Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
بازیافت لوازم خانگی فرآیندی است که در آن لوازم خانگی اسقاطی از هم جدا می شوند تا قطعات یا مواد آنها برای بازکاربری مورد استفاده قرار گیرند. بازیافت لوازم خانگی برای اهدافی شامل جداسازی قطعات، حذف زباله سمی و تخریب تجهیزات برای بازیابی منبع، عموماً با خرد کردن و مرتب سازی انجام می شود. بخشی از لوازم خانگی به دلیل پیشرفت تکنولوژی و در نتیجه منسوخ شدن دور انداخته می شوند. بخشی دیگر نیز به دلیل عدم طراحی مناسب دور انداخته می شوند که در نتیجه این عمل دور ریز لوازم خانگی بسیار زیاد شده است. انواع اصلی لوازم خانگی که قابل بازبافت هستند عبارتند از تلویزیون، یخچال، کولر گازی، ماشین لباسشویی و رایانه. وقتی لوازم خانگی بازیافت می شوند، می توان به آنها به عنوان منابعی ارزشمند نگاه کرد؛ اگر به طور نادرست دفع شوند، می توانند برای محیط زیست مضر باشند و اکوسیستمها را مسموم کرده و تولید آلودگی کنند. قدرت قوانین بازیافت لوازم خانگی و درصد لوازم بازیافتی در سراسر جهان متفاوت است. جداسازی قطعات. بخش کلیدی بازیافت لوازم خانگی، جداسازی دستی هر محصول، حذف اجزای خطرناک و بازیابی مواد و قطعات قابل استفاده مجدد است. روش ها متفاوت هستن
د و به نوع دستگاه بستگی دارند. میزان اجزای خطرناکی که می توان حذف کرد، به نوع دستگاه نیز بستگی دارد. نرخ پایین حذف اجزای خطرناک، قابلیت بازیافت مواد ارزشمند را کاهش می دهد. هر نوع دستگاه، مجموعه ای از ویژگی ها و اجزای خاص خود را دارد. این امر، توصیف مشخصات لوازم خانگی را برای مرتب سازی و جداسازی قطعات ضروری می کند. تحقیقات در مورد برچیدن لوازم خانگی به یک حوزه فعال تبدیل شده است و هدف آن کمک به بازیافت برای رسیدن به حداکثر بهره وری است. طبقه بندی. یک فرایند خاص برای بازیابی مواد از لوازم خانگی وجود دارد. قطعات معمولاً به ترتیب از بزرگ ترین به کوچک ترین برداشته می شوند. ابتدا فلزات و سپس پلاستیک ها استخراج می شوند. مواد بر اساس اندازه، شکل یا چگالی مرتب می شوند. اندازه وسیله خوبی برای مرتب سازی و تسریع پردازش های آینده است. مواد بر اساس ابعاد اولیه، چقرمگی یا شکنندگی، به کسرهای بزرگتر یا ریزتر گزارش می شوند. طبقه بندی شکل به دینامیک ماده کمک می کند. طبقه بندی بر اساس چگالی هنگام تعیین کاربرد یک ماده مهم است. مثال. در مرحله نخست، باتری ها و مس به منظور کنترل کیفیت تفکیک می شوند. سپس مواد جمع آوری شده فشرده سازی
می گردند. در مرحله بعد، آهن و فولاد (فلزات فرومغناطیسی) با استفاده از آهن رباهای الکترومغناطیسی جدا شده و برای فروش آماده می شوند. سپس فلزات از مواد غیر فلزی به وسیله جریان های گردابی که توسط میدان های مغناطیسی با تناوب سریع ایجاد می شوند، جدا می گردند؛ این جریان ها باعث می شوند فلزات از مواد غیر فلزی جدا شده و به بیرون پرتاب شوند. در ادامه، از روش جداسازی با آب برای تفکیک پلاستیک ها و شیشه ها از بردهای الکترونیکی و سیم های مسی استفاده می شود. در نهایت، بردهای الکترونیکی و مس موجود برای فروش عرضه می شوند و پلاستیک ها و شیشه ها نیز برای استفاده مجدد بیشتر فشرده می گردند. بازیافت بر اساس منطقه. اگرچه بازیافت لوازم خانگی نسبتاً جدید است، اما چندین کشور قوانین و مقرراتی در مورد زباله های برقی وضع کرده اند. اولین کشورهایی که بازیافت لوازم خانگی را آغاز کردند شامل ژاپن، سوئیس، سوئد، هلند و آلمان بودند. ای پی آر. مسئولیت گسترده تولیدکننده (EPR) به عنوان یک استراتژی حفاظت از محیط زیست تعریف می شود که تولیدکننده دستگاه را در کل چرخه عمر آن و به ویژه در قبال «بازپس گیری»، بازیافت و در دفع نهایی محصول مسئول می داند. کش
ورهایی که این استراتژی برای لوازم خانگی زباله در آنها اتخاذ شده است عبارتند از: سوئیس (۱۹۹۸)، دانمارک (۱۹۹۹)، هلند (۱۹۹۹)، نروژ (۱۹۹۹)، بلژیک (۲۰۰۱)، ژاپن (۲۰۰۱)، سوئد (۲۰۰۱) و آلمان (۲۰۰۵)
گروه ویژه آلفا اوکراین () تنها واحد نیروهای ویژه سطح یک سرویس امنیتی اوکراین و جانشین گروه آلفای اتحاد جماهیر شوروی است. گروه آلفا یکی از برترین بخش های نیروهای ویژه اوکراین است. ماموریت های این واحد عمدتاً شامل عملیات نظامی ضد نامنظم، عملیات سیاه، مبارزه با تروریسم، اقدام مستقیم، حفاظت اجرایی، دستگیری یا حذف اهداف با ارزش بالا، نجات گروگان، جنگ نامنظم، نفوذ در برد بلند، عملیات ویژه با ریسک بالا و بسیار حساس و شناسایی ویژه است. در ۲۸ ژوئیه ۱۹۷۴ گروه آلفا به دستور رئیس کاگ ب؛ یوری آندروپوف، پس از کشتار المپیک مونیخ در سال ۱۹۷۲ ایجاد شد. ممکن است این گروه در پاسخ به ایجاد گروه ۹ حفاظت مرزی پلیس فدرال تأسیس شده باشد.
آب و هوای ترکیه متنوع و عموماً معتدل است. مناطق هم مرز با دریای مدیترانه و دریای سیاه به شدت تحت تأثیر آب و هوای سواحل قرار دارند و مناطق داخلی خشک تر و قاره ای تر هستند. مناطق ساحلی در نیمه جنوبی کشور، از جمله آنتالیا، ازمیر، آدانا، دارای اقلیم مدیترانه ای بسیار معمولی هستند، با تابستان های گرم و خشک و زمستان های معتدل و بارانی. مناطق ساحلی شمال خنک تر هستند یا اقلیم معتدله مرطوب یا نیمه مدیترانه ای دارند، با زمستان های خنک، اغلب بارانی و گاهی برفی و تابستان های گرم. فلات های پایین تر داخلی عموماً قاره ای هستند و تابستان های گرم و خشک و زمستان های سرد و برفی دارند. میزان بارندگی زمستانی بسیار متغیر است و منجر به رژیم های بارندگی مرطوب در نزدیکی مناطقی مانند بدلیس می شود، در حالی که مناطق سایه باران دارای اقلیم نیمه خشک هستند. در ارتفاعات بالاتر، فلات هایی مانند قارص و اردهان، ارتفاعات قاره ای و گاهی اوقات اقلیم جنب شمالگان دارند، با زمستان های سرد و برفی و تابستان های معتدل و بارانی. تابستان های خشک در جنوب و غرب، همراه با خشکی متوسط در مناطق داخلی، این کشور را در برابر تغییرات اقلیمی در ترکیه آسیب پذیر می ک
ند. مناطق. آب و هوای مدیترانه ای. آب و هوای مدیترانه ای «واقعی». یک آب و هوای «واقعی» یا به عبارت بهتر، مدیترانه ای اروپایی در سطح دریا از سواحل انطاکیه تا اطراف موغله و از شمال تا اطراف مانیسا، که عموماً مرز شمالی آن در نظر گرفته می شود، وجود دارد. میانگین دما بین است؛ زمستان ها در حدود است. در حالی که تابستان ها میانگین دما بین است. کوه های اطراف این منطقه هنوز الگوی بارندگی مدیترانه ای را نشان می دهند، اما تابستان های معتدل و دمای زیر صفر در زمستان دارند و منطقه ای را ایجاد می کنند که می توان آن را اورو-مدیترانه ای نامید. آب و هوای پیش از مدیترانه. آب و هوای پیش از مدیترانه در مناطق نسبتاً قاره ای تحت تأثیر سیستم آب و هوایی مدیترانه ای، به ویژه در اطراف منطقه اژه داخلی و آناتولی جنوب شرقی وجود دارد. میانگین دما بین است با زمستان یعنی حدود و تابستان هایی به گرمی (یا حتی گرم تر) مدیترانه. منطقه انتقالی. آب و هوای معتدل خشک و تابستانی مرمره. آب و هوای اطراف دریای مرمره پیچیده، انتقالی و اغلب خرداقلیمی است. این رود دور دریا را فرا گرفته و بورسا، بیله جک، جنوب ازمیت و استانبول و همچنین تکیرداغ را در بر می گیرد.
اغلب در سطح دریا کیفیتی مزو یا فوق مدیترانه ای دارد؛ پوشش گیاهی آن در سطح دریا شبیه به کوه های کم ارتفاع منطقه «واقعی» مدیترانه است، با بلوط های پهن برگ مقاوم به گرما و گاهی درختان مزوفیل مانند راش. بنابراین، در منابع ترکی عموماً مناطق معتدل در نظر گرفته می شود و نه نیمه گرمسیری و علاوه بر این، در بررسی پوشش گیاهی و آب و هوای اروپا، آب و هوای "شبه قاره ای را نیمه مدیترانه ای" می نامد. آب و هوای نیمه مرطوب تراکیا. مناطق داخلی شمال غربی دریای مرمره دارای آب و هوای نیمه مرطوب انتقالی هستند که میانگین دما در آنها با میانگین دمای دریای مرمره مطابقت دارد، البته با زمستان های سردتر و برفی تر و تابستان های گرم تر. پوشش گیاهی اینجا پیش از استپی، عمدتاً بلوط ساوانا است. این منطقه شباهت هایی به آب و هوای پیش از مدیترانه در جنوب دارد، اما تابش کمتر آفتاب، بارش کم زمستان و تابستان های معتدل تر و مرطوب تر، این دو را از هم متمایز می کند. فصل رعد و برق این منطقه در ماه مه و اوایل ژوئن به اوج خود می رسد، که منجر به فصلی کمی زودتر از دریای مرمره می شود.
پوشش داده (ِData Blanket) یک شرکت نوپای فناوری هوش مصنوعی پهپادها در ایالات متحده است که در مدیریت آتش سوزی های جنگلی تخصص دارد و دفتر مرکزی آن در بلوویو، واشینگتن واقع شده است.این استارتاپ نرم افزار اختصاصی خود را توسعه داده که با بهره گیری از هوش مصنوعی، محیط پیرامون آتش سوزی ها را نقشه برداری می کند و اطلاعات بلادرنگ بیشتری از شرایط زمینی را در اختیار آتش نشانان حاضر در محل قرار می دهد. پهپادهای این شرکت به صورت خودران پرواز کرده و قادر به فرود خودکار هستند. تاریخچه. Data Blanket در مارس 2022 توسط عمر بار-یوهی و یار کتز تأسیس شد؛ هر دو از مدیران سابق شرکت Eviation Alice، یک شرکت هواپیمایی الکتریکی که بار-یوهی آن را نیز تأسیس کرده بود. بار-یوهی و کتز هر دو کهنه کاران نیروهای دفاعی اسرائیل هستند، جایی که کتز عملیات ویژه را رهبری می کرد. یکی دیگر از بنیان گذاران این استارتاپ گور کیمچی است که پیش تر در پروژه تحویل با پهپاد Amazon Prime Air نقش کلیدی داشت. کیمچی ده سال در مایکروسافت در پروژه هایی مانند Virtual Earth و جستجو فعالیت داشت و همچنین یکی از اعضای بنیان گذار کمیته مشاوره پهپادهای FAA (سازمان هواپیمایی
فدرال ایالات متحده) است. تا سال 2023، این استارتاپ بیش از 4 میلیون دلار تأمین مالی دریافت کرده است، از جمله از Breakthrough Energy Ventures به رهبری بیل گیتس و Innovation Endeavors که توسط اریک اشمیت، مدیرعامل پیشین گوگل، بنیان گذاری شده است. تا اوت 2023، این استارتاپ در حال انتظار برای تأیید دو معافیت از سازمان هواپیمایی فدرال ایالات متحده (FAA) است، یکی برای استفاده بدون محدودیت از پهپادهای بدون سرنشین (UAV) و دیگری برای پرواز فراتر از محدوده دید اپراتور، یعنی پرواز خارج از خط دید بصری. کتز اعلام کرده که انتظار دارد این تأیید "بسیار زود" دریافت شود. در حال حاضر، Data Blanket دارای 14 عضو است. سیستم. این استارتاپ از پهپادهای کواکسیال تولید شده توسط Ascent Aerosystems استفاده می کند که بر اساس نرم افزار داخلی توسعه داده شده توسط Data Blanket عمل می کنند. این پهپادها به دوربین های RGB و مادون قرمز، نرم افزار محاسباتی مبتنی بر هوش مصنوعی، فناوری های 5G/Wi-Fi و ویژگی های پیشرفته ناوبری مجهز هستند. پهپادها به طور خودکار پرواز می کنند و قادرند به طور مستقل به محل ها اعزام شده و آن ها را نظارت کنند، سپس به محل اصل
ی خود بازگشته و به طور خودکار فرود بیایند. با این حال، یک اپراتور انسانی برای نظارت بر پرواز و جلوگیری از تداخل با پهپادهای دیگر یا هواپیماها نیاز است. در صورت وقوع آتش سوزی، پهپادها به منظور ارائه دید "چشم پرنده" از آتش برای آتش نشانان در زمین، به طور خودکار در بالای شعاع آتش پرواز می کنند. تقریباً چهار پهپاد از این سیستم می توانند یک شعاع 2 مایلی را پوشش دهند. این سیستم از فناوری های 5G/Wi-Fi برای انتقال سریع داده ها استفاده می کند، که سپس توسط مدل تولیدی آن پردازش می شود و به طور دقیق محیط پیرامونی آتش را به صورت "نقشه" ارائه می دهد. علاوه بر این، اطلاعات 3D و دیگر داده ها که می تواند برای تلاش های آتش نشانان حیاتی باشد، شامل توپوگرافی، پوشش گیاهی و شرایط سوخت را نیز ارائه می دهد. Data Blanket همچنین اعلام کرده است که قصد دارد در نهایت قادر به تولید داده های میکروهواشناسی باشد، علاوه بر پیش بینی بهبود یافته رفتار آتش سوزی از طریق آموزش مداوم بر روی داده های جمع آوری شده از آتش سوزی های قبلی.
شبکه داده (به انگلیسی: "Data Mesh") رویکردی فنی اجتماعی برای ساخت یک معماری داده غیرمتمرکز است. این رویکرد با تکیه بر طراحی مبتنی بر دامنه و خدمات خودگردان (در چارچوب توسعه نرم افزار) عمل می کند و از نظریهٔ طراحی دامنه-محور اریک اوانز و نظریهٔ توپولوژی تیمی مانوئل پایس و متیو اسکلتون بهره می گیرد. تمرکز اصلی شبکه داده، خود داده ها هستند؛ و منابعی مانند دریاچه های داده و خط لوله داده در اولویت دوم قرار دارند. هدف اصلی این رویکرد، گسترش پذیری تحلیل داده ها از طریق تمرکززدایی دامنه محور است. با استفاده از شبکه داده، مسئولیت داده های تحلیلی از تیم مرکزی داده به تیم های دامنه محور منتقل می شود، و این تیم ها توسط یک تیم زیرساخت داده پشتیبانی می شوند که یک سکوی داده بدون وابستگی به دامنه فراهم می کند. این معماری موجب کاهش آشفتگی داده ها یا جلوگیری از شکل گیری جزایر داده ای ایزوله می شود؛ زیرا یک سامانهٔ مرکزی وجود دارد که تضمین می کند اصول پایه ای میان گره های مختلف در شبکه داده به طور یکپارچه به اشتراک گذاشته می شوند، و امکان تبادل داده میان حوزه های گوناگون را فراهم می سازد. تاریخچه. اصطلاح «شبکه داده» نخستین بار
در سال ۲۰۱۹ توسط ژماک دهقانی تعریف شد، زمانی که او به عنوان مشاور ارشد در شرکت فناوری Thoughtworks فعالیت می کرد. ژماک دهقانی اصطلاح «شبکه داده» را در سال ۲۰۱۹ معرفی کرد و در طول سال ۲۰۲۰ جزئیات بیشتری دربارهٔ اصول و معماری منطقی آن ارائه داد. پیش بینی شده بود که این رویکرد در سال ۲۰۲۲ به یکی از گزینه های اصلی برای شرکت ها تبدیل شود. معماری شبکه داده تاکنون توسط شرکت هایی مانند زالاندو، نتفلیکس ، اینتویت، ویستاپرینت، پی پل و دیگر سازمان ها به کار گرفته شده است. در سال ۲۰۲۲، ژماک دهقانی شرکت Thoughtworks را ترک کرد تا شرکت Nextdata Technologies را بنیان گذاری کند و تمرکز خود را بر توسعهٔ داده های غیرمتمرکز بگذارد. اصول. شبکه داده بر پایهٔ چهار اصل بنیادین بنا شده است: علاوه بر این اصول، ژماک دهقانی تأکید می کند که محصولات داده ای ایجادشده توسط هر تیم دامنه ای باید دارای ویژگی هایی از جمله قابلیت کشف، قابلیت آدرس دهی، قابل اعتماد بودن، دارا بودن معنا و ساختار خودتوصیف گر، قابلیت تعامل پذیری، امنیت و پیروی از استانداردها و کنترل های دسترسی سراسری باشند. به عبارت دیگر، داده باید همانند یک محصول قابل استفاده و قاب
ل اطمینان تلقی شود. در عمل. پس از معرفی «شبکهٔ داده» در سال ۲۰۱۹، شرکت های متعددی شروع به پیاده سازی این معماری کردند و تجربه های خود را به اشتراک گذاشتند. چالش ها (چ) و بهترین رویه ها (ب ر) برای متخصصان این حوزه شامل موارد زیر است: چ۱. حاکمیت داده فدرال شده شرکت ها در پذیرش ساختار حاکمیتی فدرال شده برای فعالیت ها و فرایندهایی که پیش تر به صورت متمرکز اداره و اجرا می شدند، با دشواری هایی مواجه هستند. این مسئله به ویژه در زمینه های امنیت، حریم خصوصی و مقررات گذاری مشهود است. چ۲. انتقال مسئولیت در معماری مش داده ای، افراد هر حوزه به طور کامل مسئول تولید و نگهداری محصولات داده ای مربوط به حوزهٔ خود هستند. این مسئولیت جدید می تواند چالش برانگیز باشد، زیرا معمولاً برای آن پاداشی در نظر گرفته نمی شود و اغلب سود آن به سایر حوزه ها می رسد. چ۳. درک مفهوم پژوهش ها نشان داده اند که در میان کارکنان شرکت هایی که در حال پیاده سازی معماری مش داده ای هستند، درک مناسبی از این الگو وجود ندارد. ب ر۱. واحد میان حوزه ای در پاسخ به چ۱، سازمان ها باید یک واحد راهبری میان حوزه ای ایجاد کنند که مسئول برنامه ریزی راهبردی، اولویت بندی
موارد استفاده، و اجرای قوانین مشخص حاکمیتی باشد به ویژه در زمینه های امنیت، مقررات، و حریم خصوصی. با این حال، چنین واحدی صرفاً می تواند ساختار حاکمیت فدرالی را تکمیل و پشتیبانی کند و ممکن است با افزایش بلوغ مش داده ای، ضرورت خود را از دست بدهد. ب ر۲. پایش و مشاهده در پاسخ به چ۲، سازمان ها باید کیفیت محصولات داده ای را مشاهده و ارزیابی کنند؛ زیرا پایش و رتبه بندی محصولات داده ای کلیدی می تواند ارائه های باکیفیت را تشویق کرده، مالکان حوزه ها را انگیزه بخشیده و از مذاکرات بودجه ای پشتیبانی کند. ب ر۳. پذیرش آگاهانه سازمان ها باید سامانه های داده ای موجود خود را به دقت ارزیابی کرده، عوامل سازمانی را در نظر بگیرند و مزایای بالقوه را پیش از پیاده سازی مش معماری داده بسنجند. هنگام معرفی مش معماری داده، توصیه می شود اصطلاحات مربوط به آن با دقت و به صورت آگاهانه معرفی شوند تا درک روشنی از این مفهوم حاصل شود (چ۳). جامعه. اسکات هیرلمان جامعه ای پیرامون شبکه داده راه اندازی کرده است که در کانال اسلکشان بیش از ۷٬۵۰۰ عضو وجود دارد.
احیای گرگ شامل معرفی دوباره گونه بخشی از گرگ های خاکستری در مناطقی است که گرگ های بومی در آنجا انقراض محلی داشتند. بیش از ۳۰ زیرگونه در فهرست زیرگونه های گرگ شناخته شده است، و گرگ های خاکستری، زیرگونه های غیراهلی/وحشی را تشکیل می دهند. احیای این گرگ فقط در مناطقی در نظر گرفته می شود که در آن جا هنوز مناطق وسیعی از طبیعت بکر و مناسب وجود داشته باشد و گونه های خاصی از طعمه به اندازه کافی فراوان باشند تا از جمعیت از پیش تعیین شده گرگ ها پشتیبانی کنند. ایالات متحده. آریزونا و نیومکزیکو. پنج گرگ خاکستری مکزیکی وحشی که آخرین نمونه شناخته شده بودند، در سال ۱۹۸۰ طبق توافقی بین ایالات متحده و مکزیک که با هدف نجات این زیرگونه در معرض خطر انقراض انجام شد، به دام افتادند. بین سال های ۱۹۸۲ تا ۱۹۹۸، یک برنامه جامع پرورش در اسارت، گرگ های مکزیکی را از آستانه انقراض بازگرداند. بیش از ۳۰۰ گرگ مکزیکی بخشی از برنامه احیا بودند. توزیع و جمعیت. تا مارس ۲۰۲۴، حداقل ۲۵۷ گرگ وحشی مکزیکی در ایالات متحده وجود داشت: ۱۴۴ قلاده در نیومکزیکو (۳۶ گله) و ۱۱۳ قلاده در آریزونا (۲۰ گله). این نشان دهنده ۸ سال رشد متوالی جمعیت است. کل جمعیت گرگ
های مکزیکی ۳۸۰ قلاده است که در بیش از ۶۰ مرکز نگهداری می شوند. کلرادو. گرگ ها تا دهه ۱۹۴۰ از کانادا تا مکزیک از مسیر کوه های راکی عبور می کردند. متخصصان حیات وحش آنها را برای تعادل بومی گونه ها، تعاملات گونه ها و سلامت اکوسیستم ضروری می دانند. سازمان پارک ها و حیات وحش کلرادو (CPW) یک گروه کاری چندرشته ای ایجاد کرد که پیش نویس یک طرح مدیریت گرگ ها را برای احیای احتمالی آنها تهیه کرد. کمیسیون حیات وحش کلرادو این طرح را در ماه مه ۲۰۰۵ تصویب کرد. کوه های راکی شمالی. گله های گرگ خاکستری از سال ۱۹۹۵ دوباره به پارک ملی یلواستون و آیداهو معرفی شدند. این گرگ ها طبق ماده 10(j) قانون گونه های در معرض خطر (ESA) به عنوان جمعیت های «آزمایشی و غیرضروری» در نظر گرفته شدند. چنین طبقه بندی به مقامات دولتی آزادی عمل بیشتری در مدیریت گرگ ها برای حفاظت از دام ها می داد، که این یکی از مجموعه ای از مصالحه هایی بود که طرفداران احیای گرگ با دامداران محلیِ نگران انجام دادند. گروه های صنعتی و زیست محیطی محلی دهه ها بر سر تلاش برای احیای گرگ های یلوستون و آیداهو با هم مبارزه کردند. ایده بازگرداندن گرگ ها برای اولین بار در سال ۱۹۶۶ توسط
زیست شناسانی که نگران جمعیت بسیار بالای واپیتی در یلواستون و آسیب های زیست محیطی ناشی از گله های بیش از حد بزرگ آنها به زمین بودند، به کنگره ارائه شد. رسماً، سال ۱۹۲۶ زمانی بود که آخرین گرگ ها در مرزهای یلوستون کشته شدند. وقتی گرگ ها ریشه کن شدند و شکار ممنوع شد، جمعیت گوزن های شمالی به شدت افزایش یافت. در طول دهه های بعدی، جمعیت گوزن های شمالی آنقدر زیاد شد که تعادل اکوسیستم محلی را به هم زد. تعداد گوزن های شمالی و دیگر حیوانات شکاری بزرگ به حدی افزایش یافت که آنها در گله های بزرگ در امتداد کف دره ها و چمنزارها جمع می شدند چرای بی رویه گیاهان تازه رشد کرده می کردند. به دلیل چرای بیش از حد، گونه های گیاهی برگ ریز، مانند صنوبر لرزان کوهستانی و صنوبر لرزان ساحلی، به طور جدی کاهش یافتند.
مرحله حذفی جام لیگ ها ۲۰۲۴ دومین و آخرین مرحله این رقابت ها پس از مرحله گروهی بود. مرحله حذفی که از ۲ تا ۱۹ اوت برنامه ریزی شده است با فینال به پایان می رسد. دو تیم برتر هر گروه به مرحله حذفی راه یافتند تا در مسابقات تک حذفی به رقابت بپردازند. ۳۲ مسابقه در مرحله حذفی، از جمله بازی پلی آف مقام سوم، بین دو تیم بازنده نیمه نهایی برگزار شد. فرمت. مرحله حذفی جام لیگ ها ۲۰۲۴ بین ۳۰ تیم راه یافته از مرحله گروهی و دو تیمی که به دلیل قهرمانی در لیگ داخلی به قرعه استراحت خوردند، برگزار می شود. مسابقات در مرحله حذفی تا پایان انجام می شود. اگر در پایان ۹۰ دقیقه بازی، نتیجه بازی مساوی می شد، وقت اضافه انجام نمی شد و برنده بازی با ضربات پنالتی مشخص می شد. تیم های راه یافته. دو تیم برتر از هر یک از پانزده گروه به مرحله حذفی راه یافتند و به آمریکا و کلمبوس کرو ملحق شدند که از این دور، مسابقات را شروع کردند.
آرمین بچی (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل مجارستان است که در حال حاضر برای لیورپول در پست دروازه بان بازی می کند. وی همچنین در تیم های ملی فوتبال زیر ۱۷ سال، زیر ۱۹ سال و زیر ۲۱ سال مجارستان بازی کرده است. دوران باشگاهی. بچی از سن ۱۶ سالگی تمرین با تیم نخست پوشکاش آکادمیا را آغاز کرد و در همان سن در یک بازی دوستانه مقابل بروژ به میدان رفت. او در فصل ۲۵–۲۰۲۴ به دروازه بان اصلی تیم تبدیل شد و در تمامی رقابت ها ۳۶ بازی انجام داد که در ۱۱ بازی از دریافت گل جلوگیری کرد. وی به همراه این باشگاه، فصل را در رتبهٔ دوم لیگ دسته اول فوتبال مجارستان (۲۰۲۵–۲۰۲۴) به پایان رساند. در پایان فصل، او یکی از سه دروازه بانی بود که برای دریافت جایزهٔ پسر طلایی نامزد شدند. در ۷ ژوئن ۲۰۲۵، تأیید شد که او با باشگاه لیگ برتر لیورپول قرارداد امضا کرده است. دوران ملی. بچی که در اتریش زاده شده اما در رده های پایه برای مجارستان بازی کرده است.
هوش مصنوعی عاملی(خودمختار) (به انگلیسی: Agentic AI) شاخه ای از هوش مصنوعی است که بر سامانه های خودمختار تمرکز دارد؛ سامانه هایی که می توانند بدون دخالت انسان تصمیم گیری کرده و وظایف را انجام دهند. این سامانه ها به طور خودکار براساس شرایط واکنش نشان داده و نتایج فرآیندی تولید می کنند. این حوزه با «خودکارسازی عاملی» (سامانه های مدیریت فرآیند مبتنی بر عامل) در زمینه اتوماسیون فرآیند ارتباط تنگاتنگی دارد. کاربردهایی مانند توسعه نرم افزار، پشتیبانی مشتری، امنیت سایبری و هوش تجاری را شامل می شود. مروری کلی. مفهوم اصلی هوش مصنوعی عاملی، استفاده از «عامل های هوش مصنوعی» برای انجام وظایف به صورت خودکار و بدون دخالت انسان است. در حالی که اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) و عامل های هوش مصنوعی می توانند برای خودکارسازی وظایف خاص یا پشتیبانی از تصمیم گیری مبتنی بر قاعده برنامه ریزی شوند، قواعد آن ها معمولاً ثابت هستند. هوش مصنوعی عاملی به صورت مستقل عمل کرده و با یادگیری پیوسته و تحلیل داده های بیرونی و مجموعه های داده پیچیده، تصمیم گیری می کند. عامل ها براساس محیط ممکن است از تکنیک هایی مانند پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشی
ن و بینایی رایانه ای بهره جویند. به ویژه، یادگیری تقویتی نقش کلیدی در انتخاب های خودهدایت شونده دارد. عامل ها در این روش از طریق آزمون و خطا با دریافت پاداش یا جریمه تصمیمات خود را بهبود می بخشند. همچنین یادگیری عمیق با شبکه های عصبی چندلایه، به جای استفاده از سیستم های قانون محور، ویژگی ها را از داده های پیچیده استخراج می کند. ترکیب این دو روش باعث می شود هوش مصنوعی عاملی بتواند به صورت پویا عمل کرده و رفتارهای پیچیده را با کنترل کم از سوی انسان انجام دهد. تاریخچه. برخی ریشه های مفهومی هوش مصنوعی عاملی را به آقای آلن تورینگ درباره هوش ماشینی و پژوهش های نوربرت وینر درباره سیستم های بازخوردی نسبت می دهند. واژه «سامانه مدیریت فرآیند مبتنی بر عامل» از سال ۱۹۹۸ برای توصیف استفاده از عامل های خودمختار در مدیریت فرآیند کسب وکار به کار رفته است. همچنین نظریه «عاملیت» توسط آلبرت بندورا در سال ۲۰۰۸ مطرح شد. پیشرفت هایی مانند دیپ بلو آی بی ام، توسعهٔ یادگیری ماشین، ادغام هوش مصنوعی در رباتیک و ظهور مدل های زایشی نظیر GPT و پلتفرم نیروی کارگزاری سیلزفورس، گام هایی مهم در مسیر رشد این حوزه بوده اند. در دههٔ گذشته، پیشرف
ت در یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی و شبکه های عصبی امکان یادگیری و تصمیم گیری خودکار را فراهم کرده است. کاربرد در خودروی خودران، خودکارسازی صنعتی و مراقبت شخصی سازی شده گواهی بر این امر هستند. در سال ۲۰۲۵، مؤسسه فورستر هوش مصنوعی عاملی را به عنوان یکی از فناوری های نوظهور برجسته نام برد. کاربردها. کاربردهای هوش مصنوعی عاملی عبارتند از: مفاهیم مرتبط. خودکارسازی عاملی به کاربرد هوش مصنوعی عاملی در ساخت و اجرای گردش کار گفته می شود. مدل های زبانی بزرگ قادرند گردش کاری خودکار تعریف و اجرا کنند. در حالی که هوش مصنوعی عاملی بر تصمیم گیری تمرکز دارد، هوش مصنوعی مولد بر تولید محتوای جدید است. اتوماسیون فرایند رباتیک به ابزارهایی اشاره دارد که وظایف تکراری را با جریان های کاری از پیش تعریف شده انجام می دهند. هوش مصنوعی عاملی پویا است و می تواند داده های غیرساختاریافته را پردازش کرده و با کاربران تعامل کند.
چوب پیمای چوچیلا (به لاتین: "Orthonyx spaldingii") یک پرنده گنجشک سان از تیرهٔ چوب پیمایان (Orthonychidae) و گونه بومی استرالیا است. چوب پیمای چوچیلا محدود به جنگل های بارانی گرمسیری بلندبوم و پست بوم شمال شرقی کوئینزلند است. جیرهٔ غذایی عمدتاً از بی مهرگان است، اما مهره داران کوچک نیز وجود دارند.
معماری زمان محرک (مخفف TTA)، که به عنوان یک سیستم زمان محرک نیز شناخته می شود، یک سیستم کامپیوتری است که یک یا چند مجموعه از وظایف را طبق یک برنامه زمان بندی از پیش تعیین شده اجرا می کند. پیاده سازی یک سیستم TT معمولاً شامل استفاده از یک وقفه واحد است که به سرریز دوره ای یک تایمر مرتبط است. این وقفه ممکن است یک برنامه ریز وظیفه (نوعی سیستم عامل بی درنگ محدود) را فعال کند. برنامه ریز سپس وظایف سیستم را در نقاط زمانی از پیش تعیین شده آزاد خواهد کرد. تاریخچه و توسعه. به دلیل رفتار زمان بندی بسیار پیش بینی پذیرشان، سیستم های TT برای سال ها در توسعه سیستم های حساس به ایمنی در صنایع هوافضا و سیستم های مرتبط استفاده شده اند. یکی از متون اولیه که اصول معماری زمان محرک، ارتباطات و رویکردهای زمان محدود را معرفی می کند، کتاب "سیستم های real-time: اصول طراحی برای برنامه های توزیع شده و جاسازی شده" در سال 1997 است. استفاده از سیستم های TT با انتشار کتاب "Patterns for Time-Triggered Embedded Systems (PTTES)" در سال 2001 و کتاب مقدمه ای مرتبط به نام "Embedded C" در سال 2002 گسترش یافت. کتاب PTTES همچنین مفاهیم برنامه ریزهای
ترکیبی زمان محرک (یک معماری برای سیستم های زمان محرک که نیاز به پیش امپشن وظایف دارند) و برنامه ریزهای ساعت مشترک (یک معماری برای سیستم های توزیع شده زمان محرک که شامل چندین گره همگام شده است) را معرفی کرد. از زمان انتشار کتاب PTTES، تحقیقات گسترده ای در زمینه سیستم های TT انجام شده است. کاربردهای کنونی. سیستم های زمان محرک اکنون معمولاً با استانداردهای ایمنی بین المللی مانند IEC 61508 (سیستم های صنعتی)، ISO 26262 (سیستم های خودرویی)، IEC 62304 (سیستم های پزشکی) و IEC 60730 (لوازم خانگی) مرتبط هستند. جایگزین ها. سیستم های زمان محرک را می توان به عنوان یک زیرمجموعه از معماری "سیستم های رویداد-محرک" (ET) عمومی تر در نظر گرفت (برای اطلاعات بیشتر به برنامه نویسی رویداد-محور مراجعه کنید). پیاده سازی یک سیستم ET معمولاً شامل استفاده از چندین وقفه است که هر کدام به رویدادهای دوره ای خاص (مانند سرریز تایمرها) یا رویدادهای آپریودیک (مانند ورود پیام ها از طریق یک باس ارتباطی در نقاط تصادفی زمانی) مرتبط هستند. طراحی های ET به طور سنتی با استفاده از آنچه که به عنوان سیستم عامل real-time (یا RTOS) شناخته می شود، مرتبط هس
تند، هرچند استفاده از چنین پلتفرم نرم افزاری ویژگی تعریف کننده معماری ET نیست.
پنگوئن کاییکا (در زبان مائوری به معنای «خورنده ماهی») گونه ای منقرض شده از پنگوئن های بنیادین است که در نهشته های ائوسن پیشین (زیرعصر وایپاوان-مانگاوراپان) در جنوب کانتربری، نیوزیلند زندگی می کردند. این فقط از روی یک استخوان بازو شناخته شده است. این فسیل در سال ۱۹۹۸ توسط دکتر فیلیپ ماکسول، دیرینه شناس و چینه شناس، از سازند کاورو در حوضه کانتربری، نزدیک رودخانه وایهائو، کشف شد. این گونه نخستین بار توسط ایوان فوردایس و دنیل توماس در سال ۲۰۱۱ نام گذاری شد و گونه خاص آن پنگوئن "کاییکای ماکسولی" است. "کاییکا" یکی از کهن ترین پنگوئن های شناخته شده است.