Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
لوان شنگلیا (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل گرجستان است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به ای اف سی توبیز اشاره کرد. وی همچنین در تیم های ملی فوتبال زیر ۲۱ سال گرجستان، و گرجستان بازی کرده است.
آنزور مکوابیشویلی (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل گرجستان است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال دینامو تفلیس و باشگاه ورزشی یونیورسیتاتئا کرایووا اشاره کرد. وی همچنین در تیم های ملی فوتبال زیر ۲۱ سال گرجستان، و گرجستان بازی کرده است.
داوید یوراسک (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل جمهوری چک است. وی همچنین در تیم های ملی فوتبال زیر ۲۱ سال جمهوری چک، و جمهوری چک بازی کرده است.
داوید دودرا (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل جمهوری چک است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال اسلاویا پراگ، باشگاه فوتبال دوکلا پراگ، و باشگاه فوتبال ملادا بولسلاف اشاره کرد. وی همچنین در تیم های ملی فوتبال زیر ۲۱ سال جمهوری چک، و جمهوری چک بازی کرده است.
مویمیر چیتیل (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل جمهوری چک است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال سیگما اولوموتس اشاره کرد. وی همچنین در تیم های ملی فوتبال زیر ۲۰ سال جمهوری چک و جمهوری چک بازی کرده است.
مارتین ویتیک (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل جمهوری چک است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال اسپارتا پراگ اشاره کرد. وی همچنین در تیم های ملی فوتبال زیر ۲۱ سال جمهوری چک، و جمهوری چک بازی کرده است.
نبرد توشوجی ، نبرد نهایی شورش گنکو بود که در کاماکورا، ولایت ساگامی (شهر کاماکورای کنونی) در سال ۱۳۳۳ (سال سوم گنکو، سال دوم شوهی (دوره)) در پایان دوره کاماکورا رخ داد. افراد اصلی که در معبد توشوجی همراه با هوجو تاکاتوکی خودکشی کردند هوجو نوریسادا، هوجو سادآکی و هوجو ایه توکی از خاندان هوجو بودند. نویسندگان نیز عبارتند از ستسو نو چیکاآکی و ستسو نو تاکائو چیکا، پدر و پسر. آداچی توکی آکی و دیگران هستند. گفته می شود که تعداد کل افرادی که خودکشی کردند بیش از ۸۷۰ نفر بود که شامل ۲۸۳ نفر از خانواده هوجو، ملازمان و سربازانی که به دنبال آنها بودند، اما تصور می شود که این یک اغراق ادبی است. آندو سیشو و دیگران نیز پس از اطلاع از خودکشی تاکاتوکی، توصیه به تسلیم شدن را رد کردند و در شهر دست به خودکشی زدند. شوگون سالاری کاماکورا در نبرد نهایی شورش گنکو نابود. این سرانجام جنبشی که برای سرنگونی شوگون سالاری در سال ۱۳۳۱ آغاز شد (سال اول گنکو، سال سوم گنتوکو). معبد توشوجی در کاسای گایا (کوماچی، شهر کاماکورا) قرار داشت. معبد توشوجی معبد خانوادگی خاندان هوجو است که توسط شیکن سوم، هوجو یاسوتوکی، به عنوان بنیان گذار معبد تأسیس شد
. در شمال مکان تاریخی فعلی معبد توشوجی، برجی به نام «هاراکیری یاگورا» وجود دارد. در حفاری در محوطه تاریخی توشوجی کاشی هایی با سه فلس روی آنها یافت شد، اما هیچ بقایایی یافت نشد و گمان می رود که اجساد توسط گروه نیتتا یوشی سادا (فاتح کاماکورا) یا راهبان فرقه جی-شو از بین رفته است.
آنتن چتری یک آنتن تک قطبی سیمی بارشده-ازبالا خازنی است که در بیشتر موارد از یک دکل تغذیه شده در انتهای زمین تشکیل شده است که تعدادی سیم شعاعی در بالا به آن وصل شده و به سمت پایین شیب دار هستند. یک طرف خط تغذیه تامین کننده توان از فرستنده به دکل متصل است و طرف دیگر به یک سامانه زمین (ارتینگ) از سیم های شعاعی که در زمین زیر آنتن مدفون شده است. آنها به عنوان آنتن های ازی زیر ۱ مگاهرتز استفاده می شوند، در باندهای ام اف، ال اف و به ویژه در باندهای وی ال اف، در فرکانس هایی آنقدر پایین که ساخت آنتن تک قطبی رُبع موج غیرعملی یا غیرممکن است. انتهای بیرونی هر سیم شعاعی که از بالای آنتن به سمت پایین شیبدار است، توسط یک عایق به یک طناب یا کابل نگهدارنده محکم شده به زمین متصل می شود. سیم های شعاعی نیز می توانند دکل را به عنوان سیم های مهارکننده پشتیبانی کنند. سیم های شعاعی آنتن را شبیه قاب سیمی یک چتر غول پیکر (بدون پارچه) می سازد که به همین دلیل به آن می گویند. طرح. آنتن توسط یک دکل لوله وار یا مشبک فولادی مرکزی پشتیبانی می شود. قسمت بالای دکل به حلقه ای از سیم های شعاعی با فاصله مساوی که به صورت مورب تا نزدیک زمین امتداد
دارد وصل می شود، جایی که هر کدام با یک عایق کُرنشی به طول سیم یا طناب ناتابشی که به زمین محکم شده است متصل می شود. سیم های چتری همچنین ممکن است از نظر ساختاری به عنوان خطوط مهارکننده برای پشتیبانی از دکل عمل کنند. چندین روش مختلف برای تغذیه توان از فرستنده به آنتن وجود دارد: در تغذیه پایه، دکل بر روی یک عایق سرامیکی ضخیم است که آن را از زمین عایق نگه می دارد و خط تغذیه از فرستنده به پایه دکل متصل می شود. دکل فولادی رسانا به عنوان تابش گر تک قطبی عمل می کند. متناوباً، در آنتن های پرقدرت، دکل به زمین متصل می شود، سیم های چتری در جایی که به دکل مرکزی متصل می شوند عایق می شوند و به سیم های تابش گر عمودی متصل می شوند که به موازات دکل آویزان می شوند و در پایین تغذیه می شوند. این ساختار در آنتن های پرقدرت استفاده می شود که در آن ولتاژ بسیار بالای آنتن، عایق بندی دکل را از زمین دشوار می کند. چگونه کار می کند. دکل عمودی جدا شده از زمین یا سیم های تابش گر عمودی به عنوان یک آنتن تک قطبی تشدیدکننده عمل می کند. در فرکانس های پایین مورداستفاده، ارتفاع دکل بسیار کمتر از طول رزونانس آن، یک یک چهارم طول موج است بنابراین یک آ
نتن بسیار کوتاه الکتریکی می سازد. مقاومت تابشی بسیار کم است و بدون سیم های بار-از-بالا، تابش گر بسیار ناکارآمد خواهد بود. جریان نوسانی از فرستنده به سمت بالای دکل حرکت می کند و تقریباً به طور مساوی بین سیم های بار-از-بالا تقسیم می شود. از انتهای سیم ها بازتاب می شود و به سمت پایین دکل حرکت می کند. جریان خروجی و بازتاب شده بر روی هم قرار می گیرند و یک موج ایستاده را تشکیل می دهند که از قسمت انتهایی یک موج سینوسی تشکیل شده است. در زیر چندین نوع آنتن چتری دکل زمین شده وجود دارد که توسط ارتش ایالات متحده در دهه ۱۹۷۰ برای استفاده در باند فرکانس پایین توسعه یافته است. الگو انتشار. آنتن های چتری امواج رادیویی قطبش عمودی را در یک الگوی تابشی همه سویه، با قدرت برابر گسیل شده در تمام جهات افقی، با حداکثر قدرت سیگنال تابش شده در جهات افقی، تابش یکنواخت با زاویه ارتفاع به صفر در نقطه اوج، تابش می کنند. به دلیل بار ازبالا زیاد، معمولاً کارآمدتر از سایر آنتن های معمولی بارگذاری شده ازبالا، آنتن های «تخت» یا «تی» در فرکانس های پایین هستند و به طور گسترده در باند VLF استفاده می شوند. امواج زمینی امواج قطبشی عمودی هستند که از
آنتن به صورت افقی و درست بالای زمین دور می شوند. آنتن های چتری آنتن های موج زمینی خوبی هستند و به عنوان آنتن پخش رادیویی در باندهای MF و LF استفاده می شوند. بهره آنتن چتری بر روی زمین کاملاً رسانا، مانند سایر آنتن های تک قطبی کوتاه الکتریکی، تقریباً dBi 3.52 است. اگر به طور قابل توجهی کوتاهتر از formula_1 باشد. از آنجایی که سیم های مورب به سمت پایین شیب دار هستند، جریان در آنها دارای یک جزء عمودی است. این جریان در جهتی مخالف جریان دکل است، بنابراین دور از دکل امواج رادیویی تابش شده توسط آن ۱۸۰ درجه خارج از فاز با امواج رادیویی از دکل هستند و تا حدی آنها را خنثی می کند؛ بنابراین سیم های چتر تا حدی دکل را شیلد می کنند و قدرت تابش شده را کاهش می دهند. با سیم های چتری به اندازه کافی، تمام امواج رادیویی گسیل شده از قسمت بالای دکل در قسمت پایین چتر مسدود می شود و تنها تابش از قسمت دکل زیر چتر است.
لادیسلاو کریچی (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل جمهوری چک است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال اسپارتا پراگ و باشگاه فوتبال زبرویوفکا برنو اشاره کرد. وی همچنین در تیم های ملی فوتبال زیر ۲۱ سال جمهوری چک، و جمهوری چک بازی کرده است.
توماش چوری (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل جمهوری چک است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال سیگما اولوموتس، باشگاه فوتبال زولته وارخم، و باشگاه فوتبال ویکتوریا پلزن اشاره کرد. وی همچنین در تیم های ملی فوتبال زیر ۲۱ سال جمهوری چک و جمهوری چک بازی کرده است.
اوندژی لینگر (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل جمهوری چک است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال اسلاویا پراگ و باشگاه فوتبال فاینورد اشاره کرد. وی همچنین در تیم های ملی فوتبال زیر ۲۱ سال جمهوری چک، و جمهوری چک بازی کرده است.
لوکاش چرو (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل جمهوری چک است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال اسلاویا پراگ، باشگاه فوتبال ویکتوریا پلزن، و باشگاه فوتبال اسلوان لیبرتس اشاره کرد. وی همچنین در تیم های ملی فوتبال زیر ۲۱ سال جمهوری چک، و جمهوری چک بازی کرده است.
نظام رتبه بندی (RUR) به انگلیسی:Round University Ranking؛ یک نظام رتبه بندی جهانی برای دانشگاه ها است که عملکرد ۱۲۰۰ دانشگاه پیشرو جهان از ۸۲ کشور را با ۲۰ شاخص منحصربه فرد در ۴ حوزه کلیدی: آموزش، پژوهش، تنوع بین المللی و پایداری مالی اندازه گیری می کند. این مجموعه توسط Round University Ranking واقع در گرجستان راه اندازی شده است رتبه های ایران. رتبه بندی برتر نهادهای علمی آسیا در میان این رتبه بندی جهانی (در ژوئن ۲۰۲۴) از رتبه ۴ توسط یک دانشگاه چینی آغاز شده و در میان این رتبه تا رتبه ۱۱۶۹ شامل بر ۳۳ مجمع و دانشگاه علمی ایران می شود. مانند دانشگاه تهران و شریف و دانشگاه بین المللی امام رضا و دانشگاه باقرالعلوم قم و دانشگاه اصفهان و آمل و دانشگاه آزاد. منابع. رتبه بندی سایمگو
حفظ پایگاه داده معمولاً شامل تبدیل اطلاعات ذخیره شده در یک پایگاه داده به فرمی است که احتمالاً در طولانی مدت با تغییرات فناوری قابل دسترسی باشد، بدون از دست دادن ویژگی های اولیه (زمینه، محتوا، ساختار، ظاهر و رفتار) داده . با توجه به فراگیر شدن پایگاه های داده، روش های مختلفی برای کمک به حفظ پایگاه های داده و محتوای آنها توسعه یافته شده است. این روش ها بسته به ویژگی های پایگاه داده و نیازهای حفظ آن متفاوت هستند . سه روش اساسی برای حفظ پایگاه داده وجود دارد: مهاجرت، XML، و شبیه سازی . همچنین ابزارها، نرم افزار و پروژه هایی وجود دارند که برای کمک به حفظ پایگاه های داده ایجاد شده اند که شامل SIARD، جعبه ابزار حفظ دیجیتال، CHRONOS، و RODA می شوند. ویژگی های پایگاه داده. ویژگی های خود پایگاه داده در زمان تلاش برای حفظ آن مدنظر قرار گرفته می شوند. پایگاه های داده رابطه ای از جداولی تشکیل شده اند که داده ها را در رکوردها ذخیره می کنند و این جداول از طریق نقاط داده مشترک که در رکوردهای خود ذخیره شده اند به یکدیگر متصل می شوند .&gt; با این حال، با ظهور ابر داده، پایگاه داده جدید NoSQL نیز وارد عرصه شده است . پایگاه های
داده به عنوان باز یا بسته و ثابت یا پویا دسته بندی می شوند. وقتی یک پایگاه داده باز در نظر گرفته می شود به این معنی است که برای اضافه کردن داده های جدید باز است، اما وقتی یک پایگاه داده بسته در نظر گرفته می شود به معنای مخالف آن است، به معنای آن که به داده های جدید بسته است به دلیل کامل بودن آن. یک پایگاه داده زمانی ثابت در نظر گرفته می شود که شامل رکورد هایی است که پس از درج اولیه ویرایش یا تغییر نمی کنند، اما یک پایگاه داده زمانی پویا در نظر گرفته می شود که شمال رکوردهایی است که ممکن است در آینده ویرایش شوند. اینکه یک پایگاه داده باز و ثابت، باز و پویا، بسته و ثابت یا بسته و پویا باشد، بر روش های مورد استفاده برای حفظ آن تأثیر می گذارد. حفظ یک پایگاه داده پویا دشوارتر از یک پایگاه داده ثابت است زیرا داده ها به طور مداوم تغییر می کنند و حفظ یک پایگاه داده باز دشوارتر از یک پایگاه داده بسته است زیرا داده ها به طور مداوم اضافه می شوند. هرچه یک پایگاه داده دفعات بیشتری تغییر کند، چه درون یک رکورد و چه با اضافه کردن یک رکورد، دفعات بیشتری باید اقدامات لازم برای ثبت آن تغییر برای حفظ انجام شود . روش های حفظ پایگ
اه داده. سه روش اصلی حفظ دیجیتال می توانند برای حفظ پایگاه های داده نیز اعمال شوند. این روش ها شامل مهاجرت، XML، و شبیه سازی هستند . مهاجرت. روش مهاجرت (که به عنوان بایگانی غیرفعال نیز شناخته می شود) شامل انتقال داده ها از یک برنامه پایگاه داده منسوخ به یک قالب بندی جدیدتر است. سه روش مهاجرت عبارتند از: سازگاری معکوس، تعامل پذیری و تبدیل به استانداردها. سازگاری معکوس شامل استفاده از نسخه های نرم افزار یا سخت افزار جدیدتر برای باز کردن، دسترسی و خواندن سندی است که با استفاده از نسخه قدیمی تری ایجاد شده است. تعامل پذیری شامل کاهش احتمال منسوخ شدن با اطمینان از دسترسی به یک فایل با بیش از یک ترکیب نرم افزار و سخت افزار است. تبدیل به استانداردها شامل انتقال ذخیره داده ها از یک فرمت اختصاصی به یک فرمت باز، بیشتر قابل دسترسی و مورد استفاده است . XML. روش XML (که به عنوان نرمال سازی XML نیز شناخته می شود) شامل تبدیل اطلاعات پایگاه داده اصلی به فرمت استاندارد XML است. XML به عنوان یک فرمت نیاز به سخت افزار یا نرم افزار خاصی ندارد (بجز یک ویرایشگر متن یا پردازشگر واژه) و هم برای انسان و هم ماشین قابل خواندن است، که آن
را به یک فرمت پایدار برای اهداف حفظ و ذخیره سازی تبدیل می کند . با این حال، در تبدیل داده ها به فرمت XML، برخی از قابلیت های تعاملی پایگاه داده مانند امکان جستجو از دست می رود . شبیه سازی. روش شبیه سازی شامل بازآفرینی یک محیط محاسباتی قدیمی با استفاده از فناوری ها و نرم افزارهای جدیدتر است. این اجازه می دهد که نرم افزار، سخت افزار یا فرمت فایل های منسوخ در سیستم های جدید قابل دسترسی باقی بمانند. بنابراین، یک پایگاه داده قدیمی می تواند روی یک شبیه ساز اجرا شود که محیطی را که پایگاه داده در ابتدا در آن ایجاد شده بود تقلید می کند .
میخال پروبیژ (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق و مربی فوتبال اهل لهستان است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال گورنیک زابژه و باشگاه فوتبال روخ خوژوف اشاره کرد. وی همچنین در تیم های ملی فوتبال زیر ۱۹ سال لهستان و زیر ۲۱ سال لهستان بازی کرده است.
ادوارد یوردانسکو (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق و مربی فوتبال اهل رومانی است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال پترولول پلویشت، باشگاه فوتبال استوا بخارست، و باشگاه فوتبال راپید بخارست اشاره کرد.
رخدادهای نادر، رویدادهای کم سابقه یا رویدادهای شدید، اتفاقاتی هستند که خیلی کم پیش می آیند اما اثرات خیلی بزرگی دارند و می توانند سامانه های مختلف مثل بازارهای مالی، اقیانوس ها یا حتی جوامع را به هم بریزند. این اتفاقات می توانند طبیعی باشند مثل زمین لرزه، سونامی، سیل یا طوفان های خیلی شدید. یا می توانند ساختهٔ دست انسان باشند مثل جنگ، حملات تروریستی یا بحران های مالی. بعضی از این رویدادها هم ترکیبی از عوامل طبیعی و انسانی هستند مثل بیماری های واگیردار یا تغییرات آب و هوایی. نگاه کلی. رخدادهای نادر یا شدید، اتفاقاتی هستند که به ندرت رخ می دهند، اما می توانند اثرات بسیار بزرگی داشته باشند. نمونه هایی از این رویدادها شامل زلزله های بزرگ، حوادث هسته ای و تغییرات شدید در بازارهای مالی می شود. برای بررسی این رویدادها، از روش هایی مثل مدل سازی و تحلیل داده ها استفاده می شود. با استفاده از مدل های آماری و نرم افزاری، می توان این رویدادها را شبیه سازی کرد و احتمال وقوع آنها را در آینده پیش بینی کرد. این کار به ما کمک می کند تا برای کاهش خطرات و برنامه ریزی بهتر آماده باشیم. داده های مربوط به رویدادهای نادر اغلب زیرمجم
وعه ای از داده های مربوط به رویدادهای معمول تر هستند. به عنوان مثال، داده های مربوط به زلزله های شدید در دل داده های مربوط به فعالیت های لرزه ای کوچک تر قرار دارند. در ادامه، فهرستی از مجموعه داده هایی که در حوزه های مختلف مورد توجه هستند و رویدادهای نادر در آن ها می توانند پیامدهای مخربی داشته باشند، آورده شده است. این داده ها از منابع مختلف جمع آوری شده اند و می توانند برای تحقیقات و سیاست گذاری مفید باشند.
تخمین وضعیت سه بعدی فرآیندی است که در آن تغییر مکان یک جسم از یک وضعیت مرجع تعریف شده توسط کاربر، با توجه به یک تصویر یا اسکن سه بعدی پیش بینی می شود. این موضوع در بینایی کامپیوتر یا روباتیک مطرح می شود، جایی که وضعیت یا تغییر مکان یک جسم می تواند برای تراز کردن مدل های طراحی به کمک رایانه، شناسایی، گرفتن یا دستکاری شی مورد استفاده قرار گیرد. داده های تصویری که از آن ها وضعیت یک جسم تعیین می شود می تواند شامل یک تصویر تکی، یک جفت تصویر استریو، یا یک توالی تصویری باشد که در آن دوربین معمولاً با سرعتی مشخص حرکت می کند. اشیائی که مورد بررسی قرار می گیرند می توانند بسیار عمومی باشند، از جمله یک موجود زنده یا بخش هایی از بدن مانند سر یا دست ها. با این حال، روش هایی که برای تعیین وضعیت یک جسم استفاده می شوند معمولاً مخصوص یک دسته از اشیاء هستند و نمی توان انتظار داشت که برای انواع دیگر اشیاء به خوبی عمل کنند. از یک دوربین 2 بعدی کالیبره نشده. اگر یک مدل تقریبی سه بعدی از شی و نقاط مربوطه در تصویر دو بعدی مشخص باشد، می توان چرخش و ترجمه سه بعدی یک شی سه بعدی را از روی یک عکس دو بعدی تخمین زد. یک تکنیک رایج برای حل ا
ین موضوع اخیراً وجود داشته "POSIT" است، که در آن ژست سه بعدی مستقیماً از نقاط مدل سه بعدی و نقاط تصویر دو بعدی تخمین زده می شود و اشتباهات را به طور مکرر تصحیح می کند تا زمانی که یک تخمین خوب از یک تصویر پیدا شود. اکثر پیاده سازی های POSIT فقط روی نقاط غیرهمسطح کار می کنند (به عبارت دیگر، با اجسام یا سطوح مسطح کار نمی کند). روش دیگر ثبت یک مدل سه بعدی CAD بر روی عکس یک شی شناخته شده با بهینه سازی اندازه گیری فاصله مناسب با توجه به پارامترهای وضعیت است. اندازه گیری فاصله بین جسم در عکس و طرح ریزی مدل 3D CAD در یک حالت مشخص محاسبه می شود. طرح ریزی پرسپکتیو یا طرح ریزی متعامد بسته به نمایش وضعیت استفاده شده امکان پذیر است. این رویکرد برای برنامه هایی مناسب است که در آن یک مدل CAD سه بعدی از یک شی شناخته شده (یا دسته بندی شی) در دسترس است. از یک دوربین 2 بعدی کالیبره شده. با داشتن یک تصویر دو بعدی از یک جسم و دوربینی که نسبت به سیستم مختصات جهانی کالیبره شده است، می توان وضعیتی را یافت که جسم سه بعدی را در سیستم مختصات جسم نشان دهد که به صورت زیر عمل می کند: استخراج سه بعدی از دو بعدی. با استفاده از یک تصویر 2 بع
دی، نقاط تصویر که مطابق با گوشه های یک تصویر هستند استخراج می شوند. پرتوهای برآمده از نقاط تصویر از نقاط 2 بعدی بازسازی می شوند تا نقاط سه بعدی که باید با پرتوهای بازسازی شده برخورد کنند، مشخص شوند. شبه کد. الگوریتم برای تعیین تخمین وضعیت بر اساس الگوریتم تکراری نزدیکترین نقطه است. ایده اصلی تعیین تناظر بین ویژگی های تصویر دو بعدی و نقاط روی منحنی مدل سه بعدی است. (الف) پرتوهای برآمده را از نقاط تصویر بازسازی کنید (ب) نزدیکترین نقطه هر پرتوی برونتابی را به نقطه ای در کانتور سه بعدی تخمین بزنید (ج) موقعیت کانتور را با استفاده از این مجموعه مکاتبات تخمین بزنید (د) رفتن (ب) الگوریتم بالا تصاویر حاوی یک شی که تا حدی مسدود شده است را در نظر نمی گیرد. الگوریتم زیر فرض می کند که همه خطوط به طور صلب با هم جفت شده اند، به این معنی که موقعیت یک کانتور، موقعیت یک کانتور دیگر را مشخص می کند. (الف) پرتوهای برآمده را از نقاط تصویر بازسازی کنید (ب) برای هر پرتو برآمده R: (ج) برای هر کانتور سه بعدی: (c1) نزدیکترین نقطه P1 پرتو R را به نقطه ای از کانتور تخمین بزنید (c2) اگر (n == 1) P1 را به عنوان P واقعی برای مطابقت خط نقطه
انتخاب کنید (c3) P1 را با P مقایسه کنید: اگر dist (P1, R) کوچکتر از dist (P, R) باشد P1 را به عنوان P جدید انتخاب کنید (د) از (P, R) به عنوان مجموعه مکاتبات استفاده کنید. (ه) وضعیت را با این مجموعه مکاتبات تخمین بزنید (f) تبدیل خطوط، رفتن (ب) تخمین وضعیت از طریق مقایسه. سیستم هایی وجود دارند که از پایگاه داده ای از یک شی در چرخش ها و ترجمه های مختلف برای مقایسه یک تصویر ورودی با تخمین وضعیت استفاده می کنند. دقت این سیستم ها محدود به موقعیت هایی است که در پایگاه داده های تصاویر آن ها نشان داده می شوند، با این حال، هدف به جای تعیین یک حالت، تشخیص آن است.
حالا چه؟ به من یادآوری کن (به ) یک فیلم مستند پرتغالی محصول سال ۲۰۱۳ به کارگردانی خواکیم پینتو است. این فیلم در هشتاد و هفتمین دوره جوایز اسکار به عنوان نامزد ورود به بهترین فیلم خارجی زبان پرتغالی انتخاب شد، اما در نهایت نامزد نشد. این فیلم یک مستند اول شخص دربارهٔ زندگی پینتو با اچ آی وی است، که هم زندگی خانوادگی او با همسرش نونو لئونل و هم تجربیات او در آزمایش های بالینی داروهای ضدرتروویروسی مختلف را مستند می کند.
نسبت دهی رویدادهای شدید () یک حوزه علمی نسبتاً جدید است که در هواشناسی و علوم اقلیمی کاربرد دارد. این علم سعی می کند بررسی کند که آیا تغییرات آب و هوایی باعث شده اند که رویدادهای حاد و شدید آب و هوایی (مثل سیل، طوفان، خشکسالی و موج گرما) بیشتر یا شدیدتر شوند یا نه. به عبارت دیگر، این علم می خواهد مشخص کند که آیا این رخدادهای نادر صرفاً ناشی از تغییرات طبیعی هستند یا اینکه گرمایش زمین هم در وقوع و شدت آنها نقش داشته است. تاریخچه. علم نسبت دهی برای اولین بار در سال ۲۰۱۱ در نشریه «وضعیت آب و هوا» منتشر شده توسط انجمن هواشناسی آمریکا، که بیان می کرد تغییر اقلیم با شش رویداد شدید آب و هوایی مورد مطالعه مرتبط است، ذکر شد. هدف، روش ها و یافته ها. فریدریکه اوتو، دانشمند اقلیم شناس آلمانی، می گوید هدف علم نسبت دهی این است که بفهمیم آیا تغییرات اقلیمی باعث شده اند یک اتفاق آب و هوایی شدید (مثل سیل یا موج گرما) رخ دهد یا نه. این بررسی باید خیلی سریع و در عرض دو هفته بعد از اتفاق انجام شود. برای این کار، دانشمندان چهار مرحله را طی می کنند: البته بررسی بعضی از اتفاقات مثل موج های گرما راحت تر است. نکته مهم این است که تغیی
رات اقلیمی می توانند هم باعث شوند یک اتفاق بیشتر رخ دهد و هم شدت آن را تغییر دهند؛ مثلاً موج گرمای شدید روسیه در سال ۲۰۱۰ در روسیه به خاطر تغییرات اقلیمی خیلی محتمل تر شده بود، اما شدت آن تغییری نکرده بود. کاربردها و پیامدها. علم نسبت دهی می تواند بر شکایت های مربوط به تغییرات اقلیمی تأثیر بگذارد. این علم می تواند باعث افزایش شکایت ها علیه شرکت هایی شود که باعث تغییرات اقلیمی شده اند و همچنین علیه دولت هایی که در مقابله با این تغییرات کوتاهی کرده اند. نمونه ها. در یک مطالعه مروری، ارتباط بین تغییرات اقلیمی و شدت، احتمال وقوع و هزینه های ناشی از بلایای طبیعی بررسی شد. این مطالعه نشان داد که تغییرات اقلیمی می تواند هزینه های اقتصادی و مالی بلایای طبیعی را افزایش دهد و منجر به تلفات جانی بیشتری شود. همچنین، راهکارهایی برای بهبود این حوزه پیشنهاد شد، از جمله ثبت بهتر اثرات آب و هوای شدید در سراسر جهان، گسترش مطالعات نسبت دهی به مناطق و رویدادهای مختلف، و بررسی تأثیر عوامل اقلیمی و غیر اقلیمی در ایجاد این اثرات. دانشمندان پروژه بین المللی نسبت دهی هوای جهانWorld Weather Attribution در یک مطالعه دیگر نشان دادند که
تغییرات اقلیمی ناشی از انسان، احتمال وقوع آتش سوزی های گسترده ۲۰۱۹ در استرالیا را حداقل ۳۰ درصد افزایش داده است. آنها معتقدند که تأثیر تغییرات اقلیمی بر این آتش سوزی ها بیشتر از آن چیزی است که مدل های اقلیمی نشان می دهند. در این پژوهش، همچنین، موج گرمای شدید شمال غرب آمریکای شمالی در سال ۲۰۲۱ نیز به تغییرات اقلیمی نسبت داده شده است. یک مطالعه دیگر که در "نیچر کامیونیکیشنز" منتشر شد نشان داد که تغییرات اقلیمی ناشی از انسان، میزان بارش شدید طوفان های ۳ ساعته را ۱۰ درصد و میزان بارندگی انباشته شده ۳ روزه را ۵ درصد افزایش داده است. این افزایش برای طوفان های قوی تر به ۱۱ و ۸ درصد می رسد.
آدالاین ( نورون خطی تطبیقی ​​یا عنصر خطی تطبیقی ) یک شبکه عصبی مصنوعی تک لایه و نام دستگاهی است که این شبکه را پیاده سازی کرده است. شبکه از ممیستورها استفاده می کند. این توسط پروفسور برنارد ویدرو و دانشجوی دکترای او تد هاف در دانشگاه استنفورد در سال 1960 توسعه یافت. بر اساس پرسپترون است. این از یک وزن، جانبداری و یک تابع جمع تشکیل شده است. تفاوت بین آدالاین و پرسپترون استاندارد (مک کالوخ-پیتس) در نحوه یادگیری آنهاست. وزن واحد آدالاین برای مطابقت با سیگنال آموزنده، قبل از اعمال تابع Heaviside تنظیم می شود (شکل را ببینید)، اما وزن واحد پرسپترون استاندارد برای مطابقت با خروجی صحیح، پس از اعمال تابع Heaviside تنظیم می شود. یک شبکه چند لایه از واحدهای آدالاین (ADALINE) یک مادالین (MADALINE) است. تعریف ها. آدالاین یک شبکه عصبی تک لایه با چندین گره است که هر گره چندین ورودی را می پذیرد و یک خروجی تولید می کند. با توجه به متغیرهای زیر: formula_6 اگر در ادامه درنظر بگیریم که سپس خروجی به نتیجه زیر کاهش می یابد: formula_9 قانون یادگیری. قانون یادگیری مورد استفاده توسط آدالاین الگوریتم LMS ( حداقل میانگین مربعات )، یک م
ورد خاص از گرادیان نزولی است. نمادهای زیر را تعریف کنید: الگوریتم LMS ( حداقل میانگین مربعات ) وزن ها را بر اساس زیر بروز رسانی می کند: formula_14 این قانون را به حداقل می رساند، مربع خطا و در واقع گرادیان تصادفی نزولی برای رگرسیون خطی است. مادالاین. مادالاین (آدالاین چندتایی) یک معماری شبکه عصبی مصنوعی سه لایه (ورودی، مخفی، خروجی)، کاملاً متصل و پیشخور برای دسته بندی آماری است که از واحدهای آدالاین در لایه های مخفی و خروجی خود استفاده می کند، یعنی تابع فعال سازی آن تابع علامت است. شبکه سه لایه از ممیستورها استفاده می کند. سه الگوریتم آموزشی متفاوت برای شبکه های مادالاین، که نمی توان با استفاده از پس انتشار به دلیل متمایز نبودن تابع علامت، یاد گرفت. پیشنهاد شده است که Rule II ، Rule I و Rule III نامیده می شوند. علاوه بر تلاش های فراوان، آنها هرگز موفق به تمرین بیش از یک لایه وزنه در یک مادالاین نشدند. این تا زمانی بود که ویدرو الگوریتم پس انتشار را در کنفرانسی سال 1982 دید. قانون 1 مادالاین (MRI) - اولین این قوانین به سال 1962 باز می گردد. از دو لایه تشکیل شده است. لایه اول از واحدهای آدالاین ساخته شده است. ا
جازه دهید خروجی formula_15-امین واحد آدالاین formula_16 باشد. لایه دوم دارای دو واحد است. یکی واحد رای اکثریت است: همه را می گیرد o، و اگر موارد مثبت بیشتر از منفی باشد، واحد خروجی 1+ می دهد و بالعکس. دیگری "تعیین کننده کار" است. فرض کنید خروجی مورد نظر و خروجی با رای اکثریت متفاوت است، فرض کنید خروجی مورد نظر 1- است، سپس تعیین کننده کار حداقل تعداد واحدهای آدالاین را محاسبه می کند که باید خروجی های خود را از مثبت به منفی تغییر دهند, سپس آن دسته از واحدهای آدالین را که نزدیک به منفی هستند انتخاب می کند و آنها را وادار می کند وزن خود را مطابق قانون یادگیری آدالاین به روز کنند. این به عنوان شکلی از "قاعده حداقلی اغتشاش" در نظر گرفته شد. بزرگترین دستگاه مادالاین ساخته شده, دارای 1000 وزن بوده که هر کدام توسط یک ممیستور اجرا می شد. قانون مادالاین 2 (MRII) - دومین الگوریتم آموزشی که بهبود یافته قانون I است و در سال 1988 شرح داده شد. الگوریتم آموزشی Rule II بر اساس اصلی به نام «اغتشاش حداقلی» است. با چرخش بر نمونه های آموزشی و سپس برای هر مثال، آن را: قانون 3 مادالاین - سومین "قانون" برای یک شبکه اصلاح شده با فعال
سازی های سیگموئید به جای signum اعمال می شود. بعدها مشخص شد که معادل پس انتشار است. علاوه بر آن، زمانی که چرخاندن علائم واحدهای واحد خطا را برای یک مثال خاص به صفر نمی رساند، الگوریتم آموزشی شروع به چرخاندن جفت علائم واحد، سپس سه برابر واحد و غیره می کند.