Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
ات محبوب شامل موارد زیر است: رمزگشایی درست نمایی بیشینه. با دریافت یک بردار formula_5 رمزگشایی درست نمایی بیشینه (به انگلیسی: maximum likelihood decoding) کدواژه formula_6 را انتخاب می کند که بیشترین مقدارformula_12 را به دست می آورد، یعنی کدواژه formula_8 که احتمال دریافت پیام formula_9 با فرض ارسال formula_8 را به حداکثر می رساند. اگر همه کدواژه ها به یک اندازه احتمال ارسال داشته باشند، این طرح معادل با رمزگشایی ناظر ایده آل است. در واقع، با استفاده از قضیه بیز (به انگلیسی: Bayes Theorem), formula_16 با ثابت کردن formula_17 ، formula_9 بازساخته می شود و formula_19 ثابت است زیرا همه کدواژه ها به یک اندازه احتمال ارسال دارند؛ بنابراین، formula_20 به عنوان تابعی از متغیر formula_8 به حداکثر می رسد دقیقاً زمانی که formula_22 به حداکثر می رسد، و ادعا تأیید می شود. همانند رمزگشایی ناظر ایده آل، باید توافقی برای رمزگشایی غیرمنحصربه فرد (به انگلیسی: non-unique) برقرار شود. مسئله رمزگشایی درست نمایی بیشینه نیز می تواند به عنوان یک مسئله برنامه نویسی صحیح (به انگلیسی: integer programming) مدل سازی شود. الگوریتم رمزگش
ایی درست نمایی بیشینه یک نمونه از مسئله «به حداکثر رساندن تابع ضرب» است که با اعمال قانون توزیعی تعمیم یافته (به انگلیسی: ) حل می شود. منابع. [[رده:نظریه کدگذاری]]
VRIO یک چارچوب تحلیل کسب و کار است که بخشی از طرح استراتژیک بزرگ تر یک شرکت را تشکیل می دهد. این چارچوب در سال ۱۹۹۱ توسط جِی بارنی پیشنهاد شد. فرایند استراتژیک پایه ای هر شرکت با یک بیانیه چشم انداز آغاز می شود و سپس از طریق اهداف، تحلیل های داخلی و خارجی، انتخاب های استراتژیک (در سطح کسب و کار و در سطح شرکت)، و اجرای استراتژی ادامه می یابد. VRIO در مرحله تحلیل داخلی این فرایندها قرار می گیرد، اما به عنوان یک چارچوب در ارزیابی تقریباً تمام منابع و قابلیت های یک شرکت، صرف نظر از مرحله مدل استراتژیک، مورد استفاده قرار می گیرد. VRIO یک مخفف برای چهار پرسش است که دربارهٔ یک منبع یا قابلیت پرسیده می شود تا پتانسیل رقابتی آن تعیین شود: پرسش ارزش: "آیا شرکت قادر است با استفاده از این منبع/قابلیت، یک فرصت را بهره برداری کند یا یک تهدید خارجی را خنثی کند؟" پرسش کمیابی: "آیا کنترل این منبع/قابلیت در دست تعداد نسبتا کمی قرار دارد؟" پرسش تقلیدپذیری: "آیا تقلید آن دشوار است و آیا برای شرکتی که سعی در کسب، توسعه یا تقلید از این منبع/قابلیت دارد، هزینه قابل توجهی دارد؟" پرسش سازماندهی: "آیا شرکت سازماندهی شده، آماده و قادر
به بهره برداری از این منبع/قابلیت است؟" "آیا شرکت سازماندهی شده تا ارزش را به دست آورد؟" ارزش. در این مورد، تعریف ارزش این است که آیا منبع یا قابلیت به بهره برداری از یک فرصت یا کاهش یک تهدید در بازار کمک می کند یا خیر. اگر چنین کند، می تواند به عنوان یک نقطه قوت شرکت در نظر گرفته شود. با این حال، اگر به بهره برداری از یک فرصت یا کاهش یک تهدید کمک نکند، به عنوان یک نقطه ضعف در نظر گرفته می شود. گاهی اوقات، برخی منابع یا قابلیت ها می توانند در یک صنعت به عنوان نقطه قوت و در صنعتی دیگر به عنوان نقطه ضعف در نظر گرفته شوند. به طور کلی، بهره برداری از فرصت یا کاهش تهدید منجر به یکی از دو نتیجه زیر می شود: افزایش درآمد یا کاهش هزینه ها (یا هر دو). یک روش عالی برای شناسایی منابع یا قابلیت های احتمالاً ارزشمند، بررسی زنجیره ارزش شرکت است. در زنجیره ارزش، یک کسب و کار محصولات و خدمات خود را گام به گام توسعه می دهد و هر عملکرد در طول مسیر مقداری ارزش به محصول یا خدمت اضافه می کند. انتخاب هایی که شرکت در مورد زنجیره ارزش خود انجام می دهد (از جمله نحوه عملکرد و کدام مراحل را اجرا کند) به منابع و قابلیت های شرکت مرتبط است
و بنابراین ابزاری ارزشمند در شناسایی ارزش در منابع و قابلیت ها محسوب می شود. اگر برخی دارایی های شرکت به آن اجازه دهد که در بخشی از زنجیره ارزش به طور مؤثرتری عمل کند، احتمالاً آن منبع توسط چارچوب VRIO به عنوان ارزشمند در نظر گرفته می شود. کمیابی. داشتن کمیابی در یک شرکت می تواند به مزیت رقابتی منجر شود. کمیابی زمانی است که یک شرکت دارای منبع یا قابلیتی ارزشمند است که بین مجموعه ای از رقبا و رقبا بالقوه کاملاً منحصر به فرد است. چگونه می توان تعیین کرد که منبع شرکت نادر است و مزیت رقابتی ایجاد می کند؟ منابع و قابلیت های یک شرکت باید هم کم عرضه باشند و هم در طول زمان پایدار بمانند تا به منبعی برای مزیت رقابتی پایدار تبدیل شوند. اگر هر دو عنصر (کم عرضه و پایداری در طول زمان) فراهم نباشند، منابع و قابلیت هایی که شرکت دارد نمی توانند مزیت رقابتی پایدار ایجاد کنند. اگر یک منبع نادر نباشد، دینامیک رقابت کامل احتمالاً مشاهده خواهد شد. مثال کمیابی "یک نظافتچی که وظیفه خود را کمک به شرکت در تولید و فروش محصولات بهتر تعریف می کند، به جای اینکه فقط کار خود را به عنوان تمیز کردن تسهیلات ببیند، بسیار غیرمعمول است. اکثر اف
راد موافقند که این شرکت به دلیل شفافیت اهداف و استراتژی هایش در سراسر شرکت، منبعی برای مزیت رقابتی نسبت به دیگر شرکت های صنعت خود دارد؛ برخلاف بسیاری از شرکت های دیگر که تنها مدیران ارشد به اهداف و استراتژی های خود اعتقاد دارند " این کمیابی به رقابت شدید منجر می شود. تقلیدپذیری. شرکت هایی که منابع و قابلیت های ارزشمند و نادر دارند که توسط سایر شرکت ها به سختی تقلید می شوند، می توانند مزایای پیش قدم بودن در بازار را کسب کنند و از این رو مزیت رقابتی به دست آورند. یک شرکت می تواند با استفاده از منابع نادر و ارزشمند خود یک فرصت خارجی را بهره برداری کند یا یک تهدید خارجی را خنثی کند. در این صورت، شرکت می تواند مزیت رقابتی به دست آورد. هنگامی که رقبا این مزیت رقابتی را کشف می کنند، ممکن است به دو روش واکنش نشان دهند. اول، می توانند انتخاب کنند که از سود حاصل از مزیت رقابتی چشم پوشی کنند و به روش های قدیمی خود ادامه دهند. دوم، می توانند انتخاب کنند که استراتژی رقابتی رقیب را تحلیل و تقلید کنند. اگر در به دست آوردن این منبع نادر و ارزشمند هیچ هزینه ای یا هزینه کمی وجود نداشته باشد، شرکت های هم رده می توانند مزیت رقاب
تی را تقلید کنند تا به برابری رقابتی برسند (شرکت هایی که همان ارزش اقتصادی را به عنوان رقبای خود ایجاد می کنند به برابری رقابتی دست می یابند). با این حال، گاهی اوقات برای سایر شرکت ها دشوار است که به منابع دسترسی پیدا کنند و استراتژی شرکت نوآورانه را تقلید کنند. در نتیجه، شرکت های نوآورانه ای که استراتژی های خود را بر اساس منابعی که به سختی تقلید می شوند و ارزشمند هستند، پیاده می کنند، می توانند مزیت رقابتی بلندمدت به دست آورند که موفقیت پایدار شرکت را تضمین می کند.بنابراین، برای حفظ مزیت رقابتی، کافی نیست که منابع و قابلیت های شرکت فقط ارزشمند و نادر باشند - بلکه باید بیشتر غیرقابل تقلید نیز باشند. سازماندهی. هنگامی که تحلیلگر ارزش، نادری و تقلیدپذیری منابع و قابلیت های شرکت را درک کرد، مرحله بعدی سازماندهی شرکت به گونه ای است که این منابع را بهره برداری کند. اگر به درستی انجام شود، شرکت می تواند از یک دوره مزیت رقابتی پایدار لذت ببرد. اجزای زیادی به این پرسش سازماندهی وجود دارد. آن ها شامل، اما نه محدود به، ساختار گزارش دهی رسمی شرکت، سیستم های کنترل مدیریتی و سیاست های جبران خسارت هستند. ساختارهای گزارش ده
ی رسمی به سادگی توضیح می دهند که چه کسی در شرکت به چه کسی گزارش می دهد. سیستم های کنترل مدیریتی شامل روش های رسمی و غیررسمی برای اطمینان از اینکه تصمیمات مدیران با استراتژی های شرکت هماهنگ است، می شود. سیستم های کنترل رسمی می توانند شامل فعالیت های بودجه بندی و گزارش دهی باشند که مدیریت ارشد را از تصمیمات کارکنان پایین تر در شرکت مطلع می کنند. کنترل های غیررسمی می توانند شامل فرهنگ شرکت و تشویق کارکنان به نظارت بر یکدیگر باشند. شرکت ها کارکنان خود را از طریق سیاست های جبران خسارت به رفتار مطلوب ترغیب می کنند. این سیاست ها می توانند شامل پاداش ها، سهام یا افزایش حقوق باشند اما می توانند شامل انگیزه های غیرمالی مانند روزهای تعطیلات اضافی یا دفتر بزرگتر نیز باشند. این اجزای سازماندهی به عنوان قابلیت ها و منابع مکمل شناخته می شوند زیرا به تنهایی ارزش چندانی ندارند. اما در ترکیب با سایر منابع و قابلیت های شرکت، می توانند منجر به مزیت رقابتی پایدار شوند. بدون سازماندهی صحیح، حتی شرکت هایی که منابع و قابلیت های ارزشمند، نادر و به سختی تقلید می شوند دارند، ممکن است از مزیت رقابتی بی بهره شوند
د بی-۵۲ز یک گروه موج نو آمریکایی است که در آتن، جورجیا در سال ۱۹۷۶ تشکیل شد. ترکیب اصلی شامل فرد اشنایدر (خواننده، سازهای کوبه ای) کیت پیرسون (خواننده، کیبورد، باس) سیندی ویلسون (خواننده، سازهای کوبه ای) ریکی ویلسون (گیتار) و کیت استریکلند (ساز کوبه ای، گیتار، کیبورد) بود. ریکی ویلسون در سال ۱۹۸۵ بر اثر بیماری با ایدز درگذشت. این گروه همچنین اعضای گوناگونی زیادی در دوران حیات خود داشته است. دیسکوگرافی. آلبوم های استودیویی
ساختار داده زیپ تکنیکی برای نمایش یک ساختار داده انبوه است به طوری که برای نوشتن برنامه هایی که خودسرانه ساختار را طی می کنند و محتویات آن را به روز می کنند، به خصوص در راحت باشد. زیپ توسط در سال ۱۹۹۷ توصیف شد. این شامل و تعمیم تکنیک است که گاهی با آرایه ها استفاده می شود. تکنیک زیپ از این نظر کلی است که می توان آن را با فهرست ها، درخت ها و دیگر ساختارهای داده ای که به تعریف می شوند، تطبیق داد. چنین ساختارهای داده ای اصلاح شده معمولاً به عنوان «یک درخت با زیپ» یا «یک لیست با زیپ» نامیده می شود تا تأکید شود که ساختار از نظر مفهومی یک درخت یا لیست است، در حالی که زیپ جزئیات پیاده سازی است. توضیح یک فرد عادی برای درختی با زیپ یک سیستم فایل کامپیوتری معمولی با عملیاتی برای رفتن به والد (اغلب codice_1) و امکان رفتن به سمت پایین (codice_2) است. زیپ نشانگر مسیر فعلی است. در پشت صحنه، زیپ ها هنگام ایجاد تغییرات (عملکردی) در یک ساختار داده کارآمد هستند، جایی که یک ساختار داده جدید، کمی تغییر یافته از یک عملیات ویرایش بازگردانده می شود (به جای ایجاد تغییر در ساختار داده فعلی). مثال: پیمایش لیست دوطرفه. بسیاری از ساختار
های داده رایج در علوم کامپیوتر را می توان به عنوان ساختاری که توسط چند عملیات سازنده اولیه یا عملیات مشاهده گر ایجاد می شود بیان کرد. اینها شامل ساختار لیست های محدود است که می تواند توسط دو عملیات ایجاد شود: بنابراین فهرستی مانند codice_7 عبارت codice_8 است. می توان مکان را در چنین لیستی به عنوان تعداد مراحل از جلوی لیست تا مکان مورد نظر توصیف کرد. به طور رسمی تر، یک مکان در لیست تعداد عملیات codice_9 مورد نیاز برای بازسازی کل لیست از آن مکان خاص است. برای مثال، در codice_10 یک عملیات codice_11 و یک codice_12 برای بازسازی لیست مورد نیاز است. موقعیت X با نام codice_13 شناخته می شود. این ضبط همراه با مکان، نمایش زیپ شده از لیست یا زیپ لیست نامیده می شود. برای روشن بودن، یک مکان در لیست فقط تعداد عملیات codice_9 نیست، بلکه تمام اطلاعات دیگر در مورد آن codice_9 است. در این حالت، مقادیری که باید دوباره وصل شوند. در اینجا، این مقادیر ممکن است به راحتی در یک لیست جداگانه به ترتیب کاربرد از محل مورد نظر نشان داده شوند. به طور خاص، از متن "۳" در لیست codice_16 ، یک ضبط (که معمولاً به عنوان "مسیر" نامیده می شود) می تو
اند به عنوان codice_17 نشان داده شود که در آن codice_11 به دنبال آن codice_19 برای بازسازی لیست اصلی با شروع از codice_20 اعمال می شود. یک لیست زیپ همیشه کل ساختار داده را نشان می دهد. با این حال، این اطلاعات از منظر یک مکان خاص در آن ساختار داده است. در نتیجه، یک لیست زیپ جفتی است که هم از مکان به عنوان زمینه یا نقطه شروع و هم از یک ضبط یا مسیری تشکیل شده است که امکان بازسازی از آن مکان شروع را فراهم می کند. به طور خاص، فهرست زیپ codice_16 در محل "۳" ممکن است به صورت codice_22 نمایش داده شود. حال، اگر "۳" به "۱۰" تغییر یابد، آنگاه زیپ لیست تبدیل به codice_23 می شود. سپس فهرست ممکن است به طور مؤثر بازسازی شود: codice_24 یا مکان های دیگری که به آن ها رفته اند. با فهرستی که به این شکل نمایش داده می شود، تعریف عملیات نسبتاً کارآمد بر روی ساختارهای داده تغییرناپذیر مانند فهرست ها و درختان در مکان های دلخواه آسان است. به طور خاص، اعمال تبدیل زیپ به یک درخت، درج یا حذف مقادیر در هر مکان خاص در درخت را آسان می کند. زمینه ها و تمایز. نوع زمینه های یک زیپ را می توان از طریق از نوع اصلی که از طریق با مشتق حساب دیفرانسی
ل و انتگرال مرتبط است، ساخت. انواع بازگشتی که زیپ ها از آنها تشکیل می شوند را می توان به عنوان یک سازنده نوع یکنواخت در نظر گرفت. formula_1 . به عنوان مثال، با یک سازنده نوع بالاتر formula_2 که حداقل نقطه ثابت آرگومان خود را می سازد، یک درخت باینری بدون برچسب را می توان به صورت نمایش داد formula_3 و یک لیست بدون برچسب ممکن است شکل بگیرد formula_4 . در اینجا، نماد توان، ضرب و جمع به ترتیب با ، و مطابقت دارد، در حالی که اعداد طبیعی را برچسب گذاری می کنند. به این ترتیب، سازنده های نوع شبیه توابع چند جمله ای هستند formula_5 . بنابراین مشتق سازنده نوع را می توان از طریق این قیاس نحوی تشکیل داد: برای مثال یک درخت سه تایی بدون برچسب، مشتق سازنده نوع آن formula_6 معادل خواهد بود formula_7 ، مشابه استفاده از قواعد دیفرانسیل گیری و در حساب دیفرانسیل. نوع زمینه های زیپ روی یک نوع اصلی formula_8 معادل مشتق سازنده نوع اعمال شده برای نوع اصلی است، formula_9 . برای مثال، ساختار داده بازگشتی یک درخت باینری با گره هایی را در نظر بگیرید که یا از نوع هستند یا حاوی مقداری از نوع هستند:formula_10مشتق جزئی سازنده نوع را می توان به
صورت محاسبه کردformula_11بنابراین، نوع زمینه های زیپ استformula_12به این ترتیب، متوجه می شویم که زمینه هر گره فرزند غیر نگهبان در درخت باینری برچسب گذاری شده، سه گانه است که شامل به طور کلی، یک زیپ برای یک درخت از نوع formula_8 از دو بخش تشکیل شده است: فهرستی از زمینه های نوع formula_9 از گره فعلی و هر یک از اجداد آن تا گره ریشه، و مقدار نوع formula_8 که گره فعلی شامل می شود. استفاده. زیپ اغلب در جایی استفاده می شود که مفهوم یا حرکت به اطراف در مجموعه ای از داده ها وجود داشته باشد، زیرا معنای آن منعکس کننده حرکت به اطراف است اما به شیوه ای کاربردی غیر مخرب. از زیپ استفاده شده است در جایگزین ها و الحاقات. اصلاح مستقیم. در یک زبان برنامه نویسی غیر کاربردی، ممکن است ساده تر از ساختار داده اصلی عبور کرد و مستقیماً آن را اصلاح کرد (شاید پس از ، برای جلوگیری از تأثیرگذاری روی کدهای دیگر که ممکن است به آن ارجاع دهند). زیپ عمومی. زیپ عمومی تکنیکی برای دستیابی به همان هدفی است که زیپ معمولی با ثبت وضعیت پیمایش در ادامه هنگام بازدید از هر گره انجام می شود. (کد Haskell داده شده در مرجع از برنامه نویسی عمومی برای تولید
تابع پیمایش برای هر ساختار داده استفاده می کند، اما این اختیاری است. - می توان از هر تابع پیمایش مناسب استفاده کرد) با این حال، زیپ عمومی شامل وارونگی کنترل است، بنابراین برخی از کاربردهای آن نیاز به یک ماشین حالات متناهی (یا معادل) برای پیگیری کارهای بعدی دارند.
ساکرامنتو گلد یک باشگاه فوتبال آمریکایی مستقر در ساکرامنتو، کالیفرنیا بود که عضو لیگ فوتبال آمریکا بود. آنها در سال ۱۹۷۶ به نام ساکرامنتو اسپیریتس شناخته می شدند. تاریخچه. در فصل افتتاحیه این تیم، آنها نتوانستند به پلی آف ای اس ال راه یابند. در فصل ۱۹۷۷، اسپیریتس در بخش غرب قهرمان شد و به بازی قهرمانی ای اس ال راه یافت. در طول فصل ۱۹۷۸ عضویت ای اس ال آنها به دلیل عدم انجام تعهدات قانون اساسی ای اس ال لغو شد. آنها با تیم جدیدی که متعلق به سازنده کابینت محلی، جان آندروتی بود، جایگزین شدند. کمتر از دو هفته بعد، این تیم ساکرامنتو گلد نام گرفت. در سال ۱۹۷۹ ساکرامنتو عنوان قهرمانی ای اس ال را به دست آورد. به نوبه خود، ساکرامنتو در ۱۶ ژوئیه ۱۹۸۰ فعالیت خود را متوقف کرد. در شرایطی مشابه سال ۱۹۷۸، گلد با اسپیریتس جایگزین شد، اما این بار این تقویت کننده های باشگاه بودند که مسئولیت اداره باشگاه را بر عهده گرفتند. در فصل ۱۹۸۰ باشگاه ساکرامنتو برنده کنفرانس آمریکا شد و برای سومین بار در چهار سال گذشته به عنوان قهرمانی ای اس ال رسید.
جان برکستون هیکس (؛ – ) پزشک متخصص زنان و زایمان اهل پادشاهی متحد بریتانیای کبیر و ایرلند بود. وی مدرک دکترای پزشکی خود را در سال ۱۸۵۱ از دانشگاه لندن گرفت و از سال ۱۸۶۲ همکار انجمن سلطنتی و از ۱۸۶۶ عضو کالج سلطنتی پزشکان شد. وی نخست در سال ۱۸۵۶ دستیار متخصص زایمان در بیمارستان گایز بود و بعد در سال ۱۸۸۸ پزشک متخصص زایمان در بیمارستان سنت ماری شد. او بود که نخستین بار در ۱۸۷۲ نوعی از انقباضات رحمی را توصیف کرد که منجر به زایمان نمی شوند و بعدها انقباضات برکستون هیکس نام گرفتند.
نیروی پلیس فلسطین یک نیروی متشکل پلیس بود که در سال ۱۹۲۰ میلادی، به دستور کمیسر عالی فلسطین و ماوراء اردن تشکیل شد. این نیرو در دورهٔ قیمومت بریتانیا بر فلسطین فعالیت می کرد. این نیروها متشکل از افسران یهودی، عرب و انگلیسی بود. با این حال، در طول دوره قیمومیت بر فلسطین، این نیرو به طور فزاینده ای به سرکوب گروه های مسلح فلسطینی پرداخت و در عمل به تسهیل حاکمیت قوم یهود بر سرزمین فلسطین کمک کرد که در نهایت منجر به تشکیل کشور اسرائیل شد. اعراب فلسطینی شورشی را علیه سلطهٔ بریتانیا از سال ۱۹۳۶ تا ۱۹۳۹ انجام دادند و پلیس فلسطین نقش مهمی در سرکوب اعراب داشت.
در مبحث گرافیک کامپیوتری و تصویربرداری دیجیتال، مقیاس بندی تصویر به تغییر اندازه یک تصویر دیجیتالی اشاره می کند. در تکنولوژی ویدئو، بزرگ نمایی محتوای دیجیتال به عنوان افزایش مقیاس یا افزایش وضوح شناخته می شود. هنگام مقیاس بندی یک تصویر گرافیکی برداری(vector graphic)، پایه های تشکیل دهنده گرافیکی که تصویر را می سازند، می توانند با استفاده از تبدیل های هندسی بدون افت کیفیت در تصویر، مقیاس بندی شوند(lossless). هنگام مقیاس بندیِ یک تصویر گرافیکی شطرنجی، باید یک تصویر جدید با تعداد پیکسل های بیشتر یا کمتر تولید شود. در مورد کاهش تعداد پیکسل (کاهش مقیاس)، این معمولاً منجر به کاهش کیفیت قابل مشاهده ای می شود. از منظر پردازش سیگنال دیجیتال، مقیاس بندی گرافیک شطرنجی یک مثال دو بعدی از تبدیل نرخ نمونه است، تبدیل یک سیگنال گسسته از یک نرخ نمونه برداری (در این مورد، نرخ نمونه برداری محلی) به دیگری. از دیدگاه ریاضی. مقیاس بندی تصویر را می توان به عنوان شکلی از نمونه برداری مجدد(resampling) یا بازسازی تصویر از دیدگاه قضیه نمونه گیری نایکویست تفسیر کرد. طبق این قضیه، نمونه برداری به پایین از یک تصویر اصلی با وضوح بالاتر به
یک تصویر کوچکتر، تنها پس از اعمال یک فیلتر ضد آلیاسینگ ۲ بعدی مناسب برای جلوگیری از بروز اختلالات بصری aliasing انجام می شود. تصویر به اطلاعاتی کاهش می یابد که می تواند توسط تصویر کوچکتر حمل شود. اگر نمونه برداری به بالا انجام شود، یک فیلتر بازسازی جای فیلتر ضد آلیاسینگ را خواهد گرفت. یک رویکرد بهتر برای افزایش مقیاس، آن را به عنوان یک مسئله وارون در نظر می گیرد، و مسئله ایجاد تصویری قابل قبول، بطوریکه وقتی تصویر را کوچک می کنیم همانند تصویر اولیه باشد را حل می کند. تکنیک های مختلفی برای این مورد استفاده شده است، از جمله تکنیک های بهینه سازی با استفاده از نرمال سازی و استفاده از یادگیری ماشین روی تصویرهای ورودی. الگوریتم ها. اندازه تصویر را می توان به روش ها و الگوریتم های مختلفی تغییر داد که هر کدام نکات مثبت و منفی خود را دارند. درونیابی (الحاق) نزدیکترین همسایه. یکی از راه های ساده تر برای افزایش اندازه تصویر ، درون یابی نزدیک ترین همسایه است که هر پیکسل را با نزدیک ترین پیکسل در خروجی جایگزین می کند. برای افزایش مقیاس تصویر، این بدان معناست که چندین پیکسل از یک رنگ وجود خواهد داشت. این می تواند جزئیات واض
ح را حفظ کند، اما همچنین در تصاویر صاف قبلی، ناهمواری ایجاد می کند. واژه «نزدیک ترین» در نزدیک ترین همسایه لازم نیست نزدیک ترین از دیدگاه ریاضی باشد. یک پیاده سازی رایج این است که همیشه به سمت صفر گرد کنید. گرد کردن به این روش اختلالات تصویری کمتری تولید می کند و محاسبه آن سریعتر است. این الگوریتم اغلب برای تصاویری که فاقد یا دارای تعداد لبه های صاف کمی هستند ترجیح داده می شود. یک کاربرد رایج از این را می توان در هنرهای پیکسلی یافت. الگوریتم های دو خطی و دو مکعبی (Bilinear &amp; Bicubic). درون یابی دو خطی با درونیابی مقادیرِ رنگِ پیکسل عمل می کند و یک انتقال پیوسته به خروجی ارائه می دهد حتی در جایی که محتوای اصلی دارای انتقال های گسسته است. اگرچه این برای تصاویر با تُن پیوسته مطلوب است، اما این الگوریتم کنتراست (لبه های تیز) را به گونه ای کاهش می دهد که ممکن است برای خطوط تصویر مشکلاتی ایجاد شود. درون یابی دو مکعبی با افزایش هزینه محاسباتی، نتایج بسیار بهتری را به همراه دارد نمونه برداری مجدد سینک و لانچوس(Sinc &amp; Lanczos). نمونه برداری مجدد Sinc، در تئوری، بهترین بازسازی ممکن را برای یک سیگنال کاملاً باند
محدود فراهم می کند. اما در عمل، این انتظارات به طور کامل توسط تصاویر دیجیتالی دنیای واقعی برآورده نمی شود. نمونه برداری مجدد Lanczos، که تقریبی برای روش sinc می باشد، نتایج بهتری را به ارمغان می آورد. درون یابی دو مکعبی را می توان به عنوان یک تقریب محاسباتی کارآمد برای نمونه برداری مجدد Lanczos در نظر گرفت. نمونه گیری جعبه ای. یکی از نقاط ضعف الگوریتم های دو خطی، دو مکعبی و مرتبط این است که تعداد مشخصی از پیکسل ها را نمونه برداری می کنند. هنگامی که از یک آستانه خاص تصویر را کوچکتر می کنیم، مثلاً بیش از دو بار برای همه الگوریتم های دو نمونه برداری، الگوریتم ها پیکسل های غیر مجاور را نمونه برداری می کنند، که هم منجر به از دست دادن داده ها و هم نتایج ناخوشایند می شود. راه حلی ساده برای این موضوع، نمونه برداری جعبه ای است، یعنی اینکه پیکسل هدف را یک جعبه در تصویر اصلی در نظر بگیرید و از تمام پیکسل های داخل جعبه نمونه برداری کنید. این تضمین می کند که تمام پیکسل های ورودی به خروجی ما کمک می کنند. ضعف عمده این الگوریتم سخت بودن بهینه سازی آن است. MipMap. راه حل دیگر برای مشکل کوچک کردن تصویر با استفاده از الگوریتم
های دو نمونه گیری، mipmaps است. mipmap مجموعه ای از پیش مقیاس شده از کپی های کوچک شده است. هنگام کوچک کردن تصویر، از نزدیکترین mipmap بزرگتر به عنوان مبدأ استفاده می شود تا اطمینان حاصل شود که هیچ کوچک سازی کمتر از آستانه مفید مقیاس بندی دوخطی نیست. این الگوریتم سریع، و بهینه سازی آن آسان است. و استانداردی در بسیاری از فریم ورک ها مانند OpenGL است. هزینه آن، استفاده بیشتر از حافظه تصویر است، دقیقاً یک سوم بیشتر از پیاده سازی های رایج و استاندارد. روش های تبدیل فوریه. درون یابی ساده بر اساس تبدیل فوریه، دامنه فرکانس را با اجزای صفر پوشش می دهد (رویکردی روان مبتنی بر بازه، اخلالات تصویری Ringing را کاهش می دهد). علاوه بر حفظ (یا بازیابی) خوب جزئیات، اخلالات تصویری Ringingو بیرون زدگی پیکسل ها به صورت دایره ای از سمت چپ به سمت راست (و برعکس) محتوا قابل توجه است. درون یابی لبه محور. هدف الگوریتم های درون یابی لبه ای، حفظ لبه ها در تصویر پس از مقیاس بندی است، برخلاف سایر الگوریتم ها، که می توانند اختلالات تصویری پلکانی را معرفی کنند. نمونه هایی از الگوریتم ها برای این کار عبارتند از درون یابی لبه محور جدید (New Ed
ge Directed Interpolation)، درون یابی تصویر به کمک لبه (Edge-Guided Image Interpolation)، درون یابی مبتنی بر انحنای تکراری (ICBI)، و درون یابی پیچشی مکعبی جهت دار (DCCI). یک تحقیق در سال ۲۰۱۳ نشان داد که DCCI بهترین امتیازات را در PSNR و SSIM در یک سری از تصاویر آزمایشی دارد. hqx. برای بزرگنمایی گرافیک های کامپیوتری با وضوح کم و/یا رنگ های کم (معمولا از ۲ تا ۲۵۶ رنگ)، نتایج بهتری را می توان با الگوریتم hqx یا سایر الگوریتم های مقیاس بندی هنرهای پیکسلی به دست آورد. اینها الگوریتم هخا تصاویر با لبه های تیزتر تولید می کنند و سطح بالایی از جزئیات را حفظ می کنند. برداری سازی(Vectorization). استخراج برداری یا برداری سازی، رویکرد دیگری را ارائه می دهد. Vectorization ابتدا یک نمایش برداری مستقل از وضوح گرافیکی تصویری که باید مقیاس بندی شود ایجاد می کند. سپس این نسخه ایجاد شده به عنوان یک تصویر شطرنجی با وضوح مورد نظر درآورده می شود. این تکنیک توسط Adobe Illustrator , Live Trace و Inkscape استفاده می شود. گرافیک های برداری مقیاس پذیر به خوبی برای تصاویر هندسی ساده مناسب هستند، در حالی که عکس ها به دلیل پیچیدگی شان، با
برداری سازی مناسب نیستند. شبکه های عصبی کانولوشنال عمیق. این روش از یادگیری ماشینی برای تصاویر با جزئیات بالاتر مانند عکس ها و آثار هنری پیچیده استفاده می کند. برنامه هایی که از این روش استفاده می کنند عبارتند از waifu2x , Imglarger و Neural Enhance. کاربردها. عمومی. برخی از کاربردهای مقیاس بندی تصویر متشکل از مرورگرهای وب، ویرایشگرهای تصویر، نمایشگرهای تصویر و فایل، نرم افزارهای بزرگ کردن تصویر، زوم دیجیتال، فرایند تولید تصاویر thumbnail، و هنگام نمایش تصاویر در صفحه نمایش یا چاپگرها. ویدئو. این کاربرد، بزرگنمایی تصاویر برای سینماهای خانگی دستگاه های HDTV که از محتوای PAL-Resolution پشتیبانی می کنند، به عنوان مثال، از یک پخش کننده DVD است. افزایش مقیاس در زمان واقعی انجام می شود و سیگنال خروجی ذخیره نمی شود. مقیاس بندی هنرهای پیکسلی. از آنجایی که گرافیک های هنرهای پیکسلی معمولاً وضوح پایینی دارند، آن ها بر قرار دادن دقیق پیکسل ها تکیه می کنند، اغلب با پالت محدود رنگ. این منجر به گرافیک هایی می شود که بر نشانه های بصری تلطیف شده تکیه می کنند تا اشکال پیچیده را با وضوح کمی، تعریف کنند. این باعث می شود که مقیا
س بندی هنرهای پیکسلی به یک مشکل خاص تبدیل شود. الگوریتم های تخصصی برای مدیریت گرافیک های هنرهای پیکسلی توسعه داده شدند، زیرا الگوریتم های مقیاس گذاری سنتی نشانه های ادراکی انسان را در نظر نمی گیرند. از آنجایی که یک کاربرد رایج آن بهبود ظاهر بازی های ویدیویی نسل چهارم و قبل در شبیه سازهای آرکید و کنسول است، بسیاری از آنها برای اجرا در زمان واقعی برای تصاویر ورودی کوچک با سرعت ۶۰ فریم در ثانیه طراحی شده اند. در سیستم های قوی، این الگوریتم ها برای بازی و سایر پردازش های لحظه ای تصویر مناسب هستند. این الگوریتم ها گرافیکی واضح را ارائه می کنند و در عین حال تاری را به حداقل می رسانند. الگوریتم های مقیاس بندی هنری در طیف گسترده ای از شبیه سازها مانند HqMAME و DOSBox و همچنین موتورهای بازی دو بعدی و سرگرمی های موتور بازی مانند ScummVM پیاده سازی شده اند. آنها در بین گیمرهایی که این فناوری ها باعث احیای تجربیات بازی در دهه های ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰ می شدند، محبوبیت رسیدند. این فیلترها در حال حاضر در شبیه سازهای تجاری که به صورت رسمی پشتیبانی می شوند در Xbox Live، Virtual Console و PSN استفاده می شوند تا به بازی های کلاسیک با وض
وح پایینتر اجازه دهند تا از نظر بصری در نمایشگرهای HD مدرن جذاب تر باشند. بازی های اخیراً منتشر شده که این فیلترها را در خود جای داده اند عبارتند از "Sonic's Ultimate Genesis Collection" , '، '، و "Akumajō Dracula X Chi no Rondo". مقیاس گذاری در زمان واقعی. تعدادی از شرکت ها تکنیک هایی را توسعه داده اند که فریم های ویدیوی را در زمان واقعی ارتقا می دهند، مانند زمانی که در یک بازی ویدیویی روی صفحه کشیده می شوند. DLSS انویدیا از یادگیری عمیق برای نمونه برداری از تصاویر با وضوح پایین به وضوح بالاتر برای نمایش در مانیتورهای رایانه با وضوح بالاتر استفاده می کند. AMD FidelityFX Super Resolution 1.0 (FSR) از یادگیری ماشینی استفاده نمی کند، در عوض از الگوریتم های دست نویس سنتی برای دستیابی به ارتقای فضایی در واحدهای سایه زنی سنتی استفاده می کند. FSR 2.0 از ارتقای مقیاس زمانی، دوباره با یک الگوریتم دستی استفاده می کند. استانداردهای FSR اجبار نمی شود و برخی از عناوین مانند "Dota 2" نواری برای تنظیم وضوح ارائه می دهند. فناوری های دیگر عبارتند از Intel XeSS و Nvidia Image Scaler (NIS).
یامانا توکیئوجی (تولد ۱۲۹۸ - مرگ ۱۴ آوریل ۱۳۷۱ میلادی)، در اواخر دوره کاماکورا و اوایل شوگون سالاری آشیکاگا، سامورایی، شوگودایمیو، سامورایی-دوکورو بود. او در سن ۷۳ سالگی درگذشت.