Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
در نظریه اتوماتا ، منطق ترتیبی نوعی مدار منطقی است که خروجی آن نه تنها به مقدار فعلی سیگنال های ورودی آن بلکه به توالی ورودی های قبلی و تاریخ ورودی نیز بستگی دارد. این در تضاد با "منطق ترکیبی است" که خروجی آن تنها تابعی از ورودی فعلی است. یعنی منطق ترتیبی "حالت" ( "حافظه" ) دارد در حالی که منطق ترکیبی ندارد. از منطق ترتیبی برای ساخت ماشین های حالت متناهی به عنوان یک بلوک اساسی در تمام مدارهای دیجیتال استفاده می شود . تقریباً تمام مدارهای موجود در دستگاه های دیجیتال عملی ترکیبی از منطق ترکیبی و ترتیبی هستند. یک نمونه آشنا از یک دستگاه با منطق ترتیبی ، یک تلویزیون با دکمه های "کانال بالا" و "کانال پایین" است. فشار دادن دکمه "بالا" به تلویزیون ورودی می دهد که می گوید به کانال بعدی بالاتر از کانالی که در حال حاضر دریافت می کند تغییر کند. اگر تلویزیون در کانال 5 باشد ، فشار دادن "بالا" آن را برای دریافت کانال 6 تغییر می دهد. با این حال ، اگر تلویزیون در کانال 8 باشد، فشار دادن "بالا" آن را به کانال "9" تغییر می دهد. برای اینکه انتخاب کانال به درستی کار کند، تلویزیون باید بداند که در حال حاضر کدام کانال را دریافت م
ی کند، که با انتخاب کانال های قبلی مشخص شده است. تلویزیون کانال فعلی را به عنوان بخشی از حالت خود ذخیره می کند. وقتی ورودی "کانال بالا" یا "کانال پایین" به آن داده می شود، منطق ترتیبی مدار انتخاب کانال، کانال جدید را با استفاده از ورودی و کانال فعلی محاسبه می کند. مدارهای منطقی ترتیبی دیجیتال به دو نوع همزمان(سنکرون) و غیرهمزمان(آسنکرون) تقسیم می شوند. در مدارهای ترتیبی همزمان، حالت دستگاه فقط در زمان های گسسته در پاسخ به سیگنال ساعت تغییر می کند. در مدارهای آسنکرون حالت دستگاه می تواند در هر زمان در پاسخ به تغییر ورودی ها تغییر کند. منطق ترتیبی همزمان(سنکرون). تقریباً تمام منطق ترتیبی امروز منطق "همزمان است." در یک مدار همزمان ، یک نوسانگر الکترونیکی به نام "ساعت" (یا مولد ساعت ) پالس های تکراری متوالی به نام "سیگنال ساعت را تولید می کند" که به تمام عناصر حافظه در مدار توزیع می شود. عنصر اصلی حافظه در منطق ترتیبی، فلیپ فلاپ است. خروجی هر فلیپ فلاپ فقط در صورت تحریک توسط پالس ساعت تغییر می کند، بنابراین تغییرات در سیگنال های منطقی در سراسر مدار همه در یک زمان و در فواصل منظم و همزمان با ساعت شروع می شوند. خرو
جی تمام عناصر ذخیره سازی (فلیپ فلاپ ها) در مدار در هر زمانی، داده های باینری موجود در آنها، حالت مدار نامیده می شود. حالت مدار سنکرون فقط با پالس های ساعت تغییر می کند. در هر چرخه، حالت بعدی با حالت فعلی و مقدار سیگنال های ورودی هنگام وقوع پالس ساعت تعیین می شود. مزیت اصلی منطق همزمان سادگی آن است. دروازه های(گیت های) منطقی که عملیات مربوط به داده ها را انجام می دهند به زمان محدودی برای پاسخ به تغییرات ورودی هایشان نیاز دارند. این مطلب "تاخیر انتشار" نامیده می شود. فاصله بین پالس های ساعت باید به اندازه ای طولانی باشد تا تمام دروازه های منطقی وقت داشته باشند تا به تغییرات پاسخ دهند و خروجی های آن ها قبل از وقوع پالس ساعت بعدی روی مقادیر منطقی ثابتی قرار گیرند. تا زمانی که این شرط برقرار باشد (با صرف نظر از برخی جزئیات دیگر) مدار پایدار و قابل اطمینان است. این حداکثر سرعت کار مدار سنکرون را تعیین می کند. منطق همزمان دو عیب اصلی دارد: منطق ترتیبی غیرهمزمان(آسنکرون). منطق ترتیبی آسنکرون توسط یک سیگنال ساعت همزمان نمی شود. خروجی های مدار مستقیماً در پاسخ به تغییرات ورودی تغییر می کنند. مزیت منطق آسنکرون این است ک
ه می تواند سریعتر از منطق سنکرون باشد، زیرا مدار برای پردازش ورودی ها لازم نیست منتظر یک سیگنال ساعت باشد. سرعت دستگاه فقط با تاخیر انتشار دروازه های منطقی مورد استفاده محدود می شود. با این حال، طراحی منطق آسنکرون دشوارتر است که این مشکلی است که در طراحی همزمان با آن مواجه نمی شویم. مشکل اصلی این است که عناصر حافظه دیجیتال به ترتیبی که سیگنال های ورودی آن ها می رسند حساس هستند. اگر دو سیگنال تقریباً همزمان به یک فلیپ فلاپ یا لچ برسند، حالتی که مدار به آن می رود می تواند بستگی به این داشته باشد که کدام سیگنال ابتدا به گیت می رسد. بنابراین، مدار بسته به تفاوت های کمی در تأخیر انتشار دروازه های منطقی، می تواند به حالت نادرستی برود. به این وضعیت رقابتی می گویند. این مشکل در مدارهای همزمان چندان شدید نیست زیرا خروجی عناصر حافظه فقط در هر پالس ساعت تغییر می کند. فاصله بین سیگنالهای ساعت به اندازه کافی طولانی طراحی شده است که اجازه می دهد تا خروجی عناصر حافظه پایدار شوند تا با رسیدن کلاک بعدی تغییر نکنند. بنابراین، تنها مشکلات زمان بندی به دلیل "ورودی های غیرهمزمان" است (ورودی های مدار از سیستم های دیگر که با سیگنال
ساعت هماهنگ نیستند). مدارهای ترتیبی آسنکرون معمولاً فقط در چند قسمت اصلی سیستم های همزمان که در غیر این صورت سرعت در آن بسیار بالا است مانند بخش هایی از ریزپردازنده ها و مدارهای پردازش سیگنال دیجیتال استفاده می شوند. طراحی منطق آسنکرون از مدل ها و تکنیک های مختلف ریاضی منطق سنکرون استفاده می کند و یک زمینه فعال در تحقیقات است.
سید علی صفوی (زاده ۷ مرداد ۱۳۱۹ شاهین شهر - درگذشته ۱۱ مرداد ۱۳۶۲ فکه) سرهنگ ارتش جمهوری اسلامی ایران بود، که در دوران جنگ ایران و عراق، از فرماندهان نیروی زمینی ارتش ایران به شمار می آمد و فرماندهی لشکر ۱۶ زرهی قزوین را برعهده داشت. صفوی در سال ۱۳۴۲ وارد دانشگاه افسری نیروی زمینی ارتش شد و از سال ۱۳۴۵ فعالیت رسمی در ارتش شاهنشاهی ایران را آغاز کرد. وی در عملیات های ثامن الائمه، طریق القدس، فتح المبین، بیت المقدس، رمضان، والفجر ۱ و والفجر ۲ حضوری فعال داشت. صفوی در مرداد ۱۳۶۲ در حال انجام عملیات شناسایی در منطقه فکه، استان خوزستان، بر اثر اصابت ترکش خمپاره درگذشت. زندگی نامه. سید علی صفوی سهی ۷ مرداد ۱۳۱۹ در روستای سه، از توابع شاهین شهر، در استان اصفهان زاده شد. در سال ۱۳۴۲ وارد دانشگاه افسری نیروی زمینی شد و پس از فارغ التحصیلی در سال ۱۳۴۵ به طور رسمی فعالیت در ارتش شاهنشاهی ایران را آغاز نمود، سپس جهت گذراندن دوره مقدماتی به مرکز پیاده شیراز اعزام شد، که پس از طی دوره رنجری و چتربازی، در سال ۱۳۴۶ گواهی نامه دورهٔ نهم مقدماتی زرهی را اخذ نمود. پس از آن به مرکز آموزش ۰۴ بیرجند و بعد از ۳ سال نیز به تیپ همدان
از لشکر ۱۶ زرهی قزوین انتقال یافت. مسئولیت ها. صفوی در طول مدت خدمت خود در ارتش، مسئولیت هایی چون فرمانده دسته و گروهان تانک، ریاست دژبانی تیپ ۳۱۶ زرهی همدان، فرمانده گروهان ارکان، رئیس رکن سوم گردان ۲۹۳ تانک، فرماندهی گردان ۲۹۳ تانک، فرمانده تیپ ۱ لشکر ۹۲ زرهی اهواز و جانشین لشکر ۱۶ زرهی قزوین را برعهده داشت. وی در سال ۱۳۶۲ پس از طی دوره دافوس در دانشگاه فرماندهی و ستاد آجا، به فرماندهی لشکر ۱۶ زرهی قزوین منصوب شد و تا هنگام درگذشت در مرداد ۱۳۶۲ نیز این سمت را برعهده داشت. جنگ ایران و عراق. علی صفوی سهی، در طول جنگ ایران و عراق در عملیات های ثامن الائمه، طریق القدس، فتح المبین، بیت المقدس، رمضان، والفجر ۱ و والفجر ۲ حضور فعال داشت. درگذشت. علی صفوی در جایگاه فرمانده لشکر ۱۶ زرهی قزوین در تاریخ ۱۱ مرداد ۱۳۶۲ در هنگام انجام عملیات شناسایی، در محلی بنام تپه سبز، واقع در منطقهٔ عمومی فکه، مورد اصابت ترکش خمپاره یگان های نیروی زمینی عراق قرار گرفت و به همراه ۳ نفر از نیروهای تحت امر خود، بنام های سرهنگ دوم دیوسالار؛ فرمانده گردان، سروان محسن پرویز؛ رئیس رکن سوم گردان و گروهبان دوم آرامی؛ سرباز دیده بان، کشته شد.
کارلوس آلبرتو آرویو دل ریو (؛ زاده – درگذشته ) سیاست مدار اهل اکوادور بود. وی از ۱ سپتامبر ۱۹۴۰ تا ۲۸ مه ۱۹۴۴ رئیس جمهور این کشور بود. کارلوس آلبرتو آرویو دل ریو در ۳۱ اکتبر ۱۹۶۹، در سن ۷۵ سالگی درگذشت.
نظریهٔ صدق ساز (به انگلیسی: Truthmaker theory) ِ «شاخه ای از متافیزیک است که روابط بین آنچه صادق است و آنچه را که وجود دارد کاوش می کند.» شهود پشت نظریه صدق ساز این است که صدق وابسته به وجود است. برای نمونه، گفته می شود که تجربه ادراکی (perceptual experience) یک درخت سبز رنگ صادق است چون واقعاً یک درخت سبز رنگ وجود دارد؛ ولی اگر درختی وجود نداشته باشد، چنین تجربه ای کاذب است. بنابر این تجربه مورد نظر به خودی خود درستی یا نادرستی را تضمین نمی کند، بلکه به چیز دیگری وابسته است. به بیانی جامع تر، نظریه صدق ساز این تز را مطرح می کند که "صدقِ صدق بَران (truthbearers) وابسته به وجود صدق سازان (truthmakers) است". در مثال بالا، تجربه ادراکی یک "صدق بَر" است. بسیاری از اشیاء نمایشگر (representational entities) مانند باورها، افکار یا ادعاها می توانند نقش صدق بَر را ایفا کنند. مدافعان نظریه صدق سازی دربارهٔ اینکه چه چیزهایی می توانند نقش "صدق ساز" را ایفا کنند اختلاف نظر دارند؛ دو کاندیدای پرطرفدار وضعیات امور (states of affairs) و تروپ ها (tropes) هستند. "صدق سازی حداکثری" ("truthmaker maximalism") بر آن است که هر صدقی
یک صدق ساز دارد. یک دیدگاه جایگزین "صدق سازی اتمی" ("truthmaker atomism") است، این تز که فقط جملات اتمی دارای حقیقت ساز هستند. خلاء صدق سازی. یک خلاء صدق سازی (truthmaker gap) صدقیست که فاقد صدق ساز باشد. صدق سازی حداکثری بر آن است که خلاءهای صدق سازی وجود ندارد: هر صدقی یک صدق ساز دارد. از سوی دیگر، باورمندان به صدق سازی غیرحداکثری اجازه می دهند که برخی از صدقها فاقد صدق ساز باشند. صدق سازی غیرحداکثری همچنان صدق سازی محسوب می شوند، به این معنا که از شهود اصلی نظریه صدق سازی پیروی می کنند که می گوید صدق به وجود بستگی دارد. اصول صدق سازی. اصول مختلف حاکم بر رابطه صدق سازی ارائه شده است. هدف آنها تصریح شهود ما دربارهٔ نقش و ماهیت صدق سازیست. "اصل استلزام" ("entailment principle") بیانگر این است که اگر شیء "e" (به انگلیسی: entity e) یک صدق ساز برای گزارهٔ "p" باشد و "p" گزارهٔ "q" را نتیجه دهد، "e" برای "q" نیز یک صدق ساز است. "اصل عطف" (conjunction principle) بیانگر این است که اگر شیء "e" یک صدق ساز برای عطف گزارهٔ "p" و گزارهٔ "q" باشد، "e" برای "p" نیز یک صدق ساز است. "اصل فصل" (disjunction principle) بیانگر
آن است که اگر شیء "e" یک صدق ساز برای فصل گزارهٔ "p" و گزارهٔ "q" باشد، "e" یا یک صدق ساز برای "p است" یا یک صدق ساز برای "q". این اصول شهوداً درست به نظر می رسند، اما نشان داده شده که در صورت ترکیب با سایر اصول معقول به نتایج معقولی منجر می شود. ارتباط با نظریهٔ تطبیقی صدق. نظریه تطبیقی صدق بر آن است که "صدق" شامل "تطبیق" با "واقعیت است". یا به قول توماس آکویناس: «گفته می شود یک قضاوت زمانی درست است که با واقعیت خارجی مطابقت داشته باشد». نظریه صدق ساز رابطه نزدیکی با نظریه تطبیقی صدق دارد؛ برخی از نویسندگان آن را نسخه مدرنی نظریه تطبیقی می دانند. شباهت بین این دو را می توان در نمونه تعریف های زیر مشاهده کرد:
بشیر خدمتگزار رودسری، مشهور به بشیر رودسری زادهٔ در رودسر، ورزشکار ایرانی رشتهٔ کیک بوکسینگ است که در رستهٔ سنگین وزن موفق به کسب عنوان قهرمانی آسیا و جهان شده است. زندگی نامه. وی مدتی در استخدام شهرداری رودسر بود که ماجرای اخراج وی ایجاد حواشی زیادی کرد.
در فلسفه، یک وضع امور (به انگلیسی: state of affairs؛ به )، که به عنوان موقعیت (situation) نیز شناخته می شود، وضعیتیست که جهان واقع ( the actual world) باید داشته باشد تا یک "گزاره" (proposition) مورد نظر درباره جهان واقع را صادق کند. به عبارت دیگر، یک وضعیت امور (موقعیت) یک "صدق ساز" (truth-maker) است، در حالی که یک گزاره "یک صدق بَر" (truthbearers) است. در حالی که اوضاع امور قابل حصول (obtainable) و یا غیر قابل حصول هستند، گزاره ها یا "درست" هستند یا "نادرست". دیوید مالت آرمسترانگ به دلیل دفاع از واقعیت گرایی (factualism) شناخته شده است، دیدگاهی که مطابق آن جهان جهانی از واقعیت هاست و نه جهانی از اشیاء. بررسی اجمالی. بنابر خوانشی از «اوضاع امور» که مورد علاقه ارنست سوساست، اوضاع امور شرایطی وضعیتی (situational conditions) هستند. در واقع، در "دیکشنری فلسفه کمربیج،" سوسا یک شرط را به عنوان یک وضع امور می داند، «وضعیتی که چیزها آنگونه اند که در واقع هستند» یا یک موقعیت و یا وضعیت که معمولاً بواسطه نامگذاری (nominalization) جملات انجام می شود. عبارت «سفیدی برف» که به شرط سفید بودن برف اشاره دارد، نامگذاری جمله «
برف سفید است» می باشد. «صدق این گزاره که برف سفید است» خود نامگذاری جمله ی «گزاره ای که می گوید که برف سفید است صادق است» است. سفیدی برف شرط لازم و کافی برای صدق این گذاره است که بر سفید است. شرایط را از این نظر می توان وضعیتی نامید. معمولاً ضرورت و کفایت شرایطی همنوع را به هم ارتباط می دهند. حیوان بودن شرط وضعیتی لازمی برای سگ بودن است. حیوان بودن فیدو شرط وضعیتی لازمی برای سگ بودن فیدو است.
نظریه وضعیت (یه انگلیسی: situation theory)، یک مبانی ریاضیاتی را برای معناشناسی وضعیتی فراهم می کند، و توسط نویسندگانی مانند جان باروایز و کیت دولین در دهه هشتاد ارائه شده است. به دلیل برخی مسائل مربوط به مبانی ریاضیات، این ریاضیات در قالب نظریه مجموعه ناخوش بنیان توسعه یافت. رابطه بین نظریه وضعیت و معناشناسی وضعیتی را می توان مانند رابطه بین نظریه نوع ها با معناشناسی مونتاگ در نظر گرفت.
آیریس سیلوا تانگ سینگ (انگلیسی: Iris Silva Tang Sing؛ متولد ۲۱ اوت ۱۹۹۰) یک تکواندوکار برزیلی است. وی در مسابقات قهرمانی تکواندو جهان و بازیهای پان امریکن در سال ۲۰۱۵ مدال برنز گرفت و به بازی های المپیک تابستانی ۲۰۱۶ در وزن ۴۹ کیلوگرم راه یافت.
آپوربا کیشور بیر (؛ زادهٔ ۱۹۴۸) فیلم بردار، کارگردان فیلم اهل هند است. وی از سال ۱۹۷۳ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده است.
دارمش دارشان (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم و فیلم نامه نویس اهل هند است.
دیباکار بانرجی (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم و فیلم نامه نویس اهل هند است. وی از سال ۲۰۰۶ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده است.
کماندوی فضایی (به انگلیسی: Suburban Commando) یک فیلم سینمایی کمدی و علمی تخیلی آمریکایی محصول سال ۱۹۹۱ با بازی هالک هوگان، کریستوفر لوید و شلی دووال است. برت کندی فیلم را براساس فیلمنامه ای از فرانک کاپلو کارگردانی کرد. باکس آفیس. این فیلم با فروش ۱٫۹ میلیون دلار افتتاح شد. به طور کلی، فروش فیلم در آمریکا ۸٬۰۰۲٬۳۶۱ دلار بود. این فیلم با بودجه ۱۱ میلیون دلاری یک شکست تجاری داشت.
هارت بریکر () هفتمین آلبوم استودیویی از خواننده رومانیایی اینا است. این آلبوم در ۲۷ نوامبر توسط گلوبال رکوردز برای استریمینگ در یوتیوب و در ۴ دسامبر ۲۰۲۰ در قالب دیجیتال دانلود منتشر شد. زمینه. اینا در مه ۲۰۱۹ ششمین آلبوم استودیویی خود را با عنوان "یو" منتشر کرد، که به طور مشترک توسط گلوبال رکوردز و راک نیشن منتشر شده است. آلبوم که شامل ترانه هایی بود که کاملاً به زبان اسپانیایی نوشته شده اند، و خواننده کنترل کامل خلاقیت خود را بر روی ضبط آلبوم به کار گرفته بود و با تهیه کننده رومانیایی دیوید سینته بر روی آلبومش بسیار کار کرد. او متریال آلبوم "یو" را تجربی و تحت تأثیر گاسپیل توصیف کرد، که از کارهای رقص الکترونیک ("EDM") قبلی او دوری می شد. با انتشار ترانه «عزیزم» در نوامبر ۲۰۱۹، چهارمین ترانه نامبر-وان اینا در جدول فروش بومی ایرپلی ۱۰۰، او دوباره به ژانر اصلی خود بازگشت. فهرست قطعه ها. اقتباس شده از یوتیوب
بوی نامطبوع تهران نخستین بار در پاییز آبان ۱۳۹۷ در مناطق مرکزی شهر تهران به مشام شهروندان تهرانی رسید. تاکنون از فاضلاب، مرکاپتان، آرادکوه، دریاچه چیتگر و مازوت سوزی صنایع به عنوان علت ایجاد بوی بد در تهران یاد شده است. سال ۹۷ برای نخستین بار در روز چهارشنبه مورخ ۱۲ دی ماه، در سال ۹۸ در روزهای ۱۱، ۱۷، ۲۳ و ۲۴ آذرماه و روز یکم دی ماه، و در سال ۹۹ در ۸ آذر ماه بوی نامطبوعی در بخش هایی از شهر تهران برای چند ساعت استشمام شد. منشأ. ۱۲ دی ماه سال ۱۳۹۷ حوالی ساعت ۱۵ بوی نامطبوعی در بخش هایی از تهران از جمله زعفرانیه، آرژانتین، فاطمی، خیابان فلسطین، گمرک و… استشمام شد و تا پاسی از شب این بو ادامه داشت. در ۱۳ و ۲۳ آذر و همچنین ۲۶ آذر ۱۳۹۸ بوی نامطبوع دوباره بخش هایی از تهران را فراگرفت و البته بیشتر در مناطق ۲، ۴، ۶، ۱۷، ۱۰ و ۱۱ بود و تقریباً بو شبیه تخم مرغ گندیده بود. در ۸ آذر سال ۹۹ بویی در مناطق ۴، ۵، ۷، ۸، ۱۰، ۱۱، ۱۸، ۱۹ و ۲۰ از حدود ساعت ۱۶ الی ۱۸ قابل استشمام بود. علت. در ۱ دی ۱۳۹۸، مسعود تجریشی، معاون سازمان حفاظت محیط زیست ایران اعلام کرد که براساس یافته های علمی این سازمان «عامل بوی نامطبوع در تهران مربوط به
افزایش غیراستاندارد میزان گوگرد است.» تاکنون از فاضلاب، مرکاپتان، آرادکوه و مازوت سوزی صنایع به عنوان علت ایجاد بوی بد در تهران یاد شده است. رئیس کمیته محیط زیست شورای شهر تهران انتشار بوی نامطبوع در شهر تهران حاکی از یک معضل محیط زیستی نوپدید در شهر است که می توان آن را به اژدهایی چند سر تشبیه کرد که هر سال، سر جدیدی به آن اضافه می شود. مدیر کل محیط زیست و توسعه پایدار شهرداری تهران ۸ آذر ماه ۱۳۹۹ در گفتگو با ایسنا گفت: هنوز منبع یا منابع دقیقی برای بوی نامطبوع تهران شناخته نشده اند اما انباشت زه آب در لایه های زیر سطحی پس از بارش باران، افرایش بار فاضلاب در شبکه زیر سطحی، آلودگی ناشی از سوخت فسیلی و تغییرات SO۲ (دی اکسید گوگرد) در هوا و رطوبت هوا در این موضوع بی تأثیر نیستند. یکی از عوامل مؤثر در انتشار این بو فاضلاب و کانال های سطحی در شهر عنوان شده است. همچنین افزایش غلظت آلاینده دی اکسید گوگرد در برخی از ایستگاه های سنجش کیفیت هوای شهر تهران گزارش شده است. این آلاینده در برخی ایستگاه ها حدود سه تا چهار برابر افزایش پیدا کرده و در ابتدا از سمت ایستگاه های جنوب غرب تهران آغاز شد. واکنش ها. محیط زیست استان
تهران، محیط زیست شهرداری تهران، استانداری و برخی دستگاه های دیگر نسبت به انتشار این بوی نامطبوع واکنش نشان داده و بررسی هایی آغاز کردند تا اینکه سرانجام به طور دقیق منشأ بو مشخص نشد. هر چند برخی انتشار بو را به ماده مرکاپتان ربط دادند.
در بحث یادگیری ماشین، مطالعه و ساخت الگوریتم هایی که می تواند بر اساس مجموعه داده، یادگیری و پیشگیری کند، مرسوم است. این الگوریتم ها از طریق پیش بینی یا تصمیم گیری مبتنی بر داده، از طریق ساختن یک مدل ریاضی بر اساس داده های ورودی عمل می کنند. داده های مورد استفاده برای ساخت مدل نهایی معمولاً از مجموعه داده های متعدد تهیه می شود. به طور خاص، معمولاً از سه مجموعه داده در مراحل مختلف ایجاد مدل، استفاده می شود. این مدل در ابتدا بر روی یک مجموعه داده آموزشی ساخته می شود، تا یا استفاده از مجموعه ای از مثالها، توانایی متناسب کردن پارامترهای مدل فراهم شود. (به عنوان مثال وزن اتصالات بین سلولهای عصبی در شبکه های عصبی مصنوعی) این مدل (به عنوان مثال یک شبکه عصبی) با استفاده از یک روش یادگیری نظارت شده، مانند روش های بهینه سازی همچون نزول گرادیان یا نزول شیب تصادفی، روی مجموعه داده های آموزشی، آموزش داده می شود. در عمل، مجموعه داده های آموزشی اغلب متشکل از جفت های یک بردار ورودی (یا اسکالر) و بردار خروجی مربوطه (یا اسکالر) است، جایی که کلید پاسخ معمولاً به عنوان متغیر "هدف" (یا "برچسب") نشان داده می شود. مدل فعلی از روی م
جموعه داده های آموزشی ساخته می شود و برای هر بردار ورودی در مجموعه داده های آموزشی، نتیجه ای حاصل می شود که سپس با "هدف" مقایسه می شود. پارامترهای مدل، بر اساس نتیجه مقایسه و الگوریتم یادگیری خاص مورد استفاده، تنظیم می شوند. نتیجه به دست آمده مدل می تواند شامل انتخاب متغیر و برآورد پارامتر باشد. به طور پیوسته، از مدل ساخته شده بر اساس مجموعه داده، برای پیش بینی نتایج مشاهدات در یک مجموعه داده دوم به نام مجموعه داده اعتبار سنجی استفاده می شود. مجموعه داده های اعتبارسنجی، ارزیابی بی طرفانه ای از مدل ساخته شده متناسب که بر روی مجموعه داده های آموزشی، در زمان تنظیم مدل ابرپارامترها ارایه می دهد. (به عنوان مثال تعداد واحدهای پنهان در یک شبکه عصبی). مجموعه داده های اعتبار سنجی را می توان برای منظم سازی با توقف زودهنگام استفاده کرد. (متوقف کردن آموزش هنگامی که خطای مجموعه داده اعتبار سنجی افزایش می یابد، استفاده می شود، زیرا این نشانه بیش برازش است). این مراحل در عمل با پیچیدگی هایی مواجه است که ناشی از نوسان میزان خطا در مجموعه اعتبار سنجی است. این پیچیدگی موجب به وجود آمدن قوانینی مبتنی بر هدف است که این قوانینی م
ی تواند تصمیم بگیرد آیا بیش برازش اتفاق افتاده است یا خیر. سرانجام، مجموعه داده آزمایشی مجموعه داده ای است که برای ارائه ارزیابی بی طرفانه از مدل "نهایی" متناسب با مجموعه داده های آموزشی استفاده می شود. اگر داده های مجموعه داده های آزمایشی هرگز در آموزش استفاده نشده باشد، (به عنوان مثال در اعتبارسنجی متقابل)، مجموعه داده های آزمون نیز مجموعه داده های نگهداری نامیده می شود. مجموعه داده های آموزشی. یک م مجموعه داده آموزشی، مجموعه ای از نمونه ها است که در طول فرایند یادگیری استفاده می شود و برای ساخت مدل های پیشگو استفاده می شود. به عنوان مثال برای یک الگوریتم طبقه بندی کننده استفاده می شود. بیشتر رویکردهایی که از طریق داده های آموزشی برای روابط علمی جستجو می شوند، منجر به بیش برازش می شوند، به این معنی که آنها می توانند روابط آشکار را در داده های آموزشی که به طور کلی نگهداری نمی شوند، شناسایی و بهره برداری کنند. مجموعه داده های اعتبار سنجی. مجموعه داده اعتبارسنجی، مجموعه داده ای از مثال ها است که برای تنظیم ابرپارامترها (hyperparameters یعنی معماری) یک الگوریتم طبقه بندی کننده استفاده می شود. گاهی اوقات به آن م
جموعه توسعه یا "dev set" نیز گفته می شود. نمونه ای از ابرپارامتر برای شبکه های عصبی مصنوعی شامل تعداد واحدهای پنهان در هر لایه است. این مجموعه، و همچنین مجموعه تست، باید از توزیع احتمال مشابه مجموعه داده آموزش پیروی کند. برای جلوگیری از بیش برازش، در صورت نیاز به تنظیم هر پارامتر طبقه بندی کننده، لازم است علاوه بر مجموعه داده های آموزش و مجموعه داده های آزمون، یک مجموعه داده اعتبار سنجی نیز داشته باشید. به عنوان مثال، اگر مناسب ترین طبقه بندی کننده مسئله را جستجو کنیم، از مجموعه داده های آموزشی برای آموزش الگوریتم های نامزد استفاده می شود، از مجموعه داده های اعتبار سنجی برای مقایسه عملکرد آنها و تصمیم گیری در مورد انتخاب یکی از آنها استفاده می شود و در نهایت، از مجموعه داده های آزمایشی برای به دست آوردن ویژگی های عملکردی مانند دقت، حساسیت، ویژگی، اندازه گیری F و غیره استفاده می شود. مجموعه داده اعتبارسنجی به صورت ترکیبی عمل می کند: این داده های آموزشی است که برای آزمایش استفاده می شود، اما نه به عنوان بخشی از آموزش سطح پایین و نه به عنوان بخشی از آزمایش نهایی. فرایند اساسی استفاده از یک مجموعه داده های اعتبار
سنجی برای انتخاب مدل: (به عنوان بخشی از مجموعه داده های آموزشی، مجموعه داده های اعتبار سنجی و مجموعه داده های آزمون) استفاده و کاربرد این فرایند در توقف زودهنگام است، جایی که مدل های کاندیدا تکرارهای پی در پی یک شبکه هستند و با بزرگ شدن خطای مجموعه اعتبار سنجی، با انتخاب مدل قبلی (مدل با حداقل خطا)، آموزش متوقف می شود. مجموعه داده آزمایش. مجموعه داده ای است که مستقل از مجموعه آموزش است، اما از توزیع احتمال مشابه مجموعه داده آموزش پیروی می کند. اگر مدل ساخته شده بر اساس داده های آموزشی عملکرد خوبی بر داده های آزمایشی نیز داشته باشد، میزان بیش برازش به حداقل می رشد. برازش بهتر مجموعه داده آموزش بر خلاف مجموعه داده آزمون معمولاً به بیش برازش اشاره دارد. بنابراین یک مجموعه آزمون مجموعه ای از مثالها است که فقط برای ارزیابی عملکرد (به عنوان مثال تعمیم) یک طبقه بندی کننده کاملاً مشخص استفاده می شود. مجموعه داده Holdout. بخشی از مجموعه داده اصلی را می توان کنار گذاشت و به عنوان مجموعه آزمایشی استفاده کرد: این روش را Holdout می نامند. سردرگمی در اصطلاحات. مجموعه اصطلاحات آزمون و مجموعه اعتبارسنجی، گاهی اوقات به گونه
ای به کار می روند که معنای آنها هم در صنعت و هم در محیط های آموزشی به صورت اشتباه به کار می روند. در کاربرد اشتباه، «مجموعه آزمون» به «مجموعه توسعه» تبدیل می شود و «مجموعه اعتبار سنجی» مجموعه مستقلی است که برای ارزیابی عملکرد یک طبقه بندی کننده کاملاً مشخص استفاده می شود.ادبیات مربوط به یادگیری ماشین اغلب معنای مجموعه های «اعتبار سنجی» و «آزمون» را برعکس می کند. این نمونه آشکارترین آشفتگی اصطلاحی است که در تحقیقات هوش مصنوعی وجود دارد. اعتبار سنجی متقابل. یک مجموعه داده را می توان به طور مکرر به یک مجموعه داده آموزشی و یک مجموعه داده اعتبار سنجی تقسیم کرد: این به اعتبارسنجی متقابل معروف است. این تقسیم بندی های مکرر را می توان به روش های مختلف انجام داد، مانند تقسیم به ۲ کردن یک مجموعه داده و استفاده از آنها به عنوان آموزش و اعتبار سنجی، و بعد از آن اعتبار سنجی و آموزش، یا انتخاب مکرر یک زیر مجموعه تصادفی به عنوان مجموعه داده اعتبار سنجی. برای تأیید عملکرد مدل، گاهی اوقات از یک مجموعه داده آزمون اضافی که از اعتبار سنجی Holdout استفاده می شود. طبقه بندی سلسله مراتبی. مثال دیگر از تنظیم پارامترها طبقه بندی سلسله
مراتبی است (که بعضاً به عنوان تجزیه فضای نمونه نامیده می شود)، که یک مسئله کامل چند کلاسه با چندین متغیر هدف را به مجموعه ای از مشکلات طبقه بندی کوچکتر تقسیم می کند. در این روش طبقه بندی استفاده از الگوریتم های طبقه بندی کننده و مرزهای طبقه بندی ساده تر و همچنین انتخاب ویژگی ها سبب شده است تا عملکردی با دقت بالا ارایه شود.. هنگام انجام تجزیه طبقه بندی، انتخاب اصلی ترتیب ترکیب مراحل طبقه بندی کوچکتر است که مسیر طبقه بندی نامیده می شود. بسته به نوع کاربرد، می توان آن را از ماتریس سردرگمی استخراج کرد و با کشف دلایل خطاهای معمول و یافتن راه هایی برای جلوگیری از ایجاد سیستم در آینده این موارد را ایجاد کرد. به عنوان مثال، در مجموعه اعتبار سنجی، می توان فهمید که کدام کلاسها به طور اشتباه تشخیص داده شده اند و سپس تجزیه فضای نمونه به صورت زیر انجام می شود: کلاسها به عنوان یک کلاس مشترک واحد در نظر گرفته می شوند و سرانجام، به عنوان مرحله دوم طبقه بندی، کلاس مشترک در دو کلاس که در ابتدا اشتباه تشخیص داده شده اند، طبقه بندی می شود.
موتور گردش کار یک نرم افزار کاربردی کامپیوتر است که مراحل تجاری را مدیریت می کند. این یک جز کلیدی اصلی در فناوری گردش کار است و به طور معمول از یک سرور پایگاه داده استفاده می کند. یک موتور گردش کار، وضعیت فعالیت های موجود در یک گردش کار را کنترل می کند مانند پردازش و موافقت فرم درخواست وام و مشخص می کند که کدام فعالیت جدید با توجه به فرایندهای تعریف شده (گردش کار) به حالتی دیگر تغییر کند. این اقدامات ممکن است شامل همه چیز از ذخیره فرم درخواست در سیستم مدیریت اسناد گرفته تا ارسال ایمیل یادآوری به کاربران یا افزایش موارد عقب افتاده به مدیران باشد. موتور گردش کار جریان اطلاعات، وظایف و رویدادها را آسان می کند. همچنین می توان از موتورهای گردش کار به عنوان موتورهای هماهنگ گردش کار یاد کرد. موتورهای گردش کار به طور عمده سه عملکرد دارند: اعتبارسنجی وضعیت فعلی فرآیند: بررسی اینکه آیا اجرای یک کار بر وضعیت فعلی فرآیند معتبر هست یا خیر. بررسی دسترسی کاربران: بررسی اینکه آیا کاربر فعلی دسترسی برای اجرای کار روی فرآیند دارد یا خیر. اجرا و پیش روی روند: پس از اینکه دو گام قبل با موفقیت روبرو شدند، موتور گردش کار یک کار را
اجرا میکند و اگر به درستی انجام شود، موفقیت را بر میگرداند و در غیر اینصورت پیغام خطا می دهد و عقب گرد میکند و تغییرات بدون تاثیر خواهند بود
بانگ شی هیوک (؛ زادهٔ ۹ اوت ۱۹۷۲) که با نام حرفه ای «هیت من» بنگ () شناخته می شود، ترانه سرا، آهنگساز، تهیه کننده و اجراکنندهٔ ضبط اهل کرهٔ جنوبی است. او بنیانگذار و مدیر عامل اجرایی بیگ هیت اینترتینمنت است.
پیتر فن لائر () نقاش اهل هلند بود. دوران فعالیت وی نزدیک به یک دهه و در شهر رم بوده است.