Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
ناحیه اوهایو، شهرستان بورا، ایلینوی (به انگلیسی: Ohio Township) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان بورا، ایلینوی واقع شده است. ناحیه اوهایو ۸۲۳ نفر جمعیت دارد و ۲۵۶ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
ناحیه پرینستون، شهرستان بورا، ایلینوی (به انگلیسی: Princeton Township) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان بورا، ایلینوی واقع شده است. ناحیه پرینستون ۹٬۳۳۱ نفر جمعیت دارد و ۲۱۲ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
ناحیه سلبی، شهرستان بورا، ایلینوی (به انگلیسی: Selby Township) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان بورا، ایلینوی واقع شده است. ناحیه سلبی ۲٬۵۳۶ نفر جمعیت دارد و ۲۰۱ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
ناحیه والنات، شهرستان بورا، ایلینوی (به انگلیسی: Walnut Township) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان بورا، ایلینوی واقع شده است. ناحیه والنات ۱٬۷۵۲ نفر جمعیت دارد و ۲۳۵ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
ناحیه وستفیلد، شهرستان بورا، ایلینوی (به انگلیسی: Westfield Township) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان بورا، ایلینوی واقع شده است. ناحیه وستفیلد ۹۴۱ نفر جمعیت دارد و ۲۱۳ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
ناحیه ویتلند، شهرستان بورا، ایلینوی (به انگلیسی: Wheatland Township) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان بورا، ایلینوی واقع شده است. ناحیه ویتلند ۱۳۵ نفر جمعیت دارد و ۲۰۸ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
ناحیه ویانت، شهرستان بورا، ایلینوی (به انگلیسی: Wyanet Township) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان بورا، ایلینوی واقع شده است. ناحیه ویانت ۱٬۳۶۴ نفر جمعیت دارد و ۱۷۹ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
ابن سیناگرایی مکتبی در فلسفه اسلامی است که توسط ابن سینا طرح شده است. به عقیدهٔ هانری کربن و حسین نصر دو نوع ابن سیناگرایی وجود دارد: ابن سیناگرایی ایرانی و اسلامی.به عقیدهٔ نصر، ابن سیناگرایی لاتین بر روی کارهای فلسفی اولیه ابن سینا بنیان نهاده شده است. این مکتب فلسفهٔ مکتب مشاء را دنبال می کند و سعی می کند با یک سیستم منطقی اندیشه، ساختار واقعیت را شرح دهد. ابن سیناگرایی در قرن دوازدهم میلادی، به خصوص در آکسفورد و پاریس در اروپا نفوذ پیدا کرد؛ و برخی فیلسوفان برجسته مانند توماس آکیویناس، راجر بیکن و دانس اسکوتوس تحت تأثیر آثار ابن سینا قرار گرفتند. درحالیکه ابن رشدگرایی لاتین در مقایسه با ابن سیناگرایی ضعیف بود، به عقیدهٔ اتین ژیلسون در آن دوران «آگوستینگرایی ابن سنایی» رایح بود. هانری کربن بین ابن سیناگرایی ایرانی و ابن سیناگرایی لاتین تفاوت قائل می شود. او نشان می دهد که ما می توانیم سه مکتب متفاوت ابن سیناگرایی ببینیم: کربن آن ها را آگوستین گرایی ابن سینایی و ابن سیناگرایی ایرانی و ابن سیناگرایی لاتین می خواند.
مکان امنیتی مشارکتی واژه ای مورد استفاده در نیروهای نظامی ایالات متحده آمریکا است که برای آموزش منطقه ای ضد تروریسم و پیشگیری از تجارت غیرقانونی مواد مخدر و همچنین فراهم آوردن دسترسی فوری به مناطق قاره ای استفاده می شود. در برخی موارد به آنها «lily pads» (نیلوفرآبیان) نیز گفته می شود. مکان امنیتی مشارکتی، محل مشخصی در یک کشور میزبان بدون حضور پرسنل دائمی یا با حضور تعداد کمی از پرسنل آمریکایی است. ممکن است این محل دارای تجهیزات مستقر شده و/یا آرایش لجستیک باشد و برای دستیابی به فعالیت های مشارکتی امنیتی و دسترسی فوری استفاده شود. این سایت ها سال ۲۰۰۴ توسط پنتاگون با هدف مقابله با تهدیدات منطقه ای در درجه اول در آفریقا، آسیا و آمریکای لاتین در پی گزارش بررسی وضعیت جهانی ساخته شدند. ساخت چنین پایگاه هایی در دوره ریاست جمهوری باراک اوباما با محوریت حضور در آسیا-اقیانوسیه و عملیات در آفریقا، افزایش سریعی یافت. مکان امنیتی مشارکتی با سایت عملیات خط مقدم با تعداد کمی پرسنل تمام وقت یا قراردادی یا پایگاه عملیات اصلی با پرسنل زیاد و سنگربندی محکم فرق دارد. کانادا قطب پشتیبانی عملیاتی با عملکردی مشابه ساخته که با هواپ
یمای باری C-17 خود می تواند به آنها دسترسی پیدا کند. مکان ها. آمریکای لاتین و کارائیب. از سال ۲۰۰۴ چهار مکان امنیتی مشارکتی اصلی آمریکا در آمریکای لاتین و کارائیب شامل مناطق زیر هستند: آفریقا. این سایت ها در زمانی که آفریقا تحت پوشش فرماندهی آمریکا در اروپا (United States European Command) بودند ساخته شدند. با ایجاد فرماندهی آمریکا در آفریقا (USAFRICOM) در سال ۲۰۰۷، این مکان های امنیتی مشارکتی به فرماندهی جدیدی در آفریقا منتقل شدند. البته لیست زیر شامل همه سایت های نمی شود:
در نظریه گراف مدل اردوش-رنیی شامل دو مدل نزدیک به هم برای ساختن گراف تصادفی است. از آنجا که برای اولین بار دو ریاضیدان پال اردوش و آلفرد رنیی یکی از این دو مدل را در سال ۱۹۵۹ معرفی کردند، این مدل به نام آن ها نامگذاری شده است. ادگار گیلبرت مدل دیگر را همزمان و به طور مستقل از اردوش و رنیی معرفی کرد. در مدل اردوش و رنیی، همه گراف ها با تعداد راس و یال ثابت و مشخص احتمال برابر دارند؛ در مدلی که توسط گیلبرت معرفی شد هر یال با احتمال ثابت و مشخصی وجود دارد یا ندارد که این احتمال مستقل از احتمال وجود سایر یال هاست. تعریف. دو مدل نزدیک به هم برای گراف تصادفی اردوش-رنیی وجود دارد. این توزیع برای nهای بزرگ و np = عدد ثابت پواسون است. در سال 1960 اردوش و رنیی در مقاله ای که منتشر کردند رفتار ("G"("n", "p" را به طور دقیق برای مقادیر مختلف p توصیف کردند. از جملهٔ این نتایج: در نتیجه formula_4 یک تابع مشخص کننده حد همبندی گراف (G(n, p است. ویژگی های بیشتر از این گراف هنگامی که "n" به بی نهایت میل می کند قابل توضیح است. برای مثال ("k"("n" وجود دارد (تقریبا برابر ("2log2("n) به طوری که بزرگترین گروهک (زیر گراف کامل) در ("G
"("n", "0.5" با تقریب خوبی اندازه ای برابر با ("k"("n" و یا "k"("n") + 1" خواهد داشت. بنابراین با وجود اینکه پیدا کردن اندازه بزرگترین زیر گراف کامل در یک گراف ان پی کامل است, اندازه بزرگترین زیر گراف کامل در یک گراف "معمولی" (بر اساس این مدل) به خوبی قابل درک است. هشدارها. هر دو فرض مهم مدل ("G"("n", "p" (که یال ها مستقل هستند و احتمال وجود هر یال مساوی است) ممکن است برای مدل سازی پدیده های زندگی واقعی نامناسب باشند. به طور خاص توزیع درجه گراف اردوش-رنیی دم سنگین ندارد در حالی که این باور وجود دارد که بسیاری از شبکه های واقعی دم سنگین هستند. اخیرا مدلی برای شبکه اردوش رنیی قابل تعامل توسط Buldyrev "et al توسعه داده شده است." تاریخچه. مدل ("G"("n", "p" برای اولین بار در سال ۱۹۵۹ توسط ادگار گیلبرت در مقاله ای که آستانه همبند بودن را بررسی می کرد، معرفی شد. اردوش و رنیی در سال ۱۹۵۹ مدل ("G"("n", "M" را در مقاله خود معرفی کردند. و همانند گیلبرت, اولین تحقیقات خود را به بررسی همبندی ("G"("n", "M" اختصاص دادند و در ادامه در سال ۱۹۶۰ تحلیل های جزیی تری را ارا یه کردند.
کوه های مینیاتوری چابهار یا کوه های مریخی چابهار نام کوه هایی زیبا با ساختار و شکل ویژه در فاصله ۴۰ تا ۵۰ کیلومتری بعد از شهر چابهار، در مسیر گواتِر در سمت چپ جاده است که به دلیل نوع و وضعیت فرسایش و گونهٔ رسوبی خاص، اشکالی شبیه به ناهمواری های سطح مریخ دارد. رسوبات آهکی بقایای بدن جانداران دریایی (سخت پوستان و ماهی ها) به همراه ماسه و خاک رس، مواد اصلی تشکیل دهندهٔ رسوبات این کوه ها است. کوه های مریخی (آریا، کالانی) رشته کوهی هستند که تقریباً از ۳۵ کیلومتری خاور چابهار آغاز می شوند و ده ها کیلومتر به سمت شرق امتداد می یابند. این کوه ها که شبیه به کوه های مریخی هستند و کمتر در جهان کوهی به این شکل وجود دارد بدبوم نامیده می شوند که عبارتند از زمینها و بلندی هایی که در برابر فرسایش بدین شکل درآمده اند. که به ان چابهار مریخی هم می گویند.
نیک فورس تشکیلات خود ساخته ارتش نخست بریتانیا در نبرد تونس در دوران جنگ جهانی دوم بود. شکل گیری. این تشکیلات به سرعت از لشکر زرهی ششم بریتانیا در ۱۴ فوریه ۱۹۴۳ برای دفاع از تاله، تونس در آخرین مراحل نبرد گذرگاه القصرین شکل گرفت. نامگذاری. این نام از نام افسر، سرتیپ «کامرون نیکلسون» گرفته شده است. شرح. در نبردی نفس گیر در ۲۱ و ۲۲ فوریه ۱۹۴۳، این نیروها راه لشکر زرهی دهم ورماخت کامفگروپه را که تحت فرماندهی مستقیم فدرال مارشال اروین رومل بودند سد کردند.
مدل واتس و استروگاتز () یک مدل تولید گراف تصادفی است که گراف هایی با ویژگی دنیای کوچک شامل طول مسیر متوسط کوتاه و ضریب خوشگی بالا تولید می کند. این مدل توسط دانکن جی واتس و استیون استروگاتز در کار مشترکشان در مقالهٔ نیچر ۱۹۹۸ پیشنهاد شده بود. انگیزه ساخت مدل. مدل اردوش-رنیی مدلی برای ساختن شبکه های تصادفی است که توسط پال اردوش و آلفرد رنیی برای ساخت شبکه های تصادفی ارائه شد. در این مدل تعداد مشخصی راس ابتدا در نظر گرفته می شوند و سپس به دو روش شبکه تصادفی ساخته می شود که در یکی، تعداد یال ها ثابت اند و به طور تصادفی بین راس ها پخش می شوند. در روش دیگر، احتمال متصل بودن هر دو راس مقدار ثابت p است و برای ساخت شبکه کافی است از هر راس مورد نظر به احتمال p به راس دیگری یال وصل شود و به احتمال یک منهای این احتمال یالی وصل نشود. اما این مدل، با وجود داشتن ویژگی دنیای کوچک، دو ویژگی مشاهده شده در بسیاری از شبکه های واقعی را ندارد: مدل واتس-استروگاتز می تواند مشکل اول را حل کند اما نمی تواند وِیژگی دوم را برآورده کند. درواقع این مدل ویژگی دنیای کوچک بودن را دارد و در عین حال برخلاف شبکه تصادفی، خوشگی بالاتری دارد. این
مدل می تواند تا حدی دنیای کوچک بودن بعضی شبکه ها مانند شبکه برق را توضیح دهد. روش ساخت. برای ساخت شبکه، ابتدا مشبکه ای حلقوی در نظر گرفته می شود. به زبان دیگر، ابتدا تعدادی راس داریم که هرکدام به m همسایه یک سمت و به m همسایه سمت دیگر وصل است و هرکدام از آن همسایه ها هم به همین نحو متصل اند و شبکه حلقوی است، یعنی بسته است. به این شکل، شبکه با ضریب خوشگی بالا ساخته می شود. اما این شبکه ویژگی دنیای کوچک را ندارد چون از هر راس فقط کمی می توان جابجا شد و اگر شبکه را مانند دایره در نظر بگیریم، باید مرتبه ای از محیط دایره را طی کرد تا به طرف دیگر شبکه رسید. برای جهان کوچک شدن شبکه، به طور تصادفی تعدادی از یال های "اولیه" راس ها حذف می شوند و راس هایی که لزوما نزدیک هم نیستند، متصل می شوند. به این شکل می توان یال هایی داشت که برخلاف یال های اولیه، یک طرف دایره را به طرف دیگر وصل می کنند و بنابراین مسیر رسیدن به راس های دور بسیار کوتاه تر می شود. طبیعتا میزان این تصادفی کردن شبکه مهم است. اگر این میزان خیلی بالا باشد، تاثیر شبکه اولیه از بین می رود، خوشگی کم می شود و شبکه اردوش-رنیی (با تفاوت هایی) به دست می آید؛ چو
ن تقریبا همه یال های اولیه حذف شده اند و یال جایگزین کاملا تصادفی متصل شده.
مدل باراباشی-آلبرت () یک الگوریتم تولید شبکه پیچیده بی مقیاس با ساز و کار پیوست ترجیحی است.گمان می شود شبکه های طبیعی ای مانند شبکه تنظیم ژن و برخی شبکه های مصنوعی، از قبیل، اینترنت، وب جهان گستر، تحلیل استنادی و بعضی از شبکه های اجتماعی تقریبا بی مقیاس باشند و شامل رئوس کمی با درجهٔ بالای غیر عادی در مقایسه با سایر رئوس شبکه باشند. این راس ها را «شاه راس» یا «hub» گویند. هدف مدل باراباشی-آلبرت، ایجاد یک شبکه بی مقیاس است. این مدل منجر به یک شبکه جهان کوچک با توزیع درجه توانی می شود. با وجود این که شبکه های دنیای واقعی دارای توزیع درجه ای شبیه به توزیع توانی هستند، اما مدل باراباشی-آلبرت به دلیل پایین بودن ضریب خوشگی در شبکه ای که ایجاد می کند، مدل کاملی برای شبیه سازی یک شبکه واقعی نیست. مدل دیگری که بر اساس پیوست ترجیحی منجر به یک شبکه جهان کوچک با توزیع درجه توانی می شود، مدل هُلم-کیم است. در مدل هلم-کیم شبکه ها با ضریب خوشگی بالاتری ایجاد می شوند. مفاهیم. بسیاری از شبکه های مشاهده شده (حداقل تقریباً) در کلاس شبکه های بی مقیاس قرار می گیرند، به این معنی توزیع درجه شان توانی (یا بی مقیاس) است، در حالی که مد
ل های تصادفی ای همچون مدل اردوش-رنیی و مدل واتس-اشتروگاتز از توزیع توانی تبعیت نمی کنند. مدل باراباشی-آلبرت یکی از مدل هایی ست که شبکه های بی مقیاس تولید می کند. این مدل دو مفهوم کلی مهم دارد: رشد و پیوست ترجیحی؛ که هردو به طور گسترده در شبکه های واقعی وجود دارند. مفهوم اول، رشد، یعنی تعداد راس ها در طول زمان افزایش می یابد. مفهوم دوم یعنی پیوست ترجیحی به این معناست که هرچه یک راس بیشتر پیوندیده باشد، احتمال بیشتری برای دریافت پیوندهای جدید دارد. راس های با درجهٔ بیشتر، میل بیشتری برای پیوند خوردن به راس های نوورود دارند. برای شهود بهتر به دو مثال توجه کنید. اولی شبکه ای از افراد است. در اینجا پیوند دو راس به معنی آشنایی یکی با دیگریست. حال وقتی تازه واردی وارد اجتماع می شود، احتمال بیشتری دارد که با افراد مشهورتر آن آشنا شود تا دیگر افراد. برای مثال دوم شبکه جهانی وب را درنظر بگیرید. در اینجا نیز مدل باراباشی-آلبرت فرض می کند که صفحات جدید ترجیحاً به شاه راس ها (سایت های مشهوری همچون گوگل و نه صفحات ناشناخته) پیوند می خورند. پیوست ترجیحی نمونه ای از چرخه بازخورد مثبت است که در آن تغییرات تصادفی اولیه (درشت ت
ر بودن یک راس یا زودتر وارد شدن) خود به خود در گذر زمان تقویت می شوند، بنابراین تفاوت های اندک اولیه بیشتر می شوند؛ اثری که گاهی به آن اثر متیو نیز گفته می شود. بعدها، مدل بیانکونی-باراباشی با معرفی متغیری با عنوان «برازش» یا «fitness» در صدد رفع این ایراد برمی آید. الگوریتم. الگوریتم باراباشی-آلبرت یک فرایند رستوران چینی ست. در این الگوریتم، تنها یک متغیر داریم که با عدد صحیح formula_1 نمایش داده می شود و درجه راس اولیهٔ هر راس را مشخص می سازد. شبکه با formula_2 راس آماده سازی می گردد. پس از آماده سازی گرافی با formula_3 راس، در هر مرحله راس جدیدی به شبکه افزوده می شود. پس از آن formula_1 راس از راس های پیشین به طور تصادفی برگزیده می شوند و از هرکدام یالی به راس جدید پیوند می خورد. (ممکن است در گزینش یک مرحله راس های تکراری نیز برگزیده شوند و یال های تکراری داشته باشیم. در طی مراحل و با افزایش تعداد راس ها، احتمال رخداد این اتفاق کم می شود. احتمالا به همین دلیل، منابع اصلی چندان اشاره ای به این خطا نکرده اند و راهکاری برای جلوگیری از آن پیشنهاد نداده اند). برگزیده شدن هر راس با احتمال formula_5 ای تعیین می ش
ود که احتمال پیوند خوردن راس جدید به راس formula_6 ام است:formula_7که formula_8 درجه راس formula_6ام است و مخرج، مجموع درجات راس هایی ست که تا پیش از این مرحله وجود داشته اند. (به زبانی دیگر، مخرج، دوبرابر تعداد یال های موجود در شبکه است.) با گذر زمان، «شاه راس» هایی پدید می آیند که به طور سهمگینی در شبکه پیوندیده اند. این راس ها بزرگ و بزرگ تر می شوند درحالی که راس های جوان تر، کوچک باقی می مانند و فرصت رشد از ایشان سلب می شود. ریشه چنین رخدادی «پیوست ترجیحی» راس های نوورود است. این رئوس در بدو ورود «ترجیح» بیشتری به پیوند خوردن با شاه راس ها دارند تا رئوس معمولی. در واقع «پیوست ترجیحی» میل راس ها به برگزیدن جفت(های) پیوندی خود از شبکهٔ موجود است و ماهیت این میل را تابع احتمال formula_5 معین می کند. ویژگی ها. توزیع درجه. شبکه مبتنی بر مدل باراباشی-آلبرت توزیع درجهٔ بی مقیاس دارد. در اصل می توان گفت از توزیع توانی ای به شمایل زیر بهره مند است: formula_11 پیوست ترجیحی غیرخطی. پیوست ترجیحی می تواند خطی نباشد. در واقع برخی شواهد تجربی گویای وجود چنین روابط غیرخطی ای هستند. درواقع مدل باراباشی-آلبرت تنها موردی خا
ص از پیوست ترجیحی ست. در پیوست ترجیحی غیرخطی، احتمال گزینش هر راس با رابطهٔ زیر داده می شود:formula_12که ثابت formula_13 عددی مثبت است. با تعیین مقدار این ثابت می توانیم توپولوژی های مختلفی از شبکه را داشته باشیم. عموما ۴ رژیم برای شبکه ها ناظر به ثابت formula_13 در نظر می گیرند که به ترتیب از قرار زیرند: عدم وجود پیوست ترجیحی ( formula_15 ). در این حالت شبکه بیشتر شبیه به شبکه تصادفی ست. شاه راسی وجود ندارد. توزیع درجات رئوس تابع نمایی ساده است. رژیم فروخطی (formula_16). در این رژیم توزیع درجه رئوس تابع نمایی کشیده خواهد بود. شاه راس ها از نظر اندازه و تعداد نسبت به شبکه بی مقیاس کوچک تر و کمترند. رژیم خطی (formula_17). مدل بدل به مدل باراباشی-آلبرت می گردد و شبکه در رژیم «خطی» خواهد بود. از این رو توزیع درجه رئوس از توزیع توانی تبعیت می کند. رژیم فراخطی (formula_18). راس های درشت، به شدت برای راس های نوورود جذاب اند به طوری که دینامیک «انحصار پیروزمندان» (winner-takes-all) بر شبکه حاکم می شود و راس های پیشگام (آنها که از ابتدای شکل گیری شبکه بوده اند) در طی زمان به ابرشاه راس ها تبدیل می شوند.
اسلَک یک ابزار همکاری تیمی مبتنی-بر-ابر است که توسط استورات باترفیلد تأسیس شده است. اسلک به عنوان یک ابزار داخلی در شرکت Tiny Speck برای توسعه Glitch آغاز به کار کرد. نام اسلک مخفف "Searchable Log of All Conversation and Knowledge" به معنی "لاگ قابل جستجو از مکالمات و دانش" است. تاریخچه. اسلک در اوت ۲۰۱۳ آغاز به کار کرد. در ژانویه ۲۰۱۵، اسلک اعلام کرد کسب و کار Screenhero خریداری کرده است. در مارس ۲۰۱۵، اسلک اعلام کرد طی چهار روز هک شده است و اینکه برخی از اطلاعات کاربران در دسترس هکرها قرار گرفته است. اطلاعات مذکور شامل آدرس ایمیل، نام کاربری، رمز عبور رمز شده، و در برخی موارد شماره تلفن و شناسه اسکایپ بوده است. در واکنش به این اتفاق، اسلک احراز هویت چند فاکتوره را به سرویس خود اضافه کرد. ویژگی ها. در حالی که اسلک دیگر از IRC استفاده نمی کند، ویژگی هایی شبیه IRC ارائه می دهد: persistent chat rooms (کانال) سازماندهی شده توسط موضوع و همچنین گروه های خصوصی و پیام رسانی مستقیم. همه محتواهای داخل اسلک از جمله فایل ها، مکالمات و افراد قابل جستجو هستند. اسلک قابلیت ادغام و یکپارچه شدن با تعداد زیادی از سرویس های شخ
ص ثالث را دارد. از جمله این سرویس ها می توان به گوگل درایو، Trello، Dropbox, Box, Heroku, IBM Bluemix, Crashlytics، گیت هاب، Runscope و Zendesk اشاره کرد. تیم. تیم های اسلک می توانند گروها و تیم ها را از طریق یک آدرس URL یا دعوتنامه ای که توسط اعضای مدیر تیم فرستاده می شوند به هم ملحق شوند. گرچه هدف اسلک در ابتدا صرفاً ارتباطات سازمانی بود، اما به آرامی به یک Community platform تبدیل شد. کارکردی که قبلاً از طریق تالارهای گفتگو یا شبکه های اجتماعی مثل فیسبوک یا لینکدین فراهمی می شد. بسیاری از این انجمن ها در قالب موضوعاتی طبقه بندی شده اند که ممکن است مورد علاقه قشر خاصی باشد. پیام رسانی. کانال های عمومی قابلیت ارتباط بدون استفاده از ایمیل و پیامک های گروهی را دارند. کانال های عمومی پس از دعوتنامه اولیه برای همه قابل دسترسی هستند. کانال های خصوصی امکان مکالمه خصوصی را ارائه می دهند. قابلیت ارسال مستقیم پیام امکان ارسال مستقیم پیام به کاربران خاص را می دهد. پیام های مستقیم می تواند شامل حداکثر ۹ کاربر باشد. مدل کسب و کار. اسلک خود را به عنوان یک محصول فری میوم در تبلیغات معرفی می کند که می تواند تعداد نامحدودی
از کاربران را سرویس دهی کند اما طی گزارشی که توسط فردی به نام کوینسی لارسون ارائه شد کاربران هر کانال نمی تواند بیش از ۸۴۶۲ کاربر باشد. کاربران می تواند با ارتقا به نسخه های پولی به کانال ها بزرگتر و ویژگی های پیشرفته دسترسی داشته باشند. سکوها. اسلک ابزارهایی برای سیستم عامل های موبایل iOS، اندروید و ویندوز فون، کلاینت مبتنی بر مرورگر و سیستم عاملی های دسکتاپ macOS، ویندوز و لینوکس فراهم می کند. همچنین کاربران ساعت اپل می توانند پیام های مستقیم بفرستند. تحریم کاربران ایرانی. در ۲۹ آذر ۱۳۹۷ کاربران ایرانی گزارش دادند که اسلک اکانت آن ها را بدون هشدار و اعلام قبلی مسدود کرده است. بر اساس نامه ای که اسلک به کاربران ارسال کرده اینکار به خاطر پیروی از قوانین تحریم وزارت بازرگانی و اداره خزانه داری آمریکا انجام شده است.
شبکه بی مقیاس یا شبکه مقیاس ناوردا یا شبکه مستقل از مقیاس () شبکه ای است که توزیع درجه آن، دست کم به شکل مجانبی، توانی باشد. یعنی نسبت formula_1 از گره ها در شبکه که تعداد formula_2 اتصال با بقیه گره ها دارند، در مقادیر بزرگ formula_2 به صورت رشد می کند که formula_5 پارامتری است که مقدار آن به طور معمول در بازه formula_6 قرار دارد (حالتی که در آن ممان دوم (پارامتر مقیاس) برای formula_7 بی نهایت است اما ممان اول آن محدود است)، البته بعضی اوقات ممکن است در خارج این کران ها قرار بگیرد. نام «بی مقیاس» می تواند به این اشاره کند که برخی ممان های توزیع درجه تعریف نشده هستند، طوری که شبکه یک مقیاس یا «اندازه» مشخصه ندارد. بسیاری از شبکه ها بی مقیاس گزارش شده اند، با این حال بررسی آماری بسیاری از این ادعاها را نفی کرده است و بقیه را هم شدیداً به چالش کشده است. علاوه بر این، برخی استدلال می کنند با توجه به تعاریف دقیق آماری، که دانستن اینکه توزیع درجه دم کلفت است، از دانستن اینکه یک شبکه بی مقیاس است، مهم تر است. اتصال ترجیحی و مدل سازگاری، به عنوان سازوکارهایی برای توجیه توزیع توانی پیشبینی شده در شبکه های واقعی، ارائ
ه شده اند. مدل های دیگر مثل اتصال ترجیحی غیرخطی و اتصال ترجیحی همسایه دومی، شاید به نظر برسد می توانند به طور موقت شبکه های بی مقیاس ایجاد کنند، اما توزیع درجه ایجادشده، با بزرگ شدن شبکه از توزیع توانی فاصله می گیرد. تاریخ. در مطالعات شبکه های ارجاعات بین مقاله های علمی، درک د سولا پرایس در سال ۱۹۶۵ نشان داد که تعداد پیوندهای به مقالات (همان تعداد ارجاعاتی که دریافت می کنند) توزیع دم سنگین دارند که از توزیع پارتو یا توزیع توانی پیروی می کنند، و بنابراین شبکه ارجاعات بی مقیاس است. البته او از عبارت «شبکه بی مقیاس» استفاده نکرده بود، که چند دهه بعد ابداع شد. در مقاله ای دیگر در سال ۱۹۷۶، پرایس سازوکاری برای پیدایش توزیع توانی در شبکه های ارجاعات ارائه داد که آن را «برتری فزاینده» نامید، اما امروزه بیشتر به عنوان اتصال ترجیحی شناخته می شود. گرایش به شبکه های بی مقیاس با کار آلبرت-لازلو باراباشی و ریکا آلبرت در دانشگاه نوتردام در سال ۱۹۹۹ شروع شد، که توپولوژی بخشی از وب جهان گستر را نقشه کشی کردند. آن ها یافتند که بعضی گره ها از بقیه تعداد خیلی بیشتری اتصال دارند، که آن ها را «هاب» (در فارسی «شاه رأس») نام گذاری
کردند، و به طور کلی شبکه یک توزیع توانی برای تعداد پیوندهای گره ها دارد. بعد از یافتن تعداد دیگری شبکه که توزیع درجه دم سنگین داشتند، از جمله بعضی شبکه های اجتماعی و زیستی، باراباشی و آلبرت عبارت «شبکه بی مقیاس» را ابداع کردند تا دسته ای از شبکه ها را توصیف کنند که توزیع درجه توانی دارند. با این وجود، با بررسی هفت مثال از شبکه ها در سامانه های اجتماعی، اقتصادی، تکنولوژیک، زیستی و فیزیکی، آمارال و همکاران او نتوانستند شبکه بی مقیاسی بین آن ها پیدا کنند. تنها یکی از این مثال ها، شبکه بازیگر فیلم، توزیع درجه توانی formula_1 برای formula_2های غیربزرگ داشت، که حتی بخش توانی آن هم به یک ناحیه انقطاع تیز ختم می شود که رفتار افت نمایی برای formula_2های بزرگ دارد. باراباشی و آلبرت یک سازوکار برای تولید کردن توزیع های توانی در شبکه ها ارائه دادند که آن را «اتصال ترجیحی» نام گذاری کردند. این مدل اصولاً همان مدلی است که پرایس ارائه داده بود. حل تحلیلی برای این سازوکار (که مشابه حل پرایس بود) در ۲۰۰۰ توسط دوروگووْزتِو، مِندِز و ساموخین و به طور مستقل از گروه قبل توسط کراپیوْسکی، رِدنِر و لِیوْراز ارائه شد و بعدتر توسط بیل
ا بولوباس ریاضی دان به طور دقیق اثبات شد. البته که این سازوکار، فقط یک زیرمجموعه خاص از شبکه های بی مقیاس را می سازد و تعداد زیادی سازوکار دیگر از آن موقع کشف شده است. تاریخ شبکه های بی مقیاس هم تا حدی مورد بحث است. در سطح تجربی، خود بی مقیاس بودن شبکه های متعددی زیر سؤال است. به عنوان مثال، سه برادران فالوتسوس، بر اساس داده های تریس روت، معتقد بودند که اینترنت توزیع درجه توانی دارد؛ اما پیشنهاد شده که این یک واهمه لایه ۳ است که توسط روترها ایجاد می شود، که به صورت گره های درجه بالا به نظر می آیند در حالی که لایه ۲ را پنهان می کند که همان ساختار سامانه های خودگردانی است که به هم وصلشان می کنند. در سطح نظری، بهبود تعریف انتزاعی بی مقیاسی پیشنهاد شده است. به عنوان مثال، لی و همکاران او (۲۰۰۵) «متریک بی مقیاس» را ارائه دادند که می تواند دقیق تر باشد. به طور خلاصه، اگر formula_11 یک گراف با مجموعه یال formula_12 باشد، و درجه رأس formula_13 (یعنی همان یال های وصل به formula_13) با formula_15 نشان داده شود، تعریف می کنیم این هنگامی بیشینه می شود که گره های درجه بالا به بقیه گره های درجه بالا وصل شده باشند. حال تعری
ف می کنیم که formula_18 مقدار بیشینه formula_19 برای formula_20 در مجموعه تمام گراف ها با توزیع درجه مشابه formula_11 است. این یک متریک بین صفر و یک می دهد، که یک گراف formula_11 با "S"("G") کوچک «بامقیاس» است، و یک گراف formula_11 با formula_24 نزدیک یک «بی مقیاس» است. این تعریف مفهوم خودهمانندی که نام «بی مقیاس» به آن اشاره می کند را در خود دارد. مرور کلی. وقتی مفهوم «بی مقیاسی» اولین بار در زمینه شبکه ها معرفی شد، به یک جنبه خاص اشاره می کرد: یک توزیع توانی برای متغیر formula_2 که به شکل formula_26 توصیف می شود. این ویژگی با اعمال تبدیل پیوسته formula_27 شکل خود را حفظ می کند. این یادآور موارد مشابهی در روش های گروه بازبهنجارش در نظریه میدان آماری است. با این حال، یک تفاوت اساسی بین آن ها وجود دارد. در نظریه میدان آماری، عبارت «مقیاس» معمولاً به اندازه سامانه مربوط است. در زمینه شبکه ها، «مقیاس» formula_2 یک معیار برای میزان اتصال است، و به طور کلی با درجه یک گره سنجیده می شود، یعنی همان تعداد پیوند های متصل به آن. شبکه هایی که گره های درجه بالای بیشتری دارند، اتصال بیشتری دارند. توزیع درجه توانی به ما این
قابلیت را می دهد که ادعاهای «بی مقیاس» در مورد شیوع گره های درجه بالا کنیم. به عنوان مثال، می تونیم بگوییم «گره های با اتصال سه برابر میانگین، با احتمال نصف گره هایی با اتصال میانگین پیدا می شوند.» مقدار عددی دقیق اینکه دقیقاً چه چیزی «اتصال میانگین» است مهم نیست، چه صد باشد چه یک میلیون. ویژگی ها. شاه رأس. قابل توجه ترین ویژگی یک شبکه بی مقیاس، متداول بودن رأس هایی است که درجه آن ها از میانگین درجه بسیار بزرگ تر است. درجه بالاترین گره ها «شاه رأس» (در انگلیسی hub) نامیده می شوند، و گمان می رود نقش خاصی در شبکه های خود دارند، البته که این به شدت وابسته به دامنه است. خوشگی. یک ویژگی مهم دیگر شبکه های بی مقیاس، توزیع ضریب خوشگی آن ها است، که با افزایش درجه گره، کاهش پیدا می کند. این توزیع هم توانی است. این نشان می دهد گره های درجه پایین به زیرگراف های بسیار چگال تعلق دارند که توسط شاه رأس ها به هم وصل شده اند. یک شبکه اجتماعی را در نظر بگیرید که در آن گره ها مردم هستند و پیوندها روابط آشنایی بین آن ها هستند. به سادگی می توان دید که مردم به تشکیل «انجمن» گرایش دارند، یعنی گروه های کوچکی که در آن ها همه یکدیگر ر
ا می شناسند (می توان چنین انجمنی را به یک گراف کامل تشبیه کرد). علاوه بر این، اعضای یک انجمن روابطی هم با افرادی بیرون انجمن خود دارند. بعضی افراد هم به تعداد انجمن های زیادی متصل هستند (به عنوان مثال افراد مشهور یا سیاست مداران). این افراد را می توان به عنوان شاه رأس هایی در نظر گرفت که باعث ظهور پدیده ی دنیای کوچک می شوند. ویژگی های خاص تر شبکه های بی مقیاس، وابسته به سازوکار تولیدی آن ها است. به عنوان مثال، شبکه هایی که با روش اتصال ترجیحی ایجاد شده اند به طور معمول رأس های درجه بالا را در وسط شبکه قرار می دهند، یعنی به نوعی آن ها را با هم به یک هسته وصل می کند، و رأس هایی که به تدریج کم درجه تر می شوند فضای بین این هسته و محیط را پر می کنند. حذف تصادفی حتی نسبت بزرگی از رأس ها اتصال کل شبکه را خیلی کم تحت تأثیر قرار می دهد، که پیشنهاد می کند این توپولوژی ها می توانند برای امنیت شبکه سودمند باشند، در حالی که حمله های هدفمند به سرعت اتصال این شبکه ها را از بین می برد. شبکه های بی مقیاس دیگر، که رأس های درجه بالا را در محیط قرار می دهند، این ویژگی ها را نشان نمی دهند. به طور مشابه، ضریب خوشگی شبکه های بی مقی