Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
ل و ادغام CRM را در یک راه حل واحد ترکیب می کند. محتوای کلیدی را می توان به صورت متمرکز مدیریت و به کانالهای فروش تحویل داد، در حالی که بازخورد را برای بازاریابی فراهم می کند. ShareMethods اغلب به عنوان درگاه فروش فروش داخلی و درگاه شریک برای شرکای خارجی استفاده می شود. ShareNow: این محصول ShareMethods را با salesforce.com ادغام می کند که ورود به سیستم تنها را برای کاربران salesforce.com و دسترسی آسان به پرونده های مربوط به فرصت های حساب و غیره از جمله اشیا custom سفارشی را فراهم می کند. همچنین همکاری بین کاربران salesforce.com و غیر کاربران را تسهیل می کند. ShareMethods برای Oracle CRM On Demand: ادغام ShareMethods با Oracle CRM On Demand ارائه یک ورود به سیستم برای کاربران Oracle و دسترسی آسان به پرونده های مربوط به فرصت های حساب و غیره ShareOffice: یک راه حل درخواستی اینترانت / اکسترانت. این ویژگی ها شامل جستجوی متن کامل، تاریخچه نسخه، همگام سازی سرور، به روزرسانی های ایمیل، دنباله حسابرسی / تجزیه و تحلیل، ورود به سیستم / اعلام حضور، رابط کاربری چند زبانه است. ShareSpaces: فضاهای کاری یا پورتال های مستقل ک
ه کاربران می توانند با شرکای تجاری، هم تیمی ها یا افراد برای همکاری در زمینه محتوا و اسناد همکاری کنند. یکپارچه سازی و قابلیت همکاری. شیر متدز در پلتفرم AppExchange Salesforce.com در دسترس است. ShareMethods همچنین با Oracle CRM On Demand ادغام می شود تا مدیریت اسناد را در برنامه CRM فراهم کند. مشتریان همچنین می توانند سیستم های اختصاصی را از طریق ثبت نام در سیستم و ثبت نام خود با یکدیگر ادغام کنند. علاوه بر این، توسعه دهندگان می توانند برای ادغام عملکرد مدیریت اسناد، از API های ShareMethods مبتنی بر WebDAV استفاده کنند.
شاخص کروبکس () شاخص بازار بورس زاگرب است، که در سال ۱۹۹۷ راه اندازی شد و هم اکنون از ۲۵ شرکت تشکیل می شود.
جاوا توکار (Embedded Java) به نسخه های زبان برنامه جاوا اشاره دارد که برای سامانه های تعبیه شده یا سامانه های توکار طراحی می شوند. از سال ۲۰۱۰ اجرای جاوا به جاوا استاندارد نزدیک تر شده و در حال حاضر تقریباً شبیه نسخه استاندارد جاوا است. از آنجا که سفارشی سازی جاوا از زمان اجرای جاوا از طریق modularization (مدولار شدن) نیاز به پروفایل های جاوا متخصص را از بین می برد. تاریخچه. اگرچه در گذشته تفاوتهایی بین جاوا تعبیه شده و جاوا مبتنی بر رایانه وجود داشت، اما تنها تفاوت اکنون این است که کد جاوا تعبیه شده در این سیستمهای تعبیه شده عمدتاً در حافظه محدود مانند حافظه فلش وجود دارد. از سال ۲۰۱۰ یک همگرایی کامل اتفاق افتاده است و اکنون اجزای نرم افزاری جاوا که روی سیستم های بزرگ کار می کنند می توانند مستقیماً بدون هیچ گونه کامپایل مجددی در دستگاه های تولید انبوه (مانند مصرف کنندگان، صنایع، کالاهای سفید، مراقبت های بهداشتی، اندازه گیری، بازارهای هوشمند به طور کلی) اجرا شوند. هسته API جاوا جاسازی شده (Embedded Java) برای یک اکو سیستم یکپارچه جاوا. به منظور اجرای یک جز نرم افزاری که بر روی هر سیستم جاوا اجرا شود، باید هست
ه اصلی API که توسط ارایه دهندگان مختلف سیستم جاوا تعبیه شده است را هدف قرار دهد. شرکت ها همان هشت بسته از برنامه های پیش از نوشته را به اشتراک می گذارند. بسته های (java.lang , java.io , java.util , … , …) CORE را تشکیل می دهند که به این معنی است که برنامه نویسان تعبیه شده با استفاده از زبان جاوا بتوانند از آن ها برای استفاده مؤثر از زبان جاوا استفاده کنند تمایزات قدیمی بین SE Embedded API و ME Embedded API از ORACLE. جاوا SE جاسازی شده مبتنی بر دسکتاپ جاوا پلت فرم، نسخه استاندارد است. این برنامه برای استفاده در سیستم هایی با حداقل ۳۲ مگابایت RAM طراحی شده است و می تواند روی معماری های Linux ARM، x86 یا Power ISA و Windows XP و Windows XP کار کند. Java ME تعبیه شده قبلاً بر اساس زیر مجموعه پیکربندی دستگاه متصل Java Platform , Micro Edition بود. این برنامه برای استفاده در سیستم هایی با حداقل ۸ مگابایت رم طراحی شده است و می تواند روی معماری Linux ARM، PowerPC یا MIPS کار کند. منابع. JAVA SE FOR EMBEDDED , Oracle Corporation. Retrieved 2011-09-04 JAVA ME FOR EMBEDDED , Oracle Corporation. Retrieved 2011-09-04 پیو
ند به بیرون. Java SE for Embedded technology from Oracle Corporation Core java Interview Questions Webcast covering development, troubleshooting, deployment
کامپیوترهای میان رده یا سیستم های میان رده، دسته ای از سیستم های رایانه ای هستند که بین کامپیوترهای اصلی و ریز کامپیوترها قرار می گیرند. این کلاس از ماشین ها در دهه ۱۹۶۰ با مدل هایی از شرکت های Digital Equipment Corporation (PDP خط)، Data General (NOVA)، هیولت-پاکارد (HP3000) که به طور گسترده ای در علوم و تحقیقات و همچنین تجارت استفاده می شود، ظهور کرد و به آنها مینی کامپیوتر نیز اطلاق می شود. شرکت IBM اصطلاح «رایانه میان رده» را برای سیستم های بیشتر تجارت محور خود ترجیح داد. جایگاه. از دهه ۱۹۹۰، زمانی که مدل رایانه مشتری-سرور غالب شد ،کامپیوترهایی که در این رده قرار داشتند معمولاً "سرور" یا همان سرویس دهنده نام گرفتند تا نمادی از این باشد که آنها سرویس را به سیستم های گیرنده یا همان کلاینت ها می دهند. اغلب سیستم های میان رده سرورهای قدرتمندی در شبکه هستند که توانایی مدیریت کردن بسیاری از برنامه های بیزینسی را که نیازمند قدرت پردازش بالا هستند را دارند. با این که مانند کامپیوترهای رایج قدرتمند نیستند ، هزینه کم تری برای خرید و اجرا و نگه داری نسبت به آنها دارند و با این وجود کار بسیاری از سازمان ها را راه می
اندازند. سیستم های میان رده به عنوان سرورهای قدرتمندی شناخته می شوند که توانایی مدیریت وب سایت های بسیار بزرگ، اینترانت و اکسترنت شرکت های بزرگ و دیگر شبکه ها را دارد. امروزه، سیستم های میان رده شامل سرورهایی که در پردازش-کنترل صنعتی و کارخانه های تولیدی می شود و نقش بسیار مهمی در تولیدهای با استفاده از کامپیوتر را دارند. آنها همچنین می توانند در طراحی های کامپیوتری CAD و دیگر دیگر برنامه های سنگین گرافیکی نیز ایفای نقش کنند. سیستم های میان رده در سرورهای فرانت اند نیز برای پردازش های مخابراتی و مدیریت شبکه استفاده می شوند.
ایفوریا یک زبان برنامه نویسی است که توسط Robert Craig از Rapid Deployment Software در تورنتو، انتاریو، کانادا ایجاد شده است. ابتدا در Atari ST توسعه یافت (اگرچه به صورت عمومی منتشر نشده بود)، اولین نسخه تجاری برای پلتفرم ۱۶ بیتی DOS و نرم افزار مالکیتی بود. در سال ۲۰۰۶، با انتشار نسخه ۳، Euphoria به یک نرم افزار متن باز تبدیل شد. گروه OpenEuphoria به مدیریت و توسعه پروژه ادامه می دهد. در دسامبر ۲۰۱۰، گروه OpenEuphoria نسخه 4 OpenEuphoria را به همراه یک هویت جدید برای پروژه منتشر کرد. OpenEuphoria در حال حاضر برای ویندوز، لینوکس، macOS و سه رده از * BSD در دسترس است. ایفوریا یک زبان برنامه نویسی سطح بالا ،دستوری و مفسر است. یک مترجم کد منبع C را تولید می کند و مجموعه کامپایلرهای GNU (GCC) و کامپایلرهای Open Watcom پشتیبانی می شوند. متناوباً، ممکن است برنامه های Euphoria به مفسر متصل شوند تا اجراهای اجرایی مستقل ایجاد کنند. تعدادی از کتابخانه های رابط کاربر گرافیکی (GUI) از جمله Win32lib و تابع لفاف پیچی wxWidgets و +جی تی کی و IUP پشتیبانی می شوند. Euphoria دارای یک پایگاه داده داخلی ساده است و یانواع پایگاه ه
ا داده دیگر. دید کلی. ایفوریا یک زبان رویه ای با اهداف عمومی است که بر روی سادگی، خوانایی، توسعه سریع و عملکرد از چند طریق متمرکز است. تاریخچه. ایفوریا به عنوان یک پروژه شخصی برای اختراع یک زبان برنامه نویسی از ابتدا ساخته شد، توسط رابرت کریگ در Atari Mega-ST ایجاد شد. بسیاری از ایده های طراحی برای این زبان از پایان نامه کارشناسی ارشد کریگ در علوم کامپیوتر در دانشگاه تورنتو ناشی شده است. پایان نامه کریگ به شدت تحت تأثیر کار جان بکوس در مورد زبانهای برنامه نویسی تابعی (FP) بود. کریگ اجرای اصلی آتاری خود را به سیستم عامل ۱۶ بیتی DOS منتقل کرد و Euphoria برای اولین بار، نسخه ۱٫۰، در ژوئیه ۱۹۹۳ تحت مجوز اختصاصی منتشر شد. اجرای اصلی آتاری توسط کریگ «بدوی» توصیف شده است و به صورت عمومی منتشر نشده است. Euphoria توسط کریگ از طریق شرکت خود Rapid Deployment Software (RDS) و وب سایت rapideuphoria.com توسعه و منتشر شد. در اکتبر ۲۰۰۶، RDS نسخه 3 Euphoria را منتشر کرد و اعلام کرد که از این پس Euphoria آزادانه تحت مجوز نرم افزار منبع آزاد توزیع می شود. RDS به توسعه Euphoria ادامه داد و با انتشار نسخه ۳٫۱٫۱ در اوت ۲۰۰۷ به او
ج خود رسید. پس از آن، RDS توسعه یک جانبه Euphoria را متوقف کرد و گروه OpenEuphoria توسعه مداوم را به دست گرفت. گروه OpenEuphoria نسخه ۴ را در دسامبر ۲۰۱۰ به همراه آرم جدیدی برای پروژه OpenEuphoria منتشر کرد. نسخه ۳٫۱٫۱ همچنان یک نسخه مهم است که آخرین نسخه Euphoria است که از پلتفرم DOS پشتیبانی می کند. مفسر Euphoria در اصل در C. نوشته شده است. با انتشار نسخه ۲٫۵ در نوامبر ۲۰۰۴، مفسر Euphoria به دو قسمت تقسیم شد: تجزیه کننده جلویی، و مفسر back-end. جلوی جلوی آن در Euphoria نوشته شده است (و با مترجم Euphoria-to-C و Binder استفاده می شود). کتابخانه اصلی back-end و run در C نوشته شده است. امکانات. با اهداف و ویژگی های طراحی زیر تصور و توسعه یافته است: موارد استفاده. ایفوریا به راحتی تسهیل کار با مجموعه داده های پویا از انواع مختلف را فراهم می کند و به ویژه برای رشته و پردازش تصویر بسیار مفید است. از ایفوریا در آزمایش های هوش مصنوعی، مطالعه ریاضیات، برای آموزش برنامه نویسی و پیاده سازی فونت هایی با هزاران نویسه استفاده شده است. انواع داده. ایفوریا دارای دو نوع داده اساسی است: Atom(اتم) - یک عدد، به عنوان یک عدد صحی
ح امضا شده ۳۱ بیتی یا یک نقطه شناور IEEE 64 بیتی اجرا می شود. Euphoria با توجه به مقدار فعلی به طور پویا بین نمایش عدد صحیح و نقطه شناور تغییر می کند. Sequence(توالی) - برداری (آرایه ای) با عناصر صفر یا بیشتر. هر عنصر ممکن است یک اتم یا دنباله دیگری باشد. تعداد عناصر در یک دنباله ثابت نیست (به عنوان مثال، لازم نیست اندازه برداری / آرایه اعلام شود). برنامه ممکن است عناصر را در صورت نیاز در زمان اجرا اضافه یا حذف کند. تخصیص حافظه - تخصیص حافظه به طور خودکار با شمارش مرجع انجام می شود. با استفاده از مقدار شاخصی که در پرانتز مربع محصور شده است، به عناصر جداگانه ارجاع داده می شود. اولین عنصر در یک دنباله دارای شاخص یک است [۱]. عناصر داخل توالی های جاسازی شده با مقادیر اضافی شاخص ترمز ارجاع داده می شوند، بنابراین X[3][2]به عنصر دوم موجود در توالی اشاره دارد که عنصر سوم X است. هر عنصر از یک دنباله از نوع شی است. ایفوریا دارای دو نوع داده اضافی از پیش تعریف شده است: Integer (عدد صحیح) - یک اتم، محدود به مقادیر صحیح امضا شده ۳۱ بیتی در محدوده -۱۰۷۳۷۴۱۸۲۴ تا ۱۰۷۳۷۴۱۸۲۳ (-۲ ^ ۳۰ تا ۲ ^ ۳۰–۱). انواع داده های عدد صحیح کار
آمدتر از انواع داده های اتمی هستند، اما نمی توانند حاوی مقادیر یکسانی از مقادیر باشند. کاراکترها به صورت عدد صحیح ذخیره می شوند، به عنوان مثال، کدگذاری ASCII-'A دقیقاً همان کدگذاری ۶۵ است. Object(شی) - نوع داده آرایه است که ممکن است حاوی هر یک از موارد فوق باشد (به عنوان مثال، اتم، توالی یا عدد صحیح) و ممکن است در طول زمان اجرا به نوع دیگری تغییر کند. نوع داده رشته ای کاراکتر وجود ندارد. رشته ها با دنباله ای از مقادیر صحیح نشان داده می شوند. با این حال، از آنجا که رشته های تحت اللفظی معمولاً در برنامه نویسی مورد استفاده قرار می گیرند، Euphoria شخصیت های محصور شده با دو نقل قول را به عنوان دنباله ای از اعداد صحیح تفسیر می کند. بدین ترتیب : "ABC" به نظر می رسد که رمزگذار نوشته است: که همانند: !Hello, World. puts(1, "Hello, World! ") مثال. توضیحات کد برنامه با یک خط دوتایی شروع می شوند -- و از انتهای خط عبور می کنند. کد زیر به دنبال یک مورد قدیمی در یک گروه از موارد است. در صورت یافتن، با الحاق تمام عناصر قبل از آن با تمام عناصر بعد از آن، آن را حذف می کند. توجه داشته باشید که اولین عنصر در یک دنباله دارای شاخص
یک است [۱] و $ به طول (یعنی تعداد کل عناصر) دنباله اشاره دارد. global function delete_item( object old, sequence group ) integer pos -- Code begins -- pos = find( old, group ) if pos&gt; 0 then group = group[1 .. pos-1] &amp; group[pos+1 .. $] end if return group end function اصلاح زیر در مثال بالا، یک مورد قدیمی را با یک مورد جدید جایگزین می کند. از آنجا که متغیرهای قدیمی و جدید به عنوان اجسام تعریف شده اند، می توانند اتم یا توالی باشند. بررسی نوع نیازی نیست زیرا عملکرد با هر توالی از هر نوع داده ای کار می کند و نیازی به کتابخانه خارجی ندارد. global function replace_item( object old, object new, sequence group ) integer pos -- Code begins -- pos = find( old, group ) if pos&gt; 0 then group[pos] = new end if return group end function علاوه بر این، هیچ اشاره گری درگیر نیست و اشتراک ها به طور خودکار بررسی می شوند؛ بنابراین تابع نمی تواند به حافظه خارج از مرز دسترسی پیدا کند. دیگر نیازی به تخصیص یا تخصیص دقیق حافظه نیست و هیچ گونه احتمال نشت حافظه وجود ندارد. این خط برخی از امکانات مدیریت توالی را نشان می دهد. ی
ک دنباله ممکن است شامل مجموعه ای از هر نوع باشد، و این را می توان قطعه قطعه کرد (برای گرفتن زیرمجموعه ای از داده ها در یک توالی) و در عبارات بدون نیاز به توابع خاص به هم پیوست. group = group[1 .. pos-1] &amp; group[pos+1 .. $] عبور پارامتر. استدلال به روال همیشه با ارزش منتقل می شود. هیچ امکان عبوری از مرجع وجود ندارد. با این حال، پارامترها مجاز به تغییر محلی هستند (به عنوان مثال، در داخل فراخوان) که بسیار کارآمد اجرا می شود زیرا توالی ها دارای معنای خودکار کپی بر روی نوشتن هستند. به عبارت دیگر، هنگامی که توالی را به روال منتقل می کنید، در ابتدا فقط یک ارجاع به آن منتقل می شود، اما در مرحله معمول این پارامتر دنباله را تغییر می دهد توالی کپی می شود و روال فقط یک نسخه از نسخه اصلی را به روز می کند.
حاجی یوسف لو ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد:
گوزل دره ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد:
در دانش پروسه تصمیم گیری، که شامل روانشناسی، هوش مصنوعی و علم مدیریت می شود، درخت سریع و مقرون به صرفه (FFT یا Fast-and-frugal tree) یکی از انواع درختان طبقه بندی یا درخت تصمیم است. همانطور که در تصویر شماره 1 – در ادامه آن را با جزئیات توضیح می دهیم – درختان سریع و مقرون به صرفه، ساختار گرافیکی ساده ای هستند که در هر مرحله یک سوال میپرسد. هدف این است که یک شئ را ( در شکل 1: یک مریض که به سکته قلبی مشکوک است) در یک دسته بندی با دیدگاه تصمیم گیری طبقه بندی کنیم (در شکل 1 دو احتمال وجود داد، اینکه مریض در بخش بستری شود یا دربخش مراقبت های عروق کرونر). برخلاف درختان طبقه بندی و تصمیم گیری دیگر، مانند ’s CART، درختان سریع و مقرون به صرفه عمداً ساده تعریف شده اند، هم در ساخت و هم در اجرا آن ها و با اطلاعات کمتر و با سرعت بیشتر کار می کنند. به عنوان مثال، درخت شکل 1 فقط یک تا حداکثر سه سوال میپرسد. درختان سریع و مقرون به صرفه در سال 2003 توسط لورا مارتینیون ( ) ، ویتوش (Vitouch) ، تاکزاوا (Takezawa) و فورستر (Forster ) معرفی و مفهوم سازی شدند و خانواده ای از رهیافت های آنی ساده را در سنت و در مورد مدل های رسمی اکتش
افی به وجود آوردند. قبل از اینکه اصطلاح درختان سریع و مقرون به صرفه در سال 2003 ابداع شود ، این مدل های اکتشافی در زمینه های مختلفی مورد استفاده قرار گرفته بود بدون اینکه صریحاً مفهوم سازی یا تعریف شده باشد. در کارهایی که باید یک تصمیم دودویی یا طبقه بندی انجام شود (به عنوان مثال ، پزشک باید تصمیم بگیرد که بیمار با درد شدید قفسه سینه را به بخش مراقبت های عروق کرونر یا یک تخت پرستاری عادی اختصاص دهد) و m نشانه ( این اصطلاحاتی است که در روانشناسی برای آنچه در هوش مصنوعی feature، و در علوم مدیریت attribute نامیده می شود، استفاده می شود) ، برای تصمیم گیری در دسترس است ، FFT به شرح زیر تعریف می شود: "درخت سریع و مقرون به صرفه"، درخت تصمیم گیری است که دارای m +1 خروجی باشد، که برای هر m – 1 نشانه اول فقط یک خروجی و برای نشانه آخر دو خروجی داشته باشد. از نظر ریاضی ، درختان سریع و مقرون به صرفه را می توان به عنوان یا به عنوان مدل های خطی با وزن غیر جبرانی که توسط مارتینیون (Martignon) ، کاتسیکوپولوس (Katsikopoulos) و وویکه (Woike) در سال 2008 اثبات شده است، مشاهده کرد. خصوصیات رسمی و ساخت آنها نیز با استفاده از تئوری
تشخیص سیگنال توسط Luan ، Schooler و Gigerenzer در سال 2011 تحلیل شده است . یک درخت سریع و مقرون به صرفه چگونه کار می کند. در این بخش نحوه ساخت و استفاده از یک درخت سریع و مقرون به صرفه شرح داده شده است. مراحل ساخت. به یاد بیاورید که عناصر اساسی برای طبقه بندی باینری نشانه ها هستند که در اینجا باینری فرض می شوند. در یک درخت سریع و مقرون به صرفه ، نشانه ها سطح بندی میشوند، با یک نشانه در هر سطح درخت و یک گره خروجی در هر سطح (به جز دو گره خروجی برای آخرین نشانه در آخرین سطح درخت). هر زمان که از نشانه استفاده شود ، یک پرسش در مورد ارزش آن نشانه مطرح می شود. پاسخ ها به سوالات ممکن است بلافاصله منجر به خروج شود ، یا ممکن است به سوالات دیگری منجر شود (و در نهایت به خروج). یک ویژگی مشخص درختان سریع و مقرون به صرفه این است که ، برای هر سوال ، حداقل یک پاسخ ممکن وجود دارد که منجر به خروج می شود. در ادبیات مربوط به درختان سریع و مقرون به صرفه ، الگوریتم های مختلفی پیشنهاد شده است برای (1) مربت سازی نشانه ها و (2) تصمیم گیری در مورد اینکه کدام پاسخ احتمالی به یک سوال مربوط به نشانه، بلافاصله به یک خروجی منجر می شود.توجه
داشته باشید که اگر (1) و (2) با موفقیت انجام شود ، یک درخُت سریع و به صرفه به طور کامل ساخته و تعریف شده است. غالباً ، به منظور ساده سازی و شهودی سازی، الگوریتم ها از (1) معیارهایی ساده در مورد نشانه "خوب بودن" استفاده می کنند (به عنوان مثال ، همبستگی بین نشانه و دسته بندی ، با در نظر گرفتن هر نشانه مستقل از نشانه های دیگر) و (2) انتخاب هایی ساده در مورد خروجی ها (به عنوان مثال ، تصمیم گیری مستقل در مورد هر خروجی با دیگر خروجی ها) ، با این حال الگوریتم های پیچیده تری نیز ارائه شده است. اجرا. برای استفاده از یک درخت سریع و مقرون به صرفه ، از ریشه شروع کنید و در هر مرحله یک نشانه را بررسی کنید. در هر مرحله، یکی از نتایج احتمالی گره خروجی است که یک تصمیم گیری (یا یک عمل) را امکان پذیر می کند - در صورت رسیدن به خروج ، توقف کنید در غیر این صورت ، تا رسیدن به یک خروجی ادامه دهید. شما یک خروجی را انتخاب میکنید، توقف کنید. در غیر این صورت ، ادامه داده و همچنان سؤال هایی بپرسید تا زمانی که به یک خروجی برسید. شکل 1، یک درخت سریع و مقرون به صرفه را برای طبقه بندی یک بیمار به عنوان "خطر بالا"ی سکته قلبی که در این صورت ب
اید به "بخش مراقبت های عروق کرونر" ارسال شود یا "کم خطر" که در این صورت به یک "تخت پرستاری عادی" ارسال شود، را نشان می ده. (گرین و مهر ، 1997) . سه بیمار جان ، مری و جک را در نظر بگیرید: کارایی. در مطالعات Laskey and Martignon (2014) نشان داده شده است که درختان سریع و مقرون به صرفه با معیارهای Bayesian قابل مقایسه است. مطالعات گسترده ای در مقایسه عملکرد درختان سریع و مقرون به صرفه با الگوریتم های طبقه بندی مورد استفاده در علم آمار و یادگیری ماشین ، مانند Naive Bayes ، CART ، جنگل های تصادفی و رگرسیون لجستیک نیز، با استفاده از بیش از ده ها مجموعه داده که از دنیای واقعی بدست آمده، انجام شده است. تجزیه و تحلیل تشخیص سیگنال از درختان سریع و مقرون به صرفه. از درختان سریع و مقرون به صرفه برای انجام طبقه بندی یا تصمیم گیری باینری استفاده می شود. در روانشناسی ، پزشکی و سایر زمینه ها ، تئوری تشخیص سیگنال (یا تئوری تشخیص) نظریه کلاسیکی بوده است که براساس آن چنین وظایفی تحلیل می شود. این تئوری فرض می کند که دو دسته از رویدادها یا افراد وجود دارد (به عنوان مثال ، افرادی که دارای مشکلات قلبی هستند و بدون آن) ، که دسته ای
که به مسئله ما بیشتر مربوط میشود را به عنوان "سیگنال" در نظر میگیریم در حالی که دیگری را "نویز" مینامیم. این دو دسته در توزیعشان در مقیاس مشاهده ای که ممکن است "شواهد" بنامیم، با توزیع سیگنال دارای میانگین بالاتر، متفاوت هستند. با جمع آوری شواهد می توان دو طبقه بندی احتمالی کرد ، یعنی "سیگنال" یا "نویز". این منجر به چهار نتیجه احتمالی می شود: موفقیت (hit) (طبقه بندی به عنوان "سیگنال" در حالی که واقعاً یک سیگنال است) ، رد موفق (طبقه بندی به عنوان "نویز" وقتی که واقعاً یک نویز است) ، از دست دادن (miss) (طبقه بندی به عنوان "نویز" وقتی که در واقع یک سیگنال است) و رد غلط (وقتی در واقع یک نویز است ولی به عنوان "سیگنال" طبقه بندی شود). برای به حداکثر رساندن دقت کلی یا رساندن به حد مورد انتظار برای یک طبقه بندی ، این نظریه مطرح می کند که ما معیار طبقه بندی را باید با دقت در مقیاس شواهد انتخاب کنیم ، که بیشتر از مقدار آن معیار را "سیگنال" در نظر می گیریم و کمتر از آن را "نویز". مخصوصا ، هنگامی که هزینه خطا کردن (miss) بسیار زیاد است (به عنوان مثال ، طبقه بندی یک بیمار با مشکل قلبی به عنوان طبیعی) ، یک معیار با مقدار ک
متر از معیار اصلی به عنوان معیار "معتدل" (درسمت چپ مقیاس شواهد) باید انتخاب شود ، برای زمانی که هزینه رد غلط بسیار زیاد است (به عنوان مثال ، طبقه بندی یک فرد بی گناه به عنوان قاتل) ، یک معیار با مقدار بیشتر از معیار اصلی به عنوان معیار "محافظه کارانه" ، نتایج را بهبود میبخشد. این بدان معناست که یک تصمیم گیرنده خوب باید در اکثر شرایط دنیای واقعی به درستی مغرضانه عمل کند. این ضروری ترین و مهمترین بینش تئوری تشخیص سیگنال در مورد طبقه بندی و تصمیم گیری است. در سال 2011 ، Luan ، Schooler و Gigerenzer ویژگی های درختان سریع و مقرون به صرفه را از منظر تئوری تشخیص سیگنال تجزیه و تحلیل کردند. چندین یافته کلیدی از این تجزیه و تحلیل وجود دارد. اول ، انتخاب ساختار خروج یک درخت سریع و مقرون به صرفه با نحوه تنظیم معیار تصمیم گیری در تشخیص سیگنال مطابقت دارد. به طور خلاصه ، هرچه زودتر "خروج سیگنال" در یک درخت سریع و مقرون به صرفه ظاهر شود ، درخت معتدل تر برخورد می کند. تمایل نسبی دو درخت سریع و مقرون به صرفه با اولین خروجی مشخص می شود که در آن دو تفاوت دارد ، با یک خروجی "خروجی سیگنال" - با "s" مشخص می شود - همیشه معتدل تر ا
ز آن است که "خروجی نویز "- با " n "نشان داده شده است - را دارد (شکل 2). به عنوان مثال ، یک FFTsnnn (در اینجا دوباره s = "خروج سیگنال" ، n = "خروجی نویز") بامعتدل تر از FFTnsss است. از این اصل به عنوان "تمایل تصمیم واژگانی" درختان سریع و مقرون به صرفه یاد می شود. دوم ، یک سری شبیه سازی ها نشان می دهد که درختان سریع و مقرون به صرفه با ساختارهای مختلف خروجی منجر به نتایج متفاوت - گاهی اوقات به شدت متفاوت - از یک تصمیم می شوند ، در صورتی که پیامدهای از دست دادن و رد غلط متفاوت باشد. بنابراین ، هنگام ساخت و استفاده از یک درخت سریع و مقرون به صرفه ، باید ساختار خروجی را انتخاب کنید که به خوبی با ساختار نتیجه تصمیم گیری مطابقت داشته باشد. سوم ، حساسیت کلی یک درخت سریع و مقرون به صرفه - یعنی اینکه درخت چقدر می تواند سیگنال را از یک نویز تشخیص دهد و می تواند توسط d 'یا A' از تئوری تشخیص سیگنال اندازه گیری شود - که تحت تأثیر خواص نشانه هایی است که درخت را تشکیل می دهند ، مانند میانگین و واریانس حساسیت های نشانه ها و همبستگی ها بین نشانه ها ، اما ساختار خروجی درخت آن چنان تاثیری ندارد. و سرانجام، درخت های سریع و مقرون ب
ه صرفه، دقت و قدرت بیشتری خواهند داشت، که با الگوریتم های تصمیم گیری بسیار پیچیده تری که در تئوری تشخیص سیگنال تهیه شده است، از جمله مدل تجزیه و تحلیل ناظر ایده آل () و مدل نمونه گیری بهینه متوالی(optimal sequential sampling)، قابل مقایسه اند. در چارچوب پیش بینی های خارج از نمونه، زمانی که اندازه نمونه یادگیری نسبتاً کوچک است (به عنوان مثال ، کمتر از 80 آزمایش)، درختان سریع و مقرون به صرفه بهترین عملکرد را نسبت به سایر مدل ها دارند . پشتیبانی در رایانه. در سال 2017 ، فیلیپس (Phillips) ، نت (Neth) ، وایک (Woike) و گایسمایر (Gaissmaier) بسته R از FFTrees را که در CRAN برگزار شده (با یک برنامه همراه) معرفی کردند، که درختان سریع و مقرون به صرفه را به روشهای کاربر پسندانه ساخته، ترسیم می کند، و از لحاظ مقداری ارزیابی می کند. مثال های بیشتری از درختان سریع و مقرون به صرفه. در تعیین کردن نحوه تصمیم گیری و همچنین توصیف نحوه تصمیم گیری واقعی افراد ، کاربردهای زیادی از درختان سریع و مقرون به صرفه وجود داشته است. فراتر از رشته پزشکی ، نمونه ای از کاربردهای تجویزی آنها این است که به سربازان مستقر در افغانستان راهنمایی می
کنند که چگونه تشخیص دهند اتومبیلی که به یک ایست بازرسی نزدیک می شود توسط غیرنظامیان یا بمب گذاران انتحاری بالقوه رانده می شود . این درخت در شکل 3 نشان داده شده است. دو نمونه از کاربردهای توصیفی درختان سریع و صرفه جو در شکل 4 نشان داده شده است. درختان سمت چپ و راست به ترتیب چگونگی تصمیم گیری یک شخص در بخشیدن شخص دیگر که در تعاملات اجتماعی به ایشان توهین کرده کرده است و نحوه تصمیم گیری قضات بریتانیایی در دریافت پول به جای حبس یا به زندان انداختن مجرم، را نشان می دهند . به طور کلی ، از درختان سریع و مقرون به صرفه می توان برای کمک یا مدل سازی هرگونه فرایند تصمیم گیری باینری که شامل چندین نشانه است استفاده کرد.
گونگسبرگ () شرکت کشتی سازی نروژی است، که در سال ۱۸۱۴ تأسیس شد.
مرین ترفیک () شرکت خدمات کشتیرانی یونانی است، که در سال ۲۰۰۷ تأسیس شد. مرین ترفیک یک ارائه دهنده خدمات تجزیه و تحلیل دریایی است که اطلاعات لحظه ای در مورد حرکت کشتی ها و موقعیت فعلی کشتی ها در بنادر و لنگرگاه ها ارائه می دهد. یک پایگاه داده از اطلاعات مربوط به کشتی ها شامل جزئیاتی از جمله محل ساخت آنها به علاوه ابعاد کشتی ها، تناژ ناخالص و شماره سازمان بین المللی دریانوردی است. کاربران می توانند عکس هایی از کشتی ها ارسال کنند که سایر کاربران می توانند به آنها امتیاز دهند. سرویس پایه مرین ترفیک را می توان بدون هزینه استفاده کرد؛ عملکردهای پیشرفته تر مانند ردیابی ماهواره ای با پرداخت هزینه در دسترس هستند. این سایت ماهانه شش میلیون بازدیدکننده منحصر به فرد دارد. در آوریل ۲۰۱۵، این سرویس ۶۰۰۰۰۰ کاربر ثبت شده داشت.
خطیب اند علمی () شرکت ساخت وساز لبنانی است، که در سال ۱۹۶۴ تأسیس شد.
وی کی جی () شرکت برق استونیایی است، که در سال ۱۹۹۳ تأسیس شد.
الکترونیک دریایی () به دستگاه های الکترونیکی گفته می شود که برای استفاده در محیط های دریایی، در کشتی ها و قایق های تفریحی طراحی شده و طبقه بندی می شوند. از آنجا که حتی قطره های کوچک آب نمک دستگاه های الکترونیکی را از بین می برد، بنابراین اغلب این نوع دستگاه ها یا در برابر آب مقاوم هستند یا ضدآب می باشند.
یک کیهان شناسی ناهمگن نظریه ای فیزیکی است که بر خلاف مدل پذیرفته شده تطبیق کیهان شناختی، فرض را براین می نهد که ناهمگنی در توزیع ماده در سراسر جهان، روی نیروهای گرانشی محلی (یعنی در مقیاس کهکشانی) به اندازه ای تاثیر می گذارد که دید ما از جهان را معوج سازد. وقتی جهان آغاز شد، ماده به طور یکنواختی پراکنده شده بود اما در گذر میلیاردها سال کهکشان ها، خوشه های کهکشانی و ابرخوشه ها بوجود آمده اند که بنا بر نظریه نسبیت عام اینشتین می بایست فضازمان اطراف خود را خم کنند. مدل تطبیقی نیز این واقعیت را می پذیرد اما فرض را بر آن می گذارد که این ناهمگنی ها به اندازه ای نیستند که میانگین های گرانش در مقیاس های بزرگ رادر مشاهدات ما تحت تاثیر قرار دهد. وقتی که دو تحقیق مجزا در سالهای ۱۹۹۸و۱۹۹۹ ادعا نمودند که ابرنواخترهای با انتقال به سرخ بالا دورتر از آن هستند که محاسبات ما نشان می دهد، پیشنهاد داده شد که انبساط جهان شتابدار است و انرژی تاریک برای توضیح شتابدار بودن آن مطرح شد. از آن زمان تا کنون مفهوم انرژی تاریک مورد پذیرش عمومی قرار گرفته اما هنوز توضیحی برای آن نداریم. برخی دانمشندان نیز بر روی مدل هایی کار می کنند که نیا