Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
محاسبات غیر متمرکز به فرآیندی اطلاق می شود که در آن داده ها و منابع پردازشی در چندین دستگاه یا گره مختلف توزیع شده اند و هیچ مرکز واحدی بر تمامی فعالیت ها نظارت نمی کند. این نوع معماری,به افزایش انعطاف پذیری,بهبود مقیاس پذیری و کاهش وابستگی به نهاد های مرکزی کمک می کند. ویژگی ها عدم تمرکز:در این نوع سیستم ها,هیچ نهاد یا گره ای به تنهایی کنترل تمامی فرآیند ها را در اختیار ندارد و منابع به طور مساوی میان گره ها تقسیم می شود. گسترش پذیری:سیستم های غیرمتمرکز می توانند به راحتی با اضافه کردن گره های جدید مقیاس پذیر شوند و عملکرد آن ها بطور قابل توجهی بهبود یابد. پایداری در برابر خرابی:چنانچه یکی از گره ها دچار مشکل شود,گره های دیگر قادر خواهند بود به فعالیت خود ادامه دهند و عملکرد کلی سیستم تحت تاثیر قرار نخواهد گرفت. افزایش امنیت:در این شبکه ها,معمولا از الگوریتم های رمز نگاری برای حفظ حریم خصوصی و جلوگیری از دسترسی های غیرمجاز به داده ها استفاده می شود. اجزای اصلی گره ها(nodes):هر دستگاه یا واحدی که در شبکه برای پردازش و ذخیره سازی اطلاعات مشارکت دارد. شبکه:مجموعه ای از گره ها که با استفاده از پروتکل های خاص به
هم متصل شده و داده ها بین خود منتقل می کنند. پروتکل ها :مجموعه ای از قواعد و روش هایی که برای هماهنگ سازی گره ها و مدیریت تبادل اطلاعات در شبکه به کار می روند. مزایا: کاهش وابستگی به مرکز واحد:سیستم های غیرمتمرکز به دلیل توزیع منابع و پردازش,کمتر به یک نقطه آسیب پذیر وابسته اند. مقیاس پذیری بهتر:افزودن گره های جدیددر این سیستم ها بدون افت عملکرد امکان پذیر است,که باعث بهبود مقیاس پذیری می شود. امنیت بیشتر:به دلیل اینکه داده ها در چندین نقطه ذخیره می شوند می شوند و هر گره به طور جدا فعالیت می کند,احتمال وقوع حملات کم می شود. معایب: پیچیدگی در مدیریت:کنترل و نظارت بر یک شبکه غیر متمرکز به دلیل عدم وجود یک مرکز واحد ممکن است پیچیده و زمان بر باشد. هزینه های بالاتر:به دلیل نیاز به هماهنگی و استفاده از منابع متعدد,ممکن است هزینه های عملیاتی سیستم های غیر متمرکز بیشتر از سیستم های متمرکز باشد. کابرد ها: بلاک چین:یکی از مهم ترین کاربرد های محاسبات غیر متمرکز,بلاک چین است که در آن اطلاعات بطور توزیع شده و بدون نیاز به یک مرجع مرکزی ذخیره می شود. سیستم های هوشمند:در کاربرد هایی مانند اینترنت اشیا,این مدل به دستگاه ها
این امکان را می دهد که به طور مستقل و یا به صورت هماهنگ با سایر گره ها عمل کنند. چشم انداز آینده: با پیشرفت فناوری هایی مانند بلاک چین,رایانش ابری و اینترنت اشیا,سیستم های غیر متمرکز به طور افزاینده ای به راه حل درست برای مشکلات مقیاس پذیری,امنیت و کارایی در صنایع مختلف تبدیل خواهند شد.این روند احتمالا در آینده به رشد و توسعه بیشتر این نوع معماری ها منجر خواهد شد.
دستگاه معماری نرم افزار مجازی (VISA) یک واسط برنامه نویسی کاربردی (API) رایج است که در صنعت تست و اندازه گیری (T&amp;M) برای ارتباط گرفتن با ابزار دقیق در کامپیوتر استفاده میشود. ویسا یک استاندارد به کار گرفته شده توسط تعدادی از شرکت های تی اند ام مانند Anritsu, Bustec و Tektronix است. این یک چارچوب نرم افزار استاندارد است که مجموعه ای از APIها و درایورهای ابزار را فراهم می کند. این APIها ارتباط بین کامپیوترهای کنترل کننده و ابزار در سیستم های ابزار دقیق مجازی را امکان پذیر می کنند. هدف و کاربرد:. استاندارد ویسا شامل مشخصاتی برای ارتباط گرفتن با منابع واسطی مانند جی پی آی بی و VXI است. همچنین بعضی از خصوصیات ویسا برای شیوه نامه ارتباطاتت در کامپیوتر های شخصی استفاده میشود. کتابخانه VISA ارائه عملیات خود را بر روی چندین مکانیسم استفاده مجدد از نرم افزار استاندارد کرده است، از جمله از طریق یک واسط برنامه نویسی کاربردی C که از ویندوز DLL سرچشمه میگیرد و از طریق یک واسط برنامه نویسی کاربردی .NET در معرض دید قرار گرفته است. اگرچه چندین فروشنده و پیاده سازی VISA وجود دارد، برنامه هایی که علیه VISA نوشته شده اند، به
لطف استانداردسازی ارائه و عملیات/قابلیت های VISA، (به طور اسمی) با فروشنده قابل تعویض هستند. پیاده سازی هایی از فروشندگان خاص برای زبان های برنامه نویسی کمتر رایج و فناوری های استفاده مجدد نرم افزار نیز در دسترس هستند. تاریخچه. VISA در ابتدا از طریق VXIplug&amp;play Alliance، یک بدنه استاندارد T&amp;M که اکنون منحل شده است، استاندارد شد. استاندارد فعلی، "ویزا مشخصات 5.0" توسط بنیاد IVI نگهداری می شود. بنیاد IVI یک کنسرسیوم باز است که برای ارتقای مشخصات ابزارهای تست برنامه نویسی که قابلیت تعویض را ساده می کند، عملکرد بهتری ارائه می دهد و هزینه توسعه و نگهداری برنامه را کاهش می دهد، تأسیس شده است.
NetFPGA پروژه ای برای توسعه سخت افزار و نرم افزار منبع باز برای نمونه سازی سریع دستگاه های شبکه کامپیوتری است. جامعه هدف این پروژه محققان دانشگاهی، کاربران صنعت و دانشجویان هستند. این اولین پلتفرم در نوع خود در جامعه شبکه نبوده است. NetFPGA از یک رویکرد و روش مبتنی بر FPGA برای ساختن نمونه اولیه دستگاه های شبکه استفاده می کند. این به کاربران اجازه می دهد تا طرح هایی را توسعه دهند که قادر به پردازش بسته ها با نرخی خطی باشند، قابلیتی که به طور معمول به وسیلهٔ رویکردها و روش های مبتنی بر نرم افزار امکان پذیر نیست. NetFPGA برای پشتیبانی از توسعه دهندگانی متمرکز شده است که می توانند پروژه ها و بلوک های سازنده IP یکدیگر را به اشتراک بگذارند و آنها را توسعه دهند. تاریخچه. این پروژه در سال ۲۰۰۷ به عنوان یک پروژه تحقیقاتی در دانشگاه استنفورد به نام NetFPGA-1G شروع گردید. 1G در ابتدا به عنوان ابزاری برای آموزش معماری و طراحی سخت افزار شبکه به دانشجویان طراحی شد. پلتفرم 1G شامل یک برد PCI با یک FPGA Xilinx Virtex-II pro بود که توسط رابط های 4x1 1GigE تغذیه می شد، به همراه یک مخزن کد دارای قابلت دانلود و حاوی یک کتابخانه
IP و چند نمونه طرح. این پروژه رشد کرد و تا پایان سال ۲۰۱۰ بیش از ۱۸۰۰ برد 1G به بیش از ۱۵۰ مؤسسه آموزشی در ۱۵ کشور فروخته شد. در زمان رشد این پروژه، 1G نه تنها به عنوان ابزاری برای آموزش، بلکه به طور گسترده ای به عنوان ابزاری برای تحقیق محبوبیت پیدا کرد. تا سال ۲۰۱۱ بیش از ۴۶ مقاله آکادمیک در مورد تحقیقاتی که از پلتفرم NetFPGA-1G استفاده می کردند، منتشر شد. علاوه بر این، بیش از ۴۰ پروژه تا پایان سال ۲۰۱۰ به مخزن کد 1G اضافه گردید. در سال ۲۰۰۹ کار به صورت پنهانی بر روی NetFPGA-10G با رابط های 4x10 GigE آغاز شد. برد 10G همچنین با یک FPGA بسیار بزرگتر، حافظه بیشتر و چند ارتقاء دیگر طراحی شده است. اولین انتشار این پلتفرم با اسم رمز «Howth» برای ۲۴ دسامبر ۲۰۱۰ برنامه ریزی شد و شامل مخزنی مشابه به 1G است و شامل یک کتابخانه IP کوچک و دو طرح مرجع است. از نظر طراحی پلتفرم، 10G از جهات قابل توجهی متفاوت از پلتفرم 1G است. به عنوان مثال، استانداردهای رابط برای IP سخت افزاری کاملاً از نو طراحی شدند، این بار با تکیه بر استانداردهای صنعتی به جای پروتکل های داخلی. علاوه بر این، پلتفرم به جای اسکریپت های سفارشی، اکنون بیشتر
به ابزارهای استاندارد صنعتی برای رسیدگی به ترکیب طراحی، نقشه برداری ثبت خودکار و مدیریت کتابخانه IP متکی شده است. نسخه دوم پلتفرم NetFPGA-10G با اسم رمز “Skellig” قرار بود قبل از سه ماهه دوم سال ۲۰۱۱ منتشر شود. “Skellig” بر اساس نسخه اول با نام مستعار “Howth” ساخته شده و شامل چندین بهبود نسبت به نسخه قبلی است. پلتفرم NetFPGA-10G دارای یک FPGA Xilinx Virtex-5 TX240T و چهار رابط اترنت ۱۰ گیگابیتی (رابط های SFP+) است. NetFPGA-1G. ویژگی های هیئت مدیره. http://www.digilentinc.com/Products/Detail.cfm را ببینید؟ Prod=NETFPGA برای اطلاعات فنی دقیق تر. مجوز. کد NetFPGA-1G با استفاده از یک مجوز از نوع BSD توزیع می شود. NetFPGA-10G. ویژگی های هیئت. برای اطلاعات فنی دقیق تر به http://www.hitechglobal.com/Boards/PCIExpress_SFP+.htm مراجعه کنید. مجوز. پایه کد NetFPGA-10G حاوی کدهایی است که تحت انواع مجوزهای مختلف پوشش داده شده است، اگرچه مجوز پیش فرض GNU LGPL نسخه ۳ است.
باشگاه فوتبال دپورتیوو تاچیرا (به انگلیسی: Deportivo Táchira) یک باشگاه فوتبال واقع در سن کریستوبال، تاچیرا در کشور ونزوئلا است. این تیم در لیگ سطح اول فوتبال ونزوئلا بازی می کند و سابقه ۱۱ قهرمانی در این رقابت ها را نیز دارد. این باشگاه در زمان تاسیس، باشگاه فوتبال سن کریستوبال نام داشت.
هنر ایمیل به آثار هنری اشاره دارد که برای استفاده در محیط ایمیل طراحی شده اند. هنر ایمیل شامل گرافیک های رایانه ای ، پویانمایی رایانه ای ،اسکرین سیور ها، اسکن های دیجیتال از آثار هنری در سایر رسانه ها و حتی هنر اسکی می باشد.هنر ایمیلی میتواند بر روی صفحه نمایش کامپیوتر یا دستگاه های مشابه نمایش داده شود،یا میتوان آن را چاپ کرد و به نمایش گذاشت. هنری ایمیل تکاملی از جنبش هنر نامه نگاری شبکه ای است که در اوایل دهه ی ۱۹۹۰ آغاز شد . چاک ولش که با نام کرکر جک کید نیز شناخته میشود با ایجاد لینک تلنت کار شبکه ای هنرمندان آنلاین اولیه را به هم دیگر متصل کرد.توسعه و تکامل تاریخی اصطلاح "هنر ایمیل" در کتاب شبکه ابدی: نتولوژی هنر پستی که توسط چاک ولش نوشته شده است و توسط انتشارات دانشگاه کلگری منتشر و ویرایش شده است، مستند شده است. تا پایان دهه ی ۱۹۹۰ میلادی، بسیاری از هنرمندان پستی، به علت هزینه های پستی و دسترسی آسان تر به اینترنت ، به صورت تدریجی شروع به انتقال پروژه های هنری جمعی به فضای وب و اشکال جدید و ارزان ارتباط دیجیتال کردند.اینترنت امکان انتشار سریع تر دعوت نامه های هنر پستی را فراهم کرد و وبلاگ ها و وبسایت
های هنر پستی به عنوان پلتفرم های رایج برای نمایش آثار و مستند سازی پروژه ها شناخته شده اند.شمار فزاینده ای از پروژه ها هنرمندان را به ارسال هنر ایمیل به صورت دیجیتالی دعوت کردند ،چه به عنوان روش اصلی و چه عنوان گزینه ای برای ارسال آثار از طریق پست. در سال ۲۰۰۶ ،رمز ترکی یک ایمیل دریافت کرد که حاوی یک اثز اسکن شده از هنرمند بلژیکی ، لوک فیرنس بود.او این تصویر را به حدود ۷۰۰۰ آدرس ایمیل هنرمندان ارسال کرد و به دنبال آن حدود ۲۰۰ اثر و پاسخ جمع آوری شد.
AlexNet نام یک معماری شبکه عصبی کانولوشن (CNN) است که توسط Alex Krizhevsky با همکاری ایلیا Sutskever و Geoffrey Hinton ، که دکترای کریژفسکی بود، طراحی شد. مشاور در دانشگاه تورنتو &lt;/link&gt;[ "" ] 60 میلیون پارامتر و 650000 نورون داشت. نتیجه اولیه مقاله اصلی این بود که عمق مدل برای عملکرد بالای آن ضروری بود، که از نظر محاسباتی گران بود، اما به دلیل استفاده از واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) در طول آموزش امکان پذیر شد. این سه تیم SuperVision را تشکیل دادند و AlexNet را در چالش تشخیص تصویری در مقیاس بزرگ ImageNet در 30 سپتامبر 2012 ارائه کردند. این شبکه به خطای 5 برتر 15.3 درصدی دست یافت که بیش از 10.8 درصد بهتر از رتبه دوم بود. معماری بر تعداد زیادی از کارهای بعدی در یادگیری عمیق ، به ویژه در کاربرد شبکه های عصبی در بینایی کامپیوتر ، تأثیر گذاشت. معماری. AlexNet شامل هشت لایه است: پنج لایه اول لایه های کانولوشن هستند، برخی از آنها لایه های max-pooling و سه لایه آخر لایه های کاملاً متصل هستند. شبکه، به جز آخرین لایه، به دو نسخه تقسیم می شود که هر کدام روی یک GPU اجرا می شوند. کل ساختار را می توان به صورت نوشتاری
نوشت (CNN → RN → MP)² → (CNN³ → MP) → (FC → DO)² → خطی → softmax اگر از تابع فعال سازی ReLU غیراشباع استفاده می کرد که بهتر از tanh و sigmoid تمرین می کرد. از آنجایی که شبکه روی یک پردازنده گرافیکی 3 گیگابایتی Nvidia GTX580 قرار نمی گرفت، به دو نیمه تقسیم شد، یکی در هر GPU. : بخش 3.2 آموزش. مجموعه آموزشی ImageNet 1.2 میلیون تصویر داشت. این برای 90 دوره آموزش داده شد، که پنج تا شش روز بر روی دو پردازنده گرافیکی NVIDIA GTX 580 3GB، که دارای عملکرد تئوری 1.581 TFLOPS در float32 و قیمت انتشار 500 دلار است، آموزش داده شد. این با نزول گرادیان تکانه با اندازه دسته ای 128 نمونه، تکانه 0.9 و کاهش وزن 0.0005 آموزش داده شد. نرخ یادگیری شروع شد formula_1 و هر زمان که خطای اعتبارسنجی متوقف می شود، به صورت دستی 10 برابر کاهش می یابد. در طول تمرین سه بار کاهش یافت و به پایان رسید formula_2 . از دو شکل افزایش داده استفاده می کرد، که هر دو به طور مستقیم روی CPU محاسبه می شدند، بنابراین «رایگان محاسباتی»: از نرمال سازی پاسخ موضعی و منظم سازی ترک تحصیل با احتمال افت 0.5 استفاده کرد. همه وزن ها به صورت گاوسی با میانگین صفر و ان
حراف معیار 01/0 مقداردهی اولیه شدند . بایاس ها در لایه های کانولوشن 2، 4، 5، و همه لایه های کاملاً متصل، به ثابت 1 مقداردهی اولیه شدند تا از مشکل ReLU در حال مرگ جلوگیری شود. تاریخچه. کار قبلی. AlexNet یک شبکه عصبی کانولوشنال است. در سال 1980، کونیهیکو فوکوشیما یک CNN اولیه به نام نئوگنیترون را پیشنهاد کرد. توسط یک الگوریتم یادگیری بدون نظارت آموزش داده شد. LeNet-5 ( Yann LeCun et al., 1989) توسط یادگیری نظارت شده با الگوریتم پس انتشار ، با معماری که اساساً مشابه AlexNet در مقیاس کوچک است، آموزش داده شد. (J. Weng، 1993) حداکثر جمع آوری را اضافه کرد. در طول دهه 2000، با بهبود سخت افزار GPU ، برخی از محققین این موارد را برای محاسبات همه منظوره ، از جمله آموزش شبکه عصبی، تطبیق دادند. (K. Chellapilla و همکاران، 2006) یک CNN را بر روی GPU آموزش دادند که 4 برابر سریعتر از یک CPU معادل بود. یک CNN عمیق (Dan Cireșan "و همکاران" ، 2011) در IDSIA 60 برابر سریعتر از یک پیاده سازی CPU معادل بود. بین 15 مه 2011 و 10 سپتامبر 2012، CNN آنها برنده چهار مسابقه تصویر شد و SOTA برای پایگاه داده های تصویری متعدد را به دست آورد.
با توجه به مقاله AlexNet، شبکه قبلی Cireșan "تا حدودی مشابه است." هر دو با CUDA نوشته شده بودند تا روی GPU اجرا شوند. بینایی کامپیوتر. در طول دوره 1990-2010، شبکه های عصبی بهتر از سایر روش های یادگیری ماشین مانند رگرسیون هسته ، ماشین های بردار پشتیبانی ، AdaBoost ، تخمین ساخت یافته، و غیره نبودند. به ویژه برای بینایی کامپیوتر، پیشرفت زیادی از مهندسی ویژگی های دستی حاصل شد، مانند ویژگی های SIFT ، ویژگی های SURF ، ویژگی های HoG ، کیسه های کلمات بصری ، و غیره. موقعیتی که پس از AlexNet غالب شد. در سال 2011، جفری هینتون شروع به برقراری ارتباط با همکارانش کرد در مورد "چه کاری باید انجام دهم تا شما را متقاعد کنم که شبکه های عصبی آینده هستند؟"، و Jitendra Malik ، یک بدبین به شبکه های عصبی، چالش کلاس های شی بصری PASCAL را توصیه کرد. هینتون گفت مجموعه داده آن بسیار کوچک است، بنابراین مالیک چالش ImageNet را به او توصیه کرد. در حالی که AlexNet و LeNet اساساً طراحی و الگوریتم یکسانی دارند، AlexNet بسیار بزرگتر از LeNet است و بر روی مجموعه داده بسیار بزرگتر روی سخت افزار بسیار سریعتر آموزش داده شده است. در طی 20 سال، هم دا
ده ها و هم محاسبات به صورت ارزان در دسترس قرار گرفتند. کارهای بعدی. AlexNet بسیار تأثیرگذار است و در نتیجه کارهای بعدی در استفاده از CNN برای بینایی رایانه و استفاده از GPU برای تسریع یادگیری عمیق انجام شد. طبق گفته Google Scholar تا اواسط سال 2024، مقاله AlexNet بیش از 157000 بار مورد استناد قرار گرفته است. در زمان انتشار، هیچ چارچوبی برای آموزش شبکه عصبی مبتنی بر GPU و استنتاج وجود نداشت. پایگاه کد برای AlexNet تحت مجوز BSD منتشر شد و برای چندین سال بعد معمولاً در تحقیقات شبکه های عصبی استفاده می شد. در یک جهت، کارهای بعدی با هدف آموزش CNN های عمیق و فزاینده ای انجام شد که به عملکرد بالاتری در ImageNet دست یافتند. در این خط از تحقیقات GoogLeNet (2014)، VGGNet (2014)، شبکه بزرگراه (2015) و ResNet (2015) هستند. جهت دیگر با هدف بازتولید عملکرد AlexNet با هزینه کمتر بود. در این خط از تحقیقات SqueezeNet (2016)، MobileNet (2017)، EfficientNet (2019) هستند.
موزهٔ طراحی ویترا در وایل آم راین (آلمان)، نزدیک بازل (سوئیس)، در ساختمانی که توسط معمار کانادایی فرانک گری طراحی شده، واقع شده است و یکی از مهم ترین موزه های معماری و طراحی صنعتی در جهان است. این موزه میزبان نمایشگاه ها و رویدادهای موقتی در زمینهٔ معماری، طراحی و طراحی مبلمان است. از سال ۱۹۸۹ میلادی، ویترا تولیدکنندهٔ مبلمان سوئیسی، محدودهٔ شرکت خود را در وایل آم راین به یک پارک معماری واقعی تبدیل کرده است که در آن می توانید نمونه هایی از آثار فرانک گری، زها حدید، نیکولاس گریمشاو، آلوارو سیزا و تادائو آندو را تحسین کنید.
سول میت ("سبک دهی شده به صورت SOULM8TE)" یک فیلم اروتیک دلهره آور علمی تخیلی آمریکایی به نویسندگی و کارگردانی کیت دولان، برگرفته از داستانی از جیمز وان، اینگرید بیسو و رافائل جردن است. این فیلم به عنوان یک اسپین آف از "مگان" (۲۰۲۲) عمل می کند. لیلی سالیوان، دیوید ریسدال و کلودیا دومیت بازیگران آن هستند. جیسون بلام و جیمز وان به عنوان تهیه کننده در زیر پرچم های بلوم هاوس پروداکشنز و اتومیک مانستر فعالیت می کنند. "سول میت" قرار است در تاریخ ۹ ژانویه ۲۰۲۶ در ایالات متحده منتشر شود. تولید. در ژوئن ۲۰۲۴، اعلام شد که اسپین آفی از "مگان" (۲۰۲۲) در حال توسعه است. کیت دولان بر اساس فیلمنامه ای که خودش نوشته بود، با داستانی از جیمز وان و اینگرید بیسو، برای کارگردانی قرارداد امضا کرد. در ماه اوت، لیلی سالیوان، دیوید ریسدال و کلودیا دومیت به بازیگران پیوستند. تصویربرداری اصلی تا نوامبر ۲۰۲۴ به پایان رسید. انتشار. "SOULM8TE" قرار است در تاریخ ۹ ژانویه ۲۰۲۶ توسط یونیورسال پیکچرز در ایالات متحده منتشر شود. تاریخ انتشار پیش از این برای ۲ ژانویه تعیین شده بود.
"این مقاله درحال ترجمه از ویکی انگلیسی است" "این صفحه درحال ویرایش است" لوله محاسبات موازی(Computron tube) یک لوله الکترونی بود که برای انجام جمع و ضرب موازی اعداد دیجیتالی و به کل تمام محاسبات کامپیوتری طراحی شده بود. این ایده توسط ریچارد ال. اسنایدر ، جونیور، یان ای مطرح شد و توسعه آن در سال 1941 تحت قرارداد OEM-sr-591 با بخش 7 کمیته تحقیقات دفاع ملی دفتر تحقیق و توسعه ایالات متحده آغاز و ادامه داده شد. تابع عددی لوله محاسبات موازی برای حل معادله formula_1 بود که در آن A، B، C و D ورودی های 14 بیتی و S یک خروجی 28 بیتی است. چنین رویکردی راه حل پیشنهادی RCA برای تولید یک سیستم کنترل آتش مبتنی بر کامپیوتر غیر آنالوگ و بدون استفاده از اطلاعات کد دهی شده برای استفاده در هدف گیری توپخانه در طول جنگ جهانی دوم بود. برای توضیح ساده از لوله محاسبات موازی که یک سیستم فیزیکی پیچیده است، میتوان آن را به این شکل توصیف کرد: یک ساختار لامپ اشعه کاتدی (Cathode Ray Tube) که به شکل یک استوانه ی قائم دوّار طراحی شده است و در مرکز آن یک ساختار کاتدی عمودی قرار دارد. این استوانه از 14 صفحه مجزا تشکیل شده که هر صفحه شامل 14 پرتو
شعاعی رو به بیرون است. در مجموع، 196 پرتو منفرد وجود دارد که هرکدام توسط چندین صفحه انحرافی (Deflection Plates) به سمت دو هدف هدایت میشوند. برخی از این صفحات انحرافی به مدارهایی خارج از لوله محاسبات موازی متصل هستند و به عنوان ورودیهای داده عمل میکنند. سایر صفحات انحرافی به اهداف داخلی متصل هستند و به محاسبات جزئی (مجموعها و ضربهای جزئی) از مراحل دیگر در داخل این سیستم اختصاص دارند. بعضی از اهداف به مدارهای خارجی وصل شدهاند و به عنوان نتایج محاسبات عمل میکنند. عملکرد الکترونیکی طراحی لوله محاسبات موازی شامل استفاده از پرتوهای الکترونی هدایت شده به جای پرتوهای دروازه بندی شده بود. علاوه بر این این روش بر اساس توانایی یک هدف انتشار ثانویه الکترون طراحی شده بود که تحت بمباران الکترونی، پتانسیل نزدیکترین الکترود جمعکننده را به خود میگرفت. در مقابل، طراحی Additron Tube توسط یوسف کیتز (Josef Kates)، از پرتوهای الکترونی با مسیر ثابت استفاده میکرد. این پرتوها توسط چندین شبکه کنترلی مدیریت میشدند که جریان را یا عبور میدادند و یا مسدود میکردند. به طور خلاصه: - Computron یک لامپ اشعه کاتدی پیچیده بود که از پرتوهای الکت
رونی هدایتشده استفاده میکرد. - Additron یک تریود بود که از چندین شبکه و اهداف برای کنترل پرتوها و جریان بهره میبرد. این دو طراحی به شیوههای متفاوتی با پرتوهای الکترونی کار میکردند و در عملکرد و پیچیدگی فنی تفاوت داشتند. بخش فرعی لوله محاسبات موازی آزمایش شد و مفهوم آن تایید شد، اما ساخت یک دستگاه کامل از آن هرگز انجام نشد. لوله محاسبات موازی در سال 22 ژوئیه 1947 در اداره ثبت اختراع و نشان تجاری ایالات متحده تایید شد مفاهیم مدرن. طراحی کامپیترون یکی از تلاش های اولیه برای تولید مدار مجتمع لامپ خلأ بود که نه تنها به لحاظ اندازه و مسائل مربوط به قابلیت اطمینان (طول عمر)، بلکه برای به حداقل رساندن اتصالات الکتریکی خارجی بین عناصر فعال انجام می شد. هدف از ادغام، صرفاً کاهش اتصالات سیگنال خارجی به داخل و خارج یک پکیج با گنجاندن چندین دستگاه فعال در یک پکیج، مانند لامپ Loewe 3NF نیست. هدف این است که عملکرد دستگاه های فعال برای دستیابی به هم افزایی فنی ادغام شود. یک مثال مدرن می تواند ترانزیستور چند امیتر از مدارهای مجتمع منطقی ترانزیستور به ترانزیستور (TTL) باشد. یکی دیگر از ساختارهای مدرن مورد انتظار بعد از لوله ها
ی محاسبات موازی، مدار شیفتر بشکه است که در بسیاری از ریزپردازنده های سبک برای محاسبات عددی استفاده می شود.
شبه بهشت یک فیلم کمدی بریتانیایی محصول ۱۹۴۳ است که توسط Two Cities Films ساخته شده است. لارنس اولیویه در نقش یک مخترع روسی شوروی که برای ساخت پره کشتی جدید خود به انگلستان سفر می کند و پنه لوپه دادلی وارد در نقش زنی که عاشق او می شود بازی می کنند. فیلم طنزی ملایم در مورد تفاوت ارزش های انگلیسها با شیوه تفکر شرقی است و برای تشویق همدردی بین بریتانیا و اتحاد جماهیر شوروی طراحی شده است. خلاصه. ایوان کوزنتسوف (لارنس اولیویه)، مخترع روسی، درست قبل از شروع جنگ دوم جهانی به انگلستان سفر می کند تا صنعت کشتیرانی بریتانیا را با تیغه ملخ تازه اختراع شده و بهبود یافته خود آشنا کند. در آنجا با آن تیسدال (پنه لوپه دادلی وارد) آشنا می شود و عاشق او می شود. ملاقات با آن و شنیدن نظرات او تصورات قبلی او را در مورد نظام سرمایه داری و منحط بودن آن وارونه می کند. به انگلیسها انتقادات شدیدی وارد می کند نسبت به اینکه آنها سرد و بی احساس هستند نمی خندند و دنیا را استعمار کرده اند. در مقابل آن و خانواده او کوچک ترین حس ناراحتی نشان نمی دهند و می گویند ما همیشه نسبت به خودمان انتقاد می کنیم. آنها می گویند ما نیز در مواقع لزو م می خندی
م و نیز ما دنیا را اشغال نکرده ایم بلکه سیاحانی برای اولین بار به آن کشورها رفته اند و آنها افراد بوده اند و بعداً سود تجاری هم به میان آمده است ولی ما نسیت به مستعمرات مسیولانه رفتار می کنیم و … او با پدربزرگ آن در مورد اینکه نظام سرمایه داری مردم را استثمار می کند بحث می کند و در پاسخ می شنود که کارفرمای خوب و کارفرمای بد وجود دارند. پس از نزاع عاشقان، ایوان به کشورش برمی گردد تا یک سال بعد به انگلستان فراخوانده شود تا عیوب طراحی خود را برطرف کند. اینبار آلمان به شوروی حمله کرده است که باعث می شود مردم با او مهربانتر باشند. علی رغم تلاش های او، تغییرات او ثابت می شود که نادرست هستند و به نظر می رسد مقدر است که با شرمندگی به اتحاد جماهیر شوروی بازگردد. در این موقع آن کارگران را متقاعد می کند که شبانه روز کار کنند تا پروانه انقلابی را درست کنند. به زودی آنها مشکل را حل می کنند و کشتی موفقیت آمیز به آب انداخته می شود. حال ایوان می تواند با افتخار به اتحاد جماهیر شوروی بازگردد تا به تلاش های جنگی که با عشق آن غنی شده است، کمک کند.
آخرین تفنگدار (به انگلیسی: The Last Rifleman) یک فیلم درام بریتانیایی محصول سال ۲۰۲۳ به نویسندگی کوین فیتزپاتریک که بر اساس اتفاقات واقعی و پیرس برازنان در این فیلم نقش آفرینی می کند. داستان فیلم آرتی کرافورد (برازنان)، کهنه سرباز ۹۰ ساله ایرلند شمالی در جنگ جهانی دوم است که در هفتاد و پنجمین سالگرد فرود در نرماندی تصمیم می گیرد مخفیانه از خانه سالمندان خود فرار کند و سفری سخت اما الهام بخش از ایرلند شمالی به فرانسه را آغاز کند. تا آخرین ادای احترام خود را به بهترین دوستش داشته باشد و شهامت رویارویی با گذشته خود را بیابد. این فیلم بر اساس داستان واقعی برنارد جردن، کهنه سرباز بریتانیایی است که خانه سالمندان خود را در انگلستان ترک کرد تا به فرانسه سفر کند. فیلم دیگری بر اساس داستان جردن به نام "فراری بزرگ" با بازی مایکل کین چند هفته قبل از این فیلم منتشر شد. این فیلم آخرین حضور جان آموس را قبل از مرگش در ۲۱ اوت ۲۰۲۴ نشان داد. این فیلم هرگز در سینماها اکران نشد. اولین بار در ۵ نوامبر ۲۰۲۳ در سرویس اشتراک اسکای سینما به نمایش درآمد. ساخت. تصویربرداری اصلی در اوت ۲۰۲۲ در بلفاست پس از شش هفته فیلمبرداری به پایان رس
ید. بازخوردها. در وب سایت جمع آوری نقد راتن تومیتوز از بررسی ۱۳ نقد منتقد، با میانگین امتیاز ۶٫۳ از ۱۰ مثبت است.
جهانی ناهمزمان محلی همزمان ( GALS )، در الکترونیک ، معماری برای طراحی مدارهای الکترونیکی است که به مشکل انتقال داده ایمن و قابل اعتماد بین دامنه های ساعت مستقل می پردازد. GALS مدلی از محاسبات است که در دهه 1980 پدیدار شد. این اجازه می دهد تا سیستم های کامپیوتری متشکل از چندین جزیره همزمان (با استفاده از برنامه نویسی همزمان برای هر جزیره) طراحی شود که با جزایر دیگر با استفاده از ارتباطات ناهمزمان تعامل دارند، به عنوان مثال با FIFO ها . جز ئیات. مدار GALS شامل مجموعه ای از ماژول های همزمان محلی است که از طریق پوشش های ناهمزمان با یکدیگر ارتباط برقرار می کنند. هر زیر سیستم همزمان ("دامنه ساعت") می تواند بر روی ساعت (فرکانس) مستقل خود اجرا شود. مزایا شامل تداخل الکترومغناطیسی بسیار کمتر (EMI) است. مدار CMOS (دریچه های منطقی) هنگام تغییر حالت از 0 به 1 به جریان تغذیه نسبتا زیادی نیاز دارد. این تغییرات برای مدار سنکرون جمع می شوند زیرا اکثر تغییرات توسط یک لبه ساعت فعال مقداردهی اولیه می شوند. بنابراین، جهش های بزرگ در جریان منبع در لبه های ساعت فعال رخ می دهد. این میخ ها می توانند باعث تداخل الکترومغناطیسی بزرگ شو
ند و ممکن است منجر به اختلال در عملکرد مدار شوند. به منظور محدود کردن این سنبله ها از تعداد زیادی خازن جداکننده استفاده می شود. راه حل دیگر استفاده از سبک طراحی GALS است، یعنی طراحی (محلی) همزمان است (بنابراین طراحی آن راحت تر از مدار ناهمزمان است) اما در سطح جهانی ناهمزمان است، یعنی رژیم های سیگنال ساعت متفاوتی (مثلاً تغییر فاز، بالا رفتن و پایین رفتن لبه فعال) وجود دارد. سنبله های جریان عرضه به طور همزمان جمع نمی شوند. در نتیجه، سبک طراحی GALS اغلب در سیستم روی تراشه (SoC) استفاده می شود. به ویژه در معماری های شبکه روی تراشه (NoC) برای SoC ها استفاده می شود. برخی از مدارهای GALS بزرگتر حاوی چندین CPU هستند. به طور کلی هر CPU در چنین آرایه ناهمزمانی از پردازنده های ساده دارای نوسانگر مستقل خود است. زمانی که CPU کاری برای انجام دادن آن وجود نداشته باشد، می توان آن نوسان ساز را متوقف کرد. در برخی موارد، هر CPU به ماژول های کوچک تری تقسیم می شود که هر کدام ساعت مستقل خود را دارند، یا در برخی موارد اصلاً ساعتی ندارند. مراجع. ۱- Zhoukun WANG and Omar HAMMAMI. "A 24 Processors System on Chip FPGA Design with Netwo
rk on Chip". ۲-