Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
هم در نجوم اوایل قرن هفدهم تبدیل کرد. موقعیت. به محض ظهور «ستاره جدید»، کپلر شروع به ثبت مشاهدات خود کرد، فاصله زاویه ای آن از ستاره های شناخته شده مانند σ Sagittarii، η Ophiuchi، α Ophiuchi، ζ Ophiuchi، α Aquilae و α Scorpii را اندازه گیری کرد. با یک خطای معمولی کمتر از یک دقیقه قوس، قابل توجه برای مشاهدات انجام شده با چشم غیر مسلح بود، کپلر ثابت کرد که هیچ این ستاره جدید حرکت قابل توجهی ندارد. انحراف کم ابرنواختر نسبت به عرض جغرافیایی که کپلر از (پراگ، حدود ۵۰ درجه شمالی) مشاهده می کرد، به احتمال زیاد ناشی از انکسار جو بوده است، و بیشتر اشتباهات کپلر را توضیح می دهد. با این حال این حدس به دشواری ثابت می شود، زیرا کپلر در کتابش هیچ نشانی از زمان یا شرایط جوی مشاهدات خود نداده است. کپلر همچنین از اندازه گیری های انجام شده توسط دیوید فابریسیوس در اوستیل، که با اندازه گیری های او موافقت کرده است، یاد می کند. (آنها به قدری دقیق بودند که در سال ۱۹۴۳ به والتر Baade اجازه دادند تا بقایای ابرنواختر، SNR G4.5 + 6.8 را پیدا کند). اندازه گیری های کپلر به او اجازه می داد اطمینان حاصل کند که «ستاره جدید» اختلاف منظری نشا
ن نمی دهد؛ بنابراین، همان طور که ابرنواختر ۳۲ سال قبل (SN 1572) توسط تیکو براهه مشاهده شد، آموزه ارسطویی مبنی بر ثابت بودن ستاره های دور در آسمان ، باید نادرست باشد. انحنای نور. کپلر همچنین به اندازه گیری های خود دربارهٔ میزان روشنایی این جسم اشاره کرد و آن را با مشتری، زهره، مریخ و چندین ستاره نزدیک مقایسه کرد. این موارد به اندازه کافی دقیق بودند و در طول یک سال تمدید شدند و اجازه دادند منحنی نور ابرنواختر بازسازی شود.
مِدجای (همچنین "مَدجای"، "مجای ّ"و "مازوی،" مصری "mḏꜣ.j" ، یک nisba از "mḏꜣ)" یک نام گمشده است که در بسیاری از زبان های آفروآسیایی به کار رفته است و ابتدا به یکی از کوچ نشینان نوبیا اشاره داشت اما بعدها اصطلاحی عمومی شد برای مأموران انتظامی بیابانگرد. ریشه ها. در باستان شناسی، فرهنگ گِرد گور عموماً مدجای ها را در بر می گیرد. این فرهنگ به خاطر داشتن گورهای دایره شکل در نوبیای سفلی و مصر علیا، بدین نام شناخته می شود و مربوط به اواخر پادشاهی میانه و دوره میانه ی دوم (۱۸۰۰-۱۵۵۰ قبل از میلاد) می باشد. ظهور ناگهانی این گورها در دره نیل نشان می دهد که احتمالاً جمعیتی مهاجر بوده اند. همچنین وجود پوسته های نِریتا در بسیاری از آن ها نشان می دهد که سرنشینان آنها از صحرای شرقی، بین نیل و دریای سرخ بدانجا رهسپار شدند. دیگر چیزی که مکرراً در این گورها یافت شده، جمجمه های نقاشی شده ی حیوانات مختلف شاخدار است، که یا به صورت دایره شکل در اطراف گودال دفن شده و یا در گودال هایی جداگانه قرار دارند. اولین اشاره به مدجای ها در سوابق مکتوب، به پادشاهی کهن بازمی گردد. خودزندگینامه ی وِنی آن ها را میان سایر اقوام معرفی می کند. همچنین
اشاره می کند که در آن زمان یک ژنرال تحت فرمان پپی یکم (۲۳۳۲–۲۲۸۷ قبل از میلاد) بر آن ها حکومت می کرد. در این زمان اصطلاح مدجای به افرادی از سرزمین مدجا گفته می شد، منطقه ای که تصور می شود جایی در شرق مروارید دوم نیل (یکی از شخصیت های باستانی که مصریان به نیل داده بودند و امروز در سودان قرار دارد) در نوبیا واقع شده باشد. فرمانی از دربار پپی اول یافت شده که در آن از مقامات مختلفی یاد شده، از جمله ناظران مدجا، ایرت جت و ساتجو، که نشان می دهد مدجا حداقل تا حدی تحت سلطه دولت مصر بوده است. از زمان آلن گاردینر، روایت رایج این است که مدجای ها یک گروه قومی خاص هستند. ولی کارهای اخیر نشان می دهد که این اصطلاح در ابتدا مصداق مصر بوده، و کسانی که به عنوان مدجای شناخته می شوند ممکن است خودشان را از یک قوم واحد نمی دانستند و قطعاً یک کشور واحد نبوده اند. گزارش های نوشته شده از پادشاهی میانه مانند سمنا دسپچز، مدجای را به عنوان مردم عشایر صحرا توصیف می کنند. منابع مصری در تمایز بین مردم نِهِسی به طور کلی و مدجای تا بخش دوم پادشاهی میانه ناسازگار هستند. سنوسرت سوم، حکمی داد که طبق آن مردم نهسی در شمال سِمنا (۱۵ کیلومتری وادی
حلفا) از مهاجرت منع شدند. در این هنگام بالاخره دولت شروع به تمایز میان مدجای ها و نهسی ها کرد. لیزکا این فرضیه را مطرح می کند که ممکن است انگیزه ای برای مردم ایجاد کند که شاید این خود انگیزه ای بوده که مدجای ها را به عنوان یک قوم شناسانده است. آن ها همچنین بعضی اوقات به عنوان سرباز استخدام می شدند. در طول دوره دوم میانی، آن ها حتی در نبرد میان کاموسه علیه هیکسوس ها شرکت داشتند و در تبدیل مصر به یک نیروی نظامی نقش داشتند. نیروی انتظامی. در سلسله ی هجدهم در پادشاهی جدید، نام مدجای به نیروهای پلیس شبه نظامی زبده تعلق گرفت. دیگر این اصطلاح به یک گروه قومی گفته نمی شد و با گذشت زمان معنای جدیدی به خود گرفت و با پلیس به طور کلی مترادف شد. مدجای ها، به عنوان یک نیروی زبده، اغلب برای محافظت از مناطق باارزش، به ویژه مناطق مورد علاقه ی فرعون ها مانند پایتخت، گورستان های سلطنتی و مرزهای مصر استفاده می شد. اگرچه آن ها بیشتر به خاطر محافظت از کاخ ها و مقبره های سلطنتی در تبس و مناطق اطراف شهرت دارند، اما از مدجای ها در سراسر مصر سفلی و علیا استفاده می شده است و هر منطقه کاپیتان های خاص خود را داشت. رؤسای مدجای توسط پادشا
هی جدید نیز شناخته شده اند اما این عنوان بیشتر به کسی گفته می شود که سازنده ساختمان و تولید کننده مصالح ساختمانی باشد. در ابتدا، این گروه فقط از نژاد مدجای و افراد تبار آن گروه قبیله ای باستان تشکیل شده بود اما با گذشت زمان بیشتر مصری ها شغل خود را تغییر دادند. مدارک نشان می دهد که سران و سرداران مختلف مدجای نام مصری داشتند و به صورت آن ها تصویر می شدند. دلیل به وقوع پیوستن این تغییرات مشخص نیست، اما فرض بر این است که به دلیل زبدگی مدجای ها، مصری ها تصمیم گرفته اند به آنها بپیوندند. مرگ. پس از دودمان بیستم، اصطلاح مدجای دیگر در مکتوبات مصری یافت نمی شود. معلوم نیست که آیا مدجای به عنوان یک حرفه از بین رفته است، و یا نام نیروهای انتظامی تغییر کرده است. با این حال، حدس و گمان هایی وجود دارد که ممکن است گروهی از مردم به که به نام مِدِد معرفی شدند و در طول قرن های چهارم و پنجم قبل از میلاد علیه پادشاهی کوش جنگیده اند، همان مدجای ها بوده باشند. در فرهنگ عامه. در فیلم "مومیایی" (۱۹۳۲)، از مدجای ها به عنوان محافظان شخصی فرعون ستی یکم در مصر باستان نام برده می شود. آن ها همچنین در بازسازی فیلم "مومیایی" (۱۹۹۹) و دنبا
له اش "بازگشت مومیایی" (۲۰۰۱) حضور دارند. در سال ۲۰۱۷، بازی ویدیویی "اساسینز کرید: ریشه ها"، "بایِک"، قهرمانِ اصلیِ و آخرین مدجای معرفی می شود. او در طول قرن اول قبل از میلاد، در مصر به عنوان کلانتر عمل می کند.
توانکو عبدالرحمان ابن المرحوم توانکو محمد (به جاوی: ) (زاده ۲۴ اوت ۱۸۹۵ – درگذشته ۱ آوریل ۱۹۶۰) اولین یانگ دی پرتوان آگونگ فدراسیون مالایا، هشتمین یانگ دی پرتوان بسار سری منانتی و دومین یانگ دی پرتوان بسار نگاری سمبیلان مدرن بود. اوان زندگی. وی در ۲۴ اوت ۱۸۹۵ در سری منانتی متولد شد، او پسر دوم تونکو محمد، اولین یانگ دی پرتوان نگاری سمبیلان مدرن از همسر دومش بود. وی تحصیلات ابتدایی خود را در مدرسه جمپول مالای فرا گرفت و بین سالهای ۱۹۰۷ و ۱۹۱۴ به مالای کالج رفت. وی قبل از انتصاب به عنوان دستیار مالیاتی در سرمبان به مدت یک سال در دبیرخانه فدرال کوالالامپور کار کرد. او همچنین به عنوان ستوان دوم در پیاده نظام داوطلب مالایی خدمت کرد و در سال ۱۹۱۸ به درجه ستوانی رسید. با مرگ برادر بزرگتر خود، توانکو عبدالعزیز، در سال ۱۹۱۷ او به عنوان وارث تاج و تخت انتخاب شد. او همچنین مدتی به عنوان مأمور جمع آوری درآمد زمین ها در کلانگ و اولو سلانگور کار می کرد. همچنین در ۱۹۲۵ وی برای مدت کوتاهی در دادگاه عالی کوالالامپور خدمت کرد. در سال ۱۹۲۵، وی در سفر به انگلستان و دیدار با اعلیحضرت پادشاه جورج پنجم، پدرش را که در آن زمان حاکم ن
گری سمبیلان بود، همراهی کرد. در طول سفر به انگلستان، او تصمیم گرفت که در رشته حقوق تحصیل کند. وی با تأیید پدرش توانکو محمد، تا زمان اتمام تحصیلات و دریافت مدرک حقوق در انگلستان اقامت گزید. پس از بازگشت به مالایا در دسامبر ۱۹۲۸، وی در خدمات ملکی مالایا، در مناطق مختلف کشور، خدمت کرد. چند سال اول، او سخت کار کرد تا اینکه قاضی شد و پس از آن، او به عنوان بخشدار منصوب شد. انتخاب به عنوان حاکم نگاری سمبیلان. در سال ۱۹۳۳، به دنبال مرگ پدر، وی جانشین وی شد و بر تخت سلطنت نگری سمبیلان نشست. او تنها حاکم وکیل مالایا در آن زمان بود. پس از سلطنت، وی اعتراف کرد که او در زمان اشغال نظامی مالایا (۱۹۴۲–۱۹۴۵) به نفع ژاپنی ها سخنرانی کرده است، اما ذکر کرد که این کار با اجبار انجام شده بود. انتخاب به عنوان پادشاه. توانکو عبدالرحمن در ۳۱ اوت ۱۹۵۷ برای یک دوره پنج ساله با هشت رأی موافق برای مقام یانگ دی پرتوان آگونگ یا حاکم مالایا انتخاب شد. او با غلبه بر سلطان ابوبکر پاهنگ پیروز میدان شد. وی قبل از انتخاب به عنوان اولین یانگ دی پرتوان آگونگ، ۲۴ سال حاکم نگاری سمبیلان بود. انتصاب. تونکو عبدالرحمن در ۲ سپتامبر ۱۹۵۷ به عنوان اولین
یانگ دی پرتوان آگونگ مالایای مستقل بر تخت سلطنت نشست. از آنجا که فرمانروایان مالایی به طور سنتی تاج ندارند، وی با بوسیدن خنجر پادشاهی بر کرسی پادشاهی نشست. سنتی که از آن زمان هر یانگ دی پرتوان آگونگ آن را دنبال می کند. به افتخار تونکو عبدالرحمان، همه یانگ دی پرتوان آگونگ های بعدی مالزی نیز از های سنتی مشابه آنچه عبدالرحمن می پوشید، استفاده می کنند. مرگ و تشییع جنازه. سحرگاه ۱ آوریل ۱۹۶۰، تونکو عبدالرحمن در هنگام خواب در کوالالامپور درگذشت. مراسم تشییع وی دی ایستانا نگارا برگزار شد. در تاریخ ۲ آوریل ۱۹۶۰، مراسم تشییع رسمی در کوالالامپور به عمل آمد، پس از آن تابوت عبدالرحمن را با قطار به سرمبان بردند و او را در ۵ آوریل ۱۹۶۰ در آرامگاه سلطنتی سری منانتی نگاری سمبیلان به خاک سپردند. میراث. پرتره تونکو عبدالرحمن از سال ۱۹۶۷ و با انتشار اولین سری از اسکناس های رینگیت مالزی تاکنون بر روی آن قرار دارد. اعتقاد به دموکراسی. تونکو عبدالرحمن اعتقاد شدیدی به دموکراسی پارلمانی داشت. زمانی که شخصی خارجی در سال ۱۹۵۹ از نخست وزیری دموکراتیک الحاج عبدالرحمن شکایت کرد و خواستار این بود که پادشاه او را برکنار کند، او پاسخ داد: "
افسوس که من نمی توانم او را اخراج کنم؛ او توسط مردم انتخاب می شود و به عنوان نخست وزیر کشور می تواند مرا اخراج کند!" زندگی شخصی. نوه او هم اکنون حاکم نگاری سمبیلان است. سرگرمی ها و علایق. توانکو عبدالرحمن علاقه شدیدی به ورزش هایی مانند کریکت، فوتبال و تنیس داشت. با این حال ورزش مورد علاقه او بوکس بود. در واقع، هنگامی که او جوان بود، با پسرانش نیز بوکس کار می کرد. افتخارات و نشان ها. نامگذاری بر مکان ها. چندین مکان به نام وی نامگذاری شده اند، از جمله:
در یادگیری ماشین، یادگیری ویژگی یا یادگیری ارائه مجموعه ای از روش هاست که به یک سیستم اجازه می دهد نمایش های مورد نیاز برای تشخیص یا طبقه بندی ویژگی ها را از داده های خام به طور خودکار کشف کند. این روش جایگزین مهندسی ویژگی های دستی می شود و به یک ماشین اجازه می دهد تا هم ویژگی ها را یاد بگیرد و هم برای انجام یک کار خاص از آن ها استفاده کند. یادگیری ویژگی از این واقعیت نشات می گیرد که وظایف یادگیری ماشین مانند طبقه بندی اغلب به ورودی هایی نیاز دارند که از نظر ریاضی و محاسباتی برای پردازش مناسب هستند. در حالی که برای داده های دنیای واقعی مانند تصاویر، ویدئوها و داده های حسگرها (سنسورها) نمی توان ویژگی های مشخص را به صورت الگوریتمی تعیین کرد. حالت دیگر کشف این ویژگی ها یا ارائه ها از طریق بررسی، بدون استفاده از الگوریتم های صریح است. یادگیری ویژگی می تواند با ناظر (تحت نظارت) یا بدون ناظر باشد. با نظارت. یادگیری ویژگی با نظارت ، یادگیری ویژگیهای داده های دارای برچسب است. برچسب داده به سیستم اجازه می دهد تا خطا را محاسبه کند و اگر سیستم قادر به تولید برچسب نبود، می تواند به عنوان بازخورد برای اصلاح روند یادگیری (
کاهش / به حداقل رساندن خطا) استفاده شود. یادگیری فرهنگ لغت با نظارت. یادگیری فرهنگ لغت مجموعه ای (واژه نامه) از عناصر نماینده را از داده های ورودی ایجاد می کند، به طوری که هر نقطه داده می تواند به عنوان یک جمع وزنی از عناصر نماینده نشان داده شود. عناصر فرهنگ لغت و وزن ها را می توان با به حداقل رساندن میانگین خطای نمایش (بیش از داده های ورودی) ، همراه با تنظیم formula_1 روی وزن ها برای ایجاد پراکندگی (به عنوان مثال، نمایش هر نقطه داده فقط چند وزن غیر صفر دارد). یادگیری دیکشنری تحت نظارت هم از ساختار زمینه داده های ورودی و هم از برچسب ها برای بهینه سازی عناصر فرهنگ استفاده می کند. به عنوان مثال ، یک روش یادگیری فرهنگ لغت تحت نظارت با بهینه سازی مشترک عناصر فرهنگ لغت ، وزن برای نمایش نقاط داده و پارامترهای طبقه بندی بر اساس داده های ورودی ، یادگیری فرهنگ لغت را بر روی مشکلات طبقه بندی اعمال کرد. به طور خاص ، یک مسئله به صورت مسئله کمینه سازی فرموله می شود ، جایی که تابع هدف شامل خطای طبقه بندی، خطای نمایش، تنظیم "L1" در وزن های نمایانگر برای هر نقطه داده (برای فعال کردن نمایش پراکنده داده ها) و تنظیم "L2" در پار
امترها از طبقه بندی کننده است. شبکه های عصبی. شبکه های عصبی خانواده ای از الگوریتم های یادگیری هستند که از "شبکه" متشکل از چندین لایه گره (نود) بهم متصل استفاده می کنند. این ایده از سیستم عصبی حیوانات الهام گرفته شده است ، جایی که گره ها به عنوان نورون و لبه ها به عنوان سیناپس مشاهده می شوند. هر لبه دارای یک وزن مرتبط است و شبکه قوانین محاسباتی را برای عبور داده های ورودی از لایه ورودی شبکه به لایه خروجی تعریف می کند. یک عملکرد شبکه مرتبط با یک شبکه عصبی رابطه بین لایه های ورودی و خروجی را مشخص می کند ، که با وزن پارامتر می شود. با عملکردهای شبکه ای که به طور مناسب تعریف شده اند ، می توان با به حداقل رساندن تابع هزینه نسبت به عملکرد شبکه (وزن ها) ، کارهای مختلف یادگیری را انجام داد. از شبکه های عصبی چند لایه می توان برای یادگیری ویژگی استفاده کرد، زیرا آنها نمایشی از ورودی خود را در لایه(های) مخفی یاد می گیرند که متعاقباً برای طبقه بندی یا رگرسیون در لایه خروجی استفاده می شود. محبوب ترین معماری شبکه از این نوع شبکه های سیامی است. بدون ناظر. یادگیری ویژگی بدون ناظر ، یادگیری ویژگی های داده بدون برچسب است. هدف
از یادگیری ویژگی بدون ناظر ، غالباً کشف ویژگی های با بعد کم است که برخی از ساختارهای موجود در داده های ورودی با ابعاد بالا را ضبط می کند. وقتی یادگیری ویژگی به روش بدون ناظر انجام می شود ، نوعی یادگیری نیمه نظارتی را امکان پذیر می کند که در آن از ویژگی های آموخته شده از یک مجموعه داده بدون برچسب استفاده می شود تا عملکرد را در یک محیط تحت نظارت با داده دارای برچسب بهبود بخشد. در ادامه چند رویکرد معرفی می شود. خوشه بندی K-means. خوشه بندی "K" رویکردی برای کمی سازی بردار است. به طور خاص ، در این حالت مجموعه ای از "n" بردار داده می شود و "k به" معنای خوشه بندی بردارها به k خوشه (یعنی زیرمجموعه ها) است به گونه ای که هر بردار به خوشه ای با نزدیکترین میانگین تعلق دارد. این مسئله از نظر محاسباتی NP سخت است ، هرچند الگوریتم های حریصانه غیربهینه ای به وجودآمده اند. خوشه بندی K-means می تواند برای گروه بندی مجموعه ای از ورودی های غیر برچسب در "k" خوشه استفاده شود و سپس از centroids این خوشه ها برای تولید ویژگی ها استفاده شود. این ویژگی ها از چند طریق قابل تولید است. ساده ترین کار این است که "k" ویژگی باینری به هر نمونه
اضافه شود ، در صورتی که هر ویژگی "j" دارای یک ارزش است اگر و تنها اگر که "j" هفتمین مرکز آموخته شده توسط "k-" یعنی نزدیکترین نمونه به نمونه مورد بررسی است. همچنین می توان از فاصله تا خوشه ها به عنوان ویژگی استفاده کرد ، شاید پس از تبدیل آنها از طریق یک تابع پایه شعاعی (تکنیکی که برای آموزش شبکه های RBF استفاده شده است). Coates و Ng توجه دارند که انواع خاصی از "k به" معنای مشابه الگوریتم های کدگذاری پراکنده هستند. در یک ارزیابی تطبیقی روش های یادگیری ویژگی بدون نظارت، کوتس، لی و ان جی دریافتند که خوشه بندی "k" -means با یک تبدیل مناسب در طبقه بندی تصویر بهتر از RBMs و خود رمز گذارها (اتوانکودرها) که به تازگی اختراع شده اند عمل می کنند. "K-means" همچنین عملکرد را در حوزه NLP بهبود می بخشد ، به ویژه برای شناسایی موجودیت . همچنین با خوشه بندی قهوه ای ، و با نمایش کلمات توزیع شده (که به عنوان تعبیه کلمات شناخته می شود) رقابت می کند. یادگیری خود نظارتی. یادگیری خودنظارتی زمانی کاربرد دارد که داده دارای برچسب کمیاب باشد ولی حجم زیادی داده بدون برچسب موجود باشد (که در اکثر کاربرد های دنیای واقعی این شرط برقرار است).
در این روش می توان از تعداد کمی داده دارای برچسب استفاده کرد و برچسب بخش دیگری از داده ها را پیش بینی کرد. سپس از پیش بینی های قبلی به عنوان داده دارای برچسب استفاده می شود تا پیش بینی های جدید برای داده های جدید انجام شود و به همین ترتیب می توان ادامه داد. در واقع مدل یادگیری در این روش با تولید برچسب می تواند خودش را برای گام های بعدی نظارت کند. یادگیری ویژگی با این روش دو نوع تمایزی و سازنده دارد. در یادگیری تمایزی داده ها به صورت جفت داده می شوند و سعی می شود که داده های مشابه نمایش ویژگی مشابهی داشته باشند و داده های غیر مشابه نمایش ویژگی متفاوتی داشته باشند. در روش سازنده سعی می شود از روی ورودی نمایش ویژگی ها در ابعاد کم تولید شود یا اینکه از روی نمایش ویژگی ها نمایش داده اولیه بازتولید شود. به طور مثال استفاده از برخی ساختار های شبکه عصبی مصنوعی با تعداد لایه های زیاد یا یادگیری ویژگی خود نظارتی کاربرد های زیادی دارد و روی انواع داده ها می تواند اجرا شود. بیشترین کاربرد این روش در پردازش متن، تصویر، و ویدئو بوده است که در ادامه به برخی از آنها پرداخته شده است. پردازش متن. مدل های زبانی زیادی تا به حال
برای یادگیری نمایش کلمات پیشنهاد شده اند که از روش یادگیری خود نظارتی استفاده می کنند. به طور مثال Word2vec یک مدل زبانی است که سعی می کند برای هر کلمه، با توجه به کلماتی که کنارش در بازه ای مشخص ظاهر می شوند، یک بردار نمایش با ابعاد کم پیدا کند. دو مدل CBOW و skip grams برای این کار استفاده می شوند. در مدل CBOW سعی می شود کلمه مرکزی جاافتاده با توجه به کلمات اطرافش پیش بینی شود. مدل skip grams حالت برعکس قبلی را دارد و سعی می کند کلمات اطراف کلمه مرکزی داده شده را پیش بینی کند. در هر دو روش می توان از یادگیری خود نظارتی استفاده کرد و کلمات واقعی را در ابتدا به عنوان برچسب درست به کار برد تا در گام های بعدی کلمات با دقت بالایی پیش بینی شوند. البته محدودیت این روش ها این است که تنها بر اساس پیشامد همزمان کلمات کنارهم آموزش می بینند و مفاهیم کلیدی در کل متن را نمی توانند یاد بگیرند. برای حل این مشکل روش های جدیدی بر اساس توجه مثل ترنسفورمرها و برت پیشنهاد شده اند و عملکرد بسیار خوبی در ماشین های ترجمه داشته اند. پردازش تصویر. روش های مختلفی در پردازش تصویر وجود دارند که بتوان یادگیری خود نظارتی را روی تصاویر ا
نجام داد. پرکاربردترین روش ها در این زمینه استفاده از تبدیلاتی مثل انتقال، چرخش، رنگ آمیزی، یا جداسازی بخش هایی از عکس هستند. با ایجاد تغییراتی مثل انتقال یا چرخش در عکس، مدل مجبور می شود ویژگی های سطح بالا از تصویر و موقعیت نسبی عناصر را یاد بگیرد. روش دیگر این است که بخش های مختلف عکس را در چند قطعه جدا کنیم و بخواهیم موقعیت نسبی دو قطعه را پیش بینی کنیم. در این صورت می توان تعدادی از این قطعه ها را به عنوان داده دارای برچسب انتخاب کرد و بقیه بخش ها را پیش بینی کنیم. استفاده از شبکه عصبی پیچشی در این روش ها بسیار گسترده است.
کمال امروهی (; ۱۷ ژانویه ۱۹۱۸) کارگردان فیلم، فیلم نامه نویس و تهیه کننده فیلم اهل هند بود. وی کارگردان فیلم هایی همچون رضیه سلطان، پاکیزه و عمارت بوده است.
انتخابات ریاست جمهوری آمریکا در سال ۱۹۲۸ سی و ششمین انتخابات چهار سالهٔ ریاست جمهوری ایالات متحده بود که در روز ۶ نوامبر ۱۹۲۸ برگزار شد. هربرت هوور، نامزد حزب جمهوری خواه، برای نخستین بار به مقام ریاست جمهوری رسید و چارلز کرتیس هم معاون رئیس جمهور شد.
قولنج فیلمی محصول سال ۱۹۹۹ و به کارگردانی ایشوار نیواس است. در این فیلم بازیگرانی همچون مانوج باجپایی، سایاجی شینده، راوینا تاندون، یاشپال شارما، راجپال یاداو، نوازالدین صدیقی و شیلپا شتی ایفای نقش کرده اند.
زلف نام ترانه ای از محسن نامجو است. این ترانه برای اولین بار در آلبوم ترنج اجرا شد. متن شعر این ترانه بر اساس شعر زلف بر باد مده تا ندهی بر بادم اثر حافظ نوشته شده است. زلف، در آلبوم های ترنج، الکی، آواهایی از شرق، سمفونیک اودیسه ۲۰۲۰ و یک اجرای زنده در موسسه البستان (Al-Bustan Seeds of Culture) نیز مورد استفاده قرار گرفته است. این ترانه به دلیل اجرای تلفیقی و مدرن نامجو از شعر حافظ مورد نقدهای بسیاری قرار گرفته است، ولی نامجو با دفاع از ساخته خود، اعلام کرده که با خواندن این ترانه توانسته است بین موسیقی سنتی ایرانی و بلوز ارتباط ایجاد کند. پیشینه. نامجو آهنگ این قطعه را برای یک کار پایان نامه فوق لیسانس انیمیشن در سالهای ۸۲- ۸۳ ساخته بود. در سال ۸۵ و متناسب با حال و هوای شخصی، آن را بر اساس شعر حافظ تنظیم کرد. بعدها این اثر به عنوان قطعه پایانی آلبوم ترنج معرفی شد. این قطعه بدون اجازه نامجو و به عنوان بهاریه سال ۸۶ سایت تهران اونیو، روی ویدیوکلیپی با حضور زهرا امیرابراهیمی که آن روزها زیر فشار روانی ماجرای کلیپ منتشرشده در ایران زندگی می کرد، قرار داده شد. ساختار ترانه. این ترانه بر اساس غزل شمارهٔ ۳۱۶ از "د
یوانِ" حافظ در تصحیحِ محمد قزوینی و قاسم غنی، «زلف بر باد مده تا ندهی بر بادم» نوشته شده است. محسن نامجو در اجرای این ترانه سعی کرده تا بین موسیقی سنتی ایرانی (بر پایه ی شعر حافظ) و موسیقی مدرن غربی (سبک بلوز) ارتباط برقرار کند. گام بخش ایرانی آن اصفهان است. محسن نامجو در گفتگویی با مجله هنری بمب گفته است که در اجرای این ترانه دو ایده در ذهن داشته است، اول برداشت وزن شعری انگلیسی و استفاده از آن در شعر حافظ و دوم، استفاده از لحن شخصیت های مختلف از جمله پیرمردی ۸۰ساله که فریاد می زند: «می مخور با همه کس». او هم چنین در مصاحبه با همشهری گفته است: «در قطعه «زلف بر باد» انگار هر بیتی را یک شخصیت دارد اجرا می کند. مثل نمایشنامه است. یکی بیت اول را می خواند. شخصیت بعدی بیت دوم را می خواند. شخصیت اول انگار عاشقی است که در کوه دارد داد می زند. جوان است و نعره می زند ولی شخصیت دوم پیرمرد دائم الخمری است که افتاده است و انگار فارسی را هم تازه یادگرفته است. چهارمی آوازی سنتی می خواند و از آن عاشق های کوچه و خیابانی است. این بر این اساس شکل گرفته که می شود در یک موسیقی شخصیت پردازی کرد؛ می شود خیال پردازی کرد.»
موفق باشید فیلمی محصول سال ۲۰۰۳ و به کارگردانی ریتوپارنو گوش است. در این فیلم بازیگرانی همچون شارمیلا تاگور، راکهی گلزار، ناندیتا داس، توتا روی چادری، گوتام گوس، سومیترا چاترجی و مادابی موکرجی ایفای نقش کرده اند.
عمارت () یک فیلم در ژانر ترسناک به کارگردانی کمال امروهی است که در سال ۱۹۴۹ منتشر شد. از بازیگران آن می توان به آشوک کومار و مدهوبالا اشاره کرد.
در ۳ اکتبر ۲۰۱۹، یک کارمند پلیس در مقر (ساختمان) پلیس پاریس چهار نفر از همکاران خود را با ضربات چاقو کشته و دو نفر دیگر را زخمی کرد. وی در محل چاقوکشی مورد اصابت گلوله پلیس قرار گرفت. حمله. در اواخر بعد از ظهر در ۳ اکتبر ۲۰۱۹، یک کارمند پلیس به ۶ همکار خود در ساختمان پلیس در ایل د لا سیته در مرکز پاریس حمله کرد. از آن ۶ نفر، سه افسر پلیس و یک عضو ستاد پشتیبانی را کشت و دو نفر دیگر را زخمی کرد. پلیس با شلیک گلوله در حیاط اصلی ساختمان مهاجم را کشت. این حمله یک روز پس از اعتصاب پلیس در سراسر فرانسه به دلیل افزایش خشونت علیه افسران صورت گرفت. مهاجم. گزارش شده است که مهاجم میکائیل هارپون، ۴۵ ساله، متخصص فناوری اطلاعات است که ۱۶ سال در واحد اطلاعات ستاد پلیس کار کرد و دارای یک مجوز امنیتی از محرمانگی ارتش بود، در نتیجه او به اطلاعات محدود مانند لیست مراقبت از مظنونان به ترور، آدرس افسران پلیس و اطلاعات مربوط به شهروندان فرانسوی و خانواده های آنها که پس از جنگ در جنگ داخلی سوریه بازگشته اند، دسترسی داشت. وی در سال ۱۹۷۴ در فور-دو-فرانس در بخش ناحیه های فرادریایی دریایی کارائیب در مارتینیک به دنیا آمد و از کودکی ناشنو
ا بود. سلاح قتل یک چاقوی سرامیکی بود که توسط اسکنرهای فلزی قابل تشخیص نبود. تحقیق و بررسی. گزارش های اولیه نشان می داد که انگیزه این حمله از اختلاف در محل کار نشئت می گیرد. یک روز پس از حمله، تحقیقات ضد تروریسم آغاز شد، و در ابتدا بررسی شد که آیا مهاجم یک اسلامگرای رادیکال است یا خیر و احتمال اینکه او با هر گروه تروریستی در تماس بوده یا از آنها حمایت کرده است. مهاجم به اسلام گروئیده بود. به گفته دادستان پاریس، ژان فرانسوا ریکارد، مسلمان شدن وی یک دهه قبل صورت گرفت. او هر روز دو بار در مراسم مساجد شرکت می کرد. همکاران هارپون را در سال ۲۰۱۵ به دلیل ابراز حمایت ازتیراندازی در دفتر شارلی ابدو، به مقامات گزارش دادند ولی هیچ کاری انجام نشد. رئیس مبارزه با تروریسم گفت که مهاجم دارای عقاید مذهبی رادیکال و افراطی بود، و از زمانی شروع شد که او برخی اقدامات خشونت آمیز را با پیشینه اسلام گرایی توجیه کرد، پوشیدن لباس غربی را متوقف کرد و به غیر از خانواده خود با زنان دیگر صحبت نکرد. روابط بین هارپون و سلفی نیز تأیید شد. قبل از شروع حمله، هارپون با همسرش صحبت کرد و آنها در مجموع ۳۳ پیام رد و بدل کردند. در میان آنها، هارپون
نوشته بود: «الله اکبر» و «از محمد پیامبر دوست داشتنی محبوب ما پیروی کن و از قرآن تدبیر کن». یک یواس بی فلش درایو در دفتر هارپون پیدا شد: در داخل آن مواد تبلیغاتی دولت اسلامی عراق و شام، از جمله فیلم های بریدن سر و جزئیات افسران پلیس که با او کار می کردند، یافت شد. افسران در مورد ارتباط احتمالی با حمله با چاقو ۲۰۱۶ مگنانول، که در آن دو افسر پلیس توسط یک اسلامگرای بیعت کرده با داعش، کشته شدند، تحقیق کردند. تحقیقات در مورد رایانه و تلفن هارپون نشان داد که وی اندکی قبل از حمله در اینترنت به دنبال «چگونگی کشتن کافران» بوده است. پنج نفر در ارتباط با مهاجم در ۱۴ اکتبر ۲۰۱۹. دستگیر شدند. این افراد تهدیدات امنیتی بالقوه تلقی می شدند و یک امام در میان آنان بود. فرانس اینتر در اکتبر ۲۰۱۹ گزارش داد که محققان مشکوک بودند که این حمله نتیجه یک هذیان (دیوانگی) خودکشی صورت گرفته و فیلم های داعش در درایو USB متعلق به همکاران وی بوده است. در فوریه سال ۲۰۲۰، روزنامه "پاریزین" گزارش داد که تحقیقات فنی رایانه شخصی و تلفن همراه هارپون تأیید کرده که این حمله ماهیتی تروریستی داشته و منابع نزدیک به تحقیقات «مشخصات ترکیبی» تروریسم و رو
انپزشکی را نتیجه گیری کردند. یوروپل در گزارش سالانه خود در مورد وضعیت تروریسم اتحادیه اروپا و روند (TE-SAT) که در ژوئن سال ۲۰۲۰ منتشر شد، این حمله را به عنوان تروریسم جهادی طبقه بندی کرد. واکنش سیاسی. به دنبال این حادثه، ساختمان فرماندهی پلیس توسط رئیس جمهور امانوئل مکرون، نخست وزیر ادوارد فیلیپ، وزیر کشور کریستف کاستانر و شهردار پاریس آن ایدالگو بازدید شد. منطقه حمله قفل شد و ایستگاه متروی پاریس، واقع در جزیره، به روی مسافران بسته شد. وزیر کشور کریستف کاستانر با درخواست استعفا روبرو شد که آنها را رد کرد. وزیر کشور، کریستف کاستانر از بسیاری از سیاستمداران برجسته از کل طیف از راست چپ به راست افراطی خواستار استعفا شد. کاستانر در یک کنفرانس مطبوعاتی گفته بود که مهاجم هرگز رفتار آشکاری از خود نشان نداد. یک روز پس از این اظهارات، وقتی علنی شد که همکاران وی شکایتی را مطرح کرده اند و هیچ تحقیقی دربارهٔ این اظهارات صورت نگرفته، کاستنر گفت «نقص عملکردی» وجود دارد که نتوانست مانع حمله شود.
پیر میل (۲۷ نوامبر ۱۸۶۴–۱۳ ژانویه ۱۹۴۱) نویسنده و روزنامه نگار فرانسوی بود. یکی از جوایز مطبوعاتی فرانسه به افتخار او نام گذاری شده است. وی در سال ۱۹۰۰ به عنوان شوالیه منصوب شد و در سال ۱۹۱۱ به مقام افسری ارتقا یافت.
عمارت () یک فیلم به کارگردانی شانکر موکرجی است که در سال ۱۹۶۹ منتشر شد. از بازیگران آن می توان به دو آناند، آشا پارک و فریده جلال اشاره کرد.