Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
امل 30 مقدار شاخص و یک محدوده اضافی است که بزرگتر از همه مقادیر شاخص است که نقطه را در مبدا ایجاد می کند (0,0). هر نقطه برای نشان دادن مقدار هر محدوده برچسب گذاری شده است. محورهای افقی از 0 تا 30 متغیر است که تعداد مشاهدات در مجموعه داده است (P + Q). محور عمودی از 0 تا 10 متغیر است، که تعداد مشاهدات حضوری متغیر بول P است (یعنی ضربه های ++ اشتباه). منحنی های TOC همچنین محدوده ای را نشان می دهند که در آن مقدار وجود تشخیص داده شده با مقدار وجود بول مطابقت دارد، که نقطه محدوده ای است که مستقیماً زیر نقطه ای است که حداکثر خط با ضربه ها برخورد می کند + خط را از دست می دهد، همانگونه که منحنی TOC در سمت چپ نشان می دهد. چهار قطعه اطلاعات زیر، ورودی های اصلی جدول احتمالی برای هر محدوده هستند: = منحنی های TOC در مقابل ROC = این اعداد منحنی های TOC و ROC با استفاده از داده ها و محدوده های یکسان هستند. نقطه ای را در نظر بگیرید که مرتبط با محدوده 74 است. منحنی TOC تعداد ضربه ها را نشان می دهد که 3 است، و از این رو تعداد خطاها را نشان می دهد که 7 است. علاوه بر این، منحنی TOC نشان می دهد که تعداد هشدارهای نادرست 4 است و تعدا
د مردودی ها صحیح 16 است. در هر نقطه معینی از منحنی ROC، می توان مقادیری را برای نسبت های نادرست جمع آوری کرد. آلارم/(هشدارهای نادرست+مردودی های صحیح) و ضربه ها/(ضربه ها+نخوردن). به عنوان مثال، در محدوده 74، مشخص است که مختصات x 0.2 و مختصات y 0.3 است. با این حال، این دو مقدار برای ساختن همه ورودی های جدول احتمالی دو به دو، بسنده نیستند. = تفسیر منحنی های TOC = رایج است که ناحیه زیر منحنی (AUC) را برای خلاصه کردن یک منحنی TOC یا ROC گزارش کنید. با این حال، تغلیظ قدرت تشخیصی به یک عدد واحد نمی تواند شکل منحنی را درک کند. سه منحنی TOC زیر منحنی های TOC هستند که دارای AUC 0.75 هستند اما اشکال مختلفی دارند. این منحنی TOC در سمت چپ نمونه ای را نشان می دهد که در آن متغیر شاخص قدرت تشخیص بالایی در محدوده های بالا نزدیک مبدا دارد، اما قدرت تشخیص تصادفی در محدوده های پایین نزدیک سمت راست بالای منحنی دارد. منحنی تشخیص دقیق وجود را نشان می دهد تا زمانی که منحنی به محدوده 86 برسد. در ادامه منحنی سطح می شود و حول خط تصادفی پیش بینی می کند. این منحنی TOC نمونه ای را نشان می دهد که در آن متغیر شاخص دارای قدرت تشخیصی متوسط ​​
در همه ی محدوده ها است. منحنی همیشه بالای خط تصادفی است. این منحنی TOC نمونه ای را نشان می دهد که در آن متغیر شاخص دارای قدرت تشخیص تصادفی در محدوده های بالا و قدرت تشخیص بالا در محدوده های پایین است. منحنی از خط تصادفی در بالاترین محدوده های نزدیک به مبدأ پیروی می کند، در ادامه متغیر شاخص به درستی عدم وجود را تشخیص می دهد زیرا محدوده ها در نزدیکی گوشه سمت راست بالا کاهش می یابد. = ناحیه زیر منحنی = در زمان اندازه گیری قدرت تشخیصی، معیاری که معمولاً گزارش می شود، ناحیه زیر منحنی (AUC) است(AUC از TOC و ROC قابل محاسبه است). مقدار AUC برای همان داده ها سازگار است. AUC این احتمال را نشان می دهد که تشخیص یک مشاهده تصادفی انتخاب شده از وجود بول را بالاتر از یک مشاهده تصادفی انتخاب شده از نبود بول قرار می دهد. AUC برای اکثر از محققان جذاب است زیرا AUC قدرت تشخیص را در یک عدد خلاصه می کند. با این حال، AUC به عنوان یک معیار گمراه کننده، به ویژه برای تحلیل های واضح فضایی، مورد انتقاد قرار گرفته است. AUC عملکرد آزمایش را در مناطقی از فضای TOC یا ROC که به ندرت در آن انجام می شود، خلاصه می کند. AUC خطاهای حذف و کمیسیون
را به طور مساوی وزن دار می کند. AUC اطلاعاتی در مورد توزیع فضایی خطاهای مدل نمی دهد. همچنین انتخاب ناحیه فضایی به شدت بر میزان غیبت های تشخیص داده شده دقیق و نمرات AUC تأثیر می گذارد. با این حال، بیشتر این انتقادات در مورد اکثر معیارهای دیگر اعمال می شود. در زمان استفاده از واحدهای نرمال شده، سطح زیر منحنی (اغلب به عنوان AUC نامیده می شود) برابر با احتمال این است که طبقه بندی کننده یک نمونه مثبت انتخاب شده را بالاتر از یک نمونه منفی تصادفی انتخاب کند (با فرض اینکه رتبه "مثبت" بالاتر از "منفی" باشد). این را می توان به صورت زیر مشاهده کرد: (مساحت زیر منحنی با (مرزهای انتگرال معکوس می شوند) چون T بزرگ مقدار کمتری در محور x دارد) که در آن X1 نمره برای یک مثال مثبت و X0 نمره برای یک مثال منفی است، و f1 و f0 چگالی احتمال هستند؛ همانگونه که در بخش قبل تعریف شده بود. همچنین می توان نشان داد که AUC ارتباط نزدیکی با Mann-Whitney U دارد، که تست می کند آیا موارد مثبت بالاتر از منفی هستند یا خیر و همچنین معادل آزمون رتبه بندی ویلکاکسون است. AUC با ضریب جینی (G1) با فرمول G1=2AUC-1 مرتبط است که در آن: به این ترتیب می توان
AUC را با استفاده از میانگین تعدادی تقریب ذوزنقه ای محاسبه کرد. همچنین رایج است که مساحت زیر ناحیه محدب TOC را محاسبه کنیم (ROC AUCH = ROCH AUC) زیرا هر نقطه از پاره خط بین دو نتیجه پیش بینی را می توان با استفاده از یک یا چند سیستم دیگر با احتمالات متناسب با طول نسبی بدست آورد. همچنین امکان معکوس کردن تقعرها وجود دارد - همانگونه که در شکل می توان راه حل بدتر را برای تبدیل شدن به یک راه حل بهتر منعکس کرد. مشکل دیگر TOC AUC این است که کاهش منحنی TOC به یک نقطه گوشه این واقعیت را نادیده می گیرد که مرتبط با معاوضه بین سیستم های متفاوت یا نقاط عملکرد ترسیم شده است و نه عملکرد یک سیستم منزوی و نادیده گرفتن امکان تعمیر تقعر؛ به طوری که اقدامات جایگزین مرتبط مانند Informedness یا DeltaP توصیه می شود. این اقدامات، معادل جینی برای یک نقطه پیش بینی واحد با DeltaP' = informedness = 2AUC-1 است، در حالی که DeltaP = markedness represents the dual (یعنی پیش بینی کردن برآورد از کلاس واقعی) است و میانگین هندسی آنها ضریب همبستگی متیوز است. در حالی که TOC AUC بین 0 و 1 متغیر است - با یک طبقه بندی کننده غیر اطلاعاتی که 0.5 را به
دست می دهد - معیارهای جایگزین شناخته شده به عنوان آگاهی، قطعیت و ضریب جینی (در پارامترسازی واحد یا مورد سیستم منزوی) همه این مزیت را دارند که 0 نشان دهنده عملکرد شانسی است در حالی که 1 نشان دهنده عملکرد کامل است، و -1 نشان دهنده حالت "منحرف" آگاهی کامل است که همیشه پاسخ اشتباه می دهد. شانس آوردن عملکرد به 0 اجازه می دهد تا این مقیاس های جایگزین به عنوان آمار کاپا تفسیر شوند. نشان داده شده است که آگاهی در مقایسه با سایر تعاریف رایج کاپا مانند کاپا کوهن و فلیس کاپا، ویژگی های مطلوبی برای یادگیری ماشین دارد. گاهی اوقات نگاه کردن به ناحیه خاصی از منحنی TOC به جای کل منحنی می تواند مفیدتر باشد. محاسبه AUC جزئی امکان پذیر است. برای مثال، می توان روی ناحیه منحنی با نرخ مثبت کاذب پایین تمرکز کرد که اغلب برای آزمایش های غربالگری جمعیت مورد توجه قرار می گیرد. یکی دیگر از رویکمردودی های رایج برای مسائل طبقه بندی که در آن P ≤ N (متداول در کار مردودی های بیوانفورماتیک) استفاده از یک مقیاس لگاریتمی برای محور x است.
اثر سی اس آی () روش های مختلفی را توصیف می کند که در آن تصویر اغراق آمیزی از علوم قانونی در برنامه های تلویزیونی جنایی مانند "سی اس ای: بررسی صحنه جرم" بر افکار عمومی تأثیر می گذارد. این اصطلاح برای اولین بار در سال ۲۰۰۴ در مقاله ای در "یواس ای تودی" گزارش شد، که در آن به تأثیر برنامه های تلویزیونی که به پزشکی قانونی می پردازند و بر اعضای هیئت منصفه تأثیر می گذارد، می پردازد. اثر سی اس آی به این باور اشاره دارد که هیئت منصفه در محاکمات جنایی خواستار شواهد پزشکی قانونی بیشتری شده اند و در نتیجه بار اثبات برای دادستان ها را افزایش داده اند. درحالی که این باور در بین کارشناسان حقوقی آمریکایی وجود دارد، برخی از مطالعات نشان داده اند که برنامه های تلویزیونی جنایی بعید است چنین تأثیری ایجاد کنند، اگرچه تماشاگران این برنامه ها ممکن است ارزش کمتری برای شواهد قائل شوند. همان طور که فناوری بهبود می یابد و رایج تر می شود، مردم نیز ممکن است انتظارات بیشتری از قابلیت های فناوری علوم قانونی داشته باشند.
دیکسون آبیاما (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل نیجریه است که در پست نوک حمله در بوندس لیگا برای باشکاه آلمانی کایزرسلاوترن بازی می کند.
پاراکازم یک دنیای خیالی دقیق است که معمولاً در دوران کودکی سرچشمه می گیرد. خالق یک پاراکازم رابطه پیچیده و عمیقی با این جهان ذهنی دارد که ممکن است شخصیت ها و قراردادهای دنیای واقعی یا خیالی را در خود جای دهد. معمولاً دارای جغرافیا، تاریخ و زبان خاص خود است، تجربه ای است که اغلب در دوران کودکی ایجاد می شود و در مدت زمان طولانی، ماه ها یا حتی سال ها ادامه می یابد، به عنوان یک واقعیت پیچیده که می تواند تا بزرگسالی ادامه یابد. منشا و کاربرد. این مفهوم برای اولین بار توسط رابرت سیلوی، با تحقیقات بعدی توسط استفان مک کیث، روانپزشک بریتانیایی و دیوید کوهن ، روانشناس بریتانیایی توصیف شد. اصطلاح "پاراکوسم" توسط بن وینسنت، یکی از شرکت کنندگان در مطالعه سیلوی در سال 1976 و یک پاراکوسمیست خودخوانده ابداع شد. . در مقالاتی که به بررسی انواع خلاقیت و حل مسئله در دوران کودکی پرداخته اند، به پاراکیهان ها نیز اشاره شده است. برخی محققان معتقدند که بازی با پاراکازم ها نشان دهنده هوش بالاست. مطالعه ای که توسط روت برنشتاین در دانشگاه ایالتی میشیگان انجام شد، نشان داد که بسیاری از دریافت کنندگان برنامه یاران مک آرتور در کودکی درگیر
پاراکاسم بودند و به آنچه او “جهان بازی” می نامد، مشغول می شدند. احتمال اینکه همکاران مک آرتور در مقایسه با دانشجویان MSU در دوران کودکی درگیر جهان بازی شوند، دو برابر بیشتر بود. همچنین، این افراد به طور قابل توجهی بیشتر از دانشجویان MSU قادر به تشخیص جنبه های جهان بازی در کار حرفه ای بزرگسالان خود بودند. بازی با پاراکاسم به عنوان یکی از شاخص های سطح بالای خلاقیت شناخته می شود و اکنون مربیان به اهمیت آن به اندازه هوش پی برده اند.
آربر ابیلالیاج (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق و مربی فوتبال اهل آلبانی است که در پست مهاجم بازی می کرد. وی در تیم های ملی فوتبال زیر ۱۷ سال آلبانی, زیر ۱۹ سال آلبانی، و زیر ۲۱ سال آلبانی بازی کرده است.
شخصیت مستعد فانتزی (FPP) یک حالت یا ویژگی شخصیتی است که در آن فرد درگیری مادام العمر، گسترده و عمیق در فانتزی را تجربه می کند. این خصیصه حداقل تا حدی تلاشی است، برای توصیف بهتر «تخیل بیش فعال» یا «زندگی در دنیای رؤیا». فردی که این ویژگی را دارد (به آن خیال پرداز می گویند) ممکن است در تمایز بین خیال و واقعیت مشکل داشته باشد و ممکن است توهمات و همچنین علائم روان تنی خود-پیشنهادی را تجربه کند. سازه های روانشناختی نزدیک به هم شامل رویاپردازی، غرق شدگی و حافظه ایدئتیک است. تاریخچه. روانشناسان آمریکایی شریل سی ویلسون و تئودور ایکس باربر اولین بار در سال ۱۹۸۱ این مدل شخصیتی را شناسایی کردند که گفته می شود برای حدود ۴ درصد از جمعیت قابلیت تسری دارد. ویلسون و باربر علاوه بر شناسایی این ویژگی، تعدادی از پیشایندهای دوران کودکی را گزارش کردند که احتمالاً پایه و اساس تمایل به فانتزی را در زندگی ایجاد کرده است، مانند: «والدین، پدربزرگ و مادربزرگ، معلم یا دوستی که خواندن افسانه ها را تشویق می کند، با عروسک ها و حیوانات عروسکی کودک به گونه ای رفتار می کرد که کودک را تشویق می نماید تا باور کند که آنها زنده هستند.» آنها پیشنها
د کردند که این ویژگی تقریباً مترادف با کسانی است که به طور چشمگیری به القای هیپنوتیزمی واکنش نشان می دهند، یعنی «قابل هیپنوتیزم بالا» دارد. اولین مطالعات سیستماتیک در دهه ۱۹۸۰ توسط روانشناسان جودیت رو و استیون جی لین انجام شد. تحقیقات بعدی در دهه ۱۹۹۰ توسط دیر دیر بارت در دانشگاه هاروارد، بیشتر ویژگی های افراد مستعد خیال پردازی را تأیید کرد، اما او همچنین گروه دیگری از افراد بسیار قابل هیپنوتیزم را شناسایی کرد که دوران کودکی پر از تروما داشته اند و زمان خیال پردازی را عمدتاً با “خیره شدن به فضاً سپری می کردند. ویژگی های مشخصه. گزارش شده است که افراد مستعد فانتزی تا نیمی (یا بیشتر) از زمان خود را در بیداری صرف خیال پردازی می کنند. افراد مبتلا به خصیصه نوع ۱ اغلب فانتزی های خود را با خاطرات واقعی خود اشتباه گرفته یا مخلوط می کنند. آنها همچنین تجربیات خارج از بدن و سایر تجربیات مشابه را گزارش می کنند که توسط برخی خیال پردازان به عنوان روانی (فراسان شناختی) یا عرفانی تعبیر می شود. با این حال، افراد مبتلا به نوع ۲ توانایی کاملی برای تشخیص واقعیت و خیال دارند. پاراکازم یک دنیای فانتزی بسیار دقیق و ساختار یافته است
که اغلب توسط خیال پردازان افراطی یا اجباری ایجاد می شود. ویلسون و باربر در مطالعه پیشگام خود ویژگی های متعددی را ذکر کردند که در مطالعات بعدی روشن و تقویت شده است. این ویژگی ها شامل برخی یا بسیاری از تجربیات زیر است: استعداد فانتزی با «فهرست خاطرات و تصورات دوران کودکی» (ICMI) و «پرسشنامه تجربیات خلاق» (CEQ) اندازه گیری می شود. مسیرهای رشد. فانتزی سازها در اوایل کودکی در معرض تخیل زیادی بوده اند. این قرار گرفتن بیش از حد در معرض فانتزی دوران کودکی حداقل سه دلیل مهم دارد: افرادی که دارای شخصیت های فانتزی هستند، به احتمال زیاد دارای والدین یا اعضای نزدیک خانواده بوده اند که پیوسته اسباب بازی ها را موجودات زنده می دانند. آنها همچنین ممکن است کودکی را که معتقد بود همراهان خیالی دارند، تشویق کرده باشند، در تمام دوران کودکی داستان های پریان خوانده و چیزهایی را که خوانده اند دوباره به نمایش بگذارند. افرادی که در سنین جوانی درگیر فعالیت های فانتزی خلاقانه مانند پیانو، باله و طراحی بودند، احتمالاً شخصیتی فانتزی به دست می آورند. بازیگری همچنین راهی برای کودکان برای شناسایی افراد و شخصیت های متفاوت است که می تواند کودک
را در هنگام بزرگ شدن مستعد رویاهای فانتزی کند. این می تواند باعث شود که فرد با این فکر بزرگ شود که چیزهای خاصی را تجربه کرده است و می تواند اتفاق خاصی را از آموزش هایی که در حین شرکت در نمایشنامه کسب کرده است، تجسم کند. زیگموند فروید در مورد تفاسیر روانکاوانه اظهار داشت که «آرزوهای برآورده نشده نیروی محرکه در پشت خیالات هستند، هر فانتزی جداگانه حاوی تحقق یک آرزو است و واقعیت نارضایتی را بهبود می بخشد.» این نشان می دهد که سوء استفاده و تنهایی در دوران کودکی می تواند منجر به ایجاد یک دنیای خیالی از شادی برای پر کردن خلاء شود. سازه های مرتبط. گشودگی به تجربه یکی از پنج حوزه ای است که برای توصیف شخصیت انسان در مدل پنج عاملی استفاده می شود. گشودگی شامل شش جنبه یا بعد است، از جمله تخیل فعال (فانتزی)، حساسیت زیبایی شناختی، توجه به احساسات درونی، ترجیح تنوع، و کنجکاوی فکری؛ بنابراین، شخصیت مستعد فانتزی با جنبه فانتزی ویژگی شخصیتی گسترده تر گشودگی به تجربه همبستگی دارد. گشودگی به تجربه یکی از پنج حوزه ای است که برای توصیف شخصیت انسانی در مدل پنج عاملی استفاده می شود. گشودگی شامل شش جنبه یا بُعد است که عبارتند از: تخیل
فعال (خیال پردازی)، حساسیت زیبایی شناختی، توجه به احساسات درونی، ترجیح تنوع و کنجکاوی فکری؛ بنابراین، شخصیت مستعد خیال پردازی با جنبه خیال پردازی از ویژگی شخصیتی گسترده تر باز بودن به تجربه ها همبستگی دارد. غرق شدگی یک گرایش یا ویژگی شخصیتی است که در آن فرد در تصورات ذهنی خود، به ویژه خیال پردازی، فرو می رود. تحقیقات اولیه در مورد غرق شدگی توسط روان شناس آمریکایی اوک تلهگن انجام شد. Roche گزارش می دهد که استعداد فانتزی و جذب با هم ارتباط زیادی دارند. خیال پردازان در تصاویر ذهنی زنده و واقعی خود جذب می شوند. غرق شدگی یک ویژگی شخصیتی است که در آن فرد در تصاویر ذهنی خود، به ویژه خیال پردازی، غرق می شود. تحقیقات اولیه در مورد غرق شدگی توسط روان شناس آمریکایی، آوک تلگن، انجام شد. روچه گزارش می دهد که تمایل به خیال پردازی و غرق شدگی به شدت همبسته هستند خیال پردازان در تصاویر ذهنی زنده و واقعی خود غرق می شوند. انفکاک یک فرایند روانی است که شامل تغییر در هویت شخصی یا احساس خود است. این تغییرات می تواند شامل موارد زیر باشد: احساس اینکه خود یا جهان غیر واقعی است (واقعیت زدایی و مسخ شخصیت). از دست دادن حافظه (فراموشی)؛
فراموش کردن هویت خود یا فرض یک خود جدید (فوگ)؛ و تکه تکه شدن هویت یا خود به جریان های جداگانه آگاهی (اختلال هویت تجزیه ای، که قبلاً اختلال شخصیت چندگانه نامیده می شد). تفکیک اغلب توسط مقیاس تجربیات تجزیه ای اندازه گیری می شود. چندین مطالعه گزارش کرده اند که گسستگی و تمایل به فانتزی همبستگی بالایی دارند. این احتمال را نشان می دهد که خودهای جدا شده صرفاً خیال پردازی هستند، به عنوان مثال، پاسخی برای مقابله با آسیب هستند. با این حال، بررسی طولانی شواهد نتیجه می گیرد که پشتیبانی تجربی قوی برای این فرضیه وجود دارد که تفکیک اساساً و مستقیماً توسط قرار گرفتن در معرض ضربه ایجاد می شود و خیال پردازی در درجه دوم اهمیت قرار دارد. گسستگی یک فرایند روان شناختی است که شامل تغییراتی در هویت شخصی یا حس خود می شود. این تغییرات می توانند شامل موارد زیر باشند: احساس غیرواقعی بودن خود یا جهان (مسخ شخصیت و مسخ واقعیت)؛ یادزدودگی (فراموشی)؛ فراموش کردن هویت خود یا پذیرش یک هویت جدید (فیوگ)؛ و تجزیه هویت یا خود به جریان های جداگانه آگاهی (اختلال هویت تجزیه ای، که قبلاً به عنوان اختلال شخصیت چندگانه شناخته می شد). گسستگی اغلب با مقی
اس تجربیات تجزیه ای اندازه گیری می شود. چندین مطالعه گزارش داده اند که گسستگی و تمایل به خیال پردازی به شدت همبسته هستند. این موضوع احتمال می دهد که خودهای تجزیه شده صرفاً خیال پردازی باشند، به عنوان مثال، به عنوان یک پاسخ مقابله ای به تروما. با این حال، یک بررسی طولانی از شواهد نتیجه گیری می کند که حمایت تجربی قوی برای این فرضیه وجود دارد که گسستگی عمدتاً و مستقیماً توسط مواجهه با تروما ایجاد می شود و خیال پردازی اهمیت ثانویه دارد. پیامدهای سلامتی. تعداد زیادی از زنان خیال پرداز - ۶۰ درصد از زنانی که در مطالعه ویلسون-باربر از آنها پرسیده شد - گزارش دادند که حداقل یک بار حاملگی کاذب (سئودوسیزیس) داشته اند. آنها معتقد بودند که باردار هستند و بسیاری از علائم را داشتند. علاوه بر آمنوره (قطع قاعدگی)، آنها معمولاً حداقل چهار مورد از موارد زیر را تجربه می کنند: تغییرات سینه، بزرگ شدن شکم، تهوع صبحگاهی، هوس کردن و احساس حرکت «جنین». دو نفر از آزمودنی ها برای سقط جنین رفتند و به دنبال آن به آنها گفتند که جنینی پیدا نشده است. تمام بارداری های کاذب دیگر با دریافت نتایج منفی از آزمایش های بارداری به سرعت خاتمه یافتند. ر
ویاپردازی ناسازگار یک اختلال روانشناختی پیشنهادی است، یک فعالیت فانتزی که جایگزین تعامل انسان می شود و در کار، روابط و فعالیت های عمومی تداخل می کند. کسانی که دارای این آسیب شناسی هستند، بیش از حد خیالبافی می کنند و نقش ها و شخصیت ها را در سناریوهایی که به دلخواه آنها ساخته شده اند، به عهده می گیرند. افراد مبتلا به خیالبافی بیش از حد می دانند که سناریوها و شخصیت های فانتزی هایشان واقعی نیستند و توانایی تشخیص واقعیت را دارند، عناصری که آنها را از افراد مبتلا به اسکیزوفرنی متمایز می کند.
اولواسگون ابیودون (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل نیجریه است که در پست مهاجم بازی می کند و در حال حاضر بازیکن آزاد می باشد. وی در تیم ملی فوتبال نیجریه بازی کرده است.
این روزها دهمین آلبوم استودیویی احسان خواجه امیری است که ساعت ۱۳ روز یکشنبه ۲۷ آبان ۱۴۰۳ به صورت اینترنتی از کانال تلگرام این خواننده و پلتفرم های موسیقی منتشر شد. آهنگسازی تمامی ۸ قطعه این آلبوم را علیرضا افکاری بر عهده داشته است. خواجه امیری ۶ سال پس از آلبوم قبلی اش (شهر دیوونه)، آلبوم «این روزها» را در حالی منتشر کرد که هیچ یک از ترانه سرایان، آهنگسازان و تنظیم کنندگان آلبوم قبلی در آن حضور ندارند. «این روزها» پس از «عاشقانه ها»، «پائیز، تنهایی» و «سی سالگی»، چهارمین آلبومی است که احسان خواجه امیری و علیرضا افکاری در آن همکاری کرده اند.
سندرم پری میسون () روشی است که در آن احتمال می رود سیستم حقوقی ایالات متحده، هیئت منصفه و متهمان تحت تأثیر چیزی همانند درام جنایی تلویزیونی "پری میسون" (۱۹۵۷ – ۱۹۶۶) قرار بگیرند. قسمتی از سریال پری میسون. در یک اپیزود از "پری میسون"، سریالی که در شهر لس آنجلس می گذشت و یکی از شخصیت های آن یک وکیل مدافع بود، که در ابتدا از سپتامبر ۱۹۵۷ تا مه ۱۹۶۶ پخش می شد. نیمه اول سریال چند نفر از جمله موکل میسون را با انگیزه هایی برای قتل یک مقتول به تصویر می کشد. پس از این که موکل میسون به قتل متهم شد، در طول جلسه محاکمه، میسون بی گناهی موکلش را به گونه ای دراماتیک و با یافتن قاتل اصلی که کاراکتر دیگری در سریال بود، ثابت کرد. قاتل واقعی در دادگاه به جرم خود اعتراف کرد. او همیشه در جایگاه شاهد حضور داشت. هیئت منصفه. سندرم پری میسون ادعا می کند که به دلیل ساده سازی روش های محاکمه در درام جنایی پرطرفدار "پری میسون"، هیئت منصفه ای که برنامه را تماشا می کردند با تصورات نادرستی در مورد نحوه عملکرد روند قانونی وارد دادگاه می شدند. برخی استدلال می کنند که سندرم پری میسون اصل برائت متهم را بسیار تقویت می کند، درحالی که مجرم بودن مت
هم ممکن است درست باشد. برخی دیگر استدلال می کنند که چون شخصیت پری میسون اغلب می توانست شاهدان را وادار به اعتراف کند، هیئت های منصفه انتظار دارند «لحظه های پری میسون» مشابهی در دادگاه های واقعی نیز رخ دهد. این امر بار اثبات از دادستان را به دفاع تبدیل می کند. در یک مورد، یک هیئت منصفه به وکیل مدافع گفت که هیئت منصفه به محکومیت متهم رأی داده است زیرا شاهد کلیدی دادستان در بازجویی اعتراف نکرده است. متهمان. سندرم پری میسون سبب شده است که برخی از متهمان ترجیح دهند در نقش وکیل خود در دادگاه حضور یابند. نمایش ساده محاکمه در سریال های تلویزیونی باعث شد که برخی از متهمان جدیت مشکلات خود را دست کم بگیرند. بینندگان ثابت برنامه همچنین ممکن است باور داشته باشند که درک کافی از سیستم حقوقی ایالات متحده به دست آورده اند و بهتر از یک وکیل می توانند از خود دفاع کنند. این تأثیر ممکن است با تمایل رسانه های خبری به ساده سازی بیش از حد برنامه های قضایی تشدید شده باشد.
اکیم ابویه (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل نیجریه است که در پست هافبک بازی می کند.
فوجیوارا نو میاکو ;؟ – مرگ ۷۵۴ میلادی) همسر امپراتور مونمو (زاده ۶۹۷ – درگذشته ۷۰۷ میلادی) چهل و دومین امپراتور ژاپن اهل ژاپن بود. او دختر فوجیوارا نو فوهیتو و خواهر فوجیوارا نو فوساساکی بنیان گذار خاندان فوجیوارا هوکه بود. او اولین ملکه مادربزرگ (太皇太后) در تاریخ ژاپن بود. او مادر امپراتور شومو چهل و پنجمین امپراتور ژاپن بود. (دوره سلطنت ۷۲۴ – ۷۴۹ میلادی) و مادربزرگ دختر شومو، امپراتریس کوکن چهل و ششمین و چهل و هشتمین امپراتور ژاپن بود.
در یادگیری ماشین(ML)، یک منحنی یادگیری(یا منحنی آموزشی) یک نمایش ترسیمی است که نشان می دهد چگونه عملکرد یک مدل روی یک مجموعه آموزشی (و اغلب روی یک مجموعه ارزیابی) با تعداد گردش های آموزشی یا میزان داده های آموزشی تغییر می کند. معمولا، تعداد گردش های آموزشی یا اندازه مجموعه آموزشی روی بردار طولی، و مقدار تابع ضرر( و احتمالا شاخص های دیگری مانند امتیاز اعتبار سنجی متقابل) روی بردار عرضی نمایش داده می شوند. مترادف ها عبارتند از منحنی خطا، منحنی تجربه، منحنی پیشرفت و "منحنی تعمیم". به طور انتزاعی تر، منحنی یادگیری تفاوت میان تلاش یادگیری و عملکرد پیشبینی شده را نشان می دهد؛ به طوری که تلاش یادگیری معمولا یعنی تعداد نمونه های آموزشی، و عملکرد پیشبینی شده یعنی دقت نمونه های ارزیابی. منحنی های یادگیری استفاده های فراوانی در یادگیری ماشین دارند، از جمله: منحنی های یادگیری همچنین می توانند ابزاری برای تعیین این هستند که یک مدل چقدر میتواند از اضافه کردن داده آموزشی سود ببرد، و اینکه برای مدل خطای معیار تغییر مضر تر است یا خطای سوگیری. اگر هم امتیاز اعتبار سنجی و امتیاز آموزشی در مقداری مشخص هم گرا باشند، مدل دیگر سود
به خصوصی از داده آموزشی بیشتر نمیبرد. تعریف رسمی. هنگام ساختن یک تابع برای تقریب توزیع یک سری داده ضروریست که یک تابع ضرر formula_1 تعریف کنیم تا بسنجیم که خروجی مدل چقدر خوب است (برای مثال، میزان دقت کار های کلاس بندی یا میانگین مربع های خطا برای روش کاهشی). سپس یک روند بهینه سازی تعریف میکنیم که پارامتر های formula_2 مدل را پیدا میکند به طوری که formula_1 کمینه سازی شده است و با formula_4 نشان داده می شود. منحنی آموزش برای مقدار داده. اگر داده های آموزشی چنین باشد formula_5 و داده های اعتبار سنجی formula_6 ، منحنی یادگیری نمودار دو منحنی را نشان می دهد بطوری که formula_9 منحنی تمرین برای تعداد تکرار. بسیاری از الگوریتم های بهینه سازی دوره ای هستند، همان مرحله را (مانند پس انتشار) تکرار می کنند یا زمانی که رویه به یک مقدار بهینه همگرا شود. گرادیان کاهشی یک الگوریتم چنین است. اگر formula_10 تقریب بهینه شده formula_2 پس از formula_12 مرحله باشد، یک منحنی آموزشی نشان دهنده
آن مرد، این مرد و فیلمی هندی محصول سال ۲۰۱۱ و به کارگردانی بالا است. در این فیلم بازیگرانی همچون ویشال، آریا، جی. ام کومار، رادها کریشنان، مادو شالینی، جانانی، آمبیکا، سوریا و بالا ایفای نقش کرده اند.
فلورنتین بکتل (؛ – ) کشیش و محقق آمریکایی فرانسوی الاصل کتاب مقدس بود. زندگی. او در کالج پروویدنس در آمیان تحصیل کرد. در سال ۱۸۷۴ در زادگاهش فرانسه وارد یسوعیان شد و برای خدمت به غرب ایالات متحده فرستاده شد و در سنت پترزبورگ به تحصیل الهیات در استانیسلاوس واقع در فلوریسنت، میزوری پرداخت. او زبان عبری و کتاب مقدس را در دانشگاه سنت لوئیس تدریس کرد و در نوشتن مقاله های دانشنامه کاتولیک، از جمله «ستون های آتش و ابر»، «بلاهای مصر»، «خاندان مکابی» و غیره مشارکت داشت. بکتل در ۲۲ نوامبر ۱۹۳۳ در شیکاگو درگذشت.
دیوید یوجین مولر (متولد 2 نوامبر 1924 – درگذشته 27 آوریل 2008) یک ریاضیدان و دانشمند رایانه آمریکایی بود. او در دانشگاه ایلینویز (1953- 1992) استاد ریاضیات و علوم کامپیوتر بود، سپس استاد ممتاز شد و در دانشگاه ایالتی نیومکزیکو (1995-2008)، استاد کمکی ریاضیات بود. مولر مدرک کارشناسی خود را در سال 1947 و مدرک دکترای خود را در سال 1951 در رشته فیزیک از کلتک گرفت. دکترای افتخاری توسط دانشگاه پاریس در سال 1989 به ایشان اعطا شد. او مخترع مولر C-element (یا Muller C-gate) بود، دستگاهی که برای پیاده سازی مدارهای ناهمزمان در کامپیوترهای الکترونیکی استفاده می شد. او همچنین کدهای رید-مولر را اختراع کرد. او کدها را کشف کرد و ایروینگ اس. رید رمزگشایی منطق اکثریت را برای اولین بار پیشنهاد کرد. علاوه بر این، او اتوماتای مولر را اختراع کرد، یک مدل خودکار برای کلمات نامتناهی . در نظریه گروه های هندسی، مولر به خاطر قضیه مولر-شوپ ، مشترک با پاول شوپ ، شناخته می شود، که گروه های تقریبا آزاد تولید شده متناهی را به عنوان گروه های تولید شده متناهی با مشکل کلمات مستقل از متن توصیف می کند. خانواده. دیوید ای. مولر پسر هرمان جوزف مولر و
جسی جاکوبز مولر آفرمن (جسی ماری جیکوبز سابق) بود. زمانی که والدینش در دانشگاه تگزاس تدریس می کردند در آستن در ایالت تگزاس به دنیا آمد. مادرش یکی از اولین زنانی بود که در ایالات متحده ی آمریکا، مدرک دکترای ریاضیات بگیرد. دیوید, او را الهام بخش علاقه اولیه خود به ریاضیات دانست. او موقعیت خود را به عنوان مربی ریاضیات محض در تگزاس به دلیل باردار شدن از دست داد و به گفته زندگینامه نویس هرمان جوزف مولر، "همکاران او احساس می کردند که یک مادر نمی تواند به وظایف کلاس توجه کامل داشته باشد و یک مادر خوب باقی بماند." در کودکی در سال های 1933-1934 با والدینش در برلین و لنینگراد بود. خانواده او در اتحاد جماهیر شوروی منحل شد. او در جولای 1934 به همراه مادرش به آستن بازگشت. مادرش در تابستان 1935 در تگزاس طلاق گرفت. بین اکتبر 1935 و ژانویه 1936، جسی مولر با کارلوس آلبرتو آفرمن، که در آزمایشگاه مولر کار می کرد و در آن زمان از اتحاد جماهیر شوروی, به آستن آمده بود، ازدواج کرد. هرمان جوزف مولر در سال 1937 پس از آغاز آزار و اذیت سیاسی استالین، اتحاد جماهیر شوروی را ترک کرد. پس از اقامت کوتاهی در مادرید و پاریس ، در سپتامبر 1937،