Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
حبت از هوش مصنوعی می شود، برون سپاری اخلاقی به سازندگان اجازه می دهد تا تصمیم بگیرند چه زمانی ماشین انسان است و چه زمانی یک رایانه - و تقصیر و مسئولیت مشکلات اخلاقی را از دوش دست اندرکاران فناوری به دوش فناوری می اندازد. گفت وگوها پیرامون هوش مصنوعی و تعصب و تأثیرات آن نیازمند پاسخگویی برای ایجاد تغییر است. اگر سازندگان این سامانه های مغرضانه از برون سپاری اخلاقی برای اجتناب از هرگونه مسئولیت در قبال این موضوع استفاده کنند، مقابله با آنها دشوار است. یکی از نمونه های برون سپاری اخلاقی، خشم نسبت به ماشین ها به خاطر «گرفتن شغل از انسان ها» به جای شرکت هایی است که در وهله اول از آن فناوری استفاده می کنند و مشاغل را به خطر می اندازند. اصطلاح «برون سپاری اخلاقی» به مفهوم برون سپاری یا استفاده از یک عملیات خارجی برای تکمیل کارهای خاص برای سازمان دیگر اشاره دارد. در مورد برون سپاری اخلاقی، کار حل معضلات اخلاقی یا تصمیم گیری بر اساس یک آیین نامه اخلاقی قرار است توسط یک نهاد دیگر انجام شود. کاربردهای دنیای واقعی. در زمینه پزشکی، هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در فرآیندهای تصمیم گیری در مورد اینکه کدام بیماران را درمان کن
ند و چگونه آنها را درمان کنند، درگیر می شود. مسئولیت پزشک در تصمیم گیری آگاهانه در مورد آنچه برای بیمارانش بهترین است، به یک الگوریتم واگذار می شود. همدلی نیز به عنوان بخش مهمی از عمل پزشکی ذکر شده است. جنبه ای که به طور واضح در هوش مصنوعی وجود ندارد. این شکل از برون سپاری اخلاقی یک نگرانی عمده در جامعه پزشکی است. برون سپاری اخلاقی در زمینه های مختلفی مطرح می شود، از جمله در مورد خودروهای خودران. برای مثال، اگر نوجوانان دردسرسازی بخواهند با آسیب زدن به خودروی خودران، باعث انحراف و سقوط آن از صخره شوند، چه باید کرد؟ تصمیم گیری در این مورد به الگوریتم های تعریف شده در خودرو بستگی دارد. در صورت بروز حادثه، ممکن است مسئولیت به خودروی خودران نسبت داده شود، نه به سازندگان آن که این الگوریتم ها را نوشته اند. همچنین در مورد الگوریتم های پلیس پیش بینی کننده نیز برون سپاری اخلاقی مطرح است. این الگوریتم ها نگرانی های اخلاقی زیادی را به همراه دارند زیرا باعث افزایش نظارت پلیس بر جوامع کم درآمد و اقلیت می شوند. در این مورد، تقصیر این حلقه معیوب به الگوریتم و داده های ورودی آن نسبت داده می شود، نه به کاربران و سازندگان فنا
وری. خارج از فناوری. مذهب. برون سپاری اخلاقی در مذهب هم دیده می شود، جایی که افراد برای توجیه تبعیض یا آسیب به دیگران به دین متوسل می شوند. فیل زاکرمن، جامعه شناس، این تصور رایج که اخلاق از جانب خدا می آید را رد می کند و معتقد است که در بسیاری موارد، افراد اعتقادات و نظرات شخصی خود را به دین نسبت می دهند تا مسئولیت آنها را نپذیرند. این موضوع در اعتقادات سیاسی، پزشکی و حتی در موارد شدیدتر، بهانه ای برای خشونت دیده می شود. تولید. برون سپاری اخلاقی در دنیای تجارت نیز وجود دارد. برخی شرکت ها برای فرار از قوانین سختگیرانه زیست محیطی در کشورهای خود، فرایند تولید را به کشورهای دیگر با قوانین سهل گیرانه تر منتقل می کنند. در این موارد، پیامدهای آلودگی بیشتر به قوانین سست آن کشورها نسبت داده می شود، نه به خود شرکت ها. رومن چادهوری. رومن چادهوری صدای برجسته ای در بحث های مربوط به تلاقی اخلاق و هوش مصنوعی دارد. ایده های او در رسانه های معتبری مانند آتلانتیک، فوربز، MIT Technology Review و هاروارد بیزینس ریویو مطرح شده است.
زیست مصنوعی کوانتومی () به معنای استفاده از الگوریتم های کوانتومی برای شبیه سازی رفتارهای زیستی است. رایانه های کوانتومی می توانند پیشرفت های زیادی در فرآیندهایی که در رایانه های کلاسیک انجام می شود، ایجاد کنند، از جمله در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی. برنامه های هوش مصنوعی اغلب با الهام از ایده تقلید از مغز انسان از طریق زیست تقلید (تقلید از طبیعت) ساخته می شوند. این کار تا حدی در رایانه های کلاسیک (با استفاده از شبکه های عصبی) انجام شده است، اما رایانه های کوانتومی مزایای زیادی در شبیه سازی زیست مصنوعی دارند. زیست مصنوعی و هوش مصنوعی بسیار شبیه به هم هستند، با این تفاوت جزئی که هدف از مطالعه زیست مصنوعی درک بهتر موجودات زنده است، در حالی که هدف هوش مصنوعی ایجاد موجودات هوشمند است. در سال ۲۰۱۶، آلوارز-رودریگز و همکارانش پیشنهادی برای یک الگوریتم زیست مصنوعی کوانتومی ارائه کردند که قادر به شبیه سازی زیست و فرگشت داروینی بود. در سال ۲۰۱۸، همین تیم تحقیقاتی این الگوریتم را بر روی رایانه کوانتومی IBM ibmqx4 اجرا کردند و به نتایج امیدوارکننده ای دست یافتند. این نتایج به طور دقیق سامانه ای را شبیه سازی کرد که
قابلیت تکثیر خود در مقیاس کوانتومی را داشت. زیست مصنوعی در رایانه های کوانتومی. پیشرفت روزافزون رایانه های کوانتومی، پژوهندگان را به توسعه الگوریتم های کوانتومی برای شبیه سازی فرآیندهای زیست سوق داده است. محققان یک الگوریتم کوانتومی طراحی کرده اند که می تواند فرگشت داروینی را به طور دقیق شبیه سازی کند. از آنجایی که شبیه سازی کامل زیست مصنوعی روی رایانه های کوانتومی تنها توسط یک گروه به واقعیت پیوسته است، این بخش بر روی پیاده سازی توسط آلوارز-رودریگز، سانز، لوماتا، و سولانو روی یک رایانه کوانتومی آی بی ام تمرکز خواهد کرد. افراد به صورت دو کیوبیت در نظر گرفته شدند، یکی نشان دهنده ژنوتیپ فرد و دیگری نشان دهنده فنوتیپ. ژنوتیپ برای انتقال اطلاعات ژنتیکی از نسلی به نسل دیگر کپی می شود و فنوتیپ به اطلاعات ژنتیکی و همچنین تعاملات فرد با محیط خود بستگی دارد. به منظور راه اندازی سامانه، حالت ژنوتیپ با چرخش یک حالت کمکی (formula_1) نمونه سازی می شود. محیط یک شبکه فضایی دوبعدی است که توسط افراد و حالت های کمکی اشغال شده است. محیط به یاخته هایی تقسیم می شود که می توانند یک یا چند نفر را در خود جای دهند. افراد در سراسر شبک
ه حرکت می کنند و یاخته ها را به طور تصادفی اشغال می کنند. وقتی دو یا چند نفر یک سلول را اشغال می کنند، با یکدیگر تعامل دارند. تکثیر خودکار. توانایی تکثیر خود برای شبیه سازی زنده بودن بسیار مهم است. تکثیر خود زمانی اتفاق می افتد که ژنوتیپ یک فرد با یک حالت کمکی تعامل می کند و یک ژنوتیپ برای یک فرد جدید ایجاد می کند. این ژنوتیپ با یک حالت کمکی متفاوت تعامل می کند تا فنوتیپ را ایجاد کند. در طول این تعامل، می خواهیم مقداری اطلاعات در مورد حالت اولیه را در حالت کمکی کپی کنیم، اما طبق قضیه عدم شبیه سازی، کپی کردن یک حالت کوانتومی ناشناخته دلخواه غیرممکن است. با این حال، فیزیکدانان روش های مختلفی را برای شبیه سازی کوانتومی استخراج کرده اند که نیازی به کپی دقیق یک حالت ناشناخته ندارد. روشی که توسط آلوارز-رودریگز و همکاران پیاده سازی شده است. روشی است که شامل شبیه سازی مقدار مورد انتظار برخی از مشاهدات است. برای یک واحد formula_2 که مقدار انتظار برخی از مجموعه های قابل مشاهده formula_3 را از حالت formula_4 در یک حالت خالی کپی می کند formula_5، دستگاه شبیه سازی توسط هر formula_6 تعریف می شود.[۵] که موارد زیر را برآورده
می کنند: formula_7 formula_8 در اینجا formula_9 میانگین مقدار قابل مشاهده در formula_4 قبل از شبیه سازی، formula_11 میانگین مقدار قابل مشاهده در formula_4 بعد از شبیه سازی و formula_13 مقدار میانگین قابل مشاهده در formula_5 بعد از شبیه سازی است. توجه داشته باشید که دستگاه شبیه سازی به formula_4 وابسته نیست زیرا می خواهیم بتوانیم انتظار مشاهدات را برای هر حالت اولیه شبیه سازی کنیم. مهم است که توجه داشته باشید که شبیه سازی مقدار میانگین مشاهده، اطلاعات بیشتری نسبت به آنچه که به طور کلاسیک مجاز است منتقل می کند.[۵] محاسبه مقدار میانگین به طور طبیعی به صورت زیر تعریف می شود: formula_16, formula_17, formula_18 که در آن formula_19 ساده ترین دستگاه شبیه سازی، مقدار مورد انتظار formula_20 را در حالت دلخواه formula_21 به formula_22 با استفاده از formula_23 شبیه سازی می کند. این دستگاه شبیه سازی است که برای تکثیر خود توسط آلوارز-رودریگز و همکاران پیاده سازی شده است. فرایند تکثیر خود به وضوح فقط نیاز به تعامل بین دو کیوبیت دارد، بنابراین این دستگاه شبیه سازی تنها دستگاه مورد نیاز برای تکثیر خود است. تعاملات. هنگامی که
دو فرد فضای یکسانی را در شبکه محیطی اشغال می کنند، بین آنها تعامل رخ می دهد. وجود تعاملات بین افراد مزیتی برای افراد با طول عمر کوتاه تر فراهم می کند. هنگامی که دو فرد با هم تعامل دارند، ممکن است تبادل اطلاعات بین دو فنوتیپ بر اساس مقادیر موجود آنها رخ دهد یا ندهد. وقتی کیوبیت های کنترلی (ژنوتیپ ها) هر دو فرد یکسان باشد، هیچ اطلاعاتی رد و بدل نمی شود. هنگامی که کیوبیت های کنترل متفاوت هستند، کیوبیت های هدف (فنوتیپ) بین دو فرد مبادله می شوند. این روش یک پویایی شکارچی-شکار در حال تغییر مداوم در شبیه سازی ایجاد می کند؛ بنابراین، کیوبیت های با عمر طولانی، با آرایش ژنتیکی بزرگتر در شبیه سازی، در معرض خطر هستند. از آنجایی که اطلاعات فقط هنگام تعامل با فردی با ساختار ژنتیکی متفاوت مبادله می شود، جمعیت کوتاه مدت دارای مزیت است. جهش. جهش ها در دنیای مصنوعی با احتمال محدود وجود دارند، معادل وقوع آنها در دنیای واقعی. دو راه برای جهش فرد وجود دارد: از طریق چرخش های تصادفی تک کیوبیتی و با خطا در فرایند تکثیر خود. دو عملگر مختلف وجود دارد که بر روی فرد عمل می کنند و باعث جهش می شوند. عملیات M باعث جهش خود به خود در فرد می
شود و یک کیوبیت را با پارامتر θ می چرخاند. پارامتر θ برای هر جهش تصادفی است که تنوع زیستی را در محیط مصنوعی ایجاد می کند. عملیات M یک ماتریس واحد است که می توان آن را به صورت زیر توصیف کرد: formula_24 راه ممکن دیگر برای وقوع جهش ها به دلیل خطا در فرایند تکثیر است. با توجه به قضیه عدم شبیه سازی، ایجاد نسخه های کامل از سامانه هایی که در ابتدا در حالت های کوانتومی ناشناخته هستند، غیرممکن است. با این حال، ماشین های شبیه سازی کوانتومی امکان ایجاد رونوشت های ناقص از حالت های کوانتومی را فراهم می کنند، به عبارت دیگر، این فرایند درجه ای از خطا را ایجاد می کند. خطایی که در ماشین های شبیه سازی کوانتومی فعلی وجود دارد، علت اصلی نوع دوم جهش ها در آزمایش زیست مصنوعی است. عملیات شبیه سازی ناقص را می توان به صورت زیر مشاهده کرد: formula_25 این دو نوع جهش به طور متفاوتی بر فرد تأثیر می گذارند. در حالی که عملیات M خود به خود بر فنوتیپ فرد تأثیر نمی گذارد، جهش خطای تکثیر خود، U، هم ژنوتیپ فرد و هم طول عمر مرتبط با آن را تغییر می دهد. وجود جهش در آزمایش زیست مصنوعی کوانتومی برای ایجاد تصادفی بودن و تنوع زیستی حیاتی است. گنجاندن
جهش ها به افزایش دقت الگوریتم کوانتومی کمک می کند. مرگ. در لحظه ایجاد فرد (زمانی که ژنوتیپ در فنوتیپ کپی می شود)، فنوتیپ با محیط تعامل می کند. با گذشت زمان، تعامل فرد با محیط، پیری را شبیه سازی می کند که در نهایت منجر به مرگ فرد می شود. مرگ یک فرد زمانی اتفاق می افتد که مقدار مورد انتظار formula_26 در فنوتیپ در فاصله formula_27 از ۱ باشد، یا معادل آن، زمانی که formula_28 باشد. لینبلادیان تعامل فرد با محیط را توصیف می کند: formula_29 با formula_30 و بدون formula_31. [۱] این تعامل باعث می شود که فنوتیپ به طور تصاعدی در طول زمان تحلیل رود. با این حال، ماده ژنتیکی موجود در ژنوتیپ از بین نمی رود که اجازه می دهد ژن ها به نسل های بعدی منتقل شوند. با توجه به حالت اولیه ژنوتیپ: formula_32 مقادیر مورد انتظار ژنوتیپ و فنوتیپ را می توان به صورت زیر توصیف کرد: formula_33,formula_34. که در آن 'a' نشان دهنده یک پارامتر ژنتیکی واحد است. از این معادله، می توان دریافت که با افزایش 'a'، امید به زندگی کاهش می یابد. به طور معادل، هر چه حالت اولیه به formula_35 نزدیکتر باشد، امید به زندگی فرد بیشتر می شود. وقتی formula_36، فرد مر
ده در نظر گرفته می شود، فنوتیپ به عنوان حالت کمکی برای یک فرد جدید استفاده می شود؛ بنابراین، چرخه ادامه می یابد و فرایند خودپایدار می شود.
تترای پادشاهی یا تترای سلطنتی گونه ای از خانواده تتراسانان و بومی کشور برزیل است که در شاخه های رودخانه آریپوانا یافت می شود. این گونه زمانی تنها عضو از این جنس بود. نام این ماهی به افتخار Warwick Estevam Kerr (1922-2018)، مهندس کشاورزی، ژنتیک، حشره شناس و مدیر برزیلی (INPA) نام گذاری شده است. بوم شناسی. "تترا سلطنتی" در آبهای آفتابی و دارای جریان رودخانه جنگلی کوئیمادا، شاخه ای از رودخانه آریپوآنا کشف شد. در زیستگاه طبیعی خود در آب های بسیار سبک و کمی اسیدی با درجه پی اچ (pH) بین ۶٫۰ تا ۶٫۸ زندگی می کند. "این تترا" گونه ای بسیار فعال و جسور است و عمدتاً از حشراتی که روی سطح آب افتاده اند تغذیه می کند. در اسارت. این ماهی به عنوان یک ماهی آکواریومی محبوب نگهداری می شود و در تجارت آکواریوم با نام های رایج تترای سلطنتی آبی، تترای شاهنشاه بنفش، تترای شاهنشاه، تترای شاهنشاه سیاه فروخته می شود. این گونه نباید با تترای شاهنشاه دارای ظاهری مشابه و نام های رایجی و مشابهی هستند، اشتباه گرفته شود. تترای سلطنتی در آکواریوم با ماهی هایی مشابه از لحاظ اندازه سازگاری خوبی دارد به شرط اینکه بیش از حد تهاجمی نباشند، زیرا این
گونه در هنگام استرس و در اسارت مستعد ابتلا به بیماری است.
در هوش مصنوعی، عامل مُجَسَّم () به آن دسته از عامل های هوشمند گفته می شود که از طریق یک بدن فیزیکی در محیط با ما تعامل می کنند. عامل هایی که به صورت گرافیکی با یک بدن نمایش داده می شوند، به عنوان مثال یک انسان یا یک حیوان کارتونی، نیز عامل مجسم نامیده می شوند، اگرچه آنها فقط تجسم مجازی دارند و نه فیزیکی. به عامل مجسم، عامل تجسم یافته نیز گفته شده است. شاخه ای از هوش مصنوعی بر توانمندسازی چنین عامل هایی برای تعامل مستقل با انسان ها و محیط تمرکز دارد. ربات های متحرک یک نمونه از عامل های مجسم فیزیکی هستند. آنانووا و «عامل مایکروسافت» نمونه هایی از عامل های مجسم گرافیکی هستند. عامل های مکالمه مجسم، عامل هایی مجسم هستند (معمولاً با یک رابط کاربری گرافیکی در مقابل یک بدن رباتیک) که قادر به برقراری مکالمه با یکدیگر و با انسان ها با استفاده از همان ابزارهای کلامی و غیرکلامی که انسان ها انجام می دهند (مانند اشاره، حالت چهره و غیره) می باشند. عامل های مکالمه ای مجسم. عامل های مکالمه ای مجسم، نوعی رابط کاربری هوشمند هستند. این عامل ها با ترکیب ژست، حالت چهره و گفتار، ارتباط رو در رو با کاربران را ممکن می سازند و ابزار ق
درتمندی برای تعامل انسان و رایانه فراهم می کنند. مزایا. ارتباط رو در رو، امکان استفاده از روش های ارتباطی بسیار غنی تری نسبت به سایر روش ها را فراهم می کند. این روش ها شامل نوبت گیری در مکالمه، بیان احساسات از طریق چهره، ساختار و تأکید اطلاعات، تجسم و حرکات نمادین، و جهت یابی در یک محیط سه بعدی هستند. این ارتباط از طریق کانال های کلامی (مانند گفتار) و غیرکلامی (مانند نگاه، اشاره، لحن صدا و حالت بدن) صورت می گیرد. تحقیقات نشان داده است که کاربران نشانه های بصری غیرکلامی از وضعیت درونی یک سامانهٔ مجسم را به نشانه های کلامی ترجیح می دهند، که نشان دهنده ارزش کانال های ارتباطی غیرکلامی اضافی است. علاوه بر این، ارتباط چهره به چهره با یک عامل مجسم می تواند در کنار انجام کار دیگری بدون ایجاد حواس پرتی برای کاربر صورت گیرد و حتی لذت تعامل را افزایش دهد. همچنین، استفاده از یک عامل ارائه دهنده مجسم منجر به یادآوری بهتر اطلاعات ارائه شده می شود. عامل های مجسم همچنین یک بعد اجتماعی به تعامل اضافه می کنند. انسان ها به طور طبیعی تمایل دارند که به رایانه ها آگاهی اجتماعی نسبت دهند، بنابراین تعامل با عامل های مجسم از قرارداده
ای اجتماعی پیروی می کند، مشابه تعاملات انسان با انسان. این تعامل اجتماعی هم باورپذیری و اعتماد به عامل ها را افزایش می دهد و هم مشارکت کاربر را با سامانه بیشتر می کند. تحقیقات نشان داده است که حضور یک عامل مجسم در یک وب سایت، اعتماد کاربر به آن وب سایت را افزایش می دهد، اما همچنین اضطراب کاربران را افزایش می دهد و بر عملکرد آنها تأثیر می گذارد، گویی که توسط یک انسان واقعی مشاهده می شوند. یکی دیگر از اثرات جنبه اجتماعی عامل ها این است که ارائه هایی که توسط یک عامل مجسم انجام می شود، سرگرم کننده تر و آسان تر از ارائه های مشابه بدون عامل به نظر می رسند. تحقیقات نشان می دهد که لذت درک شده، پس از آن سودمندی درک شده و سهولت استفاده، عامل اصلی تأثیرگذار بر پذیرش کاربر از عامل های مجسم است. مطالعه ای که در ژانویه ۲۰۰۴ توسط بایرون ریوز در استنفورد انجام شد، نشان داد که شخصیت های دیجیتال می توانند «تجربه های آنلاین را بهبود بخشند». این مطالعه توضیح داد که چگونه شخصیت های مجازی حس ارتباط و نزدیکی را به تجربه کاربر اضافه می کنند و آن را جذاب تر می کنند. این افزایش جذابیت به نوبه خود به بهبود محصولات کمک می کند که هم به ن
فع کاربران و هم به نفع سازندگان محصول است. کاربردها. سبک غنی ارتباطی که در گفتگوی انسانی وجود دارد، تعامل مکالمه با عامل های مکالمه مجسم را برای بسیاری از وظایف تعاملی غیر سنتی ایده آل می سازد. یکی از کاربردهای آشنا برای این عامل ها، بازی های ویدیویی است. عامل های مجسم برای این محیط بسیار مناسب هستند زیرا سبک ارتباطی غنی تر، تعامل با آنها را لذت بخش می کند. همچنین، از عامل های مکالمه مجسم در فناوری آموزشی، راهنماهای شخصی قابل حمل برای مسیریابی، داستان های تعاملی و سامانه های قصه گویی، دستیاران مجازی و ارائه دهندگان و مفسران خودکار استفاده شده است. دستیارهای مجازی اصلی مانند سیری، آمازون الکسا و دستیار گوگل هیچ نمایش بصری ندارند، که اعتقاد بر این است که حس حضور انسان را برای کاربران محدود می کند. وزارت دفاع ایالات متحده از یک نرم افزار به نام SGT STAR در وب سایت ها و برنامه های تحت وب ارتش ایالات متحده برای اهداف پیمایش سایت، استخدام و تبلیغات استفاده می کند. گروه بازاریابی و تحقیقات ارتش، بخشی که مستقیماً از پنتاگون اداره می شود، SGT STAR را اداره می کند. SGT STAR بر اساس فناوری ActiveSentry توسعه یافته توسط
Next IT، یک شرکت خدمات فناوری اطلاعات مستقر در واشینگتن است. سایر ربات های مشابه در «خانواده» SGT STAR توسط اداره تحقیقات فدرال (FBI) و سازمان سیا (CIA) برای اهداف جمع آوری اطلاعات استفاده می شوند.
شیمازو کامه جو ؛ ۱۵۷۱ – ۱۶۳۰)یک زن اشرافی از خاندان شیمازو، دختر شیمازو یوشی هیسا و همسر شیمازو ایه هیسا بود.
تترای مارمولکی یا تترای مارمولکی خط قرمز ، گونه ای از ماهی های آب شیرین بومی آمریکای جنوبی است. این گونه کوچک، عمدتاً گیاهخوار و بعضاً نیز همه چیزخوار است که زندگی در دسته جات و گروه و آبهای نسبتاً کم عمق به ویژه در آبهای تیره و سیاه را دوست دارد. برخی از جنبه های طرح بدن آن از جمله موقعیت و طول باله مقعدی در میان جنس آن منحصر به فرد است، بیشتر ویژگی های رفتاری "تترا مارمولکی" در اسارت و آکواریم مشاهده و شناخته شده است، اما تحقیقات نسبتاً محدود در محیط های وحشی با آنچه که ماهی داران به آنها اشاره کرده اند، مطابقت دارد. در سالهای اخیر شکار بیش از حد آنها موجب نگرانی شده است. شرح. "تترا مارمولکی" یک ماهی نسبتاً کوچک است که حداکثر طول آن به ۵٫۵ سانتی متر (۲٫۲ اینچ) می رسد. این گونه دارای یک نوار جانبی افقی است که به سه رنگ تقسیم می شود، در بالا رنگ قرمز، وسط به رنگ زرد متمایل به سبز و در پایین برنگ سیاه و بصورت کلی رنگ ماهی رنگی متمایل به زرد است. از رنگهای نوار جانبی این گونه می توان آن را از گونه مشابهش "Iguanodectes adujai" تشخیص داد که نوار جانبی آن متشکل از قرمز و زرد متمایل به سبز است و زیر خط مشکی ندارد.
"Iguanodectes geisleri" چندین ویژگی شناسایی دیگر دارد. ۲۰–۲۵ پرتو باله مقعدی وجود دارد که کمتر از گونه های دیگر است و منشأ باله پشتی در وسط بدن قرار دارد که منحصر به "I. geisleri" در داخل "Iguanodectes" به عنوان یک جنس است. باله مقعدی نسبتاً کوتاه نیز منحصر به فرد است. پراکندگی و زیستگاه. "تترا مارمولکی خط قرمز" بومی حوضه های رودخانه های مادیرا، سیاه و اورینوکو است. دو مورد اول در برزیل و رود دومی در ونزوئلا واقع شده اند. گونه موجود در برزیل بومی رود کوچکی به نام ایگاراپه د پاریسا (Igarapé de Paricá) شاخه ای از رودخانه ریو جافاری (Rio Jufari) است. "این گونه" تا حد زیادی در زیستگاه هایی با آب سیاه دیده می شود. وضعیت حفاظت. این گونه توسط اتحادیه بین المللی حفاظت از طبیعت(IUCN) ارزیابی نشده است. زیستگاهی با گستره وسیع، مزیت خوبی از نظر بقای جمعیت برای این گونه محسوب می شود. با این وجود، زیستگاه های آب شیرین در آمریکای جنوبی، تحت فشار دائمی منابع انسانی، از جمله توسعه زیرساخت ها مانند سدهای برق آبی و اختلالات و نوسانات شیمیایی آب به دلیل عملیات معدنکاری غیرقانونی قرار دارند. به طور خاص، تالاب هایی که زیستگاه تترا
مارمولکی هستند به علت دلایل ذکر شده در بالا، در وضعیت شکننده ای قرار دارند.
رباتیک فرگشتی () یک رویکرد تجسمی به هوش مصنوعی (اِی آی) است که در آن ربات ها با استفاده از اصول داروینی انتخاب طبیعی به طور خودکار طراحی می شوند. در این روش، طراحی یک ربات یا یک زیرسامانه از آن (مانند کنترل کننده عصبی) برای رسیدن به یک هدف رفتاری خاص (مثلاً دویدن با حداکثر سرعت) بهینه سازی می شود. معمولاً، طرح ها در محیط های شبیه سازی شده ارزیابی می شوند زیرا ساخت و آزمایش هزاران یا میلیون ها طرح در دنیای واقعی بسیار پرهزینه و زمان بر است. آزمایش رباتیک فرگشتی با جمعیتی از طرح های ربات که به صورت تصادفی تولید شده اند، شروع می شود. طرح هایی که عملکرد ضعیفی دارند حذف می شوند و با جهش ها و/یا ترکیب طرح های بهتر جایگزین می شوند. این الگوریتم فرگشتی تا زمانی که زمان از پیش تعیین شده ای سپری شود یا به معیار عملکرد هدف برسیم، ادامه می یابد. روش های رباتیک فرگشتی به ویژه برای طراحی ماشین هایی که باید در محیط هایی کار کنند که انسان ها درک محدودی از آنها دارند (مانند مقیاس نانو یا فضا) مفید هستند. همچنین، ربات های شبیه سازی شده تکامل یافته می توانند به عنوان ابزارهای علمی برای تولید فرضیه های جدید در زیست شناسی و علوم
شناختی و آزمایش فرضیه های قدیمی که انجام آزمایش های آنها در دنیای واقعی دشوار یا غیرممکن است، استفاده شوند. پیشینه. در اوایل دهه ۱۹۹۰، دو گروه اروپایی رویکردهای متفاوتی را برای تکامل سامانه های کنترل ربات نشان دادند. داریو فلوریانو و فرانچسکو موندادا در EPFL، کنترل کننده هایی را برای ربات Khepera توسعه دادند. آدریان تامپسون، نیک جاکوبی، دیو کلیف، اینمن هاروی و فیل هزبندز در دانشگاه ساسکس کنترل کننده هایی را برای یک ربات گنتری توسعه دادند. با این حال، بدنه این ربات ها قبل از تکامل فرض شده بود. اولین شبیه سازی های ربات های تکامل یافته توسط کارل سیمز و جفری ونترولا از آزمایشگاه رسانه ام آی تی، نیز در اوایل دهه ۱۹۹۰ گزارش شد. با این حال، این موجودات مجازی هرگز جهان های شبیه سازی شده خود را ترک نکردند. اولین ربات های تکامل یافته که در واقعیت ساخته شدند، در آغاز قرن بیست و یکم توسط هاد لیپسون و جردن پولاک در دانشگاه برندایس به صورت سه بعدی چاپ شدند.
وضوح نوری یا تفکیک پذیری نوری توانایی یک سامانه تصویربرداری را برای تفکیک جزئیات در شیئی که در حال تصویربرداری است، توصیف می کند. یک سامانه تصویربرداری ممکن است اجزای متعددی داشته باشد، از جمله یک یا چند عدسی، و/یا اجزای ضبط و نمایشگر. هر یک از اینها (با توجه به طراحی مناسب و هم ترازی مناسب) به وضوح نوری سامانه کمک می کند. محیطی که اغلب در آن تصویربرداری انجام می شود، عامل مهم دیگری است. تفکیک پذیری جانبی. تفکیک پذیری به فاصله بین دو نقطه تابشی قابل تشخیص بستگی دارد. بخش های زیر برآوردهای نظری تفکیک پذیری را توضیح می دهند، اما مقادیر واقعی ممکن است متفاوت باشند. نتایج زیر براساس مدل های ریاضی دیسک های ایری است که سطح کنتراست کافی را فرض می کند. در سامانه های با کنتراست پایین، تفکیک پذیری ممکن است بسیار کمتر از پیش بینی شده توسط تئوری زیر باشد. سامانه های نوری واقعی پیچیده هستند و مشکلات عملی اغلب فاصله بین منابع نقطه ای قابل تشخیص را افزایش می دهند. تفکیک پذیری یک سامانه بر اساس حداقل فاصله formula_1 است که در آن نقاط را می توان به صورت جداگانه متمایز کرد. چندین استاندارد برای تعیین اینکه آیا می توان نقاط را
از هم متمایز کرد یا نه از نظر کمی استفاده می شود. یکی از روش ها مشخص می کند که در خط بین مرکز یک نقطه و نقطه بعدی، کنتراست بین شدت بیشینه و کمینه حداقل ۲۶٪ کمتر از بیشینه باشد. این مربوط به همپوشانی یک دیسک ایری در اولین حلقه تیره در دیگری است. این استاندارد برای جداسازی به عنوان معیار ریلی نیز شناخته می شود. در نمادها، فاصله به صورت زیر تعریف می شود: formula_2 که این فرمول برای میکروسکوپ هم کانونی مناسب است، اما در میکروسکوپ سنتی نیز استفاده می شود. در میکروسکوپ های اسکن لیزری هم کانونی، پهنا در نصف مقدار بیشینه (FWHM) تابع پخش نقطه اغلب برای جلوگیری از دشواری اندازه گیری دیسک ایری استفاده می شود. این، همراه با الگوی روشنایی شطرنجی، تفکیک پذیری بهتری را به همراه دارد، اما همچنان با فرمول مبتنی بر ریلی که در بالا ارائه شد، متناسب است. formula_9 همچنین در ادبیات میکروسکوپ رایج، فرمولی برای تفکیک پذیری است که نگرانی های ذکر شده در بالا در مورد کنتراست را به طور متفاوتی رفع می کند. تفکیک پذیری پیش بینی شده توسط این فرمول متناسب با فرمول مبتنی بر رایلی است و حدود ۲۰٪ متفاوت است. برای تخمین تفکیک پذیری نظری، ممکن
است کافی باشد. formula_10 هنگامی که از چگالنده برای روشن کردن نمونه استفاده می شود، شکل مدادی نور که از چگالنده، منشأ می گیرد نیز باید لحاظ شود. formula_11 در یک میکروسکوپ با پیکربندی مناسب، formula_12 . تخمین های بالا از تفکیک پذیری ویژهٔ حالتی است که در آن دو نمونه بسیار کوچک یکسان که به طور ناهمدوس در همه جهات تابش می کنند. اگر منابع در سطوح مختلف شدت تابش می کنند، همدوس هستند، بزرگ، یا در الگوهای نایکنواخت تابش می کنند، باید ملاحظات دیگری در نظر گرفته شود. تفکیک پذیری لنز. توانایی لنز برای جداسازی جزئیات معمولاً با کیفیت لنز تعیین می شود، اما در نهایت توسط پراش محدود می شود. نوری که از یک منبع نقطه ای در جسم می آید از طریق دریچه لنز پراکنده می شود، به طوری که یک الگوی پراش را در تصویر تشکیل می دهد که دارای یک نقطه مرکزی و حلقه های روشن اطراف است که با تهی های تیره از هم جدا شده اند. این الگو به عنوان یک الگوی ایری و حلقه روشن مرکزی به عنوان یک دیسک ایری شناخته می شود. شعاع زاویه ای دیسک ایری (اندازه گیری شده از مرکز تا اولین تهی) به صورت زیر بدست می آید: formula_13 که تفکیک پذیری حسگر (فضایی). برخی از حسگ
رهای نوری برای تشخیص تفاوت های فضایی در انرژی الکترومغناطیسی طراحی شده اند. اینها شامل فیلم عکاسی، افزاره های حالت جامد (آشکارسازهای سی سی دی، سیماس، و آشکارسازهای فروسرخ مانند PtSi و InSb)، آشکارسازهای لامپی (لامپ های ویدیکن، پلامبیکن، و فتوفُزون گر مورد استفاده در افزاره های دید در شب)، آشکارسازهای اسکن سازی (عمدتا برای IR استفاده می شود) آشکارسازهای تَف الکتریک و آشکارسازهای ریزتَف سنج. توانایی چنین آشکارساز برای تفکیک این تفاوت ها بیشتر به اندازه عناصر آشکارساز بستگی دارد. وضوح حسگر (زمانی). یک سامانه تصویربرداری که با سرعت ۲۴ فریم در ثانیه اجرا می شود، اساساً یک سامانه نمونه برداری گسسته است که از یک منطقه دوبُعدی نمونه برداری می کند. همان محدودیت هایی که نایکوئیست شرح داده است در مورد این سامانه مانند هر سامانه نمونه برداری سیگنال اعمال می شود. تأثیر پهنای باند آنالوگ بر تفکیک پذیری. تفکیک پذیری فضایی سامانه های دیجیتال (مثلا HDTV و VGA) مستقل از پهنای باند آنالوگ ثابت می شوند، زیرا هر پیکسل دیجیتالی می شود، منتقل می شود و به عنوان یک مقدار گسسته ذخیره می شود. دوربین های دیجیتال، ضبط کننده ها و نمایشگره