Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
کت می دهد که محصولات و خدمات مرتبط نظیر ایستگاه های شارژ و سیستم های ذخیره انرژی را ارائه دهد. همچنین شرکت، داده های ایجاد شده توسط ماشین هایش را برای بهینه کردن تکنولوژی رانندگی خودکارش استفاده می کند.
این صفحه خط زمانی خدمات وب آمازون است که مجموعه ای از خدمات رایانش ابریست یک سکوی محاسباتی به درخواست را شکل می دهند.
صنعت خودروسازی مالزی از ۲۷ تولیدکننده خودرو و بیش از ۶۴۰ قطعه ساز تشکیل شده است. صنعت خودروسازی مالزی با تولید سالانه بیش از ۵۰۰٬۰۰۰ خودرو، سومین صنعت بزرگ خودروسازی در جنوب شرقی آسیا و در جهان رتبه ۲۳ را در اختیار دارد. صنعت خودروسازی ۴ درصد یا ۴۰ میلیارد رینگیت از تولید ناخالص داخلی مالزی را تشکیل می دهد و بیش از ۷۰۰٬۰۰۰ نیروی کار را در سراسر اکوسیستم تمام کشور به کار گمارده است. عقبه صنعت خودروسازی مالزی به دوران استعمار بریتانیا بازمی گردد. فورد مالایا پس از تأسیس در سال ۱۹۲۶ در سنگاپور، به اولین کارخانه مونتاژ خودرو در آسیای جنوب شرقی تبدیل شد. صنعت خودرو، در دوره پس از استقلال مالزی، در سال ۱۹۶۷ به منظور تحریک صنعتی شدن ملی ایجاد شد. دولت اقدامات اولیه را برای تشویق مونتاژ بومی وسایل نقلیه و تولید قطعات خودرو ارائه کرد. در سال ۱۹۸۳، دولت از طریق تأسیس شرکت ملی خودروی پروتون، و به دنبال آن پرودوآ در سال ۱۹۹۳، به طور مستقیم در صنعت خودروسازی مشارکت کرد. از دهه ۲۰۰۰، دولت در پی آزادسازی صنعت خودروسازی داخلی از طریق قراردادهای تجارت آزاد، خصوصی سازی و هماهنگ سازی با مقررات سازمان ملل بود. صنعت خودروسازی مال
زی، تحت عنوان پروتون و پرودوآ، یگانه پیشرو شرکت های خودروی بومی در جنوب شرقی آسیا است. در سال ۲۰۰۲، شرکت پروتون باعث شد تا مالزی به یازدهمین کشور جهان تبدیل شود که توانایی طراحی، مهندسی و ساخت خودرو، از پایه تا انتهای آن را دارد. صنعت خودروسازی مالزی همچنین میزبان چندین شرکت سرمایه گذاری مشترک داخلی و خارجی است که طیف وسیعی از وسایل نقلیه را از طریق واردات کیت های منفصل یا همان روش سی کی دی (CKD)، مونتاژ و تولید می کنند. صنعت خودرو در مالزی در درجه اول تقاضای داخلی را تأمین می کند و تنها چند هزار خودروی کامل ساخته شده (CBU) در هر سال صادر می شود. صادرات قطعات خودرو ساخت مالزی با این وجود در دهه گذشته رشد چشمگیری داشته است و بیش از ۱۱ میلیارد رینگیت در سال ۲۰۱۶، به تولید ناخالص داخلی مالزی کمک کرد. بازار خودرو مالزی. فروش سالانه
قانون کار اروپا استانداردهای اساسی فراملی استخدام و مشارکت در محل کار در اتحادیه اروپا و کشورهایی که به کنوانسیون اروپایی حقوق بشر پایبند هستند را تنظیم می کند. در تعیین سطوح نظارتی برای رقابت برای سرمایه گذاری اشتغال زا در اتحادیه، و در ارتقاء درجه ای از مشاوره با کارکنان در محل کار، قانون کار اروپا به عنوان ستونی از «مدل اجتماعی اروپایی» در نظر گرفته می شود. علیرغم تنوع گسترده در حمایت از اشتغال و تأمین رفاه مرتبط بین کشورهای عضو، معمولاً با شرایط ایالات متحده تضاد وجود دارد. اتحادیه اروپا، بر اساس معاهده عملکرد اتحادیه اروپا، بند ۱ ماده ۱۵۳ می تواند از رویه قانونگذاری عادی در فهرست رشته های قانون کار استفاده کند. این امر به ویژه مقررات دستمزد و چانه زنی جمعی را مستثنی می کند. چهار زمینه اصلی مقررات اتحادیه اروپا در مورد حقوق کار شامل (۱) حقوق فردی کار، (۲) مقررات ضد تبعیض، (۳) حقوق اطلاعات، مشاوره و مشارکت در کار، و (۴) حقوق برای امنیت شغلی است. تقریباً در همه موارد، اتحادیه اروپا از این اصل پیروی می کند که کشورهای عضو همیشه می توانند حقوقی را ایجاد کنند که برای کارگران مفیدتر باشد. اصل اساسی قانون کار این
است که قدرت چانه زنی نابرابر کارکنان جایگزینی قوانین در مالکیت و قرارداد با حقوق مثبت اجتماعی را توجیه می کند تا مردم بتوانند برای مشارکت کامل در یک جامعه دموکراتیک امرار معاش کنند. صلاحیت های اتحادیه اروپا عموماً از اصولی پیروی می کند که در منشور جامعه حقوق اساسی اجتماعی کارگران ۱۹۸۹، معرفی شده در «فصل اجتماعی» معاهده ماستریخت تدوین شده است.
جان داگلاس (؛ درگذشت ۲۵ ژوئن ۱۷۴۳) جراح و سنگ بردار برجستهٔ اسکاتلندی بود. او یکی از هفت پسر ویلیام داگلاس (متوفی ۱۷۰۵) و برادرِ جیمز داگلاس پزشکِ مخصوصِ ملکه بود. وی مدتی جراح بیمارستان وست مینستر بود. او در سال 1720 به عنوان همکار انجمن سلطنتی انتخاب شد. او نویسنده چندین رساله بحث برانگیز پزشکی بود که در آن آثار چمبرلین، چپمن و ویلیام چسلدن را نقد کرد که اکثر آنها اکنون فراموش شده اند. کتاب سنگ برداری او در سال ۱۷۲۴ به فرانسوی ترجمه شد.
فینال جام حذفی فوتبال انگلستان ۲۰۲۴ صد و چهل و سومین فصل از رقابت های جام حذفی فوتبال انگلستان بود. این مسابقه در ۲۵ مهٔ ۲۰۲۴ بین منچستر سیتی و منچستر یونایتد در ورزشگاه ومبلی برگزار شد. که در نهایت منچستریونایتد برای سیزدهمین بار فاتح این جام شد.
هئیت منصفه عالی هیئت منصفه ای است که طبق قانون اختیار انجام دادرسی های قانونی، بررسی رفتارهای بالقوه مجرمانه و تعیین اینکه آیا باید اتهامات کیفری مطرح شود یا خیر را دارد. هیئت منصفه عالی ممکن است مدارک فیزیکی را بررسی و یا اشخاص را برای شهادت احضار کند. این هیئت منصفه جدا از دادگاه هاست و دادگاه بر ساختار آن تسلط ندارند.
ریچ سوان (؛ زادهٔ ) کشتی گیر کشتی حرفه ای اهل ایالات متحده آمریکا است.
جان نورد (؛ زادهٔ ) کشتی گیر کشتی حرفه ای اهل ایالات متحده آمریکا است.
لات ۱۰ یک مرکز خرید در منطقه بوکیت بینتانگ، کوالا لامپور، مالزی است. این مرکز خرید در سال ۱۹۹۰ افتتاح شد و شرکت هایی همچون اچ اند ام (H&amp;M) و ایستان در آن حضور دارند. تاریخچه. مالک اولیه این مرکز خرید، شرکت خصوصی با مسئولیت محدود مایانگ ساری بود. درآمد ناخالص اولین سال فعالیت آن بالغ بر ۱۷٫۲ میلیون رینگیت تخمین زده شد.
تامیاکی یونیا (؛ زادهٔ ۱۹۴۷) فیزیک دان ژاپنی است. او مستقل از جوئل شرک و جان هنری شوارز فهمید که نظریه ریسمان نیز، مانند بسیاری دیگر، نیروی گرانش را توصیف می کند.
احمدشاه محمدزای (متولد ۱۳۱۴ وفات ۱۶ - جوزا سال ۱۴۰۳) پسر ارشد محمدظاهرشاه پادشاه سابق افغانستان بود وی در سال ۱۳۳۳ شمسی از آکادمی نظامی افغانستان برتبه نظامی سشتوان دوم فارغ گردید. وی در زمان که ظاهرشاه به خارج از کشور سفر می نمود کفالت دولت افغانستان را بدوش داشت. وی مدتی ریس هلال احمر و استاد در دانشگاه پلی تکنیک کابل بود. او به دلیل مریضی و کهولت سن به سن ۸۹ سالگی در ویرجینای آمریکا در گذشت. احمد شاه پس از کودتا محمد داود خان به کشور آمریکا رفت و از آن پس فعالیت سیاسی نداشت.
جوئل شرک (؛ – ) فیزیک دان نظری فرانسوی بود که به مطالعه نظریه ریسمان و ابرگرانش پرداخت. دو دهه پس از مرگ او، لئونارد ملودینو در کتابی با عنوان "پنجره اقلیدس" (۲۰۰۱) ذکر کرد که شرک به درهم ریختگی روانی دچار شد و همسرش همراه فرزندانشان او را ترک نمودند و وی بعدتر دست به خودکشی زد.
میس (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال آمریکایی، یوتیوبر، کشتی گیر کشتی حرفه ای، و تهیه کننده تلویزیونی اهل ایالات متحده آمریکا است.
دیجاک (؛ زادهٔ ) کشتی گیر کشتی حرفه ای اهل ایالات متحده آمریکا است.
هولکی سانار (؛ ۱۴ فوریه ۱۹۲۳ – ) تهیه کننده و فیلم نامه نویس اهل ترکیه بود. او از سال ۱۹۵۷ تا ۱۹۸۷ در ساخت بیش از یکصد فیلم مشارکت داشت و به خاطر کارگردانی مجموعه فیلم هایی با حضور شخصیتی به نام «توریست عمر» شناخته می شود.
یادگیری عمیق در تصویربرداری فتواکستیک، روش تصویربرداری ترکیبی تصویربرداری فتواکستیک (PA) را با زمینه به سرعت در حال تکامل یادگیری عمیق ترکیب می کند. تصویربرداری فتواکستیک بر اساس اثر فوتوآکوستیک است که در آن جذب نوری باعث افزایش دما می شود که باعث افزایش فشار بعدی از طریق انبساط ترمو الاستیک می شود. این افزایش فشار در بافت منتشر می شود و از طریق مبدل های اولتراسونیک حس می شود. با توجه به تناسب بین جذب نوری، افزایش دما و افزایش فشار، سیگنال موج فشار اولتراسوند می تواند برای تعیین کمیت رسوب اولیه انرژی نوری در بافت استفاده شود. تصویربرداری فتواکستیک کاربردهای یادگیری عمیق در هر دو توموگرافی کامپیوتری فتواکستیک (PACT) و میکروسکوپ فتواکستیک (PAM) دارد. PACT از تحریک نوری میدان وسیع و مجموعه ای از مبدل های اولتراسوند بدون تمرکز استفاده می کند. مشابه سایر روش های توموگرافی کامپیوتری، نمونه در زوایای دید چندگانه تصویربرداری می شود، که سپس برای انجام یک الگوریتم بازسازی معکوس بر اساس هندسه تشخیص (معمولاً از طریق پس پرژه جهانی، تأخیر و مجموع اصلاح شده، یا معکوس زمانی) برای استخراج اولیه توزیع فشار در بافت استفاده می ش
ود. از سوی دیگر، PAM از تشخیص اولتراسوند متمرکز همراه با تحریک نوری با تمرکز ضعیف (PAM با وضوح صوتی یا AR-PAM) یا تحریک نوری با فوکوس دقیق (PAM با وضوح نوری یا OR-PAM) استفاده می کند. PAM معمولاً تصاویر را نقطه به نقطه می گیرد. از طریق یک الگوی اسکن شطرنجی مکانیکی. در هر نقطه اسکن شده، زمان پرواز صوتی وضوح محوری را ارائه می دهد در حالی که فوکوس آکوستیک وضوح جانبی را ایجاد می کند. کاربردهای یادگیری عمیق در PACT. اولین کاربرد یادگیری عمیق در PACT توسط Reiter و همکاران بود. که در آن یک شبکه عصبی عمیق برای یادگیری پاسخ های تکانه فضایی و مکان یابی منابع نقطه ای فوتوآکوستیک آموزش داده شد. میانگین خطاهای موقعیت محوری و جانبی در ۲۴۱۲ تصویر آزمایشی انتخاب شده به طور تصادفی به ترتیب ۰٫۲۸ میلی متر و ۰٫۳۷ میلی متر بود. پس از اجرای اولیه، کاربردهای یادگیری عمیق در PACT عمدتاً به حذف مصنوعات از بازتاب های صوتی، نمونه برداری پراکنده، دید محدود و پهنای باند محدود منشعب شده اند. همچنین اخیراً برخی کارها در PACT برای استفاده از یادگیری عمیق برای محلی سازی جبهه موج انجام شده است. شبکه هایی مبتنی بر ادغام اطلاعات از دو بازسازی م
ختلف برای بهبود بازسازی با استفاده از شبکه های مبتنی بر همجوشی یادگیری عمیق وجود دارد. استفاده از یادگیری عمیق برای مکان یابی منابع نقطه ای فوتوآکوستیک. تکنیک های سنتی شکل دهی فتواکستیک، انتشار موج فتواکستیک را با استفاده از هندسه آرایه آشکارساز و زمان پرواز برای محاسبه تفاوت ها در زمان رسیدن سیگنال PA مدل سازی کردند. با این حال، این تکنیک نتوانست سیگنال های صوتی طنین دار ناشی از انعکاس صوتی را در نظر بگیرد، که منجر به ایجاد مصنوعات بازتاب صوتی می شود که اطلاعات مکان منبع نقطه فتواکستیک واقعی را خراب می کند. در Reiter و همکاران، یک شبکه عصبی کانولوشن (شبیه به یک معماری سبک VGG 16 ساده) استفاده شد که داده های فتواکستیک از قبل پرتو شکل گرفته را به عنوان ورودی دریافت کرد و یک نتیجه طبقه بندی را که محل منبع نقطه ای دوبعدی را مشخص می کرد، صادر کرد. یادگیری عمیق برای محلی سازی جبهه موج PA. جانستونباو و همکارانش توانستند منبع جبهه های موج فوتوآکوستیک را با یک شبکه عصبی عمیق بومی سازی کنند. شبکه مورد استفاده یک شبکه عصبی کانولوشنال به سبک رمزگذار-رمزگشا بود. شبکه رمزگذار-رمزگشا از ماژول های پیچیدگی باقیمانده، نمونه ب
رداری بالا و میدان دید بالا ساخته شده است. یک لایه پیچیدگی Nyquist و لایه تبدیل فضایی به عددی قابل تمایز نیز در معماری استفاده شد. جبهه های موج PA شبیه سازی شده به عنوان ورودی برای آموزش مدل خدمت می کنند. برای ایجاد جبهه های موج، شبیه سازی رو به جلو انتشار نور با جعبه ابزار NIRFast و تقریب انتشار نور انجام شد، در حالی که شبیه سازی رو به جلو انتشار صدا با جعبه ابزار K-Wave انجام شد. جبهه موج های شبیه سازی شده در معرض محیط های پراکندگی مختلف و نویز گاوسی قرار گرفتند. خروجی شبکه یک نقشه حرارتی بدون مصنوع از موقعیت محوری و جانبی اهداف بود. میانگین نرخ خطای این شبکه در هنگام بومی سازی هدف زیر ۴۰ میلی متر کمتر از ۳۰ میکرون بود و برای اهداف بین ۴۰ میلی متر و ۶۰ میلی متر میانگین خطای ۱٫۰۶ میلی متر داشت. با یک تغییر جزئی در شبکه، این مدل توانست محلی سازی چند هدف را در خود جای دهد. یک آزمایش اعتبار سنجی انجام شد که در آن سرب مدادی در یک محلول درون چربی در عمق ۳۲ میلی متر غوطه ور شد. شبکه توانست موقعیت سرب را زمانی که محلول دارای ضریب پراکندگی کاهش یافته ۰، ۵، ۱۰ و ۱۱۵- سانتی متر بود، محلی کند. نتایج این شبکه بهبودهایی
را نسبت به الگوریتم های استاندارد شکل دهی پرتو تأخیر و جمع یا فرکانس نشان می دهد و جانستونباگ پیشنهاد می کند که این فناوری می تواند برای شکل دهی جبهه موج نوری، تشخیص سلول ملانوم در گردش و جراحی های عروقی بلادرنگ استفاده شود. حذف مصنوعات بازتاب صوتی (در حضور چندین منبع و نویز کانال). با تکیه بر کار رایتر و همکاران. آلمن و همکاران از یک معماری کامل VGG-16 برای مکان یابی منابع نقطه ای و حذف مصنوعات بازتابی در داده های خام کانال فوتوآکوستیک (در حضور چندین منبع و نویز کانال) استفاده کرد. این استفاده از یادگیری عمیق بر روی داده های شبیه سازی شده تولید شده در کتابخانه موج k MATLAB آموزش دیده و سپس نتایج خود را بر روی داده های تجربی مجدداً تأیید کرد. بازسازی PACT وضعیت بدی داشت. در PACT، بازسازی توموگرافی انجام می شود، که در آن برآمدگی ها از چندین زوایای جامد با هم ترکیب می شوند تا یک تصویر را تشکیل دهند. هنگامی که روش های بازسازی مانند پس پرده کشی فیلتر شده یا معکوس سازی زمان، به دلیل نمونه برداری تحت نیاز نمونه گیری Nyquist Shannon یا با پهنای باند یا دید محدود، مشکلات معکوس ایجاد می کنند، بازسازی حاصل حاوی مصنوعات
تصویر است. به طور سنتی، این مصنوعات با روش های تکراری آهسته مانند تنوع کلی حذف می شوند. به حداقل رساندن، اما ظهور رویکردهای یادگیری عمیق راه جدیدی را باز کرده است که از دانش پیشینی آموزش شبکه برای حذف مصنوعات استفاده می کند. در روش های یادگیری عمیق که به دنبال حذف این نمونه برداری های پراکنده، پهنای باند محدود، و مصنوعات با دید محدود هستند، گردش کار معمولی شامل ابتدا انجام تکنیک بازسازی نامناسب برای تبدیل داده های شکل گرفته از قبل به یک نمایش دو بعدی از توزیع فشار اولیه است که شامل مصنوعات سپس، یک شبکه عصبی پیچشی (CNN) برای حذف مصنوعات آموزش داده می شود تا نمایشی بدون آرتیفکت از توزیع فشار اولیه واقعیت عینی تولید کند. استفاده از یادگیری عمیق برای حذف مصنوعات نمونه برداری پراکنده. هنگامی که چگالی زوایای دید توموگرافی یکنواخت کمتر از آنچه توسط قضیه نمونه برداری نایکیست-شانون تجویز می شود باشد، گفته می شود که سیستم تصویربرداری در حال انجام نمونه برداری پراکنده است. نمونه برداری پراکنده معمولاً به عنوان راهی برای پایین نگه داشتن هزینه های تولید و بهبود سرعت گرفتن تصویر اتفاق می افتد. معماری شبکه معمولی مورد استف
اده برای حذف این نمونه برداری های پراکنده، U-net و کاملاً متراکم (FD) U-net هستند. هر دوی این معماری ها شامل فاز فشرده سازی و رفع فشار هستند. مرحله فشرده سازی یادمی گیرد که تصویر را به یک نمایش نهفته فشرده کند که فاقد مصنوعات تصویربرداری و سایر جزئیات است. سپس فاز رفع فشار با اطلاعات ارسال شده توسط اتصالات باقیمانده ترکیب می شود تا جزئیات تصویر پشتی را بدون افزودن جزئیات مرتبط با مصنوعات اضافه کند. FD U-net معماری اصلی U-net را با گنجاندن بلوک های متراکم تغییر می دهد که به لایه ها اجازه می دهد از اطلاعات آموخته شده توسط لایه های قبلی در بلوک متراکم استفاده کنند. تکنیک دیگری با استفاده از یک معماری ساده مبتنی بر CNN برای حذف مصنوعات و بهبود بازسازی تصویر موج k پیشنهاد شد. حذف مصنوعات با دید محدود با یادگیری عمیق. هنگامی که یک ناحیه از زوایای جامد جزئی گرفته نمی شود، معمولاً به دلیل محدودیت های هندسی، می گویند دریافت تصویر دارای دید محدودی است. همان طور که توسط آزمایش های داوودی و همکاران نشان داده شده است، خرابی های دید محدود را می توان مستقیماً به عنوان اطلاعات گمشده در حوزه فرکانس تصویر بازسازی شده مشاهده کر
د. نمای محدود، مشابه نمونه گیری پراکنده، الگوریتم بازسازی اولیه را نامناسب می سازد. قبل از یادگیری عمیق، مشکل دید محدود با سخت افزار پیچیده مانند منحرف کننده های صوتی و آرایه های مبدل حلقه شکل کامل و همچنین راه حل هایی مانند سنجش فشرده، ضریب وزنی و پس پروجکشن فیلتر شده تکراری بررسی می شد. نتیجه این بازسازی بد، مصنوعات تصویربرداری است که می توانند توسط CNNها حذف شوند. الگوریتم های یادگیری عمیق مورد استفاده برای حذف مصنوعات نمای محدود شامل U net و FD U net، [۳۶] و همچنین شبکه های زایای دشمن گونه (GANs) و نسخه های حجمی U net هستند. یکی از اجرای GAN از یادداشت با استفاده از U net به عنوان یک ژنراتور و VGG به عنوان یک تمایز، با متریک Wasserstein و جریمه گرادیان برای تثبیت آموزش (WGAN GP) بهبود یافت. درون یابی هوشمندانه پیکسل و یادگیری عمیق برای بازسازی سریع تر سیگنال های دید محدود. گوان و همکاران قادر به اعمال یک شبکه FD U برای حذف مصنوعات از تصاویر شبیه سازی شده با نمای محدود بازسازی شده PA بود. تصاویر PA بازسازی شده با فرایند معکوس زمانی و داده های PA جمع آوری شده با ۱۶، ۳۲ یا ۶۴ حسگر به عنوان ورودی به شبکه و تص
اویر حقیقت زمین به عنوان خروجی مورد نظر خدمت می کردند. این شبکه توانست مصنوعات ایجاد شده در فرایند برگشت زمان را از فانتوم های مصنوعی، مغز موش، فوندوس و عروق ریه حذف کند. این فرایند مشابه کار انجام شده برای پاکسازی مصنوعات از تصاویر پراکنده و محدود انجام شده توسط داوودی و همکاران بود. برای بهبود سرعت بازسازی و اجازه دادن به شبکه FD U برای استفاده از اطلاعات بیشتر از حسگر، Guan et al. پیشنهاد استفاده از درون یابی مبتنی بر پیکسل به عنوان ورودی به شبکه به جای یک تصویر بازسازی شده است. استفاده از درون یابی عاقلانه پیکسلی، نیاز به تولید یک تصویر اولیه را که ممکن است جزئیات کوچک را حذف کند یا با پوشاندن آنها با مصنوعات غیرقابل بازیابی کند، برطرف می کند. برای ایجاد درون یابی مبتنی بر پیکسل، زمان پرواز برای هر پیکسل با استفاده از معادله انتشار موج محاسبه شد. سپس، یک شبکه بازسازی از اندازه گیری فشار محاسبه شده از زمان پرواز پیکسل ها ایجاد شد. با استفاده از شبکه بازسازی به عنوان ورودی، شبکه FD U توانست تصاویر بازسازی شده بدون مصنوع ایجاد کند. این روش درونیابی مبتنی بر پیکسل سریع تر بود و نسبت سیگنال به نویز (PSNR) و شا
خص تشابه ساختاری (SSIM) بهتری نسبت به تصاویر بدون مصنوع ایجاد می کرد که زمانی که تصاویر معکوس زمانی به عنوان ورودی به شبکه FD U استفاده می شدند. این روش درونیابی مبتنی بر پیکسل به طور قابل توجهی سریع تر بود و PSNR و SSIM قابل مقایسه با تصاویر بازسازی شده از رویکرد تکراری فشرده محاسباتی داشت. روش pixel wise ارائه شده در این مطالعه فقط برای آزمایش های سیلیکونی با محیط همگن ثابت شد، اما Guan معتقد است که روش pixel wise می تواند برای رندر PAT زمان واقعی استفاده شود. حذف مصنوع با پهنای باند محدود با شبکه های عصبی عمیق. مشکل پهنای باند محدود در نتیجه پهنای باند فرکانس تشخیص محدود آرایه مبدل اولتراسوند رخ می دهد. این آرایه مبدل مانند یک فیلتر باند گذر در حوزه فرکانس عمل می کند و فرکانس های بالا و پایین را در سیگنال فوتوآکوستیک تضعیف می کند. این پهنای باند محدود می تواند باعث ایجاد آرتیفکت و محدود کردن وضوح محوری سیستم تصویربرداری شود. معماری شبکه عصبی عمیق اولیه که برای حذف مصنوعات با پهنای باند محدود استفاده می شود، WGAN-GP و U-Net اصلاح شده است. روش معمولی برای حذف مصنوعات و حذف نویز بازسازی های پهنای باند محدود ق
بل از یادگیری عمیق، فیلتر وینر بود که به گسترش طیف فرکانس سیگنال PA کمک می کند. مزیت اصلی روش یادگیری عمیق نسبت به فیلتر وینر این است که فیلتر وینر به نسبت سیگنال به نویز اولیه (SNR) بالایی نیاز دارد، که همیشه ممکن نیست، در حالی که مدل یادگیری عمیق چنین محدودیتی ندارد. تلفیقی از اطلاعات برای بهبود تصاویر فتواکستیک با شبکه های عصبی عمیق. اطلاعات تکمیلی با استفاده از معماری های مبتنی بر فیوژن برای بهبود بازسازی تصویر فتواکستیک استفاده می شود. از آنجایی که بازسازی های مختلف ویژگی های متفاوتی را در خروجی ارتقا می دهند و از این رو کیفیت و ویژگی های تصویر در صورت استفاده از تکنیک بازسازی متفاوت متفاوت است. یک معماری مبتنی بر فیوژن جدید برای ترکیب خروجی دو بازسازی مختلف و ارائه کیفیت تصویر بهتر در مقایسه با هر یک از آن بازسازی ها پیشنهاد شد. این شامل به اشتراک گذاری وزن، و ادغام ویژگی ها برای دستیابی به بهبود مطلوب در کیفیت تصویر خروجی است. یادگیری عمیق برای بهبود عمق نفوذ تصاویر PA. لیزرهای پرانرژی به نور اجازه می دهند تا به عمق بافت برسد و ساختارهای عمیق را در تصاویر PA قابل مشاهده باشند. لیزرهای پرانرژی عمق نفوذ
بیشتری نسبت به لیزرهای کم انرژی ایجاد می کنند. حدود ۸ میلی متر عمق نفوذ بیشتر برای لیزرهایی با طول موج بین ۶۹۰ تا ۹۰۰ نانومتر. موسسه استاندارد ملی آمریکا حداکثر نوردهی مجاز (MPE) را برای بافت های مختلف بیولوژیکی تعیین کرده است. لیزرهایی با مشخصات بالاتر از MPE می توانند باعث آسیب مکانیکی یا حرارتی به بافتی شوند که تصویربرداری می کنند. منور و همکاران توانست با اعمال معماری U-net بر روی تصاویر ایجاد شده توسط لیزر کم انرژی، نفوذ لیزرهای کم انرژی را که استاندارد MPE را برآورده می کنند، افزایش دهد. این شبکه با تصاویری از مغز گوسفند ex vivo ایجاد شده توسط لیزر کم انرژی ۲۰ میلی ژول به عنوان ورودی شبکه و تصاویری از همان مغز گوسفند که توسط لیزر با انرژی بالا ۱۰۰ میلی ژول، ۲۰ میلی ژول بالای MPE ایجاد شده است، آموزش داده شد. به عنوان خروجی مورد نظر یک تابع تلفات حساس ادراکی برای آموزش شبکه برای افزایش نسبت سیگنال به نویز کم در تصاویر PA ایجاد شده توسط لیزر کم انرژی استفاده شد. شبکه آموزش دیده توانست نسبت پیک به پس زمینه را ۴٫۱۹ دسی بل و عمق نفوذ را تا ۵٫۸۸ درصد برای عکس های ایجاد شده توسط لیزر کم انرژی یک مغز گوسفند در
داخل بدن افزایش دهد. Manwar ادعا می کند که این فناوری می تواند در تصویربرداری مغز نوزادان مفید باشد، جایی که تصویربرداری از طریق transfontanelle امکان جستجو برای هر گونه آسیب یا آسیب وجود دارد. کاربردهای یادگیری عمیق در PAM. تفاوت میکروسکوپ فوتو آکوستیک با سایر اشکال توموگرافی فوتو آکوستیک در این است که از تشخیص اولتراسوند متمرکز برای بدست آوردن تصاویر پیکسل به پیکسل استفاده می کند. تصاویر PAM به عنوان داده های حجمی با زمان تفکیک شده به دست می آیند که معمولاً از طریق تبدیل هیلبرت و طرح ریزی حداکثر دامنه (MAP) به یک طرح دو بعدی نگاشت می شوند. اولین کاربرد یادگیری عمیق در PAM، به شکل یک الگوریتم تصحیح حرکت بود. این روش برای تصحیح مصنوعات PAM که هنگام حرکت یک مدل in vivo در حین اسکن اتفاق می افتد، ارائه شده است. این حرکت باعث ایجاد ناپیوستگی عروق می شود. یادگیری عمیق برای حذف مصنوعات حرکتی در PAM. دو نوع مصنوع حرکتی اولیه که توسط یادگیری عمیق در PAM مورد توجه قرار می گیرد، جابجایی در جهت عمودی و کج است. چن و همکاران از یک شبکه عصبی کانولوشنال سه لایه ساده که هر لایه با یک ماتریس وزن و یک بردار بایاس نشان داده شد
ه بود، به منظور حذف مصنوعات حرکتی PAM استفاده کرد. دو تا از لایه های کانولوشن حاوی توابع فعال سازی RELU هستند، در حالی که آخرین لایه هیچ عملکرد فعال سازی ندارد. با استفاده از این معماری، اندازه های هسته ۳×۳، ۴×۴، و ۵×۵ مورد آزمایش قرار گرفتند که بزرگ ترین اندازه هسته ۵×۵ بهترین نتایج را به همراه داشت. پس از آموزش، عملکرد مدل تصحیح حرکت مورد آزمایش قرار گرفت و به خوبی بر روی داده های شبیه سازی و in vivo انجام شد. دامنه فرکانس به کمک یادگیری عمیق PAM. ورودی نویزدار، خروجی بدون نویز از طریق U Net و تصاویر دامنه فرکانس زمینی متوسط PA از دو جنین Parhyale hawaiensis بدون برچسب. فلش های زرد نشان دهنده غشای سلولی است. میله های مقیاس برابر با ۱۰۰ میکرومتر هستند. دامنه فرکانس PAM یک روش تصویربرداری مقرون به صرفه قدرتمند را تشکیل می دهد که پرتوهای لیزر مدوله شده با شدت ساطع شده توسط منابع موج پیوسته برای تحریک سیگنال های PA تک فرکانس را یکپارچه می کند. با این وجود، این رویکرد تصویربرداری به طور کلی نسبت سیگنال به نویز (SNR) کوچک تری را ارائه می دهد که می تواند تا دو مرتبه قدر کمتر از سیستم های حوزه زمان معمولی باشد. برا
ی غلبه بر محدودیت ذاتی SNR دامنه فرکانس PAM، یک شبکه عصبی U Net برای تقویت تصاویر تولید شده بدون نیاز به میانگین گیری بیش از حد یا اعمال توان نوری بالا بر روی نمونه استفاده شده است. در این زمینه، دسترسی به PAM بهبود می یابد زیرا هزینه سیستم به طور چشمگیری کاهش می یابد و در عین حال استانداردهای کیفیت تصویر به اندازه کافی بالا برای مشاهدات بیولوژیکی را حفظ می کند.
یک لایه در مدل یادگیری عمیق یک ساختار یا توپولوژی شبکه در معماری مدل است که اطلاعات لایه های قبلی را گرفته و سپس به لایه بعدی منتقل می کند. انواع لایه ها. اولین نوع لایه لایه متراکم است که به آن لایه کاملاً متصل نیز می گویند و برای نمایش انتزاعی داده های ورودی استفاده می شود. در این لایه، نورون ها به هر نورون لایه قبلی متصل می شوند. در شبکه های پرسپترون چندلایه، این لایه ها در کنار هم قرار می گیرند. لایه Convolutional معمولا برای کارهای تجزیه و تحلیل تصویر استفاده می شود. در این لایه، شبکه لبه ها، بافت ها و الگوها را تشخیص می دهد. سپس خروجی های این لایه برای پردازش بیشتر به یک لایه کاملا متصل وارد می شود. همچنین ببینید: مدل CNN. لایه Pooling برای کاهش حجم داده های ورودی استفاده می شود. لایه بازگشتی برای پردازش متن با یک تابع حافظه استفاده می شود. مشابه لایه Convolutional، خروجی لایه های تکراری معمولاً برای پردازش بیشتر به یک لایه کاملاً متصل وارد می شود. همچنین ببینید: مدل RNN. لایه Normalization داده های خروجی از لایه های قبلی را برای دستیابی به توزیع منظم تنظیم می کند. این منجر به بهبود مقیاس پذیری و آموزش
مدل می شود. تفاوت با لایه های نئوکورتکس. یک تفاوت ذاتی بین لایه بندی یادگیری عمیق و لایه بندی نئوکورتیکال وجود دارد: لایه بندی یادگیری عمیق به توپولوژی شبکه بستگی دارد، در حالی که لایه بندی نئوقشر به همگنی درون لایه ها بستگی دارد.
قانون الکساندر () به نیستاگموس ایجادشده بر اثر خیرگی اشاره دارد که به دنبال آسیب حاد یکطرفه سیستم دهلیزی رخ می دهد. این اصل نخستین بار در سال ۱۹۱۲ توصیف شد و دارای سه مولفه برای توضیح چگونگی واکنش رفلکس دهلیزی-چشمی به یک آسیب حاد دهلیزی است. نخستین مولفه می گوید که نیستاگموس خودبه خودی پس از یک اختلال حاد دهلیزی دارای فاز تُند به سمت گوش سالم است. جهت نیستاگموس، طبق قرارداد، برای فاز تُند نامگذاری شده است، بنابراین نیستاگموس خودبه خود به سمت گوش سالم می رود. مولفه دوم می گوید نیستاگموس زمانی که نگاه به سمت گوش سالم باشد، بیشترین شدت خود را دارد، در حین نگاهِ خیره (خیرگی مرکزی یا خیره به وسط) کمتر می شود و ممکن است زمانی که نگاه به سمت گوش آسیب دیده باشد، اصلاً وجود نداشته باشد. مولفه سوم می گوید که نیستاگموس خودبه خودی با خیرگی مرکزی در صورت انسداد بینایی افزایش می یابد. این امر با اجرای آزمایش الکتروگرافی آشکار شد. قانون الکساندر بیان می کند که در افراد مبتلا به نیستاگموس، وقتی چشم در جهت فاز تُند (ساکاد) حرکت می کند، دامنه نیستاگموس افزایش می یابد و در طی نیستاگموس خودبه خودی در بیمار مبتلا به ضایعه دهلیزی
قابل مشاهده است. نیستاگموس زمانی که بیمار در سمت فاز تند آن نگاه می کند شدیدتر می شود تا در جهت فاز آهستهٔ آن. این قانون به افتخار گوستاف الکساندر که آن را در سال ۱۹۱۲ توصیف کرد، نامگذاری شد.
" کوی میگ " ()نامی بود که خلبانان سازمان ملل متحد(UN) در طی جنگ کره به بخش شمال غربی کره شمالی، جایی که رودخانه یالو به دریای زرد می ریزد، داده بودند. این مکان، محل درگیری های متعدد هوایی داگ فایت مابین خلبانان جنگنده سازمان ملل و دشمنان آنها، خلبانان کره شمالی (از جمله برخی از خدمه غیررسمی هواپیماهای شوروی) و جمهوری خلق چین بود. جنگنده میکویان-گورویچ میگ-۱۵ ساخت اتحاد جماهیر شوروی، هواپیماهایی بودند که در بیشتر درگیری ها مورد استفاده قرار می گرفتند و نام مستعار منطقه از آنها گرفته شده بود. این مکان اولین نبردهای هوایی جت علیه جت در مقیاس بزرگ با جنگنده های اف-۸۶ سیبر بود.