Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
عواقب جدی» روبرو خواهد شد. حزب الله. طی چند سال بعد، حزب الله با هدف مجبور کردن دولت کویت به آزاد کردن زندانیان الدعوه، یک رشته آدم ربایی و بمب گذاری انجام داد. به گروگان تری اندرسون گفته شد که او و دیگر گروگان های ربوده شده در بیروت «برای آزادی هفده رفیقشان در کویت» ربوده شده اند. سپس گروه ۱۷ کویتی در رسوایی ایران-کنترا نقش ایفا کردند: عوامل اصلی ایران-کنترا پیشنهاد دادند که کویت را متقاعد کنند تا گروه ۱۷ کویتی را آزاد کند، به عنوان یکی از چندین مشوق برای آزادکردن گروگان های آمریکایی در لبنان. با این حال، وقتی رونالد ریگان، رئیس جمهور آمریکا ، از این پیشنهاد مطلع شد، ظاهراً «انگار که به شکمش لگد زده باشند» واکنش نشان داد. سپس ماجرای «هفده کویتی» در رسوایی ایران-کنترا نقش پیدا کرد: دست اندرکاران این ماجرا پیشنهاد دادند که برای آزادی گروگان های آمریکایی در لبنان، به عنوان یکی از مشوق ها کویت را برای آزاد کردن اعضای گروه «هفده کویتی» تحت فشار قرار دهند. حملات به نفتکش ها در سال ۱۹۸۴. از آنجا که عراق در طول جنگ ایران و عراق به خشکی دسترسی نداشت، مجبور بود برای حمل نفت خود به کویت متکی باشد. در سال ۱۹۸۴، ایران حم
له به تانکرهای کویتی حامل نفت عراق از کویت را آغاز کرد. ایران همچنین حمله به کشتی های کویتی (غیرمرتبط با عراق) را آغاز کرد. حملات قایق های تندروی ایران به کشتی های کویتی در نهایت باعث شد کویت در ۱ نوامبر ۱۹۸۶ رسماً از قدرت های خارجی درخواست کند تا از کشتی هایش محافظت کنند. سوء قصدهای ۱۹۸۵. احمد الجرالله. در ۲۳ آوریل ۱۹۸۵، احمد الجرالله هدف یک سوءقصد قرار گرفت؛ زمانی که فردی مسلح در بیرون از دفتر کارش به سوی او شلیک کرد. او شش بار مورد اصابت گلوله قرار گرفت. سازمانی با نام «گردان های انقلابی عرب» مسئولیت این حمله را بر عهده گرفت. گمان می رفت که گروه فلسطینی «سازمان ابونضال» (ANO) پشت این سوءقصد باشد. اسناد دیپلماتیک فاش شده آمریکا نشان می دهند که برخی ناظران، این حمله را با دیدگاه های سیاسی احمد الجرالله مرتبط می دانستند. امیر جابر آل احمد. تا ماه مه ۱۹۸۵، جهاد اسلامی شش گروگان در لبنان، چهار آمریکایی و دو فرانسوی، در اختیار داشت و در ۱۶ مه، عکس هایی از آن ها منتشر کرد و ادعا کرد در صورت عدم آزادی تروریست های زندانی در کویت، «فاجعه ای وحشتناک» رخ خواهد داد. در ۲۵ مه ۱۹۸۵، یک بمب گذار انتحاری با خودروی خود به ک
اروان خودروهای جابر احمد الصباح، حاکم کویت، حمله کرد و دو محافظ و یک رهگذر را کشت و جابر را زخمی کرد. جهاد اسلامی مسئولیت این حمله را بر عهده گرفت و دوباره خواستار آزادی تروریست ها شد. بمب گذاری های ۱۹۸۵ شهر کویت. در ۱۱ ژوئیه ۱۹۸۵، دو بمب در دو کافه در شهر کویت منفجر شد و ۱۱ نفر را کشته و ۸۹ نفر دیگر را زخمی کرد. حمله به تأسیسات نفتی ۱۹۸۶. در سال ۱۹۸۶، یک سال پس از حمله به کاروان امیر جابر، حمله ای به یک تأسیسات نفتی رخ داد که تقریباً باعث تعطیلی صنعت نفت کویت شد. بمب گذاری های ۱۹۸۷ شهر کویت. در ژانویه ۱۹۸۷، بمبی در یک منطقه خرید، درست قبل از اجلاس سازمان کنفرانس اسلامی منفجر شد. در ژوئیه ۱۹۸۷، بمب های خودرویی در یک منطقه خرید شیک منفجر شدند که منجر به کشته شدن دو نفر و تخریب نمای چندین فروشگاه شد. حملات موشکی ۱۹۸۷. در اکتبر ۱۹۸۷، ترمینال نفتی کویت توسط یک فروند موشک کرم ابریشم ایرانی مورد اصابت قرار گرفت که مشاهده شد از شبه جزیره فاو شلیک شده است. این حمله کویت را بر آن داشت تا یک آتشبار موشکی هاوک را در جزیره فیلکه برای محافظت از ترمینال مستقر کند. در دسامبر ۱۹۸۷، یک موشک کرم ابریشم ایرانی دیگر به سمت ترمین
ال شلیک شد، اما به جای آن به یک شناور طعمه برخورد کرد. پیش از این حملات، برد این موشک کمتر از تصور می شد اما این حملات ثابت کرد که برد این موشک ها از بیشتر است. هواپیماربایی (۱۹۸۴–۱۹۸۸). پرواز شماره ۲۲۱ کویت ایرویز. درخواست هواپیماربایان آزادی اعضای گروه «هفده کویتی» بود؛ درخواستی که پذیرفته نشد. در طول این بحران، زنان، کودکان و مسلمانان آزاد شدند، اما دو مقام آمریکایی از آژانس توسعه بین المللی ایالات متحده، چارلز هگنا و ویلیام استنفورد، به ضرب گلوله کشته و جسدشان روی باند فرودگاه رها شد. چند ده نفری که در هواپیما باقی مانده بودند -به ویژه آمریکایی ها- تهدید و شکنجه شدند. مهندس پرواز بریتانیایی، نیل بیستون، به بی بی سی گفت: «هر پنج دقیقه یک اتفاق وحشتناک می افتاد. اصلاً وقفه ای بین ترس و تنش ها نبود.» با وجود این، هواپیماربایان بیانیه ای منتشر کردند و مدعی شدند: «ما با هیچ کس دشمنی نداریم و قصد نداریم آزادی کسی را سلب کنیم یا کسی را بترسانیم...» در روز ششم این بحران، نیروهای امنیتی ایران به هواپیما یورش بردند و گروگان های باقی مانده را آزاد کردند. مقامات اعلام کردند که هواپیماربایان محاکمه خواهند شد، اما آن ه
ا آزاد شدند و اجازه یافتند کشور را ترک کنند. برخی از مسافران و مقامات، ایران را به همدستی در این هواپیماربایی متهم کردند و نجات گروگان ها را نمایشی خواندند. یک مسافر کویتی و دو پاکستانی گفتند که پس از فرود هواپیما، تجهیزات و سلاح های بیشتری به هواپیماربایان تحویل داده شد، از جمله دستبند و طناب های نایلونی برای بستن مسافران به صندلی ها. یک مقام آمریکایی نیز با تردید گفت: «آیا این تسلیم از پیش برنامه ریزی نشده بود؟ شما نظافتچی ها را سوار هواپیما نمی کنید آن هم وقتی که مواد منفجره کار گذاشته اید، قول انفجار هواپیما داده اید و وصیت نامه تان را خوانده اید.» وزارت امور خارجه ایالات متحده جایزه ای ۲۵۰ هزار دلاری برای اطلاعاتی که منجر به دستگیری افراد دخیل در هواپیماربایی شود، اعلام کرد اما هیچ واکنش نظامی نشان نداد. گزارش های مطبوعاتی بعدی عماد مغنیه از اعضای حزب الله را به این هواپیماربایی ها مرتبط دانستند. پرواز شماره ۸۴۷ شرکت هواپیمایی TWA. در ۱۴ ژوئن ۱۹۸۵، پرواز شماره ۸۴۷ شرکت هواپیمایی ترنس ورلد در مسیر آتن به رم ربوده شد. یکی از خواسته های هواپیماربایان، آزادی ۱۷ زندانی در کویت بود. پرواز شماره ۴۲۲ کویت ایرویز
. در ۵ آوریل ۱۹۸۸، پرواز شماره ۴۲۲ خطوط هوایی کویت ایرویز با ۱۱۱ مسافر و خدمه، از جمله سه عضو خانواده سلطنتی کویت، از بانکوک به کویت ربوده شد. شش یا هفت مرد لبنانی (از جمله حسن عزالدین، یکی از ربایندگان پرواز ۸۴۷ ترنزورلد) که به سلاح گرم و نارنجک دستی مسلح بودند، خلبان را مجبور کردند در مشهد، ایران فرود بیاید و خواستار آزادی ۱۷ چریک شیعه بازداشت شده در کویت شدند. این هواپیماربایی ۱۶ روز به طول انجامید و هواپیما مسافتی حدود ۳٬۲۰۰ مایل را از مشهد در شمال شرق ایران به لارناکا در قبرس و در نهایت به الجزیره طی کرد. این رویداد طولانی ترین هواپیماربایی ثبت شده تا آن زمان است. در جریان این بحران، دو مسافر کویتی به نام های عبدالله خالد ی (۲۵ ساله) و خالد ایوب بندر (۲۰ ساله) توسط ربایندگان به ضرب گلوله کشته و اجسادشان در قبرس روی باند پرتاب شدند.[۳] کویت از آزادی ۱۷ زندانی خودداری کرد و در نهایت هواپیماربایان اجازه یافتند الجزیره را ترک کنند. پیامدها. سرانجام، زندانیان «کویت ۱۷» آزاد شدند، که طبق گزارش ها در جریان حمله عراق به کویت، زمانی که ۱۳۰۰ زندانی از زندان مرکزی سعیدیه کویت فرار کردند، رخ داد. ۱۵ زندانی الدعوه تو
سط مقامات عراقی بازداشت و به ایران منتقل شدند. حزب الدعوه اصرار دارد که حملات در کویت توسط عواملی انجام شده که به گفته آن ها «توسط ایران مصادره شده بودند». در فوریه ۲۰۰۷، خبرنگاران گزارش دادند که جمال جعفر محمد، که در سال ۲۰۰۵ به عنوان عضوی از جناح اعلای انقلاب اسلامی عراق (SCIRI/بدر) از ائتلاف متحد عراق (UIA) به پارلمان این کشور راه یافته بود، در کویت به اتهام طراحی بمب گذاری های منتسب به حزب الدعوه به اعدام محکوم شده است.
حسن عزالدین (به متولد ) یک تبعه لبنانی است که توسط دولت ایالات متحده تحت تعقیب است. پیشینه کیفری. حسن عزالدین یکی از اعضای ادعایی حزب الله است. او در حال حاضر به دلیل ادعای دست داشتن در ربودن پرواز ۸۴۷ ترنس ورلد در ۱۴ ژوئن ۱۹۸۵، تحت تعقیب دولت ایالات متحده است. این حمله منجر به مرگ رابرت استتم، غواص نیروی دریایی ایالات متحده، شد. در ۱۰ اکتبر ۲۰۰۱، عزالدین به همراه دو نفر دیگر که گفته می شود در این هواپیماربایی دست داشته اند، در فهرست اولیه ۲۲ تروریست تحت تعقیب اف بی آی قرار گرفتند، که توسط رئیس جمهور جورج دبلیو بوش منتشر شد. در حال حاضر پاداشی معادل ۵ میلیون دلار برای اطلاعاتی که منجر به دستگیری و محکومیت او شود، ارائه شده است. گفته می شود که او لبنان ساکن است.
ستردی نایتز مین اونت مجموعه ای از برنامه های ویژه تلویزیونی کشتی حرفه ای است که توسط پروموشن آمریکایی دبلیودبلیوئی (سابقا با نام دبلیودبلیواف) تولید می شود. این برنامه توسط ان بی سی پخش می شد و در طول سال، جایگزین برنامه "پخش زنده شنبه شب" در ساعات پایانی شب می شد. در آن زمان که برنامه های هفتگی کشتی حرفه ای معمولا شامل مسابقات کوتاه ستارگان مشهور در مقابل کشتی گیران ناآشنا و محلی بود، ستردی نایتز مین اونت تقریبا شامل مسابقات ستاره در مقابل ستاره بود که به ندرت آن زمان در تلویزیون دیده می شد، از جمله دفاع از عناوین قهرمانی و مسابقات مخصوص. این برنامه همزمان با اوج عصر طلایی کشتی حرفه ای در دهه ۱۹۸۰ بود. در دهه ۱۹۹۰، رتبه بندی نیلسن برنامه کاهش پیدا کرد و منجر به قطع این برنامه از ان بی سی در سال ۱۹۹۱ شد. در سال ۱۹۹۲، دو نسخه از این ویژه برنامه از فاکس پخش شد. در سال ۲۰۰۶، ستردی نایتز مین اونت به عنوان بخشی از توافق دبلیودبلیوئی با ان بی سی یونیورسال برای پخش شوی راو در یواس ای نتورک مجددا به آنتن ان بی سی بازگشت و ۵ ویژه برنامه آن در بین سال های ۲۰۰۶ تا ۲۰۰۸ پخش شد. در سپتامبر ۲۰۲۴، به عنوان بخشی از توافقنامه
ای برای انتقال اسمک داون از فاکس به یو اس ای نتورک، دبلیودبلیوئی اعلام کرد که این ویژه برنامه مجددا از ان بی سی و پیکاک پخش خواهد شد و کشتی گیرانی از راو و اسمک داون در آن حضور خواهند داشت. رویداد ها. ستردی نایتز مین اونت ۳۷. سی و هفتمین ویژه برنامه ستردی نایتز مین اونت در ۱۴ دسامبر ۲۰۲۴ از یونیوندایل، نیویورک در ورزشگاه کولزئوم، همان مکانی که نخستین ویژه برنامه در آن رخ داده بود، برگزار شد. این رویداد در ایالات متحده از ان بی سی و در بازارهای بین المللی از طریق پیکاک و یوتیوب پخش شد. در ۶ دسامبر اعلام شد که جسی ونتورا، عضو تالار مشاهیر دبلیودبلیوئی به عنوان گزارشگر مهمان در این برنامه حضور خواهد داشت. پت مک آفی نیز برای گزارش در این رویداد بازگشت. ستردی نایتز مین اونت ۳۸. سی و هشتمین ویژه برنامه ستردی نایتز مین اونت در ۲۵ ژانویه ۲۰۲۵ از سن آنتونیو، تگزاس برگزار شد. این رویداد در ایالات متحده از ان بی سی و در بازارهای بین المللی از طریق پیکاک و یوتیوب پخش شد. این رویداد شامل امضای قرارداد بین کودی رودز و کوین اونز برای مسابقه نردبانی آنها بر سر عنوان قهرمانی بی چون و چرای دبلیودبلیوئی رودز و قهرمانی «طرح عقا
ب» دبلیودبلیوئی (که اونز در ویژه برنامه قبلی از رودز دزدید) در رویداد رویال رامبل با حضور شاون مایکلز، عضو تالار مشاهیر دبلیودبلیوئی بود. ستردی نایتز مین اونت ۳۹. سی و نهمین ویژه برنامه ستردی نایتز مین اونت در ۲۴ مه ۲۰۲۵ در تمپا، فلوریدا برگزار شد. این رویداد در ایالات متحده از ان بی سی و در بازارهای بین المللی از طریق پیکاک و یوتیوب پخش شد. این رویداد با برگشت کودی رودز به میادین پس از رسلمنیا ۴۱ و برانسون رید به خاطر مصدومیت پس از سروایور سریز ۲۰۲۴ بود و به تیم سث رالینز، پاول هیمن و بران بریکر پیوست. ستردی نایتز مین اونت ۴۰. چهلمین ویژه برنامه ستردی نایتز مین اونت در ۱۲ ژوئیه ۲۰۲۵ در آتلانتا، جورجیا برگزار خواهد شد. این رویداد در ایالات متحده از ان بی سی و در بازارهای بین المللی از طریق پیکاک و یوتیوب پخش خواهد شد و همزمان با پی پرویوی آل این ۲۰۲۵ پروموشن ای ئی دبلیو برگزار می شود. این رویداد، اولین مسابقه گلدبرگ پس از الیمینیشن چمبر ۲۰۲۲ و مسابقه بازنشستگی او پس از ۲۸ سال فعالیت در کشتی حرفه ای خواهد بود.
شابِر ابزاری تک لبه است که برای تراشیدن فلز یا مواد دیگر از سطح استفاده می شود. عملیات شابرزنی استفاده از یک ابزار تیز به وسیله یک صنعتگر ماهر به منظور خروج مقادیر بسیار کوچک فلز از روی سطوحی است که قرار است روی یکدیگر بلغزند و در بین آنها روغن قرار داشته باشد. این کار ممکن است زمانی مورد نیاز باشد که یک سطح باید تراز شود، برای اتصال به بخش جفت خود اصلاح شود، روغن را نگه دارد (معمولاً روی سطح تازه آسیاب شده) یا دارای پرداخت تزئینی شود. نام این ابزار از واژهٔ آلمانی Schaber گرفته شده که از فعل schaben به معنی تراشیدن گرفته شده است. شابر را از فولاد آلیاژی سخت سازی شده می سازند؛ شابر را از سوهان کهنه نیز می توان ساخت. شابرها بر سه نوع اند: لبهٔ برندهٔ شابر تخت در سر آن قرار دارد. از این نوع شابر برای شابر زدن سطوح تخت استفاده می شود. شابر نیم گِرد دو لبهٔ تیز دارد و می توان از آن برای شابرزنی توپی، فلکه (پولی)، یاتاقان و سطوح توخالی مشابه استفاده کرد. شابر سه پهلو یا سه گوش برای شابرزنی قطعات کوچک با سطح خمیده به کار می رود. شابرزنی فرایند حذف برجستگی های سطح کار است. شابرزنی عمل دشواری است و معمولاً در کارگاه
های آموزشی انجام نمی شود. برای شابر زدن هر قطعه باید عملیات زیر را انجام داد: ۴. این عملیات را تکرار کنید تا وقتی که تمام سطح قطعه کار رنگ جوهر بگیرد.
ترجمه ماشینی عصبی (NMT) رویکردی در ترجمه ماشینی است که از یک شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی احتمال یک توالی از کلمات استفاده می کند و معمولاً جملات کامل را در یک مدل یکپارچه پردازش می کند. این روش امروزه رویکرد غالب محسوب می شود و می تواند ترجمه هایی با کیفیتی نزدیک به ترجمه انسانی ارائه دهد، به ویژه هنگام ترجمه بین زبان های دارای منابع غنی و تحت شرایط خاص. با این حال، همچنان چالش هایی وجود دارد، به ویژه برای زبان هایی که داده های باکیفیت کمتری در دسترس دارند و همچنین در تغییر دامنه بین داده هایی که سیستم بر اساس آن آموزش دیده و متونی که باید ترجمه کند. سیستم های NMT همچنین تمایل دارند ترجمه هایی نسبتاً تحت اللفظی ارائه دهند. مرور کلی. در وظیفه ترجمه، یک جمله formula_1 (شامل formula_2 توکن formula_3) در زبان مبدأ باید به یک جمله formula_4 (شامل formula_5 توکن formula_6) در زبان مقصد ترجمه شود. توکن های مبدأ و مقصد (که در ساده ترین حالت برای یکدیگر استفاده می شوند) به صورت بردار نمایش داده می شوند تا بتوان آن ها را به صورت ریاضی پردازش کرد. مدل های NMT یک احتمال formula_7 را به ترجمه های احتمالی y اختصاص می ده
ند و سپس زیرمجموعه ای از ترجمه های ممکن را برای یافتن ترجمه ای با بالاترین احتمال جستجو می کنند. بیشتر مدل های NMT "خودبازگشتی" هستند: آن ها احتمال هر توکن مقصد را به عنوان تابعی از جمله مبدأ و توکن های مقصد پیش بینی شده قبلی مدل سازی می کنند. احتمال کل ترجمه سپس حاصل ضرب احتمالات توکن های پیش بینی شده فردی خواهد بود: formula_8 مدل های NMT در نحوه مدل سازی این تابع formula_9 تفاوت دارند، اما بیشتر آن ها از نوعی معماری "رمزگذار-رمزگشا" استفاده می کنند: ابتدا یک شبکه رمزگذار برای پردازش formula_10 و تبدیل آن به یک بردار یا ماتریس نمایشی از جمله مبدأ به کار گرفته می شود. سپس یک شبکه رمزگشا استفاده می شود که معمولاً یک کلمه مقصد را در هر مرحله تولید می کند، با در نظر گرفتن نمایش مبدأ و توکن هایی که قبلاً تولید شده اند. به محض اینکه رمزگشا یک توکن ویژه "پایان جمله" تولید کند، فرایند رمزگشایی به پایان می رسد. از آنجا که رمزگشا به خروجی های قبلی خود ارجاع می دهد، این روش رمزگشایی "خودبازگشتی" نامیده می شود. تاریخچه. رویکردهای اولیه. در سال ۱۹۸۷، رابرت بی. آلن استفاده از شبکه های عصبی پیش خور را برای ترجمه جملات انگل
یسی تولیدشده خودکار با واژگان محدود ۳۱ کلمه ای به اسپانیایی نشان داد. در این آزمایش، اندازه لایه های ورودی و خروجی شبکه به گونه ای انتخاب شد که فقط برای طولانی ترین جملات در زبان مبدأ و مقصد کافی باشد، زیرا شبکه هیچ مکانیزمی برای رمزگذاری توالی هایی با طول دلخواه در یک نمایش با اندازه ثابت نداشت. در خلاصه اش، آلن همچنین به امکان استفاده از مدل های خودهمبسته اشاره کرد، یکی برای رمزگذاری مبدأ و دیگری برای رمزگشایی مقصد. لونی کریسمن در سال ۱۹۹۱ بر اساس کار آلن، شبکه های حافظه خودهمبسته بازگشتی (RAAM) جداگانه ای را آموزش داد که توسط جردن بی. پولاک توسعه یافته بود، برای زبان مبدأ و مقصد. هر یک از شبکه های RAAM آموزش داده شدند تا یک جمله با طول دلخواه را به یک نمایش پنهان با اندازه ثابت رمزگذاری کنند و سپس جمله اصلی را از آن نمایش رمزگشایی کنند. علاوه بر این، دو شبکه همچنین آموزش داده شدند تا نمایش پنهان خود را به اشتراک بگذارند؛ به این ترتیب، رمزگذار مبدأ می تواند نمایشی تولید کند که رمزگشای مقصد قادر به رمزگشایی آن باشد. فورکادا و نکو در سال ۱۹۹۷ این روش را ساده کردند تا مستقیماً یک رمزگذار مبدأ و یک رمزگشا برای
مقصد را در چیزی که آن را "حافظه ناهمبسته بازگشتی" نامیدند، آموزش دهند. همچنین در سال ۱۹۹۷، کاستانیو و کاساکوبرتا از شبکه عصبی بازگشتی المان در یک وظیفه دیگر ترجمه ماشینی با واژگان و پیچیدگی بسیار محدود استفاده کردند. با وجود شباهت این رویکردهای اولیه به NMT مدرن، منابع محاسباتی آن زمان برای پردازش مجموعه داده هایی که به اندازه کافی بزرگ باشند تا پیچیدگی محاسباتی مسئله ترجمه ماشینی در متون واقعی را مدیریت کنند، کافی نبود. در عوض، روش های دیگر مانند ترجمه ماشینی آماری در دهه های ۱۹۹۰ و ۲۰۰۰ به عنوان فناوری پیشرو مطرح شدند. رویکردهای ترکیبی. در دوره ای که ترجمه ماشینی آماری رایج بود، برخی پژوهش ها از روش های عصبی برای جایگزینی بخش های مختلف در ترجمه ماشینی آماری استفاده کردند، در حالی که همچنان از رویکرد خطی-لگاریتمی برای یکپارچه سازی آن ها بهره می بردند. به عنوان مثال، در پژوهش های مختلف همراه با سایر محققان، هولگر شوئنک مدل معمول مدل زبانی n-gram را با یک مدل عصبی جایگزین کرد و احتمال ترجمه عبارات را با استفاده از یک شبکه پیش خور تخمین زد. سک۲سک. در سال های ۲۰۱۳ و ۲۰۱۴، ترجمه ماشینی عصبی انتها به انتها با استف
اده از روش های جدید به موفقیت چشمگیری دست یافت. کالچبرنر و بلانسوم از یک شبکه عصبی پیچشی (CNN) برای رمزگذاری مبدأ استفاده کردند، در حالی که چو و همکاران و سوتسکِوِر و همکاران از یک شبکه عصبی بازگشتی (RNN) بهره بردند. هر سه مدل از یک RNN که بر اساس یک رمزگذاری ثابت از مبدأ تنظیم شده بود، به عنوان رمزگشا برای تولید ترجمه استفاده کردند. با این حال، این مدل ها در ترجمه جملات طولانی عملکرد ضعیفی داشتند. این مشکل زمانی برطرف شد که باهداناو و همکاران مکانیزم توجه را به معماری رمزگذار-رمزگشا معرفی کردند: در هر مرحله رمزگشایی، وضعیت رمزگشا برای محاسبه یک نمایش از مبدأ که بر بخش های مختلف آن تمرکز دارد، استفاده می شود و این نمایش در محاسبه احتمالات توکن بعدی به کار می رود. بر اساس این معماری های مبتنی بر RNN، بایدو در سال ۲۰۱۵ اولین «سیستم ترجمه ماشینی عصبی در مقیاس بزرگ» را راه اندازی کرد، و در سال ۲۰۱۶ ترجمه ماشینی عصبی گوگل معرفی شد. از آن سال به بعد، مدل های عصبی به انتخاب غالب در کنفرانس اصلی ترجمه ماشینی، یعنی کارگاه ترجمه ماشینی آماری، تبدیل شدند. گهرینگ و همکاران در سال ۲۰۱۷ یک رمزگذار CNN را با مکانیزم توجه تر
کیب کردند، که وابستگی های بلندمدت در مبدأ را بهتر از رویکردهای قبلی مدیریت می کرد و همچنین سرعت ترجمه را افزایش داد، زیرا رمزگذار CNN قابلیت پردازش موازی دارد، در حالی که رمزگذار RNN به دلیل ماهیت بازگشتی خود باید هر توکن را به صورت جداگانه رمزگذاری کند. ترانسفورمر. یکی از معماری های شبکه ای که امکان پردازش موازی را فراهم می کند، ترانسفورمر است که توسط واسوانی و همکاران در سال ۲۰۱۷ معرفی شد. مانند مدل های قبلی، ترانسفورمر همچنان از مکانیزم توجه برای وزن دهی خروجی رمزگذار در مراحل رمزگشایی استفاده می کند. با این حال، شبکه های رمزگذار و رمزگشای ترانسفورمر خودشان نیز بر اساس توجه طراحی شده اند، نه بازگشت یا پیچش: هر لایه خروجی لایه قبلی را در فرآیندی به نام "توجه به خود" وزن دهی و تبدیل می کند. از آنجا که مکانیزم توجه هیچ درکی از ترتیب توکن ها ندارد، اما ترتیب کلمات در یک جمله اهمیت دارد، توکن های تعبیه شده با یک رمزگذاری صریح موقعیت آن ها در جمله ترکیب می شوند. از آنجا که هم رمزگذار و هم رمزگشای ترانسفورمر فاقد عناصر بازگشتی هستند، هر دو می توانند در طول آموزش به صورت موازی پردازش شوند. با این حال، رمزگشای اصلی
ترانسفورمر همچنان خودبازگشتی است، به این معنی که رمزگشایی باید در زمان استنتاج به صورت توکن به توکن انجام شود. مدل ترانسفورمر به سرعت به انتخاب غالب برای سیستم های ترجمه ماشینی تبدیل شد و همچنان در سال های ۲۰۲۲ و ۲۰۲۳ پرکاربردترین معماری در کارگاه ترجمه ماشینی آماری بود. معمولاً وزن های مدل های NMT به صورت تصادفی مقداردهی اولیه می شوند و سپس با آموزش روی مجموعه داده های موازی یادگرفته می شوند. با این حال، از آنجا که استفاده از مدل های زبانی بزرگ (LLMs) مانند BERT که روی حجم زیادی از داده های تک زبانه از پیش آموزش دیده اند، به عنوان نقطه شروع برای یادگیری وظایف دیگر در NLP بسیار موفق بوده است، این پارادایم در NMT نیز رایج تر شده است. این روش به ویژه برای زبان های کم منبع که مجموعه داده های موازی بزرگی ندارند، مفید است. نمونه ای از این رویکرد مدل mBART است که ابتدا یک ترانسفورمر را روی یک مجموعه داده چندزبانه برای بازیابی توکن های ماسک شده در جملات آموزش می دهد و سپس رمزگذار خودکار حاصل را برای وظیفه ترجمه ریزتنظیم می کند. مدل های سازنده LLM. به جای ریزتنظیم یک مدل زبانی از پیش آموزش دیده برای وظیفه ترجمه، مدل
سازنده به اندازه کافی بزرگ می توانند مستقیماً برای ترجمه یک جمله به زبان موردنظر فراخوانی شوند. این رویکرد نخستین بار در سال ۲۰۲۳ توسط هندی و همکاران برای جی پی تی ۳.۵ به طور جامع آزمایش و ارزیابی شد. آن ها دریافتند که «سیستم های GPT می توانند خروجی های ترجمه ای بسیار روان و رقابتی تولید کنند، حتی در تنظیم zero-shot، به ویژه برای ترجمه های زبان های دارای منابع غنی». WMT23 همین رویکرد را (اما با استفاده از جی پی تی ۴ ) ارزیابی کرد و دریافت که این مدل در ترجمه به زبان انگلیسی با فناوری های پیشرفته هم سطح است، اما در ترجمه به زبان های کم منبع عملکرد ضعیف تری دارد. این مسئله منطقی به نظر می رسد، زیرا مدل های GPT عمدتاً بر روی متون انگلیسی آموزش دیده اند. مقایسه با ترجمه ماشینی آماری. NMT چندین چالش موجود در ترجمه ماشینی آماری (SMT) را برطرف کرده است: روش آموزش. تابع زیان آنتروپی متقاطع. مدل های NMT معمولاً برای بیشینه سازی احتمال مشاهده داده های آموزشی آموزش داده می شوند. به عبارت دیگر، برای مجموعه ای از formula_11 جملات مبدأ formula_12 و جملات مقصد متناظر formula_13، هدف یافتن پارامترهای مدل formula_14 است که م
جموع احتمال هر جمله مقصد در داده های آموزشی را با توجه به جمله مبدأ متناظر بیشینه کند: formula_15 گسترش به سطح توکن به صورت زیر خواهد بود: formula_16 از آنجا که تنها بیشینه مقدار موردنظر است، می توان به جای آن بیشینه لگاریتم را جستجو کرد (که مزیت آن جلوگیری از خطای محاسباتی ناشی از مقادیر بسیار کوچک است). formula_17 با استفاده از این واقعیت که لگاریتم حاصل ضرب برابر با مجموع لگاریتم های عوامل آن است و تغییر علامت، تابع زیان کلاسیک آنتروپی متقاطع حاصل می شود: formula_18 در عمل، این کمینه سازی به صورت تکراری بر روی زیرمجموعه های کوچک (مینی بچ ها) از مجموعه آموزشی با استفاده از گرادیان نزولی تصادفی انجام می شود. اجبار تدریس. در زمان استنتاج، رمزگشاهای خودبازگشتی از توکن تولیدشده در مرحله قبلی به عنوان ورودی استفاده می کنند. با این حال، واژگان توکن های مقصد معمولاً بسیار بزرگ است؛ بنابراین، در ابتدای مرحله آموزش، مدل های آموزش ندیده تقریباً همیشه توکن اشتباه را انتخاب می کنند؛ و مراحل بعدی باید با ورودی های اشتباه کار کنند که باعث کاهش سرعت آموزش می شود. به جای این روش، در مرحله آموزش از "اجبار تدریس" استفاده می
شود: مدل (که در این استعاره نقش «دانش آموز» را دارد) همیشه توکن های صحیح قبلی را به عنوان ورودی برای تولید توکن بعدی دریافت می کند، صرف نظر از آنچه در مرحله قبلی پیش بینی کرده است. ترجمه با مهندسی پرسش در مدل های زبانی بزرگ. همان طور که در بخش تاریخچه توضیح داده شد، به جای استفاده از یک سیستم NMT که بر روی متن های موازی آموزش دیده است، می توان یک مدل زبانی سازنده را برای ترجمه متن فراخوانی کرد. این مدل ها از سیستم های NMT مبتنی بر رمزگذار-رمزگشا در چندین جنبه متفاوت هستند: یک مدل زبانی سازنده را می توان به صورت zero-shot فراخوانی کرد، یعنی فقط از آن خواسته شود که یک متن را به زبان دیگر ترجمه کند بدون ارائه مثال های بیشتر در درخواست. یا می توان یک یا چند نمونه ترجمه را در درخواست گنجاند و سپس از مدل خواست که متن موردنظر را ترجمه کند. این روش به ترتیب یادگیری تک نمونه ای یا چندنمونه ای نامیده می شود. به عنوان مثال، درخواست های زیر توسط هندی و همکاران (۲۰۲۳) برای ترجمه بدون نمونه و تک نمونه ای استفاده شده اند:
مولینگ یک شهر (در سطح شهرستان) در چین است که در تابعیت شهر مودان جیانگ (شهر در سطح ولایت)، استان هئی لونگ جیانگ واقع شده است. نام این شهر برگرفته شده از نام رودخانهٔ عبوری از این منطقه، رود مولینگ (穆棱河) می باشد. نام این رودخانه در زبان چینی گرفته شده از نام منچوی آن، مورین () به معنای «اسب» می باشد. تقسیمات اداری. شهر مولینگ به ۶ شهرک، ۱ قصبه، و ۱ قصبه قومیتی (مشترکا مختص کره ای ها و منچوها) تابعه تقسیم شده است. دو «میدان و اداره» هم سطح قصبه نیز تابع این شهرستان می باشند.
سقوط حیفا () در سال ۱۲۶۵ به وقوع پیوست که طی آن بیبرس بندقداری، ضمن شکست شوالیه های مهمان نواز و تصرف قلعه حیفا، تمامی استحکامات آن قلعه را از میان برد، استحکاماتی که در زمان جنگ صلیبی هفتم توسط لوئی نهم بازسازی شده بود.
بی ام و آر۶۹اس موتورسیکلت هایی با انجین دوسیلندر موتور تخت ۵۹۴ سی سی بودند که توسط ب ام و موتوراد در مونیخ، آلمان تولید می شودند. از سال ۱۹۵۵ تا ۱۹۶۹، ۱۵٫۳۴۷ عدد از این موتورسیکلت های دوسیلندر ۵۹۴ سی سی با محور متحرک ساخته شد. ۳۵ اسب بخار (۲۶ کیلووات) آر۶۹ از سال ۱۹۵۵ تا ۱۹۶۰، ۴۲ اسب بخار (۳۱ کیلووات) آر۶۹اس از سال ۱۹۶۰ تا ۱۹۶۹ تولید شد، و آر۶۹ یو. اس با قدرت ۴۲ اسب بخار از سال ۱۹۶۸ تا ۱۹۶۹ تولید شد.
محاصره صفد ()، بخشی از لشکرکشی بیبرس بندقداری برای بازپس گیری بخش های مانده اراضی مقدس از پادشاهی اورشلیم بود که با پیروزی ممالیک همراه بود.
آقای زالو با نام سابق زالو فیلمی کمدی به کارگردانی و تهیه کنندگی مهران احمدی و نویسندگی حمید اکبری خامنه است آقای زالو بعد از فیلم های مصادره و سگ بند سومین ساخته مهران احمدی است.
سقوط قلعه مونتفورت () بخشی از لشکرکشی بیبرس بندقداری برای بازپس گیری اراضی باقی مانده در کنترل پادشاهی اورشلیم بود که با پیروزی ممالیک و سقوط مرکز و پایگاه شوالیه های تتونیک به پایان رسید.
محاصره طرابلس () در سال بخشی از تلاش بیبرس بندقداری علیه دولت های صلیبی کنت نشین طرابلس و شاهزاده نشین انطاکیه در ادامه محاصره و سقوط انطاکیه در سال ۱۲۶۸ میلادی بود که در نهایت بدون نتیجه خاصی به پایان رسید.
اثر مکانیک سیالات در عملکرد خودروهای فرمول یک (به انگلیسی: "Fluid Mechanics in Formula One Performance") به بررسی کاربرد اصول مکانیک سیالات در طراحی، تحلیل و بهینه سازی خودروهای مسابقات فرمول یک می پردازد. در این رقابت ها، رفتار جریان هوا در اطراف خودرو تأثیر مستقیمی بر سرعت، چسبندگی، مصرف سوخت و پایداری دارد. در دهه های اخیر، آیرودینامیک به یکی از عوامل اصلی برتری تیم ها تبدیل شده است. اهمیت آیرودینامیک در فرمول یک. در سرعت های بالای ۳۰۰ کیلومتر بر ساعت، مقاومت هوا (درگ) و نیروهای ناشی از جریان سیال تأثیر قابل توجهی بر عملکرد خودرو دارند. تیم های فرمول یک با بهره گیری از شبیه سازی دینامیک سیالات (CFD)، آزمایش در تونل باد و طراحی دقیق قطعات، تلاش می کنند تا تعادل بهینه ای بین درگ و داون فورس برقرار کنند. نیروی داون فورس (Downforce). داون فورس نیرویی است که خودرو را به سطح زمین می فشارد و باعث افزایش اصطکاک تایر با زمین می شود. افزایش داون فورس، پایداری خودرو در پیچ ها را بالا می برد. این نیرو از طریق قطعاتی مانند باله جلو، باله عقب، دیفیوزر و کف خودرو تولید می شود. سیستم DRS. سیستم کاهش درگ ("Drag Reduction S