Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
این سیستم همیشه نمی تواند ویژگی های صورت را به طور قابل اعتماد شناسایی کند. اما علاقه به این موضوع افزایش یافت و در سال ۱۹۷۷ تاکئو کاناده اولین کتاب تفصیلی دربارهٔ فناوری تشخیص چهره را منتشر کرد. در سال ۱۹۹۳، آژانس تحقیقات پیشرفته دفاع (DARPA) و آزمایشگاه تحقیقات ارتش (ARL) برنامه فناوری تشخیص چهره FERET را برای توسعه "قابلیت های شناسایی خودکار چهره" که می تواند در یک محیط تولیدکننده زندگی واقعی استفاده شود "ایجاد کردند تا به امنیت، اطلاعات کمک کند؛ و پرسنل اجرای قانون در انجام وظایف خود ". سیستم های تشخیص چهره که در آزمایشگاه های تحقیقاتی سه بار آزمایش شده بودند مورد ارزیابی قرار گرفتند و آزمایشات FERET نشان داد که در حالی که عملکرد سیستم های شناسایی خودکار صورت مختلف متفاوت است، از تعدادی روش موجود می توان به طور زنده برای شناسایی چهره در تصاویر ثابت گرفته شده در یک محیط کنترل شده استفاده کرد. آزمایش های FERET باعث ایجاد سه شرکت آمریکایی شد که سیستم های خودکار شناسایی چهره را می فروشند. Vision Corporation و Miros Inc هر دو در سال ۱۹۹۴ توسط محققانی تأسیس شدند که از نتایج آزمایشات FERET به عنوان نقطه فروش است
فاده می کردند. Viisage Technology توسط یک پیمانکار دفاع کارت شناسایی در سال ۱۹۹۶ تأسیس شد تا از حقوق الگوریتم تشخیص چهره ساخته شده توسط الکس پنتلند در MIT استفاده تجاری کند. پس از آزمون فروشنده شناسایی چهره FERET در سال ۱۹۹۳، دفاتر اداره وسایل نقلیه موتوری (DMV) در ویرجینیای غربی و نیومکزیکو اولین دفاتر DMV بودند که از سیستم های تشخیص چهره به صورت خودکار استفاده کردند تا از این طریق افرادی که چندین گواهینامه رانندگی را با نام های مختلف دریافت می کنند، جلوگیری و شناسایی شود. گواهینامه رانندگی در ایالات متحده در آن مرحله از شناسایی عکس به طور معمول پذیرفته شد. دفاتر DMV در سراسر ایالات متحده در حال ارتقا فناوری بودند و در حال ایجاد پایگاه داده عکس های ID دیجیتال بودند. این امر باعث شد دفاتر DMV بتوانند سیستم های تشخیص چهره را در بازار مستقر کنند تا عکس های گواهینامه رانندگی جدید را بر اساس پایگاه داده DMV موجود جستجو کنند. دفاتر DMV به یکی از اولین بازارهای اصلی فناوری خودکار تشخیص چهره تبدیل شدند و شهروندان ایالات متحده را به عنوان یک روش استاندارد برای شناسایی چهره معرفی کردند. افزایش جمعیت زندانیان ایالات مت
حده در دهه ۱۹۹۰، ایالت های ایالات متحده را بر آن داشت تا سیستم های شناسایی متصل و خودکار ایجاد کنند که از پایگاه های داده بیومتریک دیجیتال استفاده می کنند، در برخی موارد این امر شامل شناسایی چهره است. در سال ۱۹۹۹ مینه سوتا سیستم شناسایی چهره FaceIT توسط Visionics را در یک سیستم رزرو گلوله قرار داد که به پلیس، قضات و افسران دادگاه اجازه می داد مجرمان را در سراسر ایالت ردیابی کنند. تا دهه ۱۹۹۰ سیستم های تشخیص چهره در درجه اول با استفاده از پرتره های عکاسی از چهره انسان ساخته می شدند. تحقیق در مورد شناسایی چهره برای یافتن قابل اطمینان صورت در تصویری که شامل سایر اشیا tra است که در اوایل دهه ۱۹۹۰ با تجزیه و تحلیل م componentلفه اصلی (PCA) مورد توجه قرار گرفتند. روش PCA در تشخیص چهره با نام Eigenface نیز شناخته می شود و توسط متیو تورک و الکس پنتلند ساخته شده است. ترک و پنتلند رویکرد مفهومی قضیه Karhunen-Loève و تحلیل عاملی را برای ایجاد یک مدل خطی ترکیب کردند. Eigenfaces براساس ویژگیهای جهانی و متعامد در چهره انسان تعیین می شود. صورت انسان به عنوان ترکیبی وزنی از تعدادی از Eigenfaces محاسبه می شود. از آنجا که از E
igenfaces کمی برای رمزگذاری چهره انسانهای یک جمعیت خاص استفاده شده است، روش تشخیص چهره PCA ترک و پنتلند مقدار داده هایی را که باید برای تشخیص چهره پردازش شوند، بسیار کاهش می دهد. پنتلند در سال ۱۹۹۴ ویژگی های Eigenface را تعریف کرد، از جمله چشمهای اختصاصی، دهانهای اختصاصی و بینیهای خاص، برای پیشبرد استفاده از PCA در تشخیص چهره. در سال ۱۹۹۷، روش PCA Eigenface در تشخیص چهره با استفاده از تجزیه و تحلیل تشخیصی خطی (LDA) برای تولید Fisherfaces بهبود یافت. LDA Fisherfaces به طور غالب در شناسایی چهره مبتنی بر ویژگی PCA مورد استفاده قرار گرفت. در حالی که از Eigenfaces برای بازسازی صورت نیز استفاده شد. در این رویکردها هیچ ساختار جهانی صورت محاسبه نمی شود که ویژگی های صورت یا قسمت های آن را به هم پیوند دهد. رویکردهای کاملاً مشخص مبتنی بر ویژگی برای شناسایی چهره در اواخر دهه ۱۹۹۰ توسط سیستم بوخوم، که از فیلتر گابور برای ضبط ویژگی های چهره و محاسبه شبکه ای از ساختار صورت برای پیوند دادن ویژگی ها، پیشی گرفت. کریستوف فون در مالسبورگ و تیم تحقیقاتی وی در دانشگاه بوخوم در اواسط دهه ۱۹۹۰ میلادی تطبیق نمودار الاستیک را برای است
خراج چهره از تصویر با استفاده از تقسیم بندی پوست ایجاد کردند. در سال ۱۹۹۷، روش تشخیص چهره که توسط مالسبورگ توسعه یافته بود، عملکرد بهتری نسبت به سایر سیستم های تشخیص چهره در بازار داشت. به اصطلاح «سیستم بوخوم» برای شناسایی چهره به صورت ZN-Face در بازار به اپراتورهای فرودگاه ها و دیگر مکان های شلوغ به صورت تجاری در بازار فروخته شد. این نرم افزار «به اندازه کافی قوی بود تا بتواند از نمای کمتری از چهره استفاده کند. همچنین از طریق موانعی برای شناسایی سبیل، ریش، مدل موهای تغییر یافته و عینک - حتی عینک آفتابی» از طریق موانع مختلف نیز قابل مشاهده است. تشخیص چهره به صورت واقعی در فیلم های ویدئویی در سال ۲۰۰۱ با چارچوب تشخیص شی Viola – Jones برای چهره ها امکان پذیر شد. پاول ویولا و مایکل جونز روش تشخیص چهره خود را با رویکرد ویژگی Haar-like برای تشخیص اشیا in در تصاویر دیجیتال ترکیب کردند تا AdaBoost، اولین ردیاب چهره در زمان واقعی از جلو را راه اندازی کنند. تا سال ۲۰۱۵ الگوریتم Viola-Jones با استفاده از ردیاب های کم قدرت کم در دستگاه های دستی و سیستم های جاسازی شده پیاده سازی شده بود؛ بنابراین، الگوریتم Viola-Jones نه
تنها کاربرد عملی سیستم های تشخیص چهره را گسترش داده بلکه برای پشتیبانی از ویژگی های جدید در رابط های کاربری و کنفرانس تلفنی نیز مورد استفاده قرار گرفته است. کاربردها. بازشناسی چهره استفاده های فراوانی در شناسایی بزهکاران، کارتهای اعتباری، سیستم های امنیتی و موارد متعدد دیگر داشته و به دلیل کاربردهای فراوان، در سال های اخیر، مورد توجه قرارگرفته است مانند: حوزه بانکی و پرداخت امنیت اطلاعات اجرا و نظارت بر قانون حوزه فروش و تجارت (ورودی فروشگاه ها: افزایش فروش ۳۰ درصدی با بازشدن در ورودی با بازشناسی چهره افراد) یکی از کاربردهای مهم این سیستم در شبکه بانکی کشور می باشد که در بخش های مختلف می توان راهکارهای مختلفی با سیستم تصدیق هویت از روی چهره انجام داد از جمله: با تشخیص وجود چهره در دوربین VTM و ATM امکان ارائه خدمات دستگاه های امکان تصدیق هویت فرد با ارائه کارت شناسایی اش در شعب امکان لاگین در همراه بانک به عنوان عامل دوم امکان لاگین در همراه بانک بدون وارد کردن نام کاربری در شعب بانک ها و ارسال هشدار به ریاست شعبه VIP تشخیص مشتری بازشناسی در لیست سیاه (Black List) مزایای استفاده از روش های احراز هویت اشخاص ب
ر مبنای اطلاعات بیومتریک: روش های تشخیص چهره. در حالی که انسان بدون تلاش زیاد می تواند چهره را تشخیص دهد، تشخیص چهره یک مشکل تشخیص الگو در محاسبات است. سیستم های تشخیص چهره بر اساس تصویر دو بعدی آن سعی در شناسایی چهره انسان دارند که سه بعدی است و با نور و حالت چهره تغییر شکل می دهد. برای انجام این کار محاسباتی، سیستم های تشخیص چهره چهار مرحله را انجام می دهند. اولین تشخیص چهره برای تقسیم چهره از پس زمینه تصویر استفاده می شود. در مرحله دوم، تصویر چهره تقسیم شده با توجه به حالت چهره، اندازه تصویر و خصوصیات عکاسی، مانند نور و مقیاس خاکستری تراز می شود. هدف از فرایند تراز، امکان محلی سازی دقیق ویژگی های صورت در مرحله سوم، استخراج ویژگی های صورت است. ویژگی هایی مانند چشم، بینی و دهان در تصویر مشخص شده و اندازه گیری می شوند تا چهره را نشان دهند. بردار مشخصه چهره در مرحله چهارم با پایگاه داده ای از چهره ها مطابقت دارد. روش سنتی. برخی از الگوریتم های تشخیص چهره با استخراج نشانه ها یا ویژگی هایی از تصویر صورت، ویژگی های صورت را شناسایی می کنند. به عنوان مثال، یک الگوریتم ممکن است موقعیت نسبی، اندازه و / یا شکل چشم ها،
بینی، استخوان های گونه و فک را تجزیه و تحلیل کند. [۲۲] سپس از این ویژگی ها برای جستجوی تصاویر دیگر با ویژگی های منطبق استفاده می شود. الگوریتم های دیگر گالری تصاویر چهره را عادی می کنند و سپس داده های صورت را فشرده می کنند، فقط داده های موجود در تصویر را که برای تشخیص چهره مفید است ذخیره می کنند. سپس یک تصویر کاوشگر با داده های چهره مقایسه می شود. یکی از اولین سیستم های موفق مبتنی بر تکنیک های تطبیق الگو است که روی مجموعه ای از ویژگی های برجسته صورت اعمال می شود، و نوعی نمایش چهره فشرده را ارائه می دهد. الگوریتم های تشخیص را می توان به دو رویکرد اصلی تقسیم کرد: هندسی، ویژگی های متمایز را بررسی می کند، یا عکس متریک، که یک روش آماری است که یک تصویر را به مقادیر تقطیر می کند و مقادیر را با الگوها مقایسه می کند تا واریانس ها را از بین ببرد. برخی این الگوریتم ها را به دو دسته گسترده طبقه بندی می کنند: مدل های جامع و مبتنی بر ویژگی. اولی تلاش می کند تا صورت را به طور کامل تشخیص دهد در حالی که ویژگی مبتنی بر ویژگی ها به اجزایی تقسیم می شود مانند ویژگی ها و تجزیه و تحلیل هر یک از آنها و همچنین مکان مکانی آن با توجه
به سایر ویژگی ها. روش تشخیص سه بعدی. در تکنیک تشخیص چهره سه بعدی از حسگرهای سه بعدی برای گرفتن اطلاعات در مورد شکل صورت استفاده می شود. سپس از این اطلاعات برای شناسایی ویژگی های متمایز سطح صورت مانند کانتور حفره های چشم، بینی و چانه استفاده می شود. یکی از مزایای تشخیص چهره سه بعدی این است که مانند سایر تکنیک ها تحت تأثیر تغییرات نور، استفاده از آرایش، و زاویهٔ عکس گرفته شده، قرار نمی گیرد. البته تأثیر حالت های چهره همچنان یک چالش هست. اما می تواند چهره را از طیف وسیعی از زاویه دید، از جمله نمای نمایه شناسایی کند. نشان داده شده است که تشخیص سه بعدی به شدت دقت تشخیص را نسبت به روش های دوبعدی معادل خود بالا می برد. همچنین می توان از مدل سه بعدی استفاده کرد تا تشخیص چهرهٔ دوبعدی را با تغییر زاویهٔ فعلی به زاویه ای که مدل آن را بهتر تشخیص می دهد، با دقت بالاتری صورت گیرد. تحقیقات تشخیص چهره سه بعدی با تولید حسگرهای پیچیده ای که نور ساختاری را بر روی صورت انجام می دهند، امکان پذیر است. تکنیک تطبیق سه بعدی به عبارات حساس است، بنابراین محققان در Technion از ابزارهای هندسه متریک برای درمان عبارات به عنوان ایزومتری است
فاده کردند. یک روش جدید برای گرفتن تصاویر سه بعدی از چهره ها از سه دوربین ردیابی استفاده می کند که از زوایای مختلف نشان داده می شوند. یک دوربین در جلو سوژه قرار دارد، دوربین دوم به طرف و دوربین سوم به صورت زاویه دار. همه این دوربین ها با هم کار می کنند بنابراین می تواند صورت سوژه را در زمان واقعی ردیابی کند و قادر به تشخیص و تشخیص چهره باشد. اما همین مسئله همچنان یکی از بزرگ ترین چالش های تشخیص سه بعدی باقی مانده است. روش دیگری که اخیراً برای حل این مشکل ارائه شده است، استفاده از دیدگاه عمیق است که با برانداختن یک مش بر روی چهره و ضبط یک ویدیو از آن، یک مدل سه بعدی با کیفیت بالا ارائه می دهد. به صورت کلی، یک سیستم تشخیص چهره سه بعدی، چهار بخش دارد. ابتدا به دست آوردن دیتا، پیش پردازش، استخراج ویژگی و نهایتاً دسته بندی ویژگی ها برای پروسه مد نظر می باشد. همان طور که قبلتر ذکر شد، این دادهٔ سه بعدی را می توان به روش های مختلفی همچون استفاده از اسکن کنندهٔ لیزری، استفاده از چند دوربین، استفاده از یک دوربین با یک پروژکتور نوری به دست آورد. که نتیجه یک مدل یا «عکس بازه ای» می شود با پیکسل هایی که فاصله هر نقطه صور
ت را از دوربین ضبط کرده اند. بدیهتا کیفیت این داده وابسته به ابزار تولید و ضبط می باشد. بعد از به دست آوردن دادهٔ اولیه، پیش پردازش شروع می شود و روش هایی همچون «حذف اختلالات»، «پر کردن نقاط خالی»، «صاف کردن» و… انجام می گیرد تا داده ها منظم تر شوند. سپس تعدادی از ویژگی های صفحه که اطلاعات کافی را برای تشخیص به ما می دهند انتخاب شده و می توانند محلی یا جهانی باشند. این ویژگی ها عموماً به فرم فاصله بین نقاط سطح، خمیدگی سطح، و ویژگی های هندسی دیگر می باشند. در انتخاب این ویژگی ها مهم است که به ژست وابسته نباشند. در مرحلهٔ نهایی که دسته بندی ویژگی ها می باشد معمولاً از الگوریتم های برداری همچون SVM, NN, PCA, LDA یا روش های آماری استفاده می شود. هنگامی که مدل آموزش داده شود، با داشتن پارامترهای فعلی اش و چهره هایی که می شناسد، می تواند تشخیص بدهد که چهره های جدیدی که می بیند را از قبل دیده یا نه. نرم افزارها و وبسایت های زیادی مربوط به این حوزه در دسترس عموم قرار دارند. بدیهی است که ساخت یک چهرهٔ سه بعدی اهمیت زیادی در تشخیص و آنالیز چهره دارد. برای مثال، در سامانه سنتز سه بعدی چهره، می توان تنها با استفاده از یک
عکس دوبعدی، چهرهٔ سه بعدی را ساخت و ژست ها و حالات مختلف را در آن اعمال کرد. ویژگی های آن به صورت خلاصه، گرفتن ورودی اولیه که یک عکس دو بعدی با حالات متفاوت، ساخت مدل سه بعدی، ساخت چهره در ژست ها و حالات مختلف، و توانایی ساخت عکس با کیفیت های بالاتر می باشد. کاربردهای آن فراتر از تشخیص چهره با دقت بالاتر، شامل ساخت عکس های متفاوت از شخص مدنظر با داشتن تنها یک عکس، ساخت پایگاه های داده بیشتر با استفاده از تکنیک افزایش داده و… می باشد. منابع. https://en.wikipedia.org/wiki/Facial_recognition_system https://en.wikipedia.org/wiki/Object_detection paperswithcode. Retrieved 2022-12-23 Déborah Mesquita. Retrieved 2022-12-23
بازشِناختِ چِهره، شِناساییِ چِهره یا تَشخیصِ چِهره، یک فناوری کامپیوتری است که در برنامه های مختلف به منظور بازشناخت چهرهٔ انسان در تصاویر دیجیتال بکار می رود . بازشناخت چهره همچنین به فرآیندی روانی اشاره دارد که طی آن انسان ها چهره ها را در یک صحنهٔ بصری مکان یابی و شناسایی می کنند . تعریف و الگوریتم های مرتبط. تشخیص چهره را می توان به عنوان یک مورد خاص از تشخیص کلاس اشیاء در نظر گرفت. در تشخیص کلاس اشیاء، به دنبال یافتن مکان ها و اندازه های همه اشیاء موجود در یک تصویر هستیم که به یک کلاس معین تعلق دارند. به عنوان مثال می توان به بالا تنه، عابر پیاده و اتومبیل اشاره کرد. تشخیص چهره به سادگی به دو پرسش پاسخ می دهد: 1. آیا چهرهٔ انسان در تصاویر یا فیلم های جمع آوری شده وجود دارد؟ 2. کجا واقع شده است؟ الگوریتم های بازشناخت چهره بر روی بازشناخت چهره های جلوه ای انسان تمرکز دارند. این کار به بازشناخت تصویر می ماند که در آن تصویر یک شخص پیکسل به پیکسل مطابقت دارد. تصویر با تصاویر ذخیره شده در پایگاه داده مطابقت دارد. هر گونه تغییر ویژگی چهره در پایگاه داده، روند تطبیق را پوچ می کند. یک رویکرد قابل اعتماد بازشناخت
چهره، بر اساس الگوریتم ژنتیک و تکنیک صورت ویژه است. در مرحله اول، مناطق احتمالی چشم انسان با استفاده از آزمایش تمام مناطقی که به صورت دره در تصویر سطح خاکستری شناسایی می شوند است. سپس از الگوریتم ژنتیک برای تولید تمام نواحی ممکن صورت که شامل ابرو، عنبیه، سوراخ بینی و گوشه های دهان می شود، استفاده می شود. هر تصویر کاندید ایجاد شدهٔ ممکن صورت نرمال می شود تا تأثیر نور را کاهش دهد زیرا نور باعث ایجاد ناهمواری می شود. و اثر شرینگ که ناشی از حرکت سر است. ارزش هر تصویر تولید شده بر اساس طرح ریزی آن بر روی صورت های ویژه اندازه گیری می شود. پس از چند بار تکرار، همهٔ نامزدهای چهره با ارزش تناسب اندام بالا برای تأیید بیشتر انتخاب می شوند. در این مرحله، تقارن صورت اندازه گیری می شود و وجود ویژگی های مختلف صورت برای هر کاندیدای چهره تأیید می شود . برنامه های کاربردی. تشخیص چهره. تشخیص چهره در بیومتریک ، اغلب به عنوان بخشی از (یا همراه) یک سیستم تشخیص چهره استفاده می شود . همچنین در نظارت تصویری ، رابط کامپیوتر انسانی و مدیریت پایگاه داده تصویر استفاده می شود. عکاسی. برخی از دوربین های دیجیتال اخیر از تشخیص چهره برای فوکو
س خودکار استفاده می کنند. تشخیص چهره همچنین برای انتخاب مناطق مورد علاقه در نمایش اسلاید عکسی که از افکت کن برنز در مقیاس پان و مقیاس استفاده می کنند، مفید است. دستگاه های مدرن نیز از تشخیص لبخند برای گرفتن عکس در زمان مناسب استفاده می کنند. بازار یابی. تشخیص چهره در حال جلب توجه بازاریابان است. یک وب کم را می توان در یک تلویزیون ادغام کرد و هر چهره ای را که از کنار آن عبور می کند تشخیص داد. سپس این سیستم نژاد، جنسیت و محدوده سنی صورت را محاسبه می کند. پس از جمع آوری اطلاعات، می توان مجموعه ای از تبلیغات را پخش کرد که مختص نژاد/جنس/سن شناسایی شده است. نمونه ای از چنین سیستمی "OptimEyes" است و در سیستم علامت دیجیتال Amscreen ادغام شده است. استنتاج عاطفی. تشخیص چهره را می توان به عنوان بخشی از اجرای نرم افزار استنتاج احساسی استفاده کرد. استنتاج عاطفی را می توان برای کمک به افراد مبتلا به اوتیسم برای درک احساسات اطرافیان استفاده کرد. لب خوانی. تشخیص چهره برای فرآیند استنتاج زبان از نشانه های بصری ضروری است. لب خوانی خودکار دارای برنامه هایی است که به رایانه ها کمک می کند تا تشخیص دهند که چه کسی در مواقعی که امنی
ت مهم است، چه کسی صحبت می کند.
بازی های پارآسیایی ۲۰۲۲ () چهارمین دوره بازی های پارآسیایی بود که قرار بود اکتبر سال ۲۰۲۲ میلادی در هانگژو چین برگزار شود چین در سال ۲۰۱۰ گوانگژو میزبان اولین دوره این رقابت ها نیز بوده است. این بازی ها ۲۲ اکتبر ۲۰۲۳ توسط معاون نخست وزیر چین در مرکز نمایشگاه ورزشی المپیک هانگژو رسما افتتاح شد.چین برای چهارمین بار متوالی قهرمان این مسابقات شد و ایران با تاریخ سازی در جایگاه دوم ایستاد.
قهرمانی هندبال مردان جهان ۲۰۱۹ بیست و ششمین دوره این رقابت ها بود که دهم تا بیست و هفتم ژانویه ۲۰۱۹ بیستم دی تا هفتم بهمن ۱۳۹۷ توسط IHF در دو کشور دانمارک و آلمان برگزار شد. این اولین باری بود که مسابقات در دو کشور برگزار شد. برای اولین بار یک تیم از کره متحد در این مسابقات شرکت کرد. انتخاب میزبان. فدراسیون بین المللی هندبال برای انتخاب میزبان بین زوج دانمارک / آلمان و لهستان و زوج اسلواکی / مجارستان در تاریخ ۲۸ اکتبر ۲۰۱۳ (۶ آبان ۱۳۹۲ خورشیدی) زوج دانمارک / آلمان را برای میزبانی مسابقات جهانی ۲۰۱۹ انتخاب کرد. شکل برگزاری. شکل برگزاری مسابقات به فرمت سال ۲۰۱۱ برگشته است. ۲۴ تیم در ۴ گروه شش تیمی با هم رقابت می کنند و از هر گروه تیم های اول تا سوم به دور بعد صعود می کنند و تیم های چهارم تا ششم به مسابقات رده های ۱۳ تا ۲۴ می روند. ورزشگاه ها. ظرفیت تمام ورزشگاه های این مسابقات بیش از ۱۰۰۰۰ صندلی بود. دیدار نهایی در ورزشگاه Jyske Bank Boxen در شهر هرنینگ دانمارک برگزار شد. داوران. داوران این مسابقات در تاریخ ۲۵ اکتبر انتخاب شدند. مرحله دوم. در مرحله دوم گروه های A,B با هم ترکیب می شوند و گروه I را تشکیل می دهند
گروه های C,D هم گروه II را تشکیل می دهند. البته در این مرحله امتیازات دور اول نیز محاسبه می شود در این مرحله تیم های اول و دوم هر گروه به دور بعد صعود می کنند مرحله پایانی. در مسابقات نیمه نهایی تیم اول گروه I با تیم دوم گروه II و تیم اول گروه II با تیم دوم گروه I رقابت می کند. بازنده ها راهی دیدار رده بندی می شوند و دو تیم برنده نیز دیدار فینال را برگزار می کنند تا تکلیف قهرمان مشخص شود.
مرجع بین المللی یون کره یک پروژه علمی دائمی میانوند است که از سال ۱۹۶۹-۱۹۶۸ با همکاری کمیته پژوهش فضایی و انجمن بین المللی علوم رادیویی انجام می شود. از سال ۱۹۹۹ (میلادی) این مرجع، یک مدل تجربی استاندارد بین المللی برای یون کره زمین است. برای یک مکان جغرافیایی، ساعت، و تاریخ مشخص، مرجع بین المللی یون کره، اندازه میانگین ماهانه چگالی الکترونی، دمای الکترون و یون، و ترکیب مولکولی یون ها در محدوده فرازای ۵۰ تا ۲۰۰۰ کیلومتر را نشان می دهد. آخرین استاندار ارائه شده، IRI-۲۰۱۶ است. مدل IRI-Plas مرجع بین المللی یون کره، پلاسماکره را نیز پوشش می دهد. تاریخچه. کارل راور نخستین رئیس گروه مشترک کمیته پژوهش فضایی و انجمن بین المللی علوم رادیویی برای مرجع بین المللی یون کره بین سال های ۱۹۶۸ (میلادی) تا ۱۹۸۴ (میلادی)، تلاش کرد که آن را به شکل مدل میانگین ماهانه یون کره زمینی بر پایه اندازه گیری قابل اعتماد داده به دست آمده از روش های زمینی و فضایی بسازد. ناهماهنگی های بین دو سازمان با گفتگوهای پیچیده ای حل شدند. پس از یک دهه، گردآوری داده، نخستین گروه جدول ها در سال ۱۹۷۸ (میلادی) ارائه شدند. کد منبع رایانه آن الگول بود که د
ر ادامه به فورترن تغییر یافت. در ۱۹۸۶ (میلادی) کد منبع مرجع بین المللی یون کره بر روی فلاپی دیسک و سپس در وب در دسترس شدند. این مدل، بر پایه نتیجه های به دست آمده از نشست های گروه کاری (که معمولاً در هنگام نشست کمیته پژوهش فضایی برگزار می شود) هر سال بهبود می یابد. از ۱۹۹۹ (میلادی) مرجع بین المللی یون کره برای یون کره زمینی به مانند "استاندارد بین المللی" است. درونمایه. استفاده از مرجع بین المللی یون کره (که هنوز گزینه ای برای استفاده است) مانند مدل بخش ارتباط رادیویی اتحادیه بین المللی مخابرات بود که با توجه به پخش موج های رادیویی از طریق یون کره توسعه داده شده بود و دو پارامتر را تعیین می کرد که یکی وابستگی کمی به بیشینه چگالی الکترون و دیگری به بیشینه فرازای یون کره دارد. هر دو پارامتر بر پایه یونوگرام درهمه ایستگاه های ژرفاسنجی یون کره تعیین می شوند. دو دانشمند، بزرگی چنین داده ای که از سراسر زمین به دست آمده بود را با یک روش ترکیبی بررسی کردند که در آن آنالیز فوریه در زمان با آنالیز چندجمله ای های لژاندر ضریب های فوریه جهانی ترکیب می شدند. همزمان، بیشتر، مدل های منطقه ای بکار می روند. زیرا عملکرد منطقه ا
ی آنها بهتر است. مدل مرجع بین المللی یون کره میانگین ماهانه چگالی الکترون، دمای الکترون و یون، و درصد نسبی چندین یون گوناگون با بار الکتریکی مثبت (O+ ،H+ ،He+ ،N+ ،NO+،O+2، و یون های خوشه ای) را مشخص می کند. این مدل می تواند تغییر این مقدارها را با تغییر فرازا، طول جغرافیایی، عرض جغرافیایی، ساعت، و تاریخ نشان دهد. همچنین می تواند از شاخص های خورشیدی، یون کره، و میدان مغناطیسی زمین برای بهبود مدل استفاده کند. ممکن است اندازه کلی الکترون عمودی به دست آید. نگاره نشان داده شده از پیش بینی مدل مرجع بین المللی یون کره که طول جغرافیایی را در برابر عرض جغرافیایی نشان می دهد.
دان ویت هات (؛ زادهٔ ) روزنامه نگار اهل ویتنام است. او یک فعال دموکرات است که به خاطر مخالفت با رهبری حزب کمونیست ویتنام به طور مداوم زندانی بوده است وتا کنون جوایز بین المللی متعددی را که فعالیت هایش را مورد تأیید قرار می دهند دریافت کرده است از جمله وی برندهٔ جوایزی همچون جایزه حقوق بشر رابرت اف. کندی شده است. اغلب او را آندره ساخاروف ویتنام می نامند.
آراره به معنای برف دانه یک نوع تردک در آشپزی ژاپنی است که از برنج چسبناک و سس سویا تهیه می شود.
پرداخت موبایلی به معنای خرید کردن و یا پرداخت هزینه خرید با دستگاه تلفن همراه هوشمند است. در این روش مشتری به جای پول نقد، چک یا کارت های بانکی، از یک گوشی هوشمند یا تبلت برای پرداخت هزینه کالا یا خدمات استفاده می کند. استفاده از روش های پرداخت غیر نقدی تاریخچه طولانی دارد. اما تکنولوژی ای که این سیستم را پشتیبانی کند به تازگی همه گیر شده است. یک روش پرداختی نوین که در آن بسیاری از ایرادات پرداخت نقدی، پرداخت با کارت و پرداخت 4 پارامتری به طور کامل رفع شده است. ظهور این روش پرداختی در ایران با شیوه و همه گیری ویروس کرونا شدت گرفت. پرداخت کرایه با بارکد در تاکسی های ایران اولین قدم برای ورود به دنیای پرداخت های بدون تماس یا Contactless payment بود. تاریخچه. موبیل اولین پیشگام در حوزه پرداخت بدون اصطکاک است که با Speedpass خود توانست اولین قدم در این متد پرداختی را بردارد تا کاربران خود با سرعت بیشتری اقدام به سوختگیری کنند. چندی بعد و در سال 2002 سونی با همکاری فیلیپس برای ایجاد استانداردهایی در nfc یا ارتباط میدان نزدیکقدم برداشتند. این قابلیت که معمولا در ایران آن را نوعی ارتباط میان دو دستگاه می نامند یکی ا
ز ارکان یا بهتر است بگوییم زیرمجموعه های کاربردی در پرداخت بدون تماس یا بدون اصطکاک است. تاریخچه کیف پول الکترونیک. در حال حاضر کیف پول های الکترونیکی به عنوان مهم ترین عناصر پرداخت بدون تماس یا بدون اصطکاک در جهان و به تازگی ایران شناخته می شوند که اولین قدم برای معرفی آن ها در سال 2004 و توسط سونی صورت گرفت. اما در خصوص تاریخچه کیف پول الکترونیکی [digital wallet] سونی با ارائه Osaifu-Keitai توانست اولین قدم را برای ارائه یک کیف پول با قابلیت های محدود البته صرفا در ژاپن ارائه دهد. در سال 2005 قابلیت nfc در گوشی های سامسونگ توانست شرایط را برای مشتریان فروشگاه Cofinoga shops در فرانسه بهبود ببخشد. در میان سال های 2007 الی 2009 پرداخت بدون اصطکاک به واسطه فروشگاه های کان و استراسبورگ و توسط 4 اپراتور کاربردی آزمایش شد که نتایج خیره کننده ای را به همراه داشت. پس از آن این فرایند با پرداخت کرایه اتوبوس و مترو سنجیده شد که مسافران با تلفن همراه خود برای پرداخت کرایه و صورت حساب اقدام می کردند که نتیجه رضایت بخشی را به همراه داشت. روش های پرداخت موبایلی. پرداخت موبایلی در سراسر جهان به روش های مختلفی صورت می گیرد
. اما به طورکلی هر روشی که در آن پرداخت با موبایل امکان پذیر باشد، در زمره پرداخت موبایلی قرار می گیرد؛ مانند پرداخت از طریق مرورگر موبایل با وارد کردن اطلاعات کارت بانکی، یا پرداخت از طریق پیام کوتاه، کدهای USSD و یا پرداخت از طریق اسکن کیوآر کد. اما دو ابزاری که به صورت خاص برای پرداخت موبایلی بکار می رود کیف پول موبایلی و ارتباط حوزه نزدیک (NFC) است. کیف پول موبایلی. کیف پول موبایلی یک اپلیکیشن روی تلفن همراه شماست که شما را قادر به ذخیره کارت هایی می کند که معمولاً در کیف پول واقعیتان نگه می دارید. کاربران می توانند با کیف پول موبایلی صورتحساب های خود را بپردازند، انتقال وجه داشته باشند و کارت های اعتباری، کارت های هدیه، کوپن ها، یا کارت های باشگاه وفاداری مشتری خود را ذخیره کنند. همانند پول نقد، از کیف پول موبایلی برای پرداخت های فوری نیز می توان استفاده کرد، چه در فروشگاه های آنلاین چه فروشگاه های فیزیکی. ارتباط حوزه نزدیک (NFC). ارتباط حوزه نزدیک یا NFC شکلی از ارتباط بدون تماس است که دو دستگاه الکترونیکی را قادر می سازد تا در فاصله 4 سانتی متر از یکدیگر اطلاعات را منتقل کنند. یکی از دستگاه ها در این ر
وش معمولاً یک گوشی هوشمند یا یک تبلت است. لازم به ذکر است که NFC در دستگاه های دیگری جز موبایل مانند کارت، ساعت و ... نیز وجود دارد. NFC به طور عمده در پرداخت هزینه های خرید در فروشگاه های فیزیکی استفاده می شود، جایی که کاربر فقط باید گوشی هوشمند خود را نزدیک یک دستگاه سازگار با NFC قرار دهد تا بلافاصله و بدون نیاز به پرداخت پول نقد یا کارت اعتباری هزینه خرید خود را بپردازد. بااین حال فناوری NFC می تواند در یک گوشی هوشمند که سازگار نیست هم استفاده شود زیرا به زودی فناوری در هر دو سیم کارت و کارت های میکرو SD در دسترس خواهد بود. برخلاف بلوتوث و Wi-Fi که از ارتباطات رادیویی برای ارتباط استفاده می کنند، NFC با استفاده از میدان های رادیویی الکترومغناطیسی اجازه ارتباط بی سیم و تبادل اطلاعات بین دستگاه های دیجیتال را می دهد. برای تضمین امنیت نیز NFC اغلب یک کانال امن ایجاد می کند و هنگام ارسال اطلاعات حساس مانند شماره های کارت اعتباری، آن ها را رمزنگاری می کند. سرویس های پرداخت موبایلی. سرویس های پرداخت موبایلی پلتفرم هایی هستند که امکان پرداخت توسط گوشی های تلفن همراه را فراهم می سازند؛ مانند اپلیکیشن های کیف پول