Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
ین که سلول دیپولاریزه شد، سلول یک تغییر بار نهایی داخلی انجام می دهد. پس از دیپولاریزاسیون، کانال های یونی سدیم وابسته به ولتاژ، وقتی که سلول در حال دیپولاریزه شدن بود باز بودند، دوباره بسته می شوند. بار مثبت افزایش یافته در داخل سلول، باعث بازشدن کانال های پتاسیم می شود. یون های پتاسیم (K+) شروع به حرکت کردن به پایین شیب الکتروشیمیایی (در جهت گرادیان غلظت و شیب الکتریکی تازه ایجاد شده) می کنند. با حرکت پتاسیم از سلول به خارج، پتانسیل درون سلول کاهش می یابد و یک بار دیگر به پتانسیل استراحت خود نزدیک می شود. پمپ پتاسیم سدیم در طی این فرایند به طور مداوم کار می کند. هایپرپولاریزاسیون. روند دفع مجدد باعث افزایش بیش از حد پتانسیل سلول می شود. یون های پتاسیم چنان حرکت می کنند که از آکسون خارج می شوند تا از پتانسیل استراحت تجاوز کنند و پتانسیل سلول جدید از پتانسیل استراحت منفی تر شود. پتانسیل استراحت در نهایت با بستن کلیه کانال های یون وابسته به ولتاژ و فعالیت پمپ یون سدیم پتاسیم دوباره برقرار می شود. نورون ها. دیپولاریزاسیون برای کارکرد بسیاری از سلول های بدن انسان حیاتی است، که با انتقال محرک ها هم در داخل یک نور
ون و هم بین دو نورون مشخص می شود. دریافت کننده محرک ها، ادغام عصبی آن محرک ها و پاسخ نورون به محرک ها، همگی به توانایی نورون ها در استفاده از دیپولاریزاسیون برای انتقال محرک ها چه درون نورون، چه بین نورون ها وابسته است. پاسخ به محرک. تحریک نورون ها می تواند یک محرک فیزیکی، الکتریکی یا شیمیایی باشد که می تواند نورون تحریک شده را مهار کند یا تحریک کند. یک محرک مهاری به دندریت نورون منتقل می شود و باعث هایپرپلاریزاسیون نورون می شود. به دنبال هایپرپلاریزاسیون یک فعالیت بیش از حد ایجاد می شود که باعث کاهش زیاد ولتاژ درون نورون در حال پتانسیل استراحت می شود. با استفاده از فشار بیش از حد نورون، یک محرک مهاری بار منفی بیشتری را به همراه می آورد که باید برای دفع قطبی شدن استفاده شود. از طرف دیگر، محرک های انگیزشی باعث افزایش ولتاژ در نورون می شوند، که منجر به عصبی می شود که از لحاظ قطبی شدن از نورون یکسان در حالت استراحت آسان تر است. صرف نظر از تحریک یا مهاری، محرک ها برای ادغام از دندریت های یک نورون به بدن سلول عبور می کنند. تجمع محرک ها. هنگامی که محرک ها به بدن سلول برسند، عصب باید قبل از پاسخ دادن به عصب، محرک ها
ی مختلفی را باهم ترکیب کند. محرک هایی که در تپه آکسون از دندریت ها پایین رفته اند، در جایی که برای تعیین پاسخ عصبی جمع شدهاند، همگرا می شوند. اگر مقدار محرک ها به یک ولتاژ معین برسد، که معروف به پتانسیل آستانه است، حرکت دیپولاریزاسیون از تپه آکسون به پایین آکسون ادامه می یابد. واکنش. افزایش دیپولاریزاسیون که از تپه آکسون به سمت ترمینال آکسون سفر می کند، به عنوان یک پتانسیل عمل شناخته می شود. پتانسیل های عملیاتی به ترمینال آکسون می رسند، جایی که پتانسیل عمل باعث ترشح انتقال دهنده های عصبی از نورون می شوند. انتقال دهنده های عصبی که از آکسون رها می شوند به تحریک سلول های دیگر مانند: سلول های عصبی دیگر یا سلول های ماهیچه ای ادامه می دهند. بعد از این که پتانسیل عملی به زیر آکسون نورون می رود، پتانسیل غشای استراحت آکسون باید قبل از پتانسیل عملی دیگری که بتواند آکسون را طی کند، ترمیم شود. این دوره به عنوان دورهٔ احیای نورون شناخته می شود، که در طی آن نورون نمی تواند پتانسیل عملی دیگری را منتقل کند. سلول های استوانه ای چشم. اهمیت و تطبیق پذیری دیپولاریزاسیون در سلول ها می تواند در رابطهٔ بین سلول های استوانه ای در چش
م و نورون های مرتبط با آن ها دیده شود. هنگامی که سلول های استوانه ای در تاریکی قرار دارند، دیپولاریزه می شوند. در سلول های استوانه ای، دیپولاریزاسیون توسط کانال های یونی که به دلیل ولتاژ بالاتر سلول استوانه ای در حالت دیپولاریزه شده باز می شوند، حفظ می شود. کانال های یونی به کلسیم و سدیم اجازه می دهد تا آزادانه به داخل سلول منتقل شوند و حالت دیپولاریزه شده را حفظ کنند. سلول های استوانه ای در حالت دیپولاریزه شده به طور مداوم انتقال دهنده های عصبی را آزاد می کنند که به نوبت باعث تحریک اعصاب مرتبط با سلول های استوانه ای می شوند. هنگامی که سلول های استوانه ای در معرض نور قرار می گیرند، این چرخه شکسته می شود. جذب نور توسط سلول استوانه ای باعث می شود کانال هایی که ورود سدیم و کلسیم به سلول استوانه ای را تسهیل می کنند، بسته شود. وقتی که این کانال ها بسته می شوند، سلول استوانه ای انتقال دهنده عصبی کمتری تولید می کند، که توسط مغز به عنوان نور درک می شود. در مورد سلول های استوانه ای و نورون ها، دیپولاریزاسیون در واقع مانع از رسیدن سیگنال به مغز می شود که در مقابل تحریک انتقال سیگنال است. اندوتلیوم عروقی. اندوتلیوم یک ل
ایه نازک از سلول های اپیتلیال سنگ فرشی ساده است که قسمت داخلی رگ های خونی و لنفاوی را خطی می کند. اندوتلیومی که رگ های خونی را خطی می کند، به عنوان اندوتلیوم عروقی شناخته می شود، که تحت فشار قرار گرفته و باید در برابر نیروهای جریان خون و فشار خون از سیستم قلبی عروقی مقاومت کند. برای مقاومت در برابر این نیروهای قلبی عروقی، سلول های اندوتلیال باید همزمان دارای ساختاری باشند که قادر به تحمل نیروهای گردش خون باشد و در عین حال سطح خاصی از انعطاف پذیری را در استحکام ساختار خود حفظ کند. این انعطاف پذیری در استحکام ساختاری اندوتلیوم، عروقی برای عملکرد کلی سیستم قلبی عروقی ضروری است. سلول های اندوتلیال موجود در رگ های خونی می توانند قدرت ساختار رگ های خونی را برای حفظ میزان عروقی بودن رگ خونی که در آن قرار دارند تغییر دهند، خطی کرده و از سفتی عروق جلوگیری کرده و حتی به تنظیم فشار خون در سیستم قلبی عروقی نیز کمک کنند. سلول های اندوتلیال با استفاده از دیپولاریزاسیون برای تغییر در قدرت ساختاری آن ها، این دستاوردها را به دست می آورند. هنگامی که یک سلول اندوتلیال تحت دیپولاریزاسیون قرار می گیرد، نتیجه کاهش قابل توجهی در اس
تحکام و مقاومت ساختاری سلول است که با تغییر شبکه فیبرهایی که پشتیبانی ساختاری آن ها در اختیار این سلول ها قرار می دهد. دیپولاریزاسیون در اندوتلیوم عروقی نه تنها برای یکپارچگی ساختاری سلول های اندوتلیال، بلکه در توانایی اندوتلیوم عروقی برای کمک به تنظیم میزان عروق، جلوگیری از سفتی عروق و تنظیم فشار خون ضروری است. قلب. دیپولاریزاسیون در چهار دریچه قلب رخ می دهد: ابتدا در هر دو دهلیز و پس از آن در هر دو بطن. این روند به طور مرتب ادامه می یابد، مگر این که مشکلی در قلب ایجاد شود. مسدودکننده های دیپولاریزاسیون. داروهایی وجود دارند که مسدود کننده دیپولاریزاسیون نامیده می شوند که باعث قطبی شدن طولانی مدت می شوند که این اتفاق، توسط بازکردن کانال های مسئول دیپولاریزاسیون برای دیپولاریزه شدن، جلوگیری از بسته شدن و جلوگیری از دفع مجدد صورت می گیرد. مثال ها شامل: آگونیست های نکوتین، سوکسینیل کولین و دکامنتونیوم هستند.
ام۲۶ یک نارنجک دستی تکه تکه شونده است که توسط ارتش ایالات متحده توسعه یافته است. این نارنجک حدود سال ۱۹۵۲ وارد خدمت شد و در جنگ کره مورد استفاده قرار گرفت. شکل لیمویی مشخص آن باعث شده است که به نام «نارنجک لیمو» نیز شناخته شود (نارنجک اف۱ روسی و نارنجک «آناناس» آمریکایی ام کی۲ را با نامهای مشابه مقایسه کنید). تکه تکه شدن توسط یک سیم پیچ مخصوص از پیش شکافدار که در قسمت داخلی بدنه نارنجک قرار دارد، تقویت می شود. این سیم پیچ دارای مقطع دایره ای در نارنجک M26 و سطح مقطع مربعی بهبود یافته در M26A1 و نسخه های بعدی آن بود. نارنجک ها در داخل لوله های حمل و نقل فیبر استوانه ای نگهداری و در جعبه های ۲۵ یا ۳۰ عددی بسته بندی می شدند.
نوروروباتیک (Neurorobotics)، علم و فناوری مربوط به سیستم های عصبی خودکار تجسم یافته است که یک مطالعه ترکیبی از علوم اعصاب، روباتیک و هوش مصنوعی می باشد. سیستم های عصبی شامل الگوریتم های تأثیر گرفته از مغز (به عنوان مثال شبکه های اتصال دهنده)، مدل های محاسباتی مربوط به شبکه های عصبی بیولوژیکی (به عنوان مثال شبکه های عصبی اسپایکی و شبیه سازی میکرومدارهای عصبی در مقیاس بزرگ) و سیستمهای بیولوژیکی حقیقی (مانند شبکه های عصبی "داخل و خارج بدن") هستند. چنین سیستم های عصبی را می توان در ماشین هایی با عملکرد مکانیکی یا هر شکل دیگری از تحریک فیزیکی مجسم کرد. این ماشین ها شامل روبات ها، سیستم های پروتزی یا سیستم های پوشیدنی (wearable systems)، میکرو ماشین ها در مقیاس کوچکتر و تجهیزات و دستگاه ها در مقیاس بزرگتر می باشد. نوروروباتیک شاخه ای از علوم اعصاب (نوروساینس) ترکیب شده با روباتیک است، که به مطالعه و کاربرد علم و فناوری مربوط به سیستم های عصبی خودکار تجسم یافته، مانند الگوریتم های الهام گرفته از مغز می پردازد. ایده اصلی نوروروباتیک آن است که یک مغز برای روبات در نظر گرفته می شود و جسم فیزیکی آن برای انجام عمل در محی
ط قرار می گیرد؛ بنابراین، بسیاری از نوروروبات ها موظفند بر خلاف یک محیط شبیه سازی شده، در دنیای واقعی عمل کنند. مقدمه. نوروروباتیک بیانگر یک رویکرد دو طرفه از مطالعه هوش است. علوم اعصاب تلاش می کند با بررسی سیستم های هوشمند بیولوژیکی، چگونگی عملکرد و اجزای هوش را تعیین کند، در حالی که مطالعه هوش مصنوعی تلاش می کند تا با استفاده از روشهای غیر بیولوژیکی یا ابزارهای مصنوعی، هوش را دوباره به وجود بیاورد. نوروروباتیک هردو زمینه مطالعاتی فوق را در بر می گیرد، که در آن تئوری های بر گرفته شده از سیستم های بیولوژیکی در یک محیطی که بر اساس مدل ارائه شده ایجاد شده است، آزمایش می شوند. موفقیت ها و شکست های آزمایش یک نوروروبات و مدلی که از آن ساخته شده است می تواند شواهدی را برای رد یا پشتیبانی از آن تئوری فراهم کند و بینشی برای مطالعه آینده باشد. دسته های اصلی مدل های نوروروباتیک. نوروروبات را می توان بر اساس هدف ربات به دسته های مختلف تقسیم کرد. هر دسته برای پیاده سازی یک مکانیسم خاص به منظور مطالعه آن مکانیسم طراحی شده است. انواع متداول نوروروبات ها مواردی هستند که برای بررسی کنترل حرکتی، حافظه، انتخاب عملکرد و ادراک ا
ستفاده می شوند. حرکت و کنترل حرکت. نوروروبات ها اغلب برای مطالعه فیدبک حرکتی و سیستم های کنترلی استفاده می شوند و مزیتهای فراوانی دارند. حرکت توسط تعدادی از نظریه های برگرفته شده از عملکرد بخش های عصبی مربوط به حرکت، مدلسازی می شود. کنترل حرکت از مدلها یا مولدهای الگوی مرکزی شبیه سازی می شود تا روبات چهار پا بسازد. مولدهای الگوی مرکزی مجموعه ای از نورون های عصبی هستند که باعث ایجاد رفتارهای تکراری می شوند. گروه های دیگر ایده ترکیب سیستم های کنترلی ابتدایی را با یک مجموعه سلسله مراتبی از سیستم های خودکار ساده گسترش داده اند. این سیستم ها می توانند حرکت های پیچیده را از ترکیب این زیر مجموعه های ابتدایی به وجود آورند. این تئوری مربوط به عملکرد حرکتی مبتنی بر سازماندهی ستونهای قشری مغز می باشد. این ساختار که به تدریج از ورودی حسی ساده شروع می شود و به سیگنالهای پیچیده در فیبر عصبی آوران ختم می شود، یا بالعکس از برنامه های حرکتی پیچیده گرفته تا کنترل های ساده برای هر فیبر عضلانی در اثر عبور سیگنال های وابران، یک ساختار سلسله مراتبی مشابهی را تشکیل می دهند. روش دیگر برای کنترل حرکت استفاده از تصحیح خطای آموخته شده
و کنترل های پیش بینی کننده برای ایجاد نوعی حافظه عضله ای شبیه سازی شده است. در این مدل، حرکات تصادفی و دارای خطا با استفاده از فیدبک خطا اصلاح می شوند تا حرکات منظم و دقیقی با گذشت زمان ایجاد شود. کنترل کننده با پیش بینی خطا یادمی گیرد که، سیگنال کنترلی صحیحی را ایجاد کند. با استفاده از این ایده ها، روبات طراحی شده می تواند یاد بگیرد که حرکات تطبیقی انجام دهد یا در یک مسیر به موانع برخورد نکند. سیستم های یادگیری و حافظه. روبات هایی هستند که برای آزمایش تئوری های مربوط به سیستم های حافظه حیوانات طراحی شده اند. در حال حاضر بسیاری از مطالعات، سیستم حافظه ای موش ها را به ویژه هیپوکامپوس موش که با place cells در ارتباط است، بررسی می کند. این سلول ها برای مکان خاصی که یادگیری اتفاق می افتد، تحریک می شوند. سیستم هایی که هیپوکامپوس موش را مدل می کنند، به طور کلی قادر به ایجاد نقشه های ذهنی از محیط اطراف هستند که این امر به کمک شناخت علائم برجسته ان محیط و نحوه برخورد با آن بر اساس یادگیری انجام می شود و به آنها امکان پیش بینی علائم و موانع نزدیک را می دهد. مطالعه دیگری یک ربات بر اساس الگوی یادگیری جغد برای جهت یابی
و مکان یابی مبتنی بر محرکهای شنیداری و بصری ایجاد کرده است. این فرضیه شامل پلاستیسیته سیناپسی و مدولاسیون نورونی است. مدولاسیون نورونی اغلب یک اثر شیمیایی است که در آن انتقال دهنده های عصبی مانند دوپامین یا سروتونین حساسیت نورون را تحت تأثیر قرار می دهند. روبات مورد استفاده در مطالعه مذکور به اندازه کافی با رفتار جغدها مطابقت داشته است. علاوه بر این تعامل نزدیک بین خروجی سیستم حرکتی و فیدبک شنوایی ثابت کرده است که تئوری های حس کردن فعال در فرایند یادگیری نقش بسیار حیاتی دارند و همچنین بسیاری از مدل های یادگیری شامل این تئوری هستند. نوروروبات هایی برای یادگیری الگوها یا مارپیچ های ساده در رابطه با این مطالعات ارائه شده است. برخی از مشکلات ارائه شده برای نوروروبات شامل تشخیص نمادها، رنگها یا سایر الگوها و اجرای ساده اعمال مبتنی بر الگوها است. در روباتی که بر اساس رفتار جغد شبیه سازی شده بود، روبات برای هدایت خود در محیط باید موقعیت و جهت حرکت را تعیین می کرد. انتخاب عمل و ارزیابی. مطالعات مربوط به انتخاب عمل با نسبت دادن وزن منفی یا مثبت به یک عمل و نتیجه آن سروکار دارد. نوروروبات ها می توانند در مطالعه تعاملات
اخلاقی استفاده شوند، مانند آزمایش تفکر قدیمی که تعداد افراد موجود در یک قایق نجات از ظرفیت آن بیشتر بوده و یک نفر برای نجات بقیه باید قایق را ترک کند. با این حال، تعداد بیشتری از نورو روبات ها در بررسی انتخاب عمل، کارهایی را انجام می دادند که با عقیده بسیار ساده مانند حفظ و نجات خود یا حفظ جمعیت روبات ها مخالف بودند. این نوروروبات ها پس از مدولاسیون نورونی سیناپسها برای تقویت مدارهایی با نتایج مثبت مدل می شوند. در سیستم های بیولوژیکی ، انتقال دهنده های عصبی مانند دوپامین یا استیل کولین سیگنال های عصبی مفید را تقویت می کنند. یک مطالعه از چنین تعامل شامل روبات داروین هفت بود که از حس بینایی، شنیداری و حس چشایی شبیه سازی شده به عنوان ورودی برای بلوک های فلزی رسانا استفاده می کرد. انتخاب تصادفی بلوک های خوب از نظر ارزش گذاری، دارای الگوی راه راه بر روی خود بودند هنگامی که بلوک های بد یک شکل دایره ای روی خود داشتند. حس چشایی با میزان رسانایی بلوک ها شبیه سازی می شود. روبات با توجه به سطح رسانایی بلوک ها، فیدبک های مثبت و منفی ای را از مزه آن ارائه می دهد. محققان در این آزمایش مشاهده کردند که ربات چگونه رفتارها و
عملکردهای انتخابی خود را بر اساس ورودی های مختلف، آموخته است. مطالعات دیگر از گروه هایی از روبات های کوچک استفاده کرده اند که از باتری های پخش شده در اطراف اتاق تغذیه می کردند و یافته های خود را به سایر روبات ها ابلاغ می کردند. ادراک حسی. نوروروبات ها همچنین برای مطالعه درک حسی، به ویژه بینایی استفاده شده اند. اینها در اصل سیستمهایی هستند که از تعبیه مدلهای عصبی مربوط به مسیرهای حسی در ماشین های خودکار به وجود می آیند. این روش بر اساس سیگنال های حسی است که در طول انجام عمل رخ می دهد و همچنین ارزیابی واقعی تری را از میزان مقاوم بودن مدل عصبی امکان پذیر می کند. واضح است که تغییرات ناشی از فعالیت حرکتی در سیگنالهای حسی، نشانه های ادراکی مفیدی را توسط ارگانیسم ها فراهم می کند که به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرند. به عنوان مثال، محققان از اطلاعاتی که از حرکات سر و چشم انسان بدست می آید برای ایجاد نمایش مفهوم داری از صحنه بصری استفاده کرده اند. روبات های بیولوژیکی. روبات های بیولوژیکی در واقع نوروروبات نیستند زیرا در آنها از نظر نورولوژیکی از سیستم هوش مصنوعی برگرفته نشده است، بلکه بافتهای عصبی واقعی هستند ک
ه به یک ربات وصل می شوند. این ربات ها از شبکه های عصبی کشت شده برای مطالعه رشد مغز یا تعاملات عصبی استفاده می کنند. این ربات ها به طور معمول شامل یک مجموعه عصبی هستند که بر روی یک آرایه چند الکترودی (MEA) قرار گرفته اند و قادر به ضبط فعالیت عصبی و تحریک بافت هستند. در بعضی موارد، MEA به رایانه ای متصل می شود که محیط شبیه سازی شده ای را برای بافت مغز ایجاد می کند و فعالیت مغز را به صورت یک عمل متناظر با ان فعالیت، شبیه سازی می کند. توانایی ضبط فعالیت عصبی به محققان امکان استفاده از این داده ها را برای آموزش نوروروبات ها داده است. بخشی که در ان روبات های بیولوژیکی با ان درگیر هستند بحث اخلاق است. سؤالات زیادی دربارهٔ نحوه انجام آزمایش هایی دربارهٔ این موضوع مطرح می شود. مهمترین سؤال بحث آگاهی است و اینکه آیا مغز موش آن را تجربه می کند یا خیر. این بحث به نظریه های بسیاری درمورد اینکه آگاهی چیست، می رسد. "برای اطلاعات بیشتر ببینید: هیبروت، آگاهی" کاربرد در علوم اعصاب. دانشمندان علوم اعصاب از نوروروباتیک استفادهای زیادی می کنند زیرا یک محیط قابل کنترل برای آزمایش نحوه عملکرد مغز فراهم می کند. علاوه بر این، چون روب
ات ها نمونه های ساده تری از سیستم هایی هستند که از آنها پیروی می کنند، امکان آزمایش های بیشتر و بررسی مستقیم در مسائل موجود فراهم می شود. علاوه بر این، این مزیت را دارند که در همواره قابل دسترس هستند، در حالی که زیر نظر داشتن بخش های گسترده از مغز در حالی که حیوان زنده است، دشوار است و بررسی تک تک نورون ها تقریباً امکان پذیر نیست. با توجه به پیشرفت در زمینه علوم اعصاب، روش های درمانی متعددی از جمله، روش های دارویی و توان بخشی عصبی پدید آمده اند. پیشرفت در این حوزه به درک پیچیدگی مغز و نحوه عملکرد دقیق آن بستگی دارد. مطالعه مغز به ویژه در انسان ها به دلیل خطر ناشی از جراحی دشوار است؛ بنابراین، استفاده از فناوری بررسی مغز کار بسیار مهمی است. نوروروبات ها دقیقاً این وظیفه را انجام می دهند و بسیاری از آزمایش هایی را پوشش می دهند که می تواند در مطالعه فرایندهای عصبی منجر به پیشرفت چشم گیری شود.
شکل گیری فیلم های تک و چند مولکولی توسط ایروینگ لانگمیر و دستیار وی کاترینا بلودت در دهه ۱۹۳۰ ساخته شد. در حال حاضر، این فناوری با نام روش Langmuir-Blodgett به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرد. ایده اصلی روش ایجاد یک لایه تک مولکولی از یک ماده آمفیفیلیک روی سطح آب و سپس انتقال آن به یک بستر جامد است. در مرحله آبی، مولکولهای ماده آمفیفیلیک بر روی رابط هوا و آب قرار گرفته اند. برای تشکیل یک لایه سطح یکپارچه، لایه سطح با استفاده از یک سد مخصوص فشرده می شود. فشرده سازی ایزوترمال پی در پی ساختار فیلم تک مولکولی را تغییر می دهد، که از یک سری حالت های دو بعدی عبور می کند، که معمولاً به آنها گاز، کریستال مایع و کریستال جامد گفته می شود؛ بنابراین، با شناخت نمودار فاز فیلم می توان ساختار آن و خصوصیات فیزیکی و شیمیایی مرتبط را کنترل کرد. برای انتقال فیلم به یک پایه محکم، یک بستر صاف در محلول غوطه ور می شود و سپس با فیلم سطح جذب شده روی آن استخراج می شود. فرایند انتقال فیلم تک مولکولی می تواند بارها تکرار شود تا لایه های مختلف چند مولکولی به دست آید. برخی آمفیفیل ها که معمولاً در ساخت فیلم های لانگمویر استفاده می شون
د در جدول آورده شده است.
یک میکروفرمت (مخفف μF) یک دیدگاه مبتنی بر وب جهان گستر برای «نشانه گذاری های معنایی» است. در این دیدگاه از برچسب (تگ)های معمول HTML/XML برای انتقال فراداده های اضافی و دیگر ویژگی ها استفاده می شود. این فراداده ها می توانند در صفحات وب، و دیگر زمینه هایی که از HTML و XHTML پشتیبانی می کنند، مثل RSS، درون سازی شوند. اگرچه محتویات صفحات وب توانایی بعضی از «پردازش های خودکار» را دارد، اما از آغاز وب، همیشه پردازش خودکار کار سختی بوده است، زیرا برچسب های نشانه گذاری که برای نمایش اطلاعات در وب استفاده می شدند، توصیف نمی کردند که اطلاعات چه معنایی دارند. دیدگاه میکروفرمت این مشکل را از طریق «متصل کردن به معانی» حل کرده است. کاربردها. دیدگاه میکروفرمت به نرم افزار ها امکان پردازش خودکار اطلاعات در نظر گرفته شده برای کاربر نهایی (مثل ، مختصات جغرافیایی، وقایع تقویمی، و اطلاعات مشابه) را می دهد. میکروفرمت نیاز دیگر روش های پیچیده تر پردازش خودکار، مثل پردازش زبان های طبیعی و تراش صفحه را برآورده و رفع نموده است. از طریق استفاده، قبول کردن، و پردازش میکروفرمت ها می توان عناصر داده را «فهرست دهی» کرد، «جستجو کرد»، «ذخیر
ه کرد» یا «ارجاع-متقابل» داد. در نتیجه این موضوع به «استفاده مجدد» و «ترکیب» اطلاعات کمک می کند. از سال ۲۰۱۳، میکروفرمت ها اجازهٔ کدگذاری و استخراج «جزئیات وقایع»، «اطلاعات تماس»، «ارتباطات اجتماعی» و اطلاعات مشابه را می دهند. بررسی تکنیکی. استانداردهای XHTML و HTML طوری طراحی شده اند که امکان جاسازی و کدبندی «معنا» را در داخل می دهند. میکروفرمت از مزیت این استانداردها استفاده کرده است، و وجود فراداده را با استفاده از این ویژگی ها نمایش می دهد: مثال ها. مثال مختصات جغرافیایی. برای مثال، در متن "The birds roosted at 52.48, -1.89" یک جفت عدد وجود دارد که می تواند، از طریق زمینه ای که در آن قرار دارد، اعداد مختصات جغرافیایی، فهمیده شود. این کار با بسته بندی کردن آنها در (یا دیگر عناصر HTML) با نام کلاس بخصوص (در این حالت geo, latitude، و longitude که همه جزئی از خصوصیات میکروفرمت geo می باشند) انجام می شود: The birds roosted at &lt;span class="geo"&gt; &lt;span class="latitude"&gt;52.48&lt;/span&gt;, &lt;span class="longitude"&gt;-1.89&lt;/span&gt; &lt;/span&gt; عامل نرم افزاری می تواند به صورت دقیق تشخیص بدهد ک
ه هر مقدار چه چیزی را نمایش می دهد، و می تواند انواع کارها روی آن انجام دهد، مثلاً فهرست دهی کند، آن را روی نقشه نمایش دهد، یا آن را به یک دستگاه GPS بفرستد. مثال اطلاعات تماس. در این مثال، اطلاعات تماس به صورت زیر نمایش داده شده اند: &lt;ul&gt; &lt;li&gt;Joe Doe&lt;/li&gt; &lt;li&gt;The Example Company&lt;/li&gt; &lt;li&gt;604-555-1234&lt;/li&gt; &lt;li&gt;&lt;a href="http://example.com/%22&gt;http://example.com/&lt;/a&gt;&lt;/li&gt; &lt;/ul&gt; با نشانه گذاری های میکروفرمت hCard، به صورت زیر در می آید: &lt;ul class="vcard"&gt; &lt;li class="fn"&gt;Joe Doe&lt;/li&gt; &lt;li class="org"&gt;The Example Company&lt;/li&gt; &lt;li class="tel"&gt;604-555-1234&lt;/li&gt; &lt;li&gt;&lt;a class="url" href="http://example.com/%22&gt;http://example.com/&lt;/a&gt;&lt;/li&gt; &lt;/ul&gt; در اینجا، نام فرمت دهی شده (fn)، سازمان (org)، شماره تلفن (tel)، و آدرس وب (url) توسط نام کلاس بخصوصی تشخیص داده می شوند، و کل شیی در class="vcard" بسته بندی می شود، که نشان می دهد که کلاس های دیگر یک hCard را شکل می دهند (hCard خلاصهٔ «
HTML vCard» می باشد)، و اینکه این نامگذاری صرفاً تصادفی و اتفاقی نیست. کلاس های دیگر اختیاری hCard همچنین وجود دارند. نرم افزارها (مثل یک افزونه مرورگر) می توانند اطلاعات را استخراج کرده، و آنها را برنامه کاربردی (مثل یک کتاب آدرس) انتقال دهند. میکروفرمت های خاص. چندین میکروفرمت توسعه یافته است که امکان نشانه گذاری معنایی انواع بخصوصی از اطلاعات را فراهم می کند. با این حال فقط hCard و hCalendar به تصویب رسیده اند، و بقیه به صورت پیش نویس باقی مانده اند:
کلسیم فسفات خانواده ای از مواد و کانی های دارای یون های کلسیم (Ca+2) به همراه آنیون های فسفات معدنی است. برخی از به اصطلاح فسفات های کلسیم حاوی اکسید و هیدروکسید نیز هستند. این ماده، جامد سفیدی با ارزش مغذی هستند. کلسیم فسفات در بسیاری از جانداران، به عنوان مثال در کانی استخوانی و مینای دندان یافت می شود. در شیر، به صورت کلوئیدی در میسل که در ترکیب پروتئین کازئین همراه منیزیم، روی و سیترات وجود دارد- که به طور کلی کلسیم فسفات کلوئیدی (CCP) خوانده می شود. کلسیم فسفات های معدنی مختلفی در تولید فسفریک اسید و کودها استفاده می شوند. استفاده بیش از حد از اشکال ویژه ای از مواد مغذی کلسیم فسفات، می تواند منجر به رواناب سطحی، نتایج وارونه و عوارض جانبی پسین مانند شکوفایی جلبکی و هوپرورش در هنگام دریافت آب شود.
مادر آب بخشی از محلول است که پس از تبلور باقی مانده است. فرایندهای شیمیایی از جمله پالایش شکر با این محلول مواجه می شود. این مایع به دست آمده از غربال کردن بلورها توسط غربال گری است.
مامر () یک کمون در دپارتمان سارت در ناحیه پی دو لا لوآر در شمال شرقی فرانسه است. کمون های همسایه عبارتند از:کومروی، سن-لونژیس، سن-رمی-د-مو، اورینی-لو-رو و سوره. مامر با شهرهای مارکت راسن و لینکلن شر در انگلستان خواهر خوانده است.
فهرست بازیکنانی که در زمان حضور در آ.ث. میلان، در سطوح مختلف تیم ملی فوتبال ایتالیا بازی کرده اند. بازیکنانی که قبل یا بعد از حضور در میلان، برای ایتالیا بازی کرده اند در لیست قرار ندارند.همچنین بازیکنانی که به اردوی تیم ملی فراخوانده شده اند اما در هیچ مسابقه ای به میدان نرفته اند نیز ذکر نشده اند. فهرست بازیکنان دعوت شده از میلان به تیم های ملی ایتالیا. "بروزرسانی شده در ژوئیه ۲۰۱۸"
بازار تحلیل سیاست، بخشی از پروژه نقشه آینده بود که دفتر آگاهی از اطلاعات در مه ۲۰۰۱ آنرا بر پایه بازار معاملات آتی پشنهادی، توسعه داده بود. ایده بازار تحلیل سیاست، نخستین بار توسط شرکت نِت اِکسچِینج ارائه شد. نِت اِکسچِینج شرکت پژوهشی در سن دیگو کالیفرنیا است که متخصص توسعه برخط بازارهای پیش بینی است. پس از آنکه چندین سناتور مجلس سنای ایالات متحده آمریکا بازار تحلیل سیاست را بازاری برای ترور و تروریسم خواندند این برنامه در اوت ۲۰۰۳ پایان یافت. رابین هنسون، اقتصاددان دانشگاه جرج میسون و چندین روزنامه نگار دیگر نیز چنین نقدی را به این برنامه داشتند. از هنگام پایان کار برنامه بازار تحلیل سیاست، چندین شرکت در بخش خصوصی با چنین ایده ای آغاز به کار کرده اند. بازار تحلیل سیاست از روی کارهای رابین هنسون، الهام گرفته شده بود. پیشنهاد. بازار تحلیل سیاست قرار بود بازاری برای پیش بینی آینده خاور میانه باشد و امکان معامله قراردادهای آینده را بر پایه توسعه سیاسی احتمالی کشورهای خاور میانه فراهم کند. نظریه پشت این برنامه این است که ارزش پولی قراردهای آینده بر روی یک رخداد، احتمال وقوع آن رخداد را نمایان می کند. زیرا بازیگرا
ن یک بازار، عقلا از روی اطلاعات موثق، ارزش کم یا زیاد یک قرارداد را پیشنهاد می کنند. یکی از مدل های بازار تحلیل سیاست، بازار آینده سیاسی بود که دانشگاه آیووا اجرا می کرد. برنامه این دانشگاه، نتیجه انتخابات ها در ایالات متحده آمریکا را درست تر از نظرسنجی ها و تحلیل صاحب نظران سیاسی، پیش بینی می کرد. اعتراض. در ۲۸ ژوئیه ۲۰۰۳ سناتور داکوتای شمالی، بایرون دورگن و سناتور اورگن، ران وایدن در کنفرانس خبری خود ادعا کردند که بازار تحلیل سیاست، اجازه تجارت رخدادهایی چون کودتا، ترور، حمله تروریستی را می دهد. زیرا چنین کارهایی روی عکس های رابط وبگاه آن برنامه، دیده می شدند. آنها این ایده را نکوهش کردند. ران وایدن گفت: "ایده شرط بندی فدرال بر روی قساوت و تروریسم، مسخره و عجیب است." بایرون دورگن این برنامه را "بی استفاده، توهین آمیز، و تا اندازه باورنکردنی احمقانه" نامید. دیگر منتقدان هم نارضایتی مشابهی نشان دادند. در کمتر از یک روز، پنتاگون، خبر پایان کار بازار تحلیل سیاست را اعلام کرد و در پایان همان هفته، جان پویندکستر رئیس بخشی از آژانس پروژه های پژوهشی پیشرفتهٔ دفاعی (دارپا) که مسئول توسعه بازار تحلیل سیاست بود کناره