Sign-Language (BSL) dataset was used for training and testing the suggested technique. While training on Bhutanese-Sign-Language (BSL) dataset, overall ResNet50 with the DNN model performed better accuracy which is 98.90%. Our model's ability to provide informational clarity was assessed using the SHAP (SHapley Additive exPlanations) method. In part to its considerable robustness and reliability, the proposed methodological approach can be used to develop a fully automated system for sign language recognition.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
برای ارتقاء گنجاندن و اطمینان از ارتباط مؤثر برای کسانی که به زبان علامت به عنوان شکل اصلی ارتباطات خود تکیه می کنند ، تشخیص زبان امضا (SLR) بسیار مهم است.شناخت زبان امضا (SLR) یکپارچه با فناوری متنوع همراه است و با تسهیل استفاده از سیستم عامل های دیجیتال ، تماس های ویدیویی و دستگاه های ارتباطی ، دسترسی به جامعه ناشنوا را تقویت می کند.برای حل موثر این مشکل ، ما یک راه حل جدید را پیشنهاد می کنیم که از یک شبکه عصبی عمیق برای خودکار سازی کامل تشخیص زبان علامت استفاده می کند.این روش برای بهینه سازی عملکرد کلی ، روشهای پیشرفته پیش پردازش را یکپارچه می کند.معماری Resnet ، Inception ، Xception و VGG برای طبقه بندی انتخابی تصاویر از زبان علامت استفاده می شود.ما یک معماری DNN تهیه کردیم و آن را با معماری های پیش پردازش ادغام کردیم.در مرحله پس از پردازش ، ما از توضیحات عمیق Shap ، که مبتنی بر تئوری بازی تعاونی است ، برای تعیین کمیت تأثیر ویژگی های خاص در خروجی یک مدل یادگیری ماشین استفاده کردیم.برای آموزش و آزمایش تکنیک پیشنهادی ، از مجموعه داده های مربوط به زبان-زبان (BSL) استفاده شد.در حالی که آموزش روی مجموعه داده های مربوط به Bhutanese-Sign-Language (BSL) ، Resnet50 به طور کلی با مدل DNN دقت بهتری انجام داد که 98.90 ٪ است.توانایی مدل ما در ارائه وضوح اطلاعاتی با استفاده از روش Shap (توضیحات افزودنی Shapley) ارزیابی شد.تا حدودی به استحکام و قابلیت اطمینان قابل توجه آن ، می توان از رویکرد روش شناختی پیشنهادی برای توسعه یک سیستم کاملاً خودکار برای تشخیص زبان امضا استفاده کرد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
