cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
Аминокиселина
Оптички својства на аминокиселините
Тетраедарскиот јаглероден атом за кој се сврзани 4 различни супституенти се нарекува хирален C-атом. Единствената аминокиселина кај која не се среќава хиралност е глицинот, бидејќи неговата "R-група" е водороден атом. Хиралноста ја опишува способноста на дадена молекула да ја врти рамнината на поларизираната светлина на десно (декстроротаторно) или, пак, на лево (леворотаторно). Сите белковински аминокиселини ја даваат истата апсолутна стеричка конфигурација како јаглехидратот L-глицералдехид. Поради тоа тие се L-α-аминокиселини. D-α-аминокиселини не се најдени никогаш во белковините, иако постојат во природата. D-аминокиселините најчесто се наоѓаат во полипептидните антибиотици.
Ароматичните R-групи во аминокиселините апсорбираат ултравиолетова светлина со апсорпциски максимум од 280 nm. Можноста на белковините да ја апсорбираат ултравиолетовата светлина е главно резултат на присуството на триптофанот кој силно ја апсорбира истата.
Пептидна врска
Образувањето на пептидна врска е реакција на кондензација која доведува до полимеризација на аминокиселините во пептиди и белковини. Пептидите се мали и се состојат од неколку аминокиселини. Некои хормони и невротрансмитери се пептиди. Исто така, неколку антибиотици и антитуморни агенси се пептиди. Белковините се полипептиди со голема молекулска маса. Најпростиот пептид (дипептид) се состои од една пептидна врска која се образува со кондензација на карбоксилната група на една аминокиселина со аминогрупата на втората аминокиселина, притоа одделувајќи една молекула на вода. Присуството на карбонилната група во пептидната врска овозможува електронско-резонантна стабилизација, таква што не дозволува слободна ротација околу самата пептидна врска, што е нетипично за другите двојни врски -C=C-. Се вели дека пептидната (или амидна) врска има делумен двоен карактер.
Ташли Трла (Драгоево)
Ташли Трла  — археолошко наоѓалиште во штипското село Драгоево. Наоѓалиштето претставува населба од   доцноантичко време,.
Се наоѓа југоисточно од селото, на падините на Серта. Претставува поголем простор на кој се среќаваат фрагменти од керамички садови работени на колце, со црвена и сива боја. Според кажувањето на Веселин Богатинов од селото Долани, биле откопани керамички цевки од водовод.
Космос-160
Космос-160 — еден од над 2.400 советски вештачки сателити лансирани во рамките на програмата „Космос“.
Општи податоци
Сателитот е лансиран од космодромот Тјуратам, Бајконур, СССР на 17 мај 1967 г. Во орбитата околу планетата Земја бил исфрлен од носечка ракета. Масата на сателитот при лансирањето изнесувала 5000 килограми. Космос-160 бил сателит наменет за тестирање на јадрено бомбардирање од орбитата.
Орбитални податоци
Исфрлувањето на сателитот било на ниска орбита околу Земјата. Периодот на обиколување на сателитот околу Земјата изнесувал 88,2 минути, додека аголот на наклонетост на орбиталната рамнина во однос на рамнината на екваторот изнесувала 49,6°. Најголемото растојание од Земјата го достигнал на 234 км, а најмалото на 139.
Градиште (Драгоево)
Градиште — археолошко наоѓалиште во штипското село Драгоево. Наоѓалиштето претставува утврдување од доцноантичко време.
На 3,5 км јужно од селото, на еден од ридовите на планината Серта има остатоци од темели на бедем од помало утврдување, масивно ѕидан со кршен камен и варов малтер. Поради близината, утврдувањето може да се поврзе со населбата на наоѓалиштето Ташли Трла.
Добиток
Добиток или стока — припитомени животни кои се одгледуваат поради нивната работна сила или добиените производи како месо, јајца, млеко, крзно, кожа и волна. Во Македонија, покрај четириножните животни, под „добиток“ официјално се водат и пчелите и живината, иако се сметаат за одделни во секојдневната употреба.
Одгледувањето, одгојот и исползувањето на животните се нарекува сточарство и се практикува во секое општество кое го направило преодот од ловот и собирањето кон земјоделството. Иако може да се разликува зависно од културата и историскиот период, сточарството и денес игра важна улога во стопанскиот и културниот живот на многу народи.
Во понови времиња сточарството добило масовен (фабрички) карактер за да ги задоволи потребите на многубројното население во денешниот свет, но затоа неповолно се одразува врз благосостојбата на животните, животната средина и јавното здравје.
Историја
Чувањето на животни во денешна смисла започнало со појавувањето на трајни населби меѓу првобитните заедници. Иако номандските народи се познати по терање стока заедно со нив, вистинското одгледување започнало дури откако човекот почнал да ја чува стоката во контролирани услови. Овие услови на живот и намерното одбирање на единки извршило темелно влијание врз животниот циклус, физиологијата и поведението на животните. Така, највеќето домашни животни денес не се способни да живеат во дивина.
Едно од првите припитомени животни е кучето, кое станало домашно животно во Европа и Далечниот Исток уште пред 15.000 години. Иако самото не се смета за стока, тоа одиграло битна улога како помагач во понатамошниот развој на сточарството. Козите и овците за првпат се прититомени во Југозападна Азија некаде пред 11.000 до 5.000 години. Свињата е одомаќинета околу 8.500 години п.н.е. на Блискиот Исток и околу 6000 п.н.е. во Кина. Коњот е припитомен 4.000 години п.н.е. Говедата се домашни животни веќе 10.500 години, додека пак кокошката и другата живина станала дел од домаќинствата во 7.000 години п.н.е.
Видови добиток
Добитокот или стоката во поширока смисла се однесува на секој вид или сорта на животно ко човекот го чува за своја издршка, продажба или добивање на производи. Тука се опфатени не само домашните животни, туку и полудомашни или оние кои се диви (неприпитомени), но се одгледуваат во заробеништво за стопански потреби. Некои од полудомашните (полуприпитомените) животни се во тек на припитомување. Следува список на животни кои се чуваат како добиток во разни краишта на светот, заедно со нивните диви предци и нивната корисносност за човекот.
Сточарство
Во денешно време сточарството може да се одвива збиено (интензивно) и разбиено. Разбиеното сточарство се практикува на широки предели каде стоката може да се движи слободно, под надзор на сточарот, кој ја штити од грабливци. Ваков пример се познатите ранчови на Западот на САД, во Јужна Америка, Австралија и други краишта со широки пространства и малку врнежи. Ваквиот систем се користи и во одгледувањето на овци, елени, ноеви, емуа, лами и алпаки. Во другите краишта, животните се тераат на повисоки места кога е потопло, а се внесуваат во штали и кледови преку зимата, каде се потхрануваат со подговтена крма.
Во мошне диви услови во Африка, домашните животни како свињите и живината се пуштаат да се храни сосема самостојно. Во друга крајност, во развиениот свет постојат индустриски капацитети каде стоката се чува на затворено во голема бројност, а фуражата се принесува во хранилишта. Свињите во ваквите места се чуваат во пространи кочини со регулирана температура и не излегуваат надвор; живината се држи во кафези од многу кокошки со вештачко осветлување. Поединечните фарми на ситните и средните стопанственици се занимаваат со полуинтензивно сточарство, каде добитокот е надвор голем дел од годината, а силажата се принесува само за време на студ и суша.
Космос-159
Космос-159 — еден од над 2.400 советски вештачки сателити лансирани во рамките на програмата „Космос“.
Општи податоци
Сателитот е лансиран од космодромот Тјуратам, Бајконур, СССР на 16 мај 1967 г. Во орбитата околу планетата Земја бил исфрлен од носечка ракета.
Орбитални податоци
Исфрлувањето на сателитот било на. Периодот на обиколување на сателитот околу Земјата изнесувал 1173.82 минути, додека аголот на наклонетост на орбиталната рамнина во однос на рамнината на екваторот изнесувала 51,8°. Најголемото растојание од Земјата го достигнал на 0294 км, а најмалото на 671.
Нова џамија (Долно Косоврасти)
Нова џамија (Долно Косоврасти) — нова џамија во селото Долно Косоврасти, во Општина Дебар, Македонија.
Три мали прасиња
Три мали прасиња е една од најпопуларните детски бајки. Заплетот на Трите прасиња доаѓа од англискиот фолклор; книжевните верзии на Трите прасиња се познати уште од 19 век и се вклучени, особено, во книгата Nursery Rhymes and Nursery Tales, објавена во Лондон во 1843 година од Џејмс Холивел-Филипс.
Заплет
За разлика од неговите невнимателни помлади браќа, постарата свиња (во верзијата на Михалков, имињата на свињите се Ниф-Ниф, Нуф-Нуф и Наф-Наф) има завидна предвидливост. Не штедејќи напор, тој си гради вистинска камена куќа (додека браќата се ограничија на слама и дрвена колиба). И кога злобниот предавник Волк, гладен за свежо свинско месо, лесно ги уништува живеалиштата на Ниф-Ниф и Нуф-Нуф, куќата на Наф-Наф е таа што станува сигурна зграда за сите три прасиња.
Поучниот дел од народната приказна - дека напорната работа и напорната, темелна работа се исплатат, додека мрзеливоста и несериозното невнимание создаваат проблеми - е задржан, но искривен. Прасињата кои живеат во куќи од слама и дрво не се јадат како во оригиналот, но можат да се спасат во камената куќа на третото прасе. И волкот не умира тука, туку едноставно е попарен.
Лозја (Горни Балван)
Лозја — археолошко наоѓалиште во штипското село Горни Балван. Наоѓалиштето претставува осамен наод од градиште од бронзено време. Од старите лозови насади што се наоѓаат на границата со атарот на Долни Балван потекнува масивна  секира од базалтен камен, која, според начинот на обработката, е определена како бронзеновременска. Секирата се чува во Завод и музеј (Штип).
Космос-161
Космос-161 — еден од над 2.400 советски вештачки сателити лансирани во рамките на програмата „Космос“.
Општи податоци
Сателитот е лансиран од космодромот Плесецк, СССР на 22 мај 1967 г. Во орбитата околу планетата Земја бил исфрлен од носечка ракета. Масата на сателитот при лансирањето изнесувала 4730 килограми. Космос-161 бил надгледувачки сателит.
Орбитални податоци
Исфрлувањето на сателитот било на ниска орбита околу Земјата. Периодот на обиколување на сателитот околу Земјата изнесувал 89,6 минути, додека аголот на наклонетост на орбиталната рамнина во однос на рамнината на екваторот изнесувала 65,6°. Најголемото растојание од Земјата го достигнал на 320 км, а најмалото на 199.
Бандера (Козјак)
Претставува висок рид што се издига на западната страна над селото, на десниот брег на Козјачка Река. Со својата положба доминира над рамнината кон селата Карбинци и Аргулица. На врвот има издолжено плато поставено во правец северозапад-југоисток, на југоисточниот крај малку подигнато и опкружено со стрмни падини. Во 1967/68 година Народниот музеј од Штип извршил пробно ископување отворајќи неколку мали сонди на повеќе места (В. Санев). Пронајдено е дека по целата должина на северниот раб на висорамнинката има остатоци од темели на бедем широк 2 м, ѕидан од речен камен и варов малтер. На југозападната страна, која е поблага иразорана, траги од бедемот не се зачувани. Значајно е тоа што на северозападниот крај на висорамнинката се откриени остатоци од темели на ѕидови, високи 1 ми широки 0,70 м, ѕидани од кршен камен и варов малтер, од мал четвртест објект со димензии од 4 × 4 м. Со оглед на карактерот на наодите, се работи за светилиште посветено на божества од грчко-римскиот пантеон. Поточно, во нивото на подот, кој бил од набиена земја, се најдени триесетина фрагменти од мали ex voto плочки од мермер со претстава на Зевс и Хера, Тракиски коњаник, Херакле  и Асклепиј, изведени во плиток релјеф. Сите се со имиња на дедиканти од тракиско потекло или тракизирани латински имиња, клепани со грчко писмо. Според иконографијата, уметничката изведба, лигатура та кај буквите и слично, датирани се меѓу крајот на II и крајот на III век. Светилиштето, а можеби и бедемот, било разурнато во првата половина на IV век. На падините на Бандера, а особено во нивите околу подножјето се наоѓаат римски тули, питоси, така што сите заедно претставувале дел од населбинскиот комплекс на античкиот град Баргала. Наодите се чуваат во Завод и музеј (Штип).
Космос-162
Космос-162 — еден од над 2.400 советски вештачки сателити лансирани во рамките на програмата „Космос“.
Општи податоци
Сателитот е лансиран од космодромот Тјуратам, Бајконур, СССР на 1 јуни 1967 г. Во орбитата околу планетата Земја бил исфрлен од носечка ракета. Масата на сателитот при лансирањето изнесувала 4000 килограми. Космос-162 бил надгледувачки сателит.
Орбитални податоци
Исфрлувањето на сателитот било на ниска орбита околу Земјата. Периодот на обиколување на сателитот околу Земјата изнесувал 89,1 минути, додека аголот на наклонетост на орбиталната рамнина во однос на рамнината на екваторот изнесувала 51,7°. Најголемото растојание од Земјата го достигнал на 274 км, а најмалото на 191.
Космос-163
Космос-163 — еден од над 2.400 советски вештачки сателити лансирани во рамките на програмата „Космос“.
Арача
Историја
Арача е изградена околу 1230 година на темелите на постара црква од 11 век. Била ограбена и уништена во 1280 година, а повторно е обновена во 1370 година по наредба на кралицата Јелисавета Котроманиќ Анжујска. Во таа обнова била додадена готска кула, чии остатоци постојат и денес. Се претпоставува дека црквата припаѓала на имотот кој во 1407 година, кралот Жигизмунд му го подарил на деспотот Стефан Лазаревиќ. Подоцна припаѓал на деспотот Ѓураѓ Бранковиќ, кој му го дал на Павле Бирињи.
Космос-163
Општи податоци
Сателитот е лансиран од космодромот Капустин Јар, СССР на 5 јуни 1967 г. Во орбитата околу планетата Земја бил исфрлен од носечка ракета. Масата на сателитот при лансирањето изнесувала 357 килограми. Космос-163 бил сателит наменет за воено и научно истражување.
Арача
Историја
Во 1551 година Србите одржале собир во Арача на кој донеле одлука да им се приклужат на Турците. Во 1551 година, Турците Османлии ја запалиле црквата и од тогаш таа никогаш не била обновена.
Космос-163
Орбитални податоци
Исфрлувањето на сателитот било на ниска орбита околу Земјата. Периодот на обиколување на сателитот околу Земјата изнесувал 92,5 минути, додека аголот на наклонетост на орбиталната рамнина во однос на рамнината на екваторот изнесувала 48,4°. Најголемото растојание од Земјата го достигнал на 549 км, а најмалото на 251.
Арача
Историја
Селото Арача постоело во 17 век. Тука во 1660 година доаѓале монаси од српскиот манастир на Пеќката патријаршија за да собираат донации. Биле попишани следниве жители православни Срби: домаќинот Вујица (кај кого одседнале), Јован, поп Коста, кнез Петар и кнегињата Драгиња, Божа Јовин, Дмитар, Огњан и Петар Стојановиќ.
Конзерваторските-реставраторските работи на црквата траеле од 1970 до 1978 година. Работите биле водени од страна на заводот за заштита на спомениците на културата во Нови Сад, а ги водел Шандор Наѓ, археолог при Музејот на Војводина во Нови Сад. Археолошките работи ги продолжи Небојша Станојев, археолог при Музејот на Војводина. Во 2013 година биле изведени конзерваторските и археолошките работи на наоѓалиштето Арача, во организација на Музејот на Војводина и Покраинскиот завод за заштита на спомениците на културата и во рамки на прекуграничната соработка на Унгарија-Србија
Проблеми со животната средина во Македонија
Проблеми со животната средина во Македонија вклучуваат загадување на воздухот и загадување на водата, дефорестација, закана за ендемски видови и климатски промени. Постои висок степен на загадување на воздухот, водата и почвата на Македонија. Според некои проценки од 2019, државата се смета за една од државите со највисок степен на загаденост во Европа.
Традицијата на одредување на индексот на квалитетот на воздух започнал во 1965, по што во урбаните средини можела да се измери количината на загадување. Загадувањето на воздухот негативно влијае врз здравјето на граѓаните на државата и првично ги афектира нивните респираторни системи и кардиоваскуларни системи. Некои од главните причинители за зголеменото загадување на воздухот вклучуваат употреба на огрев на дрва преку зимскиот период и користење на јаглен, како и зголемениот број на возила во сообраќајот, кои се претежно стари. Иницијативи од страна на владата и граѓаните за да се намали проблемот на загадувањето на воздухот се појавиле низ годините со различен успех.
Позадина
Најчесто загадените средини во државата се урбаните региони. Покрај тоа, загадувањето исто така било забележано во некои од руралните средини исто така. Најчесто загадените градови на државата ги вклучуваат главниот град Скопје и поголемите градови како што се Тетово и Битола.
Мониторирањето на квалитетот на воздухот во државата почнало да се спроведува во 1965 кога почнале да се собираат примероци на штетни супстанци. Од 1990-те, почнале да се користат помодерни технологии низ државата. Според Светската здравствена организација, честичките од прав во Скопје ги преминале границите на дозволеното 20 пати. Скопје честопати бил рангиран како еден од најзагадените градови во Европа како и во светот. Нивото на ПМ10 честички во 2018 биле над лимитите дозволени од Европската Унија 202 дена во годината; за време на истата година, нивото достигнало и 2.5 ПМ, мерна единица која ги прикажува најштетните аерозагадувачи за здравјето. Министерството за животна средина и просторно планирање е задолжено за мерење на загадувањето во државата.
Во 2022, било предвидено дека нивото на загадување во државата ќе се зголеми повеќе од претходно поради глобалната економска и енергетска криза.
Градиште (Бучинци)
Градиште — археолошко наоѓалиште во скопското село Бучинци. Наоѓалиштето претставува градиште од раноантичкото време и римското време. На 100 метри западно од селото, на доминантна височинка со зарамнето плато се среќаваат делови од керамички садови каректеристични за раноантичкото и римското време. На подножјето на градиштето од источната страна, во лозјата на тројца жители се среќаваат делови од керамички садови и градежен материјал (тегули, имбрекси, а и монети од Јустинијан I).
Дете на проповедник
Дете на проповедник е израз што се однесува на дете на проповедник, пастор, ѓакон, викар, лаик водач, свештеник, свештенослужител или друг сличен црковен водач. Иако фразата може да се користи на чисто описен начин, таа може да се користи и како стереотип.
Документи на кора од бреза
Документи на кора од бреза (берестяные грамоты) – средновековни руски текстови, повеќето пронајдени во Новгород, но пронајдени исто така и во други градов и во Русија, особено во Псков и Смоленск.
Дете на проповедник
Феномен
Децата на свештеници честопати се соочуваат со притисок поради очекувањата што ги имаат,  и како резултат може да развијат чувства на изолација и внатрешен конфликт. Обемот на работа на родителите (што, по дефиниција, вклучува работа за време на викенд) исто така може да биде извор на стрес. Некои писатели сугерираат дека постои „синдром на дете на проповедник“, во кој децата на свештенството ја отфрлаат религијата и црквата. Таквите бунтовни деца на свештенството се акционен лик во јужната литература на Соединетите Држави и на ова гледиште се смета за стереотип. Еден литературен пример се појавува во драмата на Јуџин О'Нил „Ледениот доаѓа“ кога патувачкиот продавач Хики го опишува својот живот: „Гледате, дури и како дете, секогаш бев немирен. Морав да продолжам. Ја слушнавте старата изрека: „Синовите на министрите се синови на оружјето“. Па, тоа бев јас, и повеќе“. Други писатели забележуваат дека децата на свештенството (и христијанско и еврејско ) честопати можат самите да станат свештеници како што се: Мартин Лутер Кинг јуниор, син на Мартин Лутер Кинг постариот ; и Френклин Греам, син на Били Греам. Децата на свештенството можат да бидат повеќе изложени од нивните врсници на дефинирачките настани во животот. Поранешниот британски премиер Гордон Браун потсети дека научил многу за животот, смртта, сиромаштијата, неправдата и невработеноста како син на министер на црквата на Шкотска. Феноменот „дете на проповедник“ е поврзан со сродниот „воен кревет“ (деца на активен воен персонал). Децата на проповедници кои се мисионери (деца мисионери ) исто така може да бидат трети деца од културата.
Документи на кора од бреза
Откривање
Документите на кора од бреза се релативно нов извор (непознати до 1951 година), бројни (преку 1050 текстови од Новгород и скоро 100 од другите средновековни руски градови) со специфични црти кои ги прават тешки за проучување.
Дете на проповедник
Феномен
Постојат два различни стереотипи за детето на проповедникот: во едниот, тие се совршено ангелски примери, во другиот тие се бунтовници во спротивна крајност. Постоењето на овие стереотипи е извор на притисок врз децата на свештенството.
Документи на кора од бреза
Откривање
Првиот документ бил пронајде на 26 јули 1951 година од археолошката експедиција Новгород под водство на Артемиј Артсиховски. Други експедиции работат во Новгород скоро педесетина години дополнително пронашле повеќе од 1000 документи. Слични документи биле пронајдени во Стараја Руса и во Торжок (градови во Новгородската Република), во Псков, Твер, Смоленск, Рјазањ и во Москва; во Белорусија, во Витебск и во Мстислав, и во Украина, во Звенигород Волињ. Меѓутоа ниту нивниот број, ниту нивниот квалитет не можат да се споредат со огромниот корпус на документи од Новгород. Испитани се само 1% слоеви потенцијално богати со остатоци од материјална култура, што остава да се претпостави дека постојат илјадници други документи за откривање. Текстовите на овие документи, нивните копии, нивните преводи и коментарите биле објавени во серија на академска едиција „Документи на кора од бреза од Новгород, ископини од годините...“, под водство на самиот Артсиховски.
Дете на проповедник
Феномен
Примери за негативниот стереотип е вклучуваен синот на проповедникот од Мејн во филмот Гетисбург, опишан како „најдобриот дар корпус што некогаш сум го чул“ и Џесика Ловџој во епизодата „Девојката на Барт“ од Симпсонови. На ситкомот „Тројно Друштво“, ликот Криси Сноу, кој го играла Сузана Сомерс, играл на разни стереотипи, вклучувајќи ја „глупавата русокоса“, но исто така и како ќерка на преосвештениот Лутер Сноу (Питер Марк Ричман), ликот - како и голем дел од хумор на шоуто - беше развиен околу аспектите на невиноста и наивноста на Криси засновани врз стереотипот за нејзиното религиозно воспитание во малиот град Америка. ТВ-серијата „7-ми рај“ е исто така добар пример за стереотипот за деца на пасторот. Таткото на семејството Камден, Ерик (Стивен Колинс) е свештенослужител, а тој и неговата сопруга Ени (Кетрин Хикс) имаат седум деца. Понекогаш тие се совршени ангели, но поголемиот дел од времето во шоуто се прикажани испитувања низ кои поминува семејството како што растат децата, а честопати децата се критикуваат затоа што им е татко. Доживотна ТВ серија „acерките на проповедниците“ ги следи животите на ќерките на христијанските проповедници и нивните семејства.
Документи на кора од бреза
Особености
Документите се гравирани на внатрешната површина на кората, со метален или коскен инструмент наречен „писало“ (пронајдени се исто така и многу писала). Има само три документи напишани со мастило (од кои еден многу редок московски документ пронајден во 2007 година). Кога хартијата поевтинила, во 15 век, престанала да се користи кората. Археолошките наоѓалишта каде се пронајдени документите датираат од 11 до 15 век. Можно е дека документите во постарите наоѓалишта не успеале да му одолеат на забот на времето.
Повеќето пронајдени документи не припаѓаат на архива. Најчесто корите биле фрлени на земја. Новгороѓаните газеле по документите. Така, еден пасус од „Прашања од Кирик“ (12 век) се однесува без сомнение на корите: „Грев ли е, ако некој фрли скинат запис (грамота) на земја и гази одозгора, и ако се знаат зборовите?“
Пергаментот бил крајно скап и не можел соодветно да се третира, додека хартијата сè уште не била позната. Кирик пишува дека документите биле фрлени „скинати“, што значи дека текстот бил скинат така што не можела да се разбере идејата ана текстот, да се знае авторот, итн. Навистина дел од големиот број текстови ѝ припаѓа на групата „документи искинати со цел за нивно уништување“. Се наоѓа само обраќањето и евентуално придружено со неколку линии текст. Покрај ова, повеќето текстови имаат физички оштетувања заради староста. Заради овие две работи толкувањето на текстот често е многу тешко.
Сепак постојат доста документи без никакви оштетувања кои се одлично сочувани. Во некои провинциски градови, како Стараја Руса и Торжок, процентот на нечепнати текстови е повисок отколку во Новгород. Ова би можело да се должи на фактот што малкумина знаеле да читаа и следствено не било неопходно да се уништуваат писмата.
Тематика
Документите им припаѓаат на разни категории според тематиката. Повеќето се лични писма кои содржат обраќање („од А до Б“, „поздрав од А до Б“, итн., разни обраќања кои имаат хронолошка вредност). Има доста списоци на должници, службени документи, белешки за себеси, дури и книжевни дела. Личните писма скоро секогаш се кратки, авторите не кажуваат ништо што примачот веќе го знае. Сепак меѓу писмата има ремек-дела на уметноста на пишување писма.
Дати
Документите се датирани според стратиграфски докази, слоевите на почвата во Новгород се доста добро датирана користејќи дандрографски податоци што ги даваат годовите од дрвата на старите подови. По собирањето на доста голема количина на документи, истите може да се датираат и по нестратиграфски индиции, вклучувајќи ја и палеографијата, формулациите на јазикот, идентификација на протагонистите со лицата кои се споменати во хрониките.
Јазик
Скоро сите документи се пишувани на стар новгородски, словенски дијалект многу близок до стандардниот староруски од Киев, но кој се разликува во повеќе нешта на фонетски план, граматички и лексички план. Исто така, половина од документите се напишани користејќи правописен систем каде буквите o и ъ, е и ь, се користени како варијанти на иста буква. Првите дешифранти на овие документи не го знаеја тоа, па нивните преводи подоцна се коригирани.
Три мечки
Три мечки (исто така Златокосата и трите мечки на англиски јазик и Маша и трите мечки на руски јазик) е популарна англиска бајка за деца преведена на многу јазици во светот. На руски јазик, таа била широко распространета од Лав Толстој. Во најчестата англиска верзија, девојчето се вика Златокоса (Goldilocks, буквално „Златокоса“). Хероината на Толстој првично немала име и едноставно била наречена „една девојка“. Подоцна, во руската верзија на приказната, името Маша (кратенка од Марија) му било доделено на девојчето поради сличноста со хероината од популарната руска бајка Маша и мечката.
Историја на создавањето
Современите фолклористи ги следеле корените на англиската верзија на приказната во шкотската приказна за трите мечки и итрата лисица, слична по заплетот. Влегувајќи во куќата на мечките, лисицата заспала во креветот на најмалата мечка, таму ја нашле сопствениците кои се вратиле и таа била принудена да избега. Во бајката, нејзиното име е „итрата лисица“. Ако се погледне назад „кон истокот во основите на бајката“ од (John D. Batten) верзијата на бајката за името на лисицата од 1894 година, бајката била именувана како (Scrapefoot).
Бајката е воведена во книжевната традиција во 1837 година од Роберт Саути како „Приказната за трите мечки“ (The Story of the Three Bears). Во неговата верзија, главниот јунак не е лисица, туку „мала старица“ (стара жена) со хулигански карактер. Постои претпоставка дека Саути ја слушал оваа приказна како дете од неговиот чичко Вилијам Талер и како дете го разбрал зборот vixen не во неговото основно значење („лисица“), туку фигуративно („екстремно пргава жена“). Ова, сепак, не објаснува зошто тој ја направил старица.
Во приказната на Саути, три антропоморфни машки мечки, „малата, средна и голема мечка“, живеат заедно во куќа во шумата. Саути ги опишува како добродушни, доверливи, безопасни, средечни и гостопримливи. Секој имал свој сад за каша, стол и кревет. Тие излегле на прошетка во шумата, додека кашата да се олади. Жената била протерана од семејството, бидејќи и било срам за нив. Во различни периоди од историјата е опишана како дрска, со лоша уста, грда, скитник кој заслужува престој во поправна установа. Жената во шумата налетала на куќата на мечките, погледнала низ прозорецот, ѕирнала низ клучалката, ја кренала кваката и кога видела дека нема никој дома таа влегла.
Уште во 1813 година (пред објавувањето во 1837 година) Саути им ја раскажувал својата верзија на приказната на своите пријатели и познаници. Во 1831 година, Еленор Мур (Eleanor Mure) ја ставила бајката што ја слушнала во поетска форма и му ја подарила во рачно напишан албум на нејзиниот внук Хорас Брок за неговиот роденден. Варијантите на Саути и Мур детално се разликуваат. Мечките кај Саути јадат овесна каша, а кај Мур пијат млеко. Старицата кај Саути нема причина да влезе во куќата, а старата жена кај Мур била навредена кога и било учтиво забрането да влезе. Верзијата на Еленор Мур се покажала и останала најкрвавата во историјата на заговорот. Во сите други верзии, лисица, старица или девојче таа бега низ прозорецот и ништо не е кажано за нивната идна судбина. Кај Мур, во приказната една старица скока низ прозорецот на една висококатница во Рим и паѓа врз една од куполите на катедралата Свети Павле.
Фолклористите (Лона и Питер Опи) во нивната книга „Класични бајки" 1999 укажуваат дека приказната за трите мечки е делумна аналогија на „Снежана“: Изгубената принцеза влегува во куќата на џуџињата, ја пробува нивната храна и заспива во еден од креветите. На начин сличен како кај трите мечки, џуџињата плачат: „Некој седел на мојот стол!", "Некој јадел од мојата чинија! „И некој спие во мојот кревет!". Опи укажува и на сличност со нордиската приказна за принцезата која наоѓа засолниште во пештера во која живеат тројца руски принцови облечени во мечкини кожи.Таа јаде од нивната храна и се крие под креветот.
Важен чекор за доведување на бајката во нејзината модерна форма направил англискиот писател. Во 1850 година, била објавена неговата Ризница на забавни книги за мали деца (Treasury of Pleasure Books for Young Children). Во неговата верзија на Трите мечки, малото девојче станува херој и се отстранува секој мотив на хулиганство: девојчето се обидува да јаде и спие, едноставно затоа што таа е изгубена во шумата, уморна и гладна. Точното, име на девојчето не е Златокоса, туку Сребренокоса (Silver-Hair). Во предговорот, Кандал го објаснил својот избор.
Откако се појавила во нова форма, хероината честопати ги менувала имињата во зависност од изданијата. Во прво време, нејзината боја на косата била сребрена: Silver-Hair (1850), Silver-Locks (1858), Silverhair (1867). Во едицијата од 1868 година, бојата на косата се променила и девојката станала Golden Hair во верзијата на Goldilocks (буквално златна коса, или, деминутив од оригиналот, Златни кадрици), кој конечно бил одобрен во едицијата од 1904.
Во Русија, приказната се појавила и брзо станала популарна во прераскажувањето и обработката на Лав Толстој. Името на неговата девојка било едноставно „една девојка“, сепак, во англиските верзии на крајот на 19 век, конечното име сè уште не и било решено. Но, сите три мечки добиле имиња: татко им се викал Михаил Иванович, сопругата се викала Настасија Петровна, а нивниот мал син е Мишутка.
Заплет
Едно мало девојче, изгубено во шумата, наоѓа празно живеалиште и влегува таму. Таа открива три предмети со различна големина - чинии, столови, кревети - и се обидува да ги користи, додека два предмети од секој сет се неприфатливи од една или друга причина, третиот е „сосема во ред“. Откако таа ќе заспие, сопствениците се враќаат во живеалиштето - мечок, мечка и мало мече, тие се револтирани што некој им ги допирал работите, а разбуденото девојче уплашено бега низ прозорецот.
Машинско учење во видео игри
Во видео игрите, различни техники за вештачка интелигенција се користеа на различни начини, почнувајќи од контролата на non-player character (NPC) до procedural content generation(PCG). Машинското учење е подмножество на вештачката интелигенција која се фокусира на користење алгоритми и статистички модели за да ги натера машините да дејствуваат без специфично програмирање. Ова е во строг контраст со традиционалните методи на вештачка интелигенција, како што се стеблото за пребарување и стручните системи.
Информациите за техниките за машинско учење од областа на игрите се претежно познати на јавноста преку истражувачки проекти бидејќи повеќето компании за игри избираат да не објавуваат специфични информации за нивната интелектуална сопственост. Најпознатата јавна примена на машинското учење во игри е веројатно употребата на deep learning agents кои се натпреваруваат со професионални играчи во сложени стратешки игри. Постои значителна примена на машинско учење во игри како што се Atari / ALE, Doom, Minecraft, StarCraft и во игрите со автомобилски трки. Другите игри што првично не постоеле како видео игри, како што се шахот и Go, исто така се погодени од машинското учење.
Длабоко учење
Длабокото учење е подмножество на машинско учење кое најмногу се фокусира на употребата на вештачки невронски мрежи (ANN) кои учат да решаваат сложени задачи. Длабокото учење користи повеќе слоеви на ANN и други техники за постепено извлекување информации од влез. Поради овој сложен слоевит пристап, моделите за длабоко учење често бараат моќни машини за обука и работа.
Конвулутивни нервнонски мрежи
Конвулутивни нервнонски мрежи (CNN) се специјализирани ANN кои често се користат за анализа на податоците за сликата. Овие типови мрежи се во можност да научат непроменливи образци во преводот, кои се модели кои не зависат од локацијата. CNN се во можност да ги научат овие обрасци во хиерархија, што значи дека претходните слоеви на конволуција ќе научат помали локални обрасци, додека подоцнежните слоеви ќе научат поголеми модели засновани врз претходните обрасци. Способноста на CNN да научи визуелни податоци ја направи најчесто користена алатка за длабоко учење во игри.
Рекурентни невронски мрежи
Рекурентни невронски мрежи се вид на ANN кои се дизајнирани да обработуваат низи на податоци по ред, еден дел одеднаш, отколку сите одеднаш. RNN работи преку секој дел од низата, користејќи го тековниот дел од низата заедно со меморијата на претходните делови од тековната низа за да произведе излез. Овие типови на ANN се многу ефикасни во задачите како што се препознавање на говор и други проблеми кои во голема мера зависат од временскиот рапоред. Постојат неколку видови на RNN со различни внатрешни конфигурации; основната имплементација страда од недостаток на долгорочна меморија поради исчезнувачкиот проблем со градиент, па затоа ретко се користи во поновите имплементации.
Долга краткорочна меморија
Долгата краткорочна мемориска мрежа (LSTM) е специфична имплементација на RNN која е дизајнирана да се справи со исчезнувачкиот проблем со градиент што се гледа во едноставни RNN, што би довело до постепено да „заборават“ на претходните делови од внесената низа при пресметување излезот на тековниот дел. LSTM-овите го решаваат овој проблем со додавање на елаборатен систем што користи дополнителен влез / излез за да ги следи долгорочните податоци. LSTM имаат постигнато многу силни резултати во различни области и ги користеа неколку монументални агенти за длабоко учење во игри.
Reinforcement learning
Reinforcement learning е процес на обука на агент кој користи награди и / или казни. Начинот на кој агентот е награден или казнет зависи во голема мера од проблемот; како што е давање позитивна награда на агент за победа во игра или негативна за пораз. Засилувачкото учење се користи во голема мера во областа на машинското учење и може да се види во методи како што се Q-learning, policy search, Deep Q-мрежи и други. Тоа забележа силни перформанси и во областа на игрите и роботиката.
Невронска еволуција
Невронска еволуција вклучува употреба на нервнонски мрежи и evolutionary algorithms. Наместо да се користи спуштање по градиент како повеќето невронски мрежи, моделите на невронската еволуција користат еволутивни алгоритми за ажурирање на невроните во мрежата. Истражувачите тврдат дека овој процес е помалку веројатно да заглави во локален минимум и е потенцијално побрз од најнапредните техники за длабоко учење.
Агенти за длабоко учење
Агентите за машинско учење се користеле за да го заземат човечкиот плеер наместо да функционираат како NPC, кои намерно се додаваат во видео игрите како дел од дизајнираната игра. Агентите за длабоко учење постигнале импресивни резултати кога се користеле во конкуренција и со луѓе и со други агенти за вештачка интелигенција.
Шах
Шахот е стратешка игра, која се смета за тежок проблем со АИ, заради компјутерската комплексност на нејзиниот простор. Слични игри со стратегија често се решаваат со некоја форма на пребарување со Minimax дрвото за пребарување. Познато е дека овие типови агенти за АИ ги победуваат професионалните играчи на луѓе, како што е историскиот натпревар „ Дип Блу“ против Гари Каспаров во 1997 година Оттогаш, агентите за машинско учење покажале сè поголем успех од претходните агенти за ВИ.
Go
Go е друга стратешка игра која се смета за уште потежок проблем со AI, отколку шахот. Државниот простор на е Go е околу 10 ^ 170 можни табли во споредба со 10 ^ 120 табли за шах. Пред неодамнешните модели на длабоко учење, агентите на AI Go биле во можност да играат само на ниво на човечки аматер.
AlphaGo
Гугл „ AlphaGo “ 2015 била првиот агент за АИ кој победи професионален играч на „Go“. AlphaGo користела модел на длабоко учење за да ги обучи тежините за пребарување на дрво во Монте Карло (МЦТС). Моделот за длабоко учење се состоел од 2 ANN, мрежа за политики за предвидување на веројатноста за потенцијални потези од страна на противниците и мрежна вредност за предвидување на шанса за победа на дадена држава. Моделот за длабоко учење му овозможува на агентот поефикасно да ги истражува потенцијалните состојби на играта отколку ванилин МЦТС. Мрежата првично била обучувана за игри на играчи луѓе, а потоа била дополнително обучени од игри против себе.
AlphaGo Zero
AlphaGo Zero, друга имплементација на AlphaGo, била во можност да тренира целосно играјќи против себе. Можела брзо да се обучи до можностите на претходниот агент.
Серија StarCraft
StarCraft и неговото продолжение StarCraft II: Wings of Liberty се видео игри со стратешка реалност (РТС) кои станаа популарни средини за истражување на АИ. Blizzard и DeepMind работеа заедно за ослободување на јавна околина на StarCraft 2 за истражување на АИ. Различни методи на длабоко учење се тестирани на двете игри, иако повеќето агенти обично имаат проблем да го надминат стандардниот АИ со можни измами или квалификувани играчи на играта.
Dota 2
Dota 2 е игра со повеќе играчи во борбена арена (МОБА). Како и другите сложени игри, традиционалните агенти за вештачка интелигенција не биле во можност да се натпреваруваат на исто ниво со професионалниот играч на луѓе. Единствената широко објавена информација за агентите за вештачка интелигенција што ја обидоа Дота 2 е длабоко учење на Агентот на Пет агенти на АНА.
OpenAI Five
OpenAI Five користела одделни LSTM мрежи за да научи секој херој. Таа тренирала со употреба на техника на reinforcement learning позната како Проксимално учење на политиките што работи на систем кој содржи 256 графички обработувачи и 128.000 обработувачи јадра. Петмина обучени со месеци, акумулирајќи 180 години искуство во играта секој ден, пред да се соочат со професионални играчи. На крајот била во можност да го победи тимот шампион на Dota 2 во 2018 година во серија игри.
Планетарно уништување
Планетарното уништување е стратешка игра во реално време, која се фокусира на масовна војна. Програмерите користат ANN во нивниот стандарден Интелигентен агент.
Врховен командант 2
Врховниот командант 2 е видео игра со стратегија во реално време (РТС). Играта користи повеќеслојни перцептрони (MLP) за да ја контролира реакцијата на водот на непријателските единици. Се користат вкупно четири МПП, по еден за секој тип вод: копно, морнарица, бомбардер и ловец.
Генерализирани игри
Имало обиди да се направат агенти за машинско учење кои се во состојба да играат повеќе од една игра. Овие „општи“ агенти за игри се обучени да разбираат игри засновани на споделени својства меѓу нив.
Alpha Zero
Alpha Zero е изменета верзија на AlphaGo Zero која може да игра Shogi, шах и Go. Изменетиот агент започнува без само основни правила за информации на играта, а исто така се обучува целосно преку самостојно учење. DeepMind беше во можност да го обучи овој генерализиран агент да биде конкурентен со претходните верзии на себе на Go, како и со врвните агенти во другите две игри.
Силни и слаби страни на агентите за длабоко учење
Агентите за машинско учење честопати не се опфатени на многу курсеви за дизајн на игри. Претходната употреба на агенти за машинско учење во игри можеби не била многу практична, бидејќи дури и верзијата на AlphaGo за 2015 година однесе стотици обработувачи и графички обработувачи да се обучат на силно ниво. Ова потенцијално го ограничува создавањето на високо ефективни агенти за длабоко учење кај големите корпорации или исклучително богатите поединци. Обемното време за обука на пристапи засновани на невронска мрежа, исто така, може да трае со недели на овие моќни машини.
Проблемот на ефикасно обучување на модели засновани на ANN се протега надвор од моќните хардверски средини; наоѓањето добар начин да се претстават податоците и да се научат значајни работи од нив, исто така, често е тежок проблем. ANN моделите честопати се совпаѓаат со многу специфични податоци и слабо се одвиваат во поопшт случај. AlphaStar ја покажува оваа слабост, и покрај тоа што може да победи професионални играчи, тоа е во состојба да го стори само на една мапа кога играте средба со протоко огледало. OpenAI Five исто така ја покажува оваа слабост, тој беше во можност да го победи професионалниот играч само кога се соочува со многу ограничен базен на херои од целата игра. Овој пример покажува колку е тешко може да се обучи агент за длабоко учење за да се изведува во по генерализирани ситуации.
Агентите за машинско учење покажаа голем успех во различни игри. Сепак, агентите кои се премногу компетентни, исто така, ризикуваат да ги направат игрите премногу тешки за нови или обични играчи. Истражувањата покажаа дека предизвикот што е премногу над нивото на вештина на играчот, ќе го уништи пониското уживање во играчот. Овие високо обучени агенти најверојатно се пожелни само против многу квалификувани човечки играчи кои имаат многу часовно искуство во дадена игра. Со оглед на овие фактори, високо делотворните агенси за длабоко учење веројатно се само посакуван избор во игрите кои имаат голема натпреварувачка сцена, каде што тие можат да функционираат како алтернативна опција за вежбање на квалификуван човечки играч.
Pong
Андреј Карпати покажал дека релативно тривијалната невронска мрежа со само еден скриен слој е способна да биде обучена да игра понг само врз основа на податоците од екранот.
Atari games
Во 2013 година, тим од DeepMind демонстрираше употреба на длабоко Q-учење за играње на различни видео игри Атари — Beamrider, Breakout, Enduro, Pong, Q * bert, Seaquest и Space Invaders — од податоците на екранот.
Doom
Doom (1993) е игра во стрелач од прво лице (FPS). Студентски истражувачи од Универзитетот Карнеги Мелон користеле техники за компјутерски вид за да создадат агент што може да ја игра играта користејќи само влез на пиксели на слика од играта. Студентите користеа слоеви на конвулуционална невронска мрежа (CNN) за да ги толкуваат влезните податоци за сликата и да излезат валидни информации на повторлива невронска мрежа, која била одговорна за излегување на потезите на играта.
Супер Марио
Другите употреби на техниките за длабоко учење засновани на визија за играње игри вклучуваат играње на Супер Марио Брос само со внесување на слика, притоа со користење на длабоко учење за тренирање.
Машинско учење за генерирање на процедурални содржини во игри
Машинското учење видело истражување за употреба во препораки за содржина и генерирање. Генерирање на процедурални содржини е процес на создавање податоци алгоритамски, наместо рачно. Овој тип на содржина се користи за да се додаде повторливост на игрите без да се потпираме на постојани додатоци од човечки развивачи. PCG се користеше во разни игри за различни типови на генерирање содржина, чии примери вклучуваат оружје во Borderlands 2, сите светски распореди во Minecraft и цели универзуми во No Man's Sky. Заеднички пристапи кон PCG вклучуваат техники кои вклучуваат граматики, алгоритми засновани на пребарување и логичко програмирање. Овие пристапи бараат од луѓето рачно да го дефинираат можниот опсег на содржина, што значи дека човечки развивач одлучува кои одлики сочинуваат валидно парче генерирана содржина. Машинското учење е теоретски способно да ги научи овие одлики кога се дадени примери за обука, со што значително се намалува комплицираниот чекор на развивачите кои ги специфицираат деталите за дизајнот на содржината. Техниките за машинско учење што се користат за генерирање содржина вклучуваат повторливи невронски мрежи со краткорочна меморија, мрежи на генеративни противници (GAN) и групирање на К-средства. Не сите овие техники користат ANN, но брзиот развој на длабоко учење значително го зголеми потенцијалот на техниките што го прават.
Galactic Arms Race
Галактички оружје трка е стрелач во вселена видео игра која користи neuroevolution напоен PCG да генерира уникатно оружје за играчот. Оваа игра била финалист во Инди играта предизвик во 2010 година и нејзиниот сроден истражувачки труд ја доби наградата Best Paper Award на конференцијата IEEE за компјутерска интелигенција и игри во 2009 година. Програмерите користат форма на невронска еволуција наречена cgNEAT за да генерираат нова содржина заснована врз личните преференции на секој играч.
Легендата за Зелда
Издавачите на Универзитетот во Калифорнија, Санта Круз, се обиделе да создадат ниво на PCG за „Легендата за Зелда “. Овој обид ја искористи Бајезиската мрежа за да научи знаење на високо ниво од постојните нивоа, додека анализата на главната компонента (PCA) беше искористена за да се претстават различните одлики на ниско ниво на овие нивоа. Истражувачите користеле PCA за да ги споредат генерираните нивоа со нивоата направени од човекот и откриле дека се сметаат за многу слични. Овој тест не вклучувал играње или тестирање на луѓето на генерираните нивоа.
Музичка генерација
Музиката често се гледа во видео игрите и може да биде клучен елемент за влијание врз расположението на различни ситуации и подглавја на приказната. Машинското учење видело употреба во експерименталното поле на музичката генерација; тој е уникатно погоден за обработка на сурови неструктурирани податоци и формирање репрезентации на високо ниво што можат да се применат на различното поле на музика. Повеќето обиди за методи вклучиле употреба на ANN во некоја форма. Методите вклучуваат употреба на основни напорни невронски мрежи, авто-кодери, ограничени машини за болцман, повторливи невронски мрежи, конволуциони невронски мрежи, генеративни противнички мрежи (ГАН) и сложени архитектури кои користат повеќе методи.