Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
ن بومی تحت تأثیر پستانداران بزرگ تکامل یافته اند. گونه هایی که هنوز در خارج از اروپا وجود دارند. شیر شمالی (در دوران پلیستوسن در اروپا گسترده شد. در دوران تاریخی در جنوب شرقی اروپا، تا مجارستان. همچنین می تواند به عنوان نماینده شیر غارنشین منقرض شده اروپایی باشد) شمال سیبری. هدف از بازسازی سیبری پلیستوسن، بازآفرینی استپ باستانی ماموت با معرفی دوباره کلان زیاگان است. نخستین گام، معرفی دوباره موفق گاو مشک در شبه جزیره تایمیر و جزیره ورانگل بود. در سال ۱۹۸۸، پژوهشگر سرگئی زیموف، پارک پلیستوسن را ایجاد کرد - یک ذخیره گاه طبیعی در شمال شرق سیبری برای بازگرداندن کلان زیاگان در مقیاس کامل آن. گوزن شمالی، شوکای سیبری و گوزن های دریایی در گذشته حضور داشتند. اسب های یاقوتستان، موسکوکس، مرال آلتای (واپیتی) و گاومیش کوهاندار اروپایی دوباره معرفی شدند. همچنین معرفی دوباره برای غژگاو، شتر باختری، گوسفند برفی، کل سکایی (سایگا) و ببرهای سیبری برنامه ریزی شده است. گاومیش کوهان دار آمریکایی، نزدیکترین خویشاوند گاومیش کوهان دار قدیمی که ۱۰۰۰ تا ۲۰۰۰ سال پیش در سیبری منقرض شد، یک گونه مهم برای بوم شناسی سیبری است. در سال ۲۰۰۶، ۳
۰ گوساله گاومیش کوهان دار آمریکایی از ادمونتون، آلبرتا به یاکوتسک منتقل شدند. اکنون آنها در ذخیره گاه دولتی Ust'-Buotama زندگی می کنند.
باران () (; F650, H565, JH1839) یک نقاشی رنگ روغن روی بوم، اثر ونسان ون گوگ است که در سال ۱۸۸۹، هنگامی که داوطلبانه در آسایشگاه در سن-رمی-دو-پروانس حضور داشت، آن را خلق کرد. او به طور مکرر منظره ای که از داخل پنجره اتاقش در معرض دید بود را نقاشی می کرد و رنگ ها و سایه های مزارع و تپه های اطراف سن-رمی، آنگونه که در زمانهای مختلف روز و در شرایط مختلف آب و هوایی ظاهر می شدند، به تصویر می کشید. ابعاد این نقاشی، ۷۳٫۳ سانتی متر در ۹۲٫۴ سانتی متر (۲۸٫۹ اینچ در ۳۶٫۴ اینچ) است و در موزه هنر فیلادلفیا در ایالت متحده آمریکا نگهداری می شود.
&lt;ns&gt;0&lt;/ns&gt; &lt;revision&gt; &lt;parentid&gt;38398069&lt;/parentid&gt; &lt;timestamp&gt;2024-05-30T12:57:14Z&lt;/timestamp&gt; &lt;contributor&gt; &lt;username&gt;HujiBot&lt;/username&gt; &lt;/contributor&gt; &lt;minor /&gt; &lt;comment&gt;: افزودن رده های همسنگ&lt;/comment&gt; &lt;origin&gt;39617612&lt;/origin&gt; &lt;model&gt;wikitext&lt;/model&gt; &lt;format&gt;text/x-wiki&lt;/format&gt; طبیعت عشق یک فیلم کمدی-دراما عاشقانه کانادایی به کارگردانی مونیا شکری است که قرار است در ۲۰۲۳ منتشر شود. از بازیگران این فیلم می توان به مگالی لپین-بلندو، فرانسیس-ویلیام ریوم و پیر-ایو کاردینال اشاره کرد. همچنین شکری، استیو لاپلانتی و کارل ترمبلی هم از بازیگران این فیلم هستند. این فیلم نمایش جهانی خود را در بخش نوعی نگاه از جشنواره فیلم کن ۲۰۲۳ در ۱۸ مهٔ ۲۰۲۳ داشت.
&lt;ns&gt;0&lt;/ns&gt; &lt;revision&gt; &lt;parentid&gt;37364248&lt;/parentid&gt; &lt;timestamp&gt;2023-12-11T09:39:48Z&lt;/timestamp&gt; &lt;contributor&gt; &lt;username&gt;Boghlat&lt;/username&gt; &lt;/contributor&gt; &lt;comment&gt;تمیزکاری&lt;/comment&gt; &lt;origin&gt;38399239&lt;/origin&gt; &lt;model&gt;wikitext&lt;/model&gt; &lt;format&gt;text/x-wiki&lt;/format&gt; اسناد تاریخی اسنادی هستند که حاوی اطلاعات مهم تاریخی دربارهٔ یک شخص، مکان یا رویداد بوده و می توانند به عنوان منابع دست اول برای روش شناسی تاریخی به کار روند. اسناد تاریخی می تواند مدارک، قوانین، گزارش نبردها (که اغلب توسط گروه پیروز یا افرادی که دیدگاه خود را به اشتراک می گذارند) یا سوءاستفاده های افراد یا گروه های بانفوذ و قدرتمند باشد. اگرچه این اسناد دارای اهمیت تاریخی هستند، اما جزئیات زندگی روزمره مردم عادی یا نحوه عملکرد جامعه را بیان نمی کنند. مردم شناسان، مورخان و باستان شناسان عموماً بیشتر به اسنادی علاقه مند هستند که زندگی روزمره مردم عادی را توصیف می کنند، و نشان می دهند که آن ها چه می خوردند، چگونه زندگی می کنند، و تعامل شان با
سایر اعضای خانواده و گروه های اجتماعی، و حالات روحی آن ها چگونه بوده است. این اطلاعات به آن ها اجازه می دهد تا تلاش کنند تا نحوه عملکرد جامعه را در هر زمان خاص از تاریخ درک و توصیف کنند. استرابون یونانی نمونه های خوبی از اسناد تاریخی از «مردم عادی» ارائه داده است. بسیاری از اسنادی که امروزه تولید می شوند، مانند نامه های شخصی، تصاویر، قراردادها، روزنامه ها و مدارک پزشکی، در آینده اسناد تاریخی ارزش مندی به حساب خواهند آمد. البته بسیاری از آن ها در آینده از بین خواهند رفت، زیرا یا بر روی کاغذ معمولی با طول عمر محدود چاپ می شوند، یا حتی در فرمت های دیجیتال ذخیره می شوند، و با گذشت زمان ممکن است مخدوش شوند. برخی از شرکت ها و نهادهای دولتی با در نظر گرفتن مسائل مربوط به حفظ و نگهداری و چاپ اسناد به گونه ای که احتمال بقای آن ها را افزایش می دهد، یا طبقه بندی اسناد منتخب، در تلاش هستند تا تعداد اسنادی را که در گذر زمان ممکن است از بین بروند را در کپسول های زمان یا سایر محیط های ذخیره سازی خاص (اطلاعات) حفظ کنند.
کرگدن جنگلی ، که همچنین به عنوان کرگدن مرک شناخته می شود، یک گونه منقرض شده از کرگدن وابسته به سردهٔ "Stephanorhinus" از پلیستوسن میانی تا اواخر اوراسیا است. دامنه پراکنش آن از غرب اروپا تا شرق آسیا را دربر می گرفت.
جاده ای با درخت سرو و ستاره () که هم چنین با نام جاده ای روستایی در پروانس درشب شناخته می شود، یک نقاشی رنگ روغن رو بوم، اثر ونسان ون گوگ، نقاش پست امپرسیونیسم هلندی است. این نقاشی، آخرین اثری است که او در سن-رمی-دو-پروانس، فرانسه خلق کرد. این اثر هنری به عنوان بخشی از مجموعه بزرگ ون گوگ در موزه کرولر-مولر، واقع در پارک ملی دو هوگه ولوو اوترلو در هلند، نگهداری می شود.
شیر شمالی ، یک زیرگونه شیر است که در غرب آفریقا، شمال آفریقای مرکزی و هند وجود دارد. در غرب و مرکز آفریقا محدود به جمعیت های گسسته و دور از هم با خط سیر رو به کاهش است. از آن به عنوان شیر شمالی یاد شده است. نتایج یک مطالعه تبارزایی نشان می دهد که جمعیت شیر در کشورهای منطقه غرب و مرکز آفریقا از نظر ژنتیکی به جمعیت هند نزدیک است و یک تبارشاخه اصلی متمایز از جمعیت شیر در جنوب و شرق آفریقا را تشکیل می دهد. در سال ۲۰۱۷، گروه ویژه طبقه بندی گربه ها از گروه تخصصی گربه های IUCN، جمعیت های شیر را بر اساس کلاسه های اصلی در دو زیرگونه به نام های "P.l. leo" و P. l. melanochaita rv جای داد. درون "P. l. leo" سه زیرشاخه آشکار قابل شناسایی هستند. یکی از آسیا، که شامل شیرهای بربری منقرض شده شمال آفریقا، دیگری از غرب آفریقا و سومی از آفریقای مرکزی، در شمال کمربند جنگل های بارانی است. پراکندگی و زیستگاه. امروزه، "P. l. leo" در غرب و مرکز آفریقا و هند یافت می شود. از نظر منطقه ای در گامبیا، موریتانی، سیرالئون، صحرای غربی، مراکش، الجزایر، تونس، لیبی، مصر، عربستان سعودی، کویت، اردن، لبنان، سوریه، ترکیه، فلسطین، اسرائیل، عراق، ایرا
ن و پاکستان منقرض شده است. در سال ۲۰۰۵، یک راهبرد حفاظت از شیر برای غرب و مرکز آفریقا تدوین شد. پراکندگی شیر و کیفیت زیستگاه کنونی در دشت های آفریقای غربی و مرکزی در سال ۲۰۰۵ مورد ارزیابی قرار گرفت و واحدهای حفاظتی شیر (LCU) نقشه برداری شدند. گمان های آموزش دیده برای اندازه جمعیت در این LCUها بین ۳۲۷۴ تا ۳۹۰۹ فرد بین سال های ۲۰۰۲ و ۲۰۱۲ بود. شاخه آسیا/شمال آفریقا. شیر آسیایی آخرین جمعیت بازمانده از این کلاد است. زمانی در خاورمیانه نیز یافت می شد، امروزه در طبیعت وحشی به گجرات در هند محدود می شود. از نظر ژنتیکی، شیرهای منقرض شده از شمال آفریقا، که به طور رسمی به عنوان شیر بربری نامیده می شوند، در همان دسته شیر آسیایی قرار می گیرند. بنابراین، گستره این کلاد شیر از لحاظ تاریخی شمال آفریقا، جنوب شرق اروپا، شبه جزیره عربستان، خاورمیانه و شبه قاره هند را دربر می گرفت. در این مناطق، شیرها در:
سیلو یک مجموعه تلویزیونی علمی-تخیلی ویران شهری ساخت آمریکا است که توسط گراهام یوست بر اساس مجموعه رمان های "پشم" اثر نویسنده هیو هاوی ساخته شده است. ربکا فرگوسن رشیدا جونز، دیوید اویلوو، کامن، تیم رابینز، هریت والتر، اوی نش، ریک گومز، و چینازا اوچه از بازیگران مجموعه هستند. ساخت اقتباس سینمایی از رمان "پشم" در سال ۲۰۱۲ آغاز شد. در پایان دهه، این پروژه متوقف شد و در می ۲۰۲۱ توسط اپل تی وی پلاس به عنوان یک سریال انتخاب شد. مراحل تصویربرداری اصلی در اوت ۲۰۲۱ و پخش فصل اول ده قسمتی از ۵ می ۲۰۲۳ آغاز شد. این مجموعه نقدهای مثبتی از منتقدان دریافت کرد. در ژوئن ۲۰۲۳، این سریال برای فصل دوم تمدید و در ۱۵ نوامبر ۲۰۲۴ پخش شد. زمینه داستانی. در آینده ای تلخ و ویران شهری، ده هزار انسان به شکل جامعه ای از افراد در سیلوی غول پیکر ۱۴۴ طبقه ای که در اعماق زمین وجود دارد زندگی می کنند. مقررات حاکم بر این سیلو سخت گیرانه است و مسئولان آن بر این باورند که این سازه برای محافظت از افراد در برابر محیط ناامن بیرون طراحی شده است. هشدار اسپویلر. توجه: این بخش شامل اطلاعات حساس و افشای جزئیات داستان سریال "سیلو" است. اگر هنوز سریال را
تماشا نکرده اید یا نمی خواهید جزئیات داستانی فاش شود، پیشنهاد می کنیم از مطالعه این بخش خودداری کنید. در اینجا به تحولات کلیدی و تغییرات مهم در روند داستان پرداخته می شود که ممکن است لذت تماشای شما را از بین ببرد. پس اگر دوست ندارید داستان برایتان فاش شود، لطفاً این قسمت را نخوانید. موسیقی. در مارس ۲۰۲۳, آتلی اورواشون به عنوان آهنگساز این سریال اعلام شد. انتشار. "سیلو" در ۱۴ آوریل ۲۰۲۳ در جریان سریال های جشنواره کن ۲۰۲۳ نمایش ویژه خود را داشت. این مجموعه تلویزیونی در ۵ می ۲۰۲۳ از اپل تی وی پلاس منتشر شد و دو قسمت اول آن بلافاصله در دسترس قرار گرفت و باقی قسمت ها تا ۳۰ ژوئن به صورت هفتگی پخش شدند. بازخورد. وب سایت بازبینی جمعی راتن تومیتوز بر اساس ۶۸ بررسی منتقد، ۸۸٪ امتیاز تأیید را با میانگین امتیاز ۷٫۶/۱۰ گزارش کرد. اجماع منتقدان این وب سایت می گوید: «سیلو» با نوشته های ماهرانه، طراحی تولیدی الهام بخش و قدرت ربکا فرگوسن ستاره غیرقابل پیش بینی این سریال، جعبه ای اسرارآمیز است که ارزش باز کردن را دارد." متاکریتیک، که از میانگین وزنی استفاده می کند، امتیاز ۷۵ از ۱۰۰ را بر اساس نظر ۲۰ منتقد اختصاص داده است که نش
ان دهنده «بررسی های عموماً مطلوب» می باشد. ریچارد روپر از "شیکاگو سان تایمز" نوشت که سریال «علاقه ما را با شخصیت های جذاب و پیچش ها و چرخش های مؤثر حفظ می کند» لوسی منگان از "گاردین" عقیده داشت که «ساختن جهان دقیق است» و «داستان به همان اندازه هیجان انگیز است». ریچارد لاوسون، از "ونتی فر"، سریال را یک «شاهکار طراحی تولید» دانست و اضافه کرد که «فرگوسن - با تمام دستورهای سخت خود - به سریال وزن لازم را می دهد». بری هرتز از "گلوب اند میل" نیز عملکرد فرگوسن را «متمایز» دانست.
ویرتوس () در اسطوره شناسی روم خدای شجاعت و قدرت نظامی، مظهر فضیلت رومی ویرتوس بود. خدای معادل اسطوره شناسی یونانی واردی (فلسفه) بود. این خدا با خدای رومی هانوس (شخصیت افتخار) شناخته می شد و اغلب با او تجلیل می شد، مانند معبد ویروس و هونوس در پورتا کاپنا در رم.
ویرتوس () فضیلت خاصی بود در روم باستان. ویرتوس معانی دلاوری، مردانگی، برتری، شجاعت، شخصیت و ارزش را دارد که به عنوان نقاط قوت مردانه تلقی می شود (از لاتین vir، "مرد"). بنابراین، این فضیلت مکرر امپراتران روم بود، و به عنوان یک خدای - ویرتوس (اسطوره) تجسم یافت.
سوووتاوریلا () یکی از مقدس ترین و سنتی ترین آیین های دین در روم باستان: قربانی کردن حیوان، خوک اهلی (سوس)، گوسفند (ovis) و گاو نر (ثور) به الوهیت مارس (اسطوره) برای برکت و پاکی زمین.
در ابتدا، ترنسفورمرها عمدتاً برای وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) مورد استفاده قرار می گرفتند، که نمونه هایی از آن در مدل های زبانی مانند برت و جی پی تی -۳ بود. از سوی دیگر، شبکه های عصبی پیچشی (CNN) معمولاً در سیستم های پردازش تصویر استفاده می شوند. برخی از پروژه های معروف CNN عبارتند از: Xception ، رزنت، EfficientNet، دنسنت . ترنسفورمرها روابط بین جفت نشانه های ورودی، مانند کلمات در داده های متنی را از طریق مکانیزمی به نام توجه تجزیه و تحلیل می کنند. با این حال، هزینه محاسباتی روابط محاسباتی برای هر جفت پیکسل در یک تصویر از نظر حافظه و قدرت پردازش بسیار زیاد است. برای رفع این مشکل، ترانسفورمرهایی بینایی روابط بین پیکسل ها را در بخش های کوچک تر تصویر (مثلاً 16×16 پیکسل) با هزینه ای قابل توجه محاسبه می کند. این بخش ها، همراه با جاسازی های موقعیتی، در یک توالی سازماندهی شده اند. جاسازی های موقعیتی بردارهای قابل یادگیری هستند. هر بخش خطی شده و در ماتریس تعبیه ضرب می شود. خروجی حاصل، همراه با تعبیه موقعیت، سپس به ترنسفورمرها تغذیه می شود. مشابه برت ، نشانه کلاس نقش مهمی در وظایف طبقه بندی ایفا می کند. این یک توکن
خاص است که تحت تأثیر همه توکن های دیگر قرار می گیرد و به عنوان تنها ورودی برای سر پرسپترون چندلایه نهایی عمل می کند. رایج ترین معماری برای طبقه بندی تصویر، تنها از رمزگذار ترنسفورمر برای تبدیل نشانه های ورودی استفاده می کند. با این حال، برنامه های کاربردی دیگری نیز وجود دارد که در آنها از بخش رمزگشای معماری سنتی ترنسفورمر استفاده می شود. تاریخچه. معماری عمومی ترانسفورماتور، که در سال 2017 از طریق مقاله پیشگامانه "توجه همه آن چیزی است که نیاز دارید" معرفی شد، تأثیر عمیقی بر حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) داشته است. این معماری بر اساس مفهوم مکانیزم های خود توجهی، به سرعت محبوبیت پیدا کرد و به یکی از امیدوارکننده ترین معماری های شبکه عصبی در پرداذش زبان های طبیعی تبدیل شد. در سال 2019، با معرفی معماری ترانسفورنر بینایی توسط Cordonnier و همکاران، پیشرفت قابل توجهی رخ داد. هدف این رویکرد جدید پردازش تصاویر بدون تکیه بر عملیات کانولوشنال سنتی است که معمولاً در وظایف بینایی رایانه استفاده می شود. ایده کلیدی پشت ترانسفورمر بینایی این بود که تصاویر ورودی را به مجموعه ای از وصله ها تقسیم کنند که سپس به بردار تبدیل شدند.
این نمایش های برداری به عنوان «کلمات» در یک ترانسفورماتور معمولی در نظر گرفته می شوند و به مدل اجازه می دهند تا روابط بین تکه های مختلف یک تصویر را ثبت کند. در حالی که مکانیسم های توجه در ترانسفورماتورها در ابتدا برای ثبت روابط بین کلمات در متن طراحی شده بودند، ترانسفورمر هایی بینایی این مفهوم را به قلمرو بینایی کامپیوتر گسترش داد. ترانسفورمر بینایی با استفاده از مکانیسم های خودتوجهی، قصد داشت روابط بین مناطق یا تکه های مختلف یک تصویر را ثبت کند. این پیشرفت فرصت های جدیدی را برای تجزیه و تحلیل و درک داده های بصری باز کرد. در سال 2021، عملکرد یک مدل ترانسفورماتور خالص از شبکه های عصبی پیچشی (CNN) در وظایف طبقه بندی تصویر پیشی گرفت و پتانسیل معماری های ترانسفورماتور را در بینایی کامپیوتر به نمایش گذاشت. علاوه بر این، مطالعه ای که در ژوئن 2021 انجام شد، یک بک اند ترانسفورماتور را به شبکه عصبی باقی مانده ، یک معماری محبوب شبکه های عصبی پیچشی، معرفی کرد. این ادغام منجر به کاهش قابل توجه هزینه ها و افزایش دقت شد و سازگاری و هم افزایی بین ترانسفورماتورها و مدل های بینایی کامپیوتری موجود را برجسته کرد. با پیشرفت این
زمینه، محققان انواع مختلفی از معماری ترانسفورمر بینایی را برای افزایش کارایی، دقت و کاربرد در حوزه های خاص پیشنهاد کردند. قابل توجه در میان این گونه ها، ترانسفورماتور سویین است که به نتایج پیشرفته ای در مجموعه داده های تشخیص اشیا مانند کوکو دست یافت. ترانسفورماتور سویین با ایجاد تغییراتی در مکانیسم توجه و اتخاذ یک رویکرد چند مرحله ای، بهبود عملکرد قابل توجهی را نشان داد. یکی دیگر از انواع جالب، معروف به تایم اسفورمر، به طور خاص برای وظایف درک ویدیو طراحی شده است. تایم اسفورمر توجه فضا-زمان را تقسیم بندی می کند تا هم اطلاعات مکانی و هم زمانی را به تصویر بکشد و آن را برای تجزیه و تحلیل فیلم ها و توالی فریم ها مناسب می کند. این نوع در استخراج ویژگی های معنی دار و درک پویایی داده های بصری موثر بوده است. تأثیر ترانسفورمر بینایی فراتر از محدوده آزمایشگاه های تحقیقاتی و به برنامه های کاربردی در دنیای واقعی گسترش یافته است. یک مثال قابل توجه ادغام آنها در سیستم های رانندگی مستقل است. ترانسفورمر بینایی کارایی خود را در پردازش اطلاعات بصری از حسگرها در وسایل نقلیه خودمختار نشان داده اند که درک بهتر، تشخیص اشیا و درک صح
نه را ممکن می سازد. به طور خلاصه، معرفی معماری ترانسفورمر بینایی با اعمال مکانیسم های توجه مبتنی بر ترانسفورماتور بر روی تصاویر، بینایی کامپیوتر را متحول کرد. این پیشرفت منجر به بهبود عملکرد، افزایش کارایی و رویکردهای جدید برای تجزیه و تحلیل داده های بصری شد. این زمینه با تمرکز بر روی پالایش و گسترش قابلیت های ترانسفورمر بینایی در حوزه ها و کاربردهای مختلف، به تکامل خود ادامه می دهد. ساختار. ترانسفورمر بینایی بر اساس معماری ترانسفورمر است که در ابتدا برای وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) توسعه داده شد. اجزای اصلی معماری ترانسفورمر بینایی شامل تعبیه پچ، استخراج ویژگی از طریق رمزگذارهای ترانسفورماتور انباشته، و سر طبقه بندی است.ساختار ترانسفورمر بینایی بدین صورت است که: ۱. یک تصویر را به وصله ها تقسیم کنید: تصویر ورودی به وصله های با اندازه ثابت تقسیم می شود. ۲.صاف کردن تکه ها: هر وصله به یک بردار یک بعدی صاف می شود . ۳.ایجاد جاسازی های خطی با ابعاد پایین تر: تکه های مسطح شده به صورت خطی در بردارهای با ابعاد پایین تر جاسازی می شوند. ۴. افزودن جاسازی های موقعیتی: جاسازی های موقعیتی برای حفظ اطلاعات مکانی به جاسازی
های خطی اضافه می شوند. ۵. دنباله را به عنوان ورودی به یک رمزگذار ترانسفورماتور استاندارد تغذیه کنید: دنباله بردارها، از جمله یک "نشان طبقه بندی" قابل یادگیری اضافی، به یک رمزگذار ترانسفورماتور استاندارد وارد می شود. ۶. پیش آموزش مدل با برچسب های تصویر: این مدل به شیوه ای کاملاً نظارت شده بر روی یک مجموعه داده بزرگ از قبل آموزش داده شده است. ۷. Finetune در مجموعه داده پایین دستی برای طبقه بندی تصویر: مدل از پیش آموزش داده شده بر روی یک مجموعه داده خاص برای وظیفه طبقه بندی تصویر هدف تنظیم شده است. معماری ترانسفورمر بینایی از یک سری بلوک ترانسفورماتور تشکیل شده است که هر بلوک شامل دو لایه فرعی است: یک مکانیسم خودتوجهی چند سر و یک شبکه پیش خور از نظر موقعیت . مکانیسم توجه به خود به مدل اجازه می دهد تا وابستگی های دوربرد بین وصله ها را ثبت کند، در حالی که شبکه پیش خور هر وصله را به طور مستقل پردازش می کند. در مقایسه با شبکه های عصبی پیچشی سنتی (CNN)، ترانسفورمرهای بینایی نتایج امیدوارکننده ای را از نظر کارایی و دقت محاسباتی نشان داده اند. آنها با موفقیت در کارهای مختلف تشخیص تصویر، مانند تشخیص اشیا، تقسیم بندی تصو
یر، طبقه بندی تصویر، و تشخیص عمل استفاده شده اند. به علاوه، ترانسفورمرهای بینایی در مدل سازی تولیدی و وظایف چندوجهی، از جمله زمینه سازی بصری، پاسخ گویی به سؤالات بصری، و استدلال بصری استفاده شده اند. برای پیاده سازی و آزمایش با معماری های ترانسفورمر بینایی، می توانید با مدل های ترانسفورمر بینایی از پیش آموزش دیده شروع کنید و آن ها را در وظایف خاص خود تنظیم کنید. هاگینگ فیس پیاده سازی ترانسفورمر بینایی را ارائه می دهد که می توانید برای این منظور از آن استفاده کنید. نقش یادگیری خود نظارتی در ترانسفورمر بینایی. یادگیری خود نظارتی نقش بسزایی در پیشرفت حوزه بینایی کامپیوتر از جمله کاربرد آن در ترانسفورماتورهای بینایی داشته است. به طور سنتی، یادگیری نظارت شده به مجموعه داده های برچسب گذاری شده بزرگ نیاز دارد، جایی که هر تصویر به صورت دستی با برچسب کلاس مربوطه حاشیه نویسی می شود. با این حال، برچسب گذاری مجموعه های داده در مقیاس بزرگ می تواند زمان بر، پرهزینه و گاهی غیرعملی به دلیل حجم وسیع داده های موجود باشد. اینجاست که یادگیری خود نظارتی وارد می شود. یادگیری خود نظارتی یک الگوی یادگیری است که هدف آن بهره برداری از
ساختار یا محتوای ذاتی در خود داده های بدون برچسب است. به جای تکیه بر برچسب های صریح، مدل های یادگیری خود نظارتی برای پیش بینی ویژگی ها یا روابط خاص در داده ها بدون حاشیه نویسی ارائه شده توسط انسان آموزش داده می شوند. این به مدل ها امکان می دهد تا نمایش های مفیدی را از مقادیر زیادی از داده های بدون برچسب یاد بگیرند، که سپس می توانند برای کارهای تحت نظارت خاص تنظیم شوند. در زمینه ترانسفورماتورهای بینایی، یادگیری خود نظارتی بسیار ارزشمند است. با استفاده از حجم عظیمی از داده های تصویر بدون برچسب موجود، یادگیری خود نظارتی به ترانسفورماتورهای بینایی اجازه می دهد تا نمایش های بصری معنی دار و قوی را بیاموزند. این نمایش ها ویژگی های مختلف سطح پایین و سطح بالای تصاویر، مانند بافت ها، اشکال و مفاهیم معنایی را به تصویر می کشند. یکی از رویکردهای رایج برای یادگیری خود نظارتی برای ترانسفورماتورهای بینایی، استفاده از یادگیری متضاد, است. هدف یادگیری متضاد این است که نمونه های مشابه را در فضای ویژگی های آموخته شده نزدیک تر کند در حالی که نمونه های غیرمشابه را از هم جدا می کند. در مورد ترانسفورماتورهای بینایی، از افت کنتراست ا
ستفاده می شود تا مدل را تشویق کند تا بازنمایی هایی را بیاموزد که در نماهای مختلف یک تصویر یکسان هستند. به طور معمول، یادگیری خود نظارتی برای ترانسفورماتورهای بینایی شامل ایجاد چندین نما از یک تصویر ورودی با اعمال افزایش یا تبدیل داده است. سپس این مدل برای پیش بینی روابط بین دیدگاه ها، مانند پیش بینی یک دیدگاه از دیدگاه دیگر، آموزش داده می شود. این مرحله پیش آموزشی با نظارت شخصی، مقداردهی اولیه قدرتمندی را برای مدل فراهم می کند و به آن کمک می کند تا بازنمایی های بصری غنی را بیاموزد که می تواند بر روی داده های برچسب گذاری شده برای کارهای پایین دستی خاص، بیشتر تنظیم شود. مزایای یادگیری خود نظارتی بر روی ترانسفورماتورهای بینایی بسیار زیاد است. این به این مدل ها اجازه می دهد از داده های بدون برچسب در مقیاس بزرگ، که اغلب فراوان تر از داده های برچسب دار هستند، یاد بگیرند. این به مقابله با چالش کمبود داده کمک می کند، به ویژه در حوزه هایی که در آن به دست آوردن داده های برچسب دار دشوار یا گران است. یادگیری خود نظارتی همچنین مدل ها را قادر می سازد تا بازنمایی های عمومی و قابل انتقال بیشتری را بیاموزند و عملکرد آنها را د
ر طیف وسیعی از وظایف بهبود بخشند. به طور خلاصه، یادگیری خود نظارتی نقش مهمی در افزایش قابلیت های ترانسفورماتورهای بینایی ایفا می کند. آنها را قادر می سازد تا بازنمایی های بصری معنی دار را از مقادیر زیادی داده های بدون برچسب یاد بگیرند و پایه محکمی برای تنظیم دقیق بعدی در وظایف نظارت شده فراهم می کند. این رویکرد نتایج چشمگیری را در برنامه های مختلف بینایی کامپیوتری نشان داده است و به یک جزء اساسی در پیشرفت این رشته تبدیل شده است.
مشاور یک مجموعه تلویزیونی هیجان انگیز آمریکایی است که توسط تونی باگالوپ بر اساس رمانی به همین نام نوشته بنتلی لیتل ساخته شده است و کریستوف والتز در نقش شخصیت اصلی آن (رگوس پاتوف) نقش آفرینی می کند و نات وولف، بریتانی اوگریدی و ایمی کاررو در نقش های فرعی هستند. داستان این سریال در خصوص کارمندان یک شرکت تولیدکننده بازیهای موبایلی را روایت می کند که مدیریت آن پس از مرگ بنیانگذار شرکت، توسط یک مشاور مرموز با بازی والتز انجام می شود. "«مشاور»" در (۲۴ فوریه ۲۰۲۳) از آمازون پرایم ویدیو پخش شد و با بازخوردهای مثبت روبرو شد و منتقدان عملکرد والتز را تحسین کردند اما از فیلنامه انتقاد کردند. فرضیه. رگوس پاتوف، مشاور مرموز، پس از قتل مدیر عامل شرکت CompWare، تولیدکننده بازی های موبایلی وارد شرکت می گردد و ظاهراً شروع به اداره شرکت می کند. پخش. در (۳ ژانویه ۲۰۲۳)، آمازون یک تیزر برای این سریال منتشر کرد که تاریخ انتشار آن را (۲۴ فوریه ۲۰۲۳) تعیین کردند.
فرمان هررا (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق فوتبال اهل آرژانتین است که در پست مهاجم بازی می کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال زیر ۲۰ سال آرژانتین بازی کرده است.
آنخل هررا (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل ونزوئلا است که در پست هافبک دفاعی به صورت قرضی از لیگ برتر در منچسترسیتی برای باشگاه ژیرونا در لا لیگا بازی می کند، وی همچنین در تیم های ملی فوتبال زیر ۱۷ سال ونزوئلا، زیر ۲۰ سال ونزوئلا و ونزوئلا بازی کرده است.
یوروپیانا یک درگاه وب است که توسط اتحادیه اروپا ایجاد شده و شامل مجموعه های میراث فرهنگی دیجیتالی بیش از ۳۰۰۰ مؤسسه در سراسر اروپا است. این شامل سوابق بیش از ۵۰ میلیون مصنوعات فرهنگی و علمی است که در یک پلتفرم گرد هم آمده اند و به روش های مختلف مرتبط با کاربران مدرن ارائه شده اند. نمونه اولیه برای یوروپیانا شبکه کتابخانه دیجیتال اروپا (EDLnet) بود که در سال ۲۰۰۸ راه اندازی شد. بنیاد یوروپیانا تحت و آمیخته شده با قوانین هلند () با نام Stichting Europeana ثبت شده است. تاریخچه. یوروپیانا پس از ارسال نامه ای مشترک در آوریل ۲۰۰۵ توسط ژاک شیراک، رئیس جمهور فرانسه و نخست وزیران آلمان، اسپانیا، ایتالیا، لهستان و مجارستان به رئیس کمیسیون اروپا، ژوزه مانوئل باروزو آغاز شد. این سازمان خواستار ایجاد یک کتابخانه مجازی اروپایی به منظور دسترسی بیشتر به میراث فرهنگی اروپا برای همگان شد. استراتژی. یوروپیانا در برنامه استراتژیک خود برای ۲۰۱۱–۲۰۱۵، که در ژانویه ۲۰۱۱ منتشر شد، چهار مسیر استراتژیک را مشخص کرد که توسعه بیشتر آن را شکل می دهند:
مارتین هیدالگو (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق فوتبال اهل پرو است که در پست مدافع چپ بازی می کرد. او اکنون مربی فوتبال است. وی همچنین در تیم ملی فوتبال پرو بازی کرده است.
آندره اورتولف (زاده ۳ مارس ۱۹۹۴ در آگسبورگ) بازرگان آلمانی است که (تا سال ۲۰۲۳) یکصد و دو رکورد جهانی را در گینس ثبت کرده است و دارای بیشترین رکوردهای جهانی گینس در آلمان است. او اولین آلمانی و جوان ترین فرد جهان است که همزمان ۱۰۰ رکورد را در اختیار دارد. زندگی. آندره در کودکی، مجذوب کتاب رکوردهای گینس شده بود، اما فکر می کرد که هرگز نمی تواند خودش رکوردی را ثبت کند. در نوجوانی اشتیاق خود را به دو و میدانی کشف کرد و به یک باشگاه دو و میدانی آگسبورگ پیوست. اورتولف در سال ۲۰۱۴ زمانی که برای نخستین بار در یک برنامه تلویزیونی ظاهر شد به شهرت جهانی دست یافت. او در تلویزیون استرالیا درباره هدفش از اینکه می خواهد ۱۰۰ رکورد جهانی را همزمان به دست آورد صحبت کرد.
زهرا لطف آبادی (زادهٔ ۲۱ دی ۱۳۷۳ در بهشهر مازندران) یکی از بازیکنان تیم ملی فوتسال زنان ایران است. لطف آبادی از سال ۱۳۸۶ کار خود را در رشته فوتسال زنان آغاز کرده و سال ۱۳۹۶ برای اولین بار به اردوی تیم ملی فوتسال زنان ایران دعوت شد. او در حال حاضر یکی از لژیونرهای فوتسال ایران محسوب می شود که در لیگ اسپانیا مشغول به فعالیت است. لطف آبادی یکی از علاقه مندان به تیم پرسپولیس محسوب می شود.
دیوید سامارتینو (؛ زادهٔ ) کشتی گیر کشتی حرفه ای اهل ایالات متحده آمریکا است.
برونو سامارتینو (; – ) کشتی گیر کشتی حرفه ای اهل ایتالیا بود. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون تالار شهرت دبلیو دبلیو ای شده است.
پترا کارین کلی (۲۹ نوامبر ۱۹۴۷–۱ اکتبر ۱۹۹۲) یک سیاستمدار آلمانی حزب اتحاد ۹۰/سبزها و فعال بوم فمینیسم آلمانی بود. او یکی از اعضای مؤسس حزب سبز آلمان، اولین حزب سبز بود که در سطح ملی در آلمان و در سراسر جهان به شهرت رسید. در سال ۱۹۸۲، او جایزه جایزه زیست صحیح را به دلیل «شکل دادن و اجرای یک چشم انداز جدید که نگرانی های زیست محیطی را با خلع سلاح، عدالت اجتماعی و حقوق بشر مرتبط می کند» دریافت کرد. زندگی شخصی. پترا کارین لمان در سال ۱۹۴۷ در گونتسبورگ، بایرن (در آن زمان منطقه تحت اشغال آمریکا) به دنیا آمد. او پس از ازدواج مادرش با جان ای کلی، افسر ارتش ایالات متحده، نام خود را به کلی تغییر داد. او در یک صومعه کلیسای کاتولیک در گونزبورگ تحصیل کرد و بعد از آن که خانواده اش در سال ۱۹۵۹ به ایالات متحده نقل مکان کردند، در جورجیا و ویرجینیا به مدرسه رفت. او تا زمان بازگشت به آلمان غربی در سال ۱۹۷۰ در ایالات متحده زندگی و تحصیل کرد. او در طول زندگی خود تابعیت آلمان غربی را حفظ کرد. کلی مارتین لوتر کینگ را تحسین می کرد و در انتخابات سال ۱۹۶۸ ایالات متحده برای کمپین رابرت اف کندی و هیوبرت هامفری کار کرد. او علوم سیاسی را