Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
فی-فی لی (به انگلیسی: Fei-Fei Li؛ متولد ۱۹۷۶)، که همچنین تحت نام لی فی-فی نیز مقاله می نویسد، استاد علوم کامپیوتر در دانشگاه استنفورد است. او در حال حاضر یکی از مدیران مؤسسه هوش مصنوعی انسان-محور استنفورد و آزمایشگاه بینایی و یادگیری استنفورد است. او از سال ۲۰۱۳ تا ۲۰۱۸ به عنوان مدیر آزمایشگاه هوش مصنوعی استانفورد خدمت کرده است. در سال ۲۰۱۷، وی سازمان غیرانتفاعی «ای آی فور آل» را تأسیس کرد که در راستای افزایش تنوع نژادی در زمینه هوش مصنوعی فعالیت می کند. تخصص تحقیق لی شامل هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، دید کامپیوتر و علوم اعصاب شناختی است. لی یکی از کارآمدترین محققان در زمینه هوش مصنوعی است. او دانشمند برجسته و محقق اصلی ایمیج نت بود که یک پروژه مهم در زمینه جمع آوری داده و بینایی رایانه است که منجر به انقلاب اخیر در زمینه یادگیری عمیق شد. تحصیلات. لی با خانواده اش از چین به آمریکا مهاجرت کرد و در پارسیپنی-تروی هیلز، نیوجرسی مستقر شد. او در سال ۱۹۹۵ از دبیرستان پارسیپنی فارغ التحصیل شد. در سال ۲۰۱۷ لی وارد سالن مشاهیر این دبیرستان شد. او در سال ۱۹۹۹ مدرک فوق لیسانس فیزیک خود را از دانشگاه پرینستون
دریافت کرد. وی در سال ۲۰۰۵، مدرک دکترای خود را در زمینه مهندسی برق از موسسه فناوری کالیفرنیا دریافت کرد. استاد راهنمای اولیه او پیترو پرونا و استاد دوم وی کریستف کخ بودند که هر دو در آن زمان عضو هیئت علمی موسسه فناوری کالیفرنیا بودند. مطالعات دوره تحصیلات تکمیلی وی توسط بورسیه پژوهش های تکمیلی بنیاد ملی علوم و The Paul &amp; Daisy Soros Fellowships for New Americans پشتیبانی شد. حرفه. از سال ۲۰۰۵ تا اوت سال ۲۰۰۹، لی استادیار بخش برق و کامپیوتر در دانشگاه ایلینوی در اربانا-شمپین و گروه علوم کامپیوتر دانشگاه پرینستون بود. در سال ۲۰۰۹ او به عنوان استادیار به استنفورد پیوست و در سال ۲۰۱۲ به رتبه دانشیار عضو هیت علمی ارتقا پیدا کرد و سپس در سال ۲۰۱۷ استاد کامل شد. در سال ۲۰۰۶، به عنوان مدیر آزمایشگاه اطلاعات مصنوعی استنفورد در استنفورد خدمت کرد و در طول این دوره، سریع ترین رشد آزمایشگاه را تحت نظارت وی رخ داد. او به همراه دکتر جان اچمیندی مدیر و مؤسس پیشگامی شهروندان دانشگاه استنفورد - هوش مصنوعی انسان محور بود. لی در طول مرخصی کاری خود از دانشگاه استنفورد از ژانویه ۲۰۱۷ تا پاییز سال ۲۰۱۸، به عنوان دانشمند اصلی هو
ش مصنوعی/یادگیری ماشین و نایب رئیس، به سکوی ابری گوگل پیوست. در گوگل وی بر توسعه محصولاتی مانند یادگیری ماشین خودکاره تمرکز داشت که سعی می کرد که فناوری هوش مصنوعی را دموکراتیزه کرده و موانع ورود کسب و کارها و توسعه دهندگان به این حوزه را کاهش دهد. در پاییز سال ۲۰۱۸ او به دانشگاه استنفورد و کار تدریس بازگشت. لی همچنین برای کارهای غیرانتفاعی خود به عنوان مؤسس و رئیس سازمان غیرانتفاعی «ای آی فور آل» شناخته می شود که مأموریت آن آموزش نسل بعدی تکنولوژیست ها، متفکران و رهبران فناوری اطلاعات از طریق ترویج تنوع نژادی از طریق هوش مصنوعی انسانی محور است. پیش از تأسیس «ای آی فور آل» در سال ۲۰۱۷، لی و دانشجوی سابق او، اولگا روساکوفسکی، که در حال حاضر استادیار دانشگاه پرینستون است، مشترکاً برنامه مشابه ای به نام SAILORS) Stanford AI Lab OutReach Summers) را در استنفورد تأسیس و مدیریت کردند. SAILORS یک اردوگاه تابستانی سالانه در استنفورد بود که به دختران سال نهم دبیرستان فعال در زمینه تحصیل و تحقیق در هوش مصنوعی اختصاص داشت. این اردوگاه که در سال ۲۰۱۵ تأسیس شد و در سال ۲۰۱۷ نام خود را به AI4ALL @Stanford تغییر داد. در سال
۲۰۱۸، AI4ALL علاوه بر استنفورد پنج اردوی تابستانی دیگر در دانشگاه پرینستون، دانشگاه کارنگی ملون، دانشگاه بوستون، دانشگاه کالیفرنیای آمریکا برکلی، و دانشگاه سیمون فریزر کانادا را راه اندازی کرده است. پژوهش. لی بر روی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، بینایی کامپیوتری، علوم اعصاب شناختی و علوم اعصاب محاسباتی کار می کند. او تقریباً ۱۸۰ مقاله پژوهشی داوری شده را منتشر کرده است. تحقیقات او در مجلات معتبر رایانه و علوم اعصاب، مانند طبیعت، مقالات آکادمی ملی علوم، مجله علوم اعصاب، کنفرانس بینایی رایانه ای و بازشناخت الگو، کنفرانس بین المللی بینایی رایانه ای، کنفرانس سیستم های پردازش اطلاعات عصبی، کنفرانس اروپایی بینایی رایانه، مجله بین المللی بینایی رایانه، و مقالات آی تریپل ئی در تحلیل الگو و هوش ماشین، منتشر شده است. از لی به عنوان یکی از پیشگامان هوش مصنوعی یاد می شود که «انسانیت را به هوش مصنوعی اضافه کرده است». از کارهای شناخته شده لی، پروژه ایمیج نت است که تغییری بنیادی در حوزه درک بصری در مقیاس بزرگ ایجاد کرده است. لی و تیم دانشجویان و همکارانش رقابتی بین المللی در زمینه شناسایی تصویری ایمیج نت به نام چالش تشخیص بصر
ی بزرگ تصویری ایمیج نت را بین سال های ۲۰۱۰ تا ۲۰۱۷ در جامعه دانشگاهی رهبری کرده است. بر اساس مقاله ای اخیر در انتشارات کوارتز، «بسیاری آن را به عنوان کاتالیزوری برای این رونق هوش مصنوعی، که جهان امروز شاهد است، می دانند.» تحقیقات لی در بینایی رایانه به طور قابل توجهی به حوزه «درک مناظر طبیعی» و «داستان گویی تصاویر» کمک کرده است. او برای دستاوردهای خود در این زمینه توسط انجمن بین المللی تشخیص الگو در سال ۲۰۱۶ تقدیر شده است. در سال ۲۰۱۵، لی در صحن اصلی تد در ونکوور سخنرانی کرد که از آن زمان تا به حال، بیش از ۲ میلیون بار مشاهده شده است. در سال های اخیر، لی تحقیقات خود را به حوزه هوش مصنوعی و سلامت گسترش داده است و برای این منظور وی با آرنولد میلستین در استنفورد همکاری می کند که از پیشگامان حوزه بهبود کیفیت خدمات درمانی است. تدریس. او درس CS231n در زمینه «شبکه های عصبی مصنوعی برای تشخیص بصری» را در استنفورد آموزش داده است. این درس در کورسرا نیز موجود می باشد. کورسرا یک سکوی یادگیری آنلاین است که توسط همکاران او در استنفورد، دافنی کالر و اندرو ان جی، تأسیس شده است. کتاب ها. لی به نوشتن یکی از بخش های کتاب "معماری
هوش: حقیقت دربارهٔ هوش مصنوعی از جانب مردمی که ایجادش کرده اند" (۲۰۱۸)، نوشته آینده نگر آمریکایی مارتین فورد، کمک کرده است.
علی القاصی مهر (زاده ۱۳۵۲ چگنی) قاضی ایرانی و رئیس کل دادگستری استان تهران است. وی پیش از این دادستان عمومی و انقلاب تهران بود. او در سال ۱۳۹۳ به عنوان رئیس کل دادگستری استان فارس منصوب شد. در زمان انتصابش به دادستانی تهران فعالان سیاسی ریاست او را بازگشت به دوره سعید مرتضوی دانستند. در ۱۸ آذر ۱۴۰۱ وزارت خارجه بریتانیا، علی القاصی مهر را به دلیل «نقض حقوق بشر» در ایران تحریم کرد. پیشینه قضایی در استان فارس. آبان سال ۱۳۹۰ به عنوان دادستان شیراز منصوب شد. او در این سمت در صدور احکام قضایی سنگین همچون مجازات قطع عضو محکومان جرائم حدی نقش مؤثر داشته است. او در زمان اجرای حکم قطع پا و دست دو نفر در زندان عادل آباد شیراز این احکام را «درس عبرتی برای مجرمان سابقه دار» دانست و از برخورد شدید با زندانیان متهم به سرقت حمایت کرد. شهریور ۱۳۹۲ او در این سمت با ارسال نامه ای به دادگاه خواهان تشدید احکام صادره علیه کسری نوری شده بود و در آزار و اذیت دراویش گنابادی نقش داشت. او بعد از پایان اعتصاب غذا طولانی مدت کسری نوری در سال ۱۳۹۱؛ به عنوان دادستان وقت عمومی و انقلاب شیراز در مصاحبهٔ از پیش تعیین شده و جنجال برانگیز خود پ
س از طرح سؤالی مبنی بر حضور زندانی سیاسی در شیراز از سوی خبرنگار خبرگزاری مهر با تأکید بر این موضوع که ما در شیراز و استان زندانی سیاسی نداریم عنوان کرده بود برخی از خانواده های این زندانیان با هدایت عناصر ضدانقلاب داخلی یکسری مصاحبه هایی را در سایت های مختلف داشته و سعی دارند موضوع این دستگیری ها را سیاسی جلوه دهند و اتهامات و دلایل بازداشت نوری را جرایم عمومی از جمله اختلال در نظم و امنیت، عدم توجه به دستورهای پلیس و… عنوان کرده بود. القاصی مهر همچنین در پرونده بازداشت مهدی حاجتی، یک عضو شورای شهر شیراز به اتهام حمایت از بهائیان نقش داشت. او در ۱۲ شهریور سال ۱۳۹۳ به عنوان رئیس کل دادگستری فارس منصوب شد و در اردیبهشت ۱۳۹۸ به عنوان دادستان عمومی و انقلاب تهران انتخاب شد. اعتراض ها در کازرون و کشته شدن دو نفر از معترضان از دیگر اتفاق های دوره مدیریت القاصی مهر در فارس است. بازداشت و رسیدگی به پرونده نوید افکاری، وحید افکاری و حبیب افکاری از معترضان مردادماه ۱۳۹۷ هم در زمان ریاست او بر کل دادگستری استان فارس صورت گرفت. تحریم ها. وزارت خارجه بریتانیا در ۱۸ آذر ۱۴۰۱ علی القاصی مهر به همراه ۹ مقام قضایی و مرتبط با
زندان های جمهوری اسلامی را به دلیل تعقیب معترضان، صدور احکام سنگین از جمله مجازات اعدام برای آن ها و بدرفتاری با زندانیان ایرانی و خارجی و «نقض فجیع حقوق بشر» در ایران تحریم کرد. موضع گیری دربارهٔ انتخابات ۱۴۰۰. علی القاصی مهر در جلسه هماهنگی دادسراهای استان تهران در ۹ خرداد ۱۴۰۰ خطاب به نامزدهای انتخاباتی گفت نامزدها در تبلیغات و سخنرانی ها از خطوط قرمز نظام عبور نکنند و منافع ملی را به مصالح و منافع شخصی، حزبی، جناحی و گروهی ترجیح ندهند و در صورت عبور از خطوط قرمز نظام، وفق موازین قانونی قاطعانه و بدون در نظر گرفتن موقعیت و جایگاه با آنها برخورد می شود.
این سگ می خواهد رکسانا را بخورد رمانی از قاسم کشکولی داستان نویس معاصر ایرانی است. این رمان در سال ۱۳۹۴ توسط نشر بوتیمار منتشر شد. این رمان در سال ۱۳۹۷ در دوره های هفدهم و هجدهم جایزه ادبی مهرگان به عنوان بهترین رمان فارسی انتخاب کرده و شایسته دریافت تندیس مهرگان ادب، جایزه نقدی و لوح تقدیر دانسته شد. سبک. هیئت داوران جایزه ادبی مهرگان این رمان را دارای این ویژگیها دانستند: تسلط بر زبان و روایت، ارجاعات بینامتنی و استفاده از عنصر تکرار در جهت انسجام بخشی به ساختار رمان، طرح موشکافانه مسائل عمیق ذهن و روان انسان معاصر و روایت لایه های درهم تنیده پیرامون یک رویداد تا جایی که مرزهای واقعیت و خیال، عقل و جنون درهم فرومی روند و مسئله راوی به مسئله انسان معاصر گره می خورد. منابع. https://khorasan.isna.ir/default.aspx?NSID=5&amp;SSLID=46&amp;NID=134185 http://www.aghalliat.com/برگزیدگان-هفدهمین-و-هجدهمین-دوره-جایز/ http://shahrvand-newspaper.ir/News/Main/62248/کشاله ها-کشاله ها http://www.aghalliat.com/شام-یک-عدد-رکسانا-داریم/ http://www.aghalliat.com/گردباد-ملال/ http://diyarmirza.ir/1395/01/نگاهی-به-رمان-این-سگ-می
-خواهد-رکسانا-را/
در اساطیر اسکاندیناوی، ایترخسیود (به زبان نورس باستان، Ítreksjóð)، پسر اودین و یک خدا است. در فصل ۷۵ ادای منثور اسکالدزکاپارمال، از وی به عنوان یکی از آسیر نام برده شده و او را یکی از پسران اودین می دانند.
نگرش رتبه ها (Ranking Theory)، نگرشی در شناخت شناسی صوری است که با نسبت دادن اعداد به هر امکان در مجموعه جهان های ممکن، آن ها را درجه بندی می کند، و بر اساس آن تعیین می کند که درجه باورپذیری یک گزاره چه اندازه است. نگرش رتبه ها امکان نمایاندن باورپذیری یک گزاره را به صورت کیفی و کمی دارد، یعنی هم می تواند درجات باور را نمایان کند، و هم می تواند باور را به شکل دودویی (باور یا عدم باور) بنماید. برای نمونه نگرش بازبینی باور (Belief revision) تنها به بازنمایی کیفی (باور یا عدم باور) می پردازد و نگرش شناختیِ بیزی (Bayesian Epistemology) هم تنها کمی است و به درستی نمی تواند رابطه درجات کمی و کیفی را بنماید و کوشش ها به پادنمای لاتاری می انجامد.
برش میانه ای (به انگلیسی: median cut) الگوریتمی برای یافتن نماینده هایی مناسب از یک مجموعه عناصر چند بعدی است که توسط پاول هکبرت (Paul Heckbert) در سال ۱۹۷۹ میلادی ابداع شد. این روش یک الگوریتم بازگشتی است و در هر مرحله داده ها را به دو دسته حول میانه بُعد با بزرگ ترین دامنه تغییرات تقسیم می کند و در پایان برای هر دسته نماینده ای مشخص می کند. برش میانی در حال حاضر پر استفاده ترین الگوریتم برای گسسته سازی رنگ است. الگوریتم. این الگوریتم به این شکل عمل می کند که در هر دسته ابتدا مولفه ای که دامنه تغییرات عناصر در آن از بقیه بزرگ تر است را پیدا کرده و داده ها را برحسب مقادیر در آن بُعد مرتب می کند. سپس با پیدا کردن میانه داده ها را به دو دسته قبل و بعد میانه تقسیم می کند. اگر هنوز تعداد دسته های ایجاد شده از تعداد مورد نظر کمتر بود این عملیات را بر روی هر دو دسته ایجاد شده تکرار می کند. در پایان معمولاً میانگین عناصر هر دسته را به عنوان نماینده آن دسته انتخاب می کنند. معمولاً عناصر مجموعه را به شکل یک بردار در نظر می گیرند. در این صورت شبه کد الگوریتم به این شکل خواهد بود: def median_cut (array, reprsnt_num, ste
p): if (2 ^ step&gt;= reprsnt_num or array.length &lt;= 1 ): return [average(array)] # max_range_dim finds the dimension with max "range" idx = max_range_dim(array) # sort_by_nth_comp sorts array by comparing nth component in elements sorted_array = sort_by_nth_comp(array, idx) # merge two arrays return median_cut(array[0,int(length(array) / 2) - 1], reprsnt_num, step + 1) + median_cut(array[int(length(array) / 2) , length(array) - 1], reprsnt_num, step + 1) تحلیل الگوریتم. اگر formula_1داده در فضای formula_2بعدی داشته باشیم، درصورتی که در پیاده سازی این الگوریتم از مرتب سازی هرمی (از formula_3)استفاده کنیم و در هر مرحله برای پیدا کردن مولفه با بیشتربن بازه، کمینه و بیشینه را برای هر مولفه بیابیم (از formula_4) و ادغام لیست ها را در formula_5انجام دهیم، داریم:formula_6 از قضیه اصلی واکاوی الگوریتم ها داریم که چون: formula_7 یعنی:formula_8(معمولاً formula_1از formula_2بسیار بزرگ تر است) در پیاده سازی این الگوریتم بازگشتی از پشته استفاده می شود پس بهتر است با توجه به حجم بزرگ داده ها، از مرتب سازی های بازگشتی ص
رف نظر کنیم. با در نظر گرفتن رنگ ها به صورت RGB , عدد هر رنگ یک عدد ۸ بیتی از ۰ تا ۲۵۵ خواهد بود. پس تعداد رنگ های ممکن برابر formula_11خواهد بود. اما می شود با استفاده از تعداد بسیار کمتری رنگ متفاوت، در بسیاری از تصاویر کیفیت مطلوب را به دست آورد. مسئله پیدا کردن این رنگ های نسبتاً کوچک تر است. این تعداد بستگی به نوع نمایش دارد ولی در بسیاری از نمایشگرها ۲۵۶ انتخاب می شود. مزایا. کاهش رنگ های نمایش داده شده برای نمایشگرها با تعداد رنگ کم عملی ضروری است تا نزدیکترین رنگ موجود به رنگ واقعی جایگزین آن شود؛ ولی علاوه بر این با کاهش رنگ های موجود می توان میزان حافظه لازم برای ذخیره تصاویر را تا حدی کاهش داد. برای این کار تهیه یک جدول که هر عدد دودویی را به رنگ کاهش یافته مورد نظر تناظر دهد لازم است تا نمایشگر بتواند برای نمایش رنگ هر پیکسل تصمیم بگیرد از سال ۱۹۷۰ روش های زیادی برای کاهش رنگ های بیت مپ ها از جمله و روش های بر پایه واریانس ابداع شده که محبوب ترین آن ها همین روش برش میانی است. کاری که این الگوریتم انجام می دهد این است که محدوده هایی را برای داده ها پیدا می کند که داده ها در آن ها تجمع کرده اند و از
دیگر نواحی به شکل محسوسی جدا افتاده اند. بعد از این که رنگ های پالت مشخص شد کار بعدی متناظر کردن رنگ پیکسل های تصویر به آن رنگ هاست. این کار با این ایده انجام می شود که فاصله اقلیدسی بین رنگ واقعی و رنگ کاهش یافته کمینه شود. معمولاً برای بهتر شدن تصویر و کاهش خطا در پایان از روش Dithering استفاده می شود. دیگر روش ها. جدول مراجعه ایستا. یک راه بسیار ساده برای حل این مسئله تقسیم کردن فضای رنگها به مکعب هایی برابر (طول و عرض و ارتفاع دلخواه) است. در این روش، ضرب برداری این سطوح رنگ المان های اصلی در پالت نهایی هستند. به طور معمول، با تقسیم محور رنگ قرمز به ۸ قسمت برابر، محور سبز به ۸ قسمت برابر و محور رنگ آبی به ۴ سطح رنگی، formula_12 رنگ مختلف معین می شود که پس از این مرحله هر رنگ تصویر اصلی به نماینده قسمتی که در آن قرار دارد نگاشت می شود. این متد هرجند سرعت خوبی دارد اما کیفیت آن قابل قبول نیست. الگوریتم محبوبیت. ایده اصلی این الگوریتم پیدا کردن و استفاده از formula_13رنگی است که بیشترین استفاده را در تصویر داشته اند. به همین خاطر رنگ ها در یک هیستوگرام ذحیره می شوند. با استخراج محبوب ترین رنگ ها (رنگ ها با
بیشترین استفاده)،از آن ها بع عنوان رنگ های پالت نهایی استفاده می شود. تنها سؤال باقی مانده در این روش چگونگی نگاشت از رنگ های اصلی به رنگ های کاهیده شده است. برای کوچک نگه داشتن خطا، باید برای هر پیکسل باید با تمام رنگ های کاهیده شده مقایسه شود تا نزدیک ترین آن ها به عنوان جانشین مورد استفاده قرار گیرد. پیاده سازی همروند. ایده این روش تقسیم تصویر به چند قطعه و پردازش جداگانه هر قسمت است. در حالت بهینه تعداد ها برابر هسته های پردازشی در دسترس است. چون کار هر رشته از دیگری جداست، فقط در پایان نتایج با یک دیگر ادغام می شوند. این کار چند مرحله دارد: به دلیل تخصیص وظایف معین به هر رشته، سرعت هر کدام بالا می رود و این در کارایی کلی عملیات تأثیر مثبت می گزارد. به شکلی که برای تصاویر مختلف به طور میانگین ۱٫۵ برابر سرعت را افزایش می دهد و این برای تصاویر حجیم بسیار مهم است.
بیونوریکا یک شرکت تولیدکننده داروهای گیاهی در آلمان است. این شرکت در نویمارت آلمان واقع شده است. در دسامبر سال ۲۰۱۴، این شرکت ۸۸۲ پرسنل در آلمان و ۱۴۶۶ نفر در سراسر جهان داشت. تاریخچه بیونوریکا. شرکت بیونوریکا توسط جوزف پوپ (پدربزرگ مالک فعلی آن) در سال ۱۹۳۳ تأسیس شد. حدود دوازده سال بعد، فرزندانش ارنا پوپ داروساز و دکتر هانس اوسکار پوپ، متخصص داروهای طبیعی، مدیریت شرکت را به عهده گرفتند. در سال ۱۹۶۱، بیونوریکا به نخستین دستگاه پُرکن دارو، برچسب زنی و کارگران خط تولید، مجهز شد. که در درمان بیماری های تنفسی کاربرد دارد اولین داروی گیاهی تولید شده توسط بیونوریکا است که امروزه یکی از پرفروش ترین داروی گیاهی در بازار دارویی آلمان و سایر کشورها می باشد. مایکل ای.پوپ (مدیرعامل فعلی شرکت) در سال ۱۹۸۸ مدیریت تولید داروهای گیاه پزشکی را آغاز نمود. در همان زمان، محل شرکت از نورمبرگ به نویمارت بایرن منتقل گردید. در سال ۱۹۸۹، پوپ به مدیریت اجرایی منصوب شد و پس از آن تحقیقات گسترده ای را در زمینه های کشت، تجزیه و تحلیل، داروشناسی، سم شناسی و کاربرد بالینی داروها شروع کرد. امروزه بیونوریکا استانداردهای جهانی را در زمینه گی
اه پزشکی نشر می دهد. بیونوریکا دو شرکت تابعه در مجارستان با نام های Herbextract و Mediplant ایجاد کرده است که گیاهان را برای بیونوریکا کشت می کنند. همچنین شرکت عصاره های گیاهی بیونوریکا Bionorica Extract S.L در جزایر مایورکا (اسپانیا) با هدف کاشت گیاهان دارویی، انتخاب ارقام با مواد موثره بالا و تولید عصاره های گیاهی استاندارد راه اندازی گردیده است. سایت های تولیدی بیونوریکا و شرکای تجاری. شرکت کوچکی که در سال ۱۹۳۳ تأسیس شده است و اکنون یک گروه و یک شرکت در صنعت دارو است. فعالیت بیونوریکا در حال حاضر در سراسر جهان از دفتر مرکزی شرکت در Neumarkt تا دیگر نقاط جهان گسترش می یابد.
خوشه بندی فازی یک الگوریتم خوشه بندی جهت تقسیم داده ها به خوشه هایی بیش از یک خوشه می باشد.در این خوشه بندی هر داده به درجه خاصی از هر خوشه متعلق است و با توجه به درجه تعلق حضور یک داده به یک خوشه مشخص می گردد.خوشه بندی فازی سی-مینز (FCM) توسط جی سی دانز در سال ۱۹۷۳ آماده شد,و در سال ۱۹۸۱ ارتقا داده شد. مراحل الگوریتم خوشه بندی فازی به خوشه بندی کی-میانگین شباهت دارد و به شرح زیر است:
کلوپ کانادور یک باشگاه رقص برهنگی است که در ساحل شمالی سانفرانسیسکو در خیابان کلمبوس واقع است. این کلوپ با رقص کارل دودا در ۱۹ ژوئن ۱۹۶۴ آغاز به کار کرد، رقص برهنه کارل دودا مورد توجه مردم و رسانه های آمریکا قرار گرفت چون رقص برهنه تا سال ۱۹۷۲ غیرقانونی بود. این کلوپ در سال ۲۰۰۰ به یک میخانه و رستوران تغییر کاربری داد ولی در سال ۲۰۰۷ با رقص گروه رقاصا بیاین بالا (!Go, Go, Dancers) مجدداً کار خود را آغاز کرد.
سفر به دور اتاقم رمانی از نویسنده فرانسوی اگزویه دو مستر است که در ۱۷۹۴ منتشر کرد. خلاصه داستان. افسری جوان پس از انجام دوئل در خانه خود به مدت ۴۲ روز حبس خانگی می شود. اهمیت ادبی. سفر به دور اتاقم را مهم ترین کتاب دو مستر می دانند و بسیاری از فیلسوفان و نویسندگان همچون فریدریش نیچه، ماشادو د آسیس، سوزان سانتاگ و دی اچ لارنس آن را ستوده اند. در آثار بسیاری از نویسندگان بزرگ به این کتاب کوچک اشاره شده است: کارلوس آرگنتینو دانری، شخصیتی در داستان "الف" نوشته خورخه لوییس بورخس از این کتاب یاد می کند. سامرست موآم، نویسنده آمریکایی در داستان کوتاهی با عنوان "هونولولو" می نویسد: «نویسنده فاضل همواره در خیال سفر می کند. روزگاری یک مرد فرانسوی کتابی نوشته بود که "سفر به دور اتاقم" نام داشت.» آلن دو باتن، نویسنده بریتانیایی، در فصل های آخر کتاب خود با عنوان "هنر سیر و سفر" به تجربه سفر در این اثر دومستر می پردازد. سوزان سانتاگ، منتقد و نظریه پرداز ادبیات نیز "سفر به دور اتاقم" را «کوتاه ترین سفری» می داند که در تاریخ ادبیات جهان انجام شده است. دی اچ لارنس نیز در فصل هفتم کتاب خود با عنوان "پسران و عشاق" می نویسد: «او
می خواست بیاموزد، تصور می کرد که اگر بتواند کتاب "سفر به دور اتاقم" را بخواند، همان طور که پل می تواند بخواند، چهره جهان در نگاهش شکل دیگری خواهد یافت.» ماشادو د آسیس، نویسنده برزیلی، در کتاب خود با عنوان "خاطرات پس از مرگ براس کوباس"، از قول براس کوباس نقل می کند که برای نگارش خاطرات پس از مرگش، از "سفر به دور اتاقم" تأثیر گرفته است.
در رایانش توزیع شده و نظریه گراف هندسی، برازش حریصانه، یک روند اختصاص دادن مختصات راس های یک شبکهٔ مخابراتی است که قابلیت مسیریابی جغرافیایی حریصانه برای مسیر دادن پیام ها در داخل شبکه را فراهم می کند. اگرچه برازش حریصانه برای استفاده در حسگر شبکه های بی سیم پیشنهاد شده است، که در آن راس ها در فضای فیزیکی مکان دهی شده اند، این مکان های موجود می توانند با مکان های داده شده توسط برازش حریصانه تفاوت داشته باشند، که در بعضی از موارد می تواند نقاطی از یک فضای مجازی ای از یک بعد بالاتر یا در یک هندسه نااقلیدسی باشند. از این دید، برازش حریصانه را می توان مانند یک روش کشیدن گراف در نظر گرفت، که در آن یک گراف انتزاعی (شبکهٔ ارتباطات) در یک فضای هندسی برازش می شود. ایدهٔ انجام مسیریابی جغرافیایی با استفاده از مختصات در یک فضای مجازی، به جای استفاده از مختصات فیزیکی، به دلیل راو ات آل است. پیش رفت های بعدی نشان داده اند که تمام شبکه ها دارای برازش حریصانه با مختصات فشرده راس ها در هندسه هذلولوی هستند، که بعضی گراف ها، شامل گراف های چندضلعی، در فضای دوبعدی دارای برازش حریصانه اند، و این که ، در فضاهای اقلیدسی بعدهای متوس
ط با عوامل کشش کم، دارای برازش حریصانه اند. تعاریف. در مسیریابی حریصانه، یک پیام از یک راس مبدأ s به یک راس مقصد t، با یک سری قدم در بین راس های میانی سفر می کند، که هر کدام از آن قدم ها، پیام را به یک راس مجاور می دهد که به t نزدیک تر است. اگر پیام به یک راس میانی x برسد که راس مجاور نزدیک تری به t نداشته باشد، پس نمی توان پیش رفت کرد، و روند مسیریابی حریصانه شکست می خورد. یک برازش حریصانه، برازشی است از گراف داده شده، با ویژگی ای که این گونه شکست غیرممکن باشد. پس، می توان برازش حربصانه را برازشی از گراف تعریف کرد که برای هر دو راس x و t، یک راس مجاور x به نام y وجود دارد که y به t نزدیک تر است. گراف های بدون برازش حریصانه. هر گرافی در فضای دوبعدی دارای برازش حریصانه نیست؛ یک مثال نقض ساده، ستارهٔ شش پر K1,6 است، درختی با یک راس میانی و شش برگ. به طوری که در هر برازش این گراف، دو برگ وجود دارند که زاویهٔ بین آن ها، کمترمساوی ۶۰ درجه اند، که نتیجه می شود که حداقل یکی از این دو راس، راس مجاوری که به راس دیگر نزدیک تر باشد ندارند. در فضاهای اقلیدسی با بعدهای بالا، گراف های بیش تری دارای برازش حریصانه اند؛ برای
مثال، ستارهٔ شش پر در فضای سه بعدی دارای برازش حریصانه است، به طوری که راس میانی در مرکز و برگ ها هر کدام در فاصلهٔ واحد از مرکز در شش جهت بردار نشان هستند. البته، در هر فضا با بعد ثابت، گراف هایی هستند که نمی توانند حریصانه برازش شوند؛ زمانی که n, یک فضا، بیش تر باشد، ستارهٔ nپر دارای برازش حریصانه نیست. برازش های هیپربولیک و فشرده. برخلاف فضای دوبعدی، هر شبکه در فضای هذلولوی دارای برازش حریصانه است. اثبات اصلی این نتیجه، توسط ، نیازمند این بود که مکان راس ها، با دقت بالا مشخص شوند، ولی متعاقباً نشان داده شده بود که، با استفاده از از یک درخت پوشای شبکه، ممکن است که هر راس را، با استفاده از تعداد نمایی ای از بیت ها در هر نقطه، به صورت فشرده نمایش داد. در عوض، گراف هایی وجود دارند که در فضای دوبعدی دارای برازش حریصانه اند، ولی در این برازش ها نیازمند تعداد چندجمله ای ای از بیت ها برای مختصات دکارتی هر نقطه اند. حالت های خاص گراف ها. درخت ها. برای درخت هایی که برازش حریضانه دارند، زمان به دست آوردن این برازش در زمان خطی است. برای گراف های کلی تر، برخی از الگوریتم های برازش حریصانه، مانند الگوریتم کلاینبرگ، اول
درخت پوشای گراف مورد نظر را پیدا می کند، و سپس برازش حریصانهٔ آن را می سازد. جواب لزوماً برازش حریصانهٔ گراف اصلی نیز است. با این حال، گراف هایی وجود دارند که در فضای دوبعدی دارای برازش حریصانه اند، ولی هیچ درخت پوشایی از آن دارای برازش حریصانه نیست. گراف های مسطح. پاپادیمیتریو و راتاژاک، حدس زده بودند که تمام (یک گراف مسطح )، دارای برازش حریصانه در فضای دوبعدی اند.
ثروت خالص ملی، () همچنین به عنوان دارایی خالص ملی شناخته شده است، کل مبلغ ارزش دارایی های یک کشور منها شده ی بدهی های آن است. این به کل ثروت خالص که توسط شهروندان یک ملت در یک زمان معین در اختیار دارد، اشاره دارد. این رقم نشان دهنده شاخصی از توانایی کشور در تعهد بدهی و متحمل شدن مصارف است و نه تنها از قیمت های املاک و مستغلات، قیمت بازار سهام، نرخ ارز، بدهی ها و ریسک در یک کشور، بلکه منابع انسانی، منابع طبیعی و سرمایه و پیشرفت های تکنولوژیکی، که ممکن است دارایی های جدید را ایجاد کند نیز تعیین می شود. مهمترین جزء در میان کشورهای پیشرفته بیشتر به عنوان ثروت خالص یا ارزش خالص گزارش شده و نشان دهنده سرمایه گذاری زیربنایی است. ثروت ملی می تواند نوسان یابد، همان طور که در داده های ایالات متحده پس از بحران مالی سال ۲۰۰۸ و بهبود اقتصادی بعدی نشان داده شده است. در طول دوره هایی که بازارهای سهام با رشد شدیدی مواجه شدند، ثروت ملی و سرانه کشورهایی که مردم بیشتر در معرض آن قرار دارند، مانند ایالات متحده و انگلستان، افزایش می یابد. از سوی دیگر، هنگامی که بازارهای سهام در معرض افسردگی قرار دارند، ثروت نسبی کشورهایی که مردم
در املاک و مستغلات یا اوراق قرضه مانند فرانسه و ایتالیا سرمایه گذاری می کنند، به جای آن افزایش می یابند. تفاوت بر اساس کشور. در جدول زیر ۳۰ کشور با بزرگترین درآمد خالص ملی از سال ۲۰۰۰ تا ۲۰۱۸ به ترتیب رتبه بندی شده اندکردیت سوئیس S.A. (اکتبر ۲۰۱۸). دول زیر نشان دهنده سهم ثروت جهانی ده ها کشور بزرگ براساس ثروت خالص ملی در سال های مشخص است. سهم ثروت جهانی یک کشور که ۵٪ سال یا بیشتر در یک سال معین است، تقویت شده است.
مسیر یابی یک الگوریتم برای برنامه های کامپیوتری است که هدف آن یافتن (غالبا) کوتاه ترین مسیر بین دو نقطه است. مسیر یابی یک راه کاربردی برای حل هزارتو ها است. مسیر یابی به مقدار زیادی به مسئلهٔ کوتاه ترین مسیر در نظریهٔ گراف ها ارتباط دارد؛ که در واقع این مسئله به این موضوع می پردازد که چگونه سریع ترین، ارزان ترین (از لحاظ تعداد راس ها) و کوتاه ترین مسیر را بین دو نقطه در یک شبکهٔ بزرگ بیابیم. تاریخچه. ردیابی تاریخچه مسئله مسیریابی و کوتاهترین مسیر دشوار است. می توان تصور کرد که حتی در جوامع بسیار بدوی (حتی حیوانات) نیز این کار بسیار ضروری بوده است (به عنوان مثال برای یافتن غذا). تحقیقات ریاضی دربارهٔ این مسئله نسبت به مسئله های معروف دیگر دیر شروع شد. از اولین الگوریتم هایی که برای این مسئله ارائه شد می توان به الگوریتم جستجوی اول سطح اشاره کرد. با توجه به پیشرفت کامپیوترها و ظهور مسائل جدید، این مسئله به تدریج از اواسط قرن بیستم مورد توجه قرار گرفت و با ایجاد شبکهٔ جهانی اینترنت، بیش از پیش به آن پرداخته شد. بازی های کامپیوتری و نقشه های آنلاین، امروزه از پیشرفته ترین الگوریتم های مسیریابی استفاده می کنند. تع