Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
انصار الاسلام، یک گروه اسلامگرای شبه نظامی فعال در بورکینافاسو و مالی است. این گروه، توسط بوریما دیکو، معروف به ابراهیم ملام دیکو، تأسیس شد و نخستین گروه بومی جهادی در بورکینافاسو است. این گروه با جماعت نصر الاسلام و المسلمین، همکاری نزدیک دارد. حملات. این گروه در دسامبر سال ۲۰۱۶ در بیانیه ای مسئولیت حمله به ناسومبو را بر عهده گرفت. حمله به دو ایستگاه پلیس در تنگومائل و بارابوله در فوریه سال ۲۰۱۷ و حمله به یک روستا در استان سُوم در مارس ۲۰۱۷ از جمله حملاتی است که این گروه انجام داده است.
ای ۴تک یا اِی فورتک یک شرکت تایوانی طراحی و تولید سخت افزار رایانه و الکترونیک است که دفتر مرکزی آن در نیو تایپه، تایوان واقع است. شرکت محدود "اِی فورتک" در سال ۱۹۸۷ تأسیس شده است و محصولات این شرکت شامل دستگاه های جانبی رایانه مانند: صفحه کلید، ماوس، وب بین رایانه شخصی، هاب، هدست، بلندگوی رایانه و لوازم بازی می باشد.
واکنش چنگ زنی کف دست یا واکنش گرفتن ، یکی از رفلکس های نوزادی است که در نوزادان انسان و بیشتر پستانداران یافت می شود. هنگامی که یک شیء در کف دست کودک قرار می گیرد و آن را لمس می کند، انگشتان دست به صورت رفلکس غیرارادی بسته می شود. قدرت گرفتن جسم بالاست اما قابل پیش بینی نیست. اگرچه ممکن است بتواند وزن کودک را تحمل کند، اما ممکن است نوزاد به طور ناگهانی دست مشت شده خود را آزاد کند. واکنش معکوس گرسپ را می توان با نوازش پشت یا کنار دست نوزاد ایجاد کرد.
طراحی شبکه های قدرتمند و قابل اعتماد و همچنین سرویس های شبکه نیازمند درک ویژگی های ترافیک شبکه است. در طول تاریخ، مدل های مختلفی از ترافیک شبکه ایجاد شده اند و از آن ها برای ارزیابی شبکه ها و خدمات موجود استفاده شده است. تقاضا در شبکه های رایانه ای قابل پیش بینی نیست. مدلسازی عملکرد برای تصمیم گیری در مورد سطح کیفیت سرویس ضروری است. مدل های عملکردی به نوبه خود به مدلسازی دقیق ترافیکی نیاز دارند که توانایی ضبط مشخصات آماری میزان واقعی ترافیک در شبکه را داشته باشند. بسیاری از مدل های ترافیکی بر اساس داده های اندازی گیری ترافیک ساخته شده اند. اگر مدل های اصلی ترافیک به طور کارآمد خصوصیات ترافیک واقعی را محاسبه نکرده باشند، نتایج ممکن است عملکرد شبکه را به درستی تخمین نزنند. این امر باعث صعف در طراحی شبکه می شود. به همین دلیل مدل های ترافیک یک جزء اصلی در ارزیابی عملکرد شبکه ها هستند و باید بسیار دقیق باشند. نظریه تله ترافیک (به انگلیسی: Teletraffic)، کاربرد ریاضیات در اندازه گیری مدلسازی و کنترل ترافیک در شبکه های مخابراتی است. هدف از مدسازی ترافیک یافتن فرآیندهای تصادفی برای نشان دادن رفتار ترافیک است. ارلانگ ک
ه در دهه ۱۹۱۰ در شرکت تلفن کپنهاگ کار می کرد، ترافیک تلفنی را در سطح تماس توسط توزیع احتمال مشخص برای تماس های ورودی جدید و زمان برگزاری آن ها، مشخص نمود. ارلانگ مدل های ترافیکی را برای تخمین ظرفیت سوئیچ تلفنی موردنیاز جهت محاسبه احتمال مسدود شدن تماس اعمال کرد. فرمول های محاسبه شده توسط ارلانگ موردتوجه شرکت های عمومی مخابرات همراه قرار گرفت زیرا امکانات تلفن (سوئیچینگ و انتقال) باعث به وجود آمدن سرمایه های قابل توجهی می شد. طی چندین دهه، کار ارلانگ استفاده از تئوری صف و به طور کلی احتمالات را برای مهندسی شبکه تلفن سوئیچی عمومی شبیه سازی کرد. نظریه تله ترافیک برای شبکه های مبتنی بر بسته در دهه های اخیر پیشرفت چشمگیری داشته است. پیشرفت های قابل توجه در رویکردهای وابسته به محدوده وسیع و روش های چند فراکتالی صورت گرفته است. در همان زمان مدلسازی ترافیک با تکامل فناوری های شبکه و برنامه های جدید چند رسانه ای به چالش کشیده شد. به عنوان مثال، فناوری های بی سیم امکان جابه جایی و تحرک بیشتری را برای کاربران فراهم می کنند. برای مدلسازی ترافیک در شبکه های بی سیم، جابه جایی باید به گونه دیگری موردتوجه قرار گیرد. مدل سازی
ترافیک یک فرایند مداوم و بی پایان است. مدل های ترافیکی نشان دهنده درک فعلی ما از رفتار ترافیک است، اما درک ما با گذشت زمان تغییر و رشد پیدا می کند. استفاده از مدل های ترافیک شبکه. اندازه گیری ها برای تأیید عملکرد واقعی شبکه مفید و ضروری هستند. با این حال، اندازه گیری ها سطح انتزاعی را که باعث مفید بودن مدل های ترافیکی شود را ندارند. مدل های ترافیکی برای حل مسئله فرضی می توانند استفاده شوند در حالی که اندازه گیری های ترافیک فقط واقعیت فعلی را منعکس می کنند. از نظر احتمالی (آمار و احتمال)، ردیابی ترافیک مفهوم یک فرایند تصادفی است، در حالی که یک مدل ترافیکی یک فرایند تصادفی است؛ بنابراین، مدل های ترافیکی عمومی هستند (جامعیت دارند). ردیابی ترافیک اطلاعاتی راجع به یک منبع ترافیکی خاص ارائه می دهد، اما یک مدل ترافیکی اطلاعاتی دربارهٔ همه منابع ترافیکی از آن نوع را ارائه می دهد. مدل های ترافیکی سه کاربرد عمده دارند. یکی از مهمترین کاربردهای مدل های ترافیکی، اندازه گیری صحیح منابع شبکه برای سطح هدف کیفیت خدمات (QoS) است. قبلاً اشاره شد که Erlang مدلهای تماس صوتی را برای تخمین ظرفیت سوئیچ تلفنی برای دستیابی به احتمال
مسدود شدن تماس هدف ایجاد کرده است. به همین ترتیب، برای برآورد منابع بافر و پهنای باند، مدل های ترافیک بسته مورد نیاز است تا تأخیرهای قابل قبول بسته و احتمال از دست رفتن بسته را ارائه دهد. دانستن نرخ متوسط ترافیک کافی نیست. از نظریه صف مشخص شده است که طول صف با تغییر میزان ترافیک (تنوع ترافیک) افزایش می یابد. بنابراین، برای تعیین اندازه کافی بافر در گره ها و ظرفیت لینک، درک درستی از انفجار یا تغییرپذیری ترافیک لازم است. دومین استفاده مهم از مدل های ترافیک، تأیید عملکرد شبکه تحت کنترل های ترافیک خاص است. به عنوان مثال، با توجه به الگوریتم زمانبندی بسته، ارزیابی عملکرد شبکه حاصل از سناریوهای مختلف ترافیک امکان پذیر است. برای مثال دیگر، یک زمینه تحقیقاتی متداول، پیشرفت های جدید الگوریتم جلوگیری از ازدحام TCP است. این بسیار مهم است که هر الگوریتمی پایدار است و به چندین هاست اجازه می دهد تا پهنای باند را به طور عادلانه به اشتراک بگذارند در حالی که توان عملیاتی بالایی دارند. ارزیابی مؤثر پایداری، انصاف و توان عملیاتی الگوریتم های جدید بدون مدل های منبع واقعی امکان پذیر نخواهد بود. سومین کاربرد مهم مدل های ترافیکی ،
کنترل پذیرش است. به طور خاص، شبکه های اتصال گرا مانند ATM به کنترل پذیرش بستگی دارد به این صورت که اتصالات جدید را مسدود می کند تا تضمین های QOS حفظ شود. یک استراتژی پذیرش ساده می تواند براساس حداکثر نرخ اتصال جدید باشد. اگر پهنای باند موجود بیشتر از حداکثر نرخ باشد، اتصال جدید پذیرفته می شود. با این حال، این استراتژی بیش از حد محافظه کارانه خواهد بود زیرا ممکن است یک اتصال با نرخ متغیر به پهنای باند کمتری نسبت به حداکثر سرعت آن نیاز داشته باشد. یک استراتژی پیچیده تر برای پذیرش مبتنی بر پهنای باند مؤثر است. رفتار ترافیک منبع به یک پهنای باند مؤثر بین حداکثر میزان و میانگین نرخ ترجمه می شود که مقدار مشخصی از پهنای باند مورد نیاز برای تأمین محدودیت QoS مشخص است. پهنای باند مؤثر به تغییرپذیری منبع بستگی دارد. معیار مدل های ترافیکی شبکه. در سال های اخیر انواع مختلفی از رفتار ترافیک، که می تواند تأثیر قابل توجهی بر عملکرد شبکه دارد کشف شده است: وابستگی از راه دور، خود مشابه ای به و اخیراً، چند عملکردی. دو پارامتر عمده توسط مدل های ترافیک شبکه ایجاد شده است: توزیع طول بسته و توزیع بسته ورودی. پارامترهای دیگر مانند
مسیرها، توزیع مقصد و غیره از اهمیت کمتری برخوردار هستند. شبیه سازی هایی که از ردیابی های تولید شده توسط مدل های ترافیک شبکه استفاده می کنند، معمولاً یک گره در شبکه مانند روتر یا سوئیچ را بررسی می کنند. عواملی که به توپولوژی خاص شبکه یا اطلاعات مسیریابی بستگی دارند، مخصوص آن توپولوژی ها و شبیه سازی ها هستند. مسئله توزیع اندازه بسته امروزه کاملاً شناخته شده است. مدل های موجود از اندازه بسته ها معتبر و ساده اثبات شده اند. اکثر مدل های اندازه بسته مشکل سفارش در اندازه بسته را در نظر نمی گیرند. به عنوان مثال، یک دیتاگرام TCP در یک جهت به احتمال زیاد توسط ACK کوچک در جهت دیگر تقریباً نیمی از یک زمان رفت و برگشت (RTT) ارسال می شود. مشکل توزیع بسته های ورودی بسیار دشوارتر است. درک ترافیک شبکه طی سالها به طور قابل توجهی تکامل یافته و منجر به یک سری تحولات در مدلهای ترافیک شبکه شده است. مدل های ترافیک خودمشابه. یکی از اولین انتقادات به مدل های ترافیکی خود مشابه، مشکل در تحلیل ریاضی بود. مدل های خود مشابه موجود، در مدل های صف متداول قابل استفاده نیستند. این محدودیت به سرعت برچیده شد و مدل های عملی ساخته شد. هنگامی که م
دل های خودمشابه اولیه عملی شد، جامعه مدل سازی ترافیک به نگرانی های جزئیات رسید. الگوریتم کنترل ازدحام تی.سی. پی موضوع مدل سازی ترافیک را پیچیده کرد، بنابراین باید راه حل هایی ایجاد شود. برآورد پارامترهای خودمشابه همیشه دشوار بود، و تحقیقات اخیر روش هایی را برای مدل سازی ترافیک شبکه بدون درک کامل آن مورد بررسی قرار می دهد. هنگامی که مدل های ترافیک خود مشابه برای اولین بار معرفی شدند، هیچ فرایند کنترل تحلیلی و کارامدی برای تولید مدل ها وجود نداشت. ایلکا نوروس یک فرایند تصادفی را برای یک مدل ذخیره سازی با ورودی خود مشابه و خروجی نرخ بیت ثابت طراحی کرد. در حالی که این مدل اولیه پیوسته بود تا گسسته، مدلی مؤثر، ساده و جذاب بود. همه مدل های ترافیک خود مشابه از یک اشکال عمده رنج می برند: برآورد پارامترهای خودمشابه از ترافیک شبکه واقعی به داده های زیادی احتیاج دارد و محاسبات طولانی تری را می طلبد. مدرن ترین روش، تجزیه و تحلیل چند وضوح موجک، کارآمدتر است اما هنوز هم بسیار پرهزینه است. این در یک مدل ترافیکی نامطلوب است. در نوسان از یک مدل ساده برای تجزیه و تحلیل و تولید ترافیک شبکه استفاده می شود. این مدل ویژگی های کارب
ران، مبادله های درخواست پاسخ (RREs)، اتصالات، بسته های جداگانه و شبکه کلی را بررسی می کند. هیچ تلاشی برای تجزیه و تحلیل خصوصیات خودمشابهتی نمی شود. هرگونه خودمشابهتی در ترافیک ایجاد شده به طور طبیعی از تجمع بسیاری از منابع روشن/خاموش ناشی می شود. فرایند توزیع پارتو زمان های ورود داخلی را به صورت مستقل و یکسان توزیع می کند. به طور کلی اگر X یک متغیر تصادفی با توزیع پارتو باشد، پس احتمال اینکه X بزرگتر از تعدادی عدد x باشد توسط P (X&gt; x) = (x / x_m) -k برای همه x ≥ x_m که k پارامتر مثبت استش و x_m حداقل مقدار ممکن Xi است بدست می آید. توزیع احتمال و توابع چگالی به صورت زیر نشان داده می شوند: F (t) = ۱ - (α / t) β جایی که α، β ≥ 0 &amp; t ≥ α f (t) = βαβ t-β-۱ پارامترهای β و α به ترتیب پارامترهای شکل و محل هستند. توزیع پارتو برای مدل ورود خودمشابه در ترافیک بسته بکار می رود. همچنین از آن به عنوان توزیع توانی، نمایی مضاعف یاد می شود. دیگر ویژگی های مهم مدل این است که توزیع پارتو هنگامی که β≥۲ دارای واریانس بی نهایت است و هنگامی که β≤۱ است، به میانگین بی نهایت دست می یابد. فرایند توزیع شده ویبول بسیار سنگین است و
می تواند نرخ ثابت در دوره روشن و طول دوره روشن/خاموش مدل کند، هنگامی که ترافیک خودمشابه را با تسهیم منابع روشن خاموش تولید می کند. تابع توزیع در این حالت با استفاده از: F (t) = 1 - e- (t / β) α t&gt; 0 و تابع چگالی توزیع وایبول به صورت زیر داده می شود: f (t) = αβ-α tα- 1 e - (t / β) α t&gt; 0 که پارامترهای β ≥ ۰ و α&gt; ۰ به ترتیب پارامترهای مقیاس و مکان هستند. توزیع ویبول به توزیع نرمال نزدیک است. برای β≤۱ تابع چگالی توزیع L شکل است و برای مقادیر β&gt; ۱، زنگ شکل است. این توزیع نرخ شکست را با گذشت زمان افزایش می دهد. برای β&gt; ۱، نرخ شکست با گذشت زمان کاهش می یابد. در، β = ۱، نرخ شکست ثابت است و طول عمر به طور نمایی توزیع می شود. مدل خود همبسته یکی از گروه های فرمول های پیش بینی خطی است که تلاش می کند خروجی y_n سیستم را بر اساس مجموعه قبلی خروجی های {y_k} که k &lt;n و ورودی های x_n و {x_k} که k &lt;n است، پیش بینی کند. تغییرات جزئی در نحوه محاسبه پیش بینی ها وجود دارد که بر اساس آن، چندین مدل مختلف ایجاد می شود. اساساً، هنگامی که مدل فقط به خروجی های قبلی سیستم بستگی دارد، از آن به عنوان یک مدل خودهمبسته ی
اد می شود. اگر فقط به ورودی های سیستم بستگی داشته باشد، به عنوان یک مدل میانگین متحرک (MAM) شناخته می شود. سرانجام، مدل های میانگین خودهمبسته-متحرک آن هایی هستند که برای پیش بینی خروجی فعلی به ورودی و خروجی بستگی دارند. مدل خود همبسته نظم p که با AR (p) مشخص می شود، فرم زیر را دارد: Xt = R1 Xt-1 + R2 Xt-2 +. . . + Rp Xt-p + Wt که Wt نویز سفید است، Ri اعداد واقعی هستند و Xt اعداد تصادفی همبسته را تجویز می کنند. عملکرد همبستگی خودکار فرایند AR(P) بسته به واقعی یا خیالی بودن ریشه ها مدل شامل امواج سینوسی میرایی است. مدل خود همبسته گسسته سفارش p، که به عنوان DAR (p) نشان داده می شود، یک توالی ثابت از متغیرهای تصادفی گسسته با توزیع احتمال و با یک ساختار همبستگی خودکار مشابه مدل خودتنگرسی ترتیب p تولید می کند. [۳] مدلهای رگرسیون صریحاً متغیر تصادفی بعدی را در توالی توسط متغیرهای قبلی در یک پنجره زمانی مشخص و یک میانگین متحرک نویز سفید تعریف می کنند. [۵] مدلهای تبدیل-گسترش-نمونه (TES) مدلهای رگرسیون غیر خطی با محاسبات مدول -۱ هستند. هدف آنها گرفتن همبستگی خودکار و توزیع حاشیه ای داده های تجربی است. مدل های TES از دو
فرایند اصلی TES تشکیل شده است: TES + و TES–. TES + یک توالی تولید می کند که در تأخیر ۱ همبستگی مثبت دارد، در حالی که TES– در تأخیر ۱ همبستگی منفی ایجاد می کند. مدل های ترافیک غیر خودمشابه. مدل های اولیه ترافیک از مدل های مخابراتی مشتق شده و بر روی سادگی تجزیه و تحلیل متمرکز شده اند. آنها معمولاً با این فرض کار می کنند که جمع آوری ترافیک از تعداد زیادی از منابع باعث صاف کردن انفجارها می شود. با افزایش تعداد منابع ترافیکی، این انفجار کاهش می یابد. یکی از پرکاربردترین و قدیمی ترین مدل های ترافیک، مدل پواسون است. توزیع پواسون بدون حافظه مدل غالب است که برای تجزیه و تحلیل ترافیک در شبکه های تلفنی سنتی استفاده می شود. فرایند پواسون به عنوان یک فرایند تجدید مشخص می شود. در یک فرایند پواسون، زمان های ورود به صورت نمایی با یک پارامتر نرخ λ توزیع می شوند: P {An ≤ t} = 1 - exp (-λt). توزیع پواسون اگر ورود از تعداد زیادی از منابع مستقل باشد که از آنها به عنوان منابع پواسون یاد می شود، توزیع مناسب است. توزیع دارای یک میانگین و واریانس برابر با پارامتر λ است. توزیع پواسون می تواند به عنوان یک شکل محدود کننده از توزیع دوجم
له ای تجسم یابد، و همچنین به طور گسترده ای در مدل های صف استفاده می شود. تعدادی از خصوصیات جالب ریاضی وجود دارد که توسط فرایندهای پواسون به نمایش گذاشته شده است. در درجه اول، برهم نهی فرآیندهای مستقل پواسون منجر به یک فرایند جدید پواسون می شود که نرخ آن مجموع نرخ فرآیندهای مستقل پواسون است. بعلاوه، ویژگی افزایش مستقل، فرایند پواسون را بی حافظه می کند. فرآیندهای پواسون در سناریوهای برنامه های ترافیکی متشکل از تعداد زیادی جریان مستقل ترافیکی است. دلیل استفاده از این قضیه از قضیه پالم ناشی می شود که بیان می کند در شرایط مناسب، تعداد زیادی جریان مستقل چندگانه به فرایند پواسون نزدیک می شوند زیرا تعداد فرایندها رشد می کند، اما نرخ های فردی برای ثابت نگه داشتن نرخ کل کاهش می یابد. تجمع ترافیک همیشه به یک فرایند پواسون منجر نمی شود. دو فرض اصلی که مدل پواسون ارائه می دهد عبارتند از: ۱. تعداد منابع بی نهایت است. ۲. الگوی ورود ترافیک تصادفی است. در مدل ترکیبی پواسون، مدل پایه پواسون گسترش یافته است تا دسته های بسته هارا را به یک باره تحویل دهد. زمان ورود بین گروهی به صورت نمایی توزیع می شود، در حالی که اندازه دسته از ن
ظر ریاضی هندسی است، این مدل دارای دو پارامتر λ، میزان ورود و ρ در (۰٬۱)، پارامتر دسته ای است؛ بنابراین، میانگین تعداد بسته ها در یک گروه ۱/ ρ است، در حالی که میانگین زمان رسیدن بین گروهی ۱/ λ است. میانگین ورود بسته ها در طول دوره tλ/ ρ است. مدل ترکیبی پواسون برخی از مزایای تحلیلی مدل پواسون خالص را به اشتراک می گذارد: مدل هنوز بی حافظه است، تجمع جریان ها همچنان (مرکب) پواسون است و محاسبه معادله حالت پایدار هنوز هم کاملاً ساده است، اگرچه پارامترهای دسته ای مختلف برای جریانهای مختلف اشتقاق را پیچیده می کند. مدلهای مارکوف تلاش می کنند تا فعالیتهای یک منبع ترافیک را در یک شبکه، توسط تعداد محدودی از حالات، مدل کنند. دقت مدل به صورت خطی با تعداد حالات مورد استفاده در مدل افزایش می یابد. با این حال، پیچیدگی مدل نیز با افزایش تعداد حالات به تناسب افزایش می یابد. یک جنبه مهم از مدل مارکوف - ویژگی مارکوف بیان می کند که حالت بعدی (آینده) فقط به وضعیت فعلی بستگی دارد. به عبارت دیگر، احتمال حالت بعدی که با برخی متغیرهای تصادفی Xn + 1 نشان داده می شود، فقط به حالت فعلی که با Xn نشان داده شده است بستگی دارد و نه به حالت Xi
دیگر، جایی که i&lt;n است. مجموعه متغیرهای تصادفی با اشاره به حالت های مختلف {Xn} به عنوان یک زنجیره مارکوف گسسته شناخته می شود. تلاش دیگر برای تهیه یک مدل ترافیک سنگین در مدل قطار بسته Jain و Routhier یافت می شود. این مدل اصولاً به این منظور طراحی شده است که تشخیص می دهد مکان آدرس برای تصمیم گیری مسیریابی اعمال می شود. یعنی بسته هایی که به موقع به هم می رسند اغلب به مقصد یکسانی می روند. در ایجاد یک مدل ترافیکی که امکان تجزیه و تحلیل آسان تر محل را فراهم می کند، نویسندگان مفهوم قطار بسته، توالی بسته ها از یک منبع، سفر به مقصد یکسان (با پاسخ ها در جهت مخالف) را ایجاد کرده اند. دنباله ها به صورت اختیاری به تریلرهای پشت سر هم تقسیم می شوند. ترافیک بین یک منبع و یک مقصد معمولاً شامل یک سری پیام های رفت و برگشت است؛ بنابراین، یک سری بسته به یک جهت می روند، به دنبال آن یک یا چند بسته پاسخ، و به دنبال آن یک سری جدید در جهت اولیه حرکت می کنند. پس از آن مقدار ترافیک یک برهم نهی از قطار بسته هاست است که رفتار قابل توجهی را ایجاد می کند. این امر مفهوم کلی ترکیب مدل پواسون را اصلاح می کند که مشخص می کند که بسته ها به گروه
ها رسیده اند با تجزیه و تحلیل اینکه چرا به گروه ها می رسند و توصیف بهتری از ویژگی های گروه. سرانجام، نویسندگان نشان دادند که زمان ورود بسته توزیع پواسون نیست، که منجر به مدلی شد که از تغییرات در موضوع پواسون دور می شود. مدل دنباله بسته با پارامترهای زیر و توزیع احتمالات مرتبط با آنها مشخص می شود: مدل قطار برای تجزیه و تحلیل و طبقه بندی ترافیک واقعی طراحی شده است، نه برای تولید بارهای مصنوعی برای شبیه سازی؛ بنابراین، ادعای کمی در مورد امکان اجرای قطارهای بسته ای برای تولید ترافیک مصنوعی مطرح شده است. با توجه به پارامترها و توزیع های دقیق، تولید باید ساده باشد، اما به استخراج این پارامترها پرداخته نشده است. مدل های ترافیک امروزه. NS-2 یک شبیه ساز محبوب شبکه است. PackMimeHTTP یک تولیدکننده ترافیک وب برای NS-2 است که در سال ۲۰۰۴ منتشر شد. وابستگی های دوربرد را در نظر می گیرد و از توزیع Weibull استفاده می کند؛ بنابراین، برای شبیه سازی خودمشابهی حقیقی به دنباله های سنگین متکی است. در بیشتر مقیاس های زمانی، تلاش موفقیت آمیز است. فقط یک شبیه سازی طولانی مدت امکان ایجاد تمایز را فراهم می کند. این به دنبال پیشنهادهایی
است که در آن پیشنهاد شده است که فرایندهای خودمشابه می توانند به عنوان برهم نهی از بسیاری از منابع که هر یک به صورت جداگانه با توزیع دنباله سنگین مدل شده اند، نشان داده شوند. واضح است که مدلهای ترافیک خودمشابه در جریان اصلی هستند. مراحل مدل های ترافیک شبکه. مدل سازی ترافیک شامل سه مرحله است: تخمین پارامتر بر اساس مجموعه ای از آماره ها (به عنوان مثال میانگین، واریانس، تابع چگالی یا تابع کوواریانس خودکار، ویژگی های چند عملکردی) است که از داده های مشاهده شده اندازه گیری یا محاسبه می شوند. مجموعه آماری استفاده شده در فرایند استنتاج به تأثیری که ممکن است در معیارهای عملکرد اصلی مورد نظر داشته باشند بستگی دارد. پارامتر مدل های ترافیک شبکه. در سالهای اخیر، انواع مختلفی از رفتار ترافیک، که می تواند تأثیر قابل توجهی بر عملکرد شبکه داشته باشد، کشف شد: وابستگی طولانی مدت، شباهت به خود و اخیراً، چند عملکردی. توزیع طول بسته و توزیع بین ورودی بسته، دو پارامتر اصلی تولید شده توسط مدل های ترافیکی شبکه می باشند. سایر پارامترها، مانند مسیرها، توزیع مقصد و غیره از اهمیت کمتری برخوردار هستند. شبیه سازی های انجام شده معمولاً یک گ
ره تکی در شبکه را مانند روتر یا سوئیچ از ردیابی های تولید شده توسط مدل های ترافیک شبکه بررسی می کنند. فاکتورهایی که به مکان شناسی ویژه شبکه یا اطلاعات مسیریابی وابسته هستند، مختص این مکان شناسی و شبیه سازی ها هستند. مسئله توزیع اندازه بسته امروزه کاملاً شناخته شده است. ثابت شده است که مدل های موجود از اندازه های بسته معتبر و ساده هستند. اکثر مدل های اندازه بسته مشکل ترتیب در اندازه بسته را در نظر نمی گیرند. به عنوان مثال، یک دیتاگرام TCP در یک جهت احتمالاً توسط یک ACK کوچک در جهت دیگر تقریباً در نیمی از یک زمان رفت و برگشت (RTT) پی گیری می شود. مشکل توزیع بسته های بین ورودی بسیار دشوارتر است. درک ترافیک شبکه طی سالیان متمادی به طور قابل توجهی تکامل یافته و منجر به یک سری تحولات در مدلهای ترافیک شبکه شده است.
«تعطیلات» ترانه ای از گروه موسیقی دخترانه اهل بریتانیا لیتل میکس است. این ترانه در ۲۴ ژوئیه ۲۰۲۰ دومین تک آهنگ آلبوم آینده گروه با عنوان "کنفتی" توسط آرسی ای بریتانیا منتشر شد.
«ترانه جدایی» ترانه ای از گروه موسیقی دخترانه اهل بریتانیا لیتل میکس است. این ترانه در ۲۷ مارس ۲۰۲۰ به عنوان تک آهنگ اصلی آلبوم گروه با عنوان "کنفتی" توسط آرسی ای رکوردز منتشر شد.
تلفات انسانی یا فقط تلفات () یک عبارت است برای توصیف کشته شدگان یا آسیب دیدگان از یک رویداد یا حادثه. در کاربرد نظامی، «تلفات انسانی» به یک یا تعدادی شخص نظامی، پیکارگر، یا غیر نظامی گفته می شود که در طی یک جنگ یا عملیات نظامی، دچار مرگ، معلولیت، بیماری، یا ناتوانی جسمی شده اند، به آن ها که زنده مانده اند و دچار معلولیت، بیماری، یا ناتوانی جسمی موقت یا دائم شده اند، مجروح جنگی گفته می شود. در کاربرد غیر نظامی، «تلفات انسانی» یا تنها «تلفات»، اشاره به یک یا تعدادی انسان یا حیوان دارد که در طی یک حادثه مانند ریزش معدن، حوادث رانندگی، سقوط هواپیما، فاجعه و غیره، دچار مرگ، معلولیت، بیماری، یا ناتوانی جسمی شده اند. بیشتر مواقع به اشتباه تصور می شود که «تلفات انسانی» یا «تلفات» فقط به موارد منجر به مرگ اشاره می کنند یا فقط برای این کاربرد باید استفاده شوند، ولی هر نوع کشته شدن یا آسیب دیدن از یک رویداد یا حادثه، تلفات محسوب می شود. در ایران. پس از انقلاب ۱۳۵۷ در دوران جنگ ایران و عراق و پس از آن، نظام جمهوری اسلامی ایران برای اشاره به مجروحین و معلولین ایرانی حاصل از جنگ مذکور و کلیهٔ عملیات های نظامی و پلیسی خود،
از اصطلاح «جانباز» به جای «مجروح جنگی» استفاده می کند و استفاده از این اصطلاح را گسترش داده و به یکی از مفاهیم اجتماعی تبدیل کرده است. «جانباز» یا در حقیقت «مجروح جنگی» یک تعبیر شاعرانه و استعاره برای شخصی است که «با جان خود بازی کرده است» و دچار یک آسیب دائمی، کم توانی یا معلولیت شده است.
«کسی که دلم براش تنگ شده بود» ترانه ای از گروه موسیقی دخترانه اهل بریتانیا لیتل میکس است. این ترانه در ۲۲ نوامبر ۲۰۱۹ به عنوان یک تک آهنگ توسط آرسی ای رکوردز منتشر شد.
«بانس بک» ترانه ای از گروه موسیقی دخترانه اهل بریتانیا لیتل میکس است، که در ۱۴ ژوئن ۲۰۱۹ به عنوان یک تک آهنگ توسط آرسی ای رکوردز منتشر شد. این تک آهنگ در رتبه ده در جدول تک آهنگ های بریتانیا قرار گرفت و برای فروش ۲۰۰٬۰۰۰ گواهی فروش نقره را از صنعت ضبط صدای بریتانیا دریافت کرد.
«شب های اینطوری» ترانه ای از خواننده و ترانه نویس اهل ایالات متحده آمریکا کلانی است. این ترانه با همراهی تای دولا ساین ضبط شده است. ترانه در ۱۰ ژانویه ۲۰۱۹ به عنوان یک تک اهنگ منتشر شد.
«به ما فکر می کنی» یا «به ما فکر کن» () ترانه ای از گروه دخترانه اهل بریتانیا لیتل میکس از پنجمین آلبوم استودیویی شان، "ال ام۵" (۲۰۱۸) است. نسخه ریمیکس شده ترانه با همراهی خواننده رپ آمریکایی تای دولا ساین در ۲۵ ژانویه ۲۰۱۹ به عنوان دومین و آخرین تک آهنگ آلبوم منتشر شد. این تک آهنگ به رتبه ۲۲ در جدول تک آهنگ های بریتانیا رسید و گواهی نقره را از صنعت ضبط صدای بریتانیا بابت فروش بیش از ۲۰۰٬۰۰۰ نسخه دریافت کرد.
لیگامان چهارگوش () لیگامان چهارگوش یکی از لیگامان های مفصل رادیو النا پروکسیمال می باشد. ساختار. لیگامان چهارگوش به صورت یک باند نسبتاً عریض می باشد که از یک طرف به لبه تحتانی بریدگی رادیوس در روی اولنا میچسبد و در طرف دیگر به گردن رادیوس اتصال دارد. لبه های این لیگامان توسط فیبرهایی که از لیگامان حلقوی به آن می رسند تقویت می شود. طول لیگامان ۱۱ میلیمتر عرض ان ۸ میلیمتر و ضخامت آن یک میلیمتر است. عملکرد. از نظر عملکرد قسمت تحتانی کپسول مفصل آرنج را تقویت می کند و در پایداری مفصل پروکسیمال رادیو اولنا در برابر حرکات چرخشی شرکت می کند و باعث محدودیت حرکات سوپیناسیون در حد ۱۰ تا ۲۰ درجه و به میزان کمتر پروناسیون در حد ۵ تا ۸ درجه می گردد.
مفصل زندبالایی زندپایینی نزدیک یا مفصل رادیواولنار پروکسیمال () یک مفصل پاشنه ای زلاله ای (سینوویال) است که بین محیط سر زند زبرین و حلقه ای که توسط بریدگی زند زبرین (رادیال) در روی زند زیرین (اولنا) و رباط حلقوی به وجود آمده است، قرار دارد.
شهرداری خلواچاوری () یکی از شهرداری های گرجستان در جمهوری خودمختار آجارستان است. مرکز اداری آن خلواچاوری است. جمعیت: ۹۵۲۰۰ مساحت: ۴۱۳ کیلومتر مربع
اس. اف. دبلیو فیلمی محصول سال ۱۹۹۴ و به کارگردانی جفری لوی است. در این فیلم بازیگرانی همچون استیون درف، ریس ویترسپون، جیک بیوزی، جوی لورن آدامز، پاملا گیدلی، جک نوثورتی، ریچارد پورتنو و آمبر بنسون ایفای نقش کرده اند.
کواریاتی () یک روستا در گرجستان است که در ساحل شرقی دریای سیاه قرار گرفته است. این روستا بخشی از شهرداری خلواچاوری و یک استراحتگاه ساحلی است که سالانه توسط گرجی ها و بسیاری از ساکنان و اقوام اتحاد جماهیر شوروی سوسیالیستی سابق بازدید می شود. مردم این روستا از قوم لاز هستند. طبق سرشماری انجام شده در سال ۲۰۰۲ میلادی، جمعیت روستا ۹۸ نفر بوده است.
ماخو () یک روستا در گرجستان است که در شهرداری خلواچاوری و در کنار رود ماخو واقع شده است. این روستا به دلیل پل قوسی قرون وسطایی اش شناخته شده است. بر اساس سرشماری انجام شده در سال ۲۰۱۴ میلادی، جمعیت روستا ۲۴۷۹ نفر بوده است.
شهرداری کدا () یکی از شهرداری های گرجستان در جمهوری خودگردان آجارستان است. مرکز اداری آن کدا است. جمعیت: ۲۱۲۰۰ (سرشماری سال ۲۰۲۰) مساحت: ۴۵۲ کیلومتر مربع
شواخوی () یک شهرک در ناحیه آجارستان در غرب گرجستان است. شواخوی در ۶۷ کیلومتری شرق باتومی قرار گرفته است. این شهرک مرکز اداری شهرداری شواخوی و ۶۸ روستای کوهستانی پیرامون خود است. این شهرک در ساحل سمت راست رودخانه آجاریس تسقالی قرار گرفته است. مساحت این منطقه ۵۸۸ کیلومتر مربع و جمعیت آن ۱۵۰۴۴ نفر است. یک نیروگاه برق آبی با نام "نیروگاه برق آبی شواخوی" که نوعی نیروگاه جریانی روزمینی با ظرفیت نصب شده ۱۸۵ مگاوات است، در این منطقه در حال فعالیت است و انتظار می رود تولید برق ۴۵۲ گیگاوات را در ساعت داشته باشد. در نزدیکی شهرک ویرانه های یک قلعه قرون وسطایی نیز قرار دارد.
شهرداری شواخوی () یکی از شهرداری ها گرجستان در جمهوری خودگردان آجارستان است. مرکز اداری آن شواخوی است. جمعیت: ۲۰۱۲۰ نفر مساحت: ۵۸۸ کیلومتر مربع
شهرداری خولو () یکی از شهرداری های گرجستان در جمهوری خودگردان آجارستان است. مرکز اداری آن خولو است. شهرداری خولو دارای ۱ شهرک، ۱۲ جامعه روستایی و ۷۸ روستا است. جمعیت: ۳۵۵۲۰ مساحت: ۷۱۰ کیلومتر مربع
شهرداری کبولتی () یکی از شهرداری های گرجستان در جمهوری خودگردان آجارستان است. مرکز اداری آن کبولتی است. جمعیت: ۱۰۴۰۱۳ نفر مساحت: ۷۲۰ کیلومتر مربع