Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
رویی و زیری بال برای شناسایی مجموعه های مربوطه استفاده می شود). علاوه بر این، لبه جلویی بال با گروهی از پرها به نام پوش پرهای کناری پوشیده شده است. در هر گروه از بال ها، ردیف هایی از پرها مانند کاشی های بام هم قرار می گیرند (پوش پرهای بزرگ تر با پوش پرهای میانی پوشانده می شوند، که آنها نیز به نوبه خود توسط بیرونی ترین ردیف یعنی پوش پرهای کوچکتر و غیره پوشانده می شوند).
محمد جرجندی نژاد (زادهٔ ۸ آبان ۱۳۵۹ در زاهدان) کارشناس جرایم سایبری، از اولین هکرهای ایرانی و مدیر گروه امنیتی شبگرد است او در حال حاضر ساکن فلوریدا، ایالات متحده آمریکا است. جرجندی مؤسس و گرداننده «وب آموز» است که در زمینه بررسی جرائم سایبری و کلاهبرداری اینترنتی فعال است جرجندی دارای ۶ پرونده شکایت در قوه قضاییه ایران است که توسط اشخاصی که جرائم آن ها را فاش کرده مطرح شده است. اِکس(توییترسابق)، اینستاگرام، یوتیوب و تلگرام شخصی جرجندی و وب آموز بارها تعلیق یا به صورت کامل توسط اعمال نفوذ افراد و گروه ها بسته شده است. علیرغم ۶ پرونده در قوه قضاییه، جرجندی هیچ شکایتی در آمریکا و خارج از ایران نداشته است. سوابق و فعالیت ها. جرجندی در جوانی با فعالیت های هکری و راه اندازی سایت شبگرد کار خود در مقوله فناوری اطلاعات را آغاز کرد و سپس به سمت فعالیت در حوزه امنیت سایبری و پروتکل های ایمن برای بانکداری الکترونیک گرایش پیدا کرد. در مدت زمان حضور در ایران در بانک ها و موسسات مالی فعالیت کرد و در همایش های مرتبط با امنیت در بانکداری الکترونیک به ارائه مطالب و آموزش می پرداخت. او در سال ۱۳۹۱ سایت وب آموز در حوزه آموزش مج
ازی را تأسیس کرد. بعد از مهاجرت به آمریکا در سال ۹۴ نیز به فعالیت در حوزه امنیت و جرایم سایبری ادامه داد. جرجندی در حال حاضر ساکن ایالت فلوریدا است و در سال های اخیر بر روی شکل گیری و شیوع جرائم مجازی در ایران پروژه های متعددی مانند دیده بان تلگرام و ثبت درگاه های پرداخت قمار انجام داده که نتایج آنها غالباً در شبکه های اجتماعی و بعضاً از طریق رسانه های فارسی زبان خارج از کشور منتشر شده است. جرجندی در سال ۱۳۸۹ به اتهام هک وبسایت دانشگاه آزاد اسلامی برای توهین به اکبر هاشمی رفسنجانی و همچنین به دلیل دسترسی به ایمیل های محرمانه هنگام انجام تست نفوذپذیری در صدا و سیما توسط وزارت اطلاعات دستگیر شد و چند ماه را در زندان اوین گذراند. وی پس از آزادی از زندان به عنوان مدیر کاشف (مرکز کنترل امنیت شبکه فوریت های بانکی) به استخدام بانک مرکزی درآمد. جرجندی در سال ۲۰۱۵ از ایران به آمریکا مهاجرت کرد و در آمریکا به تحصیل در رشته امنیت سایبری پرداخت و در عین حال رسانه ای را برای بررسی جرایم سایبری در ایران به نام «وب آموز» ایجاد کرد. عمدهٔ فعالیت وب آموز افشاگری افرادی ست که در فضای فین تک ایران عملکرد مشکوکی دارند. جرجندی مو
ارد متعددی از جرایم سایبری انجام شده در ایران را در رسانهٔ خود منتشر کرده است. پس از افشای تخلفات اپراتورهای تلفن همراه ایرانی در وب آموز، محمدجواد آذری جهرمی (وزیر وقت ارتباطات) به استناد آن گزارش، یک گروه تحقیقی تشکیل داد و برای دو اپراتور متخلف جریمهٔ میلیاردی تعیین کرد. آذری جهرمی در حساب توییترش هم از جرجندی بابت آن گزارش قدردانی کرد. جرجندی از اولین افرادی ست که تحقیقاتی در مورد شبکهٔ غیرقانونی قمار در ایران انجام داده و مطالب مهمی از این شبکه را فاش کرده است. اولین بار او بود که از سعدالله امیرشقاقی معروف به دکتر و پسرش فرشید معروف به مونتیگو به عنوان دو تن از سرشاخه های مافیای شرط بندی اینترنتی نام برد. در سال ۱۳۹۹ و پس از انتشار شماره تلفن و شناسه های کاربری بیش از ۴۲ میلیون کاربر ایرانی تلگرام، جرجندی شواهدی ارائه کرد که ارتباط عاملان نشت اطلاعات کاربران با حکومت جمهوری اسلامی را نشان می داد. او متوجه شد سروری که اطلاعات کاربران را ذخیره می کند توسط شخصی در دفتری در شمال غرب تهران ثبت شده و آدرس ایمیل آن شخص با ایمیل یک هکر معروف مرتبط با دولت ایران یکی است. این هکر که با عنوان ArYaIeIrAN شناخته می
شود با گروهی به نام «بچه گربه های ملوس» مرتبط است که سابقهٔ هدف قرار دادن مخالفان، دانشگاهیان، روزنامه نگاران و فعالان حقوق بشر ایرانی را دارند. جرجندی اولین شخصی بود که از «وی پی ان فروشی» فرزند انسیه خزعلی (معاون ابراهیم رئیسی) پرده برداشت. در سال ۱۴۰۱ علیرضا طباطبایی ر هاشمی (وکیل محمد جرجندی) ضمن اشاره به ثبت شکایت های متعدد قضایی از او به خاطر افشاگری هایش، از وجود «یک دستور قضایی مبنی بر حذف نام جرجندی از وب سایت های ایرانی» خبر داد. افشاگری مدارک جعلی نماینده مجلس. جرجندی در کنار فعالیتش برای مبارزه با سایت های شرط بندی و کلاهبرداری، از مدارک جعلی نمایندگان مجلس هم رونمایی کرده بود. جرجندی مدارکی را منتشر کرده بود که ۳۰۰ نفر را نشان می داد که با پرداخت پول مدارک دکترا جعلی دریافت کرده بودند. عفت شریعتی کوهبنانی یکی از نمایندگان مجلس هم از جمله کسانی بود که مدرک جعلی دکترا «دانشگاه نیویورک» را خریداری کرده بود. مبارزه با سایت های شرط بندی. محمد جرجندی مبارز اصلی سایت های شرط بندی و قمار است. او در ایران هم به بررسی کلاهبرداری ها و فیشینگ ها صورت گرفته پرداخته بود. جرجندی همواره معتقد است که درگاه شاپرک
و درگاه های بانکی کشور در خدمت سایت های قمار و شرط بندی هستند و برای آن ها کار می کنند. محمد جرجندی می گوید این PSPها مجوز نگرفته اند که بدون توجه به نوع تراکنش ها فقط به دنبال ثبت تراکنش باشند. شرکت های پشت سایت های شرط بندی در سوئد، ترکیه و آمریکا فعالیت می کنند، جرجندی می گوید چگونه پلیس فتا می گوید با این همه سایت شرط بندی برخورد کرده است، اما هیچ کسی اخراج نشده است. به گفته او این سایت های شرط بندی فقط جمعاً ممکن است ۱۵ درگاه بانکی مستقیم داشته باشند، اینکه با آن ها برخورد نمی شود احتمالاً علاقه سیستم بانکی به همکاری با این تراکش ها است. حضور رسانه ای. جرجندی در سالهای پایانی دهه ۹۰ شمسی و بعد از مهاجرت به آمریکا، به عنوان کارشناس در حوزه امنیت سایبری در رسانه های متعددی از جمله بی بی سی فارسی، ایران اینترنشنال، ، یورونیوز فارسی به بررسی موضوعات مربوط با امنیت در فضای سایبری، رمز ارزها، و نشت اطلاعات از بانک های داده در ایران پرداخته است.
تاج یک رشد گوشتی یا تیغه ای است که در بالای سر ماکیان سانان مانند بوقلمون، قرقاول و مرغ اهلی قرار دارد. تاج ها معمولاً در نرها بزرگ تر از ماده ها هستند (پرنده نر ماکیان سانان خروس نامیده می شود). چندین نوع برآمدگی گوشتی بر سر و گلوی پرندگان دانه خوار، یعنی تاج، غبغبک و لاله گوش وجود دارد که در مجموع به آن ها آویزه گوشتی caruncles گفته می شود. تاج مرغ معمولاً قرمز است (اما ممکن است در نژادهایی مانند مرغ ابریشمی یا سِبرایت، بنفش تیره باشد)، در گونه های دیگر رنگ تاج ممکن است از خاکستری روشن تا آبی تیره یا قرمز متفاوت باشد. تاج های بوقلمون می توانند از رنگ قرمز روشن تا آبی متفاوت باشند. تاج ممکن است یک شاخص قابل اعتماد برای سلامت یا قدرت باشد و برای ارزیابی جفت در برخی از گونه های طیور استفاده می شود. شکل. شکل تاج بستگی به نژاد یا گونه پرنده بسیار متفاوت است. رایج ترین شکل آنها تک تاج در خروس نژادهایی مانند لگرن است. دیگر انواع تاج ها رایج عبارتند از: شانه گل رز (مانند تاج رزی) یا شانه نخودی (مانند نژاد برهما یا آراکانا). شکل های متمایز دیگری نیز به طور انتخابی برای آنها پرورش داده شده اند، مانند «تاج کره ای سیسی
لی»، «تاج های V» (که معمولاً «شاخ شیطان» نامیده می شود) در نژاد فرانسوی اودون و سایر نژادها، «تاج بالشتکی» در نژاد چانکلتر و تاج گردویی در ماکیان مالایی. در آشپزی. تاج ها در آشپزی، اغلب در ترکیب با غبغبک یا کلیه مرغ استفاده می شوند. تاج قبلاً در غذاهای فرانسوی به عنوان تزئین استفاده می شد. آنها همچنین برای آماده سازی سالپیکون سروشده در ولووان، پروفیترول، و غیره مورد استفاده قرار گرفت که در آن اغلب با دیگر مواد تشکیل دهنده لوکس مانند تروفل یا کرکونوسه در سس خامه ترکیب شدند. در غذاهای ایتالیایی، تاج یک عنصر مهم در سس معروف به نام "سیبرو،" که همچنین شامل مرغ کبد، غبغبک و تخم مرغ گذاشته نشده هستند. از آن به عنوان سس برای تالیاتله و در حلقه سیب زمینی ریکوتا قالب گیری شده "تارت" استفاده می شود. تاج ها با کمی جوشاندن و پوست کندن آماده می شوند و سپس در بویلون پخته می شوند. پس از آماده سازی، آنها مایل به خاکستری می شوند. تاج خروس ها اغلب در غذاهای چینی دیم سام سرو می شود. دیگر کاربردها. به دلیل رنگ روشن و شکل متمایزش، «تاج خروس» گیاهان مختلفی را نیز توصیف می کند، از جمله گل تاج خروس، علف هرز، اسپرس، خشخاش وحشی، سنبل ب
اتلاقی، "بنفشه سگ دندان" و "فردوسی". کلاه تلخک و غیره.
همکاران سیستم شرکت ارائه دهندهٔ راهکارهای نرم افزاری بخش خصوصی در ایران است. این شرکت در زمینه تولید و ارائه راهکارهای نرم افزاری برای کسب وکارهای بزرگ و متوسط (ERP)در صنایع تولیدی، موسسات خدماتی و بازرگانی، سازمان های دولتی فعالیت می کند. همکاران سیستم اولین راهکار ERP بر بستر رایانش ابری در ایران را عرضه کرده است. ورود به بورس. با موافقت هیئت پذیرش اوراق بهادار در جلسه مورخ ششم مهرماه ۱۳۹۵ با پذیرش سهام شرکت همکاران سیستم در بورس اوراق بهادار تهران، به عنوان پانصد و چهارمین شرکت پذیرفته شده در بورس، از تاریخ هشتم آبان ۱۳۹۵ نام این شرکت در بخش «رایانه و فعالیت های مربوط به آن»، گروه و طبقه «مشاوره مربوط به نرم افزار و عرضه نرم افزار» با کد صنعت «۷۲۲۰۰۷» و نماد «سیستمSYSTEM» در فهرست نرخ های بازار دوم بورس اوراق بهادار تهران درج شده است. تاریخچه. همکاران سیستم در سال ۱۳۶۶، با ۱۲۰ هزار تومان سرمایه کار خود را آغاز کرد و در سال ۱۳۶۸ رسماً ثبت شد. همکاران سیستم خود را نخستین شرکت نرم افزاری ایران معرفی می کند که در سال ۱۳۷۶ سیستم های تحت ویندوز را با توجه به تحولات فناوری و نیاز مشتریان، به شکل سیستمی یکپارچه به
بازار عرضه کرده است. همکاران سیستم با ارائه سه محصول جدید شامل راهکاران با ویژگی تحت وب بودن و فرایند محوری برای کسب و کارهای بزرگ، سپیدار همکاران سیستم ویژه کسب و کارهای کوچک و دشت ویژه فروشگاه ها و اصناف، خدمات خود را توسعه داده است. موسسه پژوهش و آموزش همکاران سیستم. موسسه پژوهش و آموزش همکاران سیستم یک زیرمجموعه از شرکت همکاران سیستم است که در زمینه آموزش و ارتقای مهارت های تخصصی فعال می باشد. این موسسه در سال 1381 با هدف ارائه خدمات آموزشی به کارشناسان و مشتریان شرکت همکاران سیستم تاسیس شد و در طول سالیان فعالیت خود، دامنه فعالیت خود را به عموم مردم نیز گسترش داده است. فعالیت های موسسه پژوهش و آموزش همکاران سیستم: مزایای دوره های آموزشی موسسه پژوهش و آموزش همکاران سیستم: مخاطبان موسسه پژوهش و آموزش همکاران سیستم: آیا نرم افزارهای همکاران سیستم برای کسب وکارهای کوچک و متوسط مناسب است؟. نرم افزار اصلی همکاران سیستم که با نام راهکاران شناخته می شود، برای شرکت های بزرگ مانند بهنوش ایران و شرکت نفت ایرانول طراحی شده است. واضح است که هزینه و پیچیدگی نرم افزار راهکاران برای کسب وکارهای کوچک و متوسط مناسب نیست.
از این رو، شرکت همکاران سیستم نرم افزار سپیدار را معرفی کرد تا در عین حال که امکانات مورد نیاز SME ها را در اختیار آن ها قرار می دهد، با هزینه قابل قبولی توسط آن ها تهیه شود. شبکه نمایندگی شرکت سپیدار سیستم که مسئولیت فروش و نصب این نرم افزار را برای کاربران بر عهده دارد، امکان دریافت مشاوره و دموی رایگان پیش از خرید نرم افزار سپیدار را نیز به وجود آورده است. به باور مدیران همکاران سیستم، شبکه نمایندگی گسترده سپیدار سیستم، یکی از دلایل اصلی موفقیت این نرم افزار در جذب بیشترین تعداد کاربر نسبت به سایر نرم افزارهای مالی و حسابداری موجود در بازار ایران است.
رتبه های نه یا نه فیلمی محصول سال ۲۰۰۷ و به کارگردانی جان اوگست است. در این فیلم بازیگرانی همچون رایان رینولدز، هوپ دیویس، ملیسا مک کارتی، ال فانینگ، دیوید دنمان و اکتاویا اسپنسر ایفای نقش کرده اند.
تحلیل لایه ای علت ها یا تحلیل لایه ای علّی یا «CLA» از تکنیک های آینده پژوهانه ای است که در برنامه ریزی استراتژیک و آینده پژوهی برای شکل دهی مؤثرتر آینده استفاده می شود. پیشگام این تکنیک، سهیل عنایت الله، پژوهشگر پاکستانی - استرالیایی آینده پژوهی است. نظریه. تحلیل لایه ای علت ها با شناسایی سطوح مختلف و تلاش برای ایجاد تغییرات هماهنگ در همه سطوح برای ایجاد آینده منسجم جدیدی فعالیت می کند. مقاله اصلی عنایت الله و همچنین سخنرانی TEDx او چهار سطح را مشخص می کند: تاریخچه پژوهش. تحلیل لایه ای علت ها (CLA) نخستین بار به عنوان یک تکنیک آینده پژوهی توسط سهیل عنایت الله در مقاله ای در سال ۱۹۹۸ برای "آینده" ارائه شد که به طور گسترده مورد استناد قرار گرفت. بعدها، عنایت الله CLA را ویرایش کرد و نظر شماری از خوانندگان آینده پژوهی را در فصل هایی نوشت که تجربه خود با CLA را توصیف می کردند. کار عنایت الله در مورد CLA در کتابی توسط خوزه دبلیو راموس در سال ۲۰۰۳ مورد بررسی قرار گرفت. در سال ۲۰۰۸ کریس ریدی در مقاله ای، شباهت ها، تفاوت ها و ترکیبات احتمالی CLA و و نظریه انتگرال کن ویلبر را بررسی کرد. در سال ۲۰۱۰ گری پی. همپسون در
مقاله ای، رابطه آینده پژوهانه انتگرال و CLA را بیشتر مورد بررسی قرار داد و همچنین نقد ریچارد اسلاتر از CLA را بررسی کرد. سهیل عنایت الله و ایوانا میلویه یچ در سال ۲۰۱۵ به روز رسانی CLA را منتشر کردند. با نویسندگان مختلف، موضوعاتی همانند:
هوش مصنوعی در اصطلاح مدرن به طور کلی به سیستم های کامپیوتری اطلاق می شود که عملکردهای شناختی انسان را تقلید می کنند. این شامل یادگیری مستقل و حل مسئله است . در حالی که این نوع هوش جامع مصنوعی هنوز به دست نیامده است، اکثر پروژه های هوش مصنوعی معاصر در حال حاضر به عنوان انواع الگوریتم های یادگیری ماشینی بهتر شناخته می شوند که می توانند با داده های موجود برای درک، طبقه بندی و تطبیق مجموعه هایی از داده ها بدون نیاز به برنامه نویسی صریح ادغام شوند. سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند الگوها، روندها و ناکارآمدی ها را کشف کنند و نتایج آینده را بر اساس روندهای قبلی پیش بینی کنند، که در نهایت تصمیم گیری آگاهانه را ممکن می سازد. به این ترتیب، آنها به طور بالقوه برای بسیاری از صنایع، به ویژه صنایع سنگین، سودمند هستند. در حالی که کاربرد هوش مصنوعی در صنایع سنگین هنوز در مراحل اولیه خود است، برنامه های کاربردی احتمالاً شامل بهینه سازی مدیریت دارایی، عملکرد عملیاتی و همچنین شناسایی کارایی و کاهش زمان خرابی می شود. مزایای بالقوه. ماشین های مبتنی بر هوش مصنوعی فرآیند تولید آسان تر را به همراه مزایای بسیاری در هر مرحله جد
ید از پیشرفت تضمین می کنند. فناوری پتانسیل جدیدی برای خودکارسازی وظایف ایجاد می کند و در عین حال هوش تعامل انسان و ماشین را افزایش می دهد. برخی از مزایای هوش مصنوعی عبارتند از: خودکارسازی هدایت شده، تولید 24 ساعته، محیط های عملیاتی امن تر و کاهش هزینه های عملیاتی. خودکارسازی هدایت شده. هوش مصنوعی و ربات ها می توانند اقدامات را به طور مکرر و بدون هیچ خطایی انجام دهند و با ساخت راه حل های خودکار، مدل های تولید شایسته تری طراحی کنند. آنها همچنین قادر به حذف خطاهای انسانی و ارائه سطوح بالاتری از تضمین کیفیت به تنهایی هستند. تولید 24 ساعته. در حالی که انسان ها باید به صورت شیفتی کار کنند تا خواب و زمان غذا را در نظر بگیرند، ربات ها می توانند خط تولید را به طور مداوم در حال کار نگه دارند. کسب وکارها می توانند قابلیت های تولید خود را گسترش دهند و به دلیل افزایش تولید از این عملکرد کاری شبانه روزی، به تقاضاهای بالاتر برای محصولات مشتریان جهانی پاسخ دهند. محیط عملیاتی امن تر. هوش مصنوعی بیشتر به این معنی است که کارگران انسانی کمتری کارهای خطرناک و سخت را انجام دهند. از نظر منطقی، با تعداد کمتری از انسان ها و بیشتر ربا
ت هایی که فعالیت های مرتبط با خطر را انجام می دهند، تعداد حوادث محل کار باید به طور چشمگیری کاهش یابد. همچنین فرصت عالی ای برای اکتشاف فراهم می کند زیرا شرکت ها مجبور نیستند جان انسان ها را به خطر بیندازند. هزینه های عملیاتی فشرده. با در دست گرفتن فعالیت های روزانه توسط هوش مصنوعی، یک کسب و کار هزینه های عملیاتی بسیار کمتری خواهد داشت. به جای استخدام انسان برای کار در هر شیفت، آنها به سادگی می توانند روی هوش مصنوعی سرمایه گذاری کنند. تنها هزینه متحمل شده مربوط به تعمیر و نگهداری پس از خرید و راه اندازی ماشین آلات خواهد بود. اثرات زیست محیطی. خودروهای خودران به طور بالقوه برای محیط زیست مفید هستند. آنها می توانند برای پیمایش کارآمدترین مسیر و کاهش زمان بیکاری برنامه ریزی شوند که می تواند منجر به مصرف سوخت فسیلی و انتشار گازهای گلخانه ای (GHG) کمتر شود. همین امر را می توان در مورد ماشین آلات سنگین مورد استفاده در صنایع سنگین نیز گفت. هوش مصنوعی می تواند با دقت دنباله ای از رویه ها را به طور مکرر دنبال کند، در حالی که انسان ها مستعد خطاهای گاه به گاه هستند. مزایای اضافی هوش مصنوعی. هوش مصنوعی و اتوماسیون صنعتی د
ر طول سال ها پیشرفت قابل توجهی داشته اند. بسیاری از تکنیک ها و نوآوری های جدید مانند پیشرفت در حسگرها و افزایش قابلیت های محاسباتی تکامل یافتهاست. هوش مصنوعی به ماشین ها در جمع آوری و استخراج داده ها، شناسایی الگوها ، سازگاری با روندهای جدید از طریق هوش ماشینی، یادگیری و تشخیص گفتار کمک می کند. همچنین به اتخاذ تصمیمات سریع مبتنی بر داده، پیشبرد اثربخشی فرآیند، به حداقل رساندن هزینه های عملیاتی، تسهیل توسعه محصول و امکان مقیاس پذیری گسترده کمک می کند. معایب بالقوه. هزینه بالا. اگرچه هزینه در چند سال گذشته در حال کاهش بوده است، اما هزینه های توسعه فردی هنوز می تواند تا سیصد هزاردلار برای هوش مصنوعی پایه باشد. کسب وکارهای کوچک با سرمایه کم ممکن است در ایجاد وجوه لازم برای استفاده از هوش مصنوعی مشکل داشته باشند. برای شرکت های بزرگ تر، بسته به میزان مشارکت هوش مصنوعی در این فرآیند، قیمت هوش مصنوعی ممکن است بالاتر باشد. به دلیل هزینه های بالاتر، امکان سنجی استفاده از هوش مصنوعی برای بسیاری از شرکت ها به چالش تبدیل می شود. با این وجود، هزینه استفاده از هوش مصنوعی می تواند برای شرکت ها با ظهور نرم افزار هوش مصنوعی مت
ن باز ارزان تر باشد. کاهش فرصت های شغلی. فرصت های شغلی با ظهور هوش مصنوعی رشد خواهند کرد. با این حال، ممکن است برخی از مشاغل از بین بروند زیرا هوش مصنوعی جایگزین آنها خواهد شد. هر شغلی که شامل کارهای تکراری باشد در خطر جایگزینی است. در سال 2017، گارتنر پیش بینی کرد که پانصدهزار شغل به دلیل هوش مصنوعی ایجاد می شود، اما همچنین پیش بینی کرد که تا نهصد هزار شغل به دلیل آن از بین می رود. این ارقام تنها برای مشاغل ایالات متحده صادق است. تصمیم گیری مبتنی بر هوش مصنوعی. هوش مصنوعی فقط به اندازه افرادی که مسئول برنامه نویسی اولیه آن هستند باهوش است. در سال 2014، یک موقعیت تیراندازی فعال باعث شد تا مردم با اوبر تماس بگیرند تا از تیراندازی و منطقه اطراف آن فرار کنند. الگوریتم مورد استفاده اوبر به جای تشخیص این وضعیت به عنوان یک وضعیت خطرناک، شاهد افزایش تقاضا و افزایش قیمت بود. این نوع شرایط می تواند در صنایع سنگین خطرناک باشد، جایی که یک اشتباه می تواند به قیمت جان انسان ها یا آسیب وارد شود. اثرات زیست محیطی. تنها 20 درصد از زباله های الکترونیکی در سال 2016 بازیافت شد، علیرغم اینکه 67 کشور قوانین مربوط به زباله های الک
ترونیکی را تصویب کردند. زباله های الکترونیکی انتظار می رود در سال 2021 به 52.2 میلیون تن برسند. ساخت دستگاه های دیجیتال و سایر لوازم الکترونیکی با توسعه هوش مصنوعی همراه اند که می توانند به محیط زیست آسیب برسانند. در سپتامبر 2015، شرکت خودروسازی آلمانی فولکس واگن شاهد یک رسوایی بین المللی بود. نرم افزار موجود در خودروها هنگام انجام آزمایش نمونه، کنترل انتشار گازهای اکسید نیتروژن (گازهای NOx ) را به اشتباه فعال کرد. هنگامی که خودروها در جاده بودند، کنترل های آلایندگی غیرفعال شد و انتشار NOx تا 40 برابر افزایش یافت. گازهای NOx مضر هستند زیرا باعث مشکلات سلامتی قابل توجهی از جمله مشکلات تنفسی و آسم می شوند. اغلب مطالعات نشان داده است که انتشار گازهای گلخانه ای اضافی می تواند باعث بیش از 1200 مرگ زودرس در اروپا شود و منجر به کاهش بهره وری به ارزش 2.4 میلیون دلار شود. هوش مصنوعی آموزش دیده برای عمل بر روی متغیرهای محیطی ممکن است الگوریتم های اشتباهی داشته باشد که می تواند منجر به اثرات بالقوه منفی بر روی محیط شود. الگوریتم هایی که بر روی داده های سوگیری شده آموزش داده شده اند، نتایج مغرضانه ای تولید خواهند کرد. سی
ستم پشتیبانی تصمیم قضایی COMPAS یکی از این نمونه ها از داده های جانبدارانه است که نتایج ناعادلانه تولید می کند. وقتی ماشین ها توانایی یادگیری و تصمیم گیری را توسعه می دهند که توسط برنامه نویس کدگذاری نشده است، ردیابی و دیدن اشتباهات دشوار است. به این ترتیب، مدیریت و بررسی فرآیندهای مبتنی بر هوش مصنوعی ضروری است. اثرات هوش مصنوعی در صنعت تولید. Landing.ai، استارت آپی که توسط Andrew Ng تشکیل شد، ابزارهای بینایی ماشینی را توسعه داد که عیوب میکروسکوپی محصولات را با وضوح بسیار فراتر از دید انسان تشخیص می دهند. ابزارهای بینایی ماشین از یک الگوریتم یادگیری ماشینی استفاده می کنندکه روی حجم های کوچکی از تصاویر نمونه آزمایش شده است. کامپیوتر نه تنها خطاها را می بیند بلکه اطلاعات را پردازش می کند و از آنچه مشاهده می کند یاد می گیرد. در سال 2014، چین ، ژاپن ، ایالات متحده ، جمهوری کره و آلمان با همدیگر 70 درصد از کل حجم فروش روبات ها را به خود اختصاص دادند. در صنعت خودروسازی، بخشی با درجه بالایی از خودکارسازی، ژاپن با 1414 در هر ده هزار کارمند دارای بالاترین تراکم ربات های صنعتی در جهان است. طراحی مولد فرآیند جدیدی است ک
ه از هوش مصنوعی به وجود آمده است. طراحان یا مهندسان اهداف طراحی (و همچنین پارامترهای مواد، روش های ساخت و محدودیت های هزینه) را در نرم افزار طراحی مولد مشخص می کنند. این نرم افزار همه جایگشت های بالقوه را برای یک راه حل عملی بررسی می کند و جایگزین های طراحی را تولید می کند. این نرم افزار همچنین از یادگیری ماشین برای آزمایش و یادگیری از هر تکرار استفاده می کند تا آزمایش کند که کدام تکرار کار می کند و کدام تکرار ناموفق است. گفته می شود که به طور موثر پنجاه هزار کامپیوتر [در فضای ابری] را برای یک ساعت اجاره می کنند. هوش مصنوعی به تدریج در دنیای مدرن به طور گسترده پذیرفته شده است. دستیارهای شخصی هوش مصنوعی، مانند سیری یا الکسا ، از سال 2003 برای مقاصد نظامی وجود داشته اند.
روزهای جهانی را مجمع عمومی سازمان ملل متحد برای نشان دادن جنبه های مهم زندگی و تاریخ بشر تعیین می کند. هر روز بین المللی به بسیاری از سازمان دهندگان فرصتی برای سازماندهی فعالیت های مرتبط با موضوع روز ارائه می دهد. سازمان ها و دفاتر سازمان ملل متحد و مهم تر از همه، دولت ها، جامعه مدنی، بخش های دولتی و خصوصی، مدارس، دانشگاه ها و به طور کلی تر شهروندان، یک روز بین المللی را سکوی پرشی برای اقدامات آگاهی بخش می سازند. آژانس های تخصصی سازمان ملل از جمله یونسکو نیز می توانند روز جهانی را اعلام کنند. در این صورت، اعلام روزهای بین المللی تنها به نهادهای حاکمیتی و مقررات داخلی آنها بستگی دارد. بدین ترتیب یونسکو روزهای بین المللی سازمان ملل متحد مرتبط با حوزه های صلاحیت خود را، علاوه بر سایر روزهای جهانی که توسط نهادهای حاکمیتی سازمان یا سایر نهادها اعلام شده است، جشن می گیرد. گاه شمار یونسکو شامل روزها، سال ها و دهه هایی می شود که مصوب مجمع عمومی سازمان ملل و یونسکو به عنوان سازمان برگزارکننده ان است. سال ها. سال های بین المللی مصوب مجمع عمومی سازمان ملل که یونسکو به عنوان سازمان برگزارکننده ان بوده است. دهه ها. دهه ها
ی بین المللی مصوب مجمع عمومی سازمان ملل که یونسکو به عنوان سازمان برگزارکننده ان بوده است.
می سی سی پی گریند فیلمی محصول سال ۲۰۱۵ و به کارگردانی آنا بودن و رایان فلک است. در این فیلم بازیگرانی همچون رایان رینولدز، بن مندلسون، سیه نا میلر، آنالی تیپتن، الفری وودارد، رابین ویگرت، ایندیگو و جیمز توباک ایفای نقش کرده اند.
شهر یادگیرنده شهری است که سیاست ها و شیوه هایی را توسعه می دهد که از طریق آموزش، پیشرفت و توسعه پایدار را در مدیریت شهری تقویت می کند. به ویژه وقتی دولت های محلی، جوامع اجتماعی را برای مشارکت در اجرای استراتژی ها و برنامه های یادگیری مادام العمر توانمند می کنند. شهر یادگیرنده، با ترویج یادگیری مادام العمر برای همه ، توسعه ی پایدار را ،از طریق توانمندسازی فردی و اجتماعی ، توسعه و رفاه اقتصادی متناسب با ظرفیت های فرهنگی محلی را ، ممکن و قابل اجرا میکند. شهرهای یادگیرنده در تمام مراحل توسعه می توانند از اشتراک ایده ها با شهرهای دیگر سود زیادی ببرند، زیرا راه حل هایی برای مسائلی که با توسعه یک شهر یادگیری پیش می آیند ممکن است در شهرهای دیگر وجود داشته باشد. یونسکو شهر یادگیرنده را شهری تعریف می کند که: منابع خود را در هر بخش برای ترویج یادگیری شمول گرا از آموزش ابتدایی تا عالی بسیج می کند؛ یادگیری را در خانواده ها و جوامع احیا می کند؛ یادگیری را برای و در محل کار تسهیل می کند؛ استفاده از فن آوری های پیشرفته یادگیری را گسترش می دهد؛ کیفیت و تعالی در یادگیری را افزایش می دهد؛ و فرهنگ یادگیری را در طول زندگی پرورش م
ی دهد. شهرهایی که این کارها را انجام می دهند، توانمندی فردی و شمول اجتماعی، توسعه اقتصادی و شکوفایی فرهنگی و توسعه پایدار را تقویت می کنند. شبکه جهانی شهرهای یادگیرنده ؛. شبکه جهانی شهرهای یادگیرنده یونسکو به صورت کوتاه نوشت (GNLC) یک شبکه بین المللی است که الهام بخش بودن، دانش دانستن و بهترین عملکردها را ارائه می دهد. این برنامه توسط مؤسسه یادگیری مادام العمر یونسکو (UIL) هماهنگ شده است. شبکه جهانی شهرهای یادگیرنده یونسکو در حال حاضر ۲۲۹ شهر فعال از ۵۵ کشور جهان دارد. این شبکه از شهرهای عضو خود در موارد زیر پشتیبانی می کند: مفهوم. یونسکو شهر یادگیرنده را شهری تعریف می کند که: چرایی. یادگیری مادام العمر پایه و اساس صحیحی برای توسعه پایدار اجتماعی، اقتصادی و زیست محیطی ایجاد می کند. ایده یادگیری در طول زندگی در همه فرهنگ ها ریشه دارد. با این حال، این امر در جهانی که به سرعت در حال تغییر است و هنجارهای اجتماعی، اقتصادی و سیاسی به طور مداوم در حال بازتعریف هستند، به طور فزاینده ای اهمیت پیدا کرده است. یادگیری مادام العمر و جامعه یادگیرنده، نقش مهمی در توانمندسازی شهروندان و ایجاد گذار به جوامع پایدار دارند. امرو
زه بیش از نیمی از جمعیت جهان – ۳٫۵ میلیارد نفر – در شهرها زندگی می کنند. قریب به ۱۰ سال آینده، این جمعیت به ۵ میلیارد نفر افزایش می یابد. شهر یادگیرنده، افراد را در هر رده سنی، قادر می سازد تا از آموزش جامع و عادلانه با کیفیت و فرصت های یادگیری مادام العمر در زمینه های مختلف اجتماعی، اقتصادی و فرهنگی بهره مند شوند. جوایز. این جایزه به منظور شناخت و تقویت اقدامات مؤثر و خوبی که در راستای عدالت آموزشی ویادگیری مادام العمر، در سطح محلی انجام گرفته است، تبیین شده است. این جایزه در سطح پنج منطقه جغرافیایی یونسکو اجرا می شود. ۲۰۱۹. اگرچه همه شهرهای عضو سیاست ها و شیوه های یادگیری مادام العمر برجسته ای را توسعه داده اند، ۱۰ شهر در سال ۲۰۱۹ به دلیل مشارکت شان در توسعه یادگیری مادام العمر در آستانه چهارمین کنفرانس بین المللی شهرهای یادگیرنده شناخته شده اند. فهرست کامل. ایران. شهرهای یادگیرنده در ایران:
فهرست خزندگان ایران در پنج راسته لاک پشت ها، کروکودیل سانان، سوسمارها، کرم سوسمارها و مارها تاکنون ۲۲۵ گونه مورد شناسایی قرار گرفته است اما اطلاعات مفید و قابل دسترس در مورد این جانوران در ایران بسیار اندک است. کمبود مطالعات جامع و عمیق در مورد بیولوژی و حفاظت این جانوران از یک طرف و جمعیت رو به زوال با توجه به تخریب زیستگاه های آنها در سال های اخیر موجب نگرانی نسبتاً زیادی در مورد تعدادی از گونه های ارزشمند خزنده کشورمان گشته است، شکار و صید بی رویه صدها و هزاران مار سمی، بسیاری از گونه های مار سمی از جمله افعی شاخدار و افعی دماوندی را در معرض خطر انقراض قرار داده است. خشکسالی های چند ساله در استان سیستان و بلوچستان که زیستگاه تنها گونه تمساح تالابی ایران می باشد، نگرانی را در مودر کاهش جمعیت این گونه به وجود آورده است.