how to open pdf file using itextsharp in c# : How to search a pdf document for text control Library system azure asp.net wpf console NeuroSolutionsforExcel5-part150

NeuroSolutions for Excel
51 / 77
Trial Name
Enter the name for this particular trial run. If the entered name has already been used, you will be given the
option to overwrite it.
Number of Epochs
Enter the total number of epochs to train the network for. An epoch is defined as one complete presentation of
all of the data. By default, this setting is initialized to the Epochs / Run setting of the active NeuroSolutions
breadboard.
Cross Validation Records
The total number of rows tagged as cross validation. This number is set by the tagging only and cannot be
changed in the form.
Shift by x exemplars
Enter the total number of rows to shift by for each run. Total number of runs will equal the Number of Cross
Validation/shift value.
Report Type
1. Classification: Choose this option if you are trying to solve a classification problem. Note: If you
choose this option, the desired output should be unary encoded. See the help for the Column(s) As
Symbol
sub-menu item of the Tag Data sub-menu.
2. Regression: Choose this option if the desired output(s) of the problem being solved are continuous
values.
Single Output Case
1. Use Custom Threshold for 2-class Output: This field allows you to specify the threshold to use to
differentiate between the two classes represented by the single output.
2. Generate ROC: The ROC Matrix consists of one row for each threshold generated. The thresholds
are equally partitioned across the data range of the desired output.
How to search a pdf document for text - search text inside PDF file in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn how to search text in PDF document and obtain text content and location information
convert a scanned pdf to searchable text; pdf text search
How to search a pdf document for text - VB.NET PDF Text Search Library: search text inside PDF file in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn How to Search Text in PDF Document and Obtain Text Content and Location Information in VB.NET application
search multiple pdf files for text; how to select text in a pdf
NeuroSolutions for Excel
52 / 77
3. Levels: This field specifies the number of thresholds generated within the data range.
Created with the Standard Edition of HelpNDoc: Write eBooks for the Kindle
Test Network Module
Test Network Menu Options
Menu Item
Description
Te
Test
st
Tests the active NeuroSolutions breadboard on the
chosen data set and creates a report of the results.
Sensitivity About the Mean
Performs sensitivity analysis on the chosen data set.
Created with the Standard Edition of HelpNDoc: Produce Kindle eBooks easily
Test
Description
Allows the user to test a network on the chosen data set (Training, Cross Validation, or Testing). The user also
has the option to use the current network weights or use the best network weights (Note: If a cross validation
set is used during training, the best network weights are the ones that give the minimum cross validation error.
Otherwise, the best network weights are the ones that give the minimum training error) saved during a training
trial run (Note: if you choose to load the best network weights, the active breadboard must have the same
topology as the one for which the best weights were created). During testing, the learning is turned off and the
chosen data set is fed through the network. The network output is collected and a report is then generated
showing the testing results. The content of this generated report varies based on whether the Classification
or
Regression
report type was selected. If the desired output of the testing set is a single two-class column and
the selected report type is Classification, the column is checked for the maximum of two classes and the report
is generated without the necessity of translating the column. The generated report contains the following
information:
1. Regression selected: Plot of the network output and the desired network output for each output. Each
desired output will be plotted as a solid color and the corresponding network output will be a dashed line of
the same color. For problems with a single output, a scatter plot will also be generated.
2. Classification selected: Confusion matrix showing the number of outputs classified as members of each
class.
3. Table reporting the mean-squared error (MSE), normalized mean-squared error (NMSE), mean absolute
error (MAE), minimum absolute error, maximum absolute error, and correlation coefficient (r) for each output.
Note that the MSE is measured using the original (i.e. non-normalized) desired outputs, which is different
than the MSE reported in the Training reports (which is one half of the normalized mean-squared error). If
the Classification report type was selected, this table also includes the percent correct for each class.
The following data sheet is also created:
Data Sheet Name
Description
TrialName IOData
The testing input(s) and desired output(s) used are copied to
this sheet. After the testing data has been run through the
network, the network output is also written to this worksheet.
Dialog Box Options
C# Word - Search and Find Text in Word
C# Word - Search and Find Text in Word. Learn How to Search Text in PDF Document and Obtain Text Content and Location Information. Overview.
converting pdf to searchable text format; find and replace text in pdf file
C# PowerPoint - Search and Find Text in PowerPoint
C# PowerPoint - Search and Find Text in PowerPoint. Learn How to Search Text in PDF Document and Obtain Text Content and Location Information. Overview.
select text pdf file; cannot select text in pdf
NeuroSolutions for Excel
53 / 77
Trial Name
Enter the name for this particular testing trial run. If the entered name has already been used, you will be given
the option to overwrite it.
Data Set to Test
Select the data set that you want to test. Only the data sets available for testing are shown.
Weights
1. Load Best: Choose this option to load the best network weights (saved during a training trial run)
before the network is tested.
2. Use Current: Choose this option to test using the current network weights.
Report Type
1. Classification
: Choose this option if you are trying to solve a classification problem. Note: If you
choose this option, the desired output should be unary encoded. See the help for the Column(s) As
Symbol
sub-menu item of the Tag Data sub-menu.
2. Regression
: Choose this option if the problem being solved is not a classification problem.
Single Output Case
1. Use Custom Threshold for 2-class Output: This field allows you to specify the threshold to use to
differentiate between the two classes represented by the single output.
2. Generate ROC: The ROC Matrix consists of one row for each threshold generated. The thresholds
are equally partititioned across the data range specified by the normalized data range of the input
component. This field specifies the number of thresholds generated within the data range.
Created with the Standard Edition of HelpNDoc: Generate EPub eBooks with ease
Test Reports
Description
The Test Reports are dynamic in that they are different depending on the options you chose in the Test Network
dialog including Regression versus Classification and ROC.
C# PDF delete text Library: delete, remove text from PDF file in
The following C# coding example illustrates how to perform PDF text deleting function in your .NET project, according to search option. // Open a document.
how to select text in pdf and copy; search a pdf file for text
C# PDF replace text Library: replace text in PDF content in C#.net
The following C# coding example illustrates how to perform PDF text replacing function in your .NET project, according to search option. // Open a document.
find text in pdf files; pdf search and replace text
NeuroSolutions for Excel
54 / 77
Regression Report
This report shows a chart of the network output (dashed line) versus the desired output (solid line) for each
desired output column. If there is only one output column, then the data will also be displayed as a scatter plot.
The better the model, the more points will fall near the main diagonal line between the lower-left corner and the
upper-right corner of the chart.
Performance Table
The Performance Table reports the root mean-squared error (RMSE), normalized root mean-squared error
(NRMSE), mean absolute error (MAE), minimum absolute error, maximum absolute error, and correlation
coefficient (r) for each output.  The Score is based on a variety of statistics derived from the models
performance such as: Area Under ROC (Classification Problems Only), Percent Correct (Classification
Problems Only), Normalized Root Mean Squared Error, Normalized Mean Absolute Error, Average Percent
Correct (Classification Problems Only).
Classification Reports
Confusion Matrix
A confusion matrix is a simple methodology for displaying the classification results of a network. The confusion
C# HTML5 PDF Viewer SDK to view PDF document online in C#.NET
Easy to search PDF text in whole PDF document. C# HTML5 PDF Viewer: View PDF Online. 13. Page Thumbnails. Navigate PDF document with thumbnails. 14. Text Search.
text select tool pdf; search pdf files for text
VB.NET PDF replace text library: replace text in PDF content in vb
will guide you how to replace text in specified PDF page. 'Open a document Dim doc As PDFDocument = New PDFDocument(inputFilePath) 'Set the search options Dim
pdf make text searchable; convert pdf to word searchable text
NeuroSolutions for Excel
55 / 77
matrix is defined by labeling the predicted classification on the rows and the desired classifications on the
columns. For each exemplar, a 1 is added to the cell entry defined by (desired classification, predicted
classification). Since we want the predicted classification to be the same as the desired classification, the ideal
situation is to have all the exemplars end up on the diagonal cells of the matrix (the diagonal that connects the
upper-left corner to the lower right).
Performance Table
The Performance Table reports the root mean-squared error (RMSE), normalized root mean-squared error
(NRMSE), mean absolute error (MAE), minimum absolute error, maximum absolute error, and correlation
coefficient (r) for each output. This table also includes the percent correct for each class.
Classification Reports w/ ROC
ROC Curve
Receiver Operating Characteristic (ROC) matricies are used to show how changing the detection threshold
affects detections versus false alarms. If the threshold is set too high then the system will miss too many
detections. Conversely, if the threshold is set too low then there will be too many false alarms. Below is an
example of an ROC matrix graphed as an ROC curve.
In NeuroSolutions for Excel, a ROC matrix is created through Leave-N-Out Training
or the Test Network
modules. The matrix contains the following: 1) True Positive Rate and 2) False Positive Rate.
ROC Matrix Definitions
1. ROC Detection Threshold: This field allows you to specify the threshold to use to differentiate between the
two classes represented by the single output.
2. Total Detections: The number of samples predicted as 1.
3. True Positive (TP): If the outcome from a prediction is a 1 and the actual value is also a 1.
4. False Positive (FP): If the outcome from a prediction is a 1 and the actual calues is a 0.
5. True Negative (TN): If the outcome from a prediction is a 0 and the actual value is also a 0.
6. False Negative (FN): If the outcome from a prediction is a 0 and the actual value is a 1.
7. Detected as Positive ((TP+FP)/(TP+FP+TN+FN)): The percentage of predicted as a 1 of all samples tested.
8. False Positive Rate (FP/(FP+TN)): The percentrage of False Positives of those samples with an actual value
of 0.
9. True Positive Rate (TP/(TP+FN)): The percentage of True Positives of those samples with an actual value of
1.
10. False Discovery Rate (FP/(FP+TP)): The percentage of False Positives of those samples predicted as a 1.
11. Area Under the ROC Curve: The sum of this column is displayed under the ROC chart, and it is a good
VB.NET PDF- View PDF Online with VB.NET HTML5 PDF Viewer
Easy to search PDF text in whole PDF document. VB.NET HTML5 PDF Viewer: View PDF Online. 13. Page Thumbnails. Navigate PDF document with thumbnails. 14. Text Search
search pdf for text; search pdf for text in multiple files
C# PDF Text Highlight Library: add, delete, update PDF text
The following C# coding example illustrates how to perform PDF text highlight function in your .NET project, according to search option. // Open a document.
make pdf text searchable; search text in pdf using java
NeuroSolutions for Excel
56 / 77
measurement of the overall performance of the model. A measurement of 0.5 would be considered a poor
model with no predictive power, while a measurement of 1.0 would be considered a perfect model.
12. Positive Frequency: The number of exemplars where the desired output was 1 and the network output was
within the previous ROC Detection Threshold and the current ROC Detection Threshold. Note that this data
is also shown in blue within the Histogram chart to the right of the Estimated Probability of Positive chart.
13. Negative Frequency: The number of exemplars where the desired output was 0 and the network output was
within the previous ROC Detection Threshold and the current ROC Detection Threshold. Note that this data
is also shown in red within the Histogram chart to the right of the Estimated Probability of Positive chart.
14. Positive Cumulative %: Of those exemplars where the desired output is 1, this is the percentage of where
the network output was less than or equal to the ROC Detection Threshold. 
15. Negative Cumulative %: Of those exemplars where the desired output is 0, this is the percentage of where
the network output was greater than or equal to the ROC Detection Threshold.
16. Estimated Probability of Positive: The probability that a network output equaling the ROC Detection
Threshold will have a desired output of 1. This data is also displayed in a chart to the right of the ROC chart.
Actual Value
Prediction
Outcome
P
N
Total
P'
True
Negative
False
Negative
P'
N'
False
Positive
True
Positive
N'
P
N
Created with the Standard Edition of HelpNDoc: Write eBooks for the Kindle
Sensitivity About the Mean
Description
This testing process provides a measure of the relative importance among the inputs of the neural model and
illustrates how the model output varies in response to variation of an input. By default the first input is varied
between its mean +/- a user-defined number of standard deviations while all other inputs are fixed at their
respective means. The network output is computed for a user-defined number of steps above and below the
mean. This process is repeated for each input.
An alternate variation of this process is to vary the input of interest between its minimum value and its maximum
value. This option is especially useful for binary inputs or inputs which have a non-Gaussian distribution.
A report is generated which summarizes the variation of each output with respect to the variation in each input.
The generated report contains the following information:
1. A 3D Column plot of the table in 2.
2. Table reporting the standard deviation of each output for the input that was varied to create it. Each numerical
value is simply the standard deviation of the network output for each of the X number of variations. For
example, if the test is set to 50 steps per side, the network is tested 100 times for each input with the
remaining inputs fixed at their mean values and while the tested input is varied between the min and the max
(or +/- a number of standard deviations) for a total of 101 tests. The units of each sensitivity value (i.e., the
standard deviation) would be whatever the output units are.
3. A plot is created for each input showing the network output(s) over the range of the varied input.
The following data sheet(s) is/are also created:
NeuroSolutions for Excel
57 / 77
Data Sheet Name
Description
TrialName Output(#)
A new worksheet is created for each varied input. The varied
input values are written to the worksheet along with the
corresponding network output. The # sign shown at the left
signifies the number of the varied input.
Dialog Box Options
Trial Name
Enter the name for this particular testing trial run. If the entered name has already been used, you will be given
the option to overwrite it.
Data Set to Test
Select the data set that you want to test. Only the data sets available for testing are shown.
Weights
1. Load Best: Choose this option to load the best network weights (saved during a training trial run)
before the network is tested.
2. Use Current: Choose this option to test using the current network weights.
End Points
1. +/- Std. Dev.: Choose this option to vary each input around the column mean, plus or minus the
number of standard deviations specified below.
2. Min/Max: Choose this option to vary each input between the minimum and maximum values of the
column.
Standard Deviations
Enter the number of standard deviations to add and subtract from the mean of an input when calculating the
range over which the input is varied.
NeuroSolutions for Excel
58 / 77
Steps per Side
Enter the number of steps to use on each side of the mean. This is ½ of the number of discrete values that will be
used to calculate the output.
Created with the Standard Edition of HelpNDoc: Easily create Help documents
Apply Production Dataset
Description
Select this menu item to apply your neural model to the data tagged as Production
. This will feed the Production
Input data into the neural model and produce the model output. The output will be written back to your data
sheet at the location of the Production Desired cross-section. Note that by definition, Production data does not
have a desired output since Production data is data that is used for the application of the neural model. Thus,
the Production Desired cross-section will be empty until the Production dataset has been applied.
Created with the Standard Edition of HelpNDoc: Full-featured Kindle eBooks generator
Automation
Data Tools Menu Options
Menu Item
Description
New Batch
Option for creating a new batch process in Excel for
NeuroSolutions.
Batch Manager
List of pre-built batches and user-defined batches.
Run Batch
Run pre-built batches and user-defined batchers.
Created with the Standard Edition of HelpNDoc: Full-featured multi-format Help generator
New Batch
Description
Select this menu item to create a new custom batch process. A dialog box will be displayed that will allow you to
choose the type of custom batch that you want to create. There are 7 types of custom batches that are
recognized by NeuroSolutions for Excel. These 7 types are listed below along with their required Module Name
Prefixes:
Batch Type
Module Prefix
Preprocess Data
NSEPreprocess
Analyze Data
NSEAnalyze
Tag Data
NSETag
Create Network
NSECreateNet
NeuroSolutions for Excel
59 / 77
Create Data Files
NSECreateFiles
Train Network
NSETrain
Test Network
NSETest
Select the type of batch you want to create, enter a name and a description for the batch, then click OK. A blank
custom batch template module of the proper batch type will be copied to the active workbook. This batch
template contains the following 3 procedures:
Function OnGetName() As String
OnGetName = "Your Batch Name"
End Function
Function OnGetDescription() As String
OnGetDescription = "Your Batch Description"
End Function
Sub OnRunBatchProcess()
'Enter the code for your custom <Batch Type> batch here
MsgBox "Custom batch process has not been implemented.", vbInformation + vbOKOnly
End Sub
where <Batch Type> is one of the 7 batch types discussed above.
The OnGetName() and OnGetDescription() functions will contain the batch name and description that you
entered into the New Batch dialog. This name and description will appear in the Run Batch dialog when you
click the Run Batch menu item for the same batch type. To make changes to the batch name or description,
simply edit these functions.
You will need to write the code to execute when this custom batch is run. This code should be inserted into the
OnRunBatchProcess() subroutine. Note: The names of these three procedures cannot be modified.
Dialog Box Options
NeuroSolutions for Excel
60 / 77
Batch Type
Choose the type of batch that you want to create.
Module Prefix
Shows the Module Prefix for the chosen batch type. This field is not editable.
Batch Name
Enter a name for the custom batch. This batch name is used to name the corresponding module (see Module
Name below) and for display in the Run Batch dialog.
Module Name
This field shows the module name of the new batch. It is simply the concatenation of the Module Prefix with the
Batch Name. This field is not editable.
Batch Name
Enter a description for the custom batch. The batch description is used for display in the Run Batch dialog.
Created with the Standard Edition of HelpNDoc: Free EPub and documentation generator
Batch Manager
Description
Selection of this menu item will display the batch manager dialog box for the chosen batch type. This dialog
lists all of the batches found (for the chosen batch type) within the active workbook and within the code
workbook (NSECodeWorkbook.xls). This dialog provides an easy interface for editing/deleting custom batches
and for moving them between the active workbook and the code workbook. A batch process stored within the
active workbook will only be available when that workbook is loaded and is the active workbook. If you want a
custom batch process to always be available when NeuroSolutions for Excel is loaded, you should store it
within the code workbook (simply use the Batch Manager to move it from the active workbook to the code
workbook).
Note: The delete and move operations of the Batch Manager will be performed on all of the Excel objects whose
name matches any of the following templates. This allows you to use Modules, Class Modules, Forms,
Documents you may be interested
Documents you may be interested