cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
الدن رینگ
پیش زمینه
داستان الدن رینگ در «لَندز بیت‌وین» (Lands Between؛ سرزمین‌های میانه) می‌گذرد، سرزمینی خیالی که چندین نیمه‌خدا بر آن حکومت می‌کنند. این سرزمین قبلاً توسط «ملکه ماریکا» جاودانه (Queen Marika) اداره می‌شد که به عنوان نگهبان حلقه‌ای به نام «حلقه کهن» عمل می‌کرد، نیرویی قدرتمند که به عنوان مفهوم فیزیکی نظم در جهان ظاهر می‌شود. هنگامی که ماریکا در نهایت الدن رینگ را می‌شکند و ناپدید می‌شود، فرزندان نیمه خدای او در رویدادی به نام «شکستن» (The Shattering) شروع به جنگ بر سر قطعات بازمانده از حلقه می‌کنند. هر نیمه‌خدا دارای یک تکه از حلقه مشهور به «روون بزرگ» (Great Rune) است که آنها را با قدرت خود فاسد کرده‌است. در بازی، شخصیت قابل بازی از نژادی به نام «تارنیشد» (Tarnished؛ در لغت به‌معنای از جلا افتاده) است، یکی از گروه‌های تبعیدی از «سرزمین‌های میانه» که پس از رویداد «Shattering» دوباره احضار می‌شوند. به عنوان یکی از افراد تارنیشد، بازیکن باید قلمرو را طی کند تا حلقه کهن را تعمیر کرده و به «ارباب کهن» تبدیل شود.
خلاصه
در اوایل سفر خود برای تعمیر حلقه کهن، تارنیشد با دوشیزه‌ای به نام مِلینا (Melina) روبرو می‌شوند. از آنجایی که تارنیشد بدون دوشیزه است، ملینا به او پیشنهاد می‌کند که به عنوان دوشیزه وی عمل کند، و به او توانایی «تبدیل‌کردن روون‌ها به قدرت» را داده و همچنین اسب خود «تورنت» را به وی می‌دهد. او این کار را تنها به شرطی انجام می‌دهد که تارنیشد او را به مکان «اِردتری» (Erdtree)، جایگاه الدن رینگ، بیاورد. ملینا بعداً تارنیشد را به «Round Table Hold» می‌برد، محل تجمع سایر افرادِ تارنیشد که به دنبال تعمیر حلقه کهن هستند. واقف این مکان، شناخته‌شده با نام «The Two Fingers؛ دو انگشت»، به تارنیشد دستور می‌دهد تا روون‌های بزرگ را جمع‌آوری کرده و به اِردتری بیاورد، جایی که می‌توان از آنها برای تعمیر حلقه کهن استفاده کرد.
تارنیشد با سفر به سرزمین‌های میانه، مناطق مختلف را بررسی می‌کند و نیمه‌خدایان را شکست می‌دهد. او به زودی به اندازه کافی روون‌های بزرگ را بازیابی می‌کند و «The Two Fingers» به او اجازه می‌دهد تا با «مارگوت گریس-گیون» (Morgott the Grace-Given)، نیمه‌خدایی که از اِردتری محافظت می‌کند، مبارزه کند. مارگوت پس از شکست ادعا می‌کند که اِردتری به هیچ‌کسی اجازه ورود به آن را نمی‌دهد، و حلقه کهن را غیرقابل تعمیر می‌داند. تارنیشد زمانی که به اِردتری نزدیک می‌شود و فضای داخلی را با دیواری از خار مسدود شده می‌بینند این امر را تأیید می‌کند. سپس ملینا از راه می‌رسد و به او توصیه می‌کند که برای یافتن «شعلهٔ خرابه» (Flame of Ruin) سفر کند، که می‌تواند از آن برای آتش‌زدن درخت و سوزاندن خارها استفاده کند. سپس تارنیشد آزاد است تا یا به سمت «شعلهٔ خرابه» سفر کند، یا راهی برای مهار «Frenzied Flame» پیدا کند به همان اندازه قدرتمند است.
پس از به دست آوردن «شعلهٔ خرابه»، اگر تارنیشد قدرت «Frenzied Flame» را به دست نیاورد، ملینا «شعلهٔ خرابه» را می‌گیرد و خود را قربانی می‌کند تا اِردتری را به آتش بکشد. اما اگر تارنیشد این قدرت را به دست آورد، ملینا وی را رها می‌کند و او را مجبور می‌کند که خودش از آن برای آتش‌زدن اِردتری استفاده کند. در هر مورد، تارنیشد به شهر ویران‌شدهٔ «فاروم آزولا» (Farum Azula) منتقل می‌شود و اِردتری در هر مورد می‌سوزد. پس از شکست‌دادن «ملیکِث شمشیر سیاه» (Maliketh the Black Blade) و استفاده از «Rune of Death»(روون مرگ) برای تقویت آتش، تارنیشد به پای درخت سوختهٔ اِردتری بازگردانده می‌شود. در داخل، او با «راداگون» (Radagon)، همسر ملکه ماریکا که در بدن او زندگی می‌کنند، و همچنین با نگهبان درخت، «هیولای کهن» (Elden Beast) مبارزه می‌کند. پس از شکست هر دو، تارنیشد به جسد متلاشی‌شدهٔ ماریکا که حاوی بقایای حلقه کهن است دسترسی پیدا می‌کند. بسته به اقدامات تارنیشد در طول بازی، می‌توان به شش پایان مختلف رسید، که شامل تبدیل‌شدن تارنیشد به «الدن لرد»، یا اجازه‌دادن برای نابودی حلقه کهن توسط «رانی جادوگر» (Ranni the Witch)، یا حتی استفاده از «Frenzied Flame»(شعله های دیوانگی) برای از بین‌بردن سرزمین‌های میانه می‌باشد.
بازخورد
درجه سختی بازی که همانند بازی‌های قبلی فرام سافتور هیچ حالت آسانتری وجود نداشت موجب هم ستایش و هم انتقاد برخی منتقدین شد. برخی عدم وجود حالت آسان در بازی را ضعف بازی دانسته و برخی دیگر آن را که موجب چالش بیشتر بازیکنان می‌شود را مورد تقدیر قرار دادند. تنوع بازیکنان برای انتخاب سبک مبارزه در برابر دشمنان و در عین حال چالش‌برانگیز بودن آنها یکی از نقاط قوت بازی مطرح شد. وجود اسب و قابلیت «سفر سریع» با استقبال منتقدین همراه شد که باعث آسان شدن کاوش در بازی شد.
داستان بازی الدن رینگ که با قلم جرج آر. آر. مارتین و سبک نوشتاری وی بود مورد توجه منتقدین قرار گرفت. ارز تکنیکا طرح داستان بازی را «رمز آلود و پراکنده» نامید و عنوان کرد که این سبک نوشتار بر پایه طرح داستان‌های فرعی برای فهماندن داستان به مخاطب به جای اعلام داستان مستقیم به وی می‌باشد.
فروش
الدن رینگ تا پایان ماه مارس ۲۰۲۲ نزدیک به ۱۳ میلیون نسخه فروخته شد که این مقدار در ماه سپتامبر تا ۱۷ میلیون نیز افزایش پیدا کرد. این فروش این بازی را به زود فروش‌ترین بازی شرکت بندای نامکو انترتینمنت تبدیل کرد و علاوه بر آن پرفروش‌ترین بازی در ماه‌های فوریه و مارس ۲۰۲۲ لقب گرفت.
جوایز
بازی الدن رینگ موفق بر دریافت جوایز بسیار زیادی در صنعت بازی‌های کامپیوتری شد. این بازی با کسب ۳۲۰ جایزه بهترین بازی سال با شکستن رکورد بازی آخرین بازمانده از ما قسمت ۲ موفق به کسب بیشترین جایزه بهترین بازی سال شد. این بازی عنوان بهترین بازی سال در مراسم‌های مختلف و نشریه‌های معتبر از قبیل جوایز بازی، ارز تکنیکا، دستراکتید، فوربز، الکترونیک گیمینگ مانثلی، یوروگیمر، گیم اینفورمر، گیم‌اسپات، آی‌جی‌ان، پولیگان، پی‌سی گیمر، پولیگان، جوایز دی.آی.سی.ای.، گیمزکام و جوایز گلدن جوی‌استیک را بدست آورد.
سرو باروسو
سرو باروسو (به اسپانیایی: Cerro Barroso) یک کوه در پرو است که در منطقه تاکنا واقع شده‌است. سرو باروسو ۵٬۷۴۱ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
گیل، کلرادو
گیل (به انگلیسی: Gill) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان ولد، کلرادو واقع شده‌است. گیل ۱٬۴۲۷ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
هانس-پیتر فریدلندر
هانس-پیتر فریدلندر (Hans-Peter Friedländer؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل سوئیس بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال گراس‌هاپر زوریخ و باشگاه فوتبال سروت ۱۸۹۰ اشاره کرد.
وی همچنین در تیم ملی فوتبال سوئیس بازی کرده‌است.
تونیس کالده
تونیس کالده (Tõnis Kalde؛ زادهٔ August 11, 1976) بازیکن فوتبال اهل استونی بود.
وی همچنین در تیم ملی فوتبال استونی بازی کرده‌است.
بخش هورون، شهرستان اری، اوهایو
بخش هورون (به انگلیسی: Huron Township) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان ایری، اوهایو واقع شده‌است. بخش هورون ۷۲٫۰ کیلومتر مربع مساحت و ۱۰٬۶۹۷ نفر جمعیت دارد و ۱۸۱ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
پرندگان خشمگین اکشن!
«پرندگان خشمگین اکشن!» (Angry Birds Action!) یک بازی ویدئویی در سبک پینبال است که توسط راویو انترتینمنت و در سال ۲۰۱۶ و در پلت‌فرم‌های اندروید و آی‌اواس منتشر شده‌است.
پرندگان خشمگین مبارزه!
«پرندگان خشمگین مبارزه!» (Angry Birds Fight!) یک بازی ویدئویی در سبک بازی ویدئویی معمایی است که توسط و در سال ۲۰۱۵ و در پلتفرم‌های اندروید و آی‌اواس منتشر شده‌است.
در تاریخ ۱ آگوست سال ۲۰۱۷، بازی با خاموش شدن دائمی سرورها تا ماه نوامبر، برای همیشه از فروشگاه گوگل پلی و اپ استور حذف شد.
سبک‌های فیلم
سبک‌های فیلم (Film styles) تکنیک‌های مشخصی هستند که فیلمسازان از آن‌ها برای این که تغییر یا ارزشی ویژه به کارهای‌شان بدهند، استفاده می‌کنند. سبک فیلم می‌تواند شامل تمام جنبه‌های ساخت یک فیلم: صدا، میزانسن، گفتگو، فیلمبرداری، تدوین و رویکرد باشد.
آلتیمو
آلتیمو (Altimo) شرکت سرمایه‌گذاری روسی است، که در سال ۲۰۰۴ تأسیس شد.
فهرست فیلم‌های ترسناک ۱۹۹۹
این فهرستی از فیلم‌های ترسناک است که در سال ۱۹۹۹ منتشر شده‌اند.
۱۰ دلاور سانادا
۱۰ دلاور سانادا به گروهی از شخصیت‌های داستانی گفته می‌شود که در اواخر دوره سنگوکو، دوره آزوچی–مومویاما و اوایل دوره ادو به سانادا یوکیمورا قهرمان نامی ژاپنی یاری رساندند. این گروه از نینجاها برای اولین بار در رمان سانادا سانداایکی یکی از نویسندگان دوره ادو خلق و ظاهر شدند. شخصیت برخی از این نینجاها ریشه در تاریخ دارد.
گالری شهر براتیسلاوا
گالری شهر براتیسلاوا'' ، مخفف GMB، یک گالری واقع در براتیسلاوا، اسلواکی، در شهر قدیمی است. این دومین گالری بزرگ اسلواکی در نوع خود است. این گالری در کاخ میرباخ (کاخ میرباچوف) و کاخ پالفی (کاخ پالفیو) قرار دارد.
جان کروک (اخلاق‌شناس)
جان کروک (John Crook; November 27, 1930 – July 15, 2011) استاد دانشگاه در زمینه رفتارشناسی جانوران اهل بریتانیا بود که نقش مهمی در نخستی‌شناسی بریتانیا ایفا کرد.
گالری شهر براتیسلاوا
این گالری در سال ۱۹۶۱ تأسیس شد. اولین تلاش‌ها برای جمع‌آوری آثار هنری در قرن نوزدهم، زمانی که موزه شهر براتیسلاوا تأسیس شد، آغاز گردید. در حال حاضر شامل حدود ۳۵۰۰۰ اثر هنری است.
ماتیاس لوریدسن
ماتیاس لوریدسن (زاده ۱۳ ژانویه ۱۹۸۴میلادی) مدل اهل کشور دانمارک است. استعداد او توسط مارک جیکوب کشف شد.
مارباخ (ماربورگ)
مارباخ یک منطقهٔ مسکونی در آلمان است که در هسن واقع شده‌است. مارباخ ۳٬۴۳۴ نفر جمعیت دارد.
آندریا پارکر
آندریا پارکر (Andrea Parker؛ زادهٔ March 8, 1970) یک هنرپیشه و بالرین اهل ایالات متحده آمریکا است. وی از سال ۱۹۸۸ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است و از بازیگران اصلی فصل ۷ سریال دروغگوهای کوچک زیبا می‌باشد.
انتخابات مجلس ارمنستان (۱۹۹۹)
انتخابات ارمنستان در تاریخ ۳۰ مه ۱۹۹۹ در ارمنستان برگزار شد. در این انتخابات ۷۵ کرسی بر اساس حوزه‌های انتخاباتی به رأی گذاشته شدند و ۵۶ کرسی نیز به صورت ملی به رأی گذاشته شدند که گروه اخیر به تناسب آرای احزاب مختلف پر شدند. نتیجه آن پیروزی Unity Bloc بود که ۶۲ کرسی از ۱۳۱ کرسی به دست آورد. میزان مشارکت ۵۱٫۷٪ آرا بود.
نتایج
* The Unity Bloc was an alliance of the People's Party و حزب جمهوری‌خواه ارمنستان
حمله زمانبندی
در رمزنگاری، حمله زمانبندی یا حملات زمانی یک نوع حمله کانال جانبی میباشد که در آن مهاجم در تلاش است تا با تحلیل زمان اجرای الگوریتم های رمز نگاری، یک سیستم رمزنگاری بسازد.در هر کامپیوتر هر عمل منطقی نیاز به زمان برای اجرا شدن دارد و این زمان میتواند بر اساس ورودی متفاوت باشد. با اندازه‌گیری دقیق زمان هر عملیات، مهاجم میتواند به صورت معکوس عمل کرده و به ورودی دسترسی پیدا کند.
اطلاعات یک سیستم میتواند به وسیله  اندازه گیری زمان مورد نیاز برای پاسخ به درخواست‌ها فاش شود. میزان کمکی که این اطلاعات به مهاجم می‌کند، بستگی به متغیرهای فراوانی دارد. طراحی سیستم رمزنگاری، پردازنده‌ای که سیستم را اجرا می‌کند، الگوریتم‌های مورد استفاده، جزئیات پیاده‌سازی، اقدامات متقابل حمله زمان‌بندی، میزان دقت اندازه‌گیری زمان از این موارد بشمار میروند.
حمله‌های زمانبندی معمولاً در فاز طراحی نادیده گرفته میشوند، زیرا این حمله‌ها به نحوه پیاده سازی بستگی دارند و معمولاً به طور ناخواسته توسط ابزارهای بهینه‌سازی کامپایلر  ( compiler optimization ) ایجاد میشوند. پیشگیری از حمله‌های زمانبندی شامل طراحی توابع با زمان ثابت و بررسی و آزمایش دقیق کد اجرایی نهایی میباشد.
مفهوم
حمله زمانبندی نمونه‌ی یک حمله است که در آن ویژگی‌های رفتاری وابسته به داده در پیاده سازی یک الگوریتم را به جای خواص ریاضیاتی الگوریتم، به کار میگیرد.
اکثر الگوریتم‌های رمزنگاری میتوانند به گونه‌ای پیاده‌سازی شوند که در آن، وابستگی زمانی داده کاهش داده و یا حذف شود. بعنوان مثال پیاده سازی‌ای را در نظر بگیرید که در آن هر زیربرنامه‌ای در زمان x ثانیه پاسخ خواهد داد، که x بیشترین زمان ممکن برای پاسخ دادن به هر ورودی مجاز برای آن زیربرنامه میباشد. در اینگونه پیاده‌سازی زمانبندی الگوریتم، هیچ گونه اطلاعاتی در مورد داده‌های فراهم شده را فاش نمی‌سازد. نکته منفی این پیاده‌سازی این است که پیچیدگی زمانی اجرای همه‌ی دستورها در بدترین حالت قرار میگیرد که باعث کاهش کارایی توابع خواهد شد.
حملات زمانی در نمونه‌های زیادی کاربردی هستند:
مثال ها
زمان مورد نیاز برای اجرای الگوریتم توان رسانی دودویی که در به توان رسانی پیمانه‌ای به کار رفته، به طور خطی به تعداد یک های به کار رفته در کلید وابستگی دارد. در حالی که تعداد یک های بکار رفته، به تنهایی اطلاعات کافی‌ای برای راحت‌تر ساختن دستیابی به کلید به ما نمی‌دهد، اجرا های تکرار شده به‌وسیله همان کلید یکسان و ورودی های متفاوت میتوانند نمونه های خوبی برای تحلیل های مرتبط با همبستگی آماری از اطلاعات زمانی باشند که برای بازیابی کامل کلید حتی در هنگام مواجهه با یک مهاجم مجهول مؤثر خواهند بود. اندازه‌گیری زمان مشاهده شده معمولاً حاوی نویز هستند (از طریق تاخیر موجود در شبکه یا منبع، یا زمان دسترسی به حافظه مختلف و یا از طریق تکنیک های تشخیص و تصحیح خطا که برای خطاهای انتقال استفاده میشود). با این وجود، حملات زمانبندی در مقابل شماری از الگوریتم های رمزنگاری کاربردی می‌باشد، الگوریتم هایی مانند رمزنگاری الجمل، آراس‌ای و الگوریتم امضای دیجیتال.
در سال ۲۰۰۳ میلادی بونه و برملی یک حمله زمانبندی بر اساس شبکه به یک وب سرور که از لایه سوکت‌های امن برخوردار بود را تدارک دیدند که اساس این حمله، آسیب پذیری های مختلفی است که آراس‌ای با بهینه سازی قضیه باقی مانده چینی دارد، میباشد. اندازه واقعی شبکه در آزمایش آن‌ها کوچک بود اما حمله‌ی آن‌ها تنها در چند ساعت موفق به دستیابی به کلید سری سرور شد. این اتفاق منجر شد تا در پیاده سازی لایه سوکت های امن، از تکنیک نابینایی استفاده شود. در اینجا، منظور از استفاده از نابینایی ، از بین بردن همبستگی بین کلید و زمان رمزگذاری است.
برخی از نسخه های یونیکس، از پیاده سازی نسبتاً پر هزینه‌ای برای توابع کتابخوانه crypt برخوردار میباشند تا یک رشته رمز ۱۱ حرفی را با استفاده از یک رمز ۸ حرفی تولید کنند. در سخت افزارهای قدیمی تر، این عملیات به طور محسوسی و عمداً زمان زیادی برای اجرا نیاز داشت، به طوری که برای انجام برخی عملیات ها به دو یا سه ثانیه زمان نیاز بود. برنامه مربوط به ورود به سیستم در نسخه های اولیه یونیکس‌ها تنها زمانی از توابع crypt استفاده میکردند که نام ورودی توسط سیستم شناخته میشد. که این روند، اطلاعاتی مربوط به معتبر بودن نام ورودی را از طریق زمانبندی فاش میکرد، حتی زمانی که رمز کاربری اشتباه وارد میشد این اتفاق می‌افتاد. در این شرایط، مهاجم میتوانست با بکار گیری این اطلاعات فاش شده و اعمال حمله‌ی جستجوی فراگیر، یک لیست از نام‌هایی که معتبر بودند تولید کند و در ادامه به وسیله ترکیب کردن این اسامی با مجموعه‌ای عظیم از کلمات عبور که بیشتر از بقیه استفاده شده بودند، تلاش برای دسترسی به سیستم کند. بدون داشتن هیچگونه اطلاعاتی مبنی بر معتبر بودن یا نبودن نام کاربری، زمان مورد نیاز برای اجرای چنین حمله‌ای بسیار افزایش خواهد یافت و عملاً آن را بلا استفاده میکند. در نسخه‌های بعدی یونیکس، مشکل نشتی چنین اطلاعاتی رفع شده و این کار با اجرای توابع crypt بر روی همه‌ی نام کاربری های ورودی، با صرف نظر از معتبر بودن یا نبودن نام ورودی، انجام میشود.
دو پروسه‌ی ایزوله و امن دیگر که بر روی یک سیستم به همراه حافظه نهان و یا حافظه مجازی اجرا میشوند میتوانند به وسیله بروز عمدی خطا در خطای صفحه و عدم دسترسی حافظه نهان در یک پروسه ارتباط برقرار کنند و سپس تغییرات حاصل را در زمان دسترسی را مورد مشاهده و بررسی قرار دهد. به همین صورت اگر یک برنامه مورد تائید باشد اما اگر caching و یا paging آن توسط منطق شاخه شاخه (منشعب ) تحت تاثیر واقع شده باشد، این امکان وجود دارد که یک اپلیکیشن دیگری بتواند مقادیر داده های را در مقایسه با شرایط شاخه تعین کند و این کار را به وسیله مشاهده و بررسی تغیرات در زمان دسترسی انجام میدهد. در نمونه‌های فراوانی، این روش اجازه بازیابی بیت های کلید رمزنگاری را میدهد.
در سال ۲۰۱۷ حمله های ملتداون و spectre تولید کنندگان پردازنده ( مانند Intel, AMD, ARM و IBM)را مجبور ساخت، تا پردازنده‌های خود را بازطراحی کنند. تا اوایل ۲۰۱۸ تقریباً تمام سیستم‌های کامپیوتری در دنیا توسط spectre تحت تاثیر واقع شده بودند، که این امر آن را قدرتمند ترین نمونه از حمله زمانبندی در طول تاریخ میسازد.
کدهای ویژوال بیسیک زیر نمایانگر یک مقایسه کننده معمول رشته هستند و روش کار آن ها به گونه‌ایست که به محض مشاهد تفاوت در رشته ها متوقف میشوند. بعنوان مثلاً برای مقایسه دو رشته ABCDE و ABxDE، بعد از سه باز طی کردن حلقه، تابع متوقف میشود. برای مقایسه، کد زیر در زمان ثابت اجرا میشود و تمام کاراکتر ها بررسی میشوند و از عملیات بیتی استفاده میشود.
یادداشت
حملات زمانبندی زمانی که مهاجم دانش نسبت به پیاده‌سازی داخلی سخت افزار و سیستم رمز نگاری داشته باشد راحت تر قابل اجرا خواهند بود. از آن‌جایی که امنیت رمزنگاری هیچ‌گاه نباید به میزان مبهم بودن چیزی وابسته باشد (امنیت را از طریق گمنامی، به طور خاص، اصل ماکسیم شانون و اصل کرکوفس)، میزان مقاومت در برابر حمله زمانبندی هم نباید به این موضوع بستگی داشته باشد. حملات رمزنگاری و دیگر حملات کانال جانبی، میتوانند برای تشخیص و احتمالاً مهندسی معکوس یک الگوریتم رمزنگاری در برخی دستگاه‌ها استفاده شوند.
سرو بایو
سرو بایو (به اسپانیایی: Cerro Bayo) یک کوه در آرژانتین است که در استان نئوکن واقع شده‌است.
جروم بارکوف
'''جروم اچ. بارکوف''' (Jerome H. Barkow؛ زادهٔ January 1, 1944) انسان‌شناس، و استاد دانشگاه دالهاوزی اهل کانادا است که سهم مهمی در زمینه روان‌شناسی فرگشتی داشته‌است.
او مدرک لیسانس روان‌شناسی را از کالج بروکلین در سال ۱۹۶۴ و دکترای توسعه انسانی را از دانشگاه شیکاگو در سال ۱۹۷۰ دریافت کرد. او استاد انسان‌شناسی اجتماعی در دانشگاه دالهاوزی و عضو برجسته بین‌المللی در مؤسسه شناخت و فرهنگ، دانشگاه کوئینز بلفاست ایرلند شمالی است. او همچنین در هیئت مدیره METI (هوش فرازمینی پیام‌رسانی) خدمت می‌کند.
بارکوف در مورد موضوعات مختلف از کارگران جنسی در نیجریه تا انواع احساساتی که جستجو برای هوش فرازمینی ممکن است پیدا کند، منتشر کرده‌است. او بیشتر به عنوان نویسنده داروین، جنسیت و وضعیت: رویکردهای زیست شناختی به ذهن و فرهنگ (۱۹۸۹) شناخته می‌شود. در سال ۱۹۹۲، بارکو به همراه لدا کاسمیدز و جان توبی، کتاب اثرگذار ذهن سازگار: روان‌شناسی فرگشتی و تولید فرهنگ را ویرایش کرد. او در سال ۲۰۰۶ کتاب از دست رفته انقلاب: داروینیسم برای دانشمندان علوم اجتماعی را ویرایش کرد.
گاستروپاتی
گاستروپاتی (Stomach disease) یا بیماری معده شامل ورم معده، گاستروپارزی، بیماری کرون و سرطان‌های گوناگون است.
معده یک اندام مهم در بدن است و نقش مهمی در گوارش غذاها دارد، آنزیم‌های گوناگون آزاد می‌کند و همچنین از بخش پایین روده در برابر ارگانیسم‌های مضر محافظت می‌کند. معده به مری در بالا و روده کوچک در زیر متصل می‌شود. معده به طور پیچیده با پانکراس، طحال و کبد مرتبط است. معده از نظر اندازه متفاوت است، اما شکل J ثابت است.
واژه گاستروپاتی به معنای «بیماری معده» است و در نام بیماری‌های گاستروپاتی فشار خون پورتال، گاستروپاتی هیپرپلاستیک هیپرترشری (بیماری منتریه) و غیره گنجانده شده است. با این حال، همه بیماری‌های معده با واژه "گاستروپاتی" برچسب‌گذاری نمی‌شوند. نمونه‌ها عبارتند از بیماری زخم معده، گاستروپارزی، و سوء هاضمه.
بسیاری از بیماری‌های معده با عفونت مرتبط هستند. در گذشته به طور گسترده اما به اشتباه اعتقاد بر این بود که محیط بسیار اسیدی معده، معده را از عفونت مصون نگه می‌دارد. بسیاری از مطالعات نشان داده اند که بیشتر موارد زخم معده، گاستریت و سرطان معده ناشی از عفونت هلیکوباکتر پیلوری است. در معده ترشح می‌شود به آمونیاک و دی اکسید کربن که اسید معده را خنثی می‌کند و در نتیجه از هضم آن جلوگیری می‌کند. در سال‌های اخیر، کشف شده است که سایر باکتری‌های هلیکوباکتر نیز قادر به استعمار معده هستند و با گاستریت مرتبط هستند.
داشتن اسید معده خیلی کم یا نداشتن به ترتیب به عنوان هیپوکلریدریا یا آکلرهیدریا شناخته می شود و شرایطی هستند که می توانند اثرات منفی بر سلامتی داشته باشند. داشتن سطوح بالای اسید معده، هیپرکلریدری نامیده می‌شود. بسیاری از مردم بر این باورند که هیپرکلریدریا می تواند باعث زخم معده شود. با این حال، پژوهش‌ها اخیر نشان می‌دهد که مخاط معده که اسید معده را ترشح می‌کند، مقاوم به اسید است.
انواع گوناگونی از اختلالات مزمن وجود دارد که بر معده تأثیر می گذارد. با این حال، از آنجایی که علائم در این اندام موضعی است، علائم معمول مشکلات معده شامل تهوع، استفراغ، نفخ، گرفتگی عضلات، اسهال و درد است.
پیجین ملانزی
پیجین انگلیسیِ مِلانِزی (به انگلیسی: Melanesian Pidgin) نوعی از زبان‌های پیجین است که طی دویست سال گذشته در اقیانوس آرام شکل گرفته‌است.
پیدایش
از زمان‌های گذشته و همزمان با شناخته شدن جزایر منطقهٔ ملانزی توسط کاشفان هلندی، بریتانیایی، فرانسوی، اسپانیایی و پرتغالی زبانهای اروپایی به تدریج وارد این نواحی شد. ارتباطات اولیه میان اروپاییان و مردم بومی بر روی کشتی‌ها و طی مبادلات تجاری کوتاه در سواحل باعث پیدایش این پیجین‌ها گردید. وقتی ارتباطات در قرن نوزدهم بهبود یافت، مستعمرات، تجارت خانه‌ها، پایگاه‌های دولتی و هیئت‌های مذهبی شکل گرفتند و پیجین انگلیسی ملانزی تثبیت و گسترش یافت.
گویش‌ها
در حال حاضر چهار نوع گویش در جنوب غربی اقیاوس آرام یافت می‌شود که عبارتند از:
والتر اشنایتر
والتر اشنایتر (Walter Schneiter; July 2, 1923 – 1923:07:02, September 2, 1972) بازیکن فوتبال اهل سوئیس بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال زوریخ اشاره کرد.
وی همچنین در تیم ملی فوتبال سوئیس بازی کرده‌است.
هرویگ ولفرام
هرویگ ولفرام (۱۴ فوریه ۱۹۳۴، وین) مورخ اتریشی است. وی استاد برجسته تاریخ در دانشگاه وین است، و مدیر پیشین انستیتوی تحقیقات تاریخی اتریش بوده‌است. وی عضو پیشرو در مدرسه تاریخ وین است. ولفرام به عنوان یکی از برجسته‌ترین کارشناسان تاریخ قبایل ژرمن‌ها شناخته می‌شود و آثار وی در مورد گوت‌ها و قوم‌های آلمانی توسط مورخین در سراسر جهان بسیار مورد استناد قرار می‌گیرد.
زندگی‌نامه
هرویگ ولفرام سال ۱۹۳۴ در وین به دنیا آمد. بین سالهای ۱۹۵۲–۱۹۵۵، وی در دانشگاه وین به تحصیل تاریخ و لاتین پرداخت و دکترای خود را در آنجا در سال ۱۹۵۷ دریافت کرد. دو سال بعد، در سال ۱۹۵۹، به عنوان استادیار در مؤسسه تاریخی دانشگاه وین منصوب شد.
نظریه‌ها
ولفرام چهره برتر در مدرسه تاریخ وین است. کتاب او History of the Goths (1979) به تعدادی زبان ترجمه شده و در چندین نسخه کاملاً بازنگری شده منتشر شده‌است. این یک کار استاندارد در مورد گوت‌ها و اثری از اهمیت زیادی برای مطالعه اقوام آلمانی به‌طور کلی است. در نسخه‌های جدیدتر این اثر، گرچه ولفرام با انتقاد گروهی وسیع از محققان از جمله پیتر هدر به دلیل اتخاذ برخی از نظریه‌های بحث‌برانگیز والتر گفارت مواجه شده‌است. کتاب‌های ولفرام و هدر در مورد گات‌ها مهمترین پژوهش در این زمینه به حساب می‌آیند.
کریستوفر بوهم
کریستوفر بوهم (Christopher Boehm; January 1, 1931 – November 23, 2021) انسان‌شناس اهل ایالات متحده آمریکا بود. یک انسان‌شناسی فرهنگی با فوق تخصص در زمینه نخستی‌شناسی بود که دربارهٔ حل اختلاف، نوع‌دوستی، فرگشت اخلاق، و دشمنی و جنگ تحقیق می‌کرد. او همچنین مدیر مرکز تحقیقاتی جین گودال در دانشگاه کالیفرنیای جنوبی بود که یک پایگاه‌داده تعاملی چند رسانه‌ای است که بر رفتار اجتماعی و اخلاقی‌های شکارچی جهان تمرکز دارد. بوهم در ۲۳ نوامبر سال ۲۰۲۱ در سن ۹۰ سالگی درگذشت.
وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون کمک‌هزینه گوگنهایم شده‌است.
ویلیام جانستون آرمفیلد
ویلیام جانستون بیلی آرمفیلد چهارم (William Johnston "Billy" Armfield IV) (زادهٔ ۳ نوامبر ۱۹۳۴- درگذشتهٔ ۱۱ ژوئیه ۲۰۱۶)، مدیر اجرائیات نساجی و نوع‌دوست آمریکایی بود.
اوایل زندگی و تحصیلات
ویلیام جانستون آرمفیلد چهارم در ۳ نوامبر ۱۹۳۴ در اشبورو، ایالت کارولینای شمالی چشم به جهان گشود. پدرش ویلیام جانستون آرمفیلد سوم و مادرش الیزابت آلن آرمفیلد بود. خانوادهٔ او در منطقهٔ کلیسای متودیست متحد خیابان وست مارکت ساکن بودند. ویلیام در دبیرستان وودبری فارست در ویرجینیا تحصیل کرد. او در این مدرسه، فوتبال و گلف بازی می‌کرد، کاپیتان تیم اول فوتبال آنجا و عضو باشگاه آلمانی و هیئت نظارت بود. در سال ۱۹۵۲، آرمفیلد از وودبری فارغ‌التحصیل شد و در سال ۱۹۵۶ مدرک کارشناسی مدیریت کسب‌وکار را از دانشگاه کارولینای شمالی در چپل هیل دریافت کرد. او پس از فارغ‌التحصیلی از کالج، دو سال در ارتش ایالات متحده خدمت کرد. ویلیام تحصیلات خود را ادامه داد و در سال ۱۹۶۲ موفق به اخذ کارشناسی ارشد مدیریت کسب‌وکار از دانشگاه هاروارد شد. در سال ۲۰۰۹، او دکترای افتخاری حقوق را از دانشگاه کارولینای شمالی در چپل هیل دریافت کرد.
حرفه
آرمفیلد از سال ۱۹۹۳ تا ۲۰۰۱، عضو هیئت امنای دانشگاه کارولینای شمالی بود و از سال ۱۹۹۵ تا ۱۹۹۶، رئیس هیئت امنا بود. او همچنین در هیئت نظارت دانشگاه کالیفرنیا در چپل، هیئت نظارت دانشکدهٔ بازرگانی کنان فلاگلر، هیئت مشورتی انجمن جردن و دانشگاه کارولینای شمالی در هیئت بنیاد چپل هیل عضویت داشت. از سال ۱۹۹۰ تا ۱۹۹۵، آرمفیلد به‌عنوان یکی از مدیران پویش جشن دویست‌سالهٔ کارولینا فعالیت کرد و از اعضای افتخاری کمیتهٔ راهبری پویش اول کارولینا بود. او در هیئت‌های بنیاد نساجی کارولینای شمالی در دانشگاه دولتی کارولینای شمالی و مدرسهٔ وودبری فارست فعالیت کرد.
بشردوستی
آرمفیلد به‌همراه همسرش جانی، یکی از حامیان مالی اصلی دانشگاه کارولینای شمالی در بنیاد چپل هیل، کالج آلیس و علوم، مدرسهٔ کار اجتماعی، بنیاد پزشکی UNC، بنیاد آموزشی، مرکز تاریخی و فرهنگی سیاهان سونیا هاینز، دانشکدهٔ بازرگانی کنان فلاگلر، دانشکدهٔ روزنامه‌نگاری و ارتباط جمعی و مرکز جامع سرطان لینبرگر بود. او همچنین یکی از خیرین مدرسهٔ ایام کودکی‌اش، مدرسهٔ سنت کاترین در ریچموند و مدرسهٔ وودبری فارست بود. در سال ۱۹۹۴، آرمفیلد صندوق رفاه دانشجویی آرمفیلد را برای ارتقای تنوع نژادی و فرهنگی در این نهاد دانشجویی در UNC و پشتیبانی از دانشجویان سال اولیِ نیازمند تأسیس کرد. در سال ۲۰۰۸، خانوادهٔ آرمفیلد به‌همراه سم و بتسی ریوز، صندوق نوآوری آرمفیلد-ریوز را در دانشگاه کارولینای شمالی در چپل هیل راه‌اندازی کرد.
زندگی شخصی
آرمفیلد با مری هاینس واکر ازدواج کرد، اما بعدها از او جدا شد. هاینس واکر در ۲۱ آوریل ۱۹۹۵ درگذشت. آرمفیلد بعدها با جین هال پیوند زناشویی بست. محل اصلی سکونت این خانواده در ریچموند، ایالت ویرجینیا بود. آرمفیلد نُه فرزند و نوه داشت؛ ویلیام جانستون آرمفیلد وی، آدلاید الن آرمفیلد، واکر آرمفیلد ویلسون، ویلیام کلیبورن هانکوک، جیمز کول براکستون هانکوک، کارولین کارتر هانکوک جانستون، آلستون آرمفیلد دایگ، ویلیام اسپاتوود آرمفیلد، نیکولاس کابل آرمفیلد و اولیویا کوربین آرمفیلد.
آرمفیلد که گلف‌بازی پرشور بود، یکی از اعضای باشگاه مشترک‌المنافع، باشگاه ورزشی تفریحی ویرجینیا و ریچموند جرمن در ریچموند بود. او همچنین یکی از اعضای باشگاه اورگلیدز، باشگاه بث اند تنیس و باشگاه گلف سمینول در فلوریدا، باشگاه تفریحی گرینزبورو در کارولینای شمالی و باشگاه اوکلند در کارولینای جنوبی بود. او که ساکن جزیرهٔ فیگور اِیت بود، یکی از پایه‌گذاران باشگاه گلف ایگل پوینت در ویلمینگتون بود. آرمفیلد به‌مدت ده سال ریاست باشگاه گلف ایگل پوینت را برعهده داشت.
آرمفیلد در ۱۱ ژوئیه ۲۰۱۶ در ۸۱ سالگی در خانه‌اش در ریچموند دیده از جهان فروبست.
مانفرد نواک
مانفرد نواک (Manfred Nowak؛ زادهٔ June 26, 1950) در بد اوسی اتریش به‌دنیا آمد، وی دبیرکل مرکز بین دانشگاهی اروپا برای حقوق بشر و دموکراسی بود، نواک علاوه بر این استاد بین‌المللی حقوق بشر (EIUC) دانشگاه وین بود که از سال ۲۰۰۴ تا ۲۰۱۰ به عنوان گزارشگر ویژه سازمان ملل متحد در مورد شکنجه در سازمان ملل خدمت کرد. وی استاد حقوق بشر بین‌المللی و مدیر علمی کارشناسی ارشد هنر وین در حقوق بشر و مؤسسه حقوق بشر لودویگ بولتسمان می‌باشد. او همچنین قاضی سابق اتاق حقوق بشر برای بوسنی و هرزگوین بود. در سال ۲۰۱۶ مانفرد به عنوان کارشناس مستقل رهبری مرکز مطالعات جهانی سازمان ملل متحد در مورد کودکان محروم از آزادی منصوب شد.
فعالیت حرفه‌ای
نواک شاگرد فیلیکس ارماکورا بود و تا زمان مرگ ارماکورا در سال ۱۹۹۵ با او همکاری کرد. آنها در سال ۱۹۹۲ مؤسسه حقوق بشر لودویگ بولتسمان (با هانس ترتر) را تأسیس کردند.
نواک علاوه بر سمت استاد حقوق اساسی و حقوق بین‌الملل و حقوق بشر در دانشگاه وین در سمت‌های زیر فعالیت داشت:
مناصب آکادمیک
از سال ۲۰۱۶، او دبیرکل EIUC در ونیز ایتالیا است که مسئولیت پردیس جهانی حقوق بشر با هفت برنامه کارشناسی ارشد در تمام مناطق جهان و بسیاری از فعالیت‌های دیگر در زمینه آموزش حقوق بشر و دموکراسی را بر عهده دارد. او به‌طور منظم در دانشگاه‌های مختلف دیگر از جمله دانشگاه آمریکایی در واشینگتن، دی.سی. تدریس می‌کند. از سال ۲۰۱۶، او دبیرکل EIUC در ونیز ایتالیا است که مسئولیت پردیس جهانی حقوق بشر با هفت برنامه کارشناسی ارشد در تمام مناطق جهان و بسیاری از فعالیت‌های دیگر در زمینه آموزش حقوق بشر و دموکراسی را بر عهده دارد. او به‌طور منظم در دانشگاه‌های مختلف دیگر از جمله دانشگاه آمریکایی در واشینگتن، دی.سی. تدریس می‌کند.
نواک به عنوان گزارشگر ویژه سازمان ملل در مورد شکنجه، یکی از پنج نویسنده گزارش سازمان ملل متحد در مورد بازداشت اسرا در پایگاه نیروی دریایی ایالات متحده آمریکا در خلیج گوانتانامو، کوبا (۲۰۰۶) و یکی از چهار نویسنده یک گزارش سازمان ملل متحد بود. گزارش در مورد بازداشت مخفیانه در مبارزه با تروریسم (۲۰۱۰).
در سال ۲۰۰۵، نواک از چین بازدید کرد و ادعا کرد که شکنجه در آنجا «گسترده» است. او همچنین از دخالت مقامات چینی در کار او شکایت کرد.
در سپتامبر ۲۰۰۶، او ادعا کرد که شکنجه ممکن است در عراق از زمان جنگ عراق بیشتر مشکل ساز باشد تا در زمان رژیم صدام حسین. او استدلال کرد که بیشتر شکنجه‌ها توسط نیروهای امنیتی، شبه نظامیان و شورشیان انجام می‌شود.
از ۶ تا ۹ نوامبر ۲۰۰۶، او در پانل بین‌المللی در دانشگاه گدجه مادا برای پذیرش اصول یوگیاکارتا ارائه شد و به یکی از ۲۹ امضاکننده تبدیل شد.
در فوریه ۲۰۰۸، نواک یکی از اعضای مؤسس «پلتفرم تحقیقاتی حقوق بشر در زمینه اروپایی» در دانشگاه وین بود.
نواک از حامیان کمپین تأسیس مجمع پارلمانی ملل متحد است، سازمانی که برای اصلاحات دموکراتیک در سازمان ملل متحد و ایجاد یک سیستم سیاسی بین‌المللی پاسخگوتر مبارزه می‌کند.
او به عنوان کارشناس مشهور بین‌المللی در زمینه حقوق بشر، وظایف کارشناسی مستقل مختلفی را برای سازمان ملل متحد، شورای اروپا، اتحادیه اروپا، سازمان امنیت و همکاری اروپا و همچنین برای سازمان‌های غیردولتی و در بخش شرکت‌ها انجام داد. مهم‌ترین فعالیت‌ها و مناصب دیگر وی به شرح زیر است:
فعالیت‌ها و مناصب
نواک نویسنده بیش از ۶۰۰ مقاله در زمینه قانون اساسی، حقوق اداری و حقوق بین‌المللی، حقوق بشر و همچنین مطالعات توسعه است.
افتخارات
در سال ۱۹۹۴ به نواک جایزه یونسکو برای آموزش حقوق بشر (تقدیر افتخار) اهدا شد به پاس کمک برجسته او در توسعه آموزش حقوق بشر.
او در سال ۲۰۰۷ جایزه حقوق بشر برونو کرایسکی را برای دستاوردهای برجسته‌اش در خدماتی که به حقوق بشر بین‌المللی کرده بود و جایزه حقوق بشر دانشگاه اسلو برای «دفاع از حقوق اساسی بشر» بود که در سال ۲۰۱۳ دریافت کرد.
در سال ۲۰۱۴، از مانفرد نواک با مدال صلح اتو هان تجلیل شد.
هوش مصنوعی برای نظارت تصویری
هوش مصنوعی برای نظارت تصویری از برنامه‌های نرم‌افزاری رایانه ای استفاده می‌کند که به منظور شناسایی انسان، وسایل نقلیه، اشیاء و رویدادها، صدا و تصاویر دوربین‌های نظارت تصویری را تجزیه و تحلیل می‌کند. برنامه پیمانکاران امنیتی نرم‌افزاری است برای تعریف مناطق محدود شده در دید دوربین (مانند محوطه حصارکشی شده، پارکینگ اما نه پیاده‌رو یا خیابان عمومی خارج از محدوده) برای ساعاتی از روز (مانند بعد از تعطیل کردن مشاغل) برای اموالی که توسط نظارت دوربین محافظت می‌شود. هوش مصنوعی (AI) در صورت مشاهده متجاوز به «قانون» مبنی بر مجاز نبودن هیچ شخصی در آن منطقه در روز، هشدار می‌فرستد.
برنامه هوش مصنوعی با استفاده از بینایی ماشین کار می‌کند. بینایی ماشین مجموعه ای از الگوریتم‌ها یا رویه‌های ریاضی است که مانند یک فلوچارت یا مجموعه ای از سؤال‌ها برای مقایسه جسم دیده شده با صدها هزار تصویر مرجع ذخیره شده از انسان در حالت‌ها، زاویه‌ها، موقعیت‌ها و حرکت‌های مختلف کار می‌کند. هوش مصنوعی از خود می‌پرسد که آیا جسم مشاهده شده مانند تصاویر مرجع حرکت می‌کند، آیا ارتفاع آن تقریباً نسبت به عرض آن یکسان است، آیا دارای دو بازو و دو پای مشخص است، آیا با سرعت مشابه حرکت می‌کند و آیا به جای افقی عمودی است. بسیاری از سؤالات دیگر مانند درجه انعکاس جسم، درجه ثبات یا لرزشی آن و همواری حرکت آن، محتمل است. با ترکیب همه مقادیر سؤالات مختلف، یک رتبه‌بندی کلی بدست می‌آید که این احتمال را به هوش مصنوعی می‌دهد که این شیء انسان است یا نیست. اگر مقدار بیش از حد تعیین شده باشد، هشدار ارسال می‌شود. مشخصه این برنامه‌ها این است که آنها تا حدی خودآموز هستند و یادمی‌گیرند. به عنوان مثال انسان یا وسایل نقلیه در بخش‌های خاصی از تصویر تحت نظارت - آن مناطق نزدیک به دوربین - تا سایر قسمت‌ها بزرگتر به نظر می‌رسند.
علاوه بر قانون ساده محدود کردن انسان یا وسایل نقلیه از مناطق خاص در ساعات مشخصی از روز، می‌توان قوانین پیچیده تری نیز وضع کرد. کاربر سیستم ممکن است بخواهد بداند که آیا وسایل نقلیه در یک جهت حرکت می‌کنند یا نه. ممکن است کاربران بخواهند بدانند که بیش از تعداد مشخصی از افراد در یک منطقه خاص وجود دارد. هوش مصنوعی قادر به نظارت همزمان بر صدها دوربین است. توانایی آن در ردیابی متجاوز در فاصله دور یا در زیر باران یا تابش خیره کننده از توانایی انسان در انجام این کار برتر است.
این نوع هوش مصنوعی برای امنیت به عنوان " مبتنی بر قانون " شناخته می‌شود زیرا یک برنامه‌نویس باید برای همه مواردی که کاربر می‌خواهد به آنها هشدار داده شود قوانینی تعیین کند. این رایج‌ترین شکل AI برای امنیت است. امروزه بسیاری از سیستم‌های دوربین نظارت تصویری شامل این نوع توانایی هوش مصنوعی هستند. هارد دیسک که برنامه را در خود جای داده‌است می‌تواند در خود دوربین‌ها قرار داشته باشد یا در یک دستگاه جداگانه باشد که ورودی را از دوربین‌ها دریافت می‌کند.
یک شکل جدید و غیر مبتنی بر قانون از هوش مصنوعی برای امنیت به نام " تجزیه و تحلیل رفتاری " ایجاد شده‌است. این نرم‌افزار کاملاً خودآموز است و هیچ ورودی برنامه‌نویسی اولیه توسط کاربر یا پیمانکار امنیتی ندارد. در این نوع تجزیه و تحلیل، هوش مصنوعی بر اساس مشاهدات خود از الگوهای مختلف مانند اندازه، سرعت، بازتاب، رنگ، گروه‌بندی، جهت عمودی یا افقی و غیره می‌آموزد که رفتار طبیعی برای افراد، وسایل نقلیه، ماشین آلات و محیط چیست. هوش مصنوعی داده‌های بصری را نرمال سازی می‌کند، به این معنی که اشیاء و الگوهای مشاهده شده آن‌ها را طبقه‌بندی و برچسب گذاری می‌کند و به‌طور مداوم تعاریف تصحیح شده‌ای از رفتار طبیعی یا متوسط برای اشیاء مشاهده شده مختلف ایجاد می‌کند. پس از چندین هفته یادگیری با این روش می‌تواند تشخیص دهد که چه مواردی الگو را می‌شکنند. وقتی چنین ناهنجاری‌هایی را مشاهده می‌کند، هشدار می‌فرستد. به عنوان مثال، رانندگی اتومبیل در خیابان امری طبیعی است. اتومبیلی که در حال عبور از پیاده‌رو است، ناهنجاری است. اگر حیاط حصارکشی معمولاً شب خالی باشد، شخصی که وارد آن منطقه می‌شود ناهنجاری است.
بیان مسئله
محدودیت در توانایی بشر برای نظارت دقیق بر تصاویر زنده از طریق نظارت تصویری، منجر به تقاضای هوش مصنوعی شده‌است که می‌تواند در انجام وظیفه، بهتر عمل کند. انسان‌هایی که بیش از بیست دقیقه در حال تماشای یک مانیتور ویدیویی هستند، ۹۵٪ توانایی خود را در حفظ توجه کافی برای تشخیص وقایع مهم از دست می‌دهند. با دو مانیتور، این دوباره به نصف کاهش می‌یابد. با توجه به اینکه بسیاری از تجهیزات ده‌ها یا حتی صدها دوربین دارند، وظیفه به وضوح فراتر از توانایی انسان است. به‌طور کلی، نمای دوربین از راهروهای خالی، تجهیزات ذخیره‌سازی، پارکینگ‌ها یا ساختمان‌ها بسیار کسل کننده است و بنابراین دقت و توجه، به سرعت کاهش می‌یابد. هنگامی که چندین دوربین کنترل می‌شود، معمولاً با استفاده از یک مانیتور دیواری یا بانک مانیتورهایی که دارای صفحه نمایش تقسیم شده هستند و هر چند ثانیه یکبار بین یک مجموعه دوربین می‌چرخند، خستگی چشم به سرعت طاقت فرسا می‌شود. در حالی که دوربین‌های نظارت تصویری با استقبال چشمگیر کاربران از نمایندگی‌های فروش اتومبیل و مراکز خرید گرفته تا مدارس و مشاغل تا تأسیسات بسیار ایمن مانند نیروگاه‌های هسته ای گسترش یافته‌است، با وجود عقاید تشخیص داده شد که نظارت تصویری توسط افسران انسانی (که «اپراتورها» نیز نامیده می‌شود) غیر عملی است و بی اثر است. سیستم‌های گسترده نظارت تصویری پس از وقوع سرقت، آتش‌سوزی، حمله یا حادثه، صرفاً برای استفاده احتمالی قانونی (دادگاهی) برای شناسایی شخصی منتقل شدند. در جاهایی که از نماهای دوربین عریض استفاده شده‌است، مخصوصاً برای مکان‌های بزرگ در فضای باز، محدودیت‌های شدیدی حتی برای این منظور به دلیل وضوح ناکافی کشف شده‌است. در این موارد شناسایی متجاوز یا مرتکب جرم غیرممکن است زیرا تصویر آنها روی مانیتور خیلی کوچک است. فقط می‌توانیم انسان‌ها را جداگانه از حیوانات و وسایل نقلیه تشخیص دهیم.
دوربین‌های تشخیص حرکت
در پاسخ به کمبودهای نگهبانان انسانی برای تماشای طولانی مدت مانیتورهای نظارتی، اولین راه حل افزودن ردیاب‌های حرکتی به دوربین‌ها بود. دلیل این امر این بود که با اقدام یک متجاوز یا عامل جنایت، هشدار به مأمور نظارت از راه دور ارسال می‌شود و از نیاز به هوشیاری مداوم انسانی جلوگیری می‌کند. مشکل این بود که در یک محیط بیرونی حرکت مداوم یا تغییر پیکسل‌هایی وجود دارد که کل تصویر مشاهده شده روی صفحه را تشکیل می‌دهد. حرکت برگ‌ها روی درختانی که در باد می‌وزند، اشیاء روی زمین، حشرات، پرندگان، سگ‌ها، سایه‌ها، چراغ‌ها، پرتوهای خورشید و غیره همه حرکت را تشکیل می‌دهند. این باعث ایجاد صدها یا حتی هزاران هشدار اشتباه در روز می‌شود و این راه حل را غیر از محیط‌های داخلی در طول ساعات غیرعملیاتی ناکارآمد می‌کند.
تشخیص پیشرفته حرکت فیلم
تکامل بعدی هشدارهای کاذب را تا حدی کاهش داد اما با هزینه کالیبراسیون دستی پیچیده و زمان بر. در اینجا، تغییرات یک هدف مانند یک فرد یا وسیله نقلیه نسبت به پس زمینه ثابت شناسایی می‌شود. در مواردی که پس زمینه به صورت فصلی یا به دلیل تغییرات دیگر تغییر می‌کند، با گذشت زمان قابلیت اطمینان رو به زوال می‌رود. اقتصادی بودن پاسخ به هشدارهای نادرست بیش از حد، دوباره مانعی را نشان داد و این راه حل کافی نبود.
ظهور تجزیه و تحلیل ویدیوی درست
یادگیری ماشینی تشخیص بصری به الگوها و طبقه‌بندی آن‌ها مربوط می‌شود. تجزیه و تحلیل ویدیوی درست می‌تواند شکل انسان، وسایل نقلیه و قایق‌ها یا اشیاء انتخاب شده را از حرکت کلی همه اشیاء دیگر و ایستای بصری یا تغییرات پیکسل در مانیتور متمایز کند. این کار را با شناخت الگوها انجام می‌دهد. هنگامی که شیء مورد نظر، به عنوان مثال یک انسان، یک قانون از پیش تعیین شده را نقض می‌کند، به عنوان مثال در طی یک بازه زمانی مشخص تعداد افراد در یک منطقه از پیش تعیین شده نباید بیش از صفر باشد، سپس یک هشدار ارسال می‌شود. یک مستطیل قرمز یا اصطلاحاً «جعبه محدود» معمولاً به‌طور خودکار متجاوز شناسایی شده را دنبال می‌کند، و یک کلیپ ویدیویی کوتاه از آن به عنوان هشدار ارسال می‌شود.
اقدامات پیشگیرانه در زمان حقیقی
شناسایی متجاوزان با استفاده از نظارت تصویری، محدودیت‌های اقتصادی و ماهیت دوربین‌های فیلمبرداری دارد. به‌طور معمول، دوربین‌ها در فضای باز بر روی یک زاویه دید عریض تنظیم می‌شوند و با این وجود از مسافت زیادی به بیرون نگاه می‌کنند. نرخ فریم در ثانیه و دامنه پویا برای رسیدگی به مناطق با نور زیاد و مناطق کم نور، دوربین را بیشتر به چالش می‌کشد تا در واقع برای دیدن یک متجاوز انسانی در حال حرکت مناسب باشد. در شب، حتی در مکان‌های بیرونی روشن، سوژه در حال حرکت در هر فریم در هر ثانیه نور کافی را به خود نمی‌گیرد - مگر اینکه کاملاً نزدیک دوربین باشد - و به عنوان یک حلقه نازک یا شبح یا کاملاً نامرئی ظاهر می‌شود. شرایط تابش خیره کننده، تیرگی نسبی، باران، برف، مه و تاریکی همه این مسئله را پیچیده می‌کنند. حتی وقتی انسان در این شرایط مستقیماً به مکان واقعی روی مانیتور یک سوژه نگاه کند، سوژه معمولاً تشخیص داده نمی‌شود. هوش مصنوعی قادر است بی طرفانه به‌طور همزمان به کل تصویر و تصاویر دوربین‌ها نگاه کند. با استفاده از مدل‌های آماریِ درجات انحراف از الگوی آموخته شده خود در مورد آنچه که شکل انسانی را تشکیل می‌دهد، یک متجاوز با قابلیت اطمینان بالا و میزان هشدار کاذب کم حتی در شرایط نامساعد، شناسایی خواهد کرد. یادگیری آن تقریباً بر اساس یک چهارم میلیون تصویر از انسان‌ها در موقعیت‌های مختلف، زاویه‌ها، وضعیت‌ها و غیره شکل گرفته‌است.
یک دوربین یک مگاپیکسلی با تجزیه و تحلیل ویدیویی پردازنده قادر بود انسان را در فاصله حدود ۳۵۰ فوت (معادل ۱۰۷ متر) و زاویه دید حدود ۳۰ درجه در شرایط غیر ایدئال تشخیص دهد. قوانینی را می‌توان برای «حصار مجازی» یا نفوذ به یک منطقه از پیش تعریف شده تنظیم کرد. می‌توان قوانینی را برای حرکت جهت دار، اشیاء به جا مانده، تشکیل جمعیت و برخی شرایط دیگر تعیین کرد. هوش مصنوعی برای نظارت تصویری به‌طور گسترده‌ای در چین استفاده می‌شود. نظارت گسترده در چین را ببینید.
گزارش رخنه تأیید شده
پلیس تعداد عظیمی از هشدارهای کاذب را از طریق دزدگیرها دریافت می‌کند. در حقیقت صنعت امنیت گزارش می‌دهد که بیش از ۹۸٪ این هشدارها اشتباه است. بر این اساس، پلیس با هشدارهای دزدگیر پاسخ بسیار کمتری می‌دهد و پاسخ به سایت می‌تواند از بیست دقیقه تا دو ساعت طول بکشد. در مقابل، جرم کشف شده تحلیلی ویدئویی به افسر نظارت مرکزی گزارش می‌شود، که با چشم خود تأیید می‌کند که این یک جرم واقعی در حال انجام است. وی سپس به پلیس مخابره می‌کند که بیشترین اولویت را به چنین تماس‌هایی می‌دهند.
محیط‌های فعال
در حالی که تجزیه و تحلیل ویدئویی مبتنی بر قانون برای بسیاری از برنامه‌های امنیتی، اقتصادی و قابل اعتماد، کار می‌کند، شرایط بسیاری وجود دارد که نمی‌تواند کار کند. برای یک منطقه داخلی یا خارجی که هیچ‌کس در ساعات خاصی از شبانه روز نباید در آن حضور داشته باشد، به عنوان مثال در طول شب، یا برای مناطقی که هیچ‌کس در هر زمانی نباید آن جا باشد مانند برج سلول، تجزیه و تحلیل سنتی مبتنی بر قانون کاملاً مناسب است. در مثال برج سلول، زمان نادری که ممکن است یک تکنسین خدمات برای دسترسی به منطقه مورد نیاز باشد، به سادگی نیاز به کد عبور دارد تا پاسخ نظارت را «در آزمایش» قرار دهد یا برای مدت کوتاهی که شخص مجاز در آنجا است، غیرفعال شود.
اما بسیاری از نیازهای امنیتی در محیط‌های فعال وجود دارد که صدها یا هزاران نفر به‌طور مداوم در آن مکان‌ها حضور دارند. به عنوان مثال، محوطه دانشگاه، یک کارخانه فعال، یک بیمارستان یا هر مرکز عملیاتی فعال. نمی‌توان قوانینی را تعیین کرد که بین افراد قانونی و مجرمان یا افراد ناشایست تبعیض قائل شود.
غلبه بر مشکل محیط‌های فعال
(با استفاده از تجزیه و تحلیل رفتاری، یک هوش مصنوعی مبتنی بر خودآموزی، نامبتنی بر قانون، داده‌ها را از دوربین‌های ویدئویی می‌گیرد و به‌طور مداوم اشیاء و رویدادهایی را که می‌بیند طبقه‌بندی می‌کند. به عنوان مثال، عبور شخص از یک خیابان یک طبقه‌بندی است. گروهی از مردم طبقه‌بندی دیگر است. وسیله نقلیه یک طبقه‌بندی است، اما با یادگیری مداوم یک اتوبوس عمومی از یک کامیون کوچک و از یک موتورسیکلت تفکیک می‌یابد. با افزایش پیچیدگی، سیستم، الگوهای رفتار انسان را تشخیص می‌دهد. به عنوان مثال، ممکن است مشاهده شود که افراد از یک در (ب) دسترسی کنترل شده به‌طور همزمان عبور می‌کنند. در باز می‌شود، فرد کارت مجوز یا برچسب خود را ارائه می‌دهد، فرد از آنجا عبور می‌کند و در بسته می‌شود. این الگوی فعالیت که به‌طور مکرر مشاهده می‌شود، مبنایی برای آنچه در دید دوربین مشاهده آن صحنه عادی است، می‌شود. حال اگر شخص مجاز در را باز کند اما شخص غیرمجاز دوم، قبل از بسته شدن در از آن عبور کند، این نوعی ناهنجاری است که هشدار ایجاد می‌کند. این نوع تحلیل بسیار پیچیده‌تر از تجزیه و تحلیل مبتنی بر قانون است. در حالی که تجزیه و تحلیل مبتنی بر قانون عمدتاً برای شناسایی متجاوزان به مناطقی است که در اوقات مشخصی از روز معمولاً هیچ‌کس در آن حضور ندارد، تجزیه و تحلیل رفتاری در جایی انجام می‌شود که افراد برای شناسایی چیزهای غیرعادی فعال هستند.
آتش‌سوزی در فضای باز، همچنین ابر دود در حال افزایش یک اتفاق غیرمعمول است و باعث ایجاد هشدار می‌شود. وسایل نقلیه ای که از مسیر اشتباهی به یک مسیر عبور یک طرفه می‌روند، نوع رویدادی را که دارای یک امضای بصری قوی است، مشخص می‌کند و از الگوی مکرر مشاهده شده از وسایل نقلیه ای که یک مسیر یک طرفه را به‌طور صحیح می‌روند، منحرف می‌شود. کسی که توسط یک مهاجم به زمین پرتاب شود یک اتفاق غیر معمول است که احتمالاً باعث هشدار می‌شود. این وضعیت خاص است؛ بنابراین اگر دوربین، یک سالن ورزشی را که در آن کشتی انجام می‌شود مشاهده می‌کند، هوش مصنوعی می‌آموزد که معمولاً یک انسان دیگری را به زمین می‌اندازد، در این صورت از این مشاهده هشدار نمی‌دهد.
آنچه هوش مصنوعی «می‌فهمد»
هوش مصنوعی نمی‌داند یا نمی‌فهمد انسان، آتش‌سوزی یا وسیله نقلیه چیست. این به سادگی یافتن خصوصیات این موارد بر اساس اندازه، شکل، رنگ، بازتابندگی، زاویه، جهت‌گیری، حرکت و غیره است. سپس دریافت که اشیاء طبقه‌بندی شده دارای الگوی رفتاری معمولی است. به عنوان مثال، انسان‌ها در پیاده‌روها و گاهی در خیابان‌ها قدم می‌زنند اما زیاد از کناره‌های ساختمان بالا نمی‌روند. وسایل نقلیه در خیابان‌ها حرکت می‌کنند اما در پیاده‌روها حرکت نمی‌کنند؛ بنابراین رفتار ناهنجار کسی که از ساختمان بالا می‌رود یا وسیله نقلیه ای که به سمت پیاده‌رو منحرف می‌شود، باعث هشدار می‌شود.
از ذهنیت سنتی سیستم‌های امنیتی متفاوت است
سیستم‌های هشدار معمولی به گونه ای طراحی شده‌اند که موارد مثبت واقعی (وقایع واقعی جرم) را از دست ندهند و تا حد ممکن کمترین میزان هشدار کاذب را دارند. در این راستا، دزدگیرها موارد مثبت واقعی اندکی را از دست می‌دهند اما حتی در محیط داخلی کنترل شده نیز میزان هشدار کاذب بسیار بالایی دارند. دوربین‌های تشخیص حرکت برخی از موارد مثبت واقعی را از دست می‌دهند اما در یک محیط بیرونی با هشدارهای غلط غافلگیرکننده مواجه هستند. تجزیه و تحلیل مبتنی بر قانون به‌طور قابل اعتماد اکثر موارد مثبت واقعی را تشخیص می‌دهد و دارای نرخ پایین مثبت کاذب است، اما نمی‌تواند در محیط‌های فعال اجرا شود و فقط در محیط‌های خالی انجام می‌شود. همچنین آن‌ها به تبعیض ساده در مورد حضور یا عدم حضور متجاوز محدود می‌شوند.
چیزی همانند درگیری یا شکستن رویه امنیتی توسط یک کارمند، پیچیده و نامحدود است که برای تجزیه و تحلیل مبتنی بر قانون امکان تشخیص یا تبعیض وجود ندارد. با تجزیه و تحلیل رفتاری، این امر امکان‌پذیر است. مکان‌هایی که افراد در آن جابجا می‌شوند و کار می‌کنند مشکلی ایجاد نمی‌کنند. با این حال، هوش مصنوعی ممکن است بسیاری از موارد را که غیرعادی به نظر می‌رسند اما ماهیت آنها عادی است، تشخیص دهد. به عنوان مثال، اگر دانشجویان در محوطه در یک میدان پیاده‌روی کنند، این امر به صورت عادی آموخته می‌شود. اگر چند دانشجو تصمیم بگیرند که یک ملحفه بزرگ را به بیرون برده و در معرض باد قرار دهند، ممکن است باعث هشدار شود. به افسر نظارت هشدار داده می‌شود تا به مانیتور خود نگاه کند و ببیند که این رویداد تهدیدی نیست و سپس آن را نادیده می‌گیرد. درجه انحراف از هنجار را که باعث هشدار می‌شود می‌توان طوری تنظیم کرد که فقط غیرعادی‌ترین موارد گزارش شود. با این حال، این هنوز هم روش جدیدی از تعامل انسان و هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهد که با ذهنیت سنتی صنعت هشدار مشخص نمی‌شود. این به این دلیل است که هشدارهای کاذب زیادی وجود دارد که ممکن است ارسال آن‌ها برای یک افسر انسانی که می‌تواند به سرعت بررسی کند و تشخیص دهد آیا صحنه نیاز به پاسخ دارد یا نه، ارزشمند باشد. از این نظر، این یک «ضربه به شانه» از هوش مصنوعی است تا انسان به چیزی نگاه کند.
کمی سازی آگاهی موقعیتی
سودمندی هوش مصنوعی برای امنیت در خلأ وجود ندارد و توسعه آن نیز صرفاً با مطالعه آکادمیک یا علمی صورت نگرفته‌است. بلکه به نیازهای واقعی و از این رو نیروهای اقتصادی پرداخته شده‌است. استفاده از آن برای برنامه‌های غیر امنیتی مانند بهره‌وری عملیاتی، نقشه‌برداری حرارتی خریداران از مناطق نمایش (به معنای تعداد افراد در یک منطقه خاص در یک فضای خرده فروشی) و حضور در کلاس‌ها در حال استفاده است. انسان‌ها برای جمع‌آوری و تشخیص الگوهای متشکل از مجموعه داده‌های بسیار بزرگ که نیاز به محاسبات همزمان در چندین مکان مشاهده شده از راه دور دارند، به اندازه هوش مصنوعی نیستند. هیچ انسان بومی در مورد چنین آگاهی وجود ندارد. نشان داده شده‌است که چندین وظیفه همزمان توجه و عملکرد انسان را نامتمرکز می‌کند. هوش مصنوعی توانایی مدیریت چنین داده‌هایی را دارد. برای هدف تعامل امنیتی با دوربین‌های فیلمبرداری، از نظر عملکردی، از دید بینایی بهتری نسبت به انسان یا تقریب دستگاه با آن برخوردار هستند. برای قضاوت در مورد ظرافت رفتارها یا اهداف افراد یا درجات تهدید، انسان‌ها در وضعیت فعلی این فناوری بسیار برتر هستند؛ بنابراین هوش مصنوعی در عملکردهای امنیتی به‌طور گسترده‌ای فراتر از توانایی انسانی را اسکن می‌کند و داده‌ها را در اولین مرتبه از مرتب‌سازی ارتباط بررسی می‌کند و به افسر انسانی که عملکرد ارزیابی و پاسخ را بر عهده دارد، هشدار می‌دهد.
امنیت در دنیای عملی از نظر اقتصادی تعیین می‌شود به طوری که هزینه‌های امنیت پیشگیرانه هرگز به‌طور معمول از هزینه‌های قابل قبول ریسکی که باید اجتناب شود، فراتر نمی‌رود. مطالعات نشان داده‌است که شرکت‌ها معمولاً فقط یک بیست و پنجم مبلغی را که ضررهای واقعی آن‌ها برایشان هزینه دارد برای امنیت خرج می‌کنند. آنچه با نظریه اقتصادی خالص باید معادل باشد، بنابراین بسیار کوتاهتر از آن است. نظریه ای که این مسئله را توضیح می‌دهد ناهماهنگی شناختی یا سهولتی که باعث می‌شود چیزهای ناخوشایند مانند خطر، از ذهن آگاه دور شود. با این وجود، امنیت یک هزینه بزرگ است و مقایسه هزینه‌های مختلف ابزارهای امنیتی همیشه در بین متخصصان امنیتی، مهمترین است.
تجزیه و تحلیل رفتاری منحصر به فرد، عملکردی فراتر از امنیت ساده دارد و به دلیل توانایی آن در مشاهده نقض الگوهای استاندارد پروتکل‌ها، می‌تواند به‌طور مؤثری اقدامات ناامن کارمندان را که منجر به حوادث ناشی از مسئولیت عمومی یا مسئولیت کارگران می‌شود، پیدا کند. در اینجا نیز ارزیابی هزینه‌های حوادث آینده با واقعیت فاصله دارد. یک مطالعه توسط شرکت بیمه لیبرتی میچوال نشان داد که هزینه کارفرمایان حدود شش برابر هزینه بیمه شده مستقیم است، زیرا هزینه‌های بیمه نشده خسارت‌های ناشی از آن شامل کارگران جایگزین موقت، هزینه‌های استخدام برای جایگزین‌ها، هزینه‌های آموزش، وقت مدیران در گزارش‌ها یا دادگاه، روحیه نامطلوب سایر کارگران، و تأثیر بر مشتری و روابط عمومی است. پتانسیل هوش مصنوعی در قالب تجزیه و تحلیل رفتاری برای رهگیری و پیشگیری از وقوع چنین حوادثی قابل توجه است.
پترو تی. میسیر
'''پترو تی. میسیر''' ( Petru Th. Missir؛ – January 10, 1929) وکیل، حقوق‌دان، سیاستمدار و منتقد ادبی ارمنی‌تبار اهل رومانی بود.
مارهوف
مارهوف یک منطقهٔ مسکونی در اتریش است که در دویچلندسبرگ واقع شده‌است. مارهوف ۳۰٫۸۰ کیلومتر مربع مساحت دارد ۴۶۰ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
موزه بیولوژیک استکهلم
موزه بیولوژیک یک موزه واقع در یورگوردن در استکهلم است. مجموعه‌ای از پرندگان و پستانداران اروپایی را در دایوراما به نمایش می‌گذارد. برخی از پس‌زمینه‌های دیوراما توسط هنرمندی به نام برونو لیلجفورس، که به‌خاطر نقاشی‌های دراماتیکش از حیات وحش اسکاندیناوی شناخته می‌شود، خلق شده‌است. این موزه در سال ۱۸۹۳ پس از طرحی توسط معمار آگی لیندگرن که از کلیساهای نروژی قرون وسطایی الهام گرفته شده بود ساخته شد.
درختان سرو
درختان سرو ، نام یک نقاشی ژاپنی متعلق به سدهٔ ۱۶ میلادی است. اثر منسوب به کانو اِی‌توکو، نقاش درباری ژاپنی است که ابتدا بر روی درهای کشویی محل سکونت یکی از اعضای خاندان امپراتوری ژاپن نقاشی شده‌بود، اما بعدها بازسازی شد و به یک پاراوان تاشو تبدیل شد.ابعاد این اثر یک ۱۷۰ سانتی‌متر در چهار متر و شصت سانتیمتر است. تقریباً تمامی زمینهٔ نقاشی با ورقه‌های طلا پوشانده شده‌است که نقش بدنهٔ پرپیچ و خم درخت سرو تنومند را برجسته می‌کند.
کارول پاتر
کارول پاتر (Carol Potter؛ زادهٔ May 21, 1948) بازیگر اهل ایالات متحده آمریکا است.
پرندگان خشمگین ۲
«پرندگان خشمگین ۲» (Angry Birds 2) یک بازی ویدئویی در سبک بازی ویدئویی معمایی است که توسط راویو انترتینمنت و در سال ۲۰۱۵ و در پلتفرم‌های آی‌اواس و اندروید و ویندوز منتشر شده‌است. پرندگان خشمگین ۲ یک ریبوت بسیار عالی از این سری است که آن را به ریشه‌های خود برگردانده است. این بازی گرافیک زیبا و محیطی پویا و زنده را دارا است. انیمیشن‌ها بسیار روان‌تر شده و افکت‌های متنوع و خنده داری دارد. هم چنین مود آرنا که قبلاً آن را در پرندگان خشمگین حماسه دیده بودیم نیز به این بازی اضافه شده‌است.
بانک تجارتی ایران و اروپا
بانک تجارتی ایران و اروپا (به آلمانی: Europäisch-Iranische Handelsbank AG) یک بانک آلمانی است که در سال ۱۹۷۱ میلادی تاسیس شد. ساختمان مرکزی این بانک در هامبورگ قرار دارد و دو شعبه‌ی دیگر در جزیره کیش (تاسیس سال ۲۰۰۵ میلادی) و تهران (تاسیس سال ۲۰۰۸ میلادی) دارد.
بزرگ‌ترین سهام‌دار آن بانک دولتی صنعت و معدن است و دیگر سهام‌داران عمده آن بانک ملت و بانک تجارت هستند. این بانک در بین سال‌های ۲۰۱۱ تا ۲۰۱۶ میلادی به دلیل تحریم‌ها علیه ایران فعالیت نداشت.
سورن کالدما
سورن کالدما (Sören Kaldma؛ زادهٔ July 3, 1996) بازیکن فوتبال اهل استونی است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال پایده لینامیسکوند اشاره کرد.
وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال زیر ۱۹ سال استونی، زیر ۲۱ سال استونی، و استونی بازی کرده‌است.
پیتر گریل
پیتر گریل دانشمند آلمانی است که در زمینه علم مواد فعالیت می‌کند. وی در سال ۲۰۰۰ جایزه گوتفرید ویلهلم لایب نیتس را دریافت کرد. او از سال ۱۹۹۳ استاد کامل و همچنین رئیس مؤسسه شیشه و سرامیک در دانشگاه فریدریش-اسکندر دانشگاه فریدریش-آلکساندر ارلانگن-نورنبرگ بوده‌است.