از چه تکنینهایی در مشخصه‌یابی استفاده می شود؟
مشخصه‌یابی
مشخصه‌یابی، زمانی که در علم مواد استفاده می شود به یک فرایند عمومی و وسیع که در آن ساختار مواد و خواص آنها مورد بحث اندازه گیری قرار میگیرد برمی‌گردد. یک فرایند اساسی در رشته علم مواد است و بدون هیچ گونه درک علمی از مهندسی مواد می تواند تعیین شود. مفهمومِ این کلمه (مشخصه یابی) معمولاً تغییر می‌کند، برخی از تعاریفِ محدود به این بخش(مشخصه یابی) از تکنیک‌هایی استفاده می‌کنند که ساختار میکروسکوپی و خواص مواد را مطالعه می‌کنند در حالیکه تعریف دیگر از این مورد برمی‌گردد به هر فرایند آنالیز مواد شامل روش‌های ماکروسکوپیک مثل آزمون های مکانیکی آنالیزهای حرارتی و محاسبه دانسیته. مقیاس این ساختارهای مورد بررسی قرار گرفته در مشخصه یابی مواد بازه هایی از انگستروم، مثل تصویر برداری از یک اتم و پیوند های شیمیایی، تا سانتی متر مثل تصویربرداری از ساختار های دانه درشت در فلزات را شامل می شود. در حالیکه تعداد زیادی از روشهای مشخصه یابی همچون میکروسکوپ نوری ساده در طول قرن ها استفاده می شدند، روش های نوین در حال گسترش هستند. به طور خاص ظهور میکروسکوپ الکترونی و طیف سنجی جرمی یونی ثانویه در قرن بیستم موجب انقلابی در این زمینه بود که اجازه تصویربرداری و آنالیز ساختارها و ترکیبات را در مقیاس های بسیار کوچکتری نسبت به آنچه در گذشته قابل انجام بود را می داد و منجر به افزایش قابل توجه در فهم این مرحله که چرا مواد خواص و رفتار متفاوتی نشان می دهند شد. اخیراً میکروسکوپ فشاری اتمی افزایش چشمگیری در رزولوشن های بالاتر ممکن برای آنالیزهای نمونه‌های مشخص در ۳۰ ساله اخیر را داشت.. روش میکروسکوپی یک گروه است مشخصه های مشخصه یابی ایست که یک نقشه از سطح و لایه ساختار زیر سطح ماده را کاوش می‌کند.این روش ها می‌توانند از فوتون ها، الکترون ها، یون ها و یا جستوگرهای با پایه فیزیکی برای جمع آوردی داده در رابطه با ساختار نمونه های در یک بازه‌ی طولیِ مقایس ها استفاده کنند. برخی نمونه‌های مرسوم از ابزار میکروسکوپی شامل موارد زیر میشوند:
توالی‌یابی دی‌ان‌ای
چیدمان نوکلئوتیدهای آدنین، گوانین، سیتوزین و تیمین در مادیزهء دی‌ان‌ای را می‌توان با بکارگیری روش‌ها و فناوری‌های گوناگونی شناسایی کرد. نمایه
تعریف نمایه: راهنمای دستیابی به اطلاعات ریز در یک منبع که دارای نظم الفبایی برای تسریع جستجو هستند. نمایه‌ها می‌توانند به دو دسته تقسیم شوند: هدف از تحلیل موضوعی مدرک اصولاً گزینش و تخصیص اصطلاحات موضوعی متناسب با مدارک است که محتوای موضوعی مدرک را بیان نماید. مفاهیم مربوط به هر مدرک معمولاً بین ۱۰ تا ۲۰ واژه یا عبارت را شامل می‌شود که امکان ترتیب آن‌ها در قالب سرعنوان‌های موضوعی همواره به اشکال مواجه بوده‌است که تنها راه جبران این نقیصه جانشین کردن واژه‌های ترکیبی با تکواژه‌ها است. سرعنوان‌های موضوعی هم به عنوان زبان نمایه‌سازی عمل می‌کند و هم به عنوان زبان بازیابی برای کاربرانی که قصد دارند منابعی در حوزهای موضوعی خاص بازیابی نمایند. طبق استاندارد نمایه‌سازی بریتانیا، "نمایه" سیاهه نظام یافته مدخل‌هایی است که به منظور کمک به استفاده‌کنندگان در جایابی اطلاعات یک مدرک ساخته می‌شود. چندپهلوبندی
چندپهلوبندی یک تکنیک موقعیت‌یابی است که بر اساس اندازه‌گیری فاصله از دو ایستگاه که در مکان مشخص و در زمان‌های مشخص، سیگنال‌هایی را انتشار می‌دهند، عمل می‌کند. بر خلاف اندازه‌گیری مطلق فاصله یا زاویه، اندازه‌گیری اختلاف فاصله بین دو ایستگاه باعث ایجاد تعداد نامحدودی از مکانهایی می‌شود که در اندازه‌گیری صدق می‌کنند. وقتی این مکان‌های ممکن را رسم کنیم، یک منحنی هذلولی به دست می‌آید. برای مشخص کردن مکان دقیق بر روی منحنی، چندپهلوبندی بر اندازه‌گیری‌های متعدد تکیه می‌کند: یک اندازه‌گیری دوم به وسیله یک جفت متفاوت از ایستگاه‌ها، منحنی دومی را ایجاد خواهد کرد که با منحنی اول تلاقی می‌کند. وقتی که دو منحنی در یک صفحه رسم شوند، گروه کوچکی از نقاط ممکن مشخص خواهند شد، این کار یک بهینه‌سازی ایجاد می‌کند. ثبت تصویر
روش‌های مکانی در حوزهٔ تصویر، با تطبیق الگوهای شدت یا ویژگی‌های تصویر کار می‌کنند. برخی از الگوریتم‌های تطبیق ویژگی، حاصل شیوه‌های سنتی برای ثبت تصویر دستی هستند که یک در آن‌ها یک متصدی، نقاط کنترل متناظر در تصاویر را انتخاب می‌کند. هنگامی که تعداد نقاط کنترل، بیش از حداقل تعداد مورد نیاز برای تعریف مدل نگاشت مناسب شود، می‌توان از الگوریتم‌های تکراری مانند RANSAC استفاده کرد تا پارامترهای یک نوع خاص نگاشت برای ثبت تصویر، تخمین زده شود. نمایه‌سازی در موتورهای جستجو
هدف در طی نشانه گذاری شناسایی کلماتی است که کاربران آن را جستجو می‌کنند. برای زبان‌های خاص منطقی که به درستی مرزهای کلمات را تشخیص دهد به کار گرفته می‌شود، که اغلب منطق طراحی یک تجزیه کننده برای هر زبان پشتیبانی شده (یا برای گروه‌های زبان با نشانگرهای مرزی و نحوی مشابه) است. جستجو سه‌تایی
در علوم کامپیوتر رویه ی جستجو ترنری مهارتی برای پیدا کردن مقدار بیشینه یا کمینه در توابع أکید است. در این رویه مشخص می‌کنیم که مقدار بیشینه یا کمینه تابع نمی‌تواند در یک سوم ابتدا یا انتهای دامنه ی تابع وجود داشته باشد. سپس همین شیوه را بر روی دو سوم باقی‌مانده به کار می‌بریم. جستجو سه‌تایی نمومه‌ای از روش الگوریتم تقسیم و حل است(الگوریتم جستجو را ببینید.)Ternary search نمایه‌سازی در موتورهای جستجو
نمایه سازی شامل چندین تکنولوژی است، که پیاده‌سازی آنها معمولاً به عنوان اسرار شرکت‌ها حفظ می‌شود. [نیازمند منبع] توالی یابی نسل سوم
نشانگرهای اپی ژنتیکی تغییرات پایدار و بالقوه ارثی در مولکول DNA می‌باشند که در توالی آن نیستند. یک مثال متیلاسیون DNA در محل‌های CpG است که مشخص شده‌است بر بیان ژن تأثیر می‌گذارد. یک نمونه دیگر تغییرات هیستونی می‌باشد. نسل حاضر فناوری‌های توالی یابی برای تشخیص نشانگرهای اپی ژنتیکی به روش‌های آزمایشگاهی مانند توالی یابی ChIP متکی هستند. این روش‌ها شامل برچسب زدن به رشته DNA، شکستن و فیلتر کردن قطعاتی است که حاوی نشانگر هستند و به دنبال آن توالی یابی. توالی یابی نسل سوم ممکن است به دلیل سیگنال متمایز از چهار باز دیگر نوکلئوتیدی، شناسایی مستقیم این نشانگرها را ممکن سازد. [۶] بیشترین بهینگی (تبارزایی)
درستنمایی ماکزیمم یکی از معروفترین روش‌های جایگزین است. درستنمایی ماکزیمم هم مانند پارسیمنی یک معیار سنجش بهینگی است. به‌طور مکانیکی روش درستنمایی ماکزیمم همانند صرفه‌جویی درخت‌ها را بر اساس داده‌های کاراکتری امتیازدهی می‌کند و درخت با بهترین امتیاز انتخاب می‌شود. این روش یک روش آماری پارامتری است. این‌گونه متدها بالقوه قدرتمندتر از روش‌ها غیر پارامتری مثل پارسیمنی هستند، اما تنها وقتی این مطلب درست است که مدلی که استفاده شده‌است تقریب خوبی از پروسهٔ به وجود آمدن داده‌ها باشد. می‌توان گفت، درستنمایی ماکزیمم از نظر شهرت استفاده در دنباله-داده‌های نوکلئوتیدی و استنباط تبارزایشی بیزی، از پارسیمنی پیشی گرفته‌است. سیستم تشخیص چهره
الگوریتم‌های تشخیص را می‌توان به دو رویکرد اصلی تقسیم کرد: هندسی، ویژگی‌های متمایز را بررسی می‌کند، یا عکس متریک، که یک روش آماری است که یک تصویر را به مقادیر تقطیر می‌کند و مقادیر را با الگوها مقایسه می‌کند تا واریانس‌ها را از بین ببرد. برخی این الگوریتم‌ها را به دو دسته گسترده طبقه‌بندی می‌کنند: مدل‌های جامع و مبتنی بر ویژگی. اولی تلاش می‌کند تا صورت را به‌طور کامل تشخیص دهد در حالی که ویژگی مبتنی بر ویژگی‌ها به اجزایی تقسیم می‌شود مانند ویژگی‌ها و تجزیه و تحلیل هر یک از آنها و همچنین مکان مکانی آن با توجه به سایر ویژگی‌ها. کاربرد یادگیری ماشین در داده‌های پروتئومیک
از طرف دیگر، روش رایج‌تر در تحقیقات مربوط به کشف نشانگرهای زیستی، حذف همه متغیرهای مجموعه داده و سپس به‌کارگیری رویکردهای کاهش ابعاد است. چنین تلاش‌هایی اجازه می‌دهد تا واحدهای جرمی که در طبقه‌بندی تأثیرگذار هستند، آشکار شده و بقیه در پس‌زمینه باقی بمانند. همچنین کاهش ابعاد، برای اثرات متغیرهای بسیار همبسته، به عنوان یک ویژگی کلیدی داده‌های پروتئومی و ژنومی به‌حساب می‌آید. علاوه بر این، تحلیلگر ممکن است از یک روش ترکیبی برای انتخاب متغیر و کاهش ابعاد استفاده کند تا بتواند مجموعه‌ای از نشانگرهای زیستی را ارائه دهد که منجر به یک طبقه‌بندی با نتایج مناسب شود. با این حال، این تصمیم اغلب وابسته به رویکرد انتخابی تحلیلگران برای طبقه‌بندی است. رایانش شخصیت
محاسبات شخصیت سه مسأله اصلی مرتبط با شخصیت را بررسی می‌کند: تشخیص، درک و تلفیق خودکار شخصیت. "تشخیص خودکار شخصیت" به معنای استنباط تیپ شخصیتی فرد موردنظر با استفاده از ردپای دیجیتالی اوست؛ "درک خودکار شخصیت" به معنای نتیجه‌گیری دربارهٔ شخصیتی است که توسط ناظر به فرد مورد نظر بر اساس برخی رفتارهای مشهود وی نسبت داده می‌شود؛ "تلفیق خودکار شخصیت نیز" عبارت است از تولید سبک ظاهری یا رفتار شخصیت‌های مصنوعی در آواتارها و کارگزاران مجازی. تشخیص به کمک کامپیوتر
"ماشین بردار پشتیبان"، طبقه‌بندی است که در بیش از ۹۰٪ موارد برای تقطیع استفاده می‌شود. SVM، یک مدل یادگیری تحت نظارت از تکنیک‌های بازشناسی الگو است. الگوریتم آن از طریق ایجاد بزرگ‌ترین شکاف بین نمونه‌های داده عمل می‌کند. هدف، ایجاد بزرگترین شکاف بین این اجزا، به منظور حداقل کردن خطای طبقه‌بند است. الگوریتم SVM، جهت جدا کردن اطلاعات مربوط به رگ‌های خونی، بردارهای پشتیبانی ایجاد می‌کند که در محیطی نظارت شده، پیکسل‌های رگ‌ها را از سایر قسمت‌های تصویر تفکیک می‌کند. شناسایی رگ‌های خونی در تصاویر جدید، به روش مشابه و با استفاده از بردارهای پشتیبان انجام می‌شود. ترکیب این روش با سایر تکنیک‌های پیش پردازش، مانند فیلتر کانال سبز، صحت تشخیص رگ‌های خونی غیرطبیعی را بهبود می‌بخشد. برخی از مزایای SVM عبارتند از: محل اتصال دی‌ان‌ای
در آزمایشات زیست‌شناسی باکتری lambda و تنظیم اشریشیا وجود چیزهایی شبیه به محل‌های اتصال دی‌ان‌ای کشف شد. در نهایت محل‌های اتصال دی‌ان‌ای در هر دو سیستم با استفاده از روش‌های توالی یابی دی‌ان‌ای اثبات شد. پس از آن تعداد زیادی محل اتصال دی‌ان‌ای با استفاده از روش‌های تجربی متونع کشف شده‌است. روش‌های تجربی برای کشف و بررسی محل‌های اتصال دی‌ان‌ای برابر سنجش ردپای دی‌ان‌ای و سنجش تغییرات شیفت الکتروفورمیک(EMSA) می‌باشد. هرچند، توسعه آرای‌های دی‌ان‌ای و روش‌های سریع توالی یابی به روش‌های سریع و موازی برای پیدا کردن محل‌های اتصال منجر شده‌است. برای سنجش میزان وابستگی اتصال پروتئین و دیگر مولکول‌ها به محل اتصال روش بیوفزیکی Microscale Thermophoresis استفاده می‌شود. درون‌یابی خطی
درون یابی خطی در ریاضیات، روشی برای برازش منحنی با استفاده از چندجمله ای‌های خطی، برای ساخت نقاط داده جدید در محدوده داده‌های موجود گسسته می‌باشد. ابزارهای محاسباتی برای هوش مصنوعی
نوع مختلفی از جستجو در دهه ۱۹۹۰، بر اساس تئوری ریاضیات بهینه‌سازی، مورد توجه قرار گرفت. برای بسیاری از مشکلات، می‌توان جستجو را با نوعی حدس آغاز کرد و سپس حدس را به تدریج اصلاح کرد تا جایی که دیگر اصلاحاتی نتواند انجام شود. این الگوریتم‌ها را می‌توان به صورت کوهنوردی کور از تپه مشاهده کرد: ما جستجو را در یک نقطه تصادفی از چشم‌انداز آغاز می‌کنیم، و سپس، با پرش یا گام، حدس خود را در سربالایی حرکت می‌دهیم، تا اینکه به قله برسیم. سایر الگوریتم‌های بهینه‌سازی شبیه‌سازی بازپخت، جستجوی پرتو و بهینه‌سازی تصادفی هستند. رمزگذاری تفاضلی
برای هر کد مشخصی تفاوت داده‌ها باید با دقت انتخاب شوند تا حمله موفقیت‌آمیز باشد. یک آنالیز از الگوریتم داخلی انجام شده‌است و روش استاندارد دنبال کردن یک راه از محتمل‌ترین تفاوت‌ها بوسیلهٔ مراحل متفاوت کد نویسی است که یک "مشخصه دیفرانسیلی" نامیده می‌شود. آشکارساز لبه کنی
آشکارساز لبه کنی یک عملگر لبه یابی است که از یک الگوریتم چند مرحله ای برای یافتن دامنه وسیعی از لبه در تصویر استفاده می‌کند. این روش در سال ۱۹۸۶ توسط توسعه یافت. همچنین Canny یک تئوری محاسباتی لبه یابی ایجاد کرد که توضیح می‌دهد روش چگونه کار می‌کند. واقعیت افزوده
سیستم‌های واقعیت افزوده قابل حمل مدرن از حداقل یک تکنولوژی ردیابی استفاده می‌کنند: دوربین‌های دیجیتال یا سایر سنسورهای تصویری، شتاب‌سنجها، جی‌پی‌اس، ژیروسکوپ، قطب نمای جامد، RFID و سنسورهای بی‌سیم. این تکنولوژی‌ها با سطوح متفاوتی از صحت و دقت عرضه می‌شوند. موقعیت و جهت سر کاربر بیشترین اهمیت را دارد.دستگاه‌های معروف بازی، مانند پلی‌استیشن آی، کینکت، نینتندو ۳دی‌اس، پلی‌استیشن همراه، پلی‌استیشن ویتا و برخی از دستگاه‌های قابل حمل، از دوربین، برای افزودن گرافیک کامپیوتری بر روی تصاویر زنده استفاده می‌کنند. اکثر نرم‌افزارهای واقعیت افزوده از کارت‌های ویژه‌ای برای خواندن دقیق نقاط استفاده کرده و تصویر را رسم می‌کنند. مشخصه‌یابی
روش های فراصوت شامل: اصطلاح نمایه‌ای
اصطلاح نمایه‌ای یک اصطلاح موضوعی، عنوان موضوعی، یا توصیفگر، در بازیابی اطلاعات؛ یک اصطلاح است که خلاصه‌ای از موضوع یک سند را دربرمی گیرد. اصطلاحات نمایه‌ای واژگان کنترل شده برای کاربرد در رکوردهای کتابشناختی را تشکیل می‌دهند. آن‌ها بخش کامل واژگان کنترل شده کتابشناختی هستند، که کارکرد ویژه به وسیله مجموعه کتابخانه‌ها، سازماندهی و انتشار اسناد می‌باشد. آن‌ها کلیدواژه‌هایی برای بازیابی اسناد در یک سیستم اطلاعاتی، برای مثال، یک کاتالوگ یا یک موتور جستجو به کار گرفته‌اند. یک فرم محبوب کلیدواژگان در وب به صورت تگهایی هستند که به‌طور مستقیم قابل مشاهده است و می‌تواند توسط افراد غیر متخصص اختصاص داده شود. اصطلاحات نمایه‌ای می‌توانند شامل یک کلمه یا عبارت اصطلاح الفبایی بشود. آن‌ها به وسیله تجزیه و تحلیل سند به صورت دستی با نمایه سازی موضوع یا به صورت خودکار به نمایه سازی خودکار با روش‌های پیچیده‌تر استخراج کلید واژه ایجاد شده‌است. اصطلاحات نمایه می‌تواند یا از واژکان کنترل شده یا به‌طور آزادانه تعیین شده باشند. کلید واژه‌ها د یک نمایه جستجو ذخیره شده‌اند. کلمات رایج شبیه مقالات (a,an,the) و حروف ربط (and,or,but) به عنوان کلمات کلیدی در نظر گرفته نمی‌شوند زیزا آن‌ها ناکارآمد هستند. تقریباً هر سایت زبان انگلیسی در اینترنت مقاله دارد “the” و بنابراین آن هیچ حسی برای جستجوی آن ایجاد نمی‌کند. محبوب‌ترین موتور جستجو، گوگل کلمات متوقف مانند “the”و “a” را از نمایه‌هایش برای چندین سال حذف کرد، اما بعد از آن دوباره آن‌ها را معرفی کرد، ایجاد انواع خاصی از جستجوی دقیق دوباره ممکن است. اصطلاح «توصیفگر» توسط کالوین موئرز در سال ۱۹۴۸ ابداع شده بود. این به‌طور خاص دربارهٔ یک اصطلاح مقدم از یک تزاروس به کار رفته است. زبان ساده سیستم سازمان دانش (SKOS) یک راه برای بیان اصطلاحات نمایه با چارچوب توصیف منبع برای کاربرد در چارچوب توصیف منبع برای کاربرد در زمینه وب معنایی فراهم می‌آورد. درونیابی چند متغیره
دورنیابی پروسه ای برای پیدا کردن مقادیر تابع در نقاط ناشناخته، با استفاده از مقادیر تابع در نقاط شناخته شده‌است. روش‌های مختلفی برای درونیابی تاکنون شناخته شده‌است. ساده‌ترین روش، پیدا کردن اطلاعات نقطه ای بین دو نقطهٔ شناخته‌است در حالی که نرخ تغییر مقدار دو نقطه معین باشد. جستجوی بازه‌ای
جستجوی بازه‌ای و جستجوی بازه‌ای قائم، علاوه بر هندسهٔ محاسباتی، در سوالات بازه‌ای خصوصاً در پایگاه‌های داده کاربردهای فراوانی دارند. جستجوی بازه‌ای رنگی نیز در مسائل مبتنی بر داده‌های دسته‌بندی‌شده به‌کار می‌رود. برای مثال مشخص کردن سطرهایی از پایگاه دادهٔ حساب‌های بانکی با جستجوی بازه‌ای مدل می‌شود و مشخص کردن سطرهایی از پایگاه دادهٔ حساب‌های بانکی که متعلق به افراد بین سنین ۲۰ تا ۳۰ است و موجودی حساب آنها بین ۱۰۰۰ تا ۲۰۰۰ دلار است، با جستجوی بازه‌ای رنگی دوبعدی مدل می‌شود که سن و موجودی حساب این دو بعد می‌باشند. مکان‌یابی تسهیلات
اغلب مسائل مسیریابی خودرو، NP-hard هستند و به نظر می‌رسد که قابل حل در زمانی چندجمله‌ای نباشند. الگوریتم‌های تحقیقاتی ارائه شده برای VRP عموماً شامل روش‌های دقیق و الگوریتم‌های بهینه‌سازی هوشمند است. الگوریتم‌های دقیق شامل روش‌های شاخه و کران، متدهای برنامه‌ریزی پویا و مانند اینها هستند. مثلا، Nobert روش‌های پیشرو شاخه و کران چندگانه پیشرو را ابداع کرد. در مقابل، الگوریتم‌های تقریبی عمدتاً شامل روش‌های جست‌وجوی ممنوع و شبیه‌سازی حرارتی ، الگوریتم‌های ژنتیک بهینه‌سازی مورچگان و غیره است. یافت‌پذیری
یافت‌پذیری مستلزم "تعریف"، "تفکیک"، و "تفاوت" است. یافت‌پذیری هر موضوع یا هر شی خاص، تحت تأثیر خصوصیات آن است. در محیط فیزیکی، خصوصیاتی چون اندازه، شکل، رنگ، و موقعیت، موجب تفکیک‌شدن اشیاء می‌شوند. در محیط مجازی (مانند اینترنت)، از کلمات برای ایجاد تمایز استفاده می‌شود (مانند برچسب‌ها، عناوین پیوندها، و کلمات کلیدی). تعیین ساختار ژنتیکی
روش‌هایی که در تعیین ساختار ژنتیکی مورد استفاده قرار می‌گیرند شامل شناسایی چند شکلی طولی قطعات حاصل از آنزیم‌های محدودکننده DNA ژنومی (RFLPI)، تشخیص چند شکلی تکثیر شده تصادفی DNA ژنومی (RAPD)، تشخیص چند شکلی طول قطعهٔ تکثیرشده (AFLPD)، واکنش زنجیره‌ای پلیمراز (PCR)، تعیین توالی DNA، کاوشگرهای الیگونوکلئوتیدی خاص آلل (ASO)، و هیبرید شدن به میکروآرایه‌های DNA یا beads DNA می‌باشد. دسته‌نما
چندین الگوریتم برای مشخص کردن بهترین کلادوگرام وجود دارد. بیشتر الگوریتم‌ها یک metric را برای اندازه‌گیری اینکه چقدر یک کلادوگرام با داده‌هایش پایدار می‌باشد را اندازه‌گیری می‌نماید. بیشتر الگوریتم‌های کلادوگرام تکنیک‌های ریاضی optimization وminimization را استفاده می‌نمایند. در حالت معمول الگوریتم‌های تولید کلادوگرام بایستی به صورت برنامه‌های کامپیوتری اجرا گردند، اگرچه تعدادی از الگوریتم‌ها می‌توانند به صورت دستی هنگامی که تعداد داده بدیهی می‌باشند بدست آیند. تعدادی از الگوریتم‌ها وقتی که داده‌های کامپیوتری مولکولی (DNA,RNA) می‌باشند مفید هستند؛ و تعدادی هنگامی که داده‌های کاراکتری مورفولوژیک هستند مفید می‌باشند؛ و بعضی دیگر از الگوریتم‌ها هنگامی که داده‌ها به صورت مولکولی یا مورفولوژی می‌باشند مفید هستند. الگوریتم‌ها برای کلادوگرام کمترین مربعات، اتصال-همسایگی، تیغ اوکام، درست‌نمایی بیشینه، واستنباط بیزی را شامل می‌باشند. بیولوژیست‌ها اکثر مواقع اصطلاح تیغ اوکام را برای یک نوع مشخص از الگوریتم‌های تولید کلادوگرام و گاهی اوقات به عنوان یک واژه جامع برای تمام الگوریتم‌های کلادوگرام استفاده می‌شود. الگوریتم‌هایی که وظایف بهینه‌سازی را انجام می‌دهند (همانند ایجاد کلادوگرام‌ها) می‌توانند حساس به اندازه داده‌های ورودی (لیست گونه‌ها و کاراکتر هایشان) که نمایش داده شده‌است باشند. واردکردن ورودی در واحدهای زمانی متفاوت می‌تواند منجر به این گردد که الگوریتم‌های مشابه بهترین کلادوگرام‌ها ی متفاوت را تولید نمایند. در این حالت کاربر بایستی ورودی را در واحدهای زمانی متفاوت وارد نماید و نتایج را مقایسه کند. استفاده از داده متفاوت روی داده یکسان می‌تواند گاهی بهترین کلادوگرام‌های متفاوت را تولید نماید، زیرا ممکن است هر کدام تعریف مشخصی از بهترین را داشته باشند. بعلت تعداد نجومی از کلادوگرام‌های ممکن، الگوریتم‌ها نمی‌توانند گارانتی کنند که جواب در کل بهترین جواب می‌باشد. یک کلادوگرام غیر بهینه اگر برنامه روی یک مینیمم محلی در عوض مینیمم سراسری قرارداده شده باشد انتخاب گردد. برای حل کردن این مسئله تعدادی از الگوریتم‌های کلادوگرام رویکرد الگوریتم تبرید شبیه‌سازی شده را استفاده می‌کنند. توالی‌یابی
انواع متنوعی از توالی یابی وجود دارد که عبارتند از: توالی DNA فرآیند تعیین ترتیب نوکلئوتیدها در یک قطعه دی‌ان‌ای داده شده‌است. تاکنون بیشتر از روشی که فردریک سنگر ابداع کرده‌است، استفاده شده‌است. در این تکنیک از لایه های نوکئوتیدی اصلاح شده به کمک خاتمه توالی خاص، بهره گرفته شده‌است. البته روش های جدید دیگری همانند تکنیک پیروسکوکن نیز مورد استفاده قرار گرفته‌است.  درحال حاضر به کمک روش سنگر، داده های زیادی تولید شده‌است که در دسترس قرار دارند. در یکبار اجرا ژنوم باکتری توالی یابی می‌شود. همچنین ژنوم فردی به نام جیمز واتسون به کمک این روش توالی یابی شده‌است. توالی DNA، اطلاعات مهم و ضروری برای ادامه حیات و تولید‌مثل موجودات را رمز میکند. بنابراین توالی‌یابی DNA موجودات برای پی بردن به چرایی و چگونگی برخی اتفاقات در حیات موجود زنده و تولید مثل آن ها، بسیار حائز اهمیت و مورد استفاده‌است. بطور مثال در داروسازی، کمک اطلاعات استخراج شده از دی‌ان‌ای، بسیاری از بیماری های ژنتیکی تشخیص داده و به درمان آن نیز کمک میکند. همچنین تحقیق و مطالعه عوامل بیماری‌زا نیز در درمان بیماری‌های واگیردار موثر خواهدبود. رشته بیوتکنولوژی که یک رشته نسبتا جدید است به این مسائل میپردازد. کارلسون پیش بینی کرد سرعت دو برابر شدن فناوری توالی یابی حداقل به اندازه قانون مور خواهد بود. منحنی کارلسون کاهش هزینه و افزایش کارایی با سرعت زیاد در تکنیک های توالی یابی نشان میدهد. شناسایی و عیب‌زدایی
شناسایی و عیب‌زدایی شکل خاصی از حل مسئله است که غالباً برای تعمیر محصولات یا فرآیندهای مشکل‌دار استفاده می‌شود. این روش یک راه منطقی و قاعده‌دار برای پیدا کردن اصل مشکل و سپس رفع آن است. ترابلشوتینگ برای مدیریت و توسعه سامانه پیچیده که در آن‌ها دلایل و حالت‌های به وجود آمدن عیب زیاد است استفاده بسیاری دارد. از جاهایی که از این روش حل مسئله زیاد استفاده می‌کنند می‌توان به مهندسی، مدیریت سیستم، الکترونیک و صنعت خودروسازی اشاره کرد. مدل مارکوف پنهان
در حالت کلی شناسایی واحدهای گفتاری جدا از هم به کاربردی اطلاق می‌شود که در آن یک کلمه، یک زیر کلمه یا دنباله‌ای از کلمات به صورت جداگانه و به تنهایی شناسایی شود. باید توجه داشت که این تعریف با مسئله شناسایی گفتار گسسته که در آن گفتار به صورت گسسته بیان می‌شود متفاوت است. در این بین شناسایی کلمات جداگانه کاربرد بیشتری به نسبت دو مورد دیگر دارد و دو مورد دیگر بیشتر در عرصه مطالعات تئوری مورد بررسی قرار می‌گیرند. برای این کاربرد راه حلهای مختلفی وجود دارد زیرا معیارهای بهینه‌سازی متفاوتی را برای این منظور معرفی شده‌است و الگوریتمهای پیاده‌سازی شده مختلفی نیز برای هر معیار موجود است. این مسئله را از دو جنبه آموزش و شناسایی مورد بررسی قرار می‌دهیم. داده‌کاوی
داده کاوی به بهره‌گیری از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور کشف الگوها و روابط معتبری که تاکنون ناشناخته بوده‌اند اطلاق می‌شود. این ابزارها ممکن است مدل‌های آماری، الگوریتم‌های ریاضی و روش‌های یاد گیرنده (Machine Learning Methods) باشند که کار این خود را به صورت خودکار و بر اساس تجربه‌ای که از طریق شبکه‌های عصبی (Neural Networks) یا درخت‌های تصمیم‌گیری (Decision Trees) به دست می‌آورند بهبود می‌بخشد. داده کاوی منحصر به گردآوری و مدیریت داده‌ها نبوده و تجزیه و تحلیل اطلاعات و پیش‌بینی را نیز شامل می‌شود برنامه‌های کاربردی که با بررسی فایل‌های متن یا چند رسانه‌ای به کاوش داده‌ها می‌پردازند پارامترهای گوناگونی را در نظر می‌گیرد که عبارت اند از: برنامه‌های کاربردی که در زمینه تجزیه و تحلیل اطلاعات به کار می‌روند از امکاناتی چون پرس و جوی ساخت یافته (Structured query) که در بسیاری از بانک‌های اطلاعاتی یافت می‌شود و از ابزارهای تجزیه و تحلیل آماری برخوردارند اما برنامه‌های مربوط به داده کاوی در عین برخورداری از این قابلیت‌ها از نظر نوع با آن‌ها تفاوت دارند. بسیاری از ابزارهای ساده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها روشی بر پایه راستی آزمایی (verification) را به کار می‌برند که در آن فرضیه‌ای بسط داده شده آنگاه داده‌ها برای تأیید یا رد آن بررسی می‌شوند. به‌طور مثال ممکن است این نظریه مطرح شود که فردی که یک چکش خریده حتماً یک بسته میخ هم خواهد خرید. کارایی این روش به میزان خلاقیت کاربر برای ارائه فرضیه‌های متنوع و همچنین ساختار برنامه بکار رفته بستگی دارد. در مقابل در داده کاوی روش‌هایی برای کشف روابط بکار برده می‌شوند و به کمک الگوریتم‌هایی روابط چند بعدی بین داده‌ها تشخیص داده شده و آن‌هایی که یکتا (unique) یا رایج هستند شناسایی می‌شوند. به‌طور مثال در یک فروشگاه سخت‌افزار ممکن است بین خرید ابزار توسط مشتریان با تملک خانه شخصی یا نوع خودرو، سن، شغل، میزان درآمد یا فاصله محل اقامت آن‌ها با فروشگاه رابطه‌ای برقرار شود. نمایه‌سازی در موتورهای جستجو
•شامل صدها یا هزاران کلمه که در یک بخش است کهبر روی صفحه کامپیوتر قابل مشاهده نیست، اما با استفاده از تحلیل فرمت برای نمایه ساز قابل مشاهده است، (به عنوان مثال برچسب پنهان [["div"]] در [[HTML]] ، که ممکن است استفاده از ترکیب [[CSS]] یا [[جاوا اسکریپت]] برای اجرای آن است. یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
این تکنولوژی به‌طور ویژه برای نظارت بر بیان ژن‌های یک ژنوم به منظور تشخیص انواع مختلف سرطان استفاده می‌شود. یکی از مهمترین مسئله‌ها در این عرصه تشخیص ژن‌هایی است که بیان شده‌اند. حجم بالای داده و وجود داده‌های بی‌ربط، این مسئله را سخت‌تر می‌کند. روش‌های دسته‌بندی در یادگیری ماشین مانند شبکهٔ تابع پایه شعاعی، یادگیری عمیق، دسته‌بندی‌کنندهٔ بیزی، درخت تصمیم و جنگل تصادفی در این مسئله استفاده می‌شوند. تقریب میدان متوسط
از آنجایی که متغیرهای پنهان به‌ هم وابسته هستند، عموما این تقریب مقدار دقیق توزیع پیشین را نمی‌دهد. به طور مثال در بیزین‌ها (ترکیبی از چندین مدل گوسی) همه‌ی برچسب‌های خوشه‌ها به یکدیگر وابسته هستند. در مرحله‌ی بینه‌سازی در ابتدا هر (q(z تخمین زده می‌شود، این در حالی است که بقیه‌ی متغیرها ثابت فرض شده‌اند. برای تخمین معمولا از روش بهینه‌سازی هم‌پایه‌ی صعودی (به انگلیسی: coordinate ascent optimization) استفاده می‌شود. اما می‌توان از روش‌های دیگری مانند گرادیان نزولی نیز استفاده کرد. برای این کار باید مراحل زیر انجام شود: تشخیص به کمک کامپیوتر
معمولاً سیستم‌های شناسایی کامپیوتری (CADe) به نشانه گذاری ساختارها و بخش‌های مشکوک منحصر می‌شوند. سیستم‌های تشخیص کامپیوتری (CADx)، ساختارهای مشکوک را ارزیابی می‌کنند. برای مثال، در ماموگرافی، CAD، خوشه‌های microcalcification و ساختارهای پرچگال (hyperdense) را در بافت نرم علامت گذاری می‌کند که به رادیولوژیست امکان نتیجه‌گیری در مورد شرایط آسیب‌شناسی را می‌دهد. یکی دیگر از کاربردها، CADq است که اطلاعاتی همچون اندازه تومور یا رفتار تومور در برابر جذب متوسط را کمی می‌کند. (Computer-aided simple triage: CAST) یکی دیگر از انواع CAD است که عمل تفسیر اولیه تمام خودکار و رده‌بندی مطالعات به دسته‌های معنی دار (برای مثال مثبت و منفی) را انجام می‌دهد. از CAST تنها می‌توان در تصاویر تشخیصی اورژانسی، که به تشخیص فوری شرایط بحرانی و تهدیدکننده زندگی نیاز داریم، استفاده کرد. استخوان مصنوعی
روش‌های همگن سازی میکرومکانیکی نیز مانند روش تخمین رقیق در اصل برای مواد کامپوزیتی پیشنهاد شده‌اند، اما می‌توان از آنها برای محاسبه خواص مکانیکی مواد متخلخل نیز استفاده کرد. نکته‌ای که در مورد این روش‌ها باید بدان توجه شود آن است که در اینجا، برخلاف روشهای یپیشین، تنها خواص مکانیکی مؤثر ماده متخلخل بهدست نمی‌آید، بلکه این روش‌ها امکان محاسبه کامل ماتریس سفتی ماده را فراهم می‌آورند. برخلاف اکثر روش‌های مورد بررسی قرار گرفته، در اینجا تأثیر شکل ذرات (حفره‌ها) نیز در بهدست آوردن خواص به خوبی لحاظ می‌شود. روش‌های خودسازگاری و موری- تاناکا از جمله مهمترین روش‌های همگنسازی میکرومکانیکی است. تشخیص دست خط
هدف از پیش پردازش دور انداختن اطلاعات نامربوط در داده‌های ورودی است که می‌تواند بر شناخت تأثیر منفی بگذارد. [۳] این مربوط به سرعت و دقت است. پیش پردازش معمولاً از باریک سازی، عادی سازی، نمونه برداری، صاف کردن و جابجایی تشکیل می‌شود. [۴] مرحله دوم استخراج ویژگی است. از قسمت بردار دو یا چند بعدی دریافت شده از الگوریتم‌های پیش پردازش، داده‌های بعدی بالاتر استخراج می‌شوند. هدف از این مرحله برجسته کردن اطلاعات مهم برای مدل شناخت است. این داده‌ها ممکن است شامل اطلاعاتی مانند فشار قلم، سرعت یا تغییر جهت نوشتن باشد. آخرین مرحله بزرگ طبقه‌بندی است. در این مرحله از مدلهای مختلفی برای نقشه‌برداری از ویژگیهای استخراج شده در کلاسهای مختلف و در نتیجه شناسایی کاراکترها یا کلماتی که ویژگیها نشان می‌دهند استفاده می‌شود. بازاریابی عصبی
با ردیاب چشم که یکی از مهمترین ابزارهای بازاریابی عصبی می‌باشد می‌توان اثربخشی تبلیغات را به لحاظ بصری بالا برد. همچنین از طریق الکتروانسفالوگرافی و رمزگشایی چهره می‌توان شناسایی دقیقی از عناصر هیجانی مصرف‌کنندگان داشت. ابزارهای بازاریابی عصبی با توجه به دقت بالا و قدرت تفکیک‌پذیری این امکان را به محققین می‌دهند تا با توجه به هر متغیری بتوان تأثیر آن را بر مصرف‌کنندگان از طریق موقعیت‌یابی عصبی کشف نمود. نمایه‌سازی در موتورهای جستجو
بر خلاف موتورهای کاوش و راهنماهای منفرد، ابر موتورهای کاوش خود پایگاه اطلاعاتی ندارند و به جمع‌آوری و جستجوی صفحات وب از طریق روبات‌ها نمی‌پردازند. کاری که ابر موتورهای کاوش می‌کنند، فرستادن همزمان واژه (های) جستجو به پایگاه چند موتور کاوش یا راهنمای منفرد در [[شبکه جهانی وب]] است. به‌طور مثال از طریق [[ابر موتور کاوش متاکراولر،]] می‌توان از طریق واسط جستجوی واحد، به‌طور همزمان در پایگاه ۱۳ موتور کاوش منفرد به جستجو پرداخت. در بیانی کلی می‌توان گفت که در حوزه فناوری ذخیره و بازیابی اطلاعات در وب رویکردهای نمایه‌سازی متفاوتی وجود دارد از جمله نمایه‌سازی محتوا محوری (بر مبنای کلید واژه‌های متن)، استناد محوری (مبتنی بر تحلیل پیوندها)، معنا محوری (توجه به مفاهیم انتزاعی). هر کدام از این رویکردها مزایا و معایبی دارند که توجه به آن‌ها در جامعیت و مانعیت اطلاعات تأثیرگذار است. دسته‌نما
کاراکترهای استفاده‌شده برای ایجاد یک کلادوگرام می‌توانند به‌طور کلی در هر یک از مورفولوژی‌ها سازمان‌دهی شوند (synapsid skull، warm blooded، notochord، unicellular، غیره) یا مولکولی (DNA، RNA، یا دیگر اطلاعات ژنتیکی). قبل از ظهور دنباله‌های DNA تمام آنالیزهای کلادوگرام داده‌های مورفولوژی را استفاده می‌کردند. همان‌طور که تعیین توالی دی‌ان‌ای ارزان‌تر و ساده‌تر گردید، فیلوژنتیک ملکولی روش مشهورتر و مشهورتری برای ایجاد تکامل نژادی شد. با استفاده از معیار پارسیمونی که یکی از چندین روش برای پی بردن به تکامل نژادی از داده‌های مولکولی می‌باشد. درست‌نمایی بیشینه واستنباط بیزی، که مدل‌های صریحی از تکامل دنباله تأسیس می‌کنند، روش‌های non-Hennigian برای ارزیابی داده‌ها ای دنباله می‌باشند. روش‌های قدرتمند دیگر از تکامل نژادی با استفاده از ژنوم retrotransposon marker می‌باشد که به مسئلهٔ reversion که داده‌های دنباله را مبتلا می‌کند کمتر مستعد می‌باشد. آن‌ها به صورت معمول فرض می‌شوند که وقوع کمتری از تشابه ساختمانی دارند زیرا سابقاً تصور می‌شد که اجتماعشان با ژنوم‌ها کاملاً تصادفی است. بهر حال لااقل بنظر می‌رسد در بعضی مواقع این چنین نمی‌باشد. بصورت مطلوب، مورفولوژی، مولکولی و دیگر فیلوژن‌های ممکن باید درون یک آنالیز از "total evidence" ترکیب شوند: تمام آن‌ها منابع ذاتی متفاوتی از خطاها دارند. برای نمونه همگرایی کاراکتر (فرگشت همگرا) در داده‌های مورفولوژی نسبت به داده‌های دنباله مولکولی معمول‌تر است، اما معکوس کاراکتر که غیرقابل فهم هستند در حروف معمول‌ترند (ببینید long branch attraction را). تشابه ساختمانی مورفولوژیکی می‌تواند به‌طور معمول همینطور تشخیص داده شود. اگر وضعیت کاراکترها با جزئیات تعریف شده باشد. محققان باید تصمیم بگیرند که حالت کاراکتر باید قبل از آخرین جد مشترک از گروه گونه‌ها باشد ("plesiomorphies") یا اینکه در آخرین جد مشترک نمایش داده شوند ("synapomorphies")، و بنابراین توسط یکی یا بیشتر از "outgroups"‌ها انجام گیرد. انتخاب یکی از outgroupها یکی از مراحل اساسی در آنالیز کلادیستیک می‌باشد، زیرا outgroupهای متفاوت می‌توانند درخت‌هایی با توپولوژی‌های بسیار متفاوت تولید کنند. الگوریتم جستجوی محلی (بهینه‌سازی)
در علم کامپیوتر، جستجوی محلی یک روش فرا ابتکاری برای حل مسائل بهینه‌سازی سخت، به صورت محاسباتی می‌باشد. جستجوی محلی می‌تواند در مسائلی مورد استفاده قرار گیرد که می‌تواند به عنوان یافتن راه حلی برای حداکثر رساندن یک معیار در میان تعدادی از راه حل‌های پیش رو، مطرح شود. الگوریتم‌های جستجوی محلی از یک راه حل به راه حل دیگر در فضایی از راه حل‌های پیش رو (فضای جستجو) با استفاده از تغییرات محدود حرکت می‌کنند تا یک راه حل به نظر مطلوب یافت شود یا یک زمانی سپری شود. الگوریتم‌های جستجوی محلی در تعداد زیادی از مسائل سخت محاسباتی، از جمله مسائلی از علم کامپیوتر (مخصوصا هوش مصنوعی)، ریاضیات، تحقیق در عملیات، مهندسی، بیو انفورماتیک به‌طور گسترده به کار می‌رود. نمونه‌های از الگوریتم‌های جستجوی محلی، الگوریتم‌های WalkSAT و الگوریتم 2-opt برای مسئله فروشنده دوره گرد می‌باشد. نمایه‌سازی همارا
مطابق این سیستم مدارکی که باید نمایه شود، اول به ترتیب خاصی شماره‌گذاری می‌شود و آنگاه مورد بررسی قرار می‌گیرد و موضوع آن به‌طور متوسط با حدود ۷ تا ۱۵ تکواژه توصیف می‌شود. سپس زیر هر تکواژه شماره ثبت مدرک قید می‌گردد. کسی که بخواهد موضوعی چند واژه‌ای را جستجو نماید باید تمام تکواژه‌های مربوط به موضوعش را پیدا کند و شماره‌های ثبت مدارک را باهم منطبق نماید. مدارکی که شماره آن‌ها زیر تمام تکواژه‌ها ثبت شده باشد، مدارک مربوط به موضوع مورد نظر جوینده می‌باشند؛ بنابراین مرحله انطباق یا همارایی تکواژه‌ها در مرحله جستجو صورت می‌گیرد. وجه تسمیه این روش نمایه‌سازی هم ظاهراً در همین خاصیت همارایی است. آشکارساز لبه کنی
در بین متدهای لبه یابی توسعه یافته تا کنون، الگوریتم آشکارساز لبه Canny یکی از روش‌های تعریف شده به‌طور دقیقی است که آشکارسازی خوب و قابل اعتمادی را فراهم می‌کند. به دلیل بهینه بودن آن برای تحقق ۳ معیار لبه یابی وسادگی فرایند پیاده‌سازی، این روش یکی از محبوبترین الگوریتم‌ها برای آشکارسازی لبه است. ساختار جامعه
علیرغم اشکالات شناخته شده، حداکثر سازی مدولار یکی از روش های پرکاربرد برای شناسایی جامعه است. پیمانه ای بودن عملکرد مفیدی است که کیفیت یک تقسیم خاص از یک شبکه را به جوامع اندازه‌گیری می‌کند. این روش با جستجو در بخش های احتمالی یک شبکه برای یک یا چند مورد که دارای مادولاریسیون خاصی هستند جوامع را تشخیص می دهد. از آنجا که جستجوی جامع و کامل در تمام بخشهای ممکن معمولاً غیر ممکن میباشد، الگوریتم‌های تجربی مبتنی بر روش‌های بهینه‌سازی تقریبی مانند الگوریتم‌های حریصانه، تبرید شبیه‌سازی شده، یا بهینه‌سازی طیفی، با رویکردهای مختلفی که تعادل بین سرعت و دقت مختلف را ارایه می‌دهند.. یک رویکرد محبوب این روش، متد لوین است که با تکرار جوامع محلی را بهینه می‌کند تا زمانی که واحد پیمانه‌ای جهانی دیگر نمی‌تواند به طور همزمان با اختلالات موجود در وضعیت فعلی جامعه بهبود یابد. الگوریتمی که از طرح RenEEL استفاده می کند و نمونه ای از الگوی یادگیری گروه فوق العاده (EEL) است، در حال حاضر بهترین الگوریتم حداکثر سازی مدولار است. نمایه‌سازی معنایی نهان
از این روش برای پردازش زبان‌های طبیعی استفاده می‌شود. از نمایه‌سازی معنایی نهان در کارهای مختلفی در زمینهٔ دریافت و آنالیز متن از جمله در ارزیابی خودکار انشاها استفاده شده است. در سامانه‌های دریافت اطلاعات اینچنینی، وظیفهٔ اصلی سامانه این است که با بررسی ساختار معنایی سند، معانی اصطلاحات و واژه‌ها را در آن زمینه مشخص کند. برای نمونه اگر شخصی به دنبال عبارت «درگیری‌های خاورمیانه» می‌گردد، سامانه تشخیص می‌دهد که احتمالاً سندی با عنوان «جنگ عراق» برای او مفید خواهد بود، زیرا جنگ هم‌معنی درگیری است و عراق در خاورمیانه قرار دارد. بسیاری از سامانه‌های دریافت متن بر پایهٔ دریافت معانی از منابع خارجی استوارند اما در ال‌اس‌آی از منابع خارجی استفاده نمی‌شود، به جای آن از معنای نهفته در متن سندها بهره می‌گیرند، یعنی معنی هر واژه بر پایهٔ چهارچوب‌هایی که در آن استفاده شده است تعریف می‌شود و همچنین هر سند معنایش را از مجموعهٔ واژه‌های به کار رفته در آن سند می‌گیرد. برای اینکه این روش به خوبی کار کند لازم است سامانه به حجم بزرگی از سندها که در آن‌ها اصطلاحات مرتبط در سندهای مختلف در چهارچوب‌های مختلف به کار رفته باشند دسترسی داشته باشد. مزیت این روش این است که دیگر نیازی به استفاده از تعاریف منابع خارجی جهت پرس‌وجو در یک سند نخواهد بود. مزیت دیگر ال‌اس‌آی این است که به وسیلهٔ روش‌های ریاضی می‌توان آن را پیاده‌سازی نمود. سامانه مکانیابی بلادرنگ
ساده‌ترین حالت پیاده‌سازی موقعیت‌یابی نقاط کلیدی، دریافت سیگنال‌های برد کوتاه از تگ‌های در حال حرکت توسط یک قرائتگر (reader) مشخص در شبکه است؛ بنابراین تعیین موقعیت با نزدیک شدن تگ و قرائتگر اتفاق می‌افتد. یا در حالتی دیگر، سیگنال شاخص دریافتی از فرستنده‌ای که وظیفه نشان دادن نقطه‌ای خاص را دارد به وسیلهٔ تگ در حال حرکت دریافت شده و از طریق یک کانال ارتباطی به پردازشگر تعیین موقعیت ارسال گردد. میزان دقت در این حالت به صورت یک کره محاط بر نقطه کلیدی، که ابعاد آن با برد دریافتی گیرنده/فرستنده مشخص می‌شود، تعریف می‌شود. استفاده از آنتن‌های جهت دار یا بکارگیری تکنولوژیهایی مانند فروسرخ و فراصوت که محدود به دیوارهای اتاق می‌شوند، در تعیین موقعیت در فضایی با اشکال هندسی مختلف کمک خواهد کرد. یادگیری ماشین اتوماتیک
در یک زیر مجموعه از ویژگی‌ها را از روی مجموعه اصلی ویژگی‌ها با کاهش ویژگی‌های نامربوط یا تکراری انتخاب می‌شود و با این کار تلاش می شودکه مدل را ساده‌تر شود تا از بیش برازش جلوگیری کرده و کارایی مدل را بهتر شود. از جمله روش‌ها برای جستجوی ویژگی‌ها استفاده از روش‌های جستجوی اول سطح و اول بهترین و همین‌طور الگوریتم‌های شبیه‌سازی و الگوریتم‌های ژنتیک است. تقسیم بندی ، هدف گذاری ، موقعیت یابی در بازاریابی یا STP
موقعیت یابی آخرین مرحله در فرایند 'STP' است و بر نحوه نگرش نهایی مشتری به محصول یا خدمات شما در مقایسه با رقبای شما متمرکز است و در به دست آوردن مزیت رقابتی در بازار مهم است. بنابراین ، تصورات مشتری تأثیر بسزایی در موقعیت یابی برندها در بازار دارد. سه نوع موقعیت یابی وجود دارد که در موقعیت یابی نام تجاری برای مزیت رقابتی مهم است. اینها موقعیت یابی عملکردی ، موقعیت نمادین و موقعیت یابی تجربی هستند. موقعیت یابی عملکردی بر جنبه هایی از محصولات یا خدمات متمرکز است که می تواند نیازها یا خواسته های مصرف کنندگان را برآورده سازد. موقعیت یابی نمادین بر اساس ویژگی های نام تجاری است که عزت نفس مشتریان را برآورده می کند. موقعیت یابی تجربی بر اساس ویژگی های مارک هایی است که ارتباط حسی یا احساسی با مشتریان را تحریک می کند. ترکیبی از این سه عامل کلیدی برای موقعیت یابی نام تجاری در مزیت رقابتی برای رقابت فوری آن است. [5] به طور کلی ، موقعیت یابی باید ارزش بهتری نسبت به رقبا داشته باشد و این تمایز را به شیوه ای موثر به مصرف کننده منتقل کند هوش مصنوعی نمادین
ماشین‌ها در ابتدا برای فرموله کردن خروجی‌ها بر اساس ورودی‌هایی که با نمادها نشان داده می‌شدند، طراحی شدند. نمادها هنگامی استفاده می‌شوند که ورودی مشخص و قطعی باشد. اما وقتی عدم قطعیت وجود داشته باشد، مانند پیش‌بینی‌ها، نمایش با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی انجام می‌شود. اخیراً تلاش‌هایی برای ادغام رویکردهای هوش مصنوعی نمادین و پیوندگرا تحت عنوان محاسبات عصبی-نمادین صورت گرفته‌است. همان‌طور که لسلی والینت و بسیاری دیگر بحث کرده‌اند، ساخت مؤثر مدل‌های شناختی محاسباتی غنی، ترکیبی از مدل‌های یادگیری ماشین و استدلال نمادین را می‌طلبد. تعیین هاپلوتایپ کل ژنوم با استفاده از میکروفلوییدی
،رایندی برای شناسایی کروموزومهای همولوگ است. روشهای مورد استفاده در phasing  شامل آنالیز شجره، allele-specific PCR, linkage emulsion PCR haplotype analysis, polony PCR, sperm typing, bacterial artificial chromosome cloning, construction of somatic cell hybrids, atomic force microscopy, among others. polony PCR و رشوهای کامپیوتری مانند computational inference می‌باشد . تعیین فنوتیپ دی‌ان‌ای
روش‌های تعیین تبار زیست جغرافیایی درون جامعه ژنتیکی بسیار توسعه یافته‌اند، از آنجایی که کلید مرحلهٔ کنترل کیفی GWAS است. این رویکردها معمولاً از خوشه بندی ژنتیک انسانی در سراسر ژنوم و/ یا تحلیل مولفه‌های اصلی (Principal Component Analysis - PCA) برای مقایسهٔ خصوصیات جدید با افراد منتخب با دودمان شناخته شده‌استفاده می‌کنند، مانند پروژه HapMap بین‌المللی یا پروژه ژنوم ۱۰۰۰. روش دیگر، سنجش نشان گرهای اطلاعاتی تباری (AIMs= ancestry informative markers) است که در این روش پلی مورفیسم‌های تک نوکلئوتیدی است که از نظر فراوانی در میان جمعیت‌های عمدهٔ انسانی متفاوتند. نمایه‌سازی در موتورهای جستجو
کلمات موجود به نام نشانه‌ها هستند و بنابراین، در زمینه نمایه سازی موتورهای جستجو و پردازش زبان طبیعی، تجزیه به‌طور معمول به عنوان رمزگذاری شناخته می‌شود و همچنین گاهی اوقات به نام کلمه ابهام زدایی مرز، برچسب زدن، تقسیم‌بندی متن، تجزیه و تحلیل محتوای، تجزیه و تحلیل متن، متن کاوی، تطابق نسل، تقسیم‌بندی سخنرانی، لغو کردن، یا تجزیه و تحلیل واژگانی، اصطلاحات «نمایه سازی»، «تجزیه و تحلیل» و «تقسیم بندی» به صورت متغیر در شعار شرکت استفاده می‌شوند. نمایه‌سازی در موتورهای جستجو
"نمایه‌سازی در موتورهای جستجو"' به مرحله‌ای گفته می‌شود که ربات‌ها وب‌سایت‌ها را توسط آن شناسائی می‌کنند. "نمایه‌سازی در موتورهای جستجو"' به مرحله‌ای گفته می‌شود که ربات‌ها وب‌سایت‌ها را توسط آن شناسائی می‌کنند. به‌طور کلی، همهٔ موتورهای جستجوگر، فرایند جستجو و بازیابی اطلاعات را از طریق برقراری ارتباط میان سه جزء اصلی تشکیل دهندهٔ خود یعنی ربات‌ها، [[پایگاه اطلاعاتی]] و نرم‌افزار بازیابی اطلاعات انجام می‌دهند. مهم‌ترین مراحل این فرایند عبارت است از:راهنماهای موضوعی وب، پایگاه‌هایی هستند که اطلاعات صفحات یا سایت‌های وب منتخب را توسط نیروی انسانی در پایگاه خود نمایه می‌کنند. در راهنماهای موضوعی وب، فرایند شناسایی، بررسی، تجزیه تحلیل، ارزیابی و نمایه‌سازی صفحات یا سایت‌های وب توسط نیروی انسانی و بر اساس معیارهای از پیش تهیه شده انجام می‌شود. از آنجایی که فرایند نمایه‌سازی و تجزیه و تحلیل [[صفحات وب]] توسط نیروی انسانی متخصص انجام می‌گیرد، اطلاعات نمایه شده در پایگاه راهنمای موضوعی وب از کیفیت بالاتری نسبت به موتورهای کاوش برخوردار است. علاوه بر این، رویکرد نمایه‌سازی انسانی در راهنماهای وب، سبب شده‌است که آن‌ها نسبت به موتورهای کاوش که فرایند گردآوری اطلاعات در آن‌ها به صورت خودکار و ماشینی صورت می‌گیرد، از [[ریزش کاذب]] بسیار کمتری برخوردار باشند. نمایه‌سازی در موتورهای جستجو
هدف اصلی اصطلاح‌نامه کمک به بازیابی اطلاعات و همچنین فراهم کردن امکان تولید فهرست‌های کلید واژه‌ای است. تهیه‌کنندگان پایگاه‌های اطلاعاتی از اصطلاح‌نامه در [[چکیده نویسی]] و نمایه‌سازی رایانه‌ای و کاربران نیز برای بازیابی اطلاعات استفاده می‌کنند، و به این وسیله با ایجاد درکی مشترک از اصطلاح‌های حوزه‌های مختلف به افزایش ربط در بازیابی یاری می‌رسانند. اصطلاح‌نامه با ایجاد رابطه میان اصطلاح‌های مرجح و نامرجح و مدخل قرار دادن اصطلاح مرجح و تدوین نظام ارجاع‌ها و هدایت جستجوگر از واژگان نامرجح به مرجح، امکان بازیابی مدارک را به وجود می‌آورد.[[رده:الگوریتم‌های جستجوی اینترنتی]] [[رده:نمایه (نشر)]] [[رده:ویکی‌سازی رباتیک]] شناخت فعالیت
در واقع شناخت حرکت در انسان خود با کمک دو نوع ورودی مختلف انجام می‌شود. در یک حالت ورودی‌ها از سنسورهایی که در نقاط مختلف بدن نصب می‌شوند دریافت می‌شود. در این حالت بسته به کاربرد تعداد و محل قرارگیری سنسورها متفاوت است. سیستم بازشناسی حرکت بر اساس ورودی سنسوری معمولاً بر این اساس کار می‌کنند که کدام سنسور فعال شده‌است تا یک فعالیت انجام شود. سپس سیستم احتمالات شرطی حاصل از این سنسورها را ترکیب می‌کند تا حرکات مختلف را شناسایی کند و تصمیم بگیرد که چه حرکتی انجام شده‌است. روش دوم برای استخراج ویژگی‌ها با استفاده از دوربین است. شناسایی رفتار انسان، به عنوان یک موضوع تحقیقاتی مؤثر در بینایی کامپیوتری، از سال 1980 مورد پژوهش قرار گرفته‌است. در دهه‌ی گذشته، تحقیقات علمی عمدتاً بر روی یادگیری و تشخیص رفتارها از دنباله‌های ویدئویی به دست آمده از یک دوربین ساده، متمرکز بوده‌است و می‌توان منابع غنی را در طیف وسیعی از رشته‌ها از جمله بینایی کامپیوتری، تشخیص الگو، یادگیری ماشین و پردازش سیگنال یافت. اگر چه در طی تمامی این سال ها، پیشرفت‌های زیادی در زمینه استخراج ویژگی ،بازنمایی ویژگی و کلاس بندی صورت گرفته‌است، اما شناسایی رفتار انسان همچنان یک چالش بزرگ محسوب می‌شود. در این زمینه مشکلات زیادی همچون تغییرپذیری بالای درون کلاسی (انجام یک عمل به صورت‌های مختلف توسط افراد مختلف) و تغییرات پایین میان کلاسی (مانند شباهت عمل نوشیدن و خوردن)، پس زمینه‌های متحرک و پیچیده، حرکت دوربین و زاویه دیدهای متفاوت، وجود دارد. در سال‌های اخیر با کاهش هزینه‌های دسترسی، دوربین‌های ثبت محدوده، مورد استفاده قرار گرفته‌اند. در واقع این دوربین ها، تصاویر دوبعدی عمقی ایجاد می‌کنند به گونه‌ای که هر پیکسل در این تصاویر، نشانگر فاصله آن نقطه از سنسور دوربین است. این دوربین‌ها می‌توانند با مهیا کردن یک توالی از نقشه‌های عمقی، تا حد زیادی مشکلات مزبور را حل کنند. در گذشته با توجه به قیمت بالای این نوع خاص از دوربین ها، استفاده از آن‌ها در این حوزه، بسیار محدود بوده‌است. از سال 2010 میلادی، با انتشار دوربین کینکت شرکت مایکروسافت، امکانی جدید برای رسیدگی به این نوع مسائل فراهم شده‌است. کینکت، یک جریان عمقی و یک جریان رنگی مهیا می‌کند و در فیلدهای گسترده‌ای از جمله تشخیص و ردیابی افراد به کار می‌رود. با توجه به ساختار تصاویر عمقی، می‌توان به توسعه روش‌های مقاوم در برابر تغییرات پس زمینه و زاویه دید امید داشت. البته در سال‌های اخیر شرکت Intel هم سنسور real sense را معرفی کرد که قابلیت‌هایی بالاتر از کینکت ماکروسافت دارد و صنعتی تر است. مثلاً دوربین کینکت در استفاده‌ی طولانی مدت به دلیل بالا رفتن حرارت با مشکل نویز مواجه می‌شود که سنسور real sense از این لحاظ عملکرد بهتری دارد. همچنین باید ذکر شود که فقط این دو سنسور نیستند که در شناخت حرکت کاربرد دارند بلکه در بسیاری از روش‌ها داده‌ها به صورت خام از دوربین گرفته می‌شود که به روش‌های سنگین تری برای استخراج ویژگی‌ها نیاز دارد. ژن‌یابی
به دلیل دشواری و هزینهٔ زیاد در بدست آوردن شواهد خارجی برای اکثر ژن‌ها، که در زمرهٔ ژن‌یابی‌های از آغاز قرار می‌گیرند، که در آن توالی‌های ژنوم دی‌ان‌ای به تنهایی به‌طور سیستماتیک به منظور یافتن نشانه‌هایی از حضور ژن‌های کد کنندهٔ پروتئین جستجو می‌کند. این نشانه‌ها یا می‌توانند به عنوان سیگنال، توالی‌های خاصی که حضور ژن در اطراف را تشخیص می‌دهند، یا محتوا، ویژگی‌های آماری کد کردن توالی‌های پروتئینی، دسته‌بندی شوند. به‌طور دقیق تر ژن‌یابیِ از آغاز در ردهٔ پیش‌بینی ژن قرار می‌گیرد، زیرا که شواهد خارجی کلاً مستلزم این است که کارکرد یک ژن معروف را استنتاج کرده باشد. یادگیری ماشین اتوماتیک
هر یک از ابزارهای AutoML بخشی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ساختن مدل‌ها را پشتیبانی می‌کنند. از جمله رگرسیون لوجستیک، الگوریتم‌های درختی، مدل‌های شبکه عصبی و SVM. برای بهینه‌سازی پارامترها از معروف‌ترین روش‌ها جستجوی حریصانه، جستجوی بیزی و جستجوی رندم هستند. بازشناخت الگو
شناسایی الگو (بازشناخت الگو یا تشخیص الگو) شاخه‌ای از مبحث یادگیری ماشینی است. می‌توان گفت شناسایی الگو، دریافت داده‌های خام و تصمیم‌گیری بر اساس دسته‌بندی داده‌ها است. بیشتر تحقیقات در زمینه شناسایی الگو در رابطه با «یادگیری نظارت شده» یا «یادگیری بدون نظارت» است. روش‌های شناسایی الگو، الگوهای مورد نظر را از یک مجموعه داده‌ها با استفاده از دانش قبلی در مورد الگوها یا اطلاعات آماری داده‌ها، جداسازی می‌کند. الگوهایی که با این روش دسته‌بندی می‌شوند، گروه‌هایی از اندازه‌گیری‌ها یا مشاهدات هستند که نقاط معینی را در یک فضای چند بعدی تشکیل می‌دهند. این ویژگی اختلاف عمده شناسایی الگو با تطبیق الگو است، که در آنجا الگوها با استفاده از موارد کاملاً دقیق و معین و بر اساس یک الگوی مشخص، تشخیص داده می‌شوند. تشخیص الگو و تطبیق الگو از بخش‌های اصلی مبحث پردازش تصویر به خصوص در زمینه بینایی ماشین هستند. نمایه‌سازی در موتورهای جستجو
پیدا کردن زبانی که کلمات به آن تعلق دارند ممکن است شامل استفاده از یک نمودار تشخیص زبان باشد.اگر موتور جستجو چند نوع فرمت سند را پشتیبانی کند ، اسناد باید برای نشانه گذاری آماده شوند. مشکل این است که بسیاری از فرمت های سند علاوه بر محتوای متنی دارای اطلاعات قالب بندی هستند. ثبت تصویر
روش‌های مبتنی بر شدت، الگوهای شدت نور در تصاویر را با استفاده از معیارهای همبستگی مقایسه می‌کنند؛ در حالی که روش‌های مبتنی بر ویژگی، تناظر بین ویژگی‌های تصویر مانند نقاط، خطوط و کانتورها را پیدا می‌کنند. روش‌های مبتنی بر شدت، تمام تصاویر یا زیر تصاویر را ثبت می‌کنند. اگر زیر تصاویر ثبت شوند، مراکز زیر تصاویر به عنوان نقاط ویژگی متناظر با آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. روش‌های مبتنی بر ویژگی، بین تعدادی از نقاط متمایز تصاویر، تناظر برقرار می‌کنند. به دست آوردن تناظر بین تعدادی از نقاط تصویر، یک نگاشت هندسی بین تصاویر مرجع و تصویر هدف ایجاد می‌کند؛ به این ترتیب تناظر نقطه به نقطه بین تصاویر هدف و تصاویر مرجع ایجاد می‌شود. مسیریابی (شبکه)
شبکه‌های کوچک دارای جداول دستی هستند. شبکه‌های بزرگ توپولوژی پیچیده‌ای دارند و به سرعت تغییر می‌کنند. به این طریق ساختار جداول غیرقابل طراحی خواهد شد. بیشتر این شبکه‌های تلفنی کلیدی (pstn) از این جداول استفاده می‌کنند و نقایص در مسیر این سیستم شناخته و رفع خواهند شد. مسیر یابی دینامیکی تلاشی برای حل مسئله و تشکیل ساختار خودکار جداول است. این براساس اطلاعات پروتکل مسیریابی عملی است. به این طریق شبکه‌ها از هر نقص ایمن خواهند شد. این دینامیک در اینترنت نقش فعال دارد. طراحی پروتکل‌ها به یک تماس ماهرانه نیاز دارد. نباید فرض کرد که شبکه‌سازی به نقطه اتوماسیون کامل رسیده‌است. رگرسیون لجستیک
formula_8 برای بدست آوردن پارامترهای بهینه یعنی formula_9 می‌توان از روش برآورد درست نمایی بیشینه (Maximum Likelihood Estimation) استفاده کرد. اگر فرض کنیم که تعداد مثال‌هایی که قرار است برای تخمین پارامترها استفاده کنیم formula_10 است و این مثال‌ها را به این شکل نمایش دهیم formula_11. پارامتر بهینه پارامتری است که برآورد درست نمایی را بیشینه کند، البته برای سادگی کار برآورد لگاریتم درست نمایی را بیشینه می‌کنیم. لگاریتم درست نمایی داده formula_12 برای پارامتر formula_13 را با formula_14 نمایش می‌دهیم: تحلیل داده‌ها
داده کاوی، روش خاصی برای تحلیل داده است که بر مدل‌سازی و کشف دانش برای اهداف قابل پیش‌بینی و نه صرفاً توصیفی متمرکز است؛ در حالی‌که هوش کسب‌وکار را پوشش می‌دهد که به‌طور عمده بر تجمع اطلاعات کسب‌وکار متکی است. در کاربردهای آماری، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را می‌توان به آمار توصیفی، تجزیه‌وتحلیل داده‌های اکتشافی (EDA) و تجزیه‌وتحلیل داده‌های تأییدی (CDA) تقسیم کرد. EDA بر کشف ویژگی‌های جدید در داده‌ها و CDA بر تأیید یا تکذیب فرضیه‌های موجود تمرکز دارد. علم تجزیه‌وتحلیل بر کاربرد مدل‌های آماری برای پیش‌بینی یا طبقه‌بندی تمرکز دارد، در حالی‌که تجزیه‌وتحلیل متن روش‌های آماری، زبانی و ساختاری را برای استخراج و طبقه‌بندی اطلاعات از منابع متنی به‌کار می‌بندد. تمام این‌ها، انواع تحلیل داده به‌شمار می‌آیند. تست غیرمخرب شبکه سازمانی
انواع روش‌های مهندسی اجتماعی عبارتند از: ۱- روش‌های مبتنی بر تکنولوژی ۲- روش‌های مبتنی بر مشخصه‌های انسانی در روش‌های مبتنی بر تکنولوژی از جنبه‌های تکنولوژیک برای فریب دادن افراد جهت گرفتن اطلاعات حساس از ایشان استفاده می‌شود. یک مثال کلاسیک از حمله مبتنی بر تکنولوژی استفاده از یک Pop-Up Window است که در کامپیوتر فرد قرار گرفته و بر اساس یک برنامه زمان‌بندی بر روی صفحه کامپیوتر وی ظاهر شده و شناسه کاربری و گذرواژه را از وی می‌پرسد. [۱] پس از آن که کاربر مشخصات خود را وارد کند و دکمه Submit را بزند اطلاعات کاربری اش برای کامپیوتر Hacker کلاه سیاه ارسال می‌شود و از آن پس وی می‌تواند بدون هیچ مشکلی به منابع مورد نظرش دست یابد. در نقطه مقابل در روش‌های مبتنی بر پارامترهای انسانی، از جنبه‌های تکنولوژیک استفاده نمی‌شود. این تکنیک‌ها از طریق افراد یا تماس‌های تلفنی پی گرفته می‌شوند. در هر دو روش به پیش‌بینی رفتارهای انسانی تکیه می‌شود تا آنچه مورد نیاز حمله کننده‌است از فرد استخراج گردد. هم‌ترازسازی چند توالی
موتیف یابی یا تحلیل پروفایل، روش یافتن توالی‌های موتیف در MSA‌های کلی است که هم روشی برای تولید MSA‌های بهتری و هم وسیله‌ای برای و هم وسیله‌ای برای تولید ماتریس نمره دهی برای جستجوی موتیف‌های مشابه در سایر توالی هاست. در تحلیل پروفایل استاندارد، برای هر کاراکتر ممکن و هم پرش درایه‌ای در ماتریس اختصاص داده می‌شود. از طرف دیگر، همترازسازی‌های الگویابی آماری، می‌توانند به جای یافتن مشتقات MSA موتیف‌هایی که پیشرو هستند را بیابند. در مواقعی که مجموعهٔ درخواستی صرفاً شامل تعداد کمی توالی یا توالی‌های به شدت به هم وابسته هست، سودونات اضافه می‌کنند تا توزیعی که در ماتریس نمره دهی وجود دارد نرمال شود. تحلیل بلاک روشی برای موتیف یابی است که موتیف‌ها را محدود به نواحی بدون پرش در همترازسازی می‌کند. بلاک‌ها می‌توانند از روی MSA تولید شوند یا از روی توالی‌های همتراز نشده‌استخراج شوند. تطابق الگوی آماری هم توسط الگوریتم ماکزیمم سازی انتظار و هم توسط نمونه برداری گیبز پیاده‌سازی شده‌است. یکی از معروف‌ترین ابزارهای موتیف یابی MEME می‌باشد که از ماکزیمم سازی انتظار و مدل مارکوف‌های مخفی استفاده می‌کند تا موتیف‌هایی را تولید کند که از آن پس به همراه MAST که در مجموعهٔ MEME/MAST موجود است برای ابزارهای جستجو استفاده شود. استفاده از روش‌های اکتشافی برای همترازسازی چند توالی به این معنی است که برای هر مجموعهٔ دلخواه از پروتئین‌ها همیشه این شانس وجود دارد که همترازسازی با خطا همراه باشد. ناظران همترازسازی چند توالی این امکان را فراهم کرده‌اند که همترازسازی‌ها به صورت شهودی و بصری قابل بازبینی باشند. علاوه بر این برخی این قابلیت را فراهم کرده‌اند که بتوان خطاها را (معمولاً خطاهای کوچک و جرئی) را اصلاح کرد. همترازسازی چند توالی می‌تواند در ساخت درخت فیلوژنتیک استفاده شود. به دو دلیل این کار امکانپذیر است. دلیل اول اینکه نواحی کارکردی که در توالی‌های تفسیر شده شناخته شده هستند می‌توانند برای همترازسازی توالی‌های تفسیر نشده به کار گرفته شوند. دلیل دیگر این است که نواحی حفظ شده‌ای که می‌دانیم از لحاظ کاکردی مهم هستند را می‌توان یافت. بنابراین این امکان فراهم می‌شود که همترازسازی چند توالی برای تحلیل و یافتن روابط تکاملی بین توالی‌ها استفاده شود. جهش‌های نقطه‌ای و درج و حذف‌ها می‌توانند معلوم شوند. شاخه‌بندی هم ترازسازی درختی تعمیم یافته فیلوژنتیک نرم افزار همترازسازی توالی ناظران همترازسازی چند توالی همترازسازی ساختاری ارزیابی اکتشافی
هدف اصلی ارزیابی اکتشافی، شناسایی هر گونه مشکلات مرتبط با طراحی رابط کاربر است. روش‌های مهندسی سودمندی براساس چندین سال تجربه در زمینه آموزش و مشاوره توسط (Rolf Molich) و (Jakob Nielsen) توسعه داده شد. ارزیابی اکتشافی یکی از روش‌های غیررسمی ارزیابی سودمندی در زمینه تعامل انسان و کامپیوتر است. مجموعه‌های زیادی از طراحی ارزیابی اکتشافی وجود دارد؛ اما آنها منحصر به فرد نیستند و بسیاری از جنبه‌های طراحی رابط کاربری را پوشش می‌دهند. اغلب مشکلات شناسایی شده مربوط به طراحی رابط کاربری، براساس تأثیر برآورد شده آنها بر عملکرد یا قابل پذیرش بودن توسط کاربر، معمولاً با مقیاس عددی، طبقه‌بندی می‌شود. برای ارائه بازخورد به توسعه دهندگان ارزیابی اکتشافی در محتوای Use Caseها انجام می‌شود و تا زمانی ادامه می‌یابد که رابط کاربری سازگار با نیازها و ترجیحات کاربران مورد نظر برسد. شناسایی دور
برخی از نویسندگان روش‌هایی را مورد بررسی قرار داده‌اند که نسبت به الگوریتم فلوید و برنت حافظهٔ بیشتری نیاز دارد اما دور را سریعتر شناسایی می‌کند. به‌طور کلی این روش‌ها دنباله‌ای از مقادیر از پیش محاسبه‌شده را ذخیره می‌کنند، و بررسی می‌کنند که آیا مقادیر جدید ما مقادیر قبلاً محاسبه شده برابرند یا خیر. به منظور انجام سریع آن‌ها، به‌طور معمول از یک جدول درهم‌سازی یا یک داده ساختار مشابه برای ذخیره مقادیر از قبل محاسبه شده‌استفاده می‌شود، و در نهایت هیچ الگوریتم اشاره‌گری در کار نیست: به‌طور خاص آن‌ها قابل پیاده شدن به روی الگوریتم پولارد نیستند. تفاوتی که این الگوریتم‌ها دارند در این است که کدام مقادیر برای ذخیره شدن انتخاب شوند. ما به بررسی این روش‌ها به‌طور خلاصه می‌پردازیم: هر الگوریتم شناسایی دور که اقدام به ذخیره M مقدار از دنباله ورودی در حافظه می‌کند، حداقل نیاز به اجرای formula_3 مقداریابی تابع دارد. تحلیل رگرسیون
تکنیک‌های زیادی برای انجام تحلیل رگرسیون توسعه داده شده‌است. روش‌های آشنا همچون رگرسیون خطی و حداقل مربعات که پارامتری هستند، در واقع در آن تابع رگرسیون تحت یک تعداد محدودی از پارامترهای ناشناخته از داده‌ها تخمین زده شده‌است. رگرسیون غیر پارامتری به روش‌هایی اشاره می‌کند که به توابع رگرسیون اجازه می‌دهد تا در یک مجموعه مشخص از توابع با احتمال پارامترهای نامحدود قرار گیرند. روش تغییر رفتار
پیشرفت در علم تغییر رفتار از طریق جمع‌آوری یافته‌های ارزشیابی بسیاری از مداخلات، حاصل می‌شود. این نتایج را می‌توان در یک فراتحلیل انجام داد که به تشخیص کارامدترین روش‌ها کمک می‌کند. البته روانشناسان باید از یک زبان استاندارد استفاده کنند. شرح روش‌های تغییر رفتار و تعریف آن‌ها، این نوع زبان را مهیا می‌سازد، ازبنابراین صحت فراتحلیل نیز ارتقا می‌یابد. زبان معروفی از طریق رده‌بندی آبراهام و میکی ونقشه نگاری مداخله، فراهم شده‌است. ولی توجه داشته باشیدکه تمام رده بندی‌ها حاوی تمام جوانب مرتبط روش‌های تغییر رفتار نمی‌باشند. برای مثال، رده‌بندی آبراهام ومیکی شامل پارامترهای کارآمدی نمی‌شوند. تشخیص به کمک کامپیوتر
"رویکردهای مبتنی بر مدل (Model-based approaches)،" نماینده را برای استخراج رگ‌ها از تصویر به کار می‌برند. سه دسته اصلی روش‌های مبتنی بر مدل عبارتند از تغییرشکل پذیر (deformable)، پارامتریک و تطبیق الگو (template matching). روش‌های تغییرشکل پذیر یک شی را تغییر شکل داده تا با مرزهای شکل داخل تصویر مطابقت یابد. روش پارامتریک از شکل‌های هندسی رگ خونی مانند لوله، سیلندر، یا بیضی استفاده می‌کند. علاوه بر این، ترکیب روش کانتور ماری کلاسیک (Classical snake contour) و اطلاعات توپولوژی رگ خونی نیز یک رویکرد مبتنی بر مدل محسوب می‌شود. در نهایت، تطبیق الگو، استفاده از یک قالب است، که توسط فرایند تغییر شکل تصادفی با استفاده از حالت مخفی مارکف ۱ مطابقت دارد. مدل‌های گرافی تصادفی نمایی
تکنیک‌های معروف زیادی وجود دارند که ویژگی‌های یک شبکه را از روی گره‌ها یا زیرمجموعه‌‌ای از گره‌ها اندازه‌گیری می‌کنند (مثلا چگالی، مرکزیت و زیرمجموعه‌های همبسته). این تکنیک‌ها برای توصیف و درک ویژگی‌های شبکه خیلی مفید هستند اما برای یافتن یک مدل مناسب از شبکه اجتماعی مشاهده شده، به دلایل زیر می‌توان فراتر از این تکنیک‌ها رفته و به خصوص از مدل‌های آماری استفاده کرد: مشخصه‌یابی
میکروسکوپ جستجوگر روبشی(SPM) مشخصه‌یابی
روش تهییج برانگیختگی (IET) کلید شناسایی
کلیدهای شناسایی، مجموعه‌ای از پرسش‌هاست که براساس ویژگی‌های جانداران تهیه شده و به کمک آن‌ها می‌توان نام جانداران را پیدا کرد. این پرسش‌ها به صورت گام به گام و معمولاً به صورت «آیا این جاندار … دارد؟» مطرح می‌شوند و پله پله به سوی تعیین دقیق‌تر رده و آرایه یک جاندار پیش می‌روند. در این روش هر چه در طبقه‌بندی جلوتر می‌رویم بیشتر به ویژگی‌های جزئی پرداخته و جانداران شبیه تر به هم می‌شوند. بهتر است که ابتدا با پرسش‌های کلی شروع به طبقه‌بندی کنیم. زمینه‌های قیمت
اساس تحلیل تکنیکی تقریباً به‌طور کامل روی تجزیه و تحلیل قیمت و حجم معاملات اوراق بهادار استوار شده‌است. شاخصه‌های قیمتی و دامنه‌های مربوط به آن به وجود آورنده صدها ابزار تحلیل تکنیکی هستند که بدون آن بررسی روابط، نسبتهای قیمت، روندها، آرایش قیمت‌ها و ... امکان‌پذیر نخواهد بود. شناخت و بهره‌گیری از ابزارهای تکنیکی و کلیدهای مطرح شده با استفاده از زمینه‌ها و شاخصه‌های قیمتی زیر امکان‌پذیر خواهد شد: توالی‌یابی دی‌ان‌ای
دانش توالی‌یابی DNA برای تحقیقات زیست‌شناسی پایه، به یک ضرورت تبدیل شده‌است و در زمینه‌های کاربردی متعددی مانند تشخیص پزشکی، بیوتکنولوژی، پزشکی قانونی، ویروس‌شناسی و زیست‌شناسی سیستماتیک استفاده می‌شود. سرعت بالای توالی‌یابی که از طریق تکنولوژی‌های مدرن بدست آمده‌است برای توالی.یابی کامل DNA یا ژنوم گونه‌های مختلف جانوران همچون ژنوم انسان، بسیاری از حیوانات، گیاهان، و گونه‌های میکروبی مورد استفاده قرار گرفته‌است. در اوایل دههٔ ۱۹۷۰ توالی‌یابی DNA برای اولین بار توسط محققان دانشگاهی با استفاده از روش دشوار کروماتوگرافی دو بعدی به دست آمد. به دنبال توسعهٔ روش‌های مبتنی بر فلوئورسانس روش‌هایی ابداع گردیده که در آنها از یک توالی‌یاب دی‌ان‌ای استفاده می‌شود، به کمک این توالی‌یاب‌ها، توالی‌یابی DNA آسان‌تر و سریع‌تر شده‌است. نمایه‌سازی در موتورهای جستجو
قابلیت اعتماد سرویس خود اهمیت دارد. مسائلی شامل برخورد با فساد نمایه، تعیین اینکه آیا داده‌های بد را می‌توان منزوی کرد، با سخت‌افزار بد، پارتیشن‌بندی، و طرح‌هایی مانند پراکندگی مجدد هش یا پارتیشن‌بندی کامپوزیت می‌تواند تکثیر کند.معماری موتور جستجو که در آن نمایه سازی انجام می‌شود، و در روش ذخیره‌سازی نمایه برای دیدار با عوامل مختلف طراحی متفاوت است.شکلی مانند ساختار درخت است، که از جستجوی خطی پشتیبانی می‌کند که با ذخیره پسوندهای کلمات ساخته می‌شود. برای جستجوی الگوهای در توالی‌های DNA و خوشه بندی مورد استفاده قرار می‌گیرد. یک نکته مهم این است که ذخیره یک کلمه در درخت ممکن است، فضای بیشتری از آنچه لازم است برای ذخیره خود کلمه نیاز داشته باشد. که آرایه پیوست به عنوان جایگزن آن است که به نظر می‌رسد نیاز به حافظه مجازی کمتری دارد و از فشرده سازی داده‌ها مانند الگوریتم BWT پشتیبانی می‌کند. روش‌های بهینه‌سازی در مسائل مهندسی برق قدرت
در واقع الگوریتم‌های ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند. در هوش مصنوعی الگوریتم ژنتیک (یا GA) یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند. مسئله‌ای که باید حل شود دارای ورودی‌هایی می‌باشد که طی یک فرایند الگوبرداری شده از تکامل ژنتیکی به راه‌حل‌ها تبدیل می‌شود سپس راه حل‌ها بعنوان کاندیداها توسط تابع ارزیاب مورد ارزیابی قرار می‌گیرند و چنانچه شرط خروج مسئله فراهم شده باشد الگوریتم خاتمه می‌یابد. الگوریتم ژنتیک بطور کلی یک الگوریتم مبتنی بر تکرار است که اغلب بخش‌های آن به صورت فرایندهای تصادفی انتخاب می‌شوند. بلاست
با استفاده از روش Heuristic الگوریتم بلاست دنباله‌های همسان را پیدا می‌کند. در این روش به جای مقایسه کامل دو دنباله، تطابقهای کوتاه با یکدیگر مقایسه می‌شوند. به پروسهٔ پیدا کردن کلمات اولیه برای اجرای الگوریتم بلاست seeding می‌گویند. بعد از پیدا کردن این تطابق‌های اولیه الگوریتم بلاست یک تطابق محلی (local alignment) انجام می‌دهد. هنگام پیدا کردن هومولوگ در دنباله‌ها، مجموعه حروف مشترک که به آنها لغت گفته می‌شود بسیار مهم اند. به عنوان مثال اگر دنباله‌ای شامل حروف GLKFA باشد؛ اگر بلاست با تنظیمات پیشفرض اجرا شود، طول لغت ۳ خواهد بود(word size = 3). در این حالت لغاتی که جستجو خواهند شد لغات روبه رو هستند: GLK, LKF, KFA. الگوریتم اکتشافی (heuristic) بلاست، حروف سه تایی مشترک را بین دنبالهٔ مورد نظر و دنبالهٔ تطابق یا دنباله‌های پایگاه داده مکان یابی می‌کند. سپس از این نتایج برای ساخت یک تطابق استفاده میشو. بعد از ساخت لغات برای دنبالهٔ مورد نظر، لغات موجود در همسایگی نیز ساخته می‌شوند. این لغات باید در پروسهٔ امتیاز دهی، امتیازشان از یک حد آستانه‌ای بیشتر شده باشد؛ و معمولاً برای این امتیاز دهی از ماتریس BLOSUM62 استفاده می‌شود. بعد از ساخت لغات و برای پیدا کردن تطابق لفات ساخته شده با دنباله‌های موجود در پایگاه داده مقایسه می‌شوند. حد آستانه مشخص می‌کند که لغت مورد نظر در تطابق نهایی باشد یا نباشد. بعد از انجام پروسهٔ seeding (پیدا کردن تطابق اولیه)، تطابق یافته شدهٔ اولیه که در این مثال طول آن سه بود در دو جهت گسترش می‌یابد و با هر گسترش امتیاز جدیدی به تطابق داده می‌شود و اگر این امتیاز از مقداری از قبل تعیین شده بیشتر بود تطابق پذیرفته می‌شود و در غیر اینصورت از گسترش تطابق خودداری می‌شود. افزایش مقدار از قبل تعیین شده، فضای جستجو را محدود می‌کند و تعداد لغات همسایگی را کاهش می‌دهد اما سرعت اجرای الگوریتم بلاست را افزایش می‌دهد. شبکه‌های موردی و حسگر بی‌سیم
مسیر بیشینه کمینه PA: مسیری که در آن کمینه PA بزرگتر از کمینه PA مسیرهای دیگر است، ترجیح داده می‌شود. مبحث مهم دیگر آنست که مسیریابی ممکن است مبتنی بر رویکرد داده- محور باشد. در مسیریابی داد- محور، برای تخصیص وظیفه احساس پدیده‌ها به گره‌ها تقاضای انتشار انجام می‌شود. دو روش برای اعمال تقاضای انتشار وجود دارد: گره چاهک تقاضا را ارسال می‌کند، یا اینکه گره‌ها اعلانی را برای داده در دسترسی خود همه پخشی می‌کنند و منتظر دریافت درخواست برای داده‌های خود از سوی گره‌های علاقه‌مند به دریافت آن‌ها می‌مانند. مسیر یابی‌های داده - محور نیاز به نامگذاری مبتنی بر صفات دارد. برای نامگذاری مبتنی بر صفات، کاربران بیشتر علاقه‌مند به ارائه پرسش در مورد صفتی از یک پدیده می‌باشند تا ارائه پرسشی از یک گره مجزا. برای نمونه، " ناحیه‌ای که دمای بالای ۱۰ درجه فارنهایت دارد؟" پرسش معمول تری از " دستور خواندن دما از گره معین" است. نامگذاری مبتنی بر صفات امکان ارائه پرسش در مورد صفات خاصی از پدیده مورد ارزیابی را ممکن می‌سازند. نامگذاری مبتنی بر صفات همچنین همه پخشی، چند پخشی مبتنی بر صفات، پخش مبتنی بر ناحیه جغرافیایی و پخش برای همه را ممکن می‌سازد. جمع‌آوری داده یکی از تکنیک‌های استفاده شده برای حل مسایل همپوشانی و حجم بالای اطلاعات در مسیریابی داده- محور می‌باشد. در این تکنیک، یک شبکه حسگر معمولاً به صورت یک درخت چند پخشی برعکس فرض می‌شود که در آن گره چاهک از سایر گره‌های حسگر وضعیت پدیده را سؤال می‌کند. داده دریافت شده از سوی چندین گره در صورتی که در مورد همان صفت درخواست شده باشد، در هر قسمت که به یک گره در طی مسیر می‌رسد، جمع‌آوری می‌شود و روی هم ریخته می‌شود. برای نمونه، گره حسگر E داده‌های دریافت شده از سوی گره‌های A و B و گره F اطلاعات دریافت شده از گره‌های C و D را روی هم می‌ریزد. جمع‌آوری داده می‌تواند به عنوان مجموعه‌ای از روش‌های اتوماتیک ترکیب داده از داده‌های دریافت شده از چندین گره در قالب چند دسته از داده‌های با معنی و هدف دار باشد. از این جنبه، جمع‌آوری داده را می‌تواند به معنی امتزاج داده نامید]۴[. همچنین، در حین این پروسه باید توجه شود که اطلاعات ویژه مثل محل گره‌های حسگر گزارش دهنده صفات، دور انداخته نشوند چرا که ممکن است برخی از کاربردها به آن نیاز داشته باشند. یکی دیگر از عملیات مهم و کلیدی در لایه شبکه تهیه یک رابط بین شبکه‌ای برای ارتباط با شبکه‌های بیرونی مثل شبکه‌های حسگر دیگر، سیستم‌های کنترل و فرمان و اینترنت می‌باشد. به‌طور نمونه، گره چاهک می‌تواند به عنوان دروازه شبکه حسگر به یک شبکه بیرونی متصل باشد. در یک روش دیگر می‌توان گره‌های چاهک مختلف را به شکل یک کمربند ارتباطی به هم متصل کرد و این کمربند را با استفاده از یک دروازه به شبکه‌های بیرونی متصل کرد. نمایه‌سازی در موتورهای جستجو
در بعضی از موتورهای جستجو، تشخیص بخش انجام می شود تا قسمت های اصلی یک سند قبل از نشانه گذاری شناسایی شود . همه اسناد موجود در یک جزء مثل یک کتاب که به خوبی نوشته شده است، به فصل ها و صفحات سازمان یافته تقسیم نشده اند. بسیاری از اسناد در [[وب]] مانند خبرنامه ها و گزارش شرکت ها، حاوی محتوای نادرست و بخش های جانبی هستند که مربوط به مطالب اصلی نیستند (آنچه در مورد این سند است).  به عنوان مثال، این مقاله یک منوی سمت را با لینک های دیگر صفحات وب نمایش می دهد. برخی از فرمت های فایل مانند HTML یا PDF اجازه می دهد محتوای در ستون نمایش داده شود. استنباط
روش‌های استنباط انسانی در رشتهٔ روان‌شناسی شناختی مطالعه می‌شوند و محققان در رشتهٔ هوش مصنوعی تلاش می‌کنند که روش‌های استنباط انسان را در ماشین‌ها شبیه‌سازی کنند. استنباط آماری روش‌های ریاضی را برای استنباط در حضور عدم قطعیت استفاده می‌کند که استنباط قطعی را به حالت‌های دارای عدم قطعیت گسترش می‌دهد. توجه دیداری فضایی
مهم‌ترین خصوصیت توجه دیداری این است که توجه می‌تواند بر اساس موقعیت فضایی و آزمایش‌ها نشانه دهی فضایی که برای ارزیابی این نوع انتخاب استفاده شده‌اند، انتخاب شود. در پارادایم نشانه دهی پاسنر آزمایش در پی این بود که بتواند هدفی را که می‌توان در یکی از دو موقعیت مکانی نمایش داد، شناسایی کند و به سرعت به آن پاسخ دهد. در آغاز هر آزمایش، نشانه‌ای نمایش داده می‌شود که موقعیت مکانی هدف (نشانهٔ معتبر) را نشان می‌دهد یا موقعیت مکانی نادرست را نشان داده و بنابراین ناظر را گمراه می‌کند (نشانهٔ نامعتبر). به علاوه، در برخی آزمایش‌ها، اطلاعاتی دربارهٔ موقعیت مکانی هدف داده نمی‌شود، یعنی هیچ نشانه‌ای ارائه نمی‌شود (نشانهٔ خنثی). از دو نشانهٔ متفاوت استفاده می‌شد؛ نشانه یا یک جنبش خارجی در اطراف موقعیت مکانی هدف (نشانهٔ محیطی) بود یا به صورت یک نماد، مانند فلشی که به محل هدف (نشانه مرکزی) اشاره دارد، نمایش داده می‌شد. ژن‌یابی
ژن یاب‌های پیشرفته هم برای ژنوم پرئکاریوت‌ها و هم برای ژنوم یوکاریوت‌ها از مدل‌های احتمالی پیچیده استفاده می‌کنند از قبیل مدل‌های مارکوف پنهان، تا اطلاعات سیگنال‌های مختلف و متنوع را با هم ترکیب کنند. سیستم GLIMMER یک ژن یاب پرکاربرد و دقیق برای پرئکاریوت هاست. GeneMark دیدگاه معروف دیگری است. ژن یاب‌های از آغاز برای یوکاریوت‌ها به نسبت موفقیت کمتری بدست آورده‌اند؛ برنامه‌های GENSCAN و geneid نمونه‌های بازر از این قبیل ژن یاب‌ها هستند. ژن یاب SNAP همانند Genscan مبتنی بر HMM است و سعی دارد که قابلیت سازگاری بیشتری با ارگانیسم‌های متفاوت داشته باشد. روش‌های جدید مانند mSplicer , CONTRAST, یا mGene نیز از تکنیک‌های یادگیری ماشین مانند ماشین بردار پشتیبان برای یک پیش‌بینی ژن موفق استفاده می‌کنند. تجزیه و تحلیل
تجزیه و تحلیل داده‌ها یک زمینه چند رشته‌ای است. استفاده گسترده از مهارت‌های رایانه‌ای، ریاضیات، آمار، استفاده از تکنیک های توصیفی و مدل‌های پیش بینی برای به دست آوردن دانش ارزشمند از داده‌ها از طریق تجزیه و تحلیل مد نظر می‌باشد. بررسی داده‌ها برای ارائه پیشنهاد یا هدایت تصمیم گیری ریشه در زمینه تجارت استفاده می‌شود. بنابراین، Analytics چندان مربوط به تجزیه و تحلیل‌های فردی یا مراحل تجزیه و تحلیل نیست، بلکه کل روش را در نظر می‌گیرد. تمایل مشخصی به استفاده از اصطلاح تجزیه و تحلیل در تنظیمات تجاری وجود دارد. تجزیه و تحلیل متن در مقابل متن کاوی اصطلاحی عمومی تر برای تأکید بر این دیدگاه گسترده تر می‌باشد. استفاده از اصطلاح تجزیه و تحلیل پیشرفته، به طور معمول برای توصیف جنبه‌های فنی تجزیه و تحلیل استفاده می‌شود. به ویژه در زمینه های نوظهور مانند استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشینی مانند شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم، رگرسیون لجستیک، تحلیل رگرسیون خطی تا چندگانه، طبقه بندی برای انجام مدل سازی پیش بینی انجام می‌شود. این همچنین شامل تکنیک‌های یادگیری ماشینی بدون نظارت مانند تجزیه و تحلیل خوشه‌ای، تجزیه و تحلیل مولفه‌های اصلی، تجزیه و تحلیل مشخصات تقسیم بندی و تجزیه و تحلیل ارتباطی می‌باشد. یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
در علم تکامل، به خصوص در بازسازی درخت تبارزایی نیز از روش‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود. درخت تبارزایی درختی است که نشان‌دهندهٔ روابط تکاملی در میان انواع مختلف گونه‌های زیستی، بر اساس شباهت ژنتیکی آن‌ها است. یک دسته از روش‌های مورد استفاده برای یافتن گونه‌هایی که از لحاط ژنتیکی به یکدیگر نزدیک هستند، روش‌های خوشه‌بندی از جمله ،k-means و DBSCAN هستند. در بین این روش‌ها، DBSCAN دقت و سرعت بیشتری در خوشه‌بندی داده‌های ژنتیکی دارد. علاوه بر این روش‌ها، از روش‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی پیچشی نیز استفاده می‌شود. نمایه‌سازی در موتورهای جستجو
از آنجا که نمایه معکوس لیستی از اسناد حاوی هر کلمه را ذخیره می‌کند، موتور جستجو برای یافتن اسناد مرتبط با هر کلمه در جستار می‌تواند از طریق دسترسی مستقیم به سرعت به منظور یافتن اسناد مربوط استفاده شود. چنین نمایه ای تعیین می‌کند کدام یک از اسناد با یک جستار مطابق است، اما اسناد مشابه را رتبه‌بندی نمی‌کند. در برخی از طرح‌ها، نمایه شامل اطلاعات اضافی مانند فرکانس هر کلمه در هر سند یا موقعیت یک کلمه در هر سند است، اطلاعات موقعیت این امکان را می‌دهد تا الگوریتم جستجو نزدیکی کلمه برای پشتیبانی از جستجو برای عبارات برای شناسایی کند؛ فرکانس را نیز می‌توان برای کمک به جستار استفاده کرد. چنین موضوعاتی تمرکز اصلی تحقیق در بازیابی اطلاعات است. تابع هش
توابع درهم‌سازی بیشتر برای سرعت بخشیدن در جستجوی جدول های،فشرده‌سازی داده‌ها، درج یا حذف برای مجموعه پویایی که تعداد عناصر آن در طول زمان تغییر می‌کند، استفاده می‌شوند مانند جستجوی چیزی در یک پایگاه داده، تشخیص رکوردهای تکراری در حجم زیاد داده یا کشیدگی‌های مشابه در دنباله دی‌ان‌ای (DNA) و بسیاری کاربردهای مشابه. در این مقاله دربارهٔ داده ساختاری به نام جدول درهم‌سازی و روش درهم‌سازی صحبت می‌کنیم که با طراحی درست همه این اعمال را در بدترین حالت و نیز در حالت میانگین با هزینهٔ انجام می‌دهد. تشخیص دست خط
پس از وقوع استخراج کاراکترهای فردی، از یک موتور شناسایی برای شناسایی شخصیت رایانه مربوطه استفاده می‌شود. چندین تکنیک تشخیص متفاوت در حال حاضر موجود است. سیستم تشخیص چهره
در تکنیک تشخیص چهره سه بعدی از حسگرهای سه بعدی برای گرفتن اطلاعات در مورد شکل صورت استفاده می‌شود. سپس از این اطلاعات برای شناسایی ویژگی‌های متمایز سطح صورت مانند کانتور حفره‌های چشم، بینی و چانه استفاده می‌شود. یکی از مزایای تشخیص چهره سه بعدی این است که مانند سایر تکنیک‌ها تحت تأثیر تغییرات نور قرار نمی‌گیرد. همچنین می‌تواند چهره را از طیف وسیعی از زاویه دید، از جمله نمای نمایه شناسایی کند. نقاط داده سه بعدی از یک چهره دقت تشخیص چهره را بسیار بهبود می‌بخشد. تحقیقات تشخیص چهره سه بعدی با تولید حسگرهای پیچیده‌ای که نور ساختاری را بر روی صورت انجام می‌دهند، امکان‌پذیر است. تکنیک تطبیق سه بعدی به عبارات حساس است، بنابراین محققان در Technion از ابزارهای هندسه متریک برای درمان عبارات به عنوان ایزومتری استفاده کردند. یک روش جدید برای گرفتن تصاویر سه بعدی از چهره‌ها از سه دوربین ردیابی استفاده می‌کند که از زوایای مختلف نشان داده می‌شوند. یک دوربین در جلو سوژه قرار دارد، دوربین دوم به طرف و دوربین سوم به صورت زاویه دار. همه این دوربین‌ها با هم کار می‌کنند بنابراین می‌تواند صورت سوژه را در زمان واقعی ردیابی کند و قادر به تشخیص و تشخیص چهره باشد. تشخیص گوشه
Trujillo and Olague یک روشی را معرفی کردند که در آن براساس یک برنامهٔ ژنتیکی اپراتورهای تصویر که می‌توانند نقاط مطلوب را شناسایی کنند را به صورت اتوماتیک سنتز می‌کند. مجموعه‌های ترمینال و تابع شامل عملیات اولیه است که در بسیاری از طرح‌های پیشنهادی که قبلاً پیشنهاد شده‌است رایج است. تابع فیتنس(fitness) میزان پایداری هر اپراتور را از طریق میزان تکرارپذیری‌اش اندازه‌گیری می‌کند و توزیع یکنواخت نقاط شناسایی‌شده در تصویر را افزایش می‌دهد. عملکرد اپراتورهای تکامل یافته به‌طور تجربی با استفاده از آموزش و تست تصاویر پشت سر هم تأیید شده‌است. از این‌رو الگوریتم GP به عنوان الگوریتمی که با عملکرد انسان برای تشخیص نقاط مطلوب در رقابت است، تصور می‌شود. شناسایی سامانه
شناسایی سامانه () به استفاده از روش‌های آماری برای ساخت مدل‌های ریاضی از سامانه‌های دینامیکی، به وسیلهٔ داده‌های اندازه‌گیری شده اطلاق می‌شود. شناسایی سامانه همچنین به‌منظور طراحی بهینه آزمایش‌ها، تولید داده‌های آموزشی، نصب و تحلیل مدل‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. روش تشخیص ناهنجاری
سه دستهٔ گسترده از فنون تشخیص ناهنجاری وجود دارد. فنون تشخیص نابهنجاری بدون ناظر، ناهنجاری‌ها را در یک مجموعهٔ دادهٔ تست بدون برچسب، تحت این فرض که اکثریت موارد در مجموعه داده‌ها بهنجار هستند و با گشتن به دنبال مواردی که حداقل تناسب را با بقیه مجموعه داده هادارند، تشخیص می‌دهند. فنون تشخیص نابهنجاری باناظر، نیاز به یک مجموعهٔ داده‌ها دارند که که با عنوان "بهنجار" و "نابهنجار" نشان دار شده و شامل آموزش طبقه‌بندی شده (تفاوت کلیدی بسیاری از مسایل طبقه‌بندی آماری، ماهیت نامتعادل ذاتی، ناشی از تشخیص دورافتادگی است) باشند. فنون تشخیص نابهنجاری نیمه‌نظارتی یک مدل که نشان دهنده رفتار طبیعی با توجه به یک مجموعه داده‌است، می‌سازند و سپس، احتمال یک مورد تست تولیدی بوسیلهٔ مدل آموخته شده را می‌سنجند. چارچوب تشخیص اشیا ویولا-جونز
در فیلم برداری از اشیا متحرک، لازم است که فرد تشخیص اشیا را برای هر فریم اعمال کند. در عوض می‌توان از الگوریتم‌های ردیابی مانند الگوریتم klt برای تشخیص ویژگی‌های برجسته درون جعبه bounding وپی‌گیری حرکت آن‌ها بین فریم‌ها استفاده کرد. این کار نه تنها سرعت ردیابی را با حذف نیاز به ردیابی اشیا درهر فریم بهبود می‌بخشد، بلکه مقاومت را نیز به خوبی بهبود می‌بخشد، چون ویژگی‌های برجسته انعطاف‌پذیری یبیشتری نسبت به چارچوب تشخیص ویولا جونز [Viola-Jones] برای چرخش و تغییرات فوتومتریک دارند. [ ۸ ] توالی‌یابی دی‌ان‌ای
توالی‌یابی DNA می‌تواند برای تعیین توالی ژن‌های خاص، نواحی ژنتیکی بزرگ (به عنوان مثال خوشه‌های ژنی یا اپرون‌ها)، کروموزوم‌ها یا کل ژنوم هر موجودی استفاده شود. تعیین توالی DNA کارآمدترین راه برای توالی‌یابی RNA یا پروتئین (از طریق قالب‌های خوانش باز) می‌باشد. در واقع، توالی‌یابی DNA یک تکنولوژی کلیدی در بسیاری از گرایش‌های زیست‌شناسی از جمله زیست‌شناسی مولکولی و زیست‌شناسی تکاملی و علوم دیگر مانند متاژنومیکس پزشکی، پزشکی قانونی یا انسان‌شناسی است. ژنتیک
امروزه موضوع تعیین هویت ژنتیکی از حیث موضوعات قضایی نیز مورد توجه زیاد قرار گرفته‌است. تعیین هویت ژنتیکی با روش‌های مولکولی انگشت نگاری دی‌ان‌ای، با اهداف مختلف در سراسر جهان مورد بهره‌برداری قرار می‌گیرد. در این روش می‌توان از شاخص‌های مولکولی نظیر تکرارهای پشت سر هم کوتاه (STRs)، دی‌ان‌ای میتوکندری، چندشکلی‌های تک‌نوکلئوتیدی (SNPs) در سطح کروموزوم Y و سایر کروموزوم‌ها استفاده کرد. از دی‌ان‌ای میتوکندری برای ردیابی ژنتیکی نیای مادری و از مطالعه ژنتیکی کروموزوم Y هر فرد به نیای پدری دست خواهیم یافت. همچنین در بررسی‌های باستانی خصوصیات ویژه‌ای همچون وجود ارتباط معنادار بین SNPs مورد بررسی قرار می‌گیرد تا بتوان یک نمونه مورد مطالعه را در گروه خاصی که هاپلوگروپ نام دارد قرار دهند. هاپلوگروپ در واقع دسته‌ای از هاپلوتیپ‌های نزدیک به یکدیگر می‌باشد که جهش‌هایی را از نیای مشترک خود دربردارند. هاپلوتیپ‌ها نیز مجموعه‌ای از SNPs در یک توالی نوکلئوتیدی می‌باشند که با یکدیگر به نسل بعد انتقال می‌یابند. مشکل لهجه در بازشناسی گفتار
ساخت مدل هر لهجه و تعیین نزدیک‌ترین مدل به یک نمونه تستی با استفاده از الگوریتم بیشترین درستنمایی ، یکی از روش‌های پایه در این زمینه است. در مرجع با در نظر گرفتن دو حالت مختلف، روش‌هایی برای مقاوم‌سازی در برابر لهجه پیشنهاد شده‌است. در حالت اول، اگر برای هر لهجه دادگان کافی در اختیار باشد، می‌توان با ساخت مدل‌های وابسته به لهجه و اعمال الگوریتم بیشترین درست‌نمایی، گفتار لهجه‌دار را بازشناسی نمود. در حالت دوم، اگر دادگان کمی برای هر لهجه در اختیار داشته باشیم، با ساخت یک مدل مستقل از لهجه و بکارگیری تکنیک‌های تطبیق در سطح آوانویسی و ترکیب آن با روش‌های تطبیق MLLR به بازشناسی گفتار لهجه‌دار می‌پردازیم. تحقیقات نشان می‌دهند که ویژگی‌های پروزودیک می‌توانند به خوبی خصوصیات یک لهجه را نشان دهند. استخراج این ویژگی‌ها در کنار سایر ویژگی‌های آکوستیکی مانند MFCC و PLP، می‌توانند در شناسایی لهجه‌های مختلف مفید باشند. در همین راستا در مرجع روشی جامع برای استخراج ویژگی‌های پروزودیک مانند زیر و بمی، فرکانس فرمانت، انرژی و غیره ارائه نموده‌است. علاوه بر این، ویژگی‌های بلند مدت نظیر SDC نیز در کنار ویژگی‌های پروزودیک نتایج خوبی در شناسایی لهجه و شناسایی زبان داشتند . از ویژگی‌های SDC در کنار ویژگی‌های دیگر برای آموزش مدل مخلوط گاوسی برای هر زبان یا لهجه استفاده می‌شود. استفاده از تکنیک‌های متمایزساز مانند تحلیل متمایزساز خطی (LDA) و تحلیل متمایز ساز خطی ناهمگون (HLDA) نیز می‌توانند منجر به افزایش دقت رده‌بندی شوند . از طرف دیگر، مدل‌هایی که اغلب به عنوان مدل لهجه بکار گرفته می‌شوند از نوع GMM یا HMM هستند. شبکه عصبی و ماشین بردار پشتیبان (SVM)، کمتر در این حیطه بکار گرفته می‌شوند. برای مثال، در مرجع از مدل مخلوط گاوسی برای شناسایی لهجه استفاده شده‌است. در مرجع با توجه به وجود مرزهای فازی بین کلاس واج‌ها، از یک روش جدید مبتنی بر معیارهای فازی برای انتخاب مقادیر اولیه مخلوط‌های گاوسی استفاده شده‌است. در این روش، ارزش عضویت در کلاسترها، با توجه به فاصله‌های درون کلاستری و برون کلاستری محاسبه می‌شود. اگر بتوان بردار ویژگی‌ها را بشکلی مناسب فراهم کرد، SVM و ANN نیز می‌توانند در رده‌بندی لهجه مفید واقع شوند. برای مثال، در مرجع پس از دریافت سیگنال گفتار، با کمک یک بازشناس واج گاوسی، دنباله واج‌های آن سیگنال استخراج می‌شود. سپس به جای هر واج، ابر برداری شامل تمام میانگین‌های تمام مؤلفه‌های گاوسی آن واج جایگزین می‌گردد و بدین وسیله، یک سری بردار ویژگی جدید حاصل می‌شود که برای آموزش یک رده‌بند SVM بکار برده می‌شود. روش‌های متنوع بسیاری برای رده‌بندی و شناسایی لهجه‌ها وجود دارد. یکی دیگر از این روش‌ها که مرجع به آن اشاره کرده‌اند، روشی است که در آن با استفاده از یکسری تقطیع‌کننده‌های مبتنی بر GMM، گفتار را به دنباله‌ای از نمادها تبدیل می‌کنند. این نمادها در واقع شماره مؤلفه گاوسی مربوط به هر فریم هستند. در این روش‌ها ادعا می‌شود که ترتیب قرار گرفتن این نمادها در هر عبارت می‌تواند به شناسایی لهجه آن عبارت کمک کند. خوشه‌بندی
افزون‌بر اصطلاحات خوشه‌بندی، تعدادی از اصطلاح با معانی مشابه وجود دارد، از جمله طبقه‌بندی خودکار، طبقه‌بندی عددی، روش‌شناسی و تجزیه و تحلیل توپولوژیکی. تفاوت‌های کم اغلب در نتایج استفاده می‌شود: در داده‌کاوی، نتیجه گروه‌ها مورد توجه هست و در طبقه‌بندی خودکار، قدرت تشخیصی مورد توجه است. درون‌یابی
در بسیاری از کاربردها در مهندسی و علوم پایه نقاط معلوم در دسترس است، مانند داده‌های بدست آمده از آزمایش یا نمونه‌برداری. در چنین مواردی سعی می‌شود تابعی یافت که حتی‌المقدور به داده‌ها نزدیک‌تر باشد. یکی از روش‌های یافتن چنین تابعی درون‌یابی می‌باشد که وجه مشخصه این روش آن است که تابع یافت شده از این روش از تمامی نقاط داده شده می‌گذرد. بهینه‌سازی (اقتصاد)
در کنار روش‌های بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان، روش‌های بهینه‌سازی دیگری نیز معرفی شده‌اند که به حل مسائل مختلف در این حوزه کمک می‌کنند. این روش‌ها در بسیاری از دسته بندی‌ها تحت عنوان روش‌های بهینه‌سازی هوشمند، روش‌های بهینه‌سازی و محاسبات تکاملی یا جستجوی هوشمند شناخته می‌شود. این روش‌های این مزیت را دارند که بدون نیاز به مشتق تابع هزینه به یافتن نقطه بهینه آن می‌پردازند. همچنین در مقایسه با روش‌های مبتنی بر گرادیان کمتر مشکل افتادن در دام کمینه محلی را دارند. در مقابل اگر هدف رسیدن به یک جواب بهینه محلی باشد، این روش‌ها بسته به کاربرد ممکن است سرعت کمتری در مقایسه با روش‌های مبتنی بر گرادیان داشته باشند. از میان این روش‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره نمود.