Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
هوش مصنوعی برای نظارت تصویری از برنامه های نرم افزاری رایانه ای استفاده می کند که به منظور شناسایی انسان، وسایل نقلیه، اشیاء و رویدادها، صدا و تصاویر دوربین های نظارت تصویری را تجزیه و تحلیل می کند. برنامه پیمانکاران امنیتی نرم افزاری است برای تعریف مناطق محدود شده در دید دوربین (مانند محوطه حصارکشی شده، پارکینگ اما نه پیاده رو یا خیابان عمومی خارج از محدوده) برای ساعاتی از روز (مانند بعد از تعطیل کردن مشاغل) برای اموالی که توسط نظارت دوربین محافظت می شود. هوش مصنوعی (AI) در صورت مشاهده متجاوز به «قانون» مبنی بر مجاز نبودن هیچ شخصی در آن منطقه در روز، هشدار می فرستد. برنامه هوش مصنوعی با استفاده از بینایی ماشین کار می کند. بینایی ماشین مجموعه ای از الگوریتم ها یا رویه های ریاضی است که مانند یک فلوچارت یا مجموعه ای از سؤال ها برای مقایسه جسم دیده شده با صدها هزار تصویر مرجع ذخیره شده از انسان در حالت ها، زاویه ها، موقعیت ها و حرکت های مختلف کار می کند. هوش مصنوعی از خود می پرسد که آیا جسم مشاهده شده مانند تصاویر مرجع حرکت می کند، آیا ارتفاع آن تقریباً نسبت به عرض آن یکسان است، آیا دارای دو بازو و دو پای مشخص ا
ست، آیا با سرعت مشابه حرکت می کند و آیا به جای افقی عمودی است. بسیاری از سؤالات دیگر مانند درجه انعکاس جسم، درجه ثبات یا لرزشی آن و همواری حرکت آن، محتمل است. با ترکیب همه مقادیر سؤالات مختلف، یک رتبه بندی کلی به دست می آید که این احتمال را به هوش مصنوعی می دهد که این شیء انسان است یا نیست. اگر مقدار بیش از حد تعیین شده باشد، هشدار ارسال می شود. مشخصه این برنامه ها این است که آنها تا حدی خودآموز هستند و یادمی گیرند. به عنوان مثال انسان یا وسایل نقلیه در بخش های خاصی از تصویر تحت نظارت - آن مناطق نزدیک به دوربین - تا سایر قسمت ها بزرگتر به نظر می رسند. علاوه بر قانون ساده محدود کردن انسان یا وسایل نقلیه از مناطق خاص در ساعات مشخصی از روز، می توان قوانین پیچیده تری نیز وضع کرد. کاربر سیستم ممکن است بخواهد بداند که آیا وسایل نقلیه در یک جهت حرکت می کنند یا نه. ممکن است کاربران بخواهند بدانند که بیش از تعداد مشخصی از افراد در یک منطقه خاص وجود دارد. هوش مصنوعی قادر به نظارت همزمان بر صدها دوربین است. توانایی آن در ردیابی متجاوز در فاصله دور یا در زیر باران یا تابش خیره کننده از توانایی انسان در انجام این کار برتر
است. این نوع هوش مصنوعی برای امنیت به عنوان " مبتنی بر قانون " شناخته می شود زیرا یک برنامه نویس باید برای همه مواردی که کاربر می خواهد به آنها هشدار داده شود قوانینی تعیین کند. این رایج ترین شکل AI برای امنیت است. امروزه بسیاری از سیستم های دوربین نظارت تصویری شامل این نوع توانایی هوش مصنوعی هستند. هارد دیسک که برنامه را در خود جای داده است می تواند در خود دوربین ها قرار داشته باشد یا در یک دستگاه جداگانه باشد که ورودی را از دوربین ها دریافت می کند. یک شکل جدید و غیر مبتنی بر قانون از هوش مصنوعی برای امنیت به نام " تجزیه و تحلیل رفتاری " ایجاد شده است. این نرم افزار کاملاً خودآموز است و هیچ ورودی برنامه نویسی اولیه توسط کاربر یا پیمانکار امنیتی ندارد. در این نوع تجزیه و تحلیل، هوش مصنوعی بر اساس مشاهدات خود از الگوهای مختلف مانند اندازه، سرعت، بازتاب، رنگ، گروه بندی، جهت عمودی یا افقی و غیره می آموزد که رفتار طبیعی برای افراد، وسایل نقلیه، ماشین آلات و محیط چیست. هوش مصنوعی داده های بصری را نرمال سازی می کند، به این معنی که اشیاء و الگوهای مشاهده شده آن ها را طبقه بندی و برچسب گذاری می کند و به طور مداوم تع
اریف تصحیح شده ای از رفتار طبیعی یا متوسط برای اشیاء مشاهده شده مختلف ایجاد می کند. پس از چندین هفته یادگیری با این روش می تواند تشخیص دهد که چه مواردی الگو را می شکنند. وقتی چنین ناهنجاری هایی را مشاهده می کند، هشدار می فرستد. به عنوان مثال، رانندگی اتومبیل در خیابان امری طبیعی است. اتومبیلی که در حال عبور از پیاده رو است، ناهنجاری است. اگر حیاط حصارکشی معمولاً شب خالی باشد، شخصی که وارد آن منطقه می شود ناهنجاری است. تاریخ. بیان مسئله. محدودیت در توانایی بشر برای نظارت دقیق بر تصاویر زنده از طریق نظارت تصویری، منجر به تقاضای هوش مصنوعی شده است که می تواند در انجام وظیفه، بهتر عمل کند. انسان هایی که بیش از بیست دقیقه در حال تماشای یک مانیتور ویدیویی هستند، ۹۵٪ توانایی خود را در حفظ توجه کافی برای تشخیص وقایع مهم از دست می دهند. با دو مانیتور، این دوباره به نصف کاهش می یابد. با توجه به اینکه بسیاری از تجهیزات ده ها یا حتی صدها دوربین دارند، وظیفه به وضوح فراتر از توانایی انسان است. به طور کلی، نمای دوربین از راهروهای خالی، تجهیزات ذخیره سازی، پارکینگ ها یا ساختمان ها بسیار کسل کننده است و بنابراین دقت و توجه،
به سرعت کاهش می یابد. هنگامی که چندین دوربین کنترل می شود، معمولاً با استفاده از یک مانیتور دیواری یا بانک مانیتورهایی که دارای صفحه نمایش تقسیم شده هستند و هر چند ثانیه یکبار بین یک مجموعه دوربین می چرخند، خستگی چشم به سرعت طاقت فرسا می شود. در حالی که دوربین های نظارت تصویری با استقبال چشمگیر کاربران از نمایندگی های فروش اتومبیل و مراکز خرید گرفته تا مدارس و مشاغل تا تأسیسات بسیار ایمن مانند نیروگاه های هسته ای گسترش یافته است، با وجود عقاید تشخیص داده شد که نظارت تصویری توسط افسران انسانی (که «اپراتورها» نیز نامیده می شود) غیر عملی است و بی اثر است. سیستم های گسترده نظارت تصویری پس از وقوع سرقت، آتش سوزی، حمله یا حادثه، صرفاً برای استفاده احتمالی قانونی (دادگاهی) برای شناسایی شخصی منتقل شدند. در جاهایی که از نماهای دوربین عریض استفاده شده است، مخصوصاً برای مکان های بزرگ در فضای باز، محدودیت های شدیدی حتی برای این منظور به دلیل وضوح ناکافی کشف شده است. در این موارد شناسایی متجاوز یا مرتکب جرم غیرممکن است زیرا تصویر آنها روی مانیتور خیلی کوچک است. فقط می توانیم انسان ها را جداگانه از حیوانات و وسایل نقلیه تش
خیص دهیم. تلاش های قبلی برای یافتن راه حل. دوربین های تشخیص حرکت. در پاسخ به کمبودهای نگهبانان انسانی برای تماشای طولانی مدت مانیتورهای نظارتی، اولین راه حل افزودن ردیاب های حرکتی به دوربین ها بود. دلیل این امر این بود که با اقدام یک متجاوز یا عامل جنایت، هشدار به مأمور نظارت از راه دور ارسال می شود و از نیاز به هوشیاری مداوم انسانی جلوگیری می کند. مشکل این بود که در یک محیط بیرونی حرکت مداوم یا تغییر پیکسل هایی وجود دارد که کل تصویر مشاهده شده روی صفحه را تشکیل می دهد. حرکت برگ ها روی درختانی که در باد می وزند، اشیاء روی زمین، حشرات، پرندگان، سگ ها، سایه ها، چراغ ها، پرتوهای خورشید و غیره همه حرکت را تشکیل می دهند. این باعث ایجاد صدها یا حتی هزاران هشدار اشتباه در روز می شود و این راه حل را غیر از محیط های داخلی در طول ساعات غیرعملیاتی ناکارآمد می کند. تشخیص پیشرفته حرکت فیلم. تکامل بعدی هشدارهای کاذب را تا حدی کاهش داد اما با هزینه کالیبراسیون دستی پیچیده و زمان بر. در اینجا، تغییرات یک هدف مانند یک فرد یا وسیله نقلیه نسبت به پس زمینه ثابت شناسایی می شود. در مواردی که پس زمینه به صورت فصلی یا به دلیل تغییرا
ت دیگر تغییر می کند، با گذشت زمان قابلیت اطمینان رو به زوال می رود. اقتصادی بودن پاسخ به هشدارهای نادرست بیش از حد، دوباره مانعی را نشان داد و این راه حل کافی نبود. ظهور تجزیه و تحلیل ویدیوی درست. یادگیری ماشینی تشخیص بصری به الگوها و طبقه بندی آن ها مربوط می شود. تجزیه و تحلیل ویدیوی درست می تواند شکل انسان، وسایل نقلیه و قایق ها یا اشیاء انتخاب شده را از حرکت کلی همه اشیاء دیگر و ایستای بصری یا تغییرات پیکسل در مانیتور متمایز کند. این کار را با شناخت الگوها انجام می دهد. هنگامی که شیء مورد نظر، به عنوان مثال یک انسان، یک قانون از پیش تعیین شده را نقض می کند، به عنوان مثال در طی یک بازه زمانی مشخص تعداد افراد در یک منطقه از پیش تعیین شده نباید بیش از صفر باشد، سپس یک هشدار ارسال می شود. یک مستطیل قرمز یا اصطلاحاً «جعبه محدود» معمولاً به طور خودکار متجاوز شناسایی شده را دنبال می کند، و یک کلیپ ویدیویی کوتاه از آن به عنوان هشدار ارسال می شود. کاربرد عملی. اقدامات پیشگیرانه در زمان حقیقی. شناسایی متجاوزان با استفاده از نظارت تصویری، محدودیت های اقتصادی و ماهیت دوربین های فیلمبرداری دارد. به طور معمول، دوربین ها
در فضای باز بر روی یک زاویه دید عریض تنظیم می شوند و با این وجود از مسافت زیادی به بیرون نگاه می کنند. نرخ فریم در ثانیه و دامنه پویا برای رسیدگی به مناطق با نور زیاد و مناطق کم نور، دوربین را بیشتر به چالش می کشد تا در واقع برای دیدن یک متجاوز انسانی در حال حرکت مناسب باشد. در شب، حتی در مکان های بیرونی روشن، سوژه در حال حرکت در هر فریم در هر ثانیه نور کافی را به خود نمی گیرد - مگر اینکه کاملاً نزدیک دوربین باشد - و به عنوان یک حلقه نازک یا شبح یا کاملاً نامرئی ظاهر می شود. شرایط تابش خیره کننده، تیرگی نسبی، باران، برف، مه و تاریکی همه این مسئله را پیچیده می کنند. حتی وقتی انسان در این شرایط مستقیماً به مکان واقعی روی مانیتور یک سوژه نگاه کند، سوژه معمولاً تشخیص داده نمی شود. هوش مصنوعی قادر است بی طرفانه به طور همزمان به کل تصویر و تصاویر دوربین ها نگاه کند. با استفاده از مدل های آماریِ درجات انحراف از الگوی آموخته شده خود در مورد آنچه که شکل انسانی را تشکیل می دهد، یک متجاوز با قابلیت اطمینان بالا و میزان هشدار کاذب کم حتی در شرایط نامساعد، شناسایی خواهد کرد. یادگیری آن تقریباً بر اساس یک چهارم میلیون تصو
یر از انسان ها در موقعیت های مختلف، زاویه ها، وضعیت ها و غیره شکل گرفته است. یک دوربین یک مگاپیکسلی با تجزیه و تحلیل ویدیویی پردازنده قادر بود انسان را در فاصله حدود ۳۵۰ فوت (معادل ۱۰۷ متر) و زاویه دید حدود ۳۰ درجه در شرایط غیر ایدئال تشخیص دهد. قوانینی را می توان برای «حصار مجازی» یا نفوذ به یک منطقه از پیش تعریف شده تنظیم کرد. می توان قوانینی را برای حرکت جهت دار، اشیاء به جا مانده، تشکیل جمعیت و برخی شرایط دیگر تعیین کرد. هوش مصنوعی برای نظارت تصویری به طور گسترده ای در چین استفاده می شود. نظارت گسترده در چین را ببینید. بازدارندگی. یکی از قدرتمندترین ویژگی های سیستم این است که یک افسر انسانی یا اپراتور، با دریافت هشدار از هوش مصنوعی، می تواند بلافاصله از طریق بلندگوهای آدرس عمومی در فضای باز با متجاوز صحبت کند. این از ارزش بازدارندگی بالایی برخوردار بود زیرا بیشتر جنایات فرصت طلبانه هستند و هنگامی که فرد زنده با آن ها صحبت می کند ریسک نفوذ برای متجاوز به حدی زیاد می شود که به احتمال زیاد از نفوذ دست کشیده و عقب نشینی می کنند. افسر امنیتی اقدامات متجاوز را توصیف می کند به طوری که متجاوز شک نخواهد داشت که یک
فرد واقعی آن ها را تماشا می کند. افسر اعلام می کند که متجاوز قانون را نقض می کند و با نیروی انتظامی تماس گرفته می شود و آن ها در حال ضبط فیلم هستند. گزارش رخنه تأیید شده. پلیس تعداد عظیمی از هشدارهای کاذب را از طریق دزدگیرها دریافت می کند. در حقیقت صنعت امنیت گزارش می دهد که بیش از ۹۸٪ این هشدارها اشتباه است. بر این اساس، پلیس با هشدارهای دزدگیر پاسخ بسیار کمتری می دهد و پاسخ به سایت می تواند از بیست دقیقه تا دو ساعت طول بکشد. در مقابل، جرم کشف شده تحلیلی ویدئویی به افسر نظارت مرکزی گزارش می شود، که با چشم خود تأیید می کند که این یک جرم واقعی در حال انجام است. وی سپس به پلیس مخابره می کند که بیشترین اولویت را به چنین تماس هایی می دهند. تجزیه و تحلیل رفتاری. محیط های فعال. در حالی که تجزیه و تحلیل ویدئویی مبتنی بر قانون برای بسیاری از برنامه های امنیتی، اقتصادی و قابل اعتماد، کار می کند، شرایط بسیاری وجود دارد که نمی تواند کار کند. برای یک منطقه داخلی یا خارجی که هیچ کس در ساعات خاصی از شبانه روز نباید در آن حضور داشته باشد، به عنوان مثال در طول شب، یا برای مناطقی که هیچ کس در هر زمانی نباید آن جا باشد مانند
برج سلول، تجزیه و تحلیل سنتی مبتنی بر قانون کاملاً مناسب است. در مثال برج سلول، زمان نادری که ممکن است یک تکنسین خدمات برای دسترسی به منطقه مورد نیاز باشد، به سادگی نیاز به کد عبور دارد تا پاسخ نظارت را «در آزمایش» قرار دهد یا برای مدت کوتاهی که شخص مجاز در آنجا است، غیرفعال شود. اما بسیاری از نیازهای امنیتی در محیط های فعال وجود دارد که صدها یا هزاران نفر به طور مداوم در آن مکان ها حضور دارند. به عنوان مثال، محوطه دانشگاه، یک کارخانه فعال، یک بیمارستان یا هر مرکز عملیاتی فعال. نمی توان قوانینی را تعیین کرد که بین افراد قانونی و مجرمان یا افراد ناشایست تبعیض قائل شود. غلبه بر مشکل محیط های فعال. (با استفاده از تجزیه و تحلیل رفتاری، یک هوش مصنوعی مبتنی بر خودآموزی، نامبتنی بر قانون، داده ها را از دوربین های ویدئویی می گیرد و به طور مداوم اشیاء و رویدادهایی را که می بیند طبقه بندی می کند. به عنوان مثال، عبور شخص از یک خیابان یک طبقه بندی است. گروهی از مردم طبقه بندی دیگر است. وسیله نقلیه یک طبقه بندی است، اما با یادگیری مداوم یک اتوبوس عمومی از یک کامیون کوچک و از یک موتورسیکلت تفکیک می یابد. با افزایش پیچیدگی،
سیستم، الگوهای رفتار انسان را تشخیص می دهد. به عنوان مثال، ممکن است مشاهده شود که افراد از یک در (ب) دسترسی کنترل شده به طور همزمان عبور می کنند. در باز می شود، فرد کارت مجوز یا برچسب خود را ارائه می دهد، فرد از آنجا عبور می کند و در بسته می شود. این الگوی فعالیت که به طور مکرر مشاهده می شود، مبنایی برای آنچه در دید دوربین مشاهده آن صحنه عادی است، می شود. حال اگر شخص مجاز در را باز کند اما شخص غیرمجاز دوم، قبل از بسته شدن در از آن عبور کند، این نوعی ناهنجاری است که هشدار ایجاد می کند. این نوع تحلیل بسیار پیچیده تر از تجزیه و تحلیل مبتنی بر قانون است. در حالی که تجزیه و تحلیل مبتنی بر قانون عمدتاً برای شناسایی متجاوزان به مناطقی است که در اوقات مشخصی از روز معمولاً هیچ کس در آن حضور ندارد، تجزیه و تحلیل رفتاری در جایی انجام می شود که افراد برای شناسایی چیزهای غیرعادی فعال هستند. آتش سوزی در فضای باز، همچنین ابر دود در حال افزایش یک اتفاق غیرمعمول است و باعث ایجاد هشدار می شود. وسایل نقلیه ای که از مسیر اشتباهی به یک مسیر عبور یک طرفه می روند، نوع رویدادی را که دارای یک امضای بصری قوی است، مشخص می کند و از الگ
وی مکرر مشاهده شده از وسایل نقلیه ای که یک مسیر یک طرفه را به طور صحیح می روند، منحرف می شود. کسی که توسط یک مهاجم به زمین پرتاب شود یک اتفاق غیر معمول است که احتمالاً باعث هشدار می شود. این وضعیت خاص است؛ بنابراین اگر دوربین، یک سالن ورزشی را که در آن کشتی انجام می شود مشاهده می کند، هوش مصنوعی می آموزد که معمولاً یک انسان دیگری را به زمین می اندازد، در این صورت از این مشاهده هشدار نمی دهد. آنچه هوش مصنوعی «می فهمد». هوش مصنوعی نمی داند یا نمی فهمد انسان، آتش سوزی یا وسیله نقلیه چیست. این به سادگی یافتن خصوصیات این موارد بر اساس اندازه، شکل، رنگ، بازتابندگی، زاویه، جهت گیری، حرکت و غیره است. سپس دریافت که اشیاء طبقه بندی شده دارای الگوی رفتاری معمولی است. به عنوان مثال، انسان ها در پیاده روها و گاهی در خیابان ها قدم می زنند اما زیاد از کناره های ساختمان بالا نمی روند. وسایل نقلیه در خیابان ها حرکت می کنند اما در پیاده روها حرکت نمی کنند؛ بنابراین رفتار ناهنجار کسی که از ساختمان بالا می رود یا وسیله نقلیه ای که به سمت پیاده رو منحرف می شود، باعث هشدار می شود. از ذهنیت سنتی سیستم های امنیتی متفاوت است. سیستم ه
ای هشدار معمولی به گونه ای طراحی شده اند که موارد مثبت واقعی (وقایع واقعی جرم) را از دست ندهند و تا حد ممکن کمترین میزان هشدار کاذب را دارند. در این راستا، دزدگیرها موارد مثبت واقعی اندکی را از دست می دهند اما حتی در محیط داخلی کنترل شده نیز میزان هشدار کاذب بسیار بالایی دارند. دوربین های تشخیص حرکت برخی از موارد مثبت واقعی را از دست می دهند اما در یک محیط بیرونی با هشدارهای غلط غافلگیرکننده مواجه هستند. تجزیه و تحلیل مبتنی بر قانون به طور قابل اعتماد اکثر موارد مثبت واقعی را تشخیص می دهد و دارای نرخ پایین مثبت کاذب است، اما نمی تواند در محیط های فعال اجرا شود و فقط در محیط های خالی انجام می شود. همچنین آن ها به تبعیض ساده در مورد حضور یا عدم حضور متجاوز محدود می شوند. چیزی همانند درگیری یا شکستن رویه امنیتی توسط یک کارمند، پیچیده و نامحدود است که برای تجزیه و تحلیل مبتنی بر قانون امکان تشخیص یا تبعیض وجود ندارد. با تجزیه و تحلیل رفتاری، این امر امکان پذیر است. مکان هایی که افراد در آن جابجا می شوند و کار می کنند مشکلی ایجاد نمی کنند. با این حال، هوش مصنوعی ممکن است بسیاری از موارد را که غیرعادی به نظر می رسن
د اما ماهیت آنها عادی است، تشخیص دهد. به عنوان مثال، اگر دانشجویان در محوطه در یک میدان پیاده روی کنند، این امر به صورت عادی آموخته می شود. اگر چند دانشجو تصمیم بگیرند که یک ملحفه بزرگ را به بیرون برده و در معرض باد قرار دهند، ممکن است باعث هشدار شود. به افسر نظارت هشدار داده می شود تا به مانیتور خود نگاه کند و ببیند که این رویداد تهدیدی نیست و سپس آن را نادیده می گیرد. درجه انحراف از هنجار را که باعث هشدار می شود می توان طوری تنظیم کرد که فقط غیرعادی ترین موارد گزارش شود. با این حال، این هنوز هم روش جدیدی از تعامل انسان و هوش مصنوعی را تشکیل می دهد که با ذهنیت سنتی صنعت هشدار مشخص نمی شود. این به این دلیل است که هشدارهای کاذب زیادی وجود دارد که ممکن است ارسال آن ها برای یک افسر انسانی که می تواند به سرعت بررسی کند و تشخیص دهد آیا صحنه نیاز به پاسخ دارد یا نه، ارزشمند باشد. از این نظر، این یک «ضربه به شانه» از هوش مصنوعی است تا انسان به چیزی نگاه کند. محدودیت های تجزیه و تحلیل رفتاری. از آنجا که بسیاری از موارد پیچیده به طور مداوم در حال پردازش هستند، این نرم افزار با رزولوشن بسیار پایین و تنها ۱ CIF نمونه بر
داری می کند تا تقاضای محاسباتی را حفظ کند. وضوح ۱ CIF بدین معنی است که اگر دوربینی که استفاده می کند زاویه بازداشته باشد و انسان بسته به شرایط بیش از شصت تا هشتاد فوت فاصله داشته باشد، شیئی به اندازه انسان تشخیص داده نمی شود. اجسام بزرگتر مانند وسایل نقلیه یا دود در فواصل بیشتر قابل تشخیص هستند. کمی سازی آگاهی موقعیتی. سودمندی هوش مصنوعی برای امنیت در خلأ وجود ندارد و توسعه آن نیز صرفاً با مطالعه آکادمیک یا علمی صورت نگرفته است. بلکه به نیازهای واقعی و از این رو نیروهای اقتصادی پرداخته شده است. استفاده از آن برای برنامه های غیر امنیتی مانند بهره وری عملیاتی، نقشه برداری حرارتی خریداران از مناطق نمایش (به معنای تعداد افراد در یک منطقه خاص در یک فضای خرده فروشی) و حضور در کلاس ها در حال استفاده است. انسان ها برای جمع آوری و تشخیص الگوهای متشکل از مجموعه داده های بسیار بزرگ که نیاز به محاسبات همزمان در چندین مکان مشاهده شده از راه دور دارند، به اندازه هوش مصنوعی نیستند. هیچ انسان بومی در مورد چنین آگاهی وجود ندارد. نشان داده شده است که چندین وظیفه همزمان توجه و عملکرد انسان را نامتمرکز می کند. هوش مصنوعی توانایی
مدیریت چنین داده هایی را دارد. برای هدف تعامل امنیتی با دوربین های فیلمبرداری، از نظر عملکردی، از دید بینایی بهتری نسبت به انسان یا تقریب دستگاه با آن برخوردار هستند. برای قضاوت در مورد ظرافت رفتارها یا اهداف افراد یا درجات تهدید، انسان ها در وضعیت فعلی این فناوری بسیار برتر هستند؛ بنابراین هوش مصنوعی در عملکردهای امنیتی به طور گسترده ای فراتر از توانایی انسانی را اسکن می کند و داده ها را در اولین مرتبه از مرتب سازی ارتباط بررسی می کند و به افسر انسانی که عملکرد ارزیابی و پاسخ را بر عهده دارد، هشدار می دهد. امنیت در دنیای عملی از نظر اقتصادی تعیین می شود به طوری که هزینه های امنیت پیشگیرانه هرگز به طور معمول از هزینه های قابل قبول ریسکی که باید اجتناب شود، فراتر نمی رود. مطالعات نشان داده است که شرکت ها معمولاً فقط یک بیست و پنجم مبلغی را که ضررهای واقعی آن ها برایشان هزینه دارد برای امنیت خرج می کنند. آنچه با نظریه اقتصادی خالص باید معادل باشد، بنابراین بسیار کوتاهتر از آن است. نظریه ای که این مسئله را توضیح می دهد ناهماهنگی شناختی یا سهولتی که باعث می شود چیزهای ناخوشایند مانند خطر، از ذهن آگاه دور شود. با
این وجود، امنیت یک هزینه بزرگ است و مقایسه هزینه های مختلف ابزارهای امنیتی همیشه در بین متخصصان امنیتی، مهمترین است. دلیل دیگر اینکه تهدیدات یا خسارات امنیتی آینده کمتر مورد ارزیابی قرار می گیرند این است که غالباً فقط هزینه مستقیم خسارت احتمالی به جای طیف ضررهای پی در پی که همزمان تجربه می شوند در نظر گرفته می شود. به عنوان مثال، تخریب خرابکارانه یک ماشین تولید سفارشی در یک کارخانه یا یک تریلر یخچالی منجر به زمان تعویض طولانی مدت می شود که در طی آن امکان سرویس دهی به مشتریان وجود ندارد و در نتیجه تجارت آن ها از بین می رود. یک جُرم خشن، فراتر از مسئولیت مستقیم ناشی از عدم حمایت از کارگر، موجب خسارت گسترده روابط عمومی برای یک کارفرما خواهد شد. تجزیه و تحلیل رفتاری منحصر به فرد، عملکردی فراتر از امنیت ساده دارد و به دلیل توانایی آن در مشاهده نقض الگوهای استاندارد پروتکل ها، می تواند به طور مؤثری اقدامات ناامن کارمندان را که منجر به حوادث ناشی از مسئولیت عمومی یا مسئولیت کارگران می شود، پیدا کند. در اینجا نیز ارزیابی هزینه های حوادث آینده با واقعیت فاصله دارد. یک مطالعه توسط شرکت بیمه لیبرتی میچوال نشان داد که ه
زینه کارفرمایان حدود شش برابر هزینه بیمه شده مستقیم است، زیرا هزینه های بیمه نشده خسارت های ناشی از آن شامل کارگران جایگزین موقت، هزینه های استخدام برای جایگزین ها، هزینه های آموزش، وقت مدیران در گزارش ها یا دادگاه، روحیه نامطلوب سایر کارگران، و تأثیر بر مشتری و روابط عمومی است. پتانسیل هوش مصنوعی در قالب تجزیه و تحلیل رفتاری برای رهگیری و پیشگیری از وقوع چنین حوادثی قابل توجه است.
پارواتی نایر (زاده ۵ دسامبر ۱۹۹۲) بازیگر هندی است. از کارهای معروف او می توان به بازی در فیلم شرور صادق و اگر مرا می شناسی اشاره کرد.
ایزابل دین (زاده ۲۹ می ۱۹۱۸-درگذشته ۲۷ ژوئیه ۱۹۹۷) بازیگر انگلیسی بود. از کارهای معروف او می توان به بازی در فیلم "خون بها" و "فراطبیعی" اشاره کرد.
کوردیلی (به لاتین: Kürdili) یک منطقه مسکونی در جمهوری آذربایجان است که در شهرستان نفت چاله واقع شده است. این شهرک در ابتدای سده بیستم میلادی هنگامی که هنوز در یک شبه جزیره واقع شده بود توسط گروهی از مردم روس تأسیس شد. در سال ۱۹۷۶، به عنوان بخشی از ذخیره گاه دولتی قزل آغاج شناخته شد. در سال ۱۹۸۱، در نتیجه افزایش سطح آب دریای کاسپین، روستاهای کورا و ژارسکی در جزیره ای قرار گرفتند. دولت جمعیت کورا را تخلیه و در سرزمین اصلی اسکان داد، اگرچه برخی از ساکنان و باشندگان اصرار به ماندن در آن کردند. واپسین و آخرین ساکنان این روستا در در سال ۲۰۱۳ از آن بیرون آمدند؛ به جز یک نفر که تا سال ۲۰۱۷ در آنجا ماند و درگذشت. این منطقه هنوز بخشی از ذخیره گاه قزل آغاج است و افراد خارجی برای دسترسی به آن مجوز ویژه ای نیاز دارند.
فورفورتو () نام یک ماهنامه فوتبالی است که توسط فیوچر پی ال سی منتشر می شود. نام این مجله از یک سیستم در فوتبال (۲–۴–۴) گرفته شده است.
اپوزیسیون بحرینی به گروهی از گروه های سیاسی گفته می شود که مخالف کابینه دولت بحرین و پادشاه سنی خاندان آل خلیفه هستند. در حال حاضر، اپوزیسیون های بحرین را می توان به احزاب سیاسی که به طور رسمی ثبت شده اند و خواستار اصلاحات در سیستم سیاسی فعلی هستند و گروه های مخالف ثبت نشده تقسیم کرد. اکثریت اپوزیسیون ها از جامعهٔ شیعه بحرین تشکیل شده اند. اپوزیسیون بدون مجوز شامل موارد زیر است: از زمان اعتراضات بحرین در سال ۲۰۱۱، همه احزاب اپوزیسیون انتخابات پارلمان را تحریم کرده اند. از آن زمان اپوزیسیون نتوانستند کابینه بحرین را سرنگون کنند.
جونا سنیلاگاکالی (؛ زاده – درگذشته ) سیاست مدار اهل فیجی بود. وی از ۵ دسامبر ۲۰۰۶ تا ۴ ژانویه ۲۰۰۷ نخست وزیر فیجی بود. جونا سنیلاگاکالی در ۲۶ اکتبر ۲۰۱۱، در سن ۸۱ سالگی درگذشت.
هاپّی () یک کت آستین دار سنتی ژاپنی است و معمولاً فقط در جشنواره های ژاپن (ماتسوری) استفاده می شود.
هاداکا ماتسوری به معنی جشنواره برهنه، نوعی جشنواره ژاپنی یا ماتسوری است که مردان شرکت کننده در آن حداقل مقدار لباس را می پوشند. شرکت کنندگان معمولاً فقط یک پارچه نخی ژاپنی (به نام فوندوشی)، گاهی اوقات با هاپی (لباس) کوتاه و به ندرت کاملاً برهنه هستند. جشنواره های برهنه هر ساله در ده ها مکان در سرتاسر ژاپن برگزار می شود، معمولاً در تابستان یا زمستان. مشهورترین جشنواره هاداکا ماتسوری سایدای-جی ایو است که در اوکایاما برگزار می شود، جایی که جشنواره بیش از ۵۰۰ سال پیش آغاز شده است. هر ساله، بیش از ۹۰۰۰ مرد به امید کسب شانس برای کل سال، در این جشنواره شرکت می کنند.
آزمایشگاه های پژوهشی پیشرفته دانش و فناوری یا آزمایشگاه های استار (به انگلیسی: S.T.A.R. Labs) یک آزمایشگاه تخیلی در کمیک های دی سی کامیکس است که فلش (بری آلن) درآنجا تبدیل به یک ابرقهرمان می شود. مدیر استار لبز دکتر هریسون ولز زمین ۱ است که بعدها به دست ریورس فلش کشته می شود. کارکنان. بری آلن (فلش) والی وست (کید فلش) کیتلین اسنو (کیلر فراست) فرانسیسیکو رامون (وایب) رالف دیبنی (مرد دراز شونده و…
فرا یادگیری زیرشاخه ای از یادگیری ماشین است که در آن الگوریتم های یادگیری خودکار بر فرادادهها برای انجام آزمایش های یادگیری ماشین اعمال می شوند. از سال ۲۰۱۷ به بعد این اصطلاح تفسیر استانداردی پیدا نکرده است، اما هدف اصلی فرایادگیری به صورت زیر بیان شده است: درک اینکه چگونه یادگیری خودکار می تواند در حل مشکلات یادگیری انعطاف پذیر شود تا منجر به بهبود عملکرد الگوریتم های یادگیری موجود یا یادگیری (استنتاج) خودِ الگوریتم یادگیری شود؛ بنابراین، یادگیری برای یادگیری اصطلاح جایگزینی برای فرایادگیری است. انعطاف پذیری مهم است زیرا هر الگوریتم یادگیری بر مجموعه ای از فرضیات در مورد داده ها، یا به عبارتی سوگیری استقرایی داده ها، استوار است. این بدان معنی است که یادگیری فقط درصورتی به درستی انجام می شود که سوگیری با مسئله یادگیری مورد نظر مطابقت داشته باشد. یک الگوریتم یادگیری ممکن است در یک حوزه عملکرد بسیار خوبی داشته باشد، اما در حوزه بعدی چنین نباشد. این امر محدودیت های شدیدی را در استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین یا داده کاوی تحمیل می کند، زیرا رابطه بین مسئله یادگیری (اغلب نوعی پایگاه داده) و مؤثر بودن الگوریتم ه
ای یادگیری متفاوت هنوز پیدا نشده است. با استفاده از انواع مختلف فراداده، مانند خصوصیات مسئله یادگیری، خصوصیات الگوریتم (مانند معیارهای عملکرد)، یا الگوهایی که قبلاً از داده ها کشف شده است، می توان الگوریتم های یادگیری مختلف را آموخت، انتخاب کرد، تغییر داد، یا ترکیب کرد تا به طور مؤثر یک مسئله یادگیری داده شده را حل کرد. انتقادهای وارد شده بر رویکردهای مبتنی بر فرا یادگیری شباهت های زیادی به انتقادهای وارد شده بر رویکردهای مبتنی بر الگوریتم های فراابتکاری، به عنوان مسئله ای حدوداً مرتبط، دارند. یک تشبیه خوب برای فرا یادگیری، و همچنین منبع الهام بخش کارهای اولیه (1987) و کارهای یوشوا بنگیو و دیگران (۱۹۹۱)، بیان می کند که تکامل ژنتیکی فرایند یادگیری که در ژن ها رمزگذاری شده و در مغز هر فرد اجرا می شود را یادمی گیرد. در یک سیستم فرا یادگیر سلسله مراتبی پایان باز که از برنامه نویسی ژنتیکی استفاده می شود، روش های تکاملی بهتر می توانند توسط فرا تکامل آموخته شوند، که خود می تواند با فرا فرا تکامل و غیره بهبود یابد. تعریف. تعریف پیشنهادی برای یک سیستم فرا یادگیر سه الزام را با هم ترکیب می کند: "سوگیری" به فرضیاتی اشار