aria-haman/haman-fa-wikipedia-articles-186k huggingface dataset:
موضوع مقاله: الگوریتم اکثریت وزن‌دار | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # الگوریتم اکثریت وزن‌دار | مقدمه: در یادگیری ماشینی، الگوریتم اکثریت وزن‌دار (WMA) یک الگوریتم فرا یادگیری است که برای ساختن یک الگوریتم ترکیبی از مجموعه‌ای از الگوریتم‌های پیش‌بینی، اعم از هر نوع الگوریتم یادگیری، طبقه‌بندی‌کننده یا حتی متخصصان واقعی انسانی، استفاده می‌شود. | ## بخش 1: الگوریتم اکثریت وزن‌دار | این الگوریتم فرض می‌کند که ما هیچ دانش قبلی‌ای در مورد دقت الگوریتم‌های موجود در مجموعهٔ الگوریتم‌های پیش‌بینی‌کننده نداریم، اما دلایل کافی برای این باور وجود دارد که یک یا چند مورد از آن‌ها خوب عمل می‌کنند. برای ساخت الگوریتم ترکیبی، یک‌وزن مثبت به هر یک از الگوریتم‌های موجود در مجموعه داده می‌شود. | ## بخش 2: الگوریتم اکثریت وزن‌دار | سپس الگوریتم ترکیبی، آرای وزن‌دار را از تمام الگوریتم‌های موجود در مجموعه جمع‌آوری می‌کند و پیش‌بینی‌ای را به عنوان خروجی ارائه می‌دهد که رای بالاتری کسب کرده‌باشد. اگر الگوریتم ترکیبی اشتباه کند، وزن الگوریتم‌های موجود در مجموعه که در این پیش‌بینی اشتباه دخیل بوده‌اند نیز، با نسبت معینی (β بین ۰ تا ۱)، کاهش می‌یابد. | ## بخش 3: الگوریتم اکثریت وزن‌دار | می‌توان نشان داد حد بالای تعداد اشتباهات انجام‌شده در یک دنباله معین از پیش‌بینی‌ها از مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها که آن را با نمایش می‌دهیم برابر است با: اگر که یک الگوریتم مانند حداکثر مرتکب اشتباه شود. گونه‌های زیادی از الگوریتم اکثریت وزنی برای استفاده در موقعیت‌های مختلف وجود دارد، مانند: گونه اهداف متغیر (وقتی زیرمجموعه‌هایی از مجموعهٔ الگوریتم‌های اولیه در شرایط خاص خوب عمل‌کنند و بخواهیم ردی از این زیرمجموعه‌ها داشته باشیم)، گونه مجموعهٔ نامتناهی (وقتی مجموعه‌ای نامتناهی الگوریتم‌های تصمیم‌گیر داشته‌باشیم) یا گونهٔ پیش‌بینی‌های احتمالاتی (وقتی بخواهیم به هر کلاس خروجی به جای یک پیش‌بینی دودویی دقیق، یک احتمال نسبت دهیم). | ## جمع‌بندی | کارایی نهایی الگوریتم ترکیبی نیز، تابعی از عملکرد متخصص (الگوریتم با بهترین عملکرد درون مجموعهٔ الگوریتم‌های اولیه) می‌باشد.
موضوع مقاله: سروناز احمدی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # سروناز احمدی | مقدمه: سروناز احمدی (زادهٔ ۱۳۷۷) زندانی سیاسی سابق، مترجم، مددکار اجتماعی، فعال حقوق کودکان و از بازداشت‌شدگان خیزش زن، زندگی، آزادی است. | ## بخش 1: سروناز احمدی | سروناز احمدی مددکار اجتماعی سازمان‌های مردم‌نهادی مانند خانه خورشید و انجمن حمایت از حقوق کودکان بوده است. او در بازداشت وزارت اطلاعات بود و در بازداشتگاه ۲۰۹ مدتی در سلول انفرادی نگهداری شد. | ## بخش 2: سروناز احمدی | او با اتهامات تبلیغ علیه نظام و اجتماع و تبانی به قصد برهم‌زدن امنیت ملی در شعبه ۱۵ دادگاه انقلاب اسلامی به ریاست قاضی صلواتی به ۶ سال حبس محکوم شد. با وجود این‌ که این حکم با استناد به بخشنامه عفو ۱۴۰۱ باید لغو می‌شد اما شعبه ۳۶ دادگاه تجدید نظر به ریاست عباسعلی حوزان او را به سه سال و شش ماه حبس تعزیری محکوم کرد. | ## بخش 3: سروناز احمدی | برای این پرونده در نهایت قرار منع تعقیب صادر شد، اما این بازداشت موجب شد او برای اجرای حکم سه سال و شش ماه حبس پرونده مربوط به خیزش زن، زندگی، آزادی به زندان اوین منتقل شود. | ## جمع‌بندی | او از ۱۹ اردیبهشت ۱۴۰۲ تا ۹ دی ۱۴۰۳ در زندان اوین زندانی بود تا به‌صورت مشروط آزاد شد.
موضوع مقاله: فروشگاه آنلاین | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # فروشگاه آنلاین | مقدمه: فروشگاه آنلاین مکانی مجازی در تجارت الکترونیک است که به مصرف‌کنندگان اجازه می‌دهد تا با استفاده از یک مرورگر وب یا یک اپلیکیشن تلفن همراه مستقیماً کالا یا خدمات را از طریق اینترنت از یک فروشگاه اینترنتی خریداری کنند. | ## بخش 1: فروشگاه آنلاین | مصرف‌کنندگان با مراجعه مستقیم به وب‌سایت فروشگاه یک خرده‌فروش یا با جستجو در میان فروشندگانی که فروشگاه مجازی اینترنتی دارند، با استفاده از موتور جستجو، محصول مورد علاقه خود را پیدا می‌کنند. | ## بخش 2: فروشگاه آنلاین | یک فروشگاه آنلاین تشابه فیزیکی خرید محصولات یا خدمات در یک فروشگاه خرده‌فروشی یا مرکز خرید معمولی را تداعی می‌کند. | ## بخش 3: فروشگاه آنلاین | هنگامی که یک فروشگاه آنلاین راه‌اندازی می‌شود تا کسب‌وکارها بتوانند از کسب‌وکارهای دیگر خرید کنند، به این فرآیند خرید آنلاین تجارت به کسب‌وکار (B2B) می‌گویند. | ## جمع‌بندی | یک فروشگاه اینترنتی معمولی مشتری را قادر می سازد تا طیف وسیعی از محصولات و خدمات شرکت را مرور کند، عکس‌ها یا تصاویر محصولات را به همراه اطلاعاتی در مورد مشخصات محصول، ویژگی‌ها و قیمت‌ها مشاهده کند.
موضوع مقاله: لا فورنارینا | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # لا فورنارینا | مقدمه: پرتره زن جوان (همچنین تحت عنوان لافورنارینا نیز شناخته می‌شود) یک نقاشی از استاد رنسانس عالی ایتالیایی رافائل می‌باشد که میان سال‌های ۱۵۱۸ و ۱۵۱۹ آماده شده است. | ## بخش 1: لا فورنارینا | توصیف کردن شرح نقاشی این نقاشی زنی برهنه را به رخ می‌کشد که چادری نازک برای پوشاندن زیر شکم خودش دارد و سینه چپ خودش را تا نیمه می کسفاند. این شکل با پوستی صاف، نسبت‌های مجموع و رنگ صورتی کم رنگ در گونه‌هایش بدون عیب به چشم می‌خورد. سینه راست به عنوان یک سینه کاملاً شکل گرفته و مشابه مکاشفه می‌گردد که با پوست سالم و بدون عیب و نوک سینه ای غیرقابل ارزشمندی بر روی هاله ای با ظاهر طبیعی همراه می‌باشد. | ## بخش 2: لا فورنارینا | تماشاگر با توجه به موقعیت خودش، نگاه مطلوبی به سینه چپ دارد و پس می‌تواند جنبه‌های مشکل آفرین تری را که ممکن است در سینه راست دیده نشود، شناسایی کند. با نمای جانبی سینه چپ، تماشاگر می‌تواند تماشا کند که سینه در اثر گودی شدن در قسمت لبه پایینی سینه بزرگ شده و تغییر شکل داده است. این توده از زیر بغل زن به سمت میانی در درازای نیمه پایینی سینه او امتداد پیدا می‌کند و آشکار می‌شود که در نقطه ای درست بالای انگشت اشاره راست او به راس خودش می‌رسد. | ## بخش 3: لا فورنارینا | شواهد اغلب برای سرطان تردیدی، رنگ آبی مایل به بیمارگونه در پوست سینه چپ در رابطه با ته رنگ سالم و صورتی پستان سمت راست می‌باشد. این رنگ در تنزل و تومور مشکوک شاخص تر می‌باشد، ولی اندکی در بالا و پایین این قسمت تا مابقی پستان ادامه پیدا می‌کند. | ## جمع‌بندی | یکی دیگر از نشانه‌های احتمالی تومور سرطانی این است که بازوی چپ او در نتیجه رشد پیدا کردن غده لنفاوی زیر بغلش باد کرده است.
موضوع مقاله: اجبار تدریس (یادگیری ماشین) | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # اجبار تدریس (یادگیری ماشین) | مقدمه: اجبار تدریس در یادگیری ماشین الگوریتمی است که برای آموزش وزن‌های شبکه عصبی بازگشتی به کار گرفته می‌شود. | ## بخش 1: اجبار تدریس (یادگیری ماشین) | در این روش بعد از هر گام، مقادیر متوالی مشاهده شده (به عنوان مثال مقادیر حقیقی نمونه‌ها) به شبکه عصبی بازگشتی به جای نتایج قبلی لایه‌های قبلی شبکه داده می‌شود. این کار باعث می‌شود که از انباشت خطاهای متوالی در شبکه مدنظر جلوگیری شود و نتایج شبکه عصبی بازگشتی، به نمونه‌های مشاهده شده در هر گام نزدیک بماند و در این مسیر وزن‌ها به درستی بروزرسانی شوند. تاریخچه عبارت «اجبار تدریس» از قیاس اتفاقات درون شبکه عصبی با یک دانش‌آموزی که می‌خواهد یک امتحان چند بخشه بدهد آمده‌است، به‌طوری که جواب هر بخش وابسته به جواب بخش قبلی است. در این روش، به جای نمره دادن در آخر به تمامی بخش‌ها، برای هر بخش جداگانه نمره داده شده و دانش‌آموز با استفاده از جواب‌های درست، به حل کردن بخش‌های بعدی می‌پردازد. | ## بخش 2: اجبار تدریس (یادگیری ماشین) | کاربرد کلی این روش به صورت کلی باعث می‌شود مدل تعریف شده برای انجام یک کار از پیش تعیین شده، سریع‌تر روی داده‌های آموزش یاد بگیرد و به سمت جواب بهتری همگرا شود. اما اینکار ممکن است باعث عملکرد غیر بهینه مدل بشود زیرا که در هر مرحله در معرض اشتباهات مراحل قبل قرار نگرفته و نتیجه نادرستی را گزارش دهد. به‌طوری که در هر مرحله گام‌هایی با ثبات و دقت بیشتر به سمت جواب برداشته شده و باعث همگرایی سریع‌تر به یک جواب خاص شود. کاربرد بسیار وسیعی در شبکه عصبی بازگشتی داشته و در انجام کارهایی همانند ترجمه زبان، هماهنگی بین تبدیل متن به گفتار و شناسایی و تشخیص کلمات بسیار مفید واقع می‌شود. | ## بخش 3: اجبار تدریس (یادگیری ماشین) | می‌توان از رویکرد ترکیبی آن استفاده کرد به‌طوری که در گام‌های اولیه، روش اجبار تدریس جواب‌های درست را در هر قدم برگردانده و هرچه مراحل بیشتر طی می‌شود، اثرگذاری اجبار تدریس به تدریج کمتر و کمتر شده تا حدی که در آموزش مدل، خطاهای مراحل قبلی لحاظ شود. مشکلی که ممکن است این روش دلیل ایجاد آن شود، مشکل بیش‌برازش است؛ زیرا که مدل فقط براساس نمونه‌های حقیقی آموزش میابد و بر روی داده‌های آموزش به خوبی منطبق شده و حالت کلی برای پیش‌بینی کردن را از دست بدهد. | ## جمع‌بندی | در نهایت این روش می‌بایست با دقت و مراقبت لازم استفاده گردد تا منجر به بیش‌برازش نشده و کارایی بهینه‌تر در مدل مدنظر محقق شود.
موضوع مقاله: نشانه گرگ | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # نشانه گرگ | مقدمه: این نماد فقط توسط گرگ‌های خاکستری استفاده نمی‌شود بلکه ناسیونالیست‌ها و گروه‌های سیاسی ترکیه بدون توجه به دیدگاه‌های سیاسی از آن استفاده می‌کنند. | ## بخش 1: نشانه گرگ | ریشه‌شناسی گرگ خاکستری ریشه پیش از اسلام دارد و از نقش گرگ خاکستری در اساطیر ترکی می‌آید و از فرهنگ بودایی و تنگری‌باوری به ترک‌ها نسبت داده شده‌است. بررسی‌های تاریخی نشان می‌دهند که این نشان توسط اقوام مختلف ترک مانند هون‌ها، قبچاق‌ها و پچنگ‌ها که با استفاده از این علامت به سمت غرب مهاجرت کرده‌اند، استفاده می‌شده‌است. در چین یک مجسمه سده ششمی از یک خان ترک که نشان گرگ خاکستری را می‌سازد در یک غار پیدا شد. همه قبایل ترک ساکن آسیای مرکزی در سده‌های چهارم و پنجم میلادی از این نماد استفاده می‌کردند. | ## بخش 2: نشانه گرگ | پیدایش سلام گرگ در اوایل دهه ۱۹۹۰ در جریان اعتراضات گسترده در آذربایجان ظاهر و برای برخی به نمادی از پان‌ترکیسم تبدیل شد. برای آن‌ها این نماد، هویت فرهنگی و قومیتی بود که در دوران حکومت شوروی سرکوب شده بود. استفاده اگرچه عموما تصور می‌شود که این نماد توسط حزب حرکت ملی ترکیه و گرگ‌های خاکستری استفاده می‌شود، اما در واقع توسط ملی‌گرایان و گروه‌های ترک از همه دیدگاه‌های سیاسی استفاده می‌شود. کمال قلیچ‌داراوغلو، رهبر حزب جمهوریخواه خلق، زمانی که در ۱۶ آوریل به یک تظاهرات در قیصری می‌رفت، با یک تابلوی گرگ خاکستری از هواداران خود استقبال کرد. | ## بخش 3: نشانه گرگ | رجب طیب اردوغان در واکنش به آن گفت: «نشانه گرگ خاکستری ساخته شده توسط رهبر حزب جمهوریخواه خلق را نمی‌توان از حافظه من پاک کرد.» قلیچداراوغلو در پاسخ گفت: «ما هم ناسیونالیست هستیم، ما هم ناسیونالیست هستیم». رجب طیب اردوغان این ژست را در یک راهپیمایی در مرسین قبل از تغییر سریع آن با علامت رابعه انجام داد. قانونی بودن پیوند= ارتش ملی سوریه مورد حمایت ترکیه در سال ۲۰۱۹؛ عضو سمت چپ سلام گرگ را انجام می‌دهد. | ## جمع‌بندی | بسیاری از سیاستمداران آلمانی از جناح راست و چپ پیشنهاد کردند که سلام گرگ خاکستری ممنوع شود.
موضوع مقاله: هاگ‌برگ | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # هاگ‌برگ | مقدمه: در گیاهان ناجورهاگ، هاگ‌برگ‌های (چه ریزبرگ باشند و چه بزرگ‌برگ) دارای بزرگ‌هاگدان را بزرگ‌هاگ‌برگ و هاگ‌برگ‌های دارای ریزهاگدان را ریزهاگ‌برگ می‌نامند. | ## بخش 1: هاگ‌برگ | همپوشانی پیشوندها و ریشه‌ها این اصطلاحات را به زیرمجموعه‌ای گیج‌کننده از نامگذاری گیاه‌شناسی تبدیل می‌کند. هاگ‌برگ‌ها از نظر ظاهر و ساختار بسیار متفاوت هستند و ممکن است شبیه برگ‌های استریل باشند یا نباشند. پنجه‌گرگ‌تباران، که در آن هاگ‌برگ‌ها ممکن است در استروبیلی جمع شوند (علف خوک و برخی از کاج‌های زمینی و جنس‌های مربوطه) یا به‌طور جداگانه در بین برگ‌های عقیم توزیع شوند (سرخس‌های منگوله‌ای). در اعضای ناجورهاگ، بزرگ‌هاگ‌برگ‌ها و ریزهاگ‌برگ‌ها ممکن است در الگوهای مختلفی با هم مخلوط یا جدا شوند. | ## بخش 2: هاگ‌برگ | سرخس‌ها، که ممکن است هاگ‌برگ‌ هایی را تولید کنند که شبیه به برگ‌های استریل هستند یا به‌نظر بسیار متفاوت از برگ‌های استریل هستند. اینها ممکن است غیرفتوسنتزی باشند و فاقد پینه‌های معمولی باشند، برای نمونه، سرخس حساس. نخلی‌سرخس‌سانان استروبیلی تولید می‌کنند که هم گرده‌ساز و هم بذرساز هستند که از هاگ‌برگ‌ها تشکیل شده‌اند. کهن‌دار ریزهاگ‌برگ‌هایی را تولید می‌کند که به صورت استروبیلوس گرده‌ای جمع می‌شوند. | ## بخش 3: هاگ‌برگ | بازدانگان مانند کهن‌دار و نخلی‌سرخس‌سانان ریزهاگ‌برگ تولید می‌کنند که به صورت استروبیلی گرده جمع می‌شوند. با این حال، برخلاف این‌ها، گروه‌های دیگر، تخمک‌ها در فلس‌های مخروطی تولید می‌شوند که به جای هاگ‌برگ، شاخه‌های اصلاح شده هستند. پسیلوتوم به‌عنوان تولید کننده هاگدان (در یک سینانگیوم) در انتهای ساقه تفسیر شده است. | ## جمع‌بندی | دم‌اسب همیشه استروبیلی تولید می‌کند، اما ساختارهای حامل هاگدان (اسپورانژیوفورها) به‌عنوان اصلاح ساقه هوایی تفسیر شده‌اند.
موضوع مقاله: فلز چوب | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # فلز چوب | مقدمه: این آلیاژ به نام بارناباس وود نامگذاری شده است که برای اولین بار این آلیاژ را در سال ۱۸۶۰ ایجاد و ثبت کرد. | ## بخش 1: فلز چوب | ترکیب عناصر این آلیاژ ۵۰٪ بیسموت، ۲۶٫۷٪ سرب، ۱۳٫۳٪ قلع و ۱۰٪ کادمیوم بر حسب جرم است. فلز چوب دارای مدول الاستیسیته به مقدار ۱۲٫۷ گیگاپاسکال و استحکام تسلیم ۲۶٫۲ مگاپاسکال می‌باشد. سیلندرهای گاز پزشکی در بریتانیا دارای مهر و موم فلزی Wood's هستند که در آتش ذوب می‌شود و به گاز اجازه خروج می‌دهد و خطر انفجار گاز را کاهش می‌دهد. فلز چوب معمولاً به عنوان پرکننده ای موقت هنگام خم کردن لوله‌های فلزی جدار نازک استفاده می‌شود. کاربردهای دیگر عبارتند از ساخت روزنه‌ها و بلوک‌های سفارشی شکل (به عنوان مثال، برش‌های پرتو الکترونی و بلوک‌های ریه) برای درمان پرتوهای پزشکی، ساختن قالب‌هایی از کلیدهایی که در غیر این صورت تکثیر آن‌ها سخت است و ساخت منبت‌های فلزی در چوب. فلز چوب در ماشین‌آلات و آزمایشگاه‌های فنی در مواقعی که وسایل جایگزین برای نگهداری قطعات ظریف ضروری باشد، مفید است. | ## بخش 2: فلز چوب | از آن به عنوان یک لایه سخت شده اضافی برای گرفتن و ماشین کاری مناسب یک جسم استفاده می‌شود. جسم در فلزِ وود ذوب شده غوطه ور می‌شود تا به‌طور کامل یا جزئی آن را بپوشاند و بسته به نحوه نگه داشتن جسم در جای خود، لایه ای از چند میلی‌متر تا چند سانتی‌متر را تشکیل می‌دهد. این روش برای قطعات کار یکباره یا با تولید محدود بسیار مفید است، زمانی که ساخت یک گیره مخصوص نگهدارنده یا گیره نه مقرون به صرفه باشد و نه حداکثر قابلیت نگهداری را ارائه دهد. به عنوان مثال، یک قطعه خم شده ورق فلزی ممکن است با ریخته‌گری قالب فلزی Wood's از یک نمونه سالم ترمیم شود: دمای ذوب پایین فلز Wood's باعث می‌شود که آسیب رسیدن به اصل آن بعید باشد، و قطعه آسیب‌دیده را می‌توان در قالب گیره کرد. فلز چوب مدت‌هاست که توسط علاقه‌مندان به راه‌آهن مدل برای اضافه کردن وزن به لوکوموتیوها، افزایش کشش و تعداد ماشین‌های قابل کشیدن استفاده می‌شود. فلز وود برای سال‌های متمادی در دهه‌های ۱۹۵۰ و ۱۹۶۰ برای ساختن قاشق‌های ظروف تخت به‌عنوان یک چیز جدید و به عنوان یک شوخی کاربردی استفاده می‌شد. | ## بخش 3: فلز چوب | کاسه قاشق که در قهوه داغ یا نوشیدنی‌های داغ دیگر غوطه ور می‌شود، به یک فردِ ناآگاه داده می‌شود، ذوب می‌شود و در مایع می‌افتد که باعث سرگرمی همه می‌شود. فلز چوب همچنین در ساخت الکترودهای خارج سلولی برای ثبت الکتروفیزیولوژیکی فعالیت عصبی استفاده می‌شود.Frank K. فلز رز، فلز چوب را می‌توان به عنوان یک وسیله انتقال حرارت در حمام‌های گرم استفاده کرد. حمام‌های داغ با فلزات رز و چوب استفاده معمولی ندارند، اما برای دماهای بالاتر از ۲۲۰ درجه سانتی گراد (۴۲۸ درجه فارنهایت) استفاده می‌شوند. | ## جمع‌بندی | مسمومیت با کادمیوم خطر سرطان، آنوسمی (از دست دادن حس بویایی) و آسیب به کبد، کلیه‌ها، اعصاب، استخوان‌ها و سیستم تنفسی را در پی دارد.
موضوع مقاله: دی‌هیدروکسیل‌دار کردن نامتقارن شارپلس | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # دی‌هیدروکسیل‌دار کردن نامتقارن شارپلس | مقدمه: دی‌هیدروکسیلاسیون یا دی‌هیدروکسیل‌دار کردن نامتقارن شارپلس (همچنین با نام بی‌هیدروکسیلاسیون شارپلس نیز شناخته می‌شود) واکنش شیمیایی یک آلکن با اسمیم تتراکسید در حضور یک لیگاند کینین کایرال برای تشکیل یک دی‌ال مجاور است. | ## بخش 1: دی‌هیدروکسیل‌دار کردن نامتقارن شارپلس | این واکنش برای آلکن‌های دارای هر استخلافی انجام پذیر است، اغلب انانتیوگزینی بالایی در آن مشاهده می‌شود، با انتخاب دی‌هیدروکینیدین (DHQD) در مقابل دی‌هیدروکینین (DHQ) به عنوان لیگاند، کایرالیته محصول نهایی کنترل می‌شود. واکنش‌های دی‌هیدروکسیل‌دار کردن نامتقارن نیز بسیار مکان‌گزین هستند و محصولات حاصل از واکنش پیوند دوگانه غنی از الکترون در بستر را فراهم می‌کنند. | ## بخش 2: دی‌هیدروکسیل‌دار کردن نامتقارن شارپلس | R S = کوچک‌ترین استخلاف انجام این واکنش با استفاده از مقدار کاتالیزوری از اسمیم تتراکسید معمول است که پس از واکنش با بازاکسنده‌هایی مانند پتاسیم فری‌سیانید یا N-متیل‌مورفولین N-اکسید بازسازی می‌شود. این عمل به‌طور چشمگیری مقدار اسمیم تتراکسید مورد نیاز را که ماده ای بسیار سمی و گران است، کاهش می‌دهد. | ## بخش 3: دی‌هیدروکسیل‌دار کردن نامتقارن شارپلس | ایجاد ویژگی کایرالیته به واکنش دهنده‌های غیرکایرال از طریق استفاده از کاتالیزورهای کایرال یک مفهوم مهم در سنتز آلی است. | ## جمع‌بندی | این واکنش نخستین بار توسط کارل بری شارپلس و با توسعه واکنش دی‌هیدروکسیل‌دار کردن راسمیک آپ‌جان که از قبل شناخته شده بود، معرفی شد.
موضوع مقاله: الگوریتم کاهش ابعاد t-sne | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # الگوریتم کاهش ابعاد t-sne | مقدمه: t-sne یک روش یادگیری خودران (خودسازمانده) غیر خطی است که برای اکتشاف و بصری‌سازی داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. | ## بخش 1: الگوریتم کاهش ابعاد t-sne | به بیان ساده‌تر، t-SNE به کاربر درکی از اینکه داده‌ها چگونه در فضای ابعاد بالا سازمان‌دهی شده‌اند ارائه می‌کند که این کار را با دادن موقعیت مکانی به هر نقطه داده در یک نقشه دو یا سه بعدی است به بیانی دیگر، هر شی با ابعاد بالا را با یک نقطه دو یا سه بعدی مدل می کند، به گونه‌ای که اجسام مشابه توسط نقاط نزدیک و اجسام غیر مشابه با نقاط دور با احتمال زیاد مدل می شوند. به عبارت دیگر، چیزهایی که با یکدیگر متفاوت هستند به صورت دور از هم به پایان می‌رسند. ساختار خمینه می‌تواند به صورت یک شکل جغرافیایی مثلا استوانه، کره، منحنی و دیگر موارد باشد. نظر به اینکه تحلیل مؤلفه‌های اصلی به حفظ فاصله‌های دوتایی‌های بزرگ برای بیشینه کردن واریانس می‌پردازد، t-SNE با حفظ فاصله‌های کوچک دوتایی‌ها یا شباهت محلی از تحلیل مؤلفه‌های اصلی متمایز می‌شود. نحوه کار الگوریتم t-SNE الگوریتم t-sne شامل دو مرحله به شرح زیر است: مرحله اول بدین صورت است که، یک توزیع احتمال بر روی نقاط در ابعاد بالاتر ایجاد می‌کند به طوری که به اشیاء مشابه احتمال بالاتر و اشیا غیر مشابه احتمال کمتر اختصاص داده می شود. | ## بخش 2: الگوریتم کاهش ابعاد t-sne | مرحله دوم بدین صورت است که، همان توزیع احتمال را در ابعاد پایین‌تر به طور مکرر تکرار می‌کند تا زمانی که واگرایی کولبک-لیبلر به حداقل برسد. به بیانی دیگر، واگرایی کولبک-لیبلر معیاری برای اندازه‌گیری تفاوت بین توزیع‌های احتمال مرحله اول و دوم است. یک مجموعه n عضوی اشیا با ابعاد بالا به صورت در نظر بگیریم ابتدا احتمال که بیانگر اشیا و است به صورت زیر محاسبه می‌کنیم: برای داریم این احتمالات متقارن هستند. با این احتمالات متقارن، توزیع P را تشکیل می دهیم: همانطور که در بخش قبل گفته شد هدف t-SNE این است که نقاط با ابعاد d به صورت که تبدیل یافته از ابعاد بالا به پایین است را یاد بگیرد. مانند قبل برای توزیع Q داریم: در اینجا، "رابطه-همسایگی" را با توزیع تی-استودنت مدل می‌کنیم. | ## بخش 3: الگوریتم کاهش ابعاد t-sne | حال هدف ما یافتن هایی از طریق بهینه سازی است به طوری که P و Q تا حد امکان به هم نزدیک باشند، بنابراین از واگرایی کولبک-لیبلر استفاده می‌کنیم و درایم: حال با از واگرایی کولبک-لیبلر نسبت به گرادیان می‌گیریم تا به بهینه ترین جواب برسیم، بنابراین داریم: شبه کد Saha, D. پژوهش‌های سرطان یادگیری یا ارزیابی خوشه‌بندی، این کاربرد بدین گونه است که اغلب اوقات تعداد خوشه‌ها مقدم بر مدل‌سازی انتخاب یا پس از نتایج تکرار می‌شوند. از این امر می‌توان مقدم بر استفاده از مدل خوشه‌بندی به منظور انتخاب تعداد خوشه‌ها یا بعدا برای ارزیابی اینکه خوشه ها به درستی داده‌ها را نگه می‌دارند یا خیر بهره برد. | ## جمع‌بندی | t-SNE یک رویکرد خوشه‌بندی نیست زیرا ورودی‌ها را مانند تحلیل مؤلفه‌های اصلی حفظ نمی‌کند و ممکن است مقادیر بین اجراها تغییر کنند، بنابراین از این روش صرفا برای اکتشاف استفاده می‌شود.
موضوع مقاله: استیبل کوین | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # استیبل کوین | مقدمه: این دارایی می‌تواند پول فیات، طلا، کالاهایی مانند فلزات گرانبها یا ارزهای دیجیتال دیگری باشد. | ## بخش 1: استیبل کوین | این استیبل کوین در ماه ژوئیه سال ۲۰۱۴ (تیر ۱۳۹۳) توسط شرکت آیفینکس (iFinex) راه‌اندازی شد. عدم شفافیت تتر در حال حاضر بزرگترین سرمایه در بازار استیبل کوین در جهان را دارد. این شرکت متهم به عدم انجام حسابرسی برای ذخایر مورد استفاده برای وثیقه کردن مقدار استیبل کوین تتر ضرب شده است. | ## بخش 2: استیبل کوین | از آن زمان تتر گزارش های تضمینی در مورد حمایت USDT منتشر کرده است؛ اگرچه برخی گمانه زنی ها همچنان ادامه دارد. میخ زدایی بسیاری از پروژه ها می توانند یک محصول را ارتقا دهند و آن را یک استیبل کوین بنامند. بنابراین، علیرغم نام، بسیاری از استیبل کوین‌ها از لحاظ تاریخی فاقد ثبات بوده‌اند، زیرا دارایی‌های دیجیتالی را می‌توان با استانداردهای مختلف ساخت. | ## بخش 3: استیبل کوین | نگرانی های دیگر تحقیقات جان ام گریفین و امین شمس از دانشگاه های تگزاس و اوهایو ایجاد تتر بدون پشتوانه را به افزایش قیمت بیت کوین در سال ۲۰۱۷ نسبت دادند. | ## جمع‌بندی | پس از آن تحقیقات شواهد کمی نشان داد که رویدادهای ضرب دلاری تتر بر ارزش بیت کوین تأثیر گذاشته است، مگر اینکه توسط نهنگ ها بوده باشد.
موضوع مقاله: جابه‌جایی باز شدن نوک ترک | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # جابه‌جایی باز شدن نوک ترک | مقدمه: موقعیت پشت نوک ترک که در آن فاصله اندازه‌گیری می‌شود دلخواه است، اما معمولاً از نقطه‌ای استفاده می‌شود که در آن دو خط 45 درجه که از نوک ترک شروع می‌شوند، سطوح ترک را قطع می‌کنند.این پارامتر در مکانیک شکست برای مشخص کردن بارگذاری روی ترک استفاده می‌شود و می‌تواند با پارامترهای دیگر بارگذاری نوک ترک مانند ضریب شدت تنش و J-انتگرال الاستیک-پلاستیک مرتبط باشد. | ## بخش 1: جابه‌جایی باز شدن نوک ترک | برای شرایط تنش سطحی، CTOD را می توان به صورت زیر نوشت: جایی که تنش تسلیم است، طول ترک است، مدول یانگ است و استرس اعمال شده از راه دور است. تحت بارگذاری خستگی، دامنه حرکت نوک ترک در طول زمان یک چرخه بارگذاری ، می تواند برای تعیین نرخ رشد خستگی با استفاده از معادله رشد ترک استفاده شود. تاریخ بررسی نمونه‌های آزمایش شکسته، منجر به مشاهده این شد که سطوح ترک قبل از شکستگی به دلیل کند شدن یک ترک اولیه تیز توسط تغییر شکل پلاستیک، از یکدیگر جدا شده‌اند. این مشاهدات منجر به در نظر گرفتن باز شدن در نوک ترک به عنوان معیاری برای چقرمگی شکست شد. Irwin بعداً فرض کرد که انعطاف پذیری نوک ترک باعث می شود ترک به گونه ای رفتار کند که انگار کمی طولانی تر است. | ## بخش 2: جابه‌جایی باز شدن نوک ترک | استفاده به عنوان پارامتر طراحی CTOD یک پارامتر واحد است که انعطاف پذیری نوک ترک را در خود جای می دهد. با این حال، هم ارزی CTOD و انتگرال J فقط برای مواد غیر خطی اثبات شده است، اما برای مواد پلاستیکی نه. محاسبه J-انتگرال در مورد فرآیند طراحی با استفاده از تکنیک های روش اجزای محدود آسان تر است. ارتباط با سایر پارامترهای نوک ترک K و CTOD CTOD را می توان بر حسب فاکتور شدت تنش به شکل زیر بیان کرد: جایی که قدرت تسلیم است، مدول یانگ است و برای تنش صفحه ای و برای کرنش صفحه ای. آزمایش کردن آزمایش CTOD معمولاً بر روی موادی انجام می شود که قبل از شکست دچار تغییر شکل پلاستیک می شوند. | ## بخش 3: جابه‌جایی باز شدن نوک ترک | ماده تست شونده کم و بیش شبیه نمونه اصلی است، اگرچه ابعاد را می توان به نسبت کاهش داد. نوک ترک به صورت پلاستیک تغییر شکل می دهد تا زمانی که یک نقطه بحرانی ایجاد شود و پس از آن یک ترک شکاف ایجاد شده که ممکن است منجر به شکست جزئی یا کامل شود. با توجه به مواد مورد استفاده، شکستگی می تواند شکننده یا انعطاف پذیر باشد که می توان از نمودار نتیجه گرفت. اندازه گیری آزمایشگاهی آزمایش‌های اولیه از یک گیج تخت به شکل دست و پا استفاده می‌کردند که در شکاف قرار می‌گرفت. | ## جمع‌بندی | با باز شدن شکاف، پدل گیج می چرخد ​​و یک سیگنال الکترونیکی به یک پلاتر x-y ارسال می شود.