Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
مصطفی روستایی (زاده ۲۳ بهمن ۱۳۳۱ در تهران) سرهنگ خلبان مک دانل داگلاس اف-۴ فانتوم ۲ (با ۲۲۰۰ ساعت پرواز) و گرومن اف-۱۴ تام کت (با ۲۰۸۶ ساعت پرواز) ارتش جمهوری اسلامی ایران است. مورخ نظامی فرانسوی پیر رازو ۵ پیروزی هوایی را به او نسبت داده است، رکوردی که او را به عنوان یک خلبان تک خال واجد شرایط می کند. پیشینه. روستایی در سال ۱۳۵۹ به استخدام ارتش درآمد و پس از ۳۰ سال خدمت با درجه سرهنگی بازنشسته شد. او مدتی به عنوان افسر ارشد عملیات پایگاه ششم جنگنده تاکتیکی خدمت کرد. او که یک خلبان آموزش دیده در ایالات متحده بود، در سال ۱۹۷۴ از دوره فرماندهی آموزش هوایی در پایگاه نیروی هوایی لفلین فارغ التحصیل شد. روستایی سپس پرواز با مک دانل داگلاس اف-۴ فانتوم ۲ را آغار و از ۱۳۵۹ شروع به پرواز با گرومن اف-۱۴ تام کت کرد. پیروزی های هوایی. به گفته کاش رایان، نویسنده هوانوردی، پیروزی های هوایی روستایی که توسط دفتر ثبت گزارش های وی تأیید شده و با سایر گزارش ها تطابق گردیده، شامل چهار مورد استفاده از موشک ایم-۵۴ فینیکس در برابر دو میکویان-گورویچ میگ-۲۳، یک میکویان-گورویچ میگ-۲۱ و یک جفت داسو میراژ اف۱ است:
کافه مینامدانگ () یک مجموعهٔ تلویزیونی کره جنوبی با بازی سو این گوک، اوه یون سو، کواک شی یانگ، کانگ می نا و کوان سو هیون است. این مجموعه بر پایهٔ رمان اینترنتی به نام "مینامدانگ" اثر جونگ جه ها است که به صورت سریالی شده در کاکائو پیج منتشر شد و برندهٔ جایزه بزرگ در مسابقه رمان اینترنتی در این پلتفرم شد. این مجموعه از ۲۷ ژوئن تا ۲۳ اوت ۲۰۲۲، روزهای دوشنبه و سه شنبه ساعت ۲۱:۵۰ (کی اس تی) از کی بی اس۲ پخش شد. همچنین برای استریم در نتفلیکس در مناطق منتخب در دسترس است. خلاصه داستان. این مجموعه حول محور اتفاقات مرموزی که توسط یک پروفایلر سابق که اکنون شمن شده و همکاران او تجربه شده است، می چرخد. همچنین داستان کافه ای مشکوک به نام کافه مینامدانگ و مشتریانش را برای ما بازگو می کند.
انفجار کارخانه کربنات سدیم فیروزآباد روز دوشنبه ۲۳ خرداد ۱۴۰۱ بر اثر ترکیدگی لوله اتصال به مخزن و نشت گاز از مخزن آمونیاک و آتش سوزی یکی از مخازن نیتروژن صورت گرفت. تعداد مصدومین این حادثه ۱۴۹ نفر بودند که ۱۲۶ نفر از بیمارستان ترخیص شدند. شرح حادثه. حوالی ساعت ۱۷ عصر روز دوشنبه ۲۳ خرداد، کارخانه کربنات سدیم شهرستان فیروزآباد فارس به دلیل نشت گاز از منبع آمونیاک دچار انفجار و آتش سوزی شد. تعداد مصدومان حادثه نشتی در مخازن کارخانه کربنات سدیم فیروزآباد به ۱۴۹ نفر رسید. در پی این حادثه مسیر جم به فیروزآباد به دلیل نشت گازهای سمی مسدود شده بود که اینک انسداد این جاده مرتفع شده است. این حادثه در حالی اتفاق افتاده است که کارخانه کربنات سدیم فیروزآباد از آذر سال ۱۳۹۹ آغاز به کار کرده و کمتر از دو سال از راه اندازی آن می گذرد.
تیراندازی در بازی های همبستگی کشورهای اسلامی ۲۰۱۷ در مرکز تیراندازی باکو، باکو، آذربایجان از ۱۳ تا ۱۷ می ۲۰۱۷ برگزار شد
پیاده روی شبانه یک فیلم درام و جنایی آمریکایی به نویسندگی و کارگردانی عزیز تازی با بازی شان استون، میکی رورک، سارا عالمی، اسطوره رپ فرانسوی لا فوین و اریک رابرتس است. این فیلم رومئو و ژولیت امروزی بین غرب و خاورمیانه است که به یک درام جنایی تبدیل می شود. در این فیلم، جست وجوی یک قهرمان برای عدالت به سفری معنوی تبدیل می شود که توسط زندانیان مسلمان، از افراد میانه رو به بنیادگرایان مرتبط با تروریسم، رهبری می شود. این فیلم بین لس آنجلس و پنج شهر در مراکش فیلمبرداری شده است فیلم اولین بار در جشنواره بین المللی فیلم مسکو ۲۰۱۹ به نمایش درآمد. در سال ۲۰۲۱، توسط لاینزگیت خریداری شد و آن را به اولین فیلم مراکشی در تاریخ تبدیل کرد که توزیع هالیوود را دریافت کرد. این فیلم جایزه بهترین فیلمنامه را برای عزیز تازی و جایزه بهترین بازیگر مرد را برای میکی رورک در جشنواره فیلم مستقل پراگ ۲۰۱۹ دریافت کرد. داستان. ماجرای زندگی مردی به نام را فرانک را روایت می کند که هرگز به عشق اعتقاد نداشته پس از مواجهه با دختری به نام سارا، نظرش را در این باره تغییر می دهد و تصمیم می گیرد تا با او ازدواج کند. سارا دختری عرب است و ازدواج او با
فرانکِ آمریکایی اتفاقی تلخی را به وجود خواهد آورد…. در ادامه این فیلم سارا و فرانک، باعث درگیری با پلیس محلی خواهد شد و در این درگیری ناگهانی، سارا به وسیلهٔ پلیس کشته می شود! پلیس که از این اتفاق ترسیده، سعی دارد تا فرانک را قاتل سارا جلوه دهد و اتهام قتل را به نسبت بدهد. اکنون فرانک بی گناه به زندان افتاده و شکنجه های سخت و وحشیانه ای را متحمل می شود…
جوزپپه آچربی (۳ مه ۱۷۷۳۲۵ اوت ۱۸۴۶) طبیعت شناس ، کاشف و آهنگساز ایتالیایی بود. زندگی نامه. جوزپپه آچربی در ۳ مه ۱۷۷۳ در کاستل گوفردو در لمباردی به دنیا آمد. او یک طبیعت شناس، کاشف و آهنگساز ایتالیایی بود. در سال ۱۷۹۸، آچربی به لاپلند سفر کرد و تجربیات خود را در "سفرهای سوئد، فنلاند و لاپلند به کیپ شمالی در سال های ۱۷۹۸ و ۱۷۹۹" (۱۸۰۲) منتشر کرد. برخی از آثار او را می توان در کتابخانه جامعه نیویورک در نیویورک یافت. او آثار دیگری نیز به همراه تصنیف هایی نوشت که منتشر شد. او در طول سفر خود چند ملودی فولکلور فنلاندی و آهنگ های مذهبی جمع آوری کرد که یکی از آنها را در کنسرتو کلارینت استفاده کرد. این اولین ملودی فنلاندی بود که در موسیقی جدی استفاده شد. در سال ۱۸۳۶، آچربی بازنشسته شد. او به زادگاهش کاستل گوفردو بازگشت. او شروع به تنظیم یادداشت ها و مجموعه های سفرهایش را کرد. او هرگز کار را به پایان نرساند. جوزپپه آچربی در ۲۵ اوت ۱۸۴۶ در زادگاهش کاستل گوفردو ایتالیا در سن ۷۳ سالگی درگذشت. تحصیلات. جوزپپه آچربی در سنین جوانی توسط هر دو والدینش آموزش دیده بود. وقتی بزرگتر شد، توسط یک معلم خصوصی به او آموزش داده شد. این م
علم از آچربی خواست فرانسوی، آلمانی و انگلیسی را به عنوان مکمل زبان ایتالیایی مادری خود بیاموزد. او همچنین لاتین را یاد گرفت تا به لیست زبان های خود اضافه کند. او به موسیقی کلاسیک علاقه مند شد و آنرا فرا گرفت و به شدت به مطالعه علوم پرداخت. در بیست و یک سالگی فارغ التحصیل شد و مدرک حقوق را از دانشگاه پاویا دریافت کرد. مسافرت ها. از آغاز سفرهایش، سواحل فنلاند آن چیزی نبود که آچربی انتظار داشت. او از فرهنگ مردم آنجا شوکه شده بود و از آن لذت نمی برد. آچربی پس از مبارزه با سایر کاوشگرانی که بخشی از سفر او بودند، تصمیم گرفت در بازگشت به خانه، از لاپلند فنلاند سفر کند. او در مسیر مسافرت هایش، صدها صفحه مشاهدات خود از مردم سامی را ثبت کرد. این یادداشت ها درباره موسیقی، زبان، لباس و آداب و رسوم مردم سامی بود و سرانجام، او قدردان مردم و فرهنگ سامی شد. در طول اقامتش در فنلاند، او چندین کتاب شعر از جمله Jos mun tuttuni tulisi ("اگر تو عزیز من بودی") ، لالایی Nuku, nuku nurmilintu ("بخواب، بخواب پرنده کوچک") ، شعر آنتی ککسی درباره سیل رودخانه تورنیو در سال ۱۶۷۷ که در نهایت به یک آهنگ مذهبی تبدیل شد، را به مولدی آهنگ تبدیل
کرد. او ملودی آهنگ "از مردم فنلاند نترس" و کالوالا، شعر حماسی فنلاندی، متشکل از ۵۰ آهنگ یا رونی، را ضبط کرد که اجرای اشعار، خوانندگان شمن محلی را توصیف می کرد، اما چنین رونویسی نادرست تلقی می شود. شخصیت آچربی در فنلاند بسیار مشهورتر از ایتالیا است: عنوان ایستگاه رادیویی فنلاند از ملودی آن گرفته شده است. آچربی پس از انتشار کتابش به ایتالیا بازگشت. جایزه ادبی جوزپه آچربی، یک جایزه ادبی ایتالیایی است که به نام آچربی نامگذاری شده است.
رهروان ماه یک فیلم کمدی جنایی بریتانیایی محصول سال ۲۰۱۵ به کارگردانی آنتوان باردو-ژاکت کارگردان، نویسندگی دین کریگ و با بازی ران پرلمن، روپرت گرینت و رابرت شیهان است. این فیلم که بر اساس تئوری های توطئه فرود در ماه است، اولین نمایش جهانی خود را در SXSW در ۱۴ مارس ۲۰۱۵ داشت. این فیلم در ۱۵ ژانویه ۲۰۱۶ اکران محدودی داشت و از طریق ویدئو به درخواست توسط الکمی در دسترس بود.
روباتیک تکاملی (DevRob)، که گاهی رباتیک اپی ژنتیک نیز شناخته می شود، شاخه علمی با هدف مطالعه مکانیسم های تکاملی، معماری ها و محدودیت هایی است که امکان یادگیری مادام العمر و بدون پایان مهارت های جدید و دانش جدید در ماشین های ترسیم یافته را میسر می سازد. مانند کودک انسان، انتظار می رود یادگیری به صورت انباشته و با پیچیدگی فزاینده ای همراه باشد و از خودکاوی جهان با ترکیب با تعامل اجتماعی نتیجه حاصل شود. رویکرد روش شناختی مرسوم مبتنی است از شروع کردن از تئوری های رشد انسان و حیوان که در زمینه هایی مانند روان شناسی رشد، علوم اعصاب، زیست شناسی تکاملی و تکاملی و زبان شناسی شرح داده شده است، و سپس به رسمیت بخشیدن و معتبر کردن و پیاده سازی آن ها در روبات ها، و گاهی نیز کاوش کردن در افزونه ها یا انواع آن ها است. آزمایش این مدل ها در روبات ها به محققان این اجازه را می دهد تا آنها را با واقعیت مواجه کنند و در نتیجه، رباتیک تکاملی نیز بازخورد و فرضیه های جدیدی را در مورد نظریه های توسعه انسان و حیوان ارائه می دهد. رباتیک تکاملی مرتبط با رباتیک عصبی (ER) ولی متفاوت از ان است. ER از جوامع ربات هایی استفاده می کند که در طول
زمان تکامل می یابند، در حالی که DevRob به چگونه توسعه یافتن سازماندهی سیستم یک ربات واحد از طریق تجربه در طول زمان علاقه مند است. DevRob همچنین به کارهای انجام شده در زمینه رباتیک و زندگی مصنوعی مربوط می شود. زمینه. آیا یک ربات می تواند مانند یک کودک یاد بگیرد؟ آیا می تواند انواع مهارت های جدید و دانش جدید نامشخص در زمان طراحی و در یک محیط ناشناخته و در حال تغییر را فرا گیرد؟ چگونه می تواند بدن خود و روابطش با محیط فیزیکی و اجتماعی را کشف کند؟ چگونه می توان ظرفیت های شناختی آن را بدون دخالت مهندس پس از "خروج از کارخانه " به طور مداوم توسعه یابد؟ چه چیزهایی را می تواند از طریق تعاملات اجتماعی طبیعی با انسان ها یاد بگیرد؟ اینها سوالاتی هستند که در مرکز روباتیک تکاملی قرار دارند. آلن تورینگ، و همچنین تعدادی دیگر از پیشگامان سایبرنتیک، قبلاً این سؤالات و رویکرد کلی را در سال ۱۹۵۰ تدوین کردند، اما تنها از پایان قرن بیستم است که بررسی سیستماتیک و ازروی قاعده آنها شروع شده است. به دلیل اینکه که مفهوم ماشین های هوشمند تطبیقی برای رباتیک تکاملی در مرکز توجهات قرار دارد، با زمینه هایی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی،
رباتیک شناختی یا علوم اعصاب محاسباتی ارتباط دارد. با این حال، در حالی که ممکن است از برخی از تکنیک های توضیح داده شده در این زمینه ها مجدداً استفاده کند، از دیدگاه های بسیاری با آنها تفاوت دارد. این هوش مصنوعی به دلیل اینکه توانایی استدلال نمادین پیشرفته را نمی پذیرد با هوش مصنوعی کلاسیک تفاوت دارد و به جای مشکلات نمادین انتزاعی، بر مهارت های حسی-حرکتی و اجتماعی ترسیم یافته و قرار گرفته شده تمرکز می کند. نسبت به رباتیک شناختی به این دلیل که به فرآیندهایی که نسبت به خود قابلیت ها بر امکان شکل گیری قابلیت های شناختی را فراهم می آورد متمرکز است، متفاوت است. این علم با علوم اعصاب محاسباتی به دلیل اینکه بر مدل سازی عملکردی معماری های یکپارچه توسعه و یادگیری تمرکز دارد، تفاوت دارد. به طور کلی تر، روباتیک تکاملی به طور منحصر به فرد با سه ویژگی زیر مشخص می شود: پیوند به بیرون. دوره های آموزشی. اولین دوره های کارشناسی در DevRob در کالج Bryn Mawr و Swarthmore College در بهار ۲۰۰۳ توسط داگلاس بلنک و لیزا میدن ارائه شد. اولین دوره تحصیلات تکمیلی در DevRob در دانشگاه ایالتی آیووا توسط الکساندر استویچف در پاییز ۲۰۰۵ ارائه
مسابقات قهرمانی بانک سوروگا ۲۰۰۸ مسابقه افتتاحیه بین برندگان جام جی لیگ فصل قبل و جام سودامریکانا است. این مسابقه توسط باشگاه ژاپنی گامبا اوزاکا برنده جام جی لیگ در سال ۲۰۰۷ و باشگاه آرسنال آرژانتین قهرمان جام سودامریکانا در سال ۲۰۰۷ برگزار شد. آرسنال پس از ضربه سر اواخر نیمه دوم توسط کارلوس کاستگلیونه روی یک ضربه کرنر توسط خاویر یکوزی به پیروزی رسید.
یکپارچه سازی دانش فرایند ترکیب مدل های دانش (یا نمایش های) متعدد در یک مدل (نمایشی) مشترک است. در مقایسه با یکپارچه سازی اطلاعات، که شامل ادغام اطلاعات با طرح ها و مدل های نمایشی متفاوت می باشد، ادغام دانش بیشتر بر ترکیب درک یک موضوع معین از دیدگاه های مختلف متمرکز است. به عنوان مثال، تفسیرهای متعددی از مجموعه ای از نمرات دانش آموز امکان پذیر است که معمولاً هر کدام از منظر خاصی هستند. در صورتی که بتوان این تفاسیر را تحت یک مدل مشترک، مثلاً شاخص عملکرد دانش آموز، قرار داد، می توان به یک دیدگاه و درک کلی و یکپارچه از این اطلاعات دست یافت. محیط علمی تحقیق مبتنی بر وب (WISE) از دانشگاه کالیفرنیا در برکلی در امتداد خطوط نظریه یکپارچه سازی دانش، توسعه یافته است. ادغام دانش همچنین به عنوان فرایند ترکیب اطلاعات جدید در مجموعه ای از دانش موجود با رویکردی بین رشته ای مورد مطالعه قرار گرفته است. این فرایند شامل تعیین نحوه تعامل اطلاعات جدید و دانش موجود، نحوه تغییر دانش موجود برای تطبیق با اطلاعات جدید و نحوه اصلاح اطلاعات جدید در پرتو دانش موجود می باشد. یک عامل یادگیری که به طور فعال پیامدهای اطلاعات جدید را بررسی می
کند، می تواند انواع فرصت های یادگیری را شناسایی کرده و از آنها بهره برداری کند. به عنوان مثال، میتوان به حل تعارضات دانش و پر کردن شکاف های دانش اشاره کرد. با بهره برداری از این فرصت های یادگیری، عامل یادگیری می تواند فراتر از محتوای صریح اطلاعات جدید بیاموزد. برنامه یادگیری ماشینی KI که توسط موری و پورتر در دانشگاه تگزاس در آستین توسعه یافته است، برای مطالعه استفاده از یکپارچه سازی دانش خودکار و نیمه خودکار برای کمک به مهندسان دانش در ایجاد یک پایگاه دانش بزرگ ایجاد شده است. یک تکنیک امکان پذیر که می تواند مورد استفاده قرار گیرد تطبیق معنایی است. اخیراً، یک تکنیک مفید برای به حداقل رساندن تلاش در اعتبار سنجی و تجسم نقشه ارائه شده است که بر اساس نگاشت حداقلی است. نگاشت های حداقلی، نگاشت هایی با کیفیت بالا هستند، به طوری که الف) همه نگاشت های دیگر را می توان از روی آنها به صورت خطی در اندازه نمودارهای ورودی محاسبه کرد ب) هیچ یک از آنها را نمی توان بدون از دست دادن ویژگی الف حذف کرد. دانشگاه واترلو یک برنامه کارشناسی ادغام دانش را در مقطع کارشناسی به عنوان یک رشته دانشگاهی یا واحد درسی اجرا می کند. این برنامه د
ر سال ۲۰۰۸ شروع شد.
قاپ زنی یک مجموعه تلویزیونی کمدی درام جنایی است که بر اساس فیلمی به همین نام ساخته شده است و در ۱۶ مارس ۲۰۱۷ در کراکل پخش شد. این سریال توسط الکس دی راکوف ساخته شده است و بازیگرانی چون لوک پاسکالینو، روپرت گرینت، لوسین لاویسکونت، فیبی داینور، جولیت اوبری، مارک وارن، استفانی لئونیداس، تامر حسن و داگری اسکات در آن به ایفای نقش پرداخته اند. مقدمه. قاپ زنی گروهی از کلاهبرداران جوان را دنبال می کند که خود را با کامیونی مملو از شمش های طلای سرقتی می بینند و به زودی درگیر دنیای جنایات سازمان یافته می شوند. نقد. فصل اول در ابتدای پخش با واکنش های متفاوت تا منفی منتقدان مواجه شد. در وب سایت نقد و بررسی راتن تومیتوز، این سریال دارای ۳۳ درصد محبوبیت با میانگین امتیاز ۴.۶۱ از ۱۰ بر اساس ۱۵ بررسی است. اجماع انتقادی این وب سایت می گوید: «قاپ زنی» شما را جذب نمی کند. متاکریتیک، که از میانگین وزنی استفاده می کند، بر اساس ۱۰ منتقد، امتیاز ۵۵ از ۱۰۰ را به این مجموعه تلویزیونی اختصاص داده است که نشان دهنده «نقدهای متوسط» است.
سیستم های طبقه بندی یادگیری، یا LCS، الگویی از روش های یادگیری ماشین مبتنی بر قانون هستند که یک مولفه اکتشاف (برای مثال یک الگوریتم ژنتیک) را با یک مولفه یادگیری (انجام یادگیری نظارت شده، یادگیری تقویتی یا یادگیری نظارت نشده) ترکیب می کنند. سیستم های طبقه بندی یادگیری به دنبال شناسایی مجموعه ای از قوانین وابسته به متن هستند که در مجموع، اطلاعات را به صورت تکه ای ذخیره می کنند و به کار می برند تا محاسبات را انجام دهند (مانند مدل سازی رفتار، طبقه بندی، داده کاوی،رگرسیون، تقریب تابع، یا استراتژی بازی). این روش اجازه می دهد تا فضاهای راه حل پیچیده به بخش های کوچکتر و ساده تر تقسیم شوند. مفاهیم بنیادیِ پشت سیستم های طبقه بندی یادگیری، ناشی از تلاش هایی برای مدل سازی سیستم های تطبیقی پیچیده، با استفاده از عناصر مبتنی بر قانون برای تشکیل یک سیستم شناختی مصنوعی (یعنی هوش مصنوعی) است. روش شناسی. معماری و اجزای یک سیستم طبقه بندی یادگیری معین، می تواند کاملاً تغییرپذیر باشد. کاربردی است که LCS را به عنوان یک ماشین، شامل چندین اجزای در حال تعامل در نظر بگیریم. ممکن است اجزاء اضافه یا حذف بشوند، یا اجزای موجود اصلاح یا ت
عویض شوند تا نیازهای دامنه یک مسئله مشخص را پوشش بدهند (مثل بلوک های ساختمان الگوریتمی) یا برای اینکه الگوریتم را به اندازه کافی انعطاف پذیر کنند تا در بسیاری از دامنه های مختلف مسئله کار کند. در نتیجه، الگوی LCS می تواند به شکل انعطاف پذیری در بسیاری از دامنه های مسئله، که خواستار یادگیری ماشین هستند، به کار برده شود. تقسیمات عمده بین پیاده سازی های LCS به شرح زیر است: (۱) معماری به سبک میشیگان در مقابل معماری به سبک پیتسبورگ، (2) یادگیری تقویتی در مقابل یادگیری تحت نظارت، (۳) یادگیری افزایشی در مقابل یادگیری دسته ای، (۴) یادگیری آنلاین در مقابل یادگیری آفلاین، (۵) آماده سازی مبتنی بر قدرت در مقابل آماده سازی مبتنی بر دقت و (۶) نقشه عملیات کامل در مقابل بهترین نقشه عملیات. این تقسیم بندی ها لزوماً متقابل نیستند. به عنوان مثال، XCS, شناخته شده ترین و بهترین الگوریتم LCS مورد مطالعه، که به سبک میشیگان است. برای یادگیری تقویتی طراحی شده بود، اما می تواند یادگیری تحت نظارت را نیز انجام دهد، یادگیری افزایشی را که می تواند آنلاین یا آفلاین باشد اعمال کند، آماده سازی مبتنی بر دقت را اعمال کند و به دنبال ایجاد یک نق
شه عملیات کامل باشد. عناصر یک الگوریتم کلی LCS. بخاطر داشته باشید که LCS بیشتر از اینکه یک روش خاص باشد، الگویی برای یادگیری ماشین مبتنی بر ژنتیک است. موارد زیر عناصر کلیدی یک الگوریتم LCS کلی و مدرن (یعنی پس از XCS) را شرح می دهد. برای سادگی، اجازه دهید روی معماری به سبک میشیگان با یادگیری نظارت شده تمرکز کنیم. تصاویر سمت راست را ببینید که مراحل پی در پی مربوط به این نوع LCS کلی را نشان می دهد. محیط. محیط، منبع داده هایی است که LCS با آن یادمی گیرد. این می تواند یک مجموعه داده آموزشی محدود و آفلاین (مشخصه یک مسئله داده کاوی، طبقه بندی، یا رگرسیون) یا یک جریان متوالی آنلاین از نمونه های آموزش زنده باشد. فرض شده است که هر نمونه آموزشی شامل تعدادی ویژگی (که به عنوان ویژگی "ها" یا "متغیرهای مستقل" نیز گفته می شود) و یک نقطه نهایی مورد توجه (که به عنوان کلاس، "اقدام"، "فنوتیپ"، "محاسبات" یا "متغیر وابسته" نیز گفته می شود) است. قسمتی از یادگیری LCS می تواند شامل انتخاب ویژگی باشد، پس احتیاجی نیست همهٔ ویژگی های داده های آموزشی، آموزنده باشند. مجموعه مقادیر ویژگی یک نمونه، عموماً به عنوان "حالت" شناخته می شود. برای
سادگی، یک دامنه مسئله فرضی را با ویژگی های بولیین / باینری و یک کلاس بولیین / باینری فرض کنیم. برای سیستم های سبک میشیگان، یک نمونه از محیط در هر چرخه یادگیری (یعنی یادگیری افزایشی) آموزش داده می شود. سیستم های به سبک پیتسبورگ در جایی که مجموعه های قوانین در هر تکرار بر روی بیشتر یا همهٔ داده های آموزشی سنجیده می شوند، یادگیری دسته ای انجام می دهند. قاعده / طبقه بندی / جمعیت. یک قانون، یک رابطه وابسته به متن بین مقادیر حالت و برخی محاسبات است. قوانین معمولاً به شکل یک عبارت {اگر:آنگاه} هستند (مثلاً { "اگر 'شرط' آنگاه 'اقدام کن'}،" یا به عنوان مثال خاص تر، "{اگر 'قرمز ' و 'هشت ضلعی' آنگاه 'علامت توقف'}"). یک مفهوم مهم در LCS و یادگیری ماشین مبتنی بر قانون به طور یکسان، این است که یک قانون اختصاصی به خودی خود یک مدل نیست، زیرا این قانون تنها زمانی قابل اجرا است که شرایط آن برآورده شود. یک قانون را به عنوان یک «مدل محلی» از فضای راه حل در نظر بگیرید.
بلک بارت (; حدود 1829 – پس از ) قانون شکن و راهزن جاده ای دلیجان اهل ایالات متحده آمریکا بود که به واسطهٔ به جا گذاشتن پیام های شاعرانه، در دست کم دو محل سرقت خود مشهور و مورد توجه عموم قرار گرفت. نام واقعی وی "چارلز ای بولز" بود هر چند، اغلب، توسط دوستانش چارلی خطاب می شد. از وی به عنوان یک راهزن نجیب زاده یاد می گردید که در سرقت ها، پیچیدگی و سبک مخصوص به خودش را داشت. بلک بارت یکی از بدنام ترین سارقان دلیجان بود که در طی دهه های ۱۸۷۰ تا ۱۸۸۰ میلادی در کالیفرنیای شمالی و اطراف آن و همچنین مناطق جنوبی اورگن فعالیت می کرد چارلز ای بولز هنگامی که نام مستعار بلک بارت (بارت سیاه دل) را برگزید، حداقل، ۲۸ مرتبه دلیجان های "ولز فارگو" را در سرتاسر کالیفرنیای شمالی بین سال های ۱۸۷۵ تا ۱۸۸۳ غارت کرد. او همچنین چندین مرتبه در مسیر تاریخی سیسکیو، میان کالیفرنیا و اورگن نیز به غارتگری پرداخت. در تمام سرقت ها آن طور که مستند شده است، تنها ۲ شعر از خودش به جا گذاشت - در محل سرقت چهارم و پنجم - اما همین دو مورد، به برجسته شدن امضای راهزنی او و مشهور شدنش در میان عوام کمک شایانی کرد. بولز بسیار موفق بود و اغلب، هزاران دلار
در طول سال از محل راهزنی و سرقت عایدی داشت. او از اسب ها می ترسید و همهٔ سرقت هایش را پیاده انجام می داد که همین موضوع به همراه بر جا گذاشتن مضامین شاعرانه، به افزایش شهرت وی دامن زد. طبق گزارش های مستدل، چارلز ای بولز در طول سال هایی که به عنوان راهزن فعالیت می کرد هرگز، حتی برای ۱ مرتبه اسلحه شلیک نکرد.
صدا (؛ ) یک مجموعه تلویزیونی محصول کره جنوبی با بازی لی هانا، جانگ هیوک (فصل ۱)، لی جین ووک (فصل ۲ و ۳) و سونگ سونگ هون (فصل ۴) است و داستان زندگی افراد در مرکز تماس اضطراری ۱۱۲ را دنبال می کند و اعضای تیم اعزامی با توجه به صداهایی که می شنوند با جرایم مبارزه می کنند. فصل اول این مجموعه از ۱۳ ژانویه ۲۰۱۷ از اوسی ان پخش شد و در ۱۲ مارس به پایان رسید. فصل دوم از ۱۱ اوت تا ۱۶ سپتامبر ۲۰۱۸ پخش شد. فصل سوم از ۱۱ مه تا ۳۰ ژوئن ۲۰۱۹ پخش شد. فصل چهارم از ۱۸ ژوئن تا ۳۱ ژوئیه ۲۰۲۱، روزهای جمعه و شنبه ساعت ۲۲:۵۰ (کی اس تی) از تی وی ان پخش شد. بازیگران. مکمل. فصل ۱. تیم زمان طلایی مرکز گزارش ۱۱۲ پلیس شخصیت های پرونده ها فصل ۳. سایر تولید. توسعه و بازیگران. در ۲ نوامبر ۲۰۱۷، منبعی از اوسی ان، تولید فصل دوم "صدا" را تأیید کرد. در ۱۷ آوریل ۲۰۱۸، تأیید شد که لی هانا دوباره به عنوان بازیگر نقش اول زن و لی جین ووک به عنوان بازیگر نقش اول مرد جدید به بازیگران فصل دو پیوستند. اوسی ان گزارش کرد که فصل سوم در نیمهٔ دوم سال ۲۰۱۹ پخش خواهد شد و بازیگران لی هانا و لی جین ووک دوباره به عنوان نقش اصلی زن و مرد انتخاب شدند. نخستین جلسه
فیلمنامه خوانی در تاریخ ۲۳ مه ۲۰۱۸ در استودیو دراگون در سانگام دونگ، سئول، کره جنوبی انجام شد. در طی کنفرانس مطبوعاتی فصل دوم، کارگردان لی سونگ یونگ بیان کرد که این فصل ۱۲ قسمت خواهد داشت زیرا نویسنده فصل ۲ را به همراه فصل ۳ در ذهن خود نوشته است. در سپتامبر ۲۰۱۸ اوسی ان رسماً تأیید کرد که فصل سوم در نیمهٔ اول سال ۲۰۱۹ روی آنتن خواهد رفت. بعداً گزارش شد که لی هانا و لی جین ووک دوباره نقش های اصلی خود را ایفا خواهند کرد. نخستین جلسهٔ فیلمنامه خوانی در فوریه ۲۰۱۹ در استودیو دراگون در سانگام دونگ، سئول، کره جنوبی انجام شد.
موزه گاردینر () یک موزه سرامیک در تورنتو، انتاریو، کانادا است. این موزه در داخل محوطه سنت جورج در دانشگاه تورنتو، در مرکز شهر تورنتو واقع شده است.
در یادگیری ماشین، به طور کلی دو نوع اصلی از مدل ها وجود دارند: و روش سازنده. روش جداکننده به حل مسائل طبقه بندی می پردازد اما روش سازنده به حل مسئله تولید یه نمونه جدید و تصادفی از یکی از طبقه ها می پردازد. به صورت آماری تمایز این دو روش به صورت زیر است: درواقع، مدل های سازنده نسبت به مدل های جداکننده، کار دشوارتری را انجام می دهند. مدل های مولد باید بیشتر مدل کنند. یک مدل سازنده برای تصاویر ممکن است همبستگی هایی مانند "چیزهایی که شبیه قایق هستند احتمالاً در نزدیکی چیزهایی که شبیه آب هستند ظاهر می شوند" و "چشم ها بعید است روی پیشانی ظاهر شوند" را ثبت کند که هر کدام توزیع های بسیار پیچیده ای دارند. در مقابل، یک مدل جداکننده ممکن است تفاوت بین "قایق بادبانی" یا "چیزی غیر از قایق بادبانی" را فقط با جستجوی چند الگوی گویا بیاموزد. این می تواند بسیاری از همبستگی هایی را که مدل سازنده باید درست انجام دهد نادیده بگیرد. مدل های جداکننده سعی می کنند مرزهایی را در فضای داده ترسیم کنند، در حالی که مدل های سازنده سعی می کنند نحوه قرارگیری داده ها در فضا را مدل کنند. به عنوان مثال، نمودار زیر مدل های متمایز و مولد ارقام دس
ت نویس را نشان می دهد: مدل جداکننده سعی می کند با کشیدن خطی در فضای داده تفاوت بین 0 و 1 های دست نویس را تشخیص دهد. اگر خط را به درستی پیدا کند، می تواند 0ها را از 1 تشخیص دهد بدون اینکه نیازی به دانستن دقیق محل نمونه ها در فضا باشد. در مقابل، مدل سازنده سعی می کند با تولید ارقامی که نزدیک به همتایان واقعی خود در فضای داده قرار می گیرند، 1 و 0 قانع کننده تولید کند و در عمل، باید توزیع را در سراسر فضای داده مدل کند. انواع مدل های سازنده. انواع متفاوتی از مدل های سازنده وجود دارد. دو دسته مهم و بزرگ از این مدل ها عبارتند از: مدل های سازنده عمیق. با ظهور یادگیری عمیق، خانواده جدیدی از روش ها به نام مدل های سازنده عمیق (DGMs) از طریق ترکیب مدل های سازنده و شبکه های عصبی عمیق شکل می گیرد. افزایش مقیاس شبکه های عصبی معمولاً با افزایش مقیاس داده های آموزشی همراه است که هر دوی آنها برای عملکرد خوب مورد نیاز هستند. DGM های محبوب شامل رمزگذارهای خودکار متغیر (VAEs)، شبکه های سازنده متخاصمی (GAN) و مدل های رگرسیون خودکار هستند. اخیراً گرایشی برای ساخت مدل های سازنده عمیق بسیار بزرگ به وجود آمده است. به عنوان مثال، GPT-3
، و پیش از آن GPT-2، مدل های عصبی هستند که حاوی میلیاردها پارامتر هستند. BigGAN و VQ-VAE شامل صدها میلیون پارامتر هستند که برای تولید تصویر استفاده می شوند و جوک باکس یک مدل سازنده بسیار بزرگ برای صدای موسیقی است که حاوی میلیاردها پارامتر است.
دهکده بلک کریک پایونیر () یک موزه میراث روباز در تورنتو، انتاریو، کانادا است. این دهکده در ناحیه نورث یورک تورنتو، درست در غرب دانشگاه یورک (کانادا) و جنوب شرقی خیابان جین و تقاطع خیابان استیلز واقع شده است.
محله دیستیلری () یک منطقه تجاری و مسکونی در تورنتو، انتاریو، کانادا، شرق مرکز شهر تورنتو، که شامل کافه ها، رستوران ها و مغازه های متعددی است که در ساختمان های میراثی کارخانه تقطیر گودرهام و ورتس سابق واقع شده اند. منطقه ۱۳ هکتاری شامل بیش از چهل ساختمان میراث فرهنگی و ده خیابان است و بزرگترین مجموعه معماری صنعتی دوره ویکتوریا در آمریکای شمالی است.
موزه کفش باتا () یک موزه کفش و سنگ شناسی در تورنتو، انتاریو، کانادا است. ساختمان موزه در نزدیکی شمال غربی محوطه سنت جورج دانشگاه تورنتو در مرکز شهر تورنتو واقع شده است.
گردشگری در تورنتو () یکی از مقاصد گردشگری پیشرو کانادا است. در سال ۲۰۱۷، منطقه تورنتو - پذیرای ۴۳٫۷ میلیون گردشگر بود که از این تعداد ۱۰٫۴ میلیون بازدیدکننده داخلی و ۲٫۹۷ میلیون نفر از ایالات متحده آمریکا بودند که در مجموع ۸٫۸۴ میلیارد دلار هزینه کرد. تورنتو دارای مجموعه ای از جاذبه های گردشگری و زندگی فرهنگی غنی است.
اِنچیلادا () یک نوع غذای مکزیکی است. این غذا از گوشت، لوبیا، فلفل تند، پنیر، سیب زمینی و سبزیجات تشکیل شده است. معمولاً سس موله هم به این غذا افزوده می شود.
هارلی دیویدسون و مرد مارلبرو یک فیلم اکشن، جنایی و درام آمریکایی محصول سال ۱۹۹۱ با بازی میکی رورک و دان جانسون است. این فیلم را سایمن وینسر بر اساس فیلمنامه ای از دان مایکل پال کارگردانی کرده است. این فیلم یک شکست انتقادی و مالی بود و در باکس آفیس داخلی ۷ میلیون دلار در مقابل بودجه تخمینی ۲۳ میلیون دلار فروخت. راتن تومیتوز، یک گردآورنده نقد، گزارش می دهد که ۲۵٪ از ۲۰ منتقد نظرسنجی شده به آن نظر مثبت داده اند. میانگین امتیاز ۴٫۴ از ۱۰ بود. داستان. دو دوست قدیمی در شرایطی قرار می گیرند که نیاز به ۲٫۵ میلیارد دلار پول دارند. آن ها به فکر سرقت از بانک افتاده و در این راه سختی های زیادی می کشند…