پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک

اختصاصی از یارا فایل پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دسته بندی : پاورپوینت 

نوع فایل:  ppt _ pptx

( قابلیت ویرایش )

---

 قسمتی از اسلاید پاورپوینت : 

تعداد اسلاید : 27 صفحه

1 الگوریتم های ژنتیک 2 الگوریتم ژنتیک الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است. این روش در سال 1970 توسط John Holland معرفی گردید این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.
3 ایده کلی یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن ار تولید میکند. هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد. آنگاه تعدادی از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند.
که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد. بدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسد در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.
4 فضای فرضیه الگوریتم ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific و یا simple to complex فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد. در هرمرحله مجموعه ای از فرضیه ها که جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید. 5 ویژگیها الگوریتم های ژنتیک در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی داشته باشند میتواند بکار گرفته شود. همچنین در مسایلی با فضای فرضیه پیچیده که تاثیر اجرا آن در فرضیه کلی ناشناخته باشند میتوان از GA برای جستجو استفاده نمود. برای discrete optimizationبسیار مورد استفاده قرار میگیرد. الگوریتم های ژنتیک را میتوان براحتی بصورت موازی اجرا نمود از اینرو میتوان کامپیوترهای ارزان قیمت تری را بصورت موازی مورد استفاده قرار داد. امکان به تله افتادن این الگوریتم در مینیمم محلی کمتر از سایر روشهاست. از لحاظ محاسباتی پرهزینه هستند. تضمینی برای رسیدن به جواب بهینه وجود ندارد.
6 Parallelization of Genetic Programming در سال 1999 شرکت Genetic Programming Inc.
یک کامپیوتر موازی با 1000 گره هر یک شامل کامپیوتر های P2, 350 MHZ برای پیاده سازی روش های ژنتیک را مورد استفاده قرار داد. 7 کاربر دها کاربرد الگوریتم های ژنتیک بسیار زیاد میباشد optimization, automatic programming, machine learning, economics, operations research, ecology, studies of evolution and learning, and social systems 8 زیر شاخه های EA روش های EA به دو نوع مرتبط به هم ولی مجزا دسته بندی میشوند: Genetic Algorithms (GAs) در این روش راه حل یک مسئله بصورت یک bit string نشان داده میشود.
Genetic Programming (GP) این روش به تولید expression trees که در زبانهای برنامه نویسی مثل lisp مورد استفاده هستند میپردازد بدین ترتیب میتوان برنامه هائی ساخت که قابل اجرا باشند.
9 الگوریتم های ژنتیک روش متداول پیاده سازی الگوریتم ژنتیک بدین ترتیب است که: استخری از فرضیه ها که population نامیده میشود تولید وبطور متناوب با فرضیه های جدیدی جایگزین میگردد. در هر بار تکرارتمامی فرضیه ها با استفاده از یک تابع تناسب یا Fitness مورد ارزیابی قرار داده میشوند.
آنگاه تعدادی از بهترین فرضیه ها با استفاده از یک تابع احتمال انتخاب شده و جمعیت جدید را تشکیل میدهند. تعدادی از این فرضیه های انتخاب شده به همان صورت مورد استفاده واقع ش

  متن بالا فقط قسمتی از اسلاید پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل کامل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  توجه فرمایید.

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  
• هدف فروشگاه کمک به سیستم آموزشی و یادگیری ، علم آموزان میهن عزیزمان میباشد. 
  

---

 « پرداخت آنلاین و دانلود در قسمت پایین »

پاورپوبنت درمورد الگوریتم های ژنتیک

اختصاصی از یارا فایل پاورپوبنت درمورد الگوریتم های ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دسته بندی : پاورپوینت 

نوع فایل:  ppt _ pptx

( قابلیت ویرایش )

---

 قسمتی از اسلاید پاورپوینت : 

تعداد اسلاید : 27 صفحه

1 الگوریتم های ژنتیک 2 الگوریتم ژنتیک الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است. این روش در سال 1970 توسط John Holland معرفی گردید این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.
3 ایده کلی یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن ار تولید میکند. هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد. آنگاه تعدادی از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند.
که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد. بدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسد در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.
4 فضای فرضیه الگوریتم ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific و یا simple to complex فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد. در هرمرحله مجموعه ای از فرضیه ها که جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید. 5 ویژگیها الگوریتم های ژنتیک در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی داشته باشند میتواند بکار گرفته شود. همچنین در مسایلی با فضای فرضیه پیچیده که تاثیر اجرا آن در فرضیه کلی ناشناخته باشند میتوان از GA برای جستجو استفاده نمود. برای discrete optimizationبسیار مورد استفاده قرار میگیرد. الگوریتم های ژنتیک را میتوان براحتی بصورت موازی اجرا نمود از اینرو میتوان کامپیوترهای ارزان قیمت تری را بصورت موازی مورد استفاده قرار داد. امکان به تله افتادن این الگوریتم در مینیمم محلی کمتر از سایر روشهاست. از لحاظ محاسباتی پرهزینه هستند. تضمینی برای رسیدن به جواب بهینه وجود ندارد.
6 Parallelization of Genetic Programming در سال 1999 شرکت Genetic Programming Inc.
یک کامپیوتر موازی با 1000 گره هر یک شامل کامپیوتر های P2, 350 MHZ برای پیاده سازی روش های ژنتیک را مورد استفاده قرار داد. 7 کاربر دها کاربرد الگوریتم های ژنتیک بسیار زیاد میباشد optimization, automatic programming, machine learning, economics, operations research, ecology, studies of evolution and learning, and social systems 8 زیر شاخه های EA روش های EA به دو نوع مرتبط به هم ولی مجزا دسته بندی میشوند: Genetic Algorithms (GAs) در این روش راه حل یک مسئله بصورت یک bit string نشان داده میشود.
Genetic Programming (GP) این روش به تولید expression trees که در زبانهای برنامه نویسی مثل lisp مورد استفاده هستند میپردازد بدین ترتیب میتوان برنامه هائی ساخت که قابل اجرا باشند.
9 الگوریتم های ژنتیک روش متداول پیاده سازی الگوریتم ژنتیک بدین ترتیب است که: استخری از فرضیه ها که population نامیده میشود تولید وبطور متناوب با فرضیه های جدیدی جایگزین میگردد. در هر بار تکرارتمامی فرضیه ها با استفاده از یک تابع تناسب یا Fitness مورد ارزیابی قرار داده میشوند.
آنگاه تعدادی از بهترین فرضیه ها با استفاده از یک تابع احتمال انتخاب شده و جمعیت جدید را تشکیل میدهند. تعدادی از این فرضیه های انتخاب شده به همان صورت مورد استفاده واقع ش

  متن بالا فقط قسمتی از اسلاید پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل کامل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  توجه فرمایید.

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  
• هدف فروشگاه کمک به سیستم آموزشی و یادگیری ، علم آموزان میهن عزیزمان میباشد. 
  

---

 « پرداخت آنلاین و دانلود در قسمت پایین »

تحقیق درباره ژنتیک

اختصاصی از یارا فایل تحقیق درباره ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 17

فهرست مطالب

عنوان صفحه

ترکیب شیمایی و ساختمان اسیدهای نوکلئیک: 1

ماهیت ماده ژنتیکی 2

ساختمان DNA طبق مدل واتسون وکریک: 3

بسته بندی DNA در کرومزوم ها: 10

کروموزومهای پروکاریوتی: 11

کروموزومهای یوکاریوتی: 11

سازمانبندی کروماتین روی اسکلت متافازی: 14

منابع : 16

ترکیب شیمایی و ساختمان اسیدهای نوکلئیک:

واحد ساختمانی اسیدهای نوکلئیک نوکلئوتید است. نوکلئوتید از سه جزء تشکیل شده که توسط پیوندهای کووالانسی به یکدیگر متصل می شوند.

1-قند پنتوز(دی اکسید ریبوز در DNA و ریبوز در RNA)

2-باز آلی نیتروژن دار که به شکل دو حلقه ای(پورین) یا یک حلقه ای (پیریمیدین) است و با کربن شماره 1 قند پنتوز پیوند B-N-glycosidic ایجاد کرده و یک نوکلئوزید تشکیل می شود. DNA، حاوی بازهای پورین، از جمله آدنین(A)، گوانین (G) و بازهای پیریمیدین سینوزین(c) و تیمین (T) است که با قندهای دی اکسی ریبوز؛ نوکلئوزیدهای دی آکسی آدنوزین، دی اکسی گوانوزین، دی اکسی سینیدین و دی اکسی تیمیدین ایجاد می کنند. RNA نیز حاوی بازهای پورین فوق و باز سینوزین DNA است، اما به جای باز تیمین، یوراسیل دارد، بنابراین نوکلئوزیدهای RNA عبارتند از:آدنوزین، گوانوزین، سیتیدین و یوریدین.

3-یک گروه فسفات؛ در یک پلمیر اسید نوکلئیک گروه فسفات، دو نوکلئوتید مجاور را با تشکیل یک پیوند فسفو دی استربین کربن 5 یک قند با کربن 3 قند دیگر به هم متصل می کند.

در حقیقت نوکلئوتیدها، نوکلئوزیدهایی با یک یا چند گروه فسفات هستند.

نوکلئوتیدها ماده پیش ساخت سنتز اسیدهای نوکلئیک و محصول هیدرولیز آنزیمی آنها می باشند.

اسیدهای نوکلئیک پلی مرهای بسیار بزرگی هستند که از اتصال یک نوکلئوتید به نوکلئوتید دیگر با استفاده از پیوندهای کووالانت فسفو دی استری بین گروه هیدروکسیل یک نوکلئوتید و گروه فسفات نوکلئوتید دیگر بوجود می آیند.

ماهیت ماده ژنتیکی

در موجودات بسته به نوع موجود، RNA از 100000-100 یا بیشتر و DNA از چند هزار تا چند ملیون نوکلئوتید تشکیل شده است. مطالعه شیمیایی ترکیب DNA در موجودات متفاوت توسط اروین شارگاف (Erwin chargaff) نشان داد که DNA پیچیدگی شیمیایی لازم را به عنوان ماده ژنتیکی دارد.

بر اساس این مطالعه ساختمان DNA در انواع موجودات متفاوتند و احتمال اینکه همه DNA ها از چهار نوکلئوتید به نسبت یکسان تشکیل شوند غیر ممکن است، ولی همیشه در DNA غلظت آدنین با تیمن و گوانین با سیتوزین برابر است، به عبارت دیگر [A]=[T] و [G]=[C] یا ]پورین ها[=]پیریمیدین ها[ ولی نسبت در گونه های مختلف موجودات متفاوت است.

بنابراین، طبق نظر شارگاف DNA ممکن است پیچیدگی بیشتری داشته باشد. طولی نکشید که واتسون وکریک به این پیچیدگی ها پی بردند.

ساختمان DNA طبق مدل واتسون وکریک:

در سال 1953 واتسون وکریک مدلی برای ساختمان DNA پیشنهاد کردند، بر طبق این مدل:

1-پلمیر DNA از نوکلئوتیدهایی تشکیل شده که توسط پیوندهای فسفو دی استری به یکدیگر متصل هستند.

2-ترکیبات اصلی DNA از قوانین شارگاف تبعیت می کنند.

3-تفرق اشعه X نشان می دهد که ملکول DNA ساختمانی مارپیچی، و بیش از یک اشعه پلی نوکلئوتید دارد. هر مولکول DNA از دو رشته پلی نوکلئوتید موازی متضاد (anti parallel) تشکیل شده که در اطراف یک محور مرکزی بصورت راست گرد پیچ می خورند.

4-یکی از عوامل پایداری ساختمان DNA پیوندهای هیدروژنی بین بازهای مکمل دو رشته است، به طوری که بین بار A از یک رشته با T از رشته دیگر و باز G از یک رشته با C از رشته دیگر به ترتیب پیوندهای هیدروژنی دوتایی و سه تایی ایجاد

می شود.

بنابراین حرارت می تواند در حالت فیزیکی DNA تغییر ایجاد کرده و دو رشته DNA را از یکدیگر جدا نماید(دناتوره کردن DNA). چون همیشه A با T و G و C جفت می شوند بنابراین دو رشته مکمل یکدیگر هستند و از روی توالی بازهای یک رشته توالی بازهای رشته دیگر تعیین می شود.

تحقیق کامل الگوریتم ژنتیک

اختصاصی از یارا فایل تحقیق کامل الگوریتم ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

الگوریتم ­های ژنتیک متعلق به کلاس بزگتری از الگوریتم­های تکاملی هستند،که برای ایجاد راه حل­ های بهینه سازی مسائل از روش­های الهام گرفته از تکامل طبیعی، مانند وراثت، جهش، گزینش وتقاطع استفاده می­کنند، و به این صورت است که طبیعت، افرادقوی تر را برای زندگی برمی ­گزیند. الگوریتم ژنتیک روش بهینه ­سازی الهام گرفته از طبیعت جاندار است که می­ توان در طبقه ­بندی ها، آن را به عنوان یک روش عددی ، جستجوی مستقیم و تصادفی معرفی کرد. این الگوریتم، الگوریتمی مبتنی بر تکرار است و اصول اولیه آن از علم ژنتیک اقتباس گردیده است و.....

این پروژه شامل فهرست زیر می باشد.

1-معرفی کلی الگوریتم ژنتیک…    12

2-الگوریتم ژنتیک…    12

3-مکانیزم الگوریتم ژنتیک..    13

4-عملگرهای الگوریتم ژنتیک.    16

4-1- کدگذاری   16

4-2- ارزیابی   16

4-3- ترکیب   16

4-4- جهش    16

4-5- رمزگشایی   16

5-چارت الگوریتم به همراه شبه کد آن.  17

5-1- شبه کد و توضیح آن  17

6-انواع روش‌های انتخاب.   20

6-1- انتخاب چرخ رولت   21

6-2- انتخاب حالت پایدار 22

6-3- انتخاب نخبه گرایی   23

6-4- انتخاب رقابتی   23

6-5- انتخاب قطع سر  23

6-6- انتخاب جایگزینی نسلی اصلاح شده 24

6-7- انتخاب مسابقه  24

6-8- انتخاب مسابقه تصادفی   24

7-انواع روش‌های ترکیب.   24

7-1- جابه‌جایی دودوئی   25

7-2- ترکیب تک‌نقطه‌ای   26

7-3- ترکیب دو نقطه‌ای   26

7-4- ترکیب n نقطه‌ای   27

7-5- ترکیب یکنواخت   27

7-7- ترکیب حسابی   28

7-8- ترتیب   28

7-9- چرخه  29

7-10- بخش نگاشته  30

8-جهش…    31

8-1- جهش باینری   31

8-2- جهش حقیقی   32

8-3- وارونه سازی بیت   32

8-4- تغییر ترتیب قرارگیری   33

8-5- وارون سازی   33

9-محک اختتام اجرای الگوریتم ژنتیک.    33

10- انواع الگوریتم‌های ژنتیک    34

11- مزایای الگوریتم‌های ژنتیک    35

12-محدودیت‌های الگوریتم‌های ژنتیک.    36

12-1- استراتژی برخورد با محدودیت‌ها 36

12-1-1- استراتژی اصلاح عملگرهای ژنتیک    36

12-1-2- استراتژی رَدّی   36

12-1-3- استراتژی اصلاحی   36

12-1-4- استراتژی جریمه‌ای   37

13- بهبود الگوریتم ژنتیک    37

14- چند نمونه از کاربردهای الگوریتم‌های ژنتیک    37

15- مسائل کلاسیک    38

15-1- حل معمای هشت وزیر  38

15-2- جمعیت آغازین   40

15-3- تابع برازندگی   44

15-4- آمیزش    46

15-5- جهش ژنتیکی   46

پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک

اختصاصی از یارا فایل پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نوع فایل:  ppt _ pptx ( پاورپوینت )

( قابلیت ویرایش )

---

 قسمتی از اسلاید : 

تعداد اسلاید : 27 صفحه

1 الگوریتم های ژنتیک 2 الگوریتم ژنتیک الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است. این روش در سال 1970 توسط John Holland معرفی گردید این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.
3 ایده کلی یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن ار تولید میکند. هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد. آنگاه تعدادی از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند.
که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد. بدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسد در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.
4 فضای فرضیه الگوریتم ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific و یا simple to complex فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد. در هرمرحله مجموعه ای از فرضیه ها که جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید. 5 ویژگیها الگوریتم های ژنتیک در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی داشته باشند میتواند بکار گرفته شود. همچنین در مسایلی با فضای فرضیه پیچیده که تاثیر اجرا آن در فرضیه کلی ناشناخته باشند میتوان از GA برای جستجو استفاده نمود. برای discrete optimizationبسیار مورد استفاده قرار میگیرد. الگوریتم های ژنتیک را میتوان براحتی بصورت موازی اجرا نمود از اینرو میتوان کامپیوترهای ارزان قیمت تری را بصورت موازی مورد استفاده قرار داد. امکان به تله افتادن این الگوریتم در مینیمم محلی کمتر از سایر روشهاست. از لحاظ محاسباتی پرهزینه هستند. تضمینی برای رسیدن به جواب بهینه وجود ندارد.
6 Parallelization of Genetic Programming در سال 1999 شرکت Genetic Programming Inc.
یک کامپیوتر موازی با 1000 گره هر یک شامل کامپیوتر های P2, 350 MHZ برای پیاده سازی روش های ژنتیک را مورد استفاده قرار داد. 7 کاربر دها کاربرد الگوریتم های ژنتیک بسیار زیاد میباشد optimization, automatic programming, machine learning, economics, operations research, ecology, studies of evolution and learning, and social systems 8 زیر شاخه های EA روش های EA به دو نوع مرتبط به هم ولی مجزا دسته بندی میشوند: Genetic Algorithms (GAs) در این روش راه حل یک مسئله بصورت یک bit string نشان داده میشود.
Genetic Programming (GP) این روش به تولید expression trees که در زبانهای برنامه نویسی مثل lisp مورد استفاده هستند میپردازد بدین ترتیب میتوان برنامه هائی ساخت که قابل اجرا باشند.
9 الگوریتم های ژنتیک روش متداول پیاده سازی الگوریتم ژنتیک بدین ترتیب است که: استخری از فرضیه ها که population نامیده میشود تولید وبطور متناوب با فرضیه های جدیدی جایگزین میگردد. در هر بار تکرارتمامی فرضیه ها با استفاده از یک تابع تناسب یا Fitness مورد ارزیابی قرار داده میشوند.
آنگاه تعدادی از بهترین فرضیه ها با استفاده از یک تابع احتمال انتخاب شده و جمعیت جدید را تشکیل میدهند. تعدادی از این فرضیه های انتخاب شده به همان صورت مورد استفاده واقع ش

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  ................... توجه فرمایید !

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  
• هدف فروشگاه جهت کمک به سیستم آموزشی برای دانشجویان و دانش آموزان میباشد .
  

---

 « پرداخت آنلاین »