CALM/arwiki huggingface dataset:
في صناعة برامج التحليلات التجارية، ظهر تركيز على حل تحديات تحليل مجموعات البيانات الضخمة المعقدة، غالباً عندما تكون هذه البيانات في حالة تغير مستمر. تُشار عادةً إلى مجموعات البيانات هذه كبيانات كبيرة. في حين أن المشكلات التي تطرحها البيانات الضخمة لم تكن موجودة إلا في المجتمع العلمي، فإن البيانات الكبيرة اليوم تمثل مشكلة للعديد من الشركات التي تقوم بتشغيل أنظمة المعاملات عبر الإنترنت، ونتيجة لذلك، تجمع كميات كبيرة من البيانات بسرعة.
تعتبر تحليل أنواع البيانات غير المهيكلة تحديًا آخر يجذب الانتباه في الصناعة. تختلف البيانات غير المهيكلة من البيانات المنظمة في أن شكلها يختلف بشكل كبير ولا يمكن تخزينه في قواعد البيانات العلائقية التقليدية دون جهد كبير في تحويل البيانات. أصبحت مصادر البيانات غير المهيكلة، مثل البريد الإلكتروني، ومحتويات مستندات معالج النصوص، وملفات PDF ، والبيانات الجغرافية المكانية، وما إلى ذلك، مصدرًا مهمًا لاستخبارات الأعمال للشركات والحكومات والجامعات. على سبيل المثال، في بريطانيا، كان الاكتشاف بأن شركة واحدة تبيع مذكرات طبية مزورة بطريقة غير مشروعة من أجل مساعدة الناس في الاحتيال على أرباب العمل وشركات التأمين، هو فرصة لشركات التأمين لزيادة اليقظة لتحليل البيانات غير المهيكلة. يقدر معهد ماكينزي العالمي أن تحليل البيانات الضخمة قد ينقذ نظام الرعاية الصحية الأمريكي 300 مليار دولار سنوياً والقطاع العام الأوروبي 250 مليار يورو.
هذه التحديات هي مصدر الإلهام الحالي للكثير من الابتكارات في نظم المعلومات التحليلية الحديثة، وتلد مفاهيم جديدة لتحليل الآلات مثل معالجة الأحداث المعقدة، والبحث الكامل عن النص والتحليل، وحتى الأفكار الجديدة في العرض التقديمي. ويتمثل أحد هذه الابتكارات في إدخال بنية شبيهة بالشبكة في تحليل الماكينات، مما يسمح بزيادة سرعة المعالجة المتوازية على نطاق واسع من خلال توزيع عبء العمل على العديد من الحواسيب، كل ذلك مع وصول متساوٍ إلى مجموعة البيانات الكاملة.
يتم استخدام التحليلات بشكل متزايد في التعليم، لا سيما على مستوى المكاتب والمكاتب الحكومية. ومع ذلك، فإن تعقيد إجراءات أداء الطلاب يمثل تحديات عندما يحاول اختصاصيو التوعية فهم واستخدام التحليلات لتمييز الأنماط في أداء الطلاب، والتنبؤ باحتمالية التخرج ، وتحسين فرص نجاح الطلاب ، وما إلى ذلك. على سبيل المثال ، في دراسة تشمل مقاطعات معروفة باستخدام بيانات قوية ، واجه 48٪ من المدرسين صعوبة في طرح الأسئلة التي أثارتها البيانات ، ولم يدرك 36٪ البيانات المعطاة ، و 52٪ قاموا بتفسير البيانات بشكل خاطئ. ولمكافحتها ، تلتزم بعض أدوات التحليلات للمعلمين بتنسيق بيانات لا يعتمد على وصفة طبية (تضمين التسميات والوثائق التكميلية ونظام المساعدة ، واتخاذ القرارات الأساسية / عرض المحتوى وقرارات المحتوى) لتحسين فهم المعلمين واستخدامهم التحليلات التي يتم عرضها.
أحد التحديات الناشئة هو الاحتياجات التنظيمية الديناميكية. على سبيل المثال ، في الصناعة المصرفية ، من المرجح أن تجعل اتفاقية بازل 3 واحتياجات رأس المال المستقبلية من البنوك الصغيرة حتى تبني نماذج المخاطر الداخلية. في مثل هذه الحالات ، يمكن للحوسبة السحابية ولغة البرمجة مفتوحة المصدر مساعدة البنوك الصغيرة على تبني تحليلات للمخاطر ودعم مراقبة مستوى الفرع من خلال تطبيق التحليلات التنبؤية
الخطر الرئيسي على الناس هو التمييز مثل التمييز السعري أو التمييز الإحصائي. انظر العلمية الأمريكية حول كتاب "أسلحة تدمير الرياضيات"
هناك أيضًا خطر أن يستفيد مطوّر البرامج من الأفكار أو العمل الذي قام به المستخدمون ، مثل هذا المثال: يمكن للمستخدمين كتابة أفكار جديدة في ملاحظة تدوين التطبيق ، والتي يمكن إرسالها كحدث مخصص ، ويمكن للمطورين الاستفادة من تلك الأفكار. يمكن أن يحدث هذا لأن ملكية المحتوى عادة ما تكون غير واضحة في القانون.
إذا لم يتم حماية هوية المستخدم ، فهناك المزيد من المخاطر ؛ على سبيل المثال ، خطر نشر معلومات خاصة عن المستخدمين على الإنترنت.
في أقصى الحدود ، هناك خطر يتمثل في قدرة الحكومات على جمع الكثير من المعلومات الخاصة ، الآن بعد أن أعطت الحكومات نفسها المزيد من الصلاحيات للوصول إلى معلومات المواطنين.
التحميل المتوازي هو مصطلح يستخدم في الغالب على الإنترنت, على غرار "رفع" و "تحميل", ولكنه يشير إلى عملية نقل الملفات بين اثنين من الأجهزة المحلية، خاصة بين جهاز كمبيوتر و جهاز محمول مثل الهاتف المحمول, الهاتف الذكي, PDA, اللوحي, portable media player أو القارئ الإلكتروني.
Sideloading يشير عادة إلى نقل الملفات إلى الجهاز المحمول عبر USB, بلوتوث, واي فاي أو عن طريق الكتابة على بطاقة الذاكرة من أجل الإدراج إلى الجهاز المحمول.
عند الإشارة إلى تطبيقات الأندرويد، فإن مصطلح "sideloading" يعني عادة تثبيت تطبيق حزمة بصيغة APK على جهاز الأندرويد.يتم تحميلها من مواقع أخرى غير Google play, عادة من خلال جهاز كمبيوتر. هذا الأمر ممكن فقط إذا كان المستخدم قد سمح بتنزيل الحزم على جهازه من خلال تفعيله للمصادر الغير معروفة في إعدادات الأمان.
عند الإشارة إلى تطبيقات IOS, فإن مصطلح "sidelaoding" يعني عادة تثبيت تطبيق حزمة بصيغة IPA على جهاز ابل، يتم ذلك عن طريق استعمال برامج مثل Cydia Impactor أو Xcode أو عن طريق الجهاز بإستعمال Jailbreak بدلا من التنزيل عن طريق App Store.هناك خاصية في إصدارات IOS الحديثة حيث أن التطبيق يجب ان يكون موثوق من قبل كلاًَ من ابل و المستخدم عن طريق "profiles and device management" من قائمة الإعدادات، ماعدا في حال استخدام طرق Jailbreak أو تطبيقات sideloading.
تاريخ sideloading.
مصطلح "sideload" صاغ في أواخر 1990s من قبل خدمة تخزين على الإنترنت تسمى idrive.com كوسيلة بديلة لنقل وتخزين ملفات الكمبيوتر رقمياًً بدلا من جسديا. في عام 2000 تم تطبيق idrive كعلامة تجارية. بدلا من الشروع في الملفات التقليدية "كالتحميل" من موقع ويب أو موقع FTP إلى أجهزة الكمبيوتر، أصبح يمكن للمستخدم إجراء "sideload" للملفات ونقلها مباشرة إلى مساحات التخزين الشخصية الخاصة بهم. ثم أصبح استخدام هذه الميزة منخفضاً بسبب أن محركات الأقراص الصلبة أصبحت أقل تكلفة .
لكن ظهور مشغلات MP3 في أواخر 1990s جلبت sideloading إلى الجماهير، على الرغم ان هذا المصطلح لم يكن واسع النطاق الا أنه كان يمكن للمستخدمين تحميل المحتوى إلى أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم ومن ثم تنفيذ  sideload إلى مشغلات MP3 الخاصة بهم.
اليوم sideloading  اصبح على نطاق واسع تقريبا كما يمكن لكل جهاز محمول ان يقوم بالsideloading بأكثر من طريقة واحدة.
إيجابيات sideloading.
Sideloading لديها العديد من المزايا بالمقارنة مع الطرق الأخرى لإيصال المحتوى على الأجهزة النقالة:
سلبيات sideloading.
Sideloading أيضا لديها بعض العيوب:
طرق استعمال sideloading.
USB sideloading
اتصال Sideloading بواسطة USB كان موحد من قبل OMTP في أواخر عام 2007. حتى هذا الوقت، الشركات المصنعة للهواتف المحمولة قد تميل إلى اعتماد امتلاك حلول النقل بواسطة USB والتي تتطلب استخدام حزمة أو كابلات الطرف الثالث والبرمجيات.
قوة الأداء في حال sideloading  بواسطة USB يختلف إلى حد كبير اعتمادا على نسخة USB.ويتوفر USB بسرعات مختلفة منها الضعيفة والمتوسطة والقوية ومع ذلك، فإن الغالبية العظمى من الهواتف المحمولة حتى وقت كتابة هذه المقالة هي Full-Speed USB. B/s.
Bluetooth sideloading.
OBEX/OPP الخاص بالبلوتوث يتيح نقل الملفات بين الكمبيوتر و جهاز الجوال.هذا الخيار يعد أكثر تعقيدا من الاتصال عن طريق USB نظراً لوجوب اقتران الجهازين المراد الإتصال بينهما. أيضا، على عكس ما هو مألوف من طرق السحب والإسقاط التي عادة ما تكون متاحة عبر USB, فإن تطبيق البلوتوث محدد بواسطة بلوتوث الإرسال والاستقبال و برامج التشغيل والنقل المستخدمة.
الملفات التي يتم تنفيذ sideloaded عليها إلى الأجهزة النقالة عبر تقنية "بلوتوث" غالبا ما تستقبل كرسائل مثل رسائل SMS. في حين أن هذه الملفات يمكن حفظها في أي وسيط تخزين. مثل هذه القيود المفروضة على الذاكرة الداخلية يجب أن تؤخذ بعين الاعتبار قبل البدء بعملية sideload.
Memory card sideloading.
Sideloading عن طريق بطاقة الذاكرة يتطلب أن يصل المستخدم إلى الكاتب في بطاقة ذاكرة. ملفات الصوت والفيديو يمكن أن تكتب مباشرة إلى بطاقة الذاكرة ومن ثم تدرج في الجهاز المحمول. تعتبر هذه أسرع طريقة sideloading لعدة ملفات في وقت واحد، طالما أن المستخدم يعرف أين يضع ملفات الوسائط.
يعد بروتوكول نقل النص الفائق Live Streaming (المعروف أيضًا باسم HLS ) بروتوكول اتصالات تدفق وسائط يعتمد على بروتوكول نقل النص الفائق يتم تنفيذه بواسطة أبل . يستخدم كجزء من برنامج QuickTime و Safari و OS X و iOS. كما أنها متوفرة في عدة تطبيقات مثل Microsoft Edge و Firefox وبعض إصدارات Google Chrome. الدعم واسع الانتشار في خوادم وسائط البث .
HLS تشبه MPEG-DASH في أنها تعمل من خلال كسر مجرى البث الكلي إلى سلسلة من تنزيلات الملفات الصغيرة القائمة على بروتوكول نقل النص الفائق ، كل تحميل يحمّل جزءًا قصيرًا من مجرى النقل الإجمالي المحتمل غير المحدود. يتم إرسال قائمة من التدفقات المتاحة ، والمشفرة بمعدلات بت مختلفة ، إلى العميل باستخدام قائمة تشغيل M3U موسعة.
استنادًا إلى معايير بروتوكول نقل النص الفائق القياسية ، يمكن لـ بروتوكول نقل النص الفائق Live Streaming أن يجتاز أي جدار ناري أو خادم وكيل يسمح عبر حركة بروتوكول نقل النص الفائق القياسية ، على عكس البروتوكولات المستندة إلى UDP مثل RTP. يسمح هذا أيضًا بعرض المحتوى من خوادم بروتوكول نقل النص الفائق التقليدية وتسليمه عبر شبكات تسليم المحتوى القائمة على بروتوكول نقل النص الفائق المتاحة على نطاق واسع. تتضمن المعيار أيضًا آلية تشفير قياسية وتوزيع مفاتيح آمنة باستخدام بروتوكول نقل النص التشعبي الآمن ، والتي توفر معًا نظام DRM بسيطًا. كما توفر الإصدارات اللاحقة من البروتوكول طريقة خدعة سريعة إلى الأمام والترجيع و لدمج العناوين الفرعية .
قامت تفاح بتوثيق بروتوكول نقل النص الفائق Live Streaming كمسودة إنترنت (إرسال فردي) ، وهي المرحلة الأولى في عملية نشرها كطلب للتعليقات (RFC). اعتبارًا من ديسمبر 2015 ، طلب مؤلفو تلك الوثيقة من محرر الدفق المستقل (ISE) لنشر المستند كملف RFC إعلامي (غير قياسي) خارج عملية إجماع IETF. في أغسطس 2017 ، تم نشر RFC8216 لوصف الإصدار 7 من البروتوكول.
يستخدم HTTP Live Streaming خادم ويب تقليديًا لتوزيع المحتوى السمعي البصري ويتطلب برنامجًا محددًا ليتماشى مع تنسيق الإرسال المناسب في الوقت الفعلي. تتكون بنية الخدمة من:
الخادم.
يقوم الخادم بتدوين وتغليف تدفق مدخلات الفيديو بتنسيق صحيح للتسليم. ثم يتم إعداده للتوزيع من خلال تقسيمه إلى ملفات مختلفة. في عملية الاستيعاب ، يتم تشفير الفيديو وتقطيعه لتوليد أجزاء الفيديو وملف الفهرس.
الموزع.
يتم تكوينه بواسطة خادم ويب قياسي ، ويقبل طلبات من العملاء ويقدم جميع الموارد (ملف قائمة التشغيل .m3u8 وملفات مقطع .ts) اللازمة للبث.
يقوم بطلب وتنزيل جميع الملفات والموارد وتجميعها بحيث يمكن عرضها على المستخدم كفيديو تدفق مستمر. يقوم برنامج العميل بتنزيل ملف الفهرس من خلال عنوان URL ثم ملفات الوسائط المتعددة المتاحة. يقوم برنامج التشغيل بتجميع التسلسل للسماح بعرض مستمر للمستخدم.
يوفر HTTP Live Streaming آليات للاعبين للتكيف مع ظروف الشبكة غير الموثوق بها دون التسبب في توقف تشغيل المستخدم المرئي. على سبيل المثال ، في شبكة لاسلكية لا يمكن الاعتماد عليها ، تسمح HLS للاعب باستخدام فيديو منخفض الجودة ، وبالتالي تقليل استخدام النطاق الترددي. يمكن توفير مقاطع فيديو HLS بدرجة عالية من خلال توفير خوادم متعددة لنفس الفيديو ، مما يسمح بمبادلة اللاعب بسلاسة إذا فشل أحد الخوادم.
تكيف.
لتمكين لاعب من التكيف مع عرض النطاق الترددي للشبكة ، يتم ترميز الفيديو الأصلي في عدة مستويات جودة متميزة. يخدم الخادم فهرسًا يسمى "قائمة التشغيل الرئيسية" ، من هذه الترميزات ، يطلق عليها "دفق متغير". يمكن للاعب بعد ذلك الاختيار بين مسارات المتغيرات أثناء التشغيل ، وتغييرها ذهابًا وإيابًا بسلاسة مع تغير ظروف الشبكة.
يمكن لقائمة التشغيل الرئيسية سرد تدفقات المتغير المتكررة التي لها نفس مستوى الجودة ولكن يتم استضافتها بواسطة خوادم مختلفة. يمكّن هذا اللاعب من التبديل إلى خادم آخر لمعدل البت المعين في حالة فشل أحد الخوادم. هذا يمنح درجة عالية من توافر لخدمة تيارات.
ويمكن الجمع بين هذا وبين القدرة على التكيف عن طريق إدراج تدفقات متباينة متعددة لكل مستوى جودة متميز.
movieStream = fs.createReadStream(pathToFile);
movieStream.on('open', function () {
res.writeHead(206, {
"Content-Range": "bytes " + start + "-" + end + "/" + total,
"Accept-Ranges": "bytes",
"Content-Length": chunksize,
"Content-Type": "video/mp4"
// This just pipes the read stream to the response object (which goes
//to the client)
movieStream.pipe(res);
movieStream.on('error', function (err) {
res.end(err);
باستخدام مجزأة MP4.
على WWDC2016 أعلنت شركة آبل عن تضمين عنونة النطاق البايت لملفات MP4 المجزأة ، أو fMP4 ، مما يسمح بتشغيل المحتوى في HLS دون الحاجة إلى تعدد إرساله إلى MPEG-2 Transport Stream. نظرت الصناعة في هذا كخطوة نحو التوافق بين HLS و MPEG-DASH.
الذكاء الاصطناعي في القطاع الصحي هو استعمال الخوارزمات و البرامج لتحسين وتقريب معرفة الانسان في تحليل البيانات الطبية المعقدة. بالتحديد، الذكاء الاصطناعي هو قدرة الخوارزمات الحاسوبية لتقريب الاستنتاجات دون الحاجة لتدخل الانسان بشكل مباشر. الهدف الرئيسي من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي هو تحليل العلاقة بين اساليب الوقاية أو العلاج ونتائج المريض. برامج الذكاء الاصطناعي تم تطويرها وتطبيقها في عمليات التشخيص وتطوير بروتوكولات العلاج وتطوير الأدوية و الطب الشخصي و مراقبة المريض والعناية به. كثير من المراكز الطبية طورت خوارزمات للذكاء الاصطناعي لمنشآتهم. الشركات التقنية الكبيرة كجوجل واي بي ام وبعض من الشركات الناشئة ايضا طورت خوارزمات ذكية للمجال الطبي.
تاريخهًا.
الابحاث في الستينات والسبعينات انتجت أول برنامج لحل المسائل / نظام خبير، عرف بديندرال {بالانجليزية: Dendral}. في الوقت الذي تم تصميم ديندرال لتطبيقات الكيمياء الحيوية، قدم ديندرال اساسيات النظام الذي تبعه، مايسن {بالانجليزية: MYCIN}، الذي يعتبر أحد أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب.الثمانينات والتسعينات قدمت الحواسيب الصغيرة ومستوى جديد من اتصالات الشبكة. في خلال هذا الوقت أقر الباحثين والمطورين على ان انظمة الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي يجب ان تكون مصممة لتعويض غياب البيانات الدقيقة وبناء خبرات الاطباء.
التطور الطبي والتقني الذي حدث في خلال نصف القرن اتاح تطور تطبيقات الذكاء الاصطناعي المجال الطبي، ومن ضمن هذه التطبيقات:
أظهرت تخصصات متعددة في الطب ارتفاع عدد الأبحاث المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. التخصص الذي حصل على الاهتمام الأكبر هو مجال الطب الإشعاعي.
القدرة على تحليل نتائج الاشعة قد تمكن الأطباء من ملاحظة أدق التفاصيل والتغييرات في الأشعة التي من الممكن ألا يلاحظوها. مثال على دراسة متعلقة بالذكاء الاصطناعي ساعدت في الطب الإشعاعي هي دراسة ستانفورد والتي نتج عنها خوارزمية يمكنها الكشف عن الالتهاب الرئوي بطريقة أفضل من مختصي الأشعة.
التطبيب عن بعد.
زيادة التوجه للتطبيب عن بعد رفع من قيمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي ومجالاته. القدرة على مراقبة المرضى بواسطة الذكاء الاصطناعي قد يسمح بنقل بيانات المريض للطبيب في حال حصول أي نشاط في مرض ما عند المريض. استخدام جهاز من الممكن أن يرتديه المريض قد يسمح بمراقبة متواصلة ومستمرة لحالته الصحية ومراقبة أي تغيرات في حالته والتي قد تكون أحيانًا أدق من أن يلاحظها الإنسان.
توجه الشركات الطبية الكبيرة للاندماج مع شركات طبية أخرى يزيد من وفرة البيانات الصحية ويسهل الوصول إليها، ويؤدي وفرة هذه البيانات إلى الزيادة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. هنا مثال على شركات كبيرة ساهمت في تطوير خوارزميّات الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي.
مشروع هانوفر من مايكروسوفت بالتعاون مع مركز السرطان التابع لجامعة اوريجون للصحة والعلوم، يحلل الأبحاث الطبية لتوقع خيارات علاج السرطان الأكثر تأثيرًا على المرضى. هناك أيضًا مشاريع أخرى تتضمن تحليل صور الأورام وملاحظة تطورها.
منصة حقل جوجل العميق {بالانجليزية: google deep mind يستخدم في الخدمات الصحية الوطنية للمملكة المتحدة للكشف عن الأخطار الصحية المحتملة عن طريق جمع البيانات من تطبيق على الجوال. هناك أيضًا مشروع آخر يتضمن تحليل صور الأشعة التي يتم جمعها في الخدمات الصحية الوطنية للكشف عن الأنسجة المسرطنة.
الاستثمارات الحكومية.
الاستثمارات من الحكومة الأمريكية في المبادرات الصحية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تساوي تقريبا 1.2 بليون دولار أمريكي موزعة على مركزين مختصين كميزانية.
في علم التعمية، القناة الآمنة ، هي طريقة لنقل البيانات الهامة التي لا يُراد العبث بها أو التجسس عليها. أما القناة السرية فهي طريقة لنقل البيانات التي لا يُرادالتجسس عليها (قراءتها مثلًا) ولكن ليس بالضرورة أنه لا يمكن التلاعب بها. القناة الأصلية هي طريقة لنقل البيانات التي تكون مقاومة للتلاعب، ولكن ليس بالضرورة ان تكون مقاومة للتجسس.
أمثلة على الاستخدامات.
تستخدم القناة الآمنة بشكل أساسي في تطبيقات الإنترنت التي تتطلب اتصالات آمنة (HTTP). أيضاً تستخدم في (SSH)أو بروتوكول النقل الآمن كنوع من انواع الاتصال الآمن بين جهازين
في علم الكمبيوتر ، يقال ان دالة أو تعبير لها آثار جانبية إذا غيرت بعض الحالات خارج نطاقها أو لديها تفاعل ملحوظ مع دوال الاتصال الخاصة بها أو بالعالم الخارجي إلى جانب إرجاع قيمة.على سبيل المثال، قد تقوم دالة معينة بتعديل متغير شامل المجال أو متغير ثابت، أو تعديل إحدى المتغيرات الوسيطة، أو رفع استثناء، أو كتابة البيانات إلى شاشة أو ملف، أو قراءة البيانات من لوحة مفاتيح أو ملف، أو استدعاء وظائف أخرى ذات تأثير جانبي. في وجود آثار جانبية، قد يعتمد سلوك البرنامج على التاريخ. والذي هو، ترتيب مسائل التقييم. يتطلب فهم وتصحيح دالة ذات تأثيرات جانبية معرفة السياق وتاريخه المحتمل.ويقال إن الدالة أو التعبير -دون تأثيرات جانبية- تكون نقية.
تعد التأثيرات الجانبية أكثر الطرق شيوعًا في تفاعل البرنامج مع العالم الخارجي (الأشخاص، أنظمة الملفات، أجهزة الكمبيوتر الأخرى على الشبكات). تعتمد درجة استخدام التأثيرات الجانبية على نمط البرمجة. تشتهر البرمجة الامرية Imperative programming لاستخدامها المتكرر للآثار الجانبية.
في البرمجة الوظيفية نادرا ما تستخدم الآثار الجانبية. ويؤدي عدم وجود آثار جانبية إلى تسهيل إجراء عمليات التحقق الرسمية من البرنامج. لا تحد اللغات الوظيفية مثل Standard ML و Scheme و Scala من الآثار الجانبية، ولكن من المعتاد أن يتجنبها المبرمجون.تعبر اللغة الوظيفية Haskell عن تأثيرات جانبية مثلI/O وحسابات أخرى ذات أهمية باستخدام monadic actions.
يجب أن يكون مبرمجي لغة تجميع Assembly على دراية بالآثار الجانبية المخفية - التعليمات التي تقوم بتعديل أجزاء من حالة المعالج التي لم يتم ذكرها في instruction's mnemonic. المثال الكلاسيكي لأثر جانبي مخفي هو تعليمة حسابية تقوم بتعديل شرط الأكواد بشكل ضمني (تأثير جانبي مخفي) أثناء تعديلها بشكل صريح ل register (الأثر الصريح). أحد العوائق المحتملة لمجموعة تعليمات ذات تأثيرات جانبية مخفية هو أنه إذا كان للعديد من التعليمات تأثيرات جانبية على حالة واحدة، مثل شرط الأكواد، فإن المنطق مطلوب لتحديث تلك الحالة بشكل تسلسلي وقد يؤدي إلى ضعف الأداء. المشكلة عصيبة بشكل خاص على بعض المعالجات المصممة مع خط الانابيب (منذ عام 1990) أو مع out-of-order execution . قد يتطلب مثل هذا المعالج دوائر تحكم إضافية لاكتشاف الآثار الجانبية المخفية وتوقف خط الانابيب إذا كانت التعليمات التالية تعتمد على نتائج تلك التأثيرات.
شفافية مرجعية.
إن غياب الآثار الجانبية شرط ضروري، ولكنه غير كاف، للشفافية المرجعية. الشفافية المرجعية تعني أنه يمكن استبدال تعبير (مثل استدعاء دالة) بقيمته. وهذا يتطلب أن يكون التعبير عديم الحالة، أي أن التعبير يجب أن يكون نقيًا (ليس له آثار جانبية) وحتمية اي (يعطي دائمًا نفس القيمة لنفس المدخلات). ويمكن لوظيفة بدون آثار جانبية أن ترجع قيمًا مختلفة وفقًا لتاريخها أو بيئتها، على سبيل المثال إذا كان ناتجها يعتمد على قيمة متغير ثابت محلي أو متغير شامل النطاق على التوالي.
الآثار الجانبية المؤقتة.
عادةً ما يتم تجاهل الآثار الجانبية الناتجة عن الوقت المستغرق لتنفيذ العملية عند مناقشة التأثيرات الجانبية والشفافية المرجعية. هناك بعض الحالات، مثل توقيت الأجهزة أو الاختبار، حيث يتم إدراج العمليات خصيصًا لتأثيراتها الجانبية المؤقتة، على سبيل المثالcodice_1 أو codice_2;لا تغير هذه التعليمات الحالة الا انها تأخذ مقدار من الوقت لإكمالها.
Idempotence.
يقال أن الدالة codice_3 مع التأثيرات الجانبية تكون idempotent تحت التركيب التتابعي codice_4؛ إذا قمنا باستدعاء الدالة مرتين بنفس القيم فيعتبر الاستدعاء الثاني ليس لديه اي تاثيرات جانبية وسيقوم بارجاع نفس القيمة (بافتراض انه ليس هناك اي اجراءات بين نهاية الاستدعاء الأول وبداية الاستدعاء الثاني ). فعلى سبيل المثال، انظر إلى كود بايثون التالي:
x = 0
def setx(n):
global x
x = n
setx(5)
هنا codice_5 عبارة عن idempotent لأن الاستدعاء الثاني إلى codice_5 (ببنفس ال ارقيومنت) لا يغير حالة البرنامج المرئي: codice_7 تم تعيينه بالفعل على 5 في الاستدعاء الأول، ويتم تعيينه مرة أخرى إلى 5 في الاستدعاء الثاني، وبالتالي حافظ على نفس القيمة. لاحظ أن هذا يختلف عن idempotence تحت تركيب الوظيفة codice_8. على سبيل المثال، القيمة المطلقة هي idempotent تحت تركيب الدالة:
def abs(n):
if n &lt; 0:
return -n
abs(-5) == abs(abs(-5)) == abs(5) == 5
على سبيل المثال.
أحد البراهين الشائعة لسلوك التأثير الجانبي هو عامل التعيين في سي++. على سبيل المثال، تعيد عملية التعيين المعامل الذي على اليمين ولها تأثير جانبي لتعيين تلك القيمة لمتغير. وهذا يسمح نحويا بتعدد التعيين :
i = j = 3;
لأن المشغل right associates ، فهذا يعادل
i = (j = 3); // j = 3 returns 3, which then gets assigned to i
حيث يتم تعيين نتيجة تعيين 3 إلى codice_9 ثم يتم تعيينها في codice_10. هذا قد يسبب تشويش للمبرمجين المبتدئين.
while (b == 10) {} // tests if b evaluates to 10
while (b = 10) {} // = returns 10 which automatically casts to true so the test is always true
تعلم الآلة ، هو مجال فرعي من علم الحاسب الذي يشمل على تطوير خوارزميات تعلم كيفية اصدار التوقعات استنادا إلى البيانات، يحتوي على عدد من التطبيقات الناشئة في مجال المعلوماتية الحيوية. المعلوماتية الحيوية تتعامل مع طرق حسابية و رياضية النهج من أجل فهم ومعالجة البيانات البيولوجية.
قبل ظهور خوارزميات تعلم الآلة، كان لابد من برمجة خوارزميات المعلوماتية الحيوية بشكل صريح باليد، والذي ثبت لمشاكل مثل تنبؤ بالبنية البروتينية انه صعب للغاية. تقنيات تعلم الآلة مثل التعلم العميق يمكن الخوارزمية من استخدام تعلم الميزة التلقائي مما يعني أنه استنادا إلى البيانات وحدها، الخوارزمية يمكن أن تتعلم كيفية الجمع بين عدة ميزات من البيانات المدخلة إلى مجموعة من الميزات أكثر تجريدا والتي يمكن من خلالها إجراء مزيد من التعلم. تسمح طريقة تعلم الأنماط المتعددة الطبقات  في البيانات المدخلة لهذه النظم لإصدار تنبؤات معقدة جداُ عندما تدرب على مجموعات كبيرة من البيانات. في السنوات الأخيرة، ارتفع حجم وعدد مجموعات البيانات البيولوجية المتاحة، مما مكن الباحثين في مجال المعلوماتية الحيوية من الاستفادة من أنظمة تعلم الآلة هذه. تم تطبيق تعلم الآلة على ستة مجالات فرعية رئيسية للمعلوماتية الحيوية: الجينوم, بروتيوميات, نسق مايكروي , نظم علم الأحياء, تطور, والتنقيب في النصوص.
علم الجينوم.
ينطوي علم الجينوم على دراسة الجينوم، التسلسل الكامل للحمض النووي، للكائنات الحية. في حين أن بيانات التسلسل الجينومي كانت متفرقة تاريخياً بسبب الصعوبة التقنية في تسلسل قطعة من الحمض النووي، فإن عدد التسلسلات المتاحة يتزايد بشكل تصاعدي. ومع ذلك، في حين أن البيانات الخام أصبحت متاحة وسهلة المنال بشكل متزايد، إلا أن التفسيرالبيولوجي لهذه البيانات يحدث بوتيرة أبطأ بكثير. لذلك، هنالك حاجة متزايدة لتطوير أنظمة تعلم الآلة التي يمكنها بشكل تلقائي تحديد موقع جينات ترميزالبروتين في تسلسل حمض نووي معين. هذه مشكلة في علم الأحياء الحسابي المعروف باسم التنبؤ الجيني.
عادة ما يتم التنفيذ الآلي الجيني من خلال مزيج من ما يعرف باسم عمليات البحث الخارجية والداخلية. بالنسبة إلى البحث الخارجي، يتم تمرير تسلسل الحمض النووي المدخل عبر قاعدة بيانات كبيرة من التسلسلات التي تم اكتشافها جيناتها سابقًا وتعليم موقعها. يمكن تحديد عدد من جينات التسلسل من خلال تحديد أي سلاسل من القواعد ضمن التسلسل تتطابق مع تسلسلات جينية معروفة. ولكن نظراً لحدود حجم قاعدة البيانات للتسلسلات الجينية المعروفة، لا يمكن تحديد جميع الجينات في تسلسل معين من خلال التشابه فقط. لذلك، هناك حاجة إلى بحث داخلي حيث يحاول برنامج التنبؤ الجيني تحديد الجينات المتبقية من تسلسل الحمض النووي وحده.
كما تم استخدام تعلم الآلة لمشكلة تراصف السلسلة المتعدد والتي تنطوي على محاذاة العديد من تسلسل الحمض النووي أو الأحماض الأمينية من أجل تحديد مناطق التشابه التي يمكن أن تشير إلى تاريخ تطوري مشترك.
ويمكن أيضًا استخدامه لاكتشاف وتصور إعادة ترتيب الجينوم.
بروتيوميات.
البروتينات، سلاسل الأحماض الأمينية، تكتسب الكثير من وظائفها من تطوي البروتين، حيث تتطابق إلى بنية ثلاثية الأبعاد. تتكون هذه البنية من عدد من طبقات الطي ، بما في ذلك البنية الأساسية (أي السلسلة المسطحة من الأحماض الأمينية) ، والبنية الثانوية (صفائح ألفا وأوراق بيتا) ، والبنية الثالثة ، والبنية الرابعة.
سيرفر ssh هو برنامج يستخدم بروتوكول الSSH لتلقي طلبات الاتصالالت من اجهزة التحكم عن بعد .
مارية ماسي دَكَيْك هي باحثة أمريكية و استاذة مشاركة للدراسات الدينية بجامعة جورج ماسون، متخصصة في التشيع و التصوف و الفلسفة و العقيدة الإسلامية و قضايا المرأة والنسوية في الإسلام، نشأت في إحدى ضواحي كونيتيكت.
تايلر كينيدي (و. ) هو لاعب هوكي الجليد، من كندا، ولد في سو ساينت ماري، يلعب ك.
الخطر الوجودي من الذكاء الاصطناعي العام يرجع إلى الفرضية القائلة أن التقدم الكبير في الذكاء الاصطناعي العام قد يؤدي إلى الانقراض البشري أو إلى كارثة عالمية غير قابلة للاسترداد.
و الحجة الداعمة لهذه الفرضية هي أن البشر مهيمنون على باقي المخلوقات لامتيازهم بدماغ ذو قدرات مميزة تفتقر إليها أدمغة المخلوقات الأخرى (كالحيوانات مثلًا) ، و عليه إذا تفوق الذكاء الاصطناعي العام على الأدمغة البشرية و أصبحت بدورها فائقة الذكاء فإنها ستكون قوية و يُصعب التحكم بها، و يتوقف مصير البشرية على تصرفات هذه الأجهزة.
بدأت المخاوف من أجهزة الذكاء الاصطناعي عام 2010م، و قد تحدث عن هذه المخاوف عدة شخصيات مهمة مثل ستيفن هوكينج و بيل غيتس و أيلون موسك، و أصبحت النقاشات حول خطورة هذه الأجهزة واسعة، بسيناريوهات مختلفة.
و أحد تلك المخاوف هو القلق من انفجار المعلومات الاستخبارية بشكل مفاجئ يسبق البشر؛ ففي أحد السيناريوهات استطاع برنامج حاسوبي من مضاهاة صانعه، فكان قادرًا على إعادة كتابة خوارزمياته و مضاعفة سرعته و قدراته خلال ستة أشهر من زمن المعالجة المتوازية، و عليه من المتوقع أن بستغرق برنامج الجيل الثاني ثلاثة أشهر لأداء عمل مشابه، و في قد يستغرق مضاعفة قدراته وقتًا أطول إذا كان يواجه فترة خمول أو أسرع إذا خضع إلى ثورة الذكاء الاصطناعي و الذي يسْهل تحوير أفكار الجيل السابق بشكل خاص إلى الجيل التالي.
في هذا السيناريو يمر النظام لعدد كبير من الأجيال التي تتطور في فترة زمنية قصيرة، تبدأ بأداء أقل من المستوى البشري و تصل إلى أداء يفوق المستوى البشري في جميع المجالات.
و أحد المخاوف من أجهزة الذكاء الاصطناعي هي أن التحكم بهذه الآلات أو حتى برمجتها بقيم مشابهة لقيم الإنسان أمر صعب للغاية، فبعض الباحثين في هذا المجال يعتقدون أن أجهزة الذكاء الاصطناعي قد تحاول إيقاف إغلاقها، في المقابل يقول المشككون مثل Yann LeCun أن هذه الآلات لن تكون لديها الرغبة في الحفاظ على نفسها.
يفسر الذكاء الفائق أو أي تقنية لديها القدرة على إحداث الضرر حينما تستخدم استخدام خاطئ بأنها نهاية الجنس البشري، و لكن مع الذكاء الاصطناعي لدينا مشكلة جديدة و هي أن الأيدي الخطأ قد تكون في التكنولوجيا نفسها رغم حُسن نوايا مبرمجيها.و أشهر صعوبتين لكل من أنظمة non-AI و AIـ:
1. قد تحتوي التطبيقات على أخطاء صغيرة و لكنها كارثية.