Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
ته ای پیدا کند که اهداف برنامه ریزی شده اش را به بیشترین مقدار برآورده کند. برخی از مثالهای فرضی که در آن ممکن است اهداف به روشی "انحرافی" که برنامه نویسان قصد آن را ندارند، ارائه شود: راسل متذکر شده است که، در یک سطح فنی، حذف یک هدف ضمنی می تواند منجر به آسیب شود: "سیستمی که عملکردی از متغیر را بهینه می کند، جایی که در آن هدف به زیرمجموعه ای از اندازه بستگی دارد، غالباً به باقی ماندهٔ متغیرها مقادیر بیش از حدی نسبت می دهد؛ اگر یکی از آن متغیرهای غیرقانونی، متغیری باشد که برایمان مهم باشد، راه حل یافت شده ممکن است بسیار نامطلوب باشد. این اساساً داستان قدیمی جن در چراغ جادو یا شاگرد جادوگر یا پادشاه میداس است: شما دقیقاً همان چیزی را دریافت می کنید که درخواست کرده بودید، نه آنچه که می خواهید. . . این یک مشکل جزئی نیست. " عواقب ناخواسته هوش مصنوعی های موجود. علاوه بر این، برخی از محققان استدلال می کنند که تحقیق در مورد مسئله کنترل هوش مصنوعی ممکن است در جلوگیری از عواقب ناخواسته هوش مصنوعی های ضعیف موجود مفید باشد. لوران اورسو، محقق دیپ مایند، به عنوان یک مثال فرضی ساده، یک مورد از یک ربات یادگیری تقویتی ارائه
می دهد که گاهی وقت ها هنگام از مسیر خود خارج می شود کاملاً توسط انسان کنترل می شود: چگونه بهتر است ربات برنامه ریزی شود تا به طور تصادفی و بی سر و صدا یاد نگیرد که از از مسیر خارج شدن دوری کند، از ترس اینکه کنترل شود و بنابراین نتواند وظایف روزمره خود را به پایان برساند؟ اورسو همچنین به یک برنامه آزمایشی Tetris اشاره می کند که یادگرفته است برای جلوگیری از باختن، صفحه را به طور نامحدود متوقف کند. اورسو استدلال می کند که این مثالها مشابه مشکل کنترل قابلیت در نحوه نصب دکمه ای برای خاموش کردن ابرهوش بدون دادن انگیزه به آن برای اقدام به جلوگیری انسان ها از فشار دادن آن دکمه است. در گذشته، حتی سیستم های ضعیف هوش مصنوعیِ از قبل آزمایش شده، گاهی وقت ها آسیب هایی (از جزئی تا فاجعه بار) ایجاد کرده اند که توسط برنامه نویسان ناخواسته بوده است. به عنوان مثال، در سال ۲۰۱۵، احتمالاً به دلیل خطای انسانی، یک کارگر آلمانی توسط یک ربات در کارخانه فولکس واگن که ظاهراً او را به عنوان یک قطعه اتومبیل اشتباه گرفته بود، کشته شد. در سال ۲۰۱۶، مایکروسافت یک ربات چت به نام تای راه اندازی کرد که استفاده از زبان نژادپرستانه و تبعیض جنسی
را یادگرفت. نوئل شارکی از دانشگاه شفیلد، اظهار داشت که راه حل ایدئال این است که اگر «یک برنامه هوش مصنوعی بتواند اشتباهی را تشخیص دهد و خود را متوقف کند»، اما به مردم هشدار می دهد که حل مسئله در یک مورد کلی «یک چالش علمی بسیار عظیم است» در سال ۲۰۱۷، دیپ مایند چارچوب ایمن جهانی برای هوش مصنوعی را منتشر کرد، که الگوریتم های هوش مصنوعی را در ۹ ویژگی ایمنی ارزیابی می کند، از جمله اینکه آیا الگوریتم می خواهد کلید کشتار خود را خاموش کند. دیپ مایند تأیید کرد که الگوریتم های موجود عملکرد ضعیفی دارند، و این اصلاً تعجب آور نیست زیرا الگوریتم ها «برای حل این مشکلات طراحی نشده اند». برای حل چنین مشکلاتی ممکن است نیاز به «ایجاد نسل جدیدی از الگوریتم ها با ملاحظات ایمنی در هسته اصلی آنها» وجود داشته باشیم. هم ترازی. هدف برخی از پیشنهادها این است که اولین ابرهوش را با اهدافی منطبق با ارزشهای انسانی ایجاد کند، به طوری که بخواهد به برنامه نویسان خود کمک کند. متخصصان در حال حاضر نمی دانند چگونه می توان مقادیر انتزاعی مانند خوشحالی یا خودمختاری را به طور قابل اعتمادی در دستگاه برنامه ریزی کرد. همچنین در حال حاضر مشخص نیست که چگ
ونه می توان مطمئن بود که که یک هوش مصنوعی پیچیده، قابل ارتقا و احتمالاً حتی خود اصلاح شونده، اهداف خود را در به روزرسانی های متعدد حفظ می کند. حتی اگر این دو مشکل به طور عملی قابل حل باشد، هر گونه تلاش برای ایجاد یک فوق هوشمند با اهداف صریح و کاملاً سازگار با انسان، با یک مسئله خطای اکتشافی روبرو خواهد شد. هنجار سازی غیر مستقیم. در حالی که هنجار سازی مستقیم، مانند سه قانون داستانی رباتیک، مستقیماً نتیجه هنجاری مورد نظر را مشخص می کند، پیشنهادهای (شاید موفق تر) دیگر، نوعی فرایند "غیرمستقیم" برای فرا هوش را پیشنهاد می دهند تا تعیین کند که چه اهداف انسان دوستانه ای را در بر می گیرد. الیازر یودکوفسکی از انستیتوی تحقیقات هوش ماشین پیشنهاد اراده منسجم برون یابی (CEV) را مطرح کرده است، جایی که هدف فرادست هوش مصنوعی، چیزی در حدود «دستیابی به آنچه که آرزو می کردیم هوش مصنوعی به دست بیاورد اگر طولانی و سخت به این موضوع فکر می کردیم»، باشد. پیشنهادهای متفاوتی از انواع هنجار سازی غیرمستقیم، با اهداف فرادست متفاوت (و بعضاً نامفهوم) وجود دارد (مانند "انجام آنچه درست است") و با فرضیات غیر همگرا مختلف برای نحوه تمرین نظریه ت
صمیم گیری و معرفت شناسی همراه است. همانند هنجار سازی مستقیم، در حال حاضر مشخص نیست که چگونه می توان به طور قابل اعتماد حتی مفاهیمی مانند " داشتن " را در ۱ و ۰، که یک ماشین بر اساس آن عمل می کند، ترجمه کرد و همچنین چگونه می توان از حفاظت از هدف های فرادست هوش مصنوعی به هنگام تغییر یا خود-تغییری هوش مصنوعی مطمئن شد. ارجاع به مشاهده رفتار انسان. در مقاله ""سازگار با انسان"، محقق هوش مصنوعی، استوارت ج. راسل پیشنهاد می دهد که سیستم های هوش مصنوعی طوری طراحی شوند که با بررسی رفتار انسان، خواسته های آنها را برآورده کنند. بر این اساس، راسل سه اصل را برای هدایت توسعه ماشین های مفید ذکر می کند. او تأکید می کند که این اصول برای پیاده سازی مستقیم در ماشین آلات طراحی نشده اند؛ بلکه برای توسعه دهندگان انسانی در نظر گرفته شده است. اصول به شرح زیر است: «ترجیحی» که راسل به آن اشاره می کند، «همه جانبه است؛ یعنی هر آنچه که ممکن است برای شما مهم باشد، حتی اگر در آینده دور باشد». به طور مشابه، «رفتار» شامل هر انتخابی بین گزینه ها است، و عدم اطمینان به حدی است که برخی از احتمالات، که ممکن است اندک باشد، باید به هر ترجیحِ منطقیِ مم
کن انسان نسبت داده شود. هدفیلد-منل و همکارانش پیشنهاد دادند که این عوامل هوشمند می توانند با مشاهده و تفسیر سیگنالهای پاداش در محیط خود، عملکردهای معلمان انسانی خود را یاد بگیرند. این فرایند را یادگیری تقویت معکوس مشارکتی (CIRL) نام دارد. CIRL توسط راسل و دیگران در مرکز هوش مصنوعی سازگار با انسان در حال بررسی و مطالعه است بیل هیبارد طرح هوش مصنوعی مشابه اصول راسل را پیشنهاد داد. آموزش با مباحثه. ایروینگ و همکاران همراه با اوپن ای آی آموزش هوش مصنوعی را با استفاده از مباحثه بین سیستم های هوش مصنوعی، با قضاوت برنده توسط انسان پیشنهاد کرده است. هدف این بحث این است که ضعیف ترین نقاط پاسخ به یک سؤال یا مسئله پیچیده را مورد توجه انسان قرار دهد و همچنین با پاداش دادن به سیستم های هوش مصنوعی برای پاسخ های درست و مطمئن، به آنها آموزش دهد تا سودمندتر باشند. این روش ناشی از دشواری مورد انتظار برای مشخص کردن اینکه آیا پاسخ تولید شده توسط هوش مصنوعی عمومی به تنهایی با بررسی انسان ها، ایمن و معتبر است یا خیر. گرچه در مورد آموزش با مباحثه بدبینی وجود دارد، لوکاس پری از مؤسسه آینده زندگی آن را به عنوان «یک فرایند قدرتمند جست
جوی حقیقت در مسیر هوش مصنوعی سودمند» احتمالی توصیف کرد. مدلسازی با پاداش. مدل سازی با پاداش به سیستمی از یادگیری تقویتی گفته می شود که در آن یک عامل، سیگنال های پاداش را از یک مدل پیش بینی، که همزمان با بازخورد انسان آموزش می بیند. دریافت می کند در مدل سازی با پاداش، یک عامل به جای دریافت سیگنال های پاداش مستقیماً از انسان یا از یک تابع پاداش ایستا، سیگنال های پاداش خود را از طریق یک مدل آموزش دیده توسط انسان دریافت می کند که این مدل آموزش دیده می تواند مستقل از انسان عمل کند. مدل پاداش همزمان با اینکه عامل هوش مصنوعی دارد از او یادمی گیرد، خود نیز از رفتارهای انسان آموزش می بیند. در سال ۲۰۱۷، محققان اوپن ای آی و دیپ مایند گزارش دادند که یک الگوریتم یادگیری تقویتی با استفاده از مدل پیش بینی کننده پاداش، قادر به یادگیری رفتارهای پیچیده جدید در یک محیط مجازی بوده است. در یک آزمایش، به یک ربات مجازی آموزش داده شد تا در کمتر از یک ساعت ارزیابی، با استفاده از ۹۰۰ بیت بازخورد از انسان، حرکت پشتک را اجرا کند در سال ۲۰۲۰، محققان اوپن ای آی استفاده از مدل پاداش برای آموزش مدل های زبان برای تولید خلاصه ای از پست های Re
ddit و مقالات خبری، با عملکرد بالا نسبت به سایر روش ها، را توصیف کردند. با این حال، این تحقیق شامل این مشاهده نیز بود که فراتر از پاداش پیش بینی شده مربوط به صدک ۹۹ در مجموعه داده های آموزشی، بهینه سازی مدل پاداش خلاصه های بدتری را ارائه داد. الیازر یودکوفسکی محقق هوش مصنوعی، این اندازه گیری بهینه سازی را «مستقیم و مستقیم مربوط به مشکلات ترازبندی واقعی» توصیف کرد. کنترل قابلیت. هدفهای پیشنهادی کنترل توانایی، در تلاش اند تا ظرفیت سیستمهای هوش مصنوعی برای اثرگذاری بر جهان را به منظور کاهش خطری که می توانند ایجاد کنند، کاهش دهند. با این حال، استراتژی کنترل قابلیت در برابر ابرهوش با یک مزیت بزرگ در توانایی برنامه ریزی، اثربخشی محدودی خواهد داشت، زیرا ابرهوش می تواند اهداف خود را پنهان کند و برای فرار از کنترل شدن، حوادث را دستکاری کند؛ بنابراین، بوستروم و دیگران روش های کنترل قابلیت را فقط به عنوان یک روش اضطراری برای تکمیل روش های کنترل انگیزشی توصیه می کنند. کلید کشتار. همان طور که می توان انسان ها را کشت یا در غیر این صورت، فلج کرد، کامپیوترها نیز خاموش می شوند. یک چالش این است که، اگر خاموش بودن مانع دستیابی
به اهداف فعلی شود، یک ابرهوش احتمالاً سعی می کند از خاموش شدنش جلوگیری کند. همان طور که انسانها سیستمهایی برای جلوگیری یا حافظت از خود در برابر مهاجمان دارند، چنین ابر هوشی نیز انگیزه خواهد داشت که برای جلوگیری از خاموش شدن خود برنامه ریزی استراتژیک انجام دهد. این می تواند شامل موارد زیر باشد: توازن ابزار و عوامل قطع کننده ایمن. یک راه حل جزئی برای مسئله کلید کشتار شامل «توازن ابزار» است: برخی از عوامل مبتنی بر ابزار می توانند با برخی از هشدارهای مهم برنامه ریزی شوند تا هرگونه ابزار از دست رفته ناشی از قطع یا خاموش شدن را جبران کنند؛ یعنی در نهایت نسبت به هر گونه اختلال بی تفاوت خواهد بود. این هشدارها شامل یک مشکل لاینحل بزرگی هستند که، همانند تئوری تصمیم مشهود، ممکن است یک عامل از یک سیاست فجیع «مدیریت اخبار» پیروی کند. از سوی دیگر، در سال ۲۰۱۶، دانشمندان لوران اورسو و استوارت آرمسترانگ ثابت کردند که گروه گسترده ای از عوامل، به نام عوامل قطع شونده ایمن (SIA یا safely interruptible agents)، در نهایت می توانند یاد بگیرند تا نسبت به فشار دادن کلید کشتار خود بی تفاوت باشند. رویکرد متعادل سازی ابزار و رویکرد سال
۲۰۱۶ عوامل قطع شونده ایمن، این محدودیت را دارند که اگر رویکرد موفقیت آمیز باشد و ابرهوش نسبت به فشار دادن کلید کشتار یا فشار ندادن آن کاملاً بی تفاوت باشد، ابرهوش نیز بی انگیزه است تا به این موضوع اهمیت دهد که آیا کلید کشتار همچنان کار می کند و ممکن است بی گناه و به طور اتفاقی آن را در حین کار (به عنوان مثال، به منظور حذف و بازیافت یک جزء غیرضروری) غیرفعال کند. به همین ترتیب، اگر فرا هوشی بی گناه زیرمجموعه های فوق هوشمندی را ایجاد و فعال کند، انگیزه ای برای نصب کلیدهای کشتار قابل کنترل توسط انسان در عوامل فرعی نخواهد داشت. به طور گسترده تر، معماریهای پیشنهاد شده، چه ضعیف و چه فوق هوشمند، به گونه ای «طوری عمل خواهد کرد که انگار کلید کشتار هرگز قابل فشردن نیست» و از این رو ممکن است در برنامه ریزی نقشه های احتمالی برای خاموش کردن روان شکست بخورد. این می تواند از نظر فرضی، یک مشکل عملی حتی برای هوش مصنوعی ضعیف ایجاد کند. به طور پیش فرض، هوش مصنوعی با طراحی اختلال ایمن ممکن است نتواند تشخیص دهد که برای تعمیر برنامه ریزی شده سیستم در یک زمان خاص خاموش می شود تا بر اساس آن برنامه ریزی می کند و هنگام خاموش شدن در میا
نه کار گیر نکند. گستردگی انواع معماری های سازگار با عوامل قطع شونده ایمن و همچنین انواع اشکال غیرمنتظره ضد شهودی هر روش، در حال حاضر تحت تحقیق است. جعبه هوش مصنوعی. جعبه هوش مصنوعی یک روش پیشنهادی برای کنترل قابلیت هوش مصنوعی است که در آن هوش مصنوعی روی یک سیستم رایانه ای جداگانه با کانالهای ورودی و خروجی بسیار محدود اجرا می شود. به عنوان مثال، یک اوراکل می تواند در یک جعبه هوش مصنوعی، که از اینترنت و سایر سیستم های رایانه ای جدا است، پیاده سازی شود و تنها کانال ورودی و خروجی یک پایانه متن ساده باشد. یکی از نتایج حاصل از استفاده از هوش مصنوعی در یک «جعبه» مهر و موم شده این است که قابلیت محدود آن ممکن است از سودمندی آن و همچنین خطرات آن بکاهد. در عین حال ، کنترل ابرهوش مهر و موم شده ممکن است دشوار باشد، اگر ابرهوش توانایی متقاعدسازی یا مهارت برنامه ریزی استراتژیک فرابشری داشته باشد که بتواند از آن برای یافتن و ساختن یک استراتژی بردن، مانند رفتار کردن به گونه ای کخ برنامه نویسانش را گول بزند تا (احتمالاً به دروغ) باور کنند که ابرهوش ایمن است یا اینکه مزایای انتشارش بیش از خطراتش است. اوراکل. اوراکل یک هوش مصنوع
ی فرضی است که برای پاسخگویی به سؤالات ساخته شده و به گونه ای طراحی شده تا از دستیابی به اهداف یا اهداف فرعی که شامل اصلاح جهان می شوند، جلوگیری شود. یک اوراکل کنترل شده، به طور قابل توجهی سود فوری کمتری نسبت به یک ابرهوش عادی دارد. با این وجود هنوز هم می تواند تریلیونها دلار ارزش داشته باشد. استوارت ج. راسل، محقق هوش مصنوعی، در کتاب خود با عنوان "سازگار با انسان" اظهار دارد که اوراکل پاسخ او به سناریویی است که در آن، فقط یک دهه با ابرهوش فاصله وجود دارد. استدلال او این است که اوراکل، با ساده تر بودن از یک ابرهوش عادی، در شرایط در نظر گرفته شده شانس بیشتری در کنترل کردن آن خواهیم داشت. به دلیل تأثیر محدود آن بر جهان، عاقلانه است که یک اوراکل به عنوان یک نسل قبل از ابرهوش ساخته شود. اوراکل می تواند به بشر بگوید که چگونه با موفقیت یک هوش مصنوعی قوی بسازد، و شاید پاسخی برای مشکلات دشوار اخلاقی و فلسفی لازم برای موفقیت پروژه ارائه دهد. با این حال، ممکن است اوراکل در بخش تعریف هدف با یک ابرهوش عادی مشکلات مشترکی داشته باشد. اوراکل انگیزه برای فرار از محیط کنترل شده خود خواهد داشت تا بتواند منابع محاسباتی بیشتری به
دست آورد و بالقوه سؤالاتی را که از او پرسیده می شود کنترل کند. اوراکل ممکن است صادق نباشد، تا حدی که برای پیش بردن اهداف مخفی، دروغ نیز بگوید. برای کاهش احتمال این رخداد، بوستروم پیشنهاد می کند تا چندین اوراکل با کمی تفاوت ساخته شوند و پاسخ آنها برای رسیدن به یک نتیجه نهایی با هم مقایسه شود پرستار بچه هوش مصنوعی. پرستار بچه هوش مصنوعی استراتژی است که برای اولین بار توسط بن گویرتزل در سال ۲۰۱۲ برای جلوگیری از ایجاد یک ابرهوش خطرناک و همچنین رسیدگی به دیگر تهدیدات عمده رفاه انسان تا زمان ساختن به یک ابرهوش ایمن، پیشنهاد داده شد. این امر مستلزم به ایجاد یک سیستم هوش مصنوعی عمومی هوشمندتر از انسان، (اما نه یک ابرهوش)، که به یک شبکه بزرگ نظارتی با هدف نظارت بر بشریت و حفاظت از آن در برابر خطرها، متصل است. تورچین، دنکنبرگر و گرین یک رویکرد افزایشی چهار مرحله ای را برای توسعه پرستار بچه هوش مصنوعی پیشنهاد می کنند که برای مؤثر و عملی بودن آن، باید یک سرمایه گذاری بین المللی یا حتی جهانی مانند سرن داشته باشد سوتالا و یامپولسکی متذکر می شوند که مشکل تعریف هدف برای این روش، آسانتر از تعریف هدف برای یک هوش مصنوعی عادی نخ
واهد بود، و نتیجه گرفتند که: «به نظر می رسد پرستار بچه روش موثری باشد، اما مشخص نیست که آیا می توان آن را عملی کرد.» تقویت هوش جامع مصنوعی. تقویت هوش جامع مصنوعی، یک روش پیشنهادی برای کنترل سیستم های هوش جامع مصنوعی قدرتمند با سایر سیستم های هوش جامع مصنوعی است. این می تواند به عنوان زنجیره ای از سیستم های هوش مصنوعی با قدرت کمتر و با حضور انسان ها در دیگر انتهای این زنجیره اجرا شود. هر سیستم می تواند سیستمِ دقیقاً بالاتر از خود از نظر هوش را کنترل کند، در حالی که همزمان توسط سیستم دقیقاً زیرش یا انسان ها کنترل می شود. با این حال، سوتالا و یامپولسکی هشدار می دهند که: «به نظر می رسد که وصل کردن چندین سیستم های هوش مصنوعی با ظرفیت تدریجی، دارد جایگزین مشکل ساخت یک هوش مصنوعی ایمن با یک نسخه دارای چند سیستم و احتمالاً نسخه پیچیده تر همان مشکل شود.» سایر پیشنهادها بر روی گروهی از سیستم های هوش مصنوعی عمومی با توانایی تقریباً یکسان تمرکز دارند، که «به هنگامی که یک هوش مصنوعی تنها، از اهداف خود دور می شود، از ما محافظت می کند، اما در سناریویی که برنامه نویسی بیشتر این هوش مصنوعی ها ناقص باشد، هیچ کمکی نمی کند و به
رفتار ناامن ختم خواهد شد.»
سندباکس یک ژانر بازی ویدئویی است که در آن بازیکن آزاد است تا داستان خودش را در بازی خلق کند و کنترل کامل بر روی کاراکتر بازی داشته باشد؛ در برخی مواقع نیز کنترل محیط اطراف کاراکتر هم در دست بازیکن است. در این سبک از بازی هیچ هدفی وجود ندارد. بسیاری این ژانر را با ژانر جهان باز اشتباه می گیرند؛ چنین خطایی ناشی از شباهت این دو ژانر در آزادی بازیکن است، اما تفاوت اساسی این دو این است که در بازی های جهان باز فرد آزاد است تا کارها و مأموریت هایی را به شیوه دلخواه خودش انجام دهد، حال آنکه این مأموریت از قبل برنامه نویسی شده اند و بازیکن نمی تواند آنها را تغییر دهد اما در بازی های سندباکس چنین نیست و شما محدودیتی ندارید و می توانید محیط، داستان، شخصیت و زندگی خود را در بازی خلق کنید. امشهورترین بازی سندباکس بازی ماینکرفت است که پرفروش ترین بازی جهان نیز محسوب می شود. بازی ها. برخی از بازی های سبک سندباکس:
مزارهای سلجوقی اَخلاط، یک قبرستان دوره سلجوقی است که در منطقه اَخلاط (در ترکیه کنونی) واقع شده است. این سازه ها یک موزه در فضای باز هستند که شامل گورهای معماری قرون وسطایی در فلات آناتولی است. سنگ قبرها در اطراف گورستان میدان شهر و در محله های قدیمی اخلاط واقع شده اند. این سازه ها بزرگتر از آرامگاه معمول بوده، ارتفاع آنها به ۳٫۵۰ متر می رسد و در هر طرف دارای تزئینات هستند. این سایت در تاریخ ۲۵ فوریه ۲۰۰۰ در گروه فرهنگی به فهرست آزمایشی میراث جهانی یونسکو افزوده شد.
انسان و مرغ () یک فیلم در ژانر کمدی-درام به کارگردانی آندرس توماس ینسن است که در سال ۲۰۱۵ منتشر شد. این فیلم در جشنواره بین المللی فیلم تورنتو ۲۰۱۵ به نمایش درآمد و یکی از سه فیلم برگزیده ای بود که قرار بود دانمارک آنها را جهت رقابت برای جایزه اسکار بهترین فیلم بین المللی به هشتاد و هشتمین دوره جوایز اسکار بفرستند.
لرزه پذیری یا مقاوم سازی لرزه ای () اصلاح ساختارهای موجود برای مقاومت بیشتر آنها در برابر فعالیت های لرزه ای، حرکت زمین یا خرابی خاک در اثر زلزله است. با درک بهتر نیاز و تقاضای لرزه ای سازه ها و با تجربه های اخیر زمین لرزه های بزرگ در حوالی و مراکز شهری، نیاز به مقاوم سازی لرزه ای به خوبی آشکار و تأیید شده است. پیش از معرفی کدهای لرزه نگاری مدرن در سال های پایانی دههٔ ۱۹۶۰ برای کشورهای پیشرفته (ایالات متحده، ژاپن و غیره) و اواخر دهه ۱۹۷۰ برای بسیاری از دیگر کشورهای جهان (ترکیه، چین و غیره)، بسیاری از سازه ها بدون رعایت جزئیات کافی طراحی شده اند و نیاز به تقویت "لرزه پذیری" آنها برای محافظت از لرزه احساس می شود. با توجه به قریب الوقوع بودن مسئله، کارهای تحقیقاتی مختلفی انجام شده است. آخرین دستورالعمل های فنی برای ارزیابی لرزه ای، مقاوم سازی و توانبخشی در سراسر جهان منتشر شده است - مانند و دستورالعمل های انجمن مهندسی زلزله نیوزلند (NZSEE).این کدها باید مرتباً به روز شوند. به عنوان مثال، زمین لرزه ۱۹۹۴ نورتریج شکنندگی قاب های فولادی جوش داده شده را آشکار کرد. تکنیک های مقاوم سازی که در اینجا توضیح داده شده است ب
رای سایر خطرات طبیعی مانند طوفان های استوایی، گردباد و وزش باد شدید از توفان تندری نیز سودمند و قابل استفاده است. در حالی که عملکرد فعلی مقاوم سازی لرزه ای عمدتاً مربوط به پیشرفت های ساختاری برای کاهش خطر لرزه ای استفاده از سازه ها است، به طور مشابه کاهش خطرها و تلفات ناشی از عناصر غیر سازه ای نیز ضروری است. همچنین این مهم است که به خاطر داشت که به عنوان «سازهٔ ضد زلزله» چیزی وجود ندارد، اگرچه تحلیل عملکرد لرزه ای را می توان با طراحی اولیهٔ مناسب یا تغییرات بعدی بسیار افزایش داد. استراتژی ها. استراتژی های مقاوم سازی لرزه ای (یا توانبخشی سازه ای) پس از معرفی مقررات جدید لرزه ای و در دسترس بودن مواد پیشرفته تر (به عنوان مثال پلیمرهای تقویت شده با الیاف (FRP)، بتن مسلح با الیاف و فولاد با مقاومت بالا)، در چند دههٔ گذشته ایجاد شده است.
سواران عدالت () یک فیلم درام کمدی سیاه دانمارکی به کارگردانی آندرس توماس ینسن است که در سال ۲۰۲۰ منتشر شد. از بازیگران آن می توان به مس میکلسن، رولاند مولر، نیکلاس برو، گوستاو لیند و نیکولای لی کاس اشاره کرد. داستان. یک فرد نظامی به نام مارکوس که در سانحه دلخراش قطار همسر خود را از دست می دهد، اکنون برای زندگی به خانه دخترش، ماتیلدا می رود. اما با گذشت زمان متوجه می شود که مرگ همسرش تصادفی نبوده و حادثه ی قطار از قبل برنامه ریزی شده است و...
مومین ها و تعقیب ستارهٔ دنباله دار () یک پویانمایی استاپ موشن خیال پردازانه و ماجراجویی کودکان به کارگردانی ماریا لیندبری است که در سال ۲۰۱۰ منتشر شد.
در () یک فیلم دلهره آور علمی–تخیلی به کارگردانی آنو زائول است که در سال ۲۰۰۹ میلادی منتشر شد.
آنو زائول (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم، فیلم نامه نویس و استاد دانشگاه اهل آلمان است. از فیلم ها یا مجموعه های تلویزیونی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "شریته" و "در" اشاره نمود.
۸۷ متر نام مجموعه تلویزیونی به کارگردانی کیانوش عیاری است. داستان دربارهٔ دو خانواده به نام پوردورانی و خلیلی است. این مجموعه که آخرین اثر تلویزیونی کیانوش عیاری است ناتمام ماند و تا به حال از تلویزیون پخش نشده است. خلاصه داستان. علیرضا پوردورانی به همراه همسر، دو دختر و پسرش خانه ای را از یک فروشنده به نام فرج ناصری خریداری می کنند؛ اما روز اسباب کشی متوجه می شوند که خانه به فرد دیگری به نام رجب خلیلی فروخته شده است. رجب به همراه پسر، همسر و دو دخترش صبح زودتر از پوردورانی ها به خانه رسیده اند و وسایلشان را در خانه گذاشته اند، اما با رسیدن خانواده پوردورانی، ماجرای کلاهبرداری مشخص می شود.
شعله و لیمو () یک فیلم درام جنگی زندگی نامه ای و دلهره آور دانمارکی است که در سال ۲۰۰۸ منتشر شد. فیلم روایتی آزاد از وقایع تاریخی و دربارهٔ دو مبارز جنبش مقاومت دانمارک با نام های بنت فاورسکو وید (با نام مستعار و رمزی «فلامن» به معنای شعلهٔ آتش) و یورن اوئن اشمیت (با نام مستعار و رمزی «سیترونن» به معنای لیموترش) طی جنگ جهانی دوم و پس از تهاجم آلمان به دانمارک (۱۹۴۰) است. توره لینهارت که یکی از همکاران همیشگی اوله کریستیان مدسن در فیلم هایش است و به گفتهٔ کارگردان، توانایی «فرو رفتن در هر قالب و نقشی» را دارد، برای ایفای نقش «فلامن» انتخاب شد. مس میکلسن برای بازی در نقش «سیترونن»، پیش از آغاز دوران حرفه ای بین المللی اش، توسط کارگردان برگزیده شد، زیرا به گفتهٔ مدسن، «او این مردانگی باشکوه را دارد و مانند یک جانور به نقش هایش نزدیک می شود». هر دو بازیگر، لینهارت و میکلسن، در ابتدای پروژه، حدود سال ۲۰۰۵ انتخاب شدند، و استینه استینگده حتی زودتر، در سال ۲۰۰۱، برای نقش کتی برگزیده شد. مدسن اظهار داشت که روند انتخاب بازیگران «واقعاً دشوار نبود، چون احساس نمی کردم افراد زیادی بتوانند این نقش ها را بازی کنند».
بانک اطلاعات فیلم دانمارک () یک پایگاه داده است که در سال ۱۹۸۶ پایه گذاری شد و توسط «مؤسسهٔ فیلم دانمارک» مدیریت می شود و یک بانک اطلاعات برای فیلم های دانمارکی و از جمله صامت، کوتاه و مستند و همچنین هنرمندان سینمای این کشور است. تا سال ۲۰۱۴ میلادی، این بانک اطلاعات دربرگیرندهٔ حدود ۲۲٬۰۰۰ عنوان فیلم، ۱۰۶٬۰۰۰ هنرمند و ۶٬۰۰۰ شرکت فیلم سازی بود.
پراگ () یک فیلم درام دانمارکی است که در سال ۲۰۰۶ منتشر شد. از بازیگران آن می توان به مس میکلسن، ورونیکا آریختوا، یانا پلودکووا، استینه استینگده و توماس گابریلسون اشاره کرد. نخستین نمایش فیلم در ۱۲ سپتامبر ۲۰۰۶ در جشنواره بین المللی فیلم تورنتو بود و نخستین نمایش آن در آلمان در ۱۶ نوامبر همان سال در جشنواره بین المللی فیلم مانهایم-هایدلبرگ بود. در سال ۲۰۰۶، کمپانی فیلم کامفکت نسخهٔ دی وی دی فیلم را با زبان اصلی و زیرنویس آلمانی منتشر کرد. در سال ۲۰۱۴، نسخهٔ دی وی دی آلمانی زبان فیلم توسط شرکت پخش راف ترید منتشر شد. در این نسخه، مس میکلسن با صدای دوبلهٔ ماتیاس کلیه صحبت می کند. منتقد وب سایت فیلم فرند نقدی کاملاً مثبت به این فیلم داده و علاوه بر تمجید از بازی بازیگر نقش اصلی، به طور ویژه از کار فیلم بردار و آهنگ ساز فیلم نیز ستایش کرده است. میکلسن استعداد خود را در ایفای نقش های دراماتیک «در آستانهٔ جهش بین المللی» نشان می دهد. به نظر می رسد مکان وقوع داستان با دقت انتخاب شده باشد. «در ایستگاه پایانی پراگ، فرانتس کافکا از هر گوشه سر برمی آورد.»
مورتن کائوفمان (؛ زادهٔ ) تهیه کننده فیلم اهل دانمارک است. او به خاطر مشارکت اولیه اش در جنبش فیلم سازی دگما ۹۵، به ویژه همکاری با توماس وینتربرگ شناخته می شود. محل فعالیت او شهر کپنهاگ است. از فیلم هایی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "واپسین سرود میفونه"، ""، "همه چیز درباره عشق است"، "پراگ"، "سابمارینو"، "شکار" و "کمون" اشاره نمود.
کیم فوپز اوکسون (؛ زادهٔ ) فیلم نامه نویس اهل دانمارک است. از فیلم هایی که وی در آن ها نقش داشته است، می توان به "یک مرد تا حدی مهربان"، "به ترتیب خروج از صحنه"، "حس بی نقص" و "پراگ" اشاره نمود.
دریاچه بوتژانبک یک دریاچه مصنوعی است که در اثر ایجاد سد رودخانه وارشه در سال ۱۹۳۲ ایجاد شده است. این دریاچه در نزدیکی روستای بوتژانبک در منطقه آردنس در کشور بلژیک قرار دارد. دریاچه چندان از مرز با آلمان فاصله ندارد. این دریاچه از نظر ورزش های آبی نظیر کایاک و بادسواری مورد توجه گردشگران است.
کرافتون (به انگلیسی :Krafton) یک شرکت هلدینگ بازی ویدیویی کره جنوبی می باشد و در سئونگنام مستقر است و در ۵ نوامبر ۲۰۱۸ تأسیس شده است این یکی از سازندگان بازی پابجی نسخه کامپیوتر میباشد. کرافتون در سال ۲۰۱۶ بازی را وارد دنیای بازی های ویدئویی کرد که بسیار برای کرافتون مفید بود و در آمد و شهرت خارق العاده ای را به همراه داشت.کرافتون از به طور کلی بیش از ۱۳ میلیارد دلار در آمد داشت که تصمیم گرفتند را برای اندروید و ios منتشر کنند.
قلب تیره یک درام جنایی محصول سال ۲۰۱۷ کره جنوبی و با بازیگری چوی مین شیک و پارک شین هه است. این فیلم بازسازی فیلم چینی "شاهد خاموش" است. خلاصه داستان. ایم ته سان مردی است که واقعاً همه چیز دارد. پول، شهرت، قدرت و… او همسر و فرزندی دارد که بیشتر از هر ثروتی در دنیا دوستشان دارد. اما اتفاقی باعث می شود که فرزندش متهم به قتل پدر نامزدش شود و.. فیلمبرداری. پس از ۴ ماه فیلمبرداری در ۱۹ فوریه ۲۰۱۷ در بانکوک تایلند به پایان می رسد. بازیگران. بازیگران اصلی. چوی مین شیک در نقش ایم ته سان پارک شین هه در نقش چوی هی جیونگ بازیگران فرعی. ریو جون یول در نقش دونگ میونگ لی سو کیونگ در نقش می-را پارک ها جون در نقش دونگ سئونگ سیک جو هان چول در نقش جئونگ سئونگ گیل لی هانی در نقش پارک یو یونا اوه آه یون به عنوان کره ای خارج از کشور کیم سو جین عنوان رئیس دادگاه