Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
ان رای در سال ۱۸۵۱ استفاده شد. رائه از یک رویکرد عملگرایانه برای سفر زمینی با پای پیاده و سورتمه سگ استفاده می کرد و معمولاً کمتر از ده نفر را در مهمانی های اکتشافی خود استخدام می کرد. گذرگاه شمال غربی به طور کامل توسط دریا فتح نشده بود تا اینکه در سال ۱۹۰۶، رولد آموندسن، کاشف نروژی، که به موقع برای فرار از طلبکارانی که به دنبال توقف سفر بودند، سفری سه ساله را با قایق شاه ماهی ۴۷ تنی تبدیل شده، "گچوا"، به پایان رسانید. او در پایان این سفر به شهر ایگل آلاسکا رفت و با ارسال تلگرامی موفقیت خود را اعلام کرد. مسیر او از نظر تجاری عملی نبود. علاوه بر زمان صرف شده، برخی از آبراه ها بسیار کم عمق بودند. کنود راسموسن (۱۸۷۹–۱۹۳۳) چندین اکتشاف در قطب شمال را رهبری کرد. او در گرینلند به زبان گرینلند و دانمارکی بزرگ شد و او را «پدر اسکیمو شناسی» می نامند و اولین گرینلندی از نژاد اینوئیت و اروپایی بود که از گذرگاه شمال غربی از طریق سورتمه سگ عبور کرد. راسموسن و دوستش پیتر فروخن در هفت اکسپدیشن تول که به نام "اولتیما تول" نامگذاری شد شرکت کردند و کتابهای متعددی در مورد تجربیات خود در قطب شمال نوشتند. قطب شمال. در ۶ آوریل ۱۹۰
۹، رابرت پیری ادعا کرد که اولین فردی در تاریخ ثبت شده است که به قطب شمال رسیده است (اگرچه اینکه آیا او واقعاً به قطب رسیده است مورد مناقشه است). او با کمک سورتمه ها و سه خدمه پشتیبانی جداگانه که در فواصل متوالی قبل از رسیدن به قطب به عقب برمی گشتند، سفر کرد. بسیاری از کاوشگران مدرن، از جمله اسکی بازان المپیک که از تجهیزات مدرن استفاده می کنند، معتقدند که پیری در زمانی که ادعا می کرد نمی توانست با پای پیاده به قطب برسد. تعدادی از اکسپدیشن های قبلی قصد داشتند به قطب شمال برسند اما موفق نشدند. افسر نیروی دریایی بریتانیا ویلیام ادوارد پری در سال ۱۸۲۷، اکتشافات غم انگیز آمریکایی پولاریس تحت فرماندهی چارلز فرانسیس هال در سال ۱۸۷۱، اکتشافات بدانجام جینت را به فرماندهی ستوان نیروی دریایی ایالات متحده جورج دبلیو دی لانگ در سال ۱۸۷۹، و اکسپدیشن نروژی فرام فریتیوف. نانسن در سال ۱۸۹۵. فردریک کوک آمریکایی ادعا کرد که در سال ۱۹۰۸ به قطب شمال رسیده است، اما این ادعا به طور گسترده پذیرفته نشده است. در ۹ مه ۱۹۲۶، ریچارد ای. برد و فلوید بنت آمریکایی ها ادعا کردند که بر فراز قطب شمال با یک هواپیمای تک موتوره فوکر اف-۷ پرواز کرد
ه اند. با این حال، ادعای آنها برای رسیدن به قطب مورد مناقشه است. خدمه کشتی هوایی نورگ (شامل رولد آموندسن و حامی آمریکایی لینکلن السورث) در ۱۲ می ۱۹۲۶ بر فراز قطب پرواز کردند. این اولین مشاهده بی چون و چرای قطب است. "نورج" توسط امبرتونوییل ایتالیایی طراحی و هدایت شد که در ۲۴ می ۱۹۲۸ برای بار دوم بر روی قطب پرواز کرد. سفر دوم نوبیل با کشتی هوایی "ایتالیا" بود که در سفر برگشت با طوفان مواجه شد و روی یخ سقوط کرد. بازماندگان در نهایت بهبود یافتند. آموندسن به همراه خدمه هواپیمای دریایی خود در جریان عملیات نجات ناپدید شد. اولین افرادی که بدون شک روی قطب شمال قدم زدند، گروه شوروی در سال ۱۹۴۸ به فرماندهی الکساندر کوزنتسوف بود که هواپیمای خود را در همان نزدیکی فرود آورد و به سمت قطب رفت. در ۳ آگوست ۱۹۵۸، زیردریایی آمریکایی یواس اس ناتیلوس بدون هواگیری در سطح آب به قطب شمال رسید. سپس به حرکت در زیر کل یخ قطبی ادامه داد. در ۱۷ مارس ۱۹۵۹، یواس اس اسکیت در قطب شمال ظاهر شد و خاکستر کاشف سر هوبرت ویلکینز را پراکنده کرد. این سفرها بخشی از اکتشافات نظامی بود که بواسطه زمینه جنگ سرد انجام شدند. در ۱۹ آوریل ۱۹۶۸، رالف پلیستد از
طریق اتومبیل برفی به قطب شمال رسید، اولین مسافر سطحی که با قطعیت شناخته شده بود. موقعیت او به طور مستقل توسط یک پرواز هواشناسی نیروی هوایی ایالات متحده تأیید شد. در سال ۱۹۶۹، والی هربرت، پیاده و با سورتمه سگ، اولین مردی شد که در شصتمین سالگرد سفر معروف اما مورد مناقشه رابرت پیری تنها با قدرت عضلانی به قطب شمال رسید. اولین افرادی که با پای پیاده (یا اسکی) به قطب شمال رسیدند و بدون کمک خارجی، بدون سگ، هواپیمای هوایی یا تدارکات مجدد بازگشتند، ریچارد وبر (کانادا) و میشا مالاخوف (روسیه) در سال ۱۹۹۵ بودند. از آن زمان هیچ کس این سفر را تکرار نکرده است. سرهنگ دوم نیروی هوایی ایالات متحده جوزف فلچر و ستوان ویلیام پرشینگ بندیکت در ۳ می ۱۹۵۲ با همراهی دانشمند آلبرت پی کری، هواپیما را در قطب فرود آوردند. در ۲ می ۲۰۰۷، با یک تویوتا هایلوکس اصلاح شده به موقعیت قطب شمال مغناطیسی در سال ۱۹۹۶ رسید(). در ۲ آگوست ۲۰۰۷، در خلال آرکتیکا ۲۰۰۷، شناورهای خدمه روسی اولین کسانی بودند که در بستر دریا در زیر قطب فرود آمدند. در ۲۶ آوریل ۲۰۰۹، واسیلی الاگین، آفاناسی ماکونوف، ولادیمیر اوبیخود، سرگئی لارین، الکسی اوشاکوف، الکسی شکرابکین و
نیکولای نیکولشین پس از ۳۸ روز و بیش از (از جزیره سردنی، سورنایا زملیا شروع می شد) دو اتومبیل ساخت روسیه "یملیا ۱" و "یملیا ۲" را به سمت قطب شمال راند.
آدام بوکسا (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل لهستان است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال لخیا گدانسک و باشگاه فوتبال نووارا اشاره کرد. وی همچنین در تیم های ملی فوتبال زیر ۱۹ سال لهستان، زیر ۲۱ سال لهستان، و لهستان بازی کرده است.
مؤسسه هوش مصنوعی Mila - Quebec (در اصل "مؤسسه مونترال برای الگوریتم های یادگیری") یک مؤسسه تحقیقاتی در مونترال، کبک است که عمدتاً بر روی تحقیقات یادگیری ماشین تمرکز دارد. تقریباً ۸۰۰ محقق، از جمله استادان و دانشجویان، بخشی از میلا در سال ۲۰۲۱ بودند. تاریخ. میلا پایه های خود را به "آزمایشگاه اطلاعاتی سیستم های سازگار" (LISA) در دانشگاه مونترال و آزمایشگاه استدلال و یادگیری (RL-Lab) در دانشگاه مک گیل ردیابی می کند. LISA در سال ۱۹۹۳ توسط Yoshua Bengio، برنده جایزه تورینگ و یکی از بنیانگذاران حوزه یادگیری عمیق تأسیس شد، در حالی که RL-Lab در سال ۲۰۰۱ تأسیس شد و در حال حاضر توسط پروفسورها کارگردانی می شود. Prakash Panangaden , Doina Precup , Joëlle Pineau، و Jackie Chi Kit Cheung. در سال ۲۰۱۷، مؤسسه هوش مصنوعی Mila-Quebec به عنوان مشارکت بین دانشگاه مونترال و دانشگاه مک گیل با École Polytechnique de Montréal و HEC Montréal تأسیس شد. در دسامبر ۲۰۲۰، میلا با IBM برای تسریع تحقیقات هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین با استفاده از فناوری منبع باز در تلاش برای ادغام نرم افزار منبع باز مؤسسه کبک، Oríon، با شتاب دهنده یادگیر
ی ماشینی Watson IBM، یک مدل هوش مصنوعی، همکاری کرد. ابزار آموزشی و استنتاجی که غول فناوری به مشاغل ارائه می دهد. محققان قابل توجه. علاوه بر Bengio، اعضای هیئت علمی میلا شامل Joëlle Pineau و Doina Precup هستند. برخی از فارغ التحصیلان آن عبارتند از Marc Bellemare (MSc 2007 - RL-Lab)، هوگو لاروشل (PhD 2009 - LISA) و Ian Goodfellow (PhD 2014 - LISA). فعالیت های تحقیقاتی. تحقیقات در میلا عمدتاً، اما نه منحصراً بر یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی متمرکز است. موضوعات تحقیقاتی خاص عبارتند از: فعالیتهای دیگر. میلا هم یک مؤسسه تحقیقاتی و آموزشی است که موقعیت های پسادکتری و کارآموزی را ارائه می کند و یک محیط تحقیقاتی برای دانشجویانی که در دانشگاه های مرتبط خود ثبت نام کرده اند و برای مدارک تحصیلات تکمیلی خود مانند دکترا و کارشناسی ارشد در یادگیری ماشینی کار می کنند، فراهم می کند. اعضای Mila همچنین به نرم افزار منبع باز کمک کرده اند. Theano، یکی از چارچوب های برنامه نویسی اولیه برای یادگیری عمیق در Mila سرچشمه گرفت. در سال ۲۰۲۰، پروژه های فعال شامل myia، یک چارچوب یادگیری عمیق برای پایتون، و baby-ai، پلتفرمی برای شبیه سازی
یادگیری زبان با یک انسان در حلقه بود. علاوه بر این، میلا همچنین در شراکت های متعدد با شرکت های خصوصی درگیر است.
دومینگوس دوارته (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل پرتغال است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به گروه ورزشی شاوش، باشگاه فوتبال اسپورتینگ، باشگاه فوتبال دپورتیوو لا کرونیا و باشگاه فوتبال بلننسس اشاره کرد. وی همچنین در تیم های ملی فوتبال زیر ۱۹ سال پرتغال، زیر ۲۰ سال پرتغال، زیر ۲۱ سال پرتغال و پرتغال بازی کرده است.
لشکر ۷۴ یئوماندری () لشکر پیاده نظام نیروی زمینی بریتانیا بود، که در سال ۱۹۱۷ تأسیس شد و در سال ۱۹۱۹ منحل گردید. لشکر ۷۴ (یئومانری) یک لشکر پیاده نظام نیروی زمینی بود که در اوایل سال ۱۹۱۷ در فلسطین از سه تیپ پیاده نظام یئومانری تشکیل شد. این لشکر در نبرد سینا و فلسطین در جنگ جهانی اول، عمدتاً به عنوان بخشی از سپاه بیستم، فعالیت کرد. در ماه مه ۱۹۱۸ به جبهه غرب اعزام شد و تا پایان جنگ در آنجا ماند. نشان این لشکر یک خار شکسته بود که نشان می داد واحدهای آن زمانی سواره نظام بودند اما اکنون به عنوان پیاده نظام خدمت می کنند.
لشکر ۵۵ پیاده لانکاشر غربی () لشکر پیاده نظام موتوریزه نیروی زمینی بریتانیا بود، که در سال ۱۹۲۰ تأسیس شد و در سال ۱۹۴۵ منحل گردید. لشکر ۵۵ پیاده لنکشایر غربی یک لشکر پیاده نظام از ارتش سرزمینی ارتش بریتانیا بود که در سال ۱۹۲۰ تشکیل شد و در طول جنگ جهانی دوم وجود داشت، اگرچه در هیچ جنگی شرکت نکرد. این لشکر در ابتدا در سال ۱۹۰۸ به عنوان لشکر غرب لنکشایر، بخشی از نیروی سرزمینی ارتش بریتانیا، تشکیل شده بود. این لشکر در جنگ جهانی اول، به عنوان لشکر ۵۵ (لنکشایر غربی) جنگید و پس از جنگ منحل شد. در سال ۱۹۲۰، لشکر ۵۵ (لنکشایر غربی) شروع به اصلاح کرد. این لشکر در طول دهه های ۱۹۲۰ و ۱۹۳۰ در شهرستان لنکشایر مستقر بود و با کمبود بودجه و پرسنل مواجه بود. در اواخر دهه ۱۹۳۰، این لشکر از سه تیپ پیاده نظام به دو تیپ کاهش یافت و برخی از توپخانه و سایر واحدهای پشتیبانی را واگذار کرد تا به یک تشکیلات موتوری، لشکر موتوری ۵۵ (لنکشایر غربی) تبدیل شود. این بخشی از تغییر دکترین ارتش بریتانیا بود که با هدف افزایش تحرک در میدان نبرد طراحی شده بود. پس از اشغال چکسلواکی توسط آلمان، این لشکر واحدهای جدیدی را حول کادر پرسنل خود ایجاد کرد، ف
رآیندی که "تکثیر" نامیده می شود. سپس این لشکر از این تشکیلات جدید برای ایجاد "تکثیر" خود، لشکر موتوری ۵۹ (استافوردشایر) استفاده کرد. لشکر ۵۵ پس از شروع جنگ جهانی دوم در بریتانیا و در نقش دفاعی باقی ماند. در سال ۱۹۴۰، پس از نبرد فرانسه، مفهوم لشکر موتوری کنار گذاشته شد. این لشکر تیپ سوم پیاده نظام خود را بازیابی کرد و به لشکر پیاده نظام ۵۵ (لنکاشر غربی) تبدیل شد. این لشکر در بریتانیا باقی ماند، برای عملیات آینده و همچنین آموزش جایگزین های واحدهای رزمی آموزش دید و به وظایف ضد تهاجم اختصاص یافت. تا سال ۱۹۴۴، این لشکر از بسیاری از دارایی های خود تخلیه شده بود. بقایای این لشکر در عملیات استقامت، یک تلاش فریب که از حمله متفقین به فرانسه پشتیبانی می کرد، مورد استفاده قرار گرفت. در پایان جنگ، این لشکر منحل شد و هیچ گونه بازسازی و نوسازی در آن صورت نگرفت.
درمورتوئیه، روستایی در دهستان احمدی بخش احمدی شهرستان حاجی آباد در استان هرمزگان است. جمعیت. بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵، جمعیت این روستا برابر با ۲۰۱ نفر (۶۵ خانوار) بوده است.
ارتش پادشاهی پروس (آلمانی: Königlich Preußische Armee) به عنوان ارتش پادشاهی پروس بین سال های ۱۷۰۱–۱۹۱۹ میلادی به عنوان یک قدرت اروپایی فعالیت می کرد. ارتش پروس در طول جنگ سی ساله ۱۶۱۸–۱۶۴۸ ریشه در نیروهای مزدور اصلی براندنبورگ داشت. انتخابگر فردریک ویلیام آن را به یک ارتش پایدار با دوام تبدیل کرد، در حالی که فردریش ویلهلم یکم پادشاه پروس به طور چشمگیری اندازه آن را افزایش داد و دکترین های آن را بهبود بخشید. پادشاه فردریک کبیر، یک فرمانده جنگی بزرگ، نیروهای منظم پروس را در طول جنگ های سیلزی قرن هجدهم به پیروزی رساند و اعتبار پادشاهی پروس را بسیار افزایش داد. ارتش پروس که با آغاز جنگ های ناپلئونی منسوخ شده بود و فرانسه در جنگ چهارم ائتلاف در سال ۱۸۰۶ پروس را شکست داد. با این حال، تحت رهبری گرهارد فون شارنهورست، اصلاح طلبان پروس شروع به مدرنیزه کردن ارتش پروس کردند که ارتش پروس کمک زیادی به شکست ناپلئون بناپارت در جنگ ائتلاف ششم کرد. با این حال محافظه کاران برخی از اصلاحات را متوقف کردند و ارتش پروس متعاقباً به سنگری برای دولت محافظه کار پروس تبدیل شد. در قرن نوزدهم ارتش پروس جنگ های موفقیت آمیزی را علیه دانمار
ک، اتریش و فرانسه انجام داد و به پروس اجازه داد تا آلمان را به غیر از اتریش متحد کند و در سال ۱۸۷۱ امپراتوری آلمان را تأسیس کرد. ارتش پروس هسته اصلی ارتش امپراتوری آلمان را تشکیل داد که با رایشسور پس از جنگ جهانی اول جایگزین شد. امپراتوری آلمان. ارتش امپراتوری آلمان وارث بسیاری از سنت ها و مفاهیم ارتش پروس بود که بزرگ ترین ارتش تشکیل دهنده آن بود. طبق ماده ۶۱ قانون اساسی امپراتوری، قانون نظامی پروس قرار بود در سراسر رایش آلمان معرفی شود. پادشاهی باواریا، ساکسون و وورتمبرگ به استفاده از واحدهای نظامی خود ادامه دادند. رهبران محافظه کار ارتش نقش فزاینده ای در سیاست های داخلی و خارجی داشتند.
تصادفی در کراش یک نمایش تبلیغاتی یک روزه در ایالت تگزاس آمریکا بود که در ۱۵ سپتامبر ۱۸۹۶ اتفاق افتاد و در آن دو لوکوموتیو بدون خدمه با سرعت زیاد به یکدیگر برخورد کردند. ویلیام جورج کراش، مأمور عمومی مسافربری راه آهن میسوری-کانزاس-تگزاس، این ایده را به منظور نشان دادن یک حادثه تصادف قطار به عنوان یک نمایش عمومی در نظر گرفته بود. هیچ هزینه ای به عنوان ورودیه نمایش دریافت نشد و هزینه قطار از هر مکانی در تگزاس به محل تصادف - به نام Crush، که به عنوان مقصدی موقت برای رویداد راه اندازی شده بود - با نرخ کاهش یافته ارائه شد. در نتیجه، حدود ۴۰۰۰۰ نفر - بیشتر از جمعیتی که در آن زمان در دومین شهر بزرگ ایالت زندگی می کردند - در این مراسم شرکت کردند. به طور غیرمنتظره ای این ضربه باعث شد که هر دو دیگ موتور منفجر شوند و در نتیجه بارانی از قطعات خرد شده در حال پرواز رخ دهد که منجر به کشته شدن دو نفر و جراحات متعدد در بین تماشاگران شد.
شناخت عواطف فرایند شناسایی عواطف انسانی است. دقت افراد در تشخیص احساسات دیگران، معمولاً بسیار متفاوت است. استفاده از فناوری برای کمک به افراد در حوزهٔ تشخیص احساسات، یک حوزه تحقیقاتی نسبتاً نوپا است. به طور کلی، این فناوری در صورتی که از روش های چندوجهی در پردازش داده ها استفاده کند، بسیار کارآمد خواهد بود. تا به امروز، بیشترین کار روی تشخیص خودکار حالات چهره از دادهٔ تصویری، عبارات گفتاری از داده های صوتی، عبارات نوشتاری از داده های متنی، و فیزیولوژی که توسط ابزارهای پوشیدنی اندازه گیری می شود، انجام شده است. تشخیص عواطف از طریق انسان. انسان ها انعطاف زیادی در توانایی های خود برای تشخیص عواطف نشان می دهند. نکته کلیدی که هنگام یادگیری در مورد تشخیص خودکار عواطف باید به خاطر داشت این است که چندین منبع "حقیقت پایه" یا حقیقت در مورد اینکه عواطف واقعی چیست، وجود دارد. فرض کنید سعی داریم که احساسات فردی به نام الکس را شناسایی کنیم. یک منبع این است که "بیشتر مردم چه می گویند در مورد این که الکس چه احساسی دارد؟" در این مورد، "حقیقت" ممکن است با آنچه الکس احساس می کند منطبق نباشد، اما ممکن است با آن عواطفی که اکثر مر
دم می گویند که به نظر می رسد الکس آن ها را احساس می کند، مطابقت داشته باشد. به عنوان مثال، الکس ممکن است واقعاً احساس غمگینی کند، اما در ظاهر لبخند بزرگی می زند، درنتیجه اکثر مردم می گویند که او خوشحال به نظر می رسد. اگر یک روش خودکار به نتایجی یکسان با گروهی از ناظران دست یابد، ممکن است آن روش، روش دقیقی به حساب بیاید، حتی اگر واقعاً آنچه را که الکس واقعاً احساس می کند اندازه گیری نکند. منبع دیگر برای «حقیقت» این است که از خود الکس بپرسید که واقعاً چه احساسی دارد. این منبع هنگامی کارا است که الکس درک خوبی از وضعیت درونی خود داشته باشد و بخواهد که به شما بگوید که آن وضعیت درونی اش چیست، و همچنین توانایی بیان دقیق آن وضعیت درونی را با کلمات یا یک عدد داشته باشد. با این حال، برخی از افراد دارای نارسایی هیجانی هستند (افراد دارای نارسایی هیجانی، افرادی هستند که از بیان احساسات و عواطف خود عاجزند) و درک خوبی از احساسات درونی خود ندارند، یا با استفاده کلمات و اعداد، قادر به برقراری یک ارتباط دقیق با این احساسات درونی نیستند. به طور کلی، دستیابی به این حقیقت که واقعاً عواطف چه چیزی را بیان می کنند، نیاز به تحقیقات ب
یشتری دارد، و بسته به انتخاب شاخص ها، چگونگی این تحقیقات می تواند متفاوت باشد و معمولاً مستلزم درنظر گرفتن مقداری از عدم قطعیت است. تشخیص عواطف خودکار. دهه هاست که تحقیقات علمی برای توسعه و ارزیابی روش هایی برای تشخیص خودکار عواطف انجام شده است. در حال حاضر ادبیات گسترده ای وجود دارد که صدها نوع روش مختلف را پیشنهاد و ارزیابی می کند، تکنیک هایی را از حوزه های مختلف، مانند پردازش سیگنال، یادگیری ماشین، بینایی رایانه و پردازش گفتار به کار می گیرد. ممکن است روش ها و تکنیک های مختلفی برای تفسیر عواطف استفاده شود، مانند شبکه های بیزی استفاده شود. مدل های مخلوط گاوسی و مدل های مارکوف پنهان و شبکه های عصبی عمیق. رویکردها. دقت تشخیص احساسات معمولاً زمانی بهبود می یابد که تجزیه و تحلیل عبارات انسانی را از اشکال چندوجهی مانند متون، فیزیولوژی، صدا یا ویدیو ترکیب کند. انواع مختلف احساسات از طریق ادغام اطلاعات از حالات چهره، حرکات بدن و ژست ها و گفتار شناسایی می شوند. گفته می شود که این فناوری در پیدایش اینترنت به اصطلاح عاطفی یا احساسی کمک می کند. رویکردهای موجود در تشخیص احساسات برای طبقه بندی کردن انواع خاص عواطف را می
توان به طور کلی به سه دسته اصلی طبقه بندی کرد: تکنیک های مبتنی بر دانش، روش های آماری و رویکردهای ترکیبی. تکنیک های مبتنی بر دانش. تکنیک های مبتنی بر دانش (که گاهی به عنوان تکنیک های مبتنی بر واژگان شناخته می شوند)، از دانش حوزه و ویژگی های معنایی و نحوی زبان برای تشخیص انواع خاص احساسات استفاده می کنند. در این رویکرد، استفاده از منابع مبتنی بر دانش در طول فرایند طبقه بندی احساسات، مانند WordNet , SenticNet, ConceptNet و EmotiNet, رایج است. یکی از مزایای این رویکرد، دسترسی و صرفه اقتصادی ای است که به سبب دسترسی زیاد به چنین منابع مبتنی بر دانش، به ارمغان آمده است. از سوی دیگر، یک محدودیت این تکنیک، ناتوانی آن در رسیدگی به مفاهیم ظریف و قوانین پیچیده زبانی است. تکنیک های دانش محور را می توان عمدتاً در دو دسته، طبقه بندی کرد: رویکردهای مبتنی بر فرهنگ لغت و رویکردهای مبتنی بر پیکره. رویکردهای مبتنی بر فرهنگ لغت، کلمات بذر نظرات یا احساسات را در فرهنگ لغت پیدا می کنند و مترادف و متضاد آنها را جستجو می کنند تا فهرست اولیه نظرات یا احساسات را گسترش دهند. از سوی دیگر، رویکردهای مبتنی بر پیکره، با یک لیست اولیه از ن
ظرات یا کلمات احساسات شروع می شوند و با یافتن کلمات دیگری با ویژگی های زمینه خاص در یک مجموعه بزرگ، دادگان را گسترش می دهند. در حالی که رویکردهای مبتنی بر پیکره، زمینه را در نظر می گیرند، عملکرد آنها همچنان در حوزه های مختلف متفاوت است زیرا یک کلمه در یک حوزه می تواند جهت گیری متفاوتی در حوزه ای دیگر داشته باشد. روش های آماری. روش های آماری معمولاً شامل استفاده از الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین تحت نظارت است که در آن مجموعه بزرگی از داده های مشروح به الگوریتم ها وارد می شود تا سیستم یاد بگیرد و انواع احساسات مناسب را پیش بینی کند. الگوریتم های یادگیری ماشین عموماً دقت طبقه بندی معقول تری را در مقایسه با سایر رویکردها ارائه می کنند، اما یکی از چالش های دستیابی به نتایج خوب در فرایند طبقه بندی، نیاز به مجموعه آموزشی به اندازه کافی بزرگ است. برخی از متداول ترین الگوریتم های یادگیری ماشین شامل ماشین های بردار پشتیبان (SVM)، بیز ساده و Maximum Entropy هستند. یادگیری عمیق، که زیرمجموعه ای از خانواده یادگیری ماشین بدون نظارت است، نیز به طور گسترده در تشخیص احساسات به کار می رود. الگوریتم های معروف یادگیری عمیق شام
ل معماری های مختلف شبکه عصبی مصنوعی (ANN) مانند شبکه عصبی کانولوشنی (CNN)، حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM) و ماشین یادگیری افراطی (ELM) می باشد. محبوبیت رویکردهای یادگیری عمیق در حوزه تشخیص احساسات عمدتاً به دلیل موفقیت آن در کاربردهای مرتبط با بینایی رایانه، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی (NLP) است. رویکردهای ترکیبی. رویکردهای ترکیبی در تشخیص عواطف، اساساً ترکیبی از تکنیک های مبتنی بر دانش و روش های آماری هستند که از ویژگی های مکمل هر دو تکنیک استفاده می کنند. برخی از آثاری که مجموعه ای از عناصر زبانی دانش محور و روش های آماری را به کار گرفته اند، شامل محاسبات حسی و iFeel هستند، که هر دو از منابع مبتنی بر دانش SenticNet در سطح مفهومی استفاده کرده اند. نقش چنین منابع دانش بنیان در اجرای رویکردهای ترکیبی در فرایند طبقه بندی احساسات بسیار مهم است. از آنجایی که تکنیک های ترکیبی از مزایای ارائه شده توسط هر دو رویکرد مبتنی بر دانش و آماری به دست می آیند، در مقایسه با استفاده از روش های مبتنی بر دانش یا آماری به طور مستقل، عملکرد طبقه بندی بهتری دارند. اما یک نقطه ضعف استفاده از تکنیک های ترکیبی، پیچیدگی محاسباتی در
طول فرایند طبقه بندی است. دادگان ها. داده بخشی جدایی ناپذیر از رویکردهای موجود در تشخیص احساسات هستند و یک چالش در اکثر موارد، به دست آوردن داده های حاشیه نویسی است که برای آموزش الگوریتم های یادگیری ماشین ضروری هستند. برای فرایند طبقه بندی انواع احساسات مختلف از منابع چندوجهی در قالب متون، صدا، ویدئو یا سیگنال های فیزیولوژیکی، دادگان های زیر موجود است: کاربردها. تشخیص احساسات به دلایل مختلفی در جامعه مورد استفاده قرار می گیرد. Affectiva که توسط MIT توسعه داده شده است، یک نرم افزار هوش مصنوعی را ارائه می کند که انجام کارهایی که قبلاً به صورت دستی توسط افراد انجام می شد را کارآمدتر می کند. این نرم افزار عمدتاً برای جمع آوری اطلاعات حالت چهره و حالت صوتی مربوط به زمینه های خاصی است که بینندگان رضایت داده اند این اطلاعات را به اشتراک بگذارند. به عنوان مثال، به جای پر کردن یک نظرسنجی طولانی دربارهٔ احساس شما در هر مرحله از تماشای یک فیلم آموزشی یا یک تبلیغات، می توانید موافقت کنید که یک دوربین چهره شما را تماشا کند و به آنچه می گویید گوش فرا دهد، و توجه کند که در چه بخش هایی از تجربه، شما حالاتی مانند خستگی، علا
قه مندی، سردرگمی یا لبخند زدن را نشان می دهید. (توجه داشته باشید که این به معنای خواندن احساسات درونی شما نیست - بلکه فقط آنچه را که شما به صورت ظاهری بیان می کنید می خواند) از دیگر کاربردهای نرم افزار Affectiva می توان به کمک به کودکان مبتلا به اوتیسم، کمک به افراد نابینا برای خواندن حالات چهره، کمک به روبات ها برای تعامل هوشمندانه تر با مردم و نظارت بر علائم هشدار هنگام رانندگی به منظور افزایش ایمنی راننده اشاره کرد. اسنپ چت در سال ۲۰۱۵ یک ثبت اختراع انجام داد. این اختراع، روشی را برای استخراج داده های مربوط به جمعیت در رویدادهای عمومی، با اجرای الگوریتمی شناسایی احساسات بر روی سلفی های برچسب جغرافیایی دار کاربران شرح می دهد. Emotient یک شرکت استارتاپی بود که از تشخیص احساسات برای خواندن اخم ها، لبخندها و سایر حالات روی صورت، یعنی هوش مصنوعی برای پیش بینی «نگرش ها و اعمال بر اساس حالات چهره» استفاده می کرد. اپل در سال ۲۰۱۶ Emotient را خرید و از فناوری تشخیص احساسات برای افزایش هوش هیجانی محصولات خود استفاده می کند. nViso تشخیص احساسات بی درنگ را برای برنامه های وب و تلفن همراه از طریق یک API بی درنگ فراهم م
ی کند. Visage Technologies AB تخمین احساسات را به عنوان بخشی از Visage SDK خود، برای بازاریابی و تحقیقات علمی و اهداف مشابه ارائه می دهد. Eyeris یک شرکت تشخیص احساسات است که برای ادغام نرم افزار تجزیه و تحلیل چهره و شناسایی احساسات خود، با سازندگان سیستم های تعبیه شده از جمله خودروسازان و شرکت های رباتیکی (ساخت ربات های) اجتماعی کار می کند، همچنین این شرکت با سازندگان محتوای ویدیویی هم همکاری دارد، به این صورت که به آنها کمک می کند اثربخشی درک شده از خلاقیت ویدیویی کوتاه و بلند خود را اندازه گیری کنند. همچنین بسیاری از محصولات برای جمع آوری اطلاعات از احساسات مخابره شدهٔ برخط، از جمله از طریق فشار دادن دکمه «پسندیدم» و از طریق تعداد عبارات مثبت و منفی موجود در متن وجود دارند. همچنین تشخیص تأثیر در برخی از انواع بازی ها و واقعیت مجازی، هم برای اهداف آموزشی و هم برای این هدف که به بازیکنان کنترل طبیعی بیشتری بر روی آواتارهای اجتماعی خود بدهد، به طور فزاینده ای استفاده می شود. زیرمجموعه های تشخیص عواطف. تشخیص احساسات چنانچه به صورت اعمال چندین روش با ترکیب اشیاء مختلف، از جمله متن (مکالمه)، صدا، ویدیو و فیزیولوژ
ی باشد، احتمالاً بهترین نتیجه را در شناسایی احساسات به دست می دهد. تشخیص عواطف در متن. داده های متنی هنگامی که در همه جای زندگی انسان در دسترس و رایگان باشند، یک هدف تحقیقاتی مطلوب برای تشخیص احساسات است. در مقایسه با انواع دیگر داده ها، ذخیره سازی داده های متنی، به دلیل تکرار مکرر کلمات و کاراکترها در زبان ها، کم حجم تر است و فشرده سازی آن آسان است. احساسات را می توان از دو گونه اساسی متنی استخراج کرد: متون نوشتاری و متون مکالمه (دیالوگ ها). برای متون نوشتاری، بسیاری از محققان بر روی کار در سطح جمله برای استخراج «کلمات/عبارات» معرف احساسات تمرکز می کنند. تشخیص عواطف در صوت. در استخراج احساسات از صدا، جدای شناسایی احساسات در متن، سیگنال های صوتی هم برای شناسایی استفاده می شوند. تشخیص عواطف در ویدیو. داده های ویدیویی ترکیبی از داده های صوتی، داده های تصویری و گاهی داده های متنی (در شکل زیرنویس) است. تشخیص عواطف در مکالمات. تشخیص احساسات در مکالمه (ERC) نظرات بین شرکت کنندگان را از داده های عظیم مکالمه ای در پلتفرم های اجتماعی، مانند فیس بوک، توییتر، یوتیوب و دیگران استخراج می کند. تشخیص احساسات در مکالمه می تو
اند داده های ورودی مانند متن، صدا، ویدئو یا یک فرم ترکیبی را برای تشخیص چندین احساس مانند ترس، شهوت، درد و لذت دریافت کند.
آخرین لحظه زندگی یا آخرین بار زنده دیده شد یک فیلم اکشن و دلهره آور آمریکایی محصول سال ۲۰۲۲ به کارگردانی برایان گودمن و نویسندگی مارک فریدمن با بازی جرارد باتلر، جیمی الکساندر و راسل هرنزبی است. این فیلم مردی را دنبال می کند که پس از شروع به جستجوی همسر گمشده اش، قانون را به دست خود می گیرد. فیلم در ۳ ژوئن ۲۰۲۲ در ایالات متحده منتشر شد. و در تاریخ ۱ اکتبر ۲۰۲۲ از طریق نتفلیکس در ایالات متحده پخش شد. این فیلم با دوبله فارسی و عنوان «زنده دیده شده» از شبکه نمایش پخش شد. داستان. وقتی لیزا، همسر ویل که از او جدا شده است، در حین توقف در پمپ بنزین ناپدید می شود، ویل باید دست به اقدامی دیوانه وار برای نجات او بزند، در حالی که پلیسی که او را به بازی ناپسند مظنون می کند، فرار می کند. بازخوردها. در راتن تومیتوز، این فیلم بر اساس ۱۳ نقد، با میانگین امتیاز ۳٫۹ از ۱۰، دارای ۱۵٪ تاییدیه است. Common Sense Media به فیلم ۲ ستاره از ۵ ستاره داد و مدعی شد که فیلم نتوانسته «در مورد هیچ یک از شخصیت هایش حس فتنه ایجاد کند».
هواپیما یک فیلم اکشن و دلهره آور آمریکایی محصول سال ۲۰۲۳ به کارگردانی ژان فرانسوا ریشه، نویسندگی چارلز کامینگ و جی پی دیویس با بازی جرارد باتلر، مایک کولتر و تونی گلدوین است. داستان این فیلم حول محور خلبانی است که پس از یک فرود اضطراری در قلمرو متخاصمان باید جان سالم به در ببرد. "هواپیما" در تاریخ ۱۳ ژانویه ۲۰۲۳ توسط لاینزگیت در سینماهای ایالات متحده اکران شد. این فیلم ۷۴٫۱ میلیون دلار فروش داشت و به طور کلی نقدهای مطلوبی دریافت کرد. داستان. خلبان تجاری برودی تورنس (با بازی باتلر) پس از یک طوفان مهیب به هواپیما فرود اضطراری را انجام می دهد. هواپیما در جزیره متخاصم جولو، فیلیپین فرود می آید. به زودی، مسافران توسط شبه نظامیان محلی جزیره گروگان گرفته می شوند. برودی تصمیم می گیرد از محکوم فراری (با بازی کولتر) که در طول پرواز تجاری خود حمل می کرد کمک بگیرد. آنها با هم همکاری می کنند تا مسافران را نجات دهند و از جزیره فرار کنند. تولید. تصویربرداری اصلی در اوت ۲۰۲۱ در پورتوریکو آغاز شد. و در اکتبر به پایان رسید. انتشار. "هواپیما" در تاریخ ۱۳ ژانویه ۲۰۲۳ توسط لاینزگیت در سینماهای ایالات متحده اکران شد. این فیلم قبلا