Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
کتابخانه شبیه سازی پیشرفته (ASL) یک پلتفرم شبیه سازی چندفیزیکی با شتاب سخت افزاری رایگان و منبع باز است. این به کاربران امکان می دهد تا حل کننده های عددی سفارشی شده را در C++ بنویسند و آن ها را بر روی انواع معماری های موازی گسترده، از FPGA, DSP و GPU ارزان قیمت تا خوشه ها و ابررایانه های ناهمگن، مستقر کنند. موتور محاسباتی داخلی آن با OpenCL نوشته شده است و از تکنیک های حل بدون ماتریس استفاده می کند. ASL انواع روش های عددی مدرن را پیاده سازی می کند، مثلاً روش تنظیم سطح، شبکه بولتزمن، مرز غوطه ور. رویکرد مرزی غوطه ور و بدون مش به کاربران اجازه می دهد تا از CAD مستقیماً به شبیه سازی حرکت کنند و تلاش های پیش پردازش و تعداد خطاهای احتمالی را کاهش دهد. ASL را می توان برای مدل سازی پدیده های فیزیکی و شیمیایی مختلف جفت شده، به ویژه در زمینه دینامیک سیالات محاسباتی استفاده کرد. این تحت مجوز آزاد عمومی عمومی GNU Affero با مجوز تجاری اختیاری (که بر اساس مجوز مجاز MIT است) توزیع می شود. تاریخچه. کتابخانه شبیه سازی پیشرفته توسط Avtech Scientific، یک شرکت اسرائیلی در حال توسعه است. کد منبع آن در ۱۴ مه ۲۰۱۵ برای انجمن منتشر
شد، اعضای آن کمی بعد آن را برای بخش های علمی همه توزیع های لینوکس بسته بندی کردند. متعاقباً، گروه Khronos اهمیت ASL را تصدیق کرد و آن را در وب سایت خود در میان منابع مبتنی بر OpenCL فهرست کرد. امکانات. ASL طیف وسیعی از ویژگی ها را برای حل تعدادی از مشکلات ارائه می دهد - از جریان های پیچیده سیال شامل واکنش های شیمیایی، آشفتگی و انتقال حرارت، تا مکانیک جامد و الاستیسیته. کاربردها. ACTIVE - فناوری های محدودیت های فعال برای محیط های نامطلوب یا فرار (پروژه FP7 اروپا)
DWSIM یک شبیه ساز فرایند شیمیایی منبع باز سازگار با CAPE-OPEN برای ویندوز ، لینوکس و macOS است. DWSIM بر روی مایکروسافت ساخته شده است. پلتفرم های دات نت و مونو و دارای رابط کاربری گرافیکی (GUI)، محاسبات ترمودینامیک پیشرفته، پشتیبانی از واکنش ها و مشخصه های نفتی / ابزارهای تولید اجزای فرضی. DWSIM قادر است فرایندهای تعادل الکترولیت حالت پایدار، بخار-مایع، بخار-مایع-مایع، جامد-مایع و آبی را با مدل های ترمودینامیکی و عملیات واحد زیر شبیه سازی کند: نسخه های اندروید و iOS. DWSIM همچنین در سیستم عامل های موبایل اندروید و iOS موجود است که دانلود رایگان از آنجا می باشد. در این پلتفرم ها، DWSIM شامل مجموعه ای از ویژگی ها است، در حالی که ماژول های پیشرفته تر را می توان از طریق خریدهای درون برنامه باز کرد. نسخه رزبری پای. یک ساخت DWSIM ویژه برای دستگاه های Raspberry Pi 2/3 در دسترس است که از توزیع لینوکس مبتنی بر آرم مانند رزبین و Ubuntu MATE استفاده می کنند. کتابخانه مستقل ترمودینامیک. روال های محاسبه ویژگی و تعادل DWSIM نیز به صورت مستقل و 100% مدیریت شده در دسترس هستند Dynamic Link Library (DLL). می توان آن را در براب
ر برنامه های کاربردی رایگان و اختصاصی (مجوز LGPL v3) مرتبط کرد.
EFDC+ Explorer (EFDC_Explorer سابق) (EE) یک رابط کاربری گرافیکی مبتنی بر ویندوز برای پردازش پیش و پس از Environmental Fluid Dynamics Code (EFDC) است. این برنامه توسط شرکت مهندسی DSI توسعه یافته و پشتیبانی می شود. EFDC+ Explorer برای پشتیبانی از تنظیم مدل، تولید شبکه (دکارتی و منحنی متعامد)، آزمایش، کالیبراسیون و تجسم نتایج مدل طراحی شده است (کریگ، 2020). EE از هیدرودینامیک، انتقال رسوب/مواد سمی، ردیابی ذرات و مدل کیفیت آب جفت شده HEM3D پشتیبانی می کند. EFDC در ابتدا در موسسه علوم دریایی ویرجینیا (همریک، 1992) توسعه یافت. این نرم افزار منبع باز است و مدلی است که به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرد و مورد قبول EPA است. DSI به توسعه EFDC با استفاده از نام +EFDC ادامه می دهد. پیشرفت ها شامل افزودن قابلیت چند رشته ای و اخیراً محاسبات کامل موازی با MPI (واسط عبور پیام) است. EFDC+ Explorer بخشی از سیستم EE Modeling System (EEMS) است که شامل EFDC+، نسخه پیشرفته EFDC، و Grid+، یک مولد شبکه دکارتی منحنی است که جایگزین CVLGrid قبلی می شود. افزونه ای برای مدیریت آبخیزداری ایالات متحده و ابزار توسعه TMDL ، BASINS ، اخ
یرا توسعه یافته است. این به BASINS اجازه می دهد تا مدل های EFDC+ را ایجاد کند. نمونه برنامه ها. EFDC+ Explorer از سال 2003 در حال توزیع بوده و اکنون در بیش از 60 کشور استفاده می شود. نیوتاون کریک ، شهر نیویورک: نیوتاون کریک به عنوان یک سایت بالقوه سوپرفاند در سپتامبر 2009 پیشنهاد شد و در 27 سپتامبر 2010 این نام را دریافت کرد. EFDC و EFDC+ Explorer برای حمایت از تحقیقات اصلاحی و امکان سنجی برای آماده سازی برای اصلاح محیطی استفاده می شوند. رودخانه اوهایو ، ایالات متحده: "این مدل از رودخانه اوهایو برای کمک به مطالعه اثرات طوفان برای شهر سینسیناتی طراحی شده است. این مطالعه مربوط به ارزیابی سرریزهای فاضلاب ترکیبی (CSOs) و سایر تأثیرات آب و هوای مرطوب بر کیفیت آب در رودخانه اوهایو و ارزیابی مزایای حاصل از سناریوهای کاهش معین بود.» دریاچه واشنگتن ، WA، "DSI شبیه سازی دمای بیدرنگ دریاچه واشنگتن را به عنوان نمونه ای از داده ها و امکانات مدل سازی در زمان واقعی برای خدمت به جامعه علمی در سیاتل، واشنگتن، ایالات متحده توسعه داده است."
المر ابزار محاسباتی برای مسائل چند فیزیک است. این توسط CSC با همکاری دانشگاه ها، آزمایشگاه های تحقیقاتی و صنعت فنلاند توسعه یافته است. حل کننده Elmer FEM یک نرم افزار رایگان و منبع باز است که مشروط به الزامات مجوز عمومی عمومی گنو (GPL)، نسخه 2 یا جدیدتر است. المر شامل مدل های فیزیکی دینامیک سیالات ، مکانیک ساختاری ، الکترومغناطیسی ، انتقال حرارت و آکوستیک است. اینها با معادلات دیفرانسیل جزئی که المر با روش المان محدود (FEM) حل می کند، توصیف می شوند. المر شامل چندین بخش مختلف است: بخش های مختلف نرم افزار Elmer ممکن است به طور مستقل استفاده شوند. در حالی که ماژول اصلی ابزار ElmerSolver است که شامل بسیاری از ویژگی های پیچیده برای حل مدل فیزیکی است، اجزای اضافی برای ایجاد یک گردش کار کامل مورد نیاز است. برای پیش و پس پردازش از ابزارهای دیگری مانند Paraview می توان برای تجسم خروجی استفاده کرد. این نرم افزار بر روی پلتفرم های یونیکس و ویندوز اجرا می شود و با استفاده از ابزار ساخت CMake می توان آن را بر روی انواع کامپایلرها کامپایل کرد. حل کننده همچنین می تواند در حالت موازی چند میزبان در پلتفرم هایی که از MPI پشتیب
انی می کنند استفاده شود. قابلیت موازی سازی المر یکی از قوی ترین جنبه های این حل کننده است.
آخرین جد مشترک گوریل-انسان (GHLCA ،GLCA، یا G/H LCA) آخرین گونه ای است که جد مشترک انسان تباران و گوریل ها (یعنی آخرین جد مشترک شامپانزه-انسان از یک سو و گوریل ها از سوی دیگر) شناخته می شود. تخمین زده می شود که درحدرد ۸ تا ۱۰ میلیون سال قبل و در اواخر میوسن می زیسته است.
FreeFem++ یک زبان برنامه نویسی و نرم افزاری است که بر حل معادلات دیفرانسیل جزئی با استفاده از روش اجزای محدود تمرکز دارد. FreeFem++ به زبان C++ نوشته شده است و توسط دانشگاه پیر و ماری کوری و Laboratoire Jacques-Louis Lions توسعه و نگهداری می شود. بر روی سیستم های لینوکس ، سولاریس ، مک اواس و مایکروسافت ویندوز اجرا می شود. FreeFem++ نرم افزار رایگان ( LGPL ) است. زبان FreeFem++ از C++ الهام گرفته شده است. یک محیط توسعه یکپارچه به نام FreeFem++-cs وجود دارد. تاریخچه. اولین نسخه در سال 1987 توسط Olivier Pironneau ایجاد شد و MacFem نام داشت (فقط روی Macintosh کار می کرد). PCFem مدتی بعد ظاهر شد. هر دو به زبان پاسکال نوشته شده بودند. در سال 1992 با C++ بازنویسی شد و FreeFem نامگذاری شد. نسخه های بعدی، FreeFem+ (1996) و FreeFem++ (1998)، از این زبان برنامه نویسی نیز استفاده کردند. نسخه های دیگر. نسخه های منسوخ شده:
فری مت (انگلیسی:FreeMat) یک محیط محاسبات عددی و زبان برنامه نویسی منبع باز رایگان است، شبیه به متلب و گنو آکتیو. علاوه بر پشتیبانی از بسیاری از توابع متلب و برخی از عملکردهای ، دارای یک رابط بدون کد برای کدهای C ، C++ و فرترن خارجی، توسعه الگوریتم های توزیع موازی بیشتر (از طریق MPI)، و دارای قابلیت ترسیم و تجسم سه بعدی است. پشتیبانی انجمن در گروه های نظارت شده گوگل انجام می شود.
بسته پایتون GEKKO معادلات جبری اعداد صحیح مختلط و دیفرانسیل در مقیاس بزرگ را با حل کننده های برنامه نویسی غیرخطی ( IPOPT ، APOPT ، BPOPT، SNOPT ، MINOS ) حل می کند. حالت های عملیات شامل یادگیری ماشین، تطبیق داده ها، بهینه سازی بلادرنگ، شبیه سازی پویا و کنترل پیش بینی مدل غیرخطی است. علاوه بر این، این بسته برنامه نویسی خطی (LP)، برنامه ریزی درجه دوم (QP)، برنامه ریزی درجه دوم محدود (QCQP)، برنامه نویسی غیرخطی (NLP)، برنامه نویسی عدد صحیح مختلط (MIP) و برنامه ریزی خطی عدد صحیح مختلط (MILP) را حل می کند. GEKKO در پایتون موجود است و با pip از PyPI بنیاد نرم افزار پایتون نصب می شود. pip install gekko GEKKO روی همه پلتفرم ها و با پایتون 2.7 و 3+ کار می کند. به طور پیش فرض، مشکل به یک سرور عمومی ارسال می شود که در آنجا راه حل محاسبه می شود و به پایتون باز می گردد. گزینه های پردازنده Windows، MacOS، Linux و ARM (Raspberry Pi) بدون اتصال به اینترنت قابل حل هستند. GEKKO یک توسعه از مجموعه بهینه سازی APMonitor است اما مدل سازی و تجسم راه حل را مستقیماً در پایتون ادغام کرده است. یک مدل ریاضی بر حسب متغیرها و معادلات بیان
می شود، مانند مسئله معیار Hock &amp; Schittkowski #71 برای آزمایش عملکرد حل کننده های برنامه ریزی غیرخطی استفاده می شود. این مسئله بهینه سازی خاص یک تابع هدف دارد formula_1 و مشروط به محدودیت نابرابری formula_2 و محدودیت برابری formula_3 . چهار متغیر باید بین کران پایینی 1 و کران بالایی 5 باشند. مقادیر حدس اولیه هستند formula_4 . این مشکل بهینه سازی با GEKKO مطابق شکل زیر حل می شود. کاربرد های gekko. کاربردها عبارتند از تولید همزمان (قدرت و گرما) ، اتوماسیون حفاری ، کنترل فشار شدید، تولید انرژی حرارتی خورشیدی، سلول های سوختی اکسید جامد ، تضمین جریان، بازیافت نفت پیشرفته ، استخراج اسانس ، و وسایل نقلیه هوایی بدون سرنشین (UAVs) . ارجاعات زیادی به APMonitor و GEKKO به عنوان نمونه ای از انواع برنامه های کاربردی قابل حل وجود دارد. GEKKO از کمک مالی تحقیقاتی بنیاد ملی علوم (NSF) به شماره 1547110 توسعه یافته است و در مجموعه شماره ویژه برنامه ریزی و کنترل ترکیبی به تفصیل آمده است. سایر موارد قابل توجه GEKKO فهرستی در درخت تصمیم برای نرم افزار بهینه سازی، پشتیبانی اضافه شده برای حل کننده های APOPT و BPOPT، گزارش پروژ
ه های دوره آنلاین بهینه سازی پویا از شرکت کنندگان بین المللی است. GEKKO موضوعی در انجمن های آنلاین است که در آن کاربران در حال حل مسائل بهینه سازی و کنترل بهینه هستند. GEKKO برای کنترل پیشرفته در آزمایشگاه کنترل دما (TCLab) برای آموزش کنترل فرآیند در 20 دانشگاه استفاده می شود. from gekko import brain import numpy as np ()b=brain.Brain (1)b.input_layer b.layer(linear=3) b.layer(tanh=3) b.layer(linear=3) b.output_layer(1) x=np.linespace(-np.pi,3*np.pi,20) y=2-np.cos(x) b.learn(x,y) مدل شبکه عصبی در طیف وسیعی از داده های آموزشی و همچنین برای برون یابی برای نشان دادن پیش بینی های ضعیف خارج از داده های آموزشی آزمایش می شود. پیش بینی های خارج از مجموعه داده های آموزشی با یادگیری ماشین ترکیبی بهبود می یابد که از اصول اساسی (در صورت وجود) برای تحمیل ساختاری معتبر در طیف وسیع تری از شرایط استفاده می کند. در مثال بالا، تابع فعال سازی مماس هذلولی (لایه پنهان 2) می تواند با یک تابع سینوسی یا کسینوس جایگزین شود تا برون یابی بهبود یابد. بخش پایانی اسکریپت مدل شبکه عصبی، عملکرد اصلی و نقاط داده نمونه برداری شده برای برازش ر
ا نشان می دهد. یادگیری ماشین. یکی از کاربردهای یادگیری ماشین ، انجام رگرسیون از داده های آموزشی برای ایجاد یک همبستگی است. در این مثال، یادگیری عمیق یک مدل از داده های آموزشی تولید می کند که با تابع تولید می شود formula_5 . برای این مثال از یک شبکه عصبی مصنوعی با سه لایه استفاده شده است. لایه اول خطی، لایه دوم تابع فعال سازی مماس هذلولی و لایه سوم خطی است. این برنامه وزن پارامترهایی را تولید می کند که مجموع مجذور خطاهای بین نقاط داده اندازه گیری شده و پیش بینی های شبکه عصبی در آن نقاط را به حداقل می رساند. GEKKO از بهینه سازهای مبتنی بر گرادیان برای تعیین مقادیر وزن بهینه به جای روش های استاندارد مانند انتشار پس انداز استفاده می کند. شیب ها با تمایز خودکار، مشابه سایر بسته های محبوب، تعیین می شوند. این مسئله به عنوان یک مسئله بهینه سازی محدود حل می شود و زمانی همگرا می شود که حل کننده شرایط کاروش–کون–تاکر را برآورده کند. استفاده از یک بهینه ساز مبتنی بر گرادیان، محدودیت های اضافی را امکان پذیر می کند که ممکن است با دانش دامنه از داده ها یا سیستم اعمال شود. کنترل بهینه. کنترل بهینه استفاده از بهینه سازی ریاضی
برای به دست آوردن یک خط مشی است که توسط دیفرانسیل محدود می شود formula_6 ، برابری formula_7 ، یا نابرابری formula_8 معادله می کند و یک تابع هدف/پاداش را به حداقل می رساند formula_9 . کنترل بهینه اولیه با GEKKO با ادغام هدف و رونویسی معادله دیفرانسیل به شکل جبری با هم آمیزی متعامد بر روی عناصر محدود حل می شود.
JModelica.org یک پلتفرم نرم افزار تجاری مبتنی بر زبان مدل سازی Modelica برای مدل سازی، شبیه سازی، بهینه سازی و تجزیه و تحلیل سیستم های پویا پیچیده است. این پلتفرم توسط Modelon AB با همکاری موسسات دانشگاهی و صنعتی، به ویژه دانشگاه لوند و مرکز کنترل سیستم های پیچیده لوند (LCCC) نگهداری و توسعه می یابد. این پلت فرم در پروژه های صنعتی با کاربرد در رباتیک، سیستم های خودرو، سیستم های انرژی، جداسازی و تولید پلی اتیلن استفاده شده است. اجزای اصلی پلتفرم عبارتند از:. JModelica.org از زبان مدل سازی Modelica برای مدل سازی سیستم های فیزیکی پشتیبانی می کند. Modelica توضیحات سطح بالایی از سیستم های دینامیکی ترکیبی ارائه می دهد که به عنوان مبنایی برای انواع مختلف محاسبات در JModelica.org از جمله شبیه سازی، تجزیه و تحلیل حساسیت و بهینه سازی استفاده می شود. مسائل بهینه سازی پویا، از جمله کنترل بهینه ، بهینه سازی مسیر ، بهینه سازی پارامتر و کالیبراسیون مدل را می توان با استفاده از JModelica.org فرموله و حل کرد. پسوند Optimica فرمول بندی سطح بالا مسائل بهینه سازی پویا را بر اساس مدل های Modelica امکان پذیر می سازد. پروژه mintOC
تعدادی از مشکلات معیار کدگذاری شده در Optimica را فراهم می کند. این پلتفرم رابط های باز را برای ادغام با بسته های عددی ترویج می کند. مجموعه یکپارچه ساز ساعت های آفتابی ODE/DAE، حل کننده NLP IPOPT و بسته AD CasADi نمونه هایی از بسته هایی هستند که در پلتفرم JModelica.org ادغام شده اند. JModelica.org با استاندارد Functional Mock-up Interface (FMI) مطابقت دارد و Functional Mock-up Units (FMUs) که توسط JModelica.org یا ابزار سازگار با FMI دیگری تولید می شود، می تواند در محیط پایتون شبیه سازی شود. یک مقایسه مستقل بین JModelica.org و سیستم های بهینه سازی ACADO Toolkit، IPOPT و CppAD، در گزارش نرم افزار منبع باز برای بهینه سازی محدود غیرخطی سیستم های پویا ارائه شده است. پلاگین Eclipse برای ویرایش کد منبع Modelica متوقف شده است. در 18 دسامبر 2019، Modelon تصمیم گرفت کد منبع JModelica.org را از منبع باز به منبع بسته منتقل کند. آخرین نسخه منبع باز در صورت درخواست برای دانلود در دسترس است. Assimulo، PyFMI و FMI Library اکنون در GitHub هستند.
NEST یک نرم افزار شبیه سازی برای مدل های شبکه عصبی ، از جمله شبکه های عصبی در مقیاس بزرگ است. NEST در ابتدا توسط Markus Diesmann و Marc-Oliver Gewaltig توسعه داده شد و اکنون توسط NEST Initiative توسعه و نگهداری می شود. فلسفه مدلسازی. شبیه سازی NEST سعی می کند منطق یک آزمایش الکتروفیزیولوژیکی را که در داخل یک کامپیوتر انجام می شود دنبال کند، با این تفاوت که سیستم عصبی مورد بررسی باید توسط آزمایشگر تعریف شود. سیستم عصبی با تعداد زیادی نورون و اتصالات آنها تعریف می شود. در یک شبکه NEST، مدل های مختلف نورون و سیناپس می توانند همزیستی داشته باشند. هر دو نورون می توانند چندین اتصال با خواص متفاوت داشته باشند. بنابراین، اتصال را به طور کلی نمی توان با یک وزن یا ماتریس اتصال توصیف کرد، بلکه به عنوان یک لیست مجاورت توصیف کرد. برای دستکاری یا مشاهده پویایی شبکه، آزمایشگر می تواند وسایلی را تعریف کند که ابزارهای مختلف (برای اندازه گیری و تحریک) موجود در یک آزمایش را نشان می دهند. این دستگاه ها داده های خود را یا در حافظه یا فایل می نویسند. NEST قابل توسعه است و می توان مدل های جدیدی برای نورون ها، سیناپس ها و دستگاه ها
اضافه کرد.
خط اختلاف یک چارچوب پیام رسانی باز برای افسران خدمات خارجی و سایر شهروندان ایالات متحده است — که توسط وزارت امور خارجه ایالات متحده آمریکا و آژانس توسعه بین المللی استخدام می شوند — تا از طریق آن بتوانند از سیاست های دولت انتقاد کنند. این کانال محرمانه ارتباطی در جریان جنگ ویتنام پس از آن طراحی شد که توصیه های دیپلمات های آمریکایی در قبال این جنگ به کرات نادیده گرفته شد.
در نظریه احتمالات و نظریه اطلاعات، اطلاعات متقابل تنظیم شده، ممکن است تغییر نسخه ای از اطلاعات متقابل برای مقایسه خوشه بندی ها استفاده شود. اثر توافق را صرفاً به دلیل شانس بین خوشه بندی ها تصحیح می کند، مشابه روشی که شاخص رند تنظیم شده، شاخص رند را تصحیح می کند. ارتباط نزدیکی با تنوع اطلاعات دارد: هنگامی که تنظیم مشابهی برای شاخص VI انجام می شود، معادل AMI می شود. با این حال، اندازه گیری تنظیم شده دیگر متریک نیست. اطلاعات متقابل دو بخش. با توجه به مجموعه S از N عنصر S = {s1,s2... ,sN}، دو بخش از S را در نظر بگیرید، برای مثال U = {u1,u2... ,uR} با R خوشه، و V = {v1,v2... ,vC} با C خوشه. در اینجا فرض می شود که بخش ها به اصطلاح خوشه های سخت هستند. بخش ها به صورت جفتی جدا هستند: formula_1 به ازای همه formula_2 : formula_3 اطلاعات متقابل همپوشانی خوشه بین U و V را می توان در قالب یک جدول احتمالی RxC خلاصه کرد. که در آن formula_4 تعداد اشیاء مشترک در خوشه های Ui و Vj را نشان می دهد. به این معنا که، formula_5 فرض کنید یک شی به طور تصادفی از S انتخاب شده است. احتمال اینکه جسم به خوشه Ui بیفتد این است: formula_6 آنترو
پی مرتبط با بخش بندی U عبارت است از: formula_7 که در آن PV(j) = |Vj|/N. اطلاعات متقابل بین دو بخش: formula_8 که در آن PUV(i,j) نشان دهنده این احتمال است که یک نقطه به خوشه Ui در U و خوشه Vj در V تعلق دارد: formula_9 MI یک کمیت غیر منفی است که با آنتروپی های H(U) و H(V) محدود شده است، اطلاعات به اشتراک گذاشته شده توسط دو خوشه بندی را کمی می کند و بنابراین می تواند به عنوان معیار تشابه خوشه بندی استفاده شود. تعدیل برای شانس. مانند شاخص رند، مقدار پایه اطلاعات متقابل بین دو خوشه بندی تصادفی مقدار ثابتی به خود نمی گیرد و زمانی که دو پارتیشن تعداد خوشه های بیشتری داشته باشند (با تعداد ثابتی از عناصر مجموعه N) تمایل به بزرگ تر شدن دارد. با اتخاذ یک مدل فوق هندسی تصادفی، می توان نشان داد که اطلاعات متقابل مورد انتظار بین دو خوشه تصادفی عبارتند از: formula_10 هنگامی که دو پارتیشن یکسان هستند، AMI مقدار ۱ و زمانی که MI بین دو پارتیشن برابر با مقدار مورد انتظار بنابر شانس باشد، ۰ می گیرد.
طبقه بندی زمانی اتصال گرا نوعی خروجی شبکه عصبی و تابع امتیازدهی مرتبط، برای آموزش شبکه های عصبی بازگشتی مانند شبکه های حافظه کوتاه-بلند مدت برای مقابله با مشکلات دنباله ای که در آن زمان بندی متغیر است می باشد. از آن می توان برای کارهایی مانند تشخیص دست خط آنلاین یا تشخیص واج ها در فایل صوتی استفاده کرد. CTC به خروجی ها و امتیازدهی اشاره دارد و مستقل از ساختار شبکه عصبی زیربنایی است. در سال ۲۰۰۶ معرفی شد. ورودی دنباله ای از مشاهدات است و خروجی ها دنباله ای از برچسب ها هستند که می تواند شامل خروجی های خالی باشد. دشواری آموزش از آنجا ناشی می شود که مشاهدات بسیار بیشتر از برچسب های موجود است. برای مثال، در فایل صوتی می توان چندین برش زمانی وجود داشته باشد که مربوط به یک واج واحد است. از آنجایی که ما تراز بودن دنباله مشاهده شده با برچسب های هدف را نمی دانیم، توزیع احتمال را در هر مرحله زمانی پیش بینی می کنیم. یک شبکه CTC یک خروجی پیوسته دارد (به عنوان مثال softmax)، که از طریق آموزش مدل سازی احتمال یک برچسب تطبیق داده می شود. CTC سعی نمی کند مرزها و زمان بندی ها را یاد بگیرد: دنباله های برچسب در صورتی معادل در نظر
گرفته می شوند که فقط در تراز متفاوت باشند، بدون توجه به جاهای خالی. دنباله های برچسب معادل می توانند به روش های مختلفی رخ دهند - که باعث می شود امتیازدهی به یک کار غیر ضروری تبدیل شود، اما یک الگوریتم رو به عقب کارآمد برای آن وجود دارد. سپس امتیازات CTC را می توان با الگوریتم پس انتشار برای به روز رسانی وزن شبکه عصبی استفاده کرد. رویکردهای جایگزین برای یک شبکه عصبی مجهز به CTC شامل مدل مارکوف پنهان است. منابع. https://en.wikipedia.org/wiki/Connectionist_temporal_classification
جان هنری دورهام (زاده ۱۶ مارس 1950) یک وکیل آمریکایی است که در میان سال های ۲۰۱۸ تا ۲۰۲۱ به عنوان دادستان ایالات متحده در ناحیه کانکتیکات خدمت کرده است. تا آوریل ۲۰۱۹، دولت ترامپ به او مأموریت داد تا در مورد منشأ تحقیقات اداره تحقیقات فدرال (FBI) در مورد دخالت روسیه در انتخابات ۲۰۱۶ ایالات متحده تحقیق کند و در همین رابطه و در اکتبر ۲۰۲۰ وی به عنوان مشاور ویژه وزارت دادگستری در این زمینه منصوب شد. او پیش از این به مدت ۳۵ سال به عنوان دستیار وکیل ایالات متحده در سمت های مختلف در دی سی خدمت کرد. دورهام به خاطر نقشش به عنوان دادستان ویژه در انهدام نوارهای بازجویی ایجاد شده توسط آژانس اطلاعات مرکزی (سیا) در سال ۲۰۰۵ شناخته می شود، که طی آن تصمیم گرفت هیچ گونه اتهام جنایی مرتبط با انهدام نوارهای شکنجه در یک مرکز سیا را به مقامات ارائه نکند. تا آوریل ۲۰۱۹، ویلیام بار، دادستان کل ایالات متحده، دورهام را موظف به نظارت بر بررسی منشأ تحقیقات روسیه و تعیین وجاهت جمع آوری اطلاعات مربوط به کمپین ترامپ «قانونی و مناسب» کرد. بار در دسامبر ۲۰۲۰ فاش کرد که مقام دورهام را در اکتبر ۲۰۲۰ به بازپرس ویژه ارتقا یافته و اطمینان داد ک
ه تحقیقات بازرس ویژه دورهام می تواند پس از پایان دولت ترامپ نیز ادامه یابد. بعد از سه سال و نیم تعقیب قضایی، نتیجه اقدامات دورهام ارائه یک فقره اعتراف به گناه و یک حکم مشروط برای اتهامی غیرمرتبط با منشأ تحقیقات روسیه و دو محاکمه ناموفق بود. دورهام در دو دادگاه ادعا کرد که FBI توسط متهمان فریب خورده است. مشاور ویژه برای بررسی ریشه های تحقیقات ترامپ و روسیه. در ابتدای سال ۲۰۱۷، ترامپ و متحدانش ادعا کردند که تحقیقات FBI (معروف به طوفان متقاطع) در مورد تماس های احتمالی بین همکارانش و مقامات روسی (که منجر به تحقیقات مولر شد) یک «فریب» یا «شکار جادوگر» بود که توسط دشمنان سیاسی او آغاز شده بود. در آوریل ۲۰۱۹، دادستان کل ویلیام بار اعلام کرد که بررسی منشأ تحقیقات FBI در مورد دخالت روسیه در انتخابات ۲۰۱۶ ایالات متحده را آغاز کرده است و در ماه مه گزارش شد که او دورهام به رهبری منصوب شده. چند هفته قبل از آن به دورهام این اختیار داده شد که «مجموعه اطلاعاتی دولت را که شامل تعاملات کمپین ترامپ با روس ها است، بررسی کند، اسناد دولتی را بررسی کند و اظهارات شاهد داوطلبانه را درخواست نماید.» در دسامبر ۲۰۲۰، بار به کنگره فاش کرد
که دورهام را برای رهبری تحقیقات بازپرس ویژه دورهام در ۱۹ اکتبر منصوب کرده است او پس از استعفا از سمت دادستان ایالات متحده در این سمت باقی ماند. تا سپتامبر ۲۰۲۲، هزینه های تحقیقات او از زمان به عهده گرفتن نقش بازرس ویژه به ۶٫۵ میلیون دلار افزایش یافت. پس از سه سال و نیم تحقیقات، دورهام سه مرد را متهم کرد که یکی از آنها به اتهامی غیرمرتبط با منشأ تحقیقات FBI اعتراف کرد و به حبس مشروط محکوم شد. دو مرد دیگر محاکمه و تبرئه شدند. در هر دو محاکمه، دورهام مدعی شد که متهمان اف بی آی را فریب داده اند، نه اینکه ادعا کنند اف بی آی رفتار نادرست با ترامپ داشته است. در ۱۵ مه ۲۰۲۳، دورهام "گزارش در مورد موضوعات مربوط به فعالیت های اطلاعاتی و تحقیقات ناشی از کمپین های ریاست جمهوری ۲۰۱۶" (معروف به گزارش دورهام) را منتشر کرد. این گزارش به شدت از اف بی آی انتقاد کرد و به این نتیجه رسید که «اف بی آی هرگز نباید تحقیقات کاملی را دربارهٔ ارتباط بین ستاد انتخاباتی دونالد ترامپ و روسیه در جریان انتخابات ۲۰۱۶ آغاز می کرد». در این گزارش همچنین آمده است: «اف بی آی از اطلاعات خام، تحلیل نشده و تأیید نشده استفاده کرد» تا تحقیقات «توفان مت
قاطع» را دربارهٔ ترامپ و روسیه آغاز کند، اما هنگام بررسی نگرانی ها در مورد مداخله ادعایی در انتخابات در مبارزات انتخاباتی هیلاری کلینتون، از استاندارد متفاوتی استفاده کرد."
چندزنی (در یونانیγυνή "gyne" به معنی «زن» یا «همسر» است) یک سیستم جفت گیری است در که یک نر با چند ماده جفت می شود اما هر ماده تنها با یک نر جفت می شود. سیستم هایی که در آن چندین ماده با چندین نر جفت می شوند، به عنوان بی بندوباری تعریف می شوند. نمایش جفت گیری با جفت یابی اغلب به عنوان شکلی از چندزنی در نظر گرفته می شود، زیرا یک نر با تعداد زیادی ماده جفت می شود، اما سیستم های جفت گیری مبتنی بر لک از این نظر متفاوت است که نر هیچ وابستگی به ماده هایی که با آنها جفت می شود ندارد و ماده های جفت شونده بدون وابستگی به یکدیگر هستند. چندزنی نمونه ای از گروه های یک نری و چندمادگی است و می توان آن را در گونه های بسیاری از جمله: فوک فیلی، کفتار خال دار، گوریل، پرینیا بال سرخ، الیکایی خانگی، بابون مقدس، قرقاول معمولی، گوزن قرمز، ببر بنگال، "زنبور دروگر سونورا", "Anthidium manicatum" و گوزن واپیتی یافت. اغلب در سیستم های چندزنی، زنان بیشتر فعالیت های مراقبت های والدین را انجام می دهند. انواع چندزنی. هنگامی که ماده ها به طور پیاپی حرکت می کنند و از نظر فضایی پایدار نیستند، نرها راهبرد دفاع از جفت را دنبال می کنند. وقتی ماده
ها به صورت دسته جمعی هستند، چهار نوع چندزنی رخ می دهد. سسک نیزار بزرگ ("Acrocephalus arundinaceus") یکی از چندین گونه های پرندگان است که چندزنه و دارای حرمسرا است. نرها منابعی مانند حفاظت از لانه و سطوح مختلف مراقبت از والدین را برای حرمسرای خود فراهم می کنند. ماده ها در حرمسرا می توانند به طور همزمان تولیدمثل کنند، که نشان می دهد اندازه حرمسرا و تعداد فرزندان نر به هم مرتبط هستند.
سسکک بال سرخ یا پرینیای بال سرخ یک گونه پرنده از خانواده سبدنشینان است که در گذشته به جنس تک نماد "Heliolais" وابسته بود. در بنین، بورکینافاسو، کامرون، جمهوری آفریقای مرکزی، چاد، جمهوری دموکراتیک کنگو، ساحل عاج، اتیوپی، گامبیا، غنا ، گینه ، گینه بیسائو، کنیا، لیبریا، مالاوی، مالی، نیزامب، مالاوی، مالی، نیزامب نیجریه، سنگال، سیرالئون، سودان، تانزانیا، توگو، اوگاندا، زامبیا و زیمبابوه یافت می شود که زیستگاه طبیعی آن ساوانای خشک است.
نها باسین (زاده ۱۸ نوامبر ۱۹۸۲) خواننده و ترانه سرای هندی است. او برای کارهای پخش در بالیوود، تالیوود، کالیوود و آهنگ های مستقل در ژانر موسیقی پاپ هندی و موسیقی محلی پنجابی شناخته شده است. باسین هفت نامزدی فیلم فیر را در زبان های مختلف دریافت کرده و دو جایزه فیلم فیر را برای ترانه های «جاگ گومیا» (هندی) و «پاانی راوی دا» (پنجابی) دریافت کرده است. نها بهاسین در دهلی از پدر (آشوک باسین) و مادرش (رخا باسین) به دنیا آمد. نها متعلق به یک خانواده هندو پنجابی است. طایفه او در اصل از ناحیه راولپندی است. نها دو خواهر و برادر دارد، یک خواهر بزرگتر (راشی باسین) و برادر کوچکتر (آنوبهاو باسین). او تحصیلات خود را در مدرسه دولتی فرانک آنتونی به پایان رساند. او از کودکی همیشه آرزو داشت که یک ستاره موسیقی پاپ شود. او برای یادگیری انواع رقص به آکادمی رقص شیامک داور پیوست. او همچنین آموزش آواز کلاسیک را نزد استاد غلام مصطفی خان گذراند.