Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
شنوایی شناسی محاسباتی (Computational audiology) شاخه ای از شنوایی شناسی است که از تکنیک های ریاضیات و علوم رایانه برای بهبود درمان های بالینی و درک علمی دستگاه شنوایی استفاده می کند. شنوایی شناسی محاسباتی ارتباط نزدیکی با پزشکی محاسباتی دارد که از مدل های کمی برای توسعه روش های بهبودیافته برای تشخیص و درمان عمومی بیماری ها بهره می برد. مرور کلی. در تضاد با روش های سنتی در شنوایی شناسی و تحقیقات علوم شنوایی، شنوایی شناسی محاسباتی بر مدل سازی پیش بینی کننده و تحلیل های مقیاس بزرگ ("کلان داده") به جای آمار استنباطی و آزمون فرضیه در گروه های کوچک تأکید دارد. هدف شنوایی شناسی محاسباتی، انتقال پیشرفت های علوم شنوایی، علوم داده، فناوری اطلاعات و یادگیری ماشین به مراقبت های بالینی شنوایی شناسی است. پژوهش برای درک عملکرد شنوایی و پردازش شنوایی در انسان ها و همچنین گونه های جانوری مرتبط، نمایانگر کارهای قابل انتقال (translatable) است که از این هدف پشتیبانی می کند. تحقیق و توسعه برای پیاده سازی تشخیص ها و درمان های مؤثرتر، نمایانگر کارهای انتقالی (translational) است که این هدف را حمایت می کند. برای افرادی که مشکلات شنوا
یی، وزوز گوش، بیش شنوایی یا مشکلات تعادلی دارند، این پیشرفت ها ممکن است به تشخیص های دقیق تر، درمان های نوین و گزینه های توانبخشی پیشرفته از جمله پروتزهای هوشمند و اپلیکیشن های e-Health/mHealth منجر شود. برای ارائه دهندگان مراقبت، این رشته می تواند دانش و ابزارهای کاربردی برای خودکارسازی بخشی از مسیر بالینی فراهم کند. این رشته میان رشته ای است و شامل مبانی در شنوایی شناسی، عصب شناسی شنوایی، علوم رایانه، علوم داده، یادگیری ماشین، روان شناسی، پردازش سیگنال، پردازش زبان طبیعی، گوش شناسی و دهلیزشناسی (vestibulology) می شود. کاربردها. در شنوایی شناسی محاسباتی، مدل ها و الگوریتم ها برای درک اصولی که بر دستگاه شنوایی حاکم است، غربالگری کم شنوایی، تشخیص اختلالات شنوایی، ارائه توانبخشی و تولید شبیه سازی برای آموزش بیماران و موارد دیگر استفاده می شوند. مدل های محاسباتی شنوایی، گفتار و درک شنوایی. دهه هاست که مدل های (محاسباتی) پدیدارشناختی و بیوفیزیکی برای شبیه سازی ویژگی های دستگاه شنوایی انسان توسعه یافته اند. نمونه ها شامل مدل هایی از ویژگی های مکانیکی غشای پایه، حلزون گوش تحریک شده با الکتریسیته، مکانیک گوش میانی،
هدایت استخوانی، و مسیر شنوایی مرکزی می شود. سارمی و همکاران (۲۰۱۶) ۷ مدل معاصر از جمله فیلتربانک های موازی، فیلتربانک های آبشاری، خطوط انتقال و مدل های بیوفیزیکی را مقایسه کردند. اخیراً، شبکه های عصبی پیچشی (CNNs) ساخته و آموزش داده شده اند که می توانند عملکرد شنوایی انسان یا مکانیک پیچیده حلزون گوش را با دقت بالا تکرار کنند. اگرچه معماری CNNها از اتصالات شبکه های عصبی بیولوژیکی الهام گرفته شده است، اما با سازماندهی طبیعی دستگاه شنوایی متفاوت است. سلامت الکترونیک / سلامت همراه (مراقبت های شنوایی متصل، خدمات بی سیم و مبتنی بر اینترنت). آزمون های آنلاین شنوایی سنجی (یا غربالگری) آستانه تون خالص، اندازه گیری های الکتروفیزیولوژیک مانند گسیل های صوتی اعوجاجی گوش (DPOAEs) و آزمون های غربالگری گفتار در نویز به طور فزاینده ای به عنوان ابزارهایی برای ارتقاء آگاهی و امکان شناسایی دقیق و زودهنگام کم شنوایی در سنین مختلف، نظارت بر اثرات سمیت گوشی و/یا نویز، و راهنمایی تصمیم گیری های مراقبتی گوش و شنوایی و ارائه پشتیبانی به پزشکان در دسترس قرار می گیرند. آزمون های مبتنی بر گوشی هوشمند برای تشخیص مایع گوش میانی با استفاده
از بازتاب سنجی صوتی و یادگیری ماشین پیشنهاد شده اند. همچنین ابزارهای جانبی گوشی هوشمند برای انجام تمپانومتری جهت ارزیابی صوتی پرده گوش گوش میانی طراحی شده اند. هدفون های ارزان قیمت متصل به گوشی های هوشمند نیز برای کمک به تشخیص گسیل های صوتی ضعیف گوش از حلزون و انجام غربالگری شنوایی نوزادان به صورت نمونه اولیه ساخته شده اند. کلان داده و هوش مصنوعی در شنوایی شناسی و مراقبت های بهداشتی شنوایی. جمع آوری تعداد زیاد شنوایی نگاره (ادیوگرام) (مثلاً از پایگاه های داده NIOSH یا NHANES) به پژوهشگران فرصت می دهد تا الگوهای وضعیت شنوایی در جمعیت را بیابند یا سیستم های AI را برای طبقه بندی شنوایی نگاره ها آموزش دهند. یادگیری ماشین می تواند برای پیش بینی رابطه بین عوامل متعدد استفاده شود، به عنوان مثال پیش بینی افسردگی بر اساس کم شنوایی خودگزارش شده یا رابطه بین پروفایل ژنتیکی و کم شنوایی خودگزارش شده. سمعک ها و دستگاه های پوشیدنی این امکان را فراهم می کنند که محیط صوتی کاربر را نظارت کرده یا الگوهای استفاده را ثبت کنند که می توان از آن ها برای توصیه خودکار تنظیماتی که انتظار می رود برای کاربر مفید باشد، استفاده کرد. رویکرد
های محاسباتی برای بهبود دستگاه های شنوایی و ایمپلنت های شنوایی. روش های بهبود توانبخشی توسط ایمپلنت های شنوایی شامل بهبود درک موسیقی، مدل های رابط الکترود-عصب، و یک دستیار تنظیم کاشت حلزون مبتنی بر هوش مصنوعی می شود. تحقیقات مبتنی بر داده در مورد کم شنوایی و وزوز گوش. نظرسنجی های آنلاین پردازش شده با طبقه بندی مبتنی بر ML برای تشخیص وزوز گوش حسی-پیکری (somatosensory tinnitus) استفاده شده است. تکنیک های خودکار پردازش زبان طبیعی (NLP)، از جمله یادگیری ماشین بدون نظارت و با نظارت، برای تحلیل پست های اجتماعی در مورد وزوز گوش و تحلیل ناهمگونی علائم آن به کار رفته است. تشخیص مشکلات شنوایی، آکوستیک برای تسهیل شنوایی. یادگیری ماشین در شنوایی سنجی به کار رفته است تا ابزارهای تخمین انعطاف پذیر و کارآمدی ایجاد کند که برای تعیین پروفایل شنوایی فردی به زمان تست طولانی نیاز ندارند. به طور مشابه، نسخه های مبتنی بر یادگیری ماشین از سایر آزمون های شنوایی، از جمله تعیین نواحی مرده در حلزون گوش یا منحنی های هم بلندی، ایجاد شده اند. پژوهش الکترونیک (آزمایش از راه دور، آزمایش های آنلاین، ابزارها و چارچوب های جدید). نمونه هایی از
ابزارهای پژوهش الکترونیک شامل ویکی آزمون از راه دور (Remote Testing Wiki), آزمون سریع خودکار قابل حمل (PART)، ارزیابی لحظه ای بوم شناختی (EMA) و صداسنج NIOSH است. تعدادی از ابزارها را می توان به صورت آنلاین یافت. نرم افزارها و ابزارها. نرم افزارها و مجموعه داده های بزرگ برای توسعه و پذیرش شنوایی شناسی محاسباتی مهم هستند. همانند بسیاری از زمینه های محاسبات علمی، بخش بزرگی از حوزه شنوایی شناسی محاسباتی به طور حیاتی به نرم افزار متن باز و نگهداری، توسعه و پیشرفت مداوم آن وابسته است. زمینه های مرتبط. زیست شناسی محاسباتی، پزشکی محاسباتی، و آسیب شناسی محاسباتی همگی رویکردهای میان رشته ای به علوم زیستی هستند که از رشته های کمی مانند ریاضیات و علوم اطلاعات بهره می برند.
فرضیه پناهگاه آلودگی بیان می کند که وقتی کشورهای بزرگ صنعتی به دنبال راه اندازی کارخانه یا دفتر در خارج از کشور هستند، اغلب به دنبال ارزان ترین گزینه از نظر منابع و نیروی کار هستند که زمین و دسترسی به مواد مورد نیاز آنها را فراهم کند. با این حال، این اغلب به قیمت شیوه های نادرست زیست محیطی تمام می شود. کشورهای در حال توسعه با منابع و نیروی کار ارزان، معمولاً مقررات زیست محیطی کمتری دارند و برعکس، کشورهایی که مقررات زیست محیطی سختگیرانه تری دارند، به دلیل هزینه های مرتبط با رعایت این استانداردها، برای شرکت ها گران تر می شوند؛ بنابراین، شرکت هایی که تصمیم می گیرند به صورت فیزیکی در کشورهای خارجی سرمایه گذاری کنند، تمایل دارند (به کشورهایی با پایین ترین استانداردهای زیست محیطی یا ضعیف ترین اجرای قوانین) نقل مکان کنند. سه مقیاس فرضیه. مقیاس های ۱ و ۲ از پشتوانه تجربی برخوردارند، اما اهمیت این فرضیه نسبت به سایر عوامل سرمایه گذاری و تجارت هنوز بحث برانگیز است. یک مطالعه نشان داد که مقررات زیست محیطی، به ویژه در صنایع با آلودگی بالا، وقتی با اشتغال سنجیده می شود، تأثیر منفی شدیدی بر سرمایه گذاری مستقیم خارجی یک کشو
ر دارد. با این حال، همان مطالعه نشان داد که مقررات زیست محیطی موجود در کشورهای همسایه یک کشور، تأثیر ناچیزی بر جریان های تجاری آن کشور دارد. فرمول و تغییرات. در فرمول بالا، Y فعالیت اقتصادی، R سخت گیری نظارتی، X مجموع سایر ویژگی هایی است که بر Y تأثیر می گذارند و ε یک عبارت خطا است. از لحاظ تئوری، با تغییر مقدار R شما، تحلیلگران قادر خواهند بود تأثیر مورد انتظار بر فعالیت اقتصادی را محاسبه کنند. طبق فرضیه پناهگاه آلودگی، این معادله نشان می دهد که مقررات زیست محیطی و فعالیت اقتصادی همبستگی منفی دارند، زیرا مقررات، هزینه نهاده های کلیدی برای کالاهایی با تولیدات شدیداً آلوده کننده را افزایش داده و مزیت نسبی حوزه های قضایی را در این کالاها کاهش می دهند. این فقدان مزیت نسبی باعث می شود شرکت ها به کشورهایی با استانداردهای زیست محیطی پایین تر نقل مکان کنند و Y را کاهش دهند. این فرمول بسط یافته این موضوع را در نظر می گیرد که آیا آزادسازی تجارت (یعنی سطح موانع تجاری موجود در یک کشور که با T مشخص می شود) همبستگی منفی بین فعالیت اقتصادی (Y) و سخت گیری نظارتی (R) را افزایش می دهد یا خیر. برخی از نویسندگان ادعا می کنند که
موانع تجاری به طور نامتناسبی بر محیط زیست تأثیر می گذارند و این معادله تلاش می کند تا تعامل بین موانع تجاری و سخت گیری نظارتی و تأثیر مربوطه را با توجه به تولید در یک اقتصاد، کمّی کند. ارتباط با منحنی زیست محیطی کوزنتس. منحنی زیست محیطی کوزنتس (EKC) یک مدل مفهومی است که نشان می دهد غلظت آلودگی یک کشور با توسعه و صنعتی شدن تا یک نقطه عطف افزایش می یابد و پس از آن دوباره کاهش می یابد، زیرا کشور از ثروت افزایش یافته خود برای کاهش غلظت آلودگی استفاده می کند، که نشان می دهد محیط زیست پاک تر در کشورهای توسعه یافته به قیمت محیط زیست کثیف تر در کشورهای در حال توسعه تمام می شود. از این نظر، EKC به طور بالقوه بازتابی از فرضیه پناهگاه آلودگی است، زیرا یکی از عواملی که ممکن است باعث افزایش تخریب محیط زیست مشاهده شده در اقتصادهای پیش از صنعتی شدن شود، هجوم زباله از اقتصادهای پس از صنعتی شدن است. همین انتقال شرکت های آلاینده از طریق تجارت و سرمایه گذاری خارجی می تواند منجر به کاهش تخریب محیط زیست شود که در بخش نزولی EKC مشاهده می شود، که اقتصادهای پساصنعتی (خدماتی) را مدل سازی می کند. این مدل در موارد توسعه ملی صادق است،
اما لزوماً نمی تواند در مقیاس محلی اعمال شود. مثال دنیای واقعی. باتری های مصرف شده ای که آمریکایی ها برای بازیافت تحویل می دهند، به طور فزاینده ای به مکزیک فرستاده می شوند، جایی که سرب درون آنها با روش های خامی که در ایالات متحده غیرقانونی است، استخراج می شود. این افزایش جریان صادرات نتیجهٔ استانداردهای سختگیرانهٔ جدید آژانس حفاظت از محیط زیست در مورد آلودگی سرب است که بازیافت داخلی را در ایالات متحده دشوارتر و گران تر می کند، اما شرکت ها را از صادرات این کار و خطر به کشورهایی که استانداردهای زیست محیطی پایین و اجرای آن سهل انگارانه است، منع نمی کند. از این نظر، مکزیک در حال تبدیل شدن به پناهگاه آلودگی برای صنعت باتری ایالات متحده است، زیرا مقامات محیط زیست مکزیک اذعان دارند که فاقد پول، نیروی انسانی و ظرفیت فنی برای کنترل این جریان هستند. طبق گزارش "نیویورک تایمز" در سال ۲۰۱۱، ۲۰ درصد از باتری های فرسوده خودرو و صنعتی آمریکایی به مکزیک صادر می شد که نسبت به ۶ درصد در سال ۲۰۰۷ افزایش یافته است، به این معنی که تقریباً ۲۰ میلیون باتری در آن سال از مرز عبور می کرد. بخش قابل توجهی از این جریان پس از برچسب گذاری ن
ادرست به عنوان قراضه فلز، قاچاق می شد. نقشه جهانی که در اینجا نشان داده شده است، نحوه قرارگیری محل های دفن زباله های الکترونیکی (یا محل هایی که شهروندان یا شرکت های چندملیتی کشورهای صنعتی، دستگاه های الکترونیکی استفاده شده خود را در آنجا دفن می کنند) را به همراه سرانه تولید ناخالص داخلی (GDP) بر اساس برابری قدرت خرید (PPP) آن کشورها نشان می دهد. اگرچه سرانهٔ تولید ناخالص داخلی (GDP) بر اساس برابری قدرت خرید (PPP) شاخص کاملی برای توسعهٔ اقتصادی نیست، و محل های دفن زباله های الکترونیکی تنها یک جنبهٔ کوچک از چیزی هستند که می تواند یک پناهگاه آلودگی بزرگ تر باشد، این نقشه نشان می دهد که چگونه محل های دفن زباله های الکترونیکی اغلب در کشورهای فقیرتر و نسبتاً پیشاصنعتی قرار دارند، که تا حدودی از فرضیهٔ پناهگاه آلودگی پشتیبانی می کند. با وجود سایت های دفع زباله های الکترونیکی در آمریکای جنوبی، هنوز موارد بیشتری برای بررسی وجود دارد، منطقه شرق آسیا که بیشتر تولیدات جهانی در آن اتفاق می افتد. شرکت های خارجی کارخانه های خود را به مناطقی منتقل خواهند کرد که حداقل مقررات زیست محیطی در آنها وجود داشته باشد و در هزینه های د
فع زباله و نیروی کار صرفه جویی کنند. گوییو، شهری در چین که به دلیل فقدان مقررات زیست محیطی و نیروی کار ارزان، به مرکزی برای پردازش زباله های الکترونیکی تبدیل شده و زباله های کشورهای توسعه یافته را به خود جذب می کند. عملیات بازیافت غیررسمی منجر به آلودگی قابل توجه محیط زیست شد، به طوری که نمونه های آب، سطح سرب را ۱۹۰ برابر بیشتر از استانداردهای ایمنی سازمان بهداشت جهانی نشان دادند. تقریباً ۸۰٪ از کودکان در گوییو از مسمومیت با سرب رنج می بردند که نشان دهنده تأثیرات بهداشتی آن بر جمعیت های آسیب پذیر است. در سال ۱۹۷۹، شرکت Asia Rare Earth (ARE)، که بخشی از آن متعلق به شرکت Mitsubishi Chemical Industries Ltd است، یک کارخانه استخراج عناصر خاکی کمیاب در بوکیت مرا، پراک، مالزی تأسیس کرد. این تأسیسات در سال ۱۹۸۲ فعالیت خود را آغاز کرد و ایتریم را از مونازیت استخراج می کرد، فرآیندی که منجر به تولید زباله های رادیواکتیو می شد. دفع این زباله ها منجر به آلودگی شدید محیط زیست و در نتیجه مشکلات بهداشتی برای ساکنان محلی شد. میتسوبیشی یکی از شرکت های برتر ژاپنی است که وسایل نقلیه تولید می کند و خودروهای آنها در بسیاری از کشور
ها مانند ژاپن، تایلند، اندونزی، چین، فیلیپین، ویتنام و روسیه تولید می شوند. واضح است که مالزی در این فهرست نیست و قصد آنها برای بهره برداری از معادن استخراج مواد شیمیایی رادیواکتیو در مالزی، به دلیل فقدان مقررات زیست محیطی، آشکار است. زمینه های اختلاف نظر. اولین حوزه بحث برانگیز در رابطه با نظریه پناهگاه آلودگی مربوط به فرمول های فوق است. یافتن معیار مناسبی برای شدت مقررات (R) ساده نیست، زیرا می خواهیم بدانیم که تولید در یک حوزه قضایی خاص به دلیل مقررات زیست محیطی آن حوزه قضایی، چقدر نسبت به سایر حوزه ها پرهزینه تر است. با این حال، هزینه های انطباق ناشی از این مقررات می تواند به شکل مالیات های زیست محیطی، تأخیرهای نظارتی، تهدید یا اجرای دعاوی حقوقی، طراحی مجدد محصول یا محدودیت های انتشار گازهای گلخانه ای باشد. این گسترش سبک های هزینه، تعیین کمیت R را دشوار می کند. یکی دیگر از انتقادات عمده به فرمول دوم این است که اندازه گیری سخت گیری نظارتی و موانع تجاری دشوار است زیرا این دو اثر احتمالاً درون زا هستند، بنابراین مطالعات کمی تلاش کرده اند تا اثر غیرمستقیم آزادسازی تجارت بر پناهگاه های آلودگی را تخمین بزنند. عل
اوه بر این، دولت ها گاهی اوقات با تضعیف استانداردهای زیست محیطی خود، برای جذب صنایع آلاینده، وارد رقابت ناکارآمد می شوند. با این حال، طبق نظریه اقتصادی متعارف، دولت های حداکثرکننده رفاه باید استانداردهایی را تعیین کنند که مزایا، هزینه های حاشیه ای را توجیه کنند. این بدان معنا نیست که استانداردهای زیست محیطی در همه جا برابر خواهند بود، زیرا حوزه های قضایی ظرفیت های جذب، هزینه های کاهش و نگرش های اجتماعی متفاوتی در مورد محیط زیست دارند، به این معنی که ناهمگونی در استانداردهای آلودگی قابل انتظار است. به طور کلی، این بدان معناست که مهاجرت صنعت به حوزه های قضایی با سخت گیری کمتر، ممکن است نگرانی هایی را در مورد کارایی از نظر اقتصادی ایجاد نکند. آخرین حوزه مورد بحث این است که آیا فرضیه پناهگاه آلودگی از پشتوانه تجربی برخوردار است یا خیر. برای مثال، مطالعات شواهد آماری معناداری یافته اند که نشان می دهد کشورهایی با کیفیت هوای نامناسب، صادرات خالص زغال سنگ بالاتری دارند، اما میزان تأثیر آن نسبت به سایر متغیرها اندک است. پل کروگمن، اقتصاددان برنده جایزه نوبل، در مورد اینکه آیا پناهگاه های آلودگی از پشتوانه تجربی در نظر
یه اقتصادی برخوردارند یا خیر، تردید دارد، زیرا می نویسد: «در حال حاضر، ارائه نمونه های عمده ای از صنایعی که در آنها پدیده پناهگاه آلودگی، تا حدی که رخ می دهد، منجر به اثرات خارجی منفی بین المللی می شود، دشوار است. با این حال، این بدان معنا نیست که چنین نمونه هایی در آینده نمی توانند رخ دهند.» مقیاس ۳ که در بالا ذکر شد، به ویژه در ۲۰ سال گذشته، استدلال های تجربی علیه آن مطرح شده است. برخی اقتصاددانان معتقدند که به محض اینکه استانداردهای زیست محیطی بالاتری در یک کشور معرفی شود، شرکت های چندملیتی بزرگ تر حاضر در آن کشور احتمالاً برای اجرای این استانداردها تلاش خواهند کرد تا مزیت هزینه ای شرکت های کوچک تر محلی را کاهش دهند. این اثر، کشورهایی با استانداردهای سختگیرانه زیست محیطی را به پناهگاهی برای شرکت های بزرگی تبدیل می کند که اغلب با سطوح بالاتری از آلودگی مرتبط هستند، به این معنی که عوامل آلاینده ممکن است شرکت های کوچک تر باشند، نه شرکت های چندملیتی بزرگ تر، همان طور که توسط دیگر طرفداران فرضیه پناهگاه آلودگی مطرح شده است.
چت ماس یک منطقه وسیع از باتلاق های خلاش است که بخشی از شهر سالفورد، ناحیه کلان شهری ویگان و ترافورد در منچستر بزرگ، انگلستان را تشکیل می دهد. این منطقه همچنین شامل بخش هایی از ناحیه کلان شهر مستقل سنت هلنز در مرزیساید و وارینگتون در شهرستان چشر می باشد. این باتلاق در شمال کانال کشتی رانی منچستر و رود مرزی (انگلستان)، در فاصله ۸ کیلومتری (۵ مایلی) غرب منچستر واقع شده و مساحتی حدود ۲۷٫۵ کیلومتر مربع (۱۰٫۶ مایل مربع) را در بر می گیرد. آن گونه که امروزه شناخته می شود، سن تقریبی چت ماس حدود ۷ هزار سال تخمین زده شده است، اما روند شکل گیری پوده (تورب) در این منطقه ظاهراً از پایان آخرین عصر یخبندان، یعنی حدود ۱۰ هزار سال پیش، آغاز شده است. عمق پوده در این ناحیه بین ۷ تا ۹ متر (۲۴ تا ۳۰ فوت) متغیر است. در قرن نوزدهم، حجم قابل توجهی از عملیات آبادسازی سرزمین در این منطقه انجام شد، اما هنوز هم برای جلوگیری از بازگشت زمین به حالت باتلاقی، شبکه ای گسترده از کانال های زهکشی مورد نیاز است. در سال ۱۹۵۸، کارگرانی که در حال استخراج پوده بودند، در بخش شرقی باتلاق، نزدیک وزلی، سالفورد، سر جداشده ای را کشف کردند که احتمالاً متعلق
به فردی از فرهنگ رومی بریتانیایی بوده و شاید قربانی یک مراسم آیینی بوده باشد. بخش زیادی از چت ماس اکنون به عنوان زمین کشاورزی درجه یک مورد استفاده قرار می گیرد، گرچه کشاورزی در این ناحیه رو به کاهش است. در سال ۱۹۸۹، محدوده ای به وسعت ۹۲ هکتار (۲۲۸ جریب) از این منطقه، به عنوان ذخیره گاه علمی با اهمیت ویژه تحت عنوان «مناطق باتلاقی آستلی و بدفورد» به ثبت رسید. این منطقه، همراه با باتلاق های نزدیک ریسلی ماس و هولکرافت ماس، همچنین تحت عنوان منطقه ویژه حفاظت اتحادیه اروپا با نام «باتلاق های منچستر» شناخته می شود. چت ماس زمانی تهدیدی جدی برای تکمیل خط راه آهن لیورپول به منچستر به شمار می رفت، اما جرج استیونسن، با مشاوره رابرت استنارد، متخصص باتلاق های شرق انگلستان، در سال ۱۸۲۹ موفق شد خط راه آهن را از این منطقه عبور دهد. راهکار او این بود که مسیر ریل را بر بستری از شاخه ها و خلنگ های بسته شده، که با قیر اندود و با سنگ ریزه پوشیده شده بود، «شناور» کند. آزادراه ام۶۲، که در سال ۱۹۷۶ تکمیل شد، از بخش شمالی باتلاق در نزدیکی ایِرلم عبور می کند. همچنین بزرگراه آ ۵۸۰ نیز از این منطقه می گذرد و مرز نواحی لی، منچستر بزرگ، لا
وتون و آستلی (کلان شهر مستقل ویگان) را با وارینگتون، کالچث، گلازبری، کرافت و کنیون تشکیل می دهد. تاریخچه. چت ماس (Chat Moss) ممکن است نام خود را ازسنت چد، اسقف قرن هفتم میلادی مرسیا، گرفته باشد؛ اما از آنجا که این منطقه زمانی بخشی از یک دریاچه بزرگ با حاشیه هایی پر از درخت بوده است ــ که بقایای متعدد چوب در لایه های زیرین پوده (تورب) گواه آن است ــ احتمال بیشتری دارد که این نام از واژهٔ سلتیِ "ced" به معنای چوب یا جنگل گرفته شده باشد. همچنین ممکن است نام چت ماس از ترکیب چت (یک نام شخصی در زبان انگلیسی باستان) و ماس (به معنای باتلاق) مشتق شده باشد. این منطقه در اسناد تاریخی سال ۱۲۷۷ با نام کاتموس و در سال ۱۳۲۲ با نام چتموس ثبت شده است. واژهٔ ماس در گویش محلی به معنای باتلاق پوده ای (تورب زار) است. دانیل دفو در سال ۱۷۲۴، در مسیر خود از وارینگتون به منچستر، از این منطقه بازدید کرد: چت ماس در سال ۱۸۲۶ چالشی بزرگ برای مهندسان سازندهٔ راه آهن لیورپول به منچستر ایجاد کرد؛ زیرا تأمین یک بستر محکم برای نصب ریل، به ویژه در نقطه ای موسوم به بلکپول هول، بسیار دشوار بود. مهندس اصلی این پروژه جورج استیفنسون بود. طرح اولیه
او این بود که حجم زیادی از نخاله (خاک و مصالح اضافی) را درون باتلاق بریزند تا به بستر زیرین برسد. اما این روش در عمل ناکارآمد بود؛ چرا که حالت روان و سیال باتلاق باعث می شد نخاله ها از محل مورد نظر پراکنده شوند و نتوان بر روی آن ریل گذاری کرد. راه حل نهایی، ساخت مسیر بر پایه ای «شناور» از چوب و سنگ بود؛ اقدامی که به عنوان یک «پیروزی بزرگ مهندسی» مورد تحسین قرار گرفت. نخستین قطار در سال ۱۸۳۰ از چت ماس عبور کرد و این مسیر تا به امروز نیز مورد استفاده قرار دارد.
در امنیت رایانه ای، ماشین عجیب (به انگلیسی: "Weird Machine") یک ساختار محاسباتی است که در آن امکان اجرای کد اضافی خارج از مشخصات اصلی برنامه وجود دارد. این مفهوم ارتباط نزدیکی با "دستورهای عجیب" ("weird instructions") دارد که بلوک های سازندهٔ یک اکسپلویت بر پایهٔ داده های ورودی دست کاری شده هستند. مفهوم ماشین عجیب یک چارچوب نظری برای درک وجود اکسپلویت ها در آسیب پذیری های امنیتی فراهم می کند. اکسپلویت ها به صورت تجربی وجود داشته اند، اما پیش از ظهور این چارچوب، از دیدگاه نظری مورد بررسی قرار نگرفته بودند. نظریه. ماشین های عجیب به دلیل پیچیدگی های موجود در مدل محاسباتی و عوامل خارجی نسبت به مدل مورد نظرِ محاسبه پدید می آیند. برای نمونه، یک ماشین عجیب ممکن است به این دلیل وجود داشته باشد که قالب ورودی تورینگ-کامل است، یا به دلیل آسیب پذیری های خرابی حافظه در برنامه، یا این که سخت افزاری که برنامه روی آن اجرا می شود رفتاری متفاوت از آنچه مدل محاسباتی پیش بینی کرده، نشان دهد. از دیدگاه نظری، ظهور ماشین های عجیب زمانی بهتر درک می شود که نرم افزار به عنوان ابزاری برای "محدود کردن" تعداد حالات قابل دسترسی و گذارهای
حالت یک رایانه در نظر گرفته شود: واحد پردازش مرکزی همه منظوره (CPU) از طریق نرم افزار به گونه ای تخصصی سازی می شود که یک ماشین با حالت محدود (هرچند با فضای حالتی بسیار بزرگ) را شبیه سازی کند. بسیاری از حالت هایی که CPU می تواند در آن ها قرار گیرد حذف می شوند، و برخی گذارهای حالت نیز کنار گذاشته می شوند – برای مثال، گذارهایی که با الزامات امنیتی نرم افزار ناسازگارند. هنگامی که سامانه به نحوی به حالتی وارد شود که از دیدگاه ماشین با حالت محدود بی معنا است (مثلاً از طریق خرابی حافظه، نقص سخت افزاری یا خطاهای برنامه نویسی دیگر)، نرم افزار همچنان این حالت شکسته را به حالت های شکستهٔ دیگری تبدیل می کند که با ورودی های بیشتر کاربر تحریک می شوند. در این حالت، یک ابزار محاسباتی جدید شکل می گیرد: ماشین عجیب، که می تواند به حالت هایی از CPU برسد که برنامه نویس هرگز انتظارش را نداشته و این کار را در واکنش به ورودی هایی انجام می دهد که توسط مهاجم کنترل می شوند. کاربردها. عملکرد ماشین عجیب از طریق ورودی های غیرمنتظره فعال می شود. در حالی که ورودی معتبر و مورد انتظار باعث فعال شدن عملکرد عادی و مورد نظر در یک برنامه رایانه ا
ی می شود، ورودی ای که برای توسعه دهندهٔ برنامه غیرمنتظره باشد، ممکن است باعث فعال شدن عملکرد ناخواسته گردد. ماشین عجیب از همین عملکرد ناخواسته تشکیل شده که می توان آن را از طریق ورودی های خاص، در قالب یک اکسپلویت برنامه ریزی کرد. در یک حملهٔ کلاسیک که از سرریز بافر پشته بهره می برد، ورودیِ داده شده به یک برنامهٔ آسیب پذیر به گونه ای طراحی و ارسال می شود که خودش به عنوان کد منبع اجرا شود. با این حال، اگر نواحی داده ای حافظهٔ برنامه محافظت شده باشند به طوری که مستقیماً حفاظت از فضای آدرس اجرایی نباشند، ورودی ممکن است به جای آن، به شکل اشاره گرهایی به قطعاتی از کد برنامهٔ موجود ظاهر شود که سپس به شکلی غیرمنتظره اجرا شده و عملکرد مورد نظر اکسپلویت را تولید کنند. این قطعات کد که توسط اکسپلویت استفاده می شوند، در زمینهٔ برنامه نویسی بازگشت محور (return-oriented programming) با عنوان گجت شناخته می شوند. از طریق تفسیر داده به عنوان کد، عملکرد ماشین عجیب — که طبق تعریف، خارج از مشخصات اصلی برنامه است — همچنین می تواند با استفاده از کد حمل اثبات (PCC) به دست آید؛ روشی که به طور رسمی ثابت شده که در شرایط خاصی قابل اجرا
است. این تفاوت عمدتاً ناشی از شکاف میان مدل سازی انتزاعی رسمی یک برنامه رایانه ای و نمونهٔ واقعی آن در جهان بیرونی است؛ حالتی که می تواند تحت تأثیر عواملی قرار گیرد که در مدل اولیه در نظر گرفته نشده اند، مانند خطاهای حافظه یا قطع برق. رفتارهای ماشین عجیب حتی در سخت افزار نیز مشاهده شده اند. برای مثال، نشان داده شده که می توان تنها با استفاده از دستورهای MOV در x86 عملیات محاسباتی انجام داد. کاهش اثر. دو دستهٔ اصلی از روش های کاهش مشکلات ناشی از عملکرد ماشین عجیب شامل اعتبارسنجی ورودی درون نرم افزار و محافظت در برابر مشکلات ناشی از بستری است که برنامه روی آن اجرا می شود، مانند خطاهای حافظه. اعتبارسنجی ورودی با هدف محدود کردن دامنه و نوع ورودی های غیرمنتظره انجام می شود؛ برای نمونه از طریق فهرست سفید ورودی های مجاز، تا نرم افزار در هنگام تفسیر داخلی داده ها به وضعیت غیرمنتظره دچار نشود. به همین ترتیب، به کارگیری شیوه های برنامه نویسی ایمن مانند محافظت در برابر سرریز بافر احتمال تفسیر نادرست داده های ورودی توسط لایه های پایین تر (مانند سخت افزاری که برنامه روی آن اجرا می شود) را کاهش می دهد.
در آب شناسی، بازیافت رطوبت (به انگلیسی: Moisture recycling) یا بازیافت بارش (به انگلیسی: Precipitation recycling) به فرآیندی اشاره دارد که طی آن بخشی از آب باریده شده که از یک منطقهٔ معین تبخیر و تعرق یافته است، دوباره به بارندگی تبدیل شده و بر بارش آن منطقه نثش ایفا می کند؛ بنابراین بازیافت رطوبت جزئی از چرخهٔ آب است. مفهوم بازیافت رطوبت به ویژه در مناطقی با پوشش گیاهی انبوه مانند جنگل های استوایی، اهمیت بیشتری می یابد؛ زیرا در چنین مناطقی سهم تبخیر و تعرق از کل ورودی رطوبت به جو بسیار زیاد بوده و در نتیجه سهم آن در تولید بارش نیز قابل توجه است. . از دیدگاه کمی، نسبت میزان بارشی که منحصراً از منابع تبخیر و تعرق محلی ناشی شده است (') به کل بارش رخ داده در آن منطقه (')، به عنوان نسبت بازیافت یا ضریب بازیافت رطوبت تعریف می گردد. این نسبت با نماد "" نمایش داده شده و به صورت زیر بیان می شود: formula_1 نسبت بازیافت یکی از شاخص های کلیدی در مطالعات اقلیم شناسی و آب شناسی است که به عنوان معیاری تشخیصی برای سنجش میزان تعامل میان هیدرولوژی سطح زمین و اقلیم منطقه ای مورد استفاده قرار می گیرد. این نسبت، میزان سهم رطوبت