cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
Học sâu
Các mạng neuron nhân tạo
Cùng lúc đó, cuối năm 2009, học sâu đã thực hiện xâm nhập vào nhận dạng giọng nói, khi được đánh dấu bởi Hội thảo NIPS về học sâu trong nhận dạng giọng nói. Việc tăng cường hợp tác giữa các nhà nghiên cứu của Microsoft Research và đại học Toronto đã chứng minh vào giữa năm 2010 ở Redmond rằng các mạng neuron sâu giao tiếp với một mô hình Markov ẩn với các trạng thái phụ thuộc vào ngữ cảnh xác định lớp đầu ra của mạng neuron có thể giảm mạnh lỗi trong các tác vụ nhận dạng tiếng nói có vốn từ vựng lớn như tìm kiếm qua giọng nói. Cùng một mô hình mạng thần kinh sâu được chỉ ra cho quy mô lên đến các tác vụ cấp Tổng đài khoảng một năm sau đó tại Microsoft Research châu Á.
Tính đến năm 2011, tiến bộ trong các mạng nuôi tiến học sâu đã thay thế các lớp tích chập và các lớp thăm dò tối da (max-pooling), đứng đầu bởi một số lớp có đầy đủ kết nối hoặc kết nối từng phần theo sau bởi một lớp phân loại cuối cùng. Việc huấn luyện thường được thực hiện mà không có bất kỳ đào tạo trước không có giám sát nào. Từ năm 2011, các thực thi dựa trên GPU của hướng tiếp cận này đã thắng nhiều cuộc thi nhận dạng hình mẫu, bao gồm cuộc thi IJCNN 2011 Traffic Sign Recognition Competition, ISBI 2012 Segmentation of neuronal structures in EM stacks challenge, và các cuộc thi khác.
Để vượt qua những rào cản của AI yếu được đại diện bằng học sâu, cần phải để vượt qua các kiến trúc học sâu, bởi vì bộ não sinh học sử dụng cả mạch học nông và học sâu theo báo cáo của ngành giải phẫu não bộ chỉ ra một loạt các tính bất biến. Weng lập luận rằng não tự kết nối chủ yếu theo các thống kê tín hiệu và, do đó, một phân tầng nối tiếp không thể bắt tất cả các vật phụ thuộc thống kê chủ yếu. Các ANN đã có thể đảm bảo sự thay đổi bất biến để đối phó với các đối tượng tự nhiên lớn và nhỏ trong hậu trường có sự xáo trộn lớn, chỉ khi các bất định mở rộng vượt ra ngoài sự thay đổi, tới tất cả các khái niệm ANN đã học được, chẳng hạn như vị trí, loại (nhãn lớp đối tượng), quy mô, ánh sáng. Điều này được thực hiện trong các Mạng Phát triển (DN) có biểu hiện là Where-What Networks, WWN-1 (2008) cho đến WWN-7 (2013).
Kiến trúc
Có một lượng rất lớn các biến thể của kiến trúc sâu. Hầu hết chúng là nhánh sinh ra từ một số kiến trúc cha ban đầu. Không phải là luôn luôn có thể so sánh hiệu suất của nhiều kiến trúc cùng với nhau, vì chúng không phải là tất cả đánh giá trên cùng một tập dữ liệu. Học sâu học là một lĩnh vực phát triển nhanh, và các kiến trúc, biến thể, hoặc các thuật toán mới xuất hiện mỗi vài tuần.
Các mạng neuron sâu
Mạng neuron sâu (DNN-Deep neural Network) là một mạng neuron nhân tạo (ANN) với nhiều đơn vị lớp ẩn giữa lớp đầu vào và đầu ra. Tương tự như các ANN nông, các DNN nông có thể mô hình mối quan hệ phi tuyến phức tạp. Các kiến trúc DNN, ví dụ như để phát hiện và phân tích đối tượng tạo ra các mô hình hỗn hợp trong đó đối tượng này được thể hiện như một thành phần được xếp lớp của các hình ảnh nguyên thủy. Các lớp phụ cho phép các thành phần của các đặc điểm từ các lớp thấp hơn, đem lại tiềm năng của mô hình hóa dữ liệu phức tạp với các đơn vị ít hơn so với một mạng lưới nông thực hiện tương tự như vậy.
Cryptogemma oregonensis
Cryptogemma oregonensis là một loài ốc biển, là động vật thân mềm chân bụng sống ở biển trong họ Turridae.
Contagem
Contagem là một thành phố Brasil. Thành phố này thuộc bang Minas Gerais. Dân số theo điều tra năm 2010 của Viện Địa lý và Thống kê Brasil là 625.393 người. Đây là thành phố đông dân thứ 28 của Brasil.
Cryptogemma oregonensis
Tham khảo
Thể loại:Cryptogemma
Contagem
Tham khảo
Thể loại:Contagem Thể loại:Bang Minas Gerais Thể loại:Thành phố của Brasil Thể loại:Đô thị bang Minas Gerais
Học sâu
Các mạng neuron sâu
Một DNN có thể là mô hình biết suy xét được đào tạo với thuật toán truyền ngược tiêu chuẩn. Các bản cập nhật trọng số có thể được thực hiện thông qua độ dốc gradient ngẫu nhiên bằng cách sử dụng phương trình sau:
Trong đó, \eta là tốc độ học, và C là hàm chi phí. Việc lựa chọn của hàm chi phí phụ thuộc vào các yếu tố như loại học tập (giám sát, không có giám sát, tăng cường, vv) và hàm kích hoạt. Ví dụ, khi thực hiện học có giám sát về một vấn đề phân loại nhiều lớp, các lựa chọn phổ biến cho hàm kích hoạt và hàm chi phí là hàm softmax (hàm mũ chuẩn hóa) và hàm entropy chéo, tương ứng. Hàm softmax được định nghĩa là trong đó p_j thể hiện xác suất của lớp (đầu ra của đơn vị j) và x_j và x_k hiển thể hiện tổng đầu vào thành các đơn vị j và k của cùng cấp tương ứng. Entropy chéo được định nghĩa là trong đó d_j thể hiện cho xác suất mục tiêu của đơn vị ra j và p_j là đầu ra xác suất cho j sau khi áp dụng hàm kích hoạt.
Chúng có thể được sử dụng để xuất ra các hộp bao quanh đối tượng trong hình thức của một mặt nạ nhị phân. Chúng cũng được sử dụng cho các hồi quy đa quy mô để tăng độ chính xác của định vị. Hồi qui dựa trên DNN có thể học các đặc điểm mà chụp lại thông tin hình học ngoài việc là một bộ phân loại tốt. Chúng sẽ loại bỏ các giới hạn của việc thiết kế một mô hình mà sẽ chụp lại các bộ phận và quan hệ của chúng một cách rõ ràng. Điều này sẽ giúp học được một loạt các đối tượng rộng lớn. Mô hình này bao gồm nhiều lớp, mỗi trong số đó có một đơn vị chỉnh lại tuyến tính cho các chuyển đổi phi tuyến. Một số lớp là tích chập, trong khi những lớp khác được kết nối đầy đủ. Mỗi lớp tích chập có một thăm dò max bổ sung. Mạng được huấn luyện để giảm thiểu sai số L2 để dự đoán mặt nạ nằm trong dãi qua bộ huấn luyện toàn bộ chứa các hộp đường biên được thể hiện như là mặt nạ.
Các vấn đề với các mạng neuron sâu
Như với các ANN, nhiều vấn đề có thể nảy sinh với các DNN nếu chúng được huấn luyện thô sơ. Hai vấn đề phổ biến là overfitting (nhiễu hoặc sai số ngẫu nhiên) và thời gian tính toán.
Các DNN có thiên hướng overfitting vì được thêm các lớp trừu tượng, mà cho phép chúng thực hiện mô hình hóa phụ thuộc hiếm hoi vào dữ liệu huấn luyện. Các phương pháp regularization (quy tắc hóa) như phân rã trọng số (\ell_2-regularization) hoặc sparsity (rãi) (\ell_1-regularization) có thể được áp dụng trong quá trình huấn luyện để giúp chống lại overfitting. Một phương pháp regularization gần đây được áp dụng cho các DNN là dropout regularization. Trong dropout, một số số lượng đơn vị được bỏ qua ngẫu nhiên từ các lớp ẩn trong quá trình đào tạo. Điều này giúp phá vỡ các phụ thuộc hiếm hoi có thể xảy ra trong dữ liệu đào tạo.
Phương pháp chủ đạo cho việc huấn luyện các cấu trúc là sửa lỗi huấn luyện (chẳng hạn như truyền ngược với gradient descent) do dễ thực hiện và xu hướng hội tụ tốt hơn local optima (tối hưu cục bộ) hơn so với các phương pháp huấn luyện khác. Tuy nhiên, những phương pháp này có thể tốn công tính toán hơn, đặc biệt là cho các DNN. Có rất nhiều tham số huấn luyện để được xem xét với một DNN, chẳng hạn như kích thước (số lượng lớp và số lượng đơn vị trên mỗi lớp), tốc độ học và trọng số ban đầu. Quét thông qua không gian tham số cho các thông số tối ưu có thể không khả thi do chi phí trong thời gian và tài nguyên tính toán. Nhiều 'mẹo vặt' chẳng hạn như bằng cách sử dụng mini-batching (tính toán gradient trên nhiều ví dụ huấn luyện khác nhau cùng một lúc chứ không phải là từng ví dụ một) đã được chỉ ra để tăng tốc độ tính toán. Lượng xử lý lớn thông qua GPU đã tăng tốc đáng kể trong việc huấn luyện, do tính toán ma trận và vector rất thích hợp với các GPU. Lựa chọn thay thế triệt để cho truyền ngược là Extreme Learning Machines (Siêu máy học, các mạng "No-prop", huấn luyện không cần truy ngược, các mạng "không trọng số", và mạng nơron không kết (non-connectionist neural network) đang thu hút được sự chú ý.
Mạng niềm tin sâu (Deep belief network)
Một mạng niềm tin sâu (DBN) là một mô hình xác suất thể sinh, tạo thành bởi nhiều đơn vị ẩn nhiều lớp. Nó có thể được coi là một hàm hợp các mô-đun học đơn giản tạo thành mỗi lớp.
Một DBN có thể được sử dụng để huấn luyện trước khả sinh một DNN bằng cách sử dụng các trọng số DBN học như các trọng số DNN ban đầu. Các thuật toán truyền ngược hoặc suy xét khác sau đó có thể được áp dụng để điều chỉnh những trọng số này. Điều này đặc biệt hữu ích khi dữ liệu đào tạo giới hạn là có sẵn, vì các trọng số khởi tạo nghèo nàn có thể cản trở đáng kể hiệu suất của mô hình được học. Các trọng số đào tạo trước này là một vùng không gian trọng số là gần gũi hơn với trọng số tối ưu hơn là các trọng số ban đầu được chọn ngẫu nhiên. Điều này cho phép cả mô hình hóa được cải thiện và hội tụ tinh chỉnh pha nhanh hơn.
Một DBN có thể được huấn luyện một cách hiệu quả trong một cách thức không có giám sát, lớp kề lớp, nơi mà các lớp thường được tạo ra từ các máy Boltzmann hạn chế(RBM). Một RBM là một mô hình vô hướng, thể sinh dựa trên năng lượng với một lớp đầu vào "hiện" và một ẩn lớp, và các kết nối giữa các lớp nhưng không nằm trong các lớp. Phương pháp huấn luyện cho RBM được đề xuất bởi Geoffrey Hinton để sử dụng với các mô hình "Product of Expert" được gọi là tương phản phân kỳ (CD-contrastive divergence). CD cung cấp một xấp xỉ cho phương pháp với khả năng tối đa có vị trí lý tưởng sẽ được áp dụng cho việc học các trọng số của RBM. Trong việc huấn luyện một RBM đơn, các cập nhật trọng số được thực hiện với gradient ascent qua phương trình sau:. Trong đó, p(v) là xác suất của một vector hiện, được cho bởi. Z là hàm từng phần, (được sử dụng để chuẩn hóa) và E(v,h) là hàm năng lượng được gán cho trạng thái của mạng. Một năng lượng thấp hơn chỉ thị mạng đó đang được cấu hình "đáng mong muốn" hơn. Gradient có dạng đơn giản  trong đó  thể hiện các giá trị trung bình đối với phân phối p. Vấn đề này nãy sinh trong việc lấy mẫu  bởi vì điều này đòi hỏi phải chạy xen kẽ lấy mẫu Gibbs trong một thời gian dài. CD thay thế bwowcs này bằng cách chạy luân phiên lấy mẫu Gibbs cho n bước (giá trị của n = 1 được lấy theo kinh nghiệm được chỉ ra là làm việc tốt). Sau n bước, dữ liệu được lấy mẫu và mẫu này sẽ được sử dụng trong. Chu trình CD hoạt động như sau: Khi một RBM được huấn luyện, RBM khác là "xếp chồng" trên nó, đưa đầu vào của nó từ cuối lớp đã được huấn luyện. Lớp hiện mới này được khởi tạo với một vector hiện, và các giá trị cho các đơn vị trong các lớp đã được huấn luyện phân công bằng cách sử dụng trọng số hiện tại và các độ lệch. RBM mới này sau đó lại được huấn luyện với chu trình như trên. Toàn bộ quá trình này được lặp lại cho đến khi một số tiêu chí mong muốn chặn lại được đáp ứng.
Mặc dù xấp xỉ của CD để tối đa khả năng là rất thô (CD đã được chỉ ra là theo gradient của bất kỳ hàm nào), nó đã được kinh nghiệm chỉ ra là có hiệu quả trong huấn luyện các kiến trúc sâu.
Các mạng niềm tin sâu tích chập
Sử dụng mạng niềm tin sâu (CDBN) là một thành tựu gần đây của học sâu. Các CDBN có cấu trúc rất giống với một mạng neuron tích chập và được huấn luyện tương tự như các mạng niềm tin sâu. Vì vậy, chúng khai thác cấu trúc 2D của hình ảnh, giống như CNN làm, và làm cho việc sử dụng đào tạo trước giống như mạng niềm tin sâu. Chúng quy định một cấu trúc chung mà có thể được sử dụng trong nhiều tác vụ xử lý hình ảnh và tín hiệu. Gần đây, nhiều kết quả benchmark (tiêu chuẩn) dựa trên tập dữ liệu hình ảnh chuẩn như CIFAR đã được thu được kết quả bằng cách sử dụng CDBN.
Mạng neuron lưu trữ và truy xuất bộ nhớ lớn
Mạng nơ ron lưu trữ và truy xuất bộ nhớ lớn (LAMSTAR) là các mạng nơ ron học sâu nhanh gồm nhiều lớp mà có thể sử dụng đồng thời nhiều bộ lọc. Các bộ lọc này có thể là phi tuyến, ngẫu nhiên, logic, không cố định, hoặc thậm chí không có tính phân tích. Chúng là học sinh học năng động và liên tục.
LAMSTAR đã được áp dụng cho nhiều dự đoán y tế và tài chính (xem Graupe, 2013 Phần 9C), bộ lọc thích nghi nhiễu nhận dạng giọng nói với tiếng ồn không xác định, nhận dạng ảnh tĩnh (Graupe, 2013 Phần 9D), nhận dạng ảnh video, bảo mật phần mềm, điều khiển thích nghi của các hệ thống phi tuyến, vv. LAMSTAR có tốc độ tính toán nhanh hơn nhiều và có lỗi hơi ít hơn so với một mạng nơ ron tích chập dựa trên các bộ lọc hàm-ReLU và thăm dò max, trong một nghiên cứu nhận dạng ký tự so sánh.
Các ứng dụng này chứng minh đào sâu vào các khía cạnh của các dữ liệu đó là bị ẩn từ các mạng học nông hoặc thậm chí từ những giác quan của con người (mắt, tai), chẳng hạn như trong trường hợp của dự đoán sự bắt đầu của hiện tượng ngưng thở khi ngủ, của một biểu đồ điện tâm đồ một thai nhi như được ghi chép từ các điện cực gắn trên da được đặt trên bụng người mẹ trong thời gian đầu của thai kỳ, của dự đoán tài chính (Phần 9C trong Graupe, 2013), hoặc trong lọc mù của nhiễu trong nhận dạng giọng nói
LAMSTAR đã được đề xuất năm 1996 (Bằng phát minh 5,920,852 A của Mỹ) và tiếp tục được phát triển bởi D Graupe và H Kordylewski vào năm 1997-2002. Một phiên bản sửa đổi, được gọi là LAMSTAR 2, được phát triển bởi N C Schneider và D Graupe trong năm 2008.
Các mạng xếp chồng sâu
Một kiến trúc sâu dựa trên một hệ thống phân cấp của các khối mô-đun mạng neuron đơn giản là một mạng sâu lồi, được giới thiệu vào năm 2011. Ở đây, bài toán học các trọng số được xây dựng như một bài toán tối ưu hóa lồi với lời giải dạng đóng. Kiến trúc này còn được gọi là một mạng xếp chồng sâu (DSN), nhấn mạnh các cơ chế tương tự với tổng quát hóa xếp chồng. Mỗi khối DSN là một module đơn giản đó là dễ dàng để huấn luyện chính nó trong một kiểu có giám sát mà không cần truyền ngược cho toàn bộ các khối.
Mạng lập trình sâu (deep coding network)
Có những lợi thế của một mô hình mà có thể chủ động cập nhật bản thân từ ngữ cảnh trong dữ liệu. Mạng lập trình (DPCN) là một chương trình lập trình tiên đoán, trong đó thông tin từ trên xuống được sử dụng để điều chỉnh theo kinh nghiệm của những cái trước đó cần thiết cho một thủ tục suy luận từ dưới lên bằng các phương tiện của một mô hình thể sinh kết nối cục bộ sâu. Điều này hoạt động bằng cách chiết tách các đặc điểm rời rạc các quan sát biến đổi theo thời gian bằng cách sử dụng một mô hình động học tuyến tính. Sau đó, một chiến lược thăm dò được sử dụng để học các đại diện đặc điểm bất biến. Các đơn vị này tập hợp lại để tạo thành một kiến trúc sâu và được huấn luyện bởi học không giám sát layer-wise tham lam. Các lớp tạo thành một loại xích Markov mà các trạng thái tại bất kỳ lớp nào cũng chỉ phụ thuộc vào các lớp trước và các lớp sau (kế thừa).
Mạng lập tình dự đoán sâu (DPCN) dự đoán đại diện của lớp, bằng cách sử dụng một cách tiếp cận từ trên xuống bằng cách sử dụng thông tin ở lớp trên và các phụ thuộc thời gian từ các trạng thái trước đó.
DPCN có thể được mở rộng để tạo thành một mạng tích chập.
Mạng bộ nhớ
Bộ nhớ ngoài tích hợp với các mạng neuron nhân tạo tính đến nghiên cứu đầu tiên trrong đại diện phân phối và các bản đồ tự tổ chức. Ví dụ, trong bộ nhớ phân tán hoặc bộ nhớ phân cấp thời gian, các mô hình được mã hóa bởi các mạng neuron được sử dụng như là các địa chỉ cho bộ nhớ có khả năng định địa chỉ nội dung, với các "nơ ron" chủ yếu phục vụ như là các bộ mã hóa và giải mã.
Bộ nhớ ngắn-hạn dài
Trong thập niên 1990 và thập niên 2000, đã có nhiều công trình liên quan đến bộ nhớ ngắn-hạn dài (LSTM - thêm bộ nhớ khả vi cho các hàm hồi qui). Ví dụ:
Các mạng mã hóa-giải mã
Một framework mã hóa-giải mã là một framework dựa trên các mạng neuron nhằm mục đích lập bản đồ đầu vào cấu trúc cao tới đầu ra có cấu trúc cao. Nó đã được đề xuất gần đây trong bối cảnh của máy dịch, trong đó đầu vào và đầu ra được viết thành câu bằng hai ngôn ngữ tự nhiên. Trong đó, một mạng nơ ron tái phát (RNN) hoặc mạng neuron tích chập (CNN) được sử dụng như một bộ mã hóa để tóm tắt một câu nguồn và tóm tắt này được giải mã bằng cách sử dụng một mô hình ngôn ngữ mạng neuron tái phát có điều kiện để tạo ra bản dịch. Tất cả các hệ thống này có các khối xây dựng tương tự: cổng RNN và CNN, và các cơ chế tập trung được huấn luyện.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Nature Language Processing)
Hiện nay các mô hình transformer base đã vượt xa các loại mô hình sử dụng RNN. Hầu như trong tất cả các tác vụ Transformer base model đều vượt trội hơn các RNN model (LSTM or GRU base). Với Hugging face Hugging Face Hub chúng ta có thể dễ dàng fine turn model🤗.
Một trong những nguyên tắc cơ bản của học sâu là để thoát khỏi kỹ thuật đặc tính thủ công và sử dụng các đặc tính thô. Nguyên tắc này được khám phá thành công đầu tiên trong kiến trúc của tự mã hóa sâu trên ảnh phổ "thô" hoặc các đặc điểm dãi lọc tuyến tính, hiển thị sự vượt trội của nó hơn các tính năng Mel-Cepstral mà có chứa một vài giai đoạn chuyển đổi cố định từ ảnh phổ. Các tính năng thực sự "thô" của tiếng nói, dạng sóng, gần đây đã được chỉ ra để tạo ra các kết quả nhận dạng giọng nói tuyệt vời ở quy mô lớn.
Kể từ khi ra mắt thành công ban đầu của DNN cho nhận dạng tiếng nói khoảng 2009-2011, tiến độ (và hướng đi trong tương lai) có thể được tóm tắt vào 8 lĩnh vực chính: Trường hợp nhận dạng tiếng nói tự động quy mô lớn lần đầu tiên và thuyết phục nhất thành công của học sâu trong lịch sử gần đây, chấp nhận bở cả công nghiệp và hàn lâm trong tất cả các lĩnh vực. Từ năm 2010 đến năm 2014, hai hội nghị lớn về xử lý tín hiệu và nhận dạng giọng nói, IEEE-ICASSP và Interspeech, đã thấy một sự gia tăng lớn các báo cáo được chấp nhận trong các báo cáo hội nghị thường niên tương ứng về chủ đề học sâu trong nhận dạng giọng nói. Quan trọng hơn, tất cả các hệ thống nhận dạng giọng nói thương mại chính (ví dụ: Microsoft Cortana, Xbox, Skype Translator, Google Now, Apple Siri, Baidu và iFlyTek tìm kiếm bằng giọng nói và một loạt các sản phẩm của Nuance speech, vv) được dựa trên phương pháp học sâu. Xem thêm các cuộc phỏng vấn trên phương tiện truyền thông với CTO của Nuance Communications.
Thành công lây lan rộng trong nhận dạng tiếng nói đã đạt được vào năm 2011 được kế tiếp liền sau đó là nhận dạng hình ảnh ở quy mô lớn.
Nhận dạng hình ảnh
Một tập đánh giá phổ biến cho phân loại hình ảnh là tập hợp dữ liệu cơ sở dữ liệu MNIST. MNIST bao gồm các chữ số viết tay và bao gồm 60000 ví dụ huấn luyện và 10000 ví dụ kiểm tra. Như TIMIT, kích thước nhỏ của nó cho phép nhiều cấu hình được kiểm tra. Một danh sách đầy đủ các kết quả trên tập này có thể được tìm thấy trong. Kết quả tốt nhất hiện nay trên MNIST là tỷ lệ lỗi 0,23%, đạt được bởi Ciresan và các cộng sự vào năm 2012.
Tác động thực sự của học sâu trong nhận dạng hình ảnh hoặc đối tượng, một chi chính của thị giác máy tính, đã cảm thấy được vào mùa thu năm 2012 sau khi đội của Geoff Hinton và sinh viên của ông thắng trong cuộc thi quy mô lớn ImageNet bởi một biên độ đáng kể bằng phương pháp máy học nông tiên tiến nhất. Công nghệ này dựa trên các mạng tích chập sâu 20 tuổi, nhưng với quy mô lớn hơn nhiều trên một nhiệm vụ lớn hơn nhiều, vì nó đã học được rằng học sâu làm việc tốt đối nhận dạng giọng nói quy mô lớn. Trong năm 2013 và 2014, tỷ lệ lỗi trong tác vụ của ImageNet bằng cách sử dụng học sâu tiếp tục giảm xuống nhanh chóng, theo một xu hướng tương tự trong nhận dạng giọng nói quy mô lớn.
Khi tham vọng này di chuyển từ nhận dạng giọng nói tự động sang các bản dịch giọng nói tự động và hiểu được, phân loại hình ảnh gần đây đã được mở rộng với nhiệm vụ khó khăn hơn đó là tạo phụ đề cho hình ảnh tự động, trong đó có học sâu là công nghệ cơ bản thiết yếu.
Một ứng dụng ví dụ là một máy tính xe hơi cho biết được đào tạo bằng học sâu, có thể cho phép xe diễn giải các hình ảnh 360° từ camera. Một ví dụ khác là công nghệ được gọi là Facial Dysmorphology Novel Analysis (FDNA) -(Phân tích các dị tật của khuôn mặt) sử dụng để phân tích các trường hợp dị dạng của con người kết nối với cơ sở dữ liệu lớn của các hội chứng di truyền.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Mạng neuron đã được sử dụng cho việc thực hiện các mô hình ngôn ngữ kể từ đầu những năm 2000. Các kỹ thuật quan trọng trong lĩnh vực này là lấy mẫu âm và nhúng chữ (word embedding). Nhúng chữ, chẳng hạn như word2vec, có thể được dùng như một lớp đại diện trong một kiến trúc học sâu, điều này sẽ biến đổi một từ đơn thành một đại diện vị trí của từ đó liên quan đến các từ khác trong bộ dữ liệu; vị trí được đại diện như là một điểm trong một không gian vector. Sử dụng một từ nhúng như là một lớp đầu vào với một mạng lưới thần kinh đệ quy (RNN-recursive neuron network) cho phép đào tạo mạng để phân tích cú pháp câu và cụm từ bằng cách sử dụng một ngữ pháp vector tổng hợp có hiệu quả. Một ngữ pháp vector tổng hợp có thể được coi làngữ pháp không phụ thuộc ngữ cảnh xác suất (PCFG-probabilistic context free grammar) được thực hiện bởi một mạng thần kinh đệ quy. Tự động-mã hóa đệ qui được xây dựng trên đỉnh từ nhúng đã được đào tạo để đánh giá câu tương tự và phát hiện các chú giải dài dòng. Các kiến trúc thần kinh sâu đã đạt được những kết quả tiên tiến nhất trong nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên như phân tích thống kê, phân tích tình cảm, tra cứu thông tin, dịch máy, liên kết thực thể ngữ cảnh, và.v.v.
Khám phá dược phẩm và độc chất học
Ngành công nghiệp dược phẩm phải đối mặt với vấn đề mà một tỷ lệ lớn các loại thuốc tiềm năng thất bại khi tiếp cận với thị trường. Những thất bại của các hợp chất hóa học này gây ra bởi không đủ hiệu quả trên mục tiêu phân tử sinh học (có hiệu lực với mục tiêu), có các tương tác không bị phát hiện và không mong muốn với các phân tử sinh học khác (chệch mục tiêu tác động), hoặc các hiệu ứng độc dược ngoài dự tính. Trong năm 2012, một nhóm dẫn đầu bởi George Dahl đã chiến thắng "Merck Molecular Activity Challenge" sử dụng các mạng neuron sâu đa tác vụ để dự đoán mục tiêu phân tử sinh học của một hợp chất. Trong năm 2014, nhóm của Sepp Hochreiter sử dụng học sâu để phát hiện ra mục tiêu lạ và các ảnh hưởng độc dược của các môi trường hóa chất trong các chất dinh dưỡng, sản phẩm gia dụng và thuốc men và đã chiến thắng "Tox21 Data Challenge" của NIH, FDA và NCATS. Những thành công ấn tượng chỉ ra rằng học sâu có thể vượt trội so với các phương pháp kiểm tra ảo khác. Các nhà nghiên cứu đến từ Google và Stanford đã mở rộng học sâu để khám phá dược phẩm bằng cách kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Năm 2015, Atomwise giới thiệu AtomNet, mạng neuron học sâu đầu tiên dành cho thiết kế dược phẩm dựa trên cấu trúc hợp lý. Sau đó, AtomNet đã được sử dụng để dự đoán các phân tử sinh học được chọn mới lạ đối với nhiều mục tiêu bệnh tật, đặc biệt là phương pháp điều trị bệnh do virus Ebola và bệnh đa xơ cứng.
Quản lý quan hệ khách hàng (CRM)
Thành công gần đây đã được báo cáo với ứng dụng của học tăng cường sâu trong các thiết lập tiếp thị trực tiếp, thể hiện sự phù hợp của phương pháp này dành cho tự động hóa CRM. Một mạng nơ ron được sử dụng để ước tính giá trị của các hành động có thể trực tiếp tiếp thị trên không gian trạng thái khách hàng, được định nghĩa trong điều khoản của biến RFM. Hàm giá trị ước tính được chỉ ra để có một giải thích tự nhiên như là giá trị khách hàng suốt đời.
Các hệ thống khuyến cáo (gợi ý)
Các hệ thống khuyến cáo đã sử dụng học sâu để trích xuất các đặc điểm sâu có ý nghĩa cho mô hình yếu tố tiềm ẩn đối với khuyến cáo dựa trên nội dung cho âm nhạc. Gần đây, một cách tiếp cận tổng quát hơn cho việc học tập sở thích người dùng từ nhiều miền bằng cách sử dụng học sâu đa góc nhìn đã được đưa ra. Mô hình này sử dụng một cộng tác lai và tiếp cận dựa trên nội dung và tăng cường các khuyến nghị trong nhiều nhiệm vụ.
Tin sinh học
Gần đây, một cách tiếp cận học sâu dựa trên một mạng neuron nhân tạo tự mã hóa đã được sử dụng trong tin sinh học, để dự đoán các mối quan hệ chức năng gen và các chú thích Bản thể gen.
Lý thuyết về bộ não con người
Tính toán học sâu có liên hệ chặt chẽ đến học thuyết về sự phát triển của não bộ (cụ thể, phát triển neocortical) do các nhà khoa học thần kinh nhận thức đề xuất trong đầu thập niên 1990. Một bản tóm tắt dễ tiếp cận của ý tưởng này là tác phẩm của Elman và các cộng sự vào năm 1996 "Xem xét lại Tính bẩm sinh" (Xem thêm: Shrager và Johnson; Quartz và Sejnowski). Những lý thuyết phát triển này cũng được thuyết minh cụ thể trong các mô hình tính toán, chúng là những kỹ thuật tiền nhiệm của các mô hình học sâu được thúc đẩy bởi tính toán (bằng máy tính) đơn thuần. Những mô hình phát triển này chia sẻ thuộc tính thú vị mà nhiều động lực học (learning dynamics) khác nhau được đề xuất trong nghiên cứu não bộ (Ví dụ, một làn sóng của yếu tố tăng trưởng thần kinh) để hỗ trợ việc tự tổ chức của các loại mạng nơ ron có liên quan với nhau được sử dụng trong các mô hình học sâu thuần tính toán sau đó; và các mạng neuron tính toán như vậy có vẻ tương tự như quan điểm của ngành nghiên cứu vỏ não mới như một hệ thống phân cấp của bộ lọc trong đó mỗi lớp chụp một số thông tin trong môi trường hoạt động, và sau đó đi qua phần còn lại, cũng như tín hiệu cơ bản được sửa đổi, tới các lớp khác cao hơn trong hệ thống phân cấp. Quá trình này mang lại một chồng tự tổ chức các cảm biến, cũng như điều chỉnh để hoạt động môi trường của họ. Như được mô tả trên tờ New York Times vào năm 1995: "...bộ não của những trẻ sơ sinh dường như tự tổ chức riêng chính nó dưới ảnh hưởng của các sóng của cái gọi là các yếu tố - dinh dưỡng... các khu vực khác nhau của não trở nên kết nối tuần tự, với một lớp mô trưởng thành trước các mô khác và cho đến khi toàn bộ não là trưởng thành."
Tầm quan trọng của học sâu đối với sự tiến hóa và phát triển của nhận thức của con người đã không thoát khỏi sự chú ý của các nhà nghiên cứu. Một khía cạnh của phát triển con người là phân biệt chúng ta với những người hàng xóm trong họ linh trưởng gần nhất của mình có thể thay đổi trong thời gian phát triển. Trong số các loài linh trưởng, bộ não con người vẫn còn tương đối mềm dẻo cho đến cuối thời kỳ sau khi sinh, trong khi bộ não của họ hàng gần gũi nhất của chúng ta hoàn toàn cố định hơn ngay sau khi sinh. Vì vậy, con người có khả năng truy cập lớn hơn vào những kinh nghiệm phức tạp đang diễn ra trên thế giới trong giai đoạn hình thành nhất của sự phát triển não bộ. Điều này có thể cho phép chúng ta "điều chỉnh" để thay đổi nhanh chóng môi trường mà các động vật khác, nhiều bị hạn chế bởi cơ cấu tiến hóa của bộ não của chúng, không thể để thực hiện được. Đến mức mà những thay đổi này được phản ánh trong các thay đổi thời gian tương tự trong sóng được giả thuyết của sự phát triển vỏ não, chúng cũng có thể dẫn đến những thay đổi trong việc khai thác thông tin từ môi trường kích thích trong thời gian đầu tự tổ chức của bộ não. Tất nhiên, cùng với tính linh hoạt này đến một giai đoạn kéo dài chưa thành thục, trong đó chúng ta phụ thuộc vào người chăm sóc và cộng đồng của mình để hỗ trợ và đào tạo. Lý thuyết của học sâu do đó thấy sự cùng tiến hóa đồng thời của văn hóa và nhận thức như là một điều kiện cơ bản của sự tiến hóa của con người.
Levski (huyện)
Levski là một huyện thuộc tỉnh Pleven, Bungaria. Dân số thời điểm năm 2001 là 25995 người.
Học sâu
Hoạt động thương mại
Hầu hết các công ty công nghệ lớn nhất trên thế giới đang đầu tư rất nhiều nguồn lực vào nghiên cứu và phát triển để tiếp tục cải tiến công nghệ lõi cũng như tạo ra các sản phẩm ứng dụng sử dụng kỹ thuật học sâu. Điển hình là nhóm nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo của Facebook đã tạo ra phần mềm DeepFace có khả năng nhận dạng khuôn mặt tốt như con người với độ chính xác khoảng 97,35%. Công trình này (công bố năm 2014) sử dụng 4 triệu ảnh khuôn mặt của hơn 4000 người để huấn luyện cho mạng nơron nhiều lớp và mô hình thu được đã vượt qua các kỹ thuật được nghiên cứu đề xuất trước đó.
Levski (huyện)
Tham khảo
Thể loại:Tỉnh Pleven Thể loại:Đô thị Bulgaria
Học sâu
Hoạt động thương mại
Học sâu thường được trình bày như là một bước hướng tới AI mạnh và do đó nhiều tổ chức đã trở nên quan tâm đến việc sử dụng nó cho các ứng dụng cụ thể. Vào tháng 12 năm 2013, Facebook đã tuyển Yann Le Cun đứng đầu phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo (AI) mới của họ hoạt động ở California, London và New York. Phòng thí nghiệm AI này sẽ phát triển những kỹ thuật học sâu để giúp Facebook thực hiện các nhiệm vụ, chẳng hạn như tính năng gắn thẻ tự động hình ảnh tải lên với tên của những người có mặt trong đó. Vào cuối năm 2014, Facebook cũng tuyển Vladimir Vapnik, nhà phát triển chính của lý thuyết Vapnik-Chervonenkis về học thống kê, và đồng phát minh ra phương pháp máy vector hỗ trợ.
Vào tháng 3 năm 2013, Google tuyển Geoffrey Hinton và hai sinh viên tốt nghiệp của ông, Alex Krizhevsky và Ilya Sutskever. Công việc của họ là tập trung vào vừa cải tiến các sản phẩm học máy hiện có của Google và vừa trợ giúp đối phó với lượng dữ liệu ngày càng tăng nhanh mà Google có được. Google cũng mua lại công ty của Hinton, DNNresearch.
Năm 2014, Google cũng đã mua DeepMind Technologies, một công ty khởi nghiệp của Anh đã phát triển một hệ thống có khả năng học tập làm thế nào để chơi trò chơi điện tử Atari chỉ sử dụng các điểm ảnh thô là dữ liệu đầu vào. Trong năm 2015, họ đã chứng minh hệ thống AlphaGo đã đạt được một trong những "thách thức lớn" trong thời gian dài của AI bằng cách học trò chơi Cờ vây đủ tốt để đánh bại một người chơi Cờ vây chuyên nghiệp.
Baidu đã thuê Andrew Ng để lãnh đạo phòng thí nghiệm nghiên cứu của mình đặt trụ sở tại thung lũng Silicon mới tập trung vào học sâu.
Tham khảo
Thể loại:Mạng thần kinh nhân tạo Thể loại:Trí tuệ nhân tạo
Nigella latisecta
Nigella latisecta là một loài thực vật có hoa trong họ Mao lương. Loài này được P.H. Davis mô tả khoa học đầu tiên.
Liên kết ngoài
Thể loại:Nigella
Sagenia grandis
Liên kết ngoài
Thể loại:Sagenia Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1857 Thể loại:Unresolved names
Sagenia grandis
Specklinia costaricensis
Specklinia costaricensis là một loài thực vật có hoa trong họ Lan. Loài này được (Rolfe) Pridgeon & M.W.Chase mô tả khoa học đầu tiên năm 2001.
Liên kết ngoài
Thể loại:Specklinia Thể loại:Thực vật được mô tả năm 2001
Hemmige, Hunsur
Hemmige là một làng thuộc tehsil Hunsur, huyện Mysore, bang Karnataka, Ấn Độ.
Tham khảo
Thể loại:Làng ở huyện Mysore
Ebertidia
Ebertidia là một chi bướm đêm thuộc họ Noctuidae.
Tham khảo
Thể loại:Hadeninae
Diên An (định hướng)
Diên An có thể chỉ:
Humerilabus borneoensis
Humerilabus borneoensis là một loài bọ cánh cứng trong họ Attelabidae. Loài này được Legalov miêu tả khoa học năm 2008.
Tham khảo
Thể loại:Humerilabus
Calliaspis discophora
Calliaspis discophora là một loài bọ cánh cứng trong họ Chrysomelidae. Loài này được Boheman miêu tả khoa học năm 1850.
20197 Enriques
20197 Enriques (1997 CK22) là một tiểu hành tinh vành đai chính được phát hiện ngày 14 tháng 2 năm 1997 bởi P. G. Comba ở Prescott.
Liên kết ngoài
Thể loại:Tiểu hành tinh vành đai chính Thể loại:Thiên thể phát hiện năm 1997
Salpis tessera
Salpis tessera là một loài bướm đêm trong họ Geometridae.
Liên kết ngoài
Thể loại:Salpis
Xã Flatrock, Quận Henry, Ohio
Xem thêm
Thể loại:Xã thuộc tiểu bang Ohio Thể loại:Quận Henry, Ohio
Ardisia pergracilis
Ardisia pergracilis là một loài thực vật có hoa trong họ Anh thảo. Loài này được Lundell mô tả khoa học đầu tiên năm 1976.
Chích lá núi
Chích lá núi (danh pháp hai phần: Phylloscopus trivirgatus) là một loài chích lá thuộc chi Chích lá, họ Chích lá. Loài này phân bố ở.
Ardisia pergracilis
Liên kết ngoài
P Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1976
Eriocaulon kinlochii
Eriocaulon kinlochii là một loài thực vật có hoa trong họ Cỏ dùi trống. Loài này được Moldenke mô tả khoa học đầu tiên năm 1937.
Liên kết ngoài
Thể loại:Eriocaulon Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1937
Acalolepta sumbawana
Acalolepta sumbawana là một loài bọ cánh cứng trong họ Cerambycidae.
Liên kết ngoài
Thể loại:Acalolepta
Spilarctia bisecta
Liên kết ngoài
Thể loại:Spilarctia
Crowded House
Crowded House là một ban nhạc rock thành lập ở Melbourne, Úc năm 1985. Các thành viên ban đầu gồm Neil Finn, Paul Hester, Nick Seymour. Sau này nhóm có sự tham gia của Tim Finn, Mark Hart và Matt Sherrod.
Liên kết ngoài
Thể loại:Người đoạt giải BRIT Thể loại:Nghệ sĩ của Capitol Records
Cryptogemma phymatias
Cryptogemma phymatias là một loài ốc biển, là động vật thân mềm chân bụng sống ở biển trong họ Turridae.
Tham khảo
Thể loại:Cryptogemma
Sagenia heterocarpa
Sagenia heterocarpa là một loài dương xỉ trong họ Tectariaceae. Loài này được Bedd. mô tả khoa học đầu tiên năm 1865. Danh pháp khoa học của loài này chưa được làm sáng tỏ.
Liên kết ngoài
Thể loại:Sagenia Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1865 Thể loại:Unresolved names
Sagenia heterocarpa
Hyptidendron arboreum
Hyptidendron arboreum là một loài thực vật có hoa trong họ Hoa môi. Loài này được (Benth.) Harley mô tả khoa học đầu tiên năm 1988.
Specklinia curtisii
Specklinia curtisii là một loài thực vật có hoa trong họ Lan. Loài này được (Dod) Pridgeon & M.W.Chase mô tả khoa học đầu tiên năm 2001.
Humerilabus chinensis
Humerilabus chinensis là một loài bọ cánh cứng trong họ Attelabidae. Loài này được Legalov miêu tả khoa học năm 2003.
Tham khảo
Thể loại:Humerilabus
Lissonota prolixa
Lissonota prolixa là một loài tò vò trong họ Ichneumonidae.
Liên kết ngoài
P
Lom (huyện)
Tham khảo
Thể loại:Tỉnh Montana Thể loại:Đô thị Bulgaria
Šentilj
Šentilj là một khu tự quản (tiếng Slovenia: občine, số ít – občina) trong vùng Podravska của Slovenia. Šentilj có diện tích 65 km2, dân số là theo điều tra ngày 31 tháng 3 năm 2002 là 8074 người. Thủ phủ khu tự quản Šentilj đóng tại Šentilj v Slovenskih goricah.
Tham khảo
Thể loại:Khu tự quản của Slovenia Thể loại:Vùng Podravska
Nigella nigellastrum
Nigella nigellastrum là một loài thực vật có hoa trong họ Mao lương. Loài này được (L.) Willk. mô tả khoa học đầu tiên năm 1880.
Liên kết ngoài
Thể loại:Nigella Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1880
Psychotria guerkeana
Psychotria guerkeana là một loài thực vật có hoa trong họ Thiến thảo. Loài này được K.Schum. miêu tả khoa học đầu tiên năm 1892.
Liên kết ngoài
G Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1892 Thể loại:Thực vật São Tomé và Príncipe Thể loại:Thực vật dễ tổn thương
Isa Souza
Isa Souza sinh ngày 26 tháng 1 năm 1975 tại Santa Rosa, một thị trấn nhỏ ở miền nam Brazil. Khi lớn lên, cô đã đến Argentina nhiều lần và do sự pha trộn văn hóa châu Âu và Mỹ Latinh, cô đã học nói tiếng Bồ Đào Nha (bản địa), tiếng Anh và tiếng Tây Ban Nha.
Vào những năm đầu đời, Isa sống trong một trang trại với ba chị gái và một anh trai của mình, cũng như cha cô, người đã dạy cô về tầm quan trọng của việc chăm sóc thiên nhiên, ăn uống lành mạnh và trồng thực phẩm hữu cơ.
Sự nghiệp
Đầu bếp Isa sử dụng các kỹ thuật nấu ăn khác nhau như Sous Vide, giữ lại các chất dinh dưỡng và nước ép thiết yếu trong thực phẩm. Cô cũng là người ủng hộ cho ẩm thực sinh thái, Phong trào thực phẩm chậm và sử dụng các chất hữu cơ theo mùa bất cứ khi nào, cô chuẩn bị các công thức nấu ăn của Mỹ, Ý, Thái Lan và Tunisia, các món đặc sản của cô.
Sự nghiệp của cô đã cho phép cô tham gia vào các sự kiện và sản phẩm khác nhau, đáng chú ý nhất là chương trình truyền hình Isa Vida y Sabor, cũng như The International Festival Du Pain, một cuộc thi ẩm thực cao cấp ở Tunisia, nơi cô được mời làm giám khảo. Vào năm 2013, cô đã viết cuốn sách Isa Vida y Sabor để chia sẻ một số công thức và kỹ thuật của mình với nhiều đối tượng hơn.
Isa hỗ trợ một số tổ chức phi lợi nhuận và cộng đồng bao gồm Chiến dịch Nhân quyền (HRC), Viện Ung thư St. Jude và tổ chức Thực phẩm Chậm.
Tham khảo
Thể loại:Nhân vật còn sống Thể loại:Sinh năm 1975 Thể loại:Đầu bếp Thể loại:Nữ giới Brasil
Salpis tuberata
Salpis tuberata là một loài bướm đêm trong họ Geometridae.
Liên kết ngoài
Thể loại:Salpis
Eriocaulon koernickei
Eriocaulon koernickei là một loài thực vật có hoa trong họ Cỏ dùi trống. Loài này được Britton mô tả khoa học đầu tiên năm 1900.
Liên kết ngoài
Thể loại:Eriocaulon Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1900
Calliaspis funeraria
Calliaspis funeraria là một loài bọ cánh cứng trong họ Chrysomelidae. Loài này được Boheman miêu tả khoa học năm 1850.
Tham khảo
Thể loại:Calliaspis
Ecbolemia
Ecbolemia là một chi bướm đêm thuộc họ Noctuidae. Hiện tại nó được coi là đồng nghĩa của Scythocentropus. Chi có bốn loài, tất cả đều được xếp vào chi khác hoặc được xếp vào các danh pháp đồng nghĩa.
Tham khảo
Ecbolemia Thể loại:Hadeninae
Acalolepta szechuana
Acalolepta szechuana là một loài bọ cánh cứng trong họ Cerambycidae.
Liên kết ngoài
Thể loại:Acalolepta
Cryptogemma polystephanus
Cryptogemma polystephanus là một loài ốc biển, là động vật thân mềm chân bụng sống ở biển trong họ Turridae.
Tham khảo
Thể loại:Cryptogemma
Lịch trình
"Loại hình lập kế hoạch" này cũng được kết hợp với việc học "kỹ năng sống". Lịch trình là cần thiết hoặc ít nhất là hữu ích trong các tình huống mà cá nhân cần biết thời gian họ phải ở một địa điểm cụ thể để nhận một dịch vụ cụ thể và nơi mọi người cần hoàn thành một nhóm mục tiêu trong một khoảng thời gian nhất định.
Lịch trình có thể sử dụng một cách hữu ích cả trong  giai đoạn ngắn, chẳng hạn như lịch trình hàng ngày hoặc hàng tuần và dài hạn liên quan đến thời gian vài tháng hoặc nhiều năm. Họ thường được thực hiện bằng cách sử dụng lịch, nơi người thực hiện lịch trình có thể lưu ý những ngày tháng và thời gian mà tại đó các sự kiện khác nhau được lên kế hoạch để xảy ra. Lịch biểu không đặt ra thời gian cụ thể cho các sự kiện xảy ra thay vào đó có thể liệt kê thuật toán theo thứ tự mong đợi trong đó các sự kiện có thể hoặc phải diễn ra.
Trong một số trường hợp, lịch trình có thể không chắc chắn, chẳng hạn như nơi mà hành vi thường ngày dựa trên các yếu tố môi trường ngoài tầm kiểm soát của con người. Những người đang đi nghỉ mát hoặc tìm cách giảm bớt căng thẳng và đạt được sự thư giãn có thể cố ý tránh việc lên một lịch trình với khoảng thời gian cố định.
Lịch trình công khai
Một số loại lịch trình phản ánh thông tin thường được cung cấp cho công chúng, để các thành viên trong cộng đồng có thể lên kế hoạch cho các hoạt động nhất định xung quanh họ. Chúng có thể bao gồm những thứ như:
Lịch trình nội bộ
Một lịch trình nội bộ là một lịch trình mà chỉ quan trọng đối với những người phải trực tiếp tuân theo nó. Nó đã được lưu ý rằng "nhóm thường bắt đầu với một lịch trình áp đặt từ bên ngoài, nhưng các nhóm hiệu quả cũng phát triển một lịch trình nội bộ đặt mục tiêu cho việc hoàn thành các nhiệm vụ vi mô". Không giống như lịch trình cho các sự kiện công cộng hoặc các tiện ích công cộng, không cần phải mất thời gian và công sức để công khai lịch trình nội bộ. Ngược lại, một lịch trình nội bộ có thể được giữ bí mật như một vấn đề an ninh hoặc đắn đo.
Ví dụ về lịch biểu nội bộ là lịch làm việc, trong đó liệt kê giờ làm việc của nhân viên cụ thể ở nơi làm việc, đảm bảo bố trí  nhân viên đủ mọi lúc trong khi trong một số trường hợp tránh dư thừa lao động. Lịch làm việc cho một doanh nghiệp mở cửa cho công chúng phải tương ứng với giờ hoạt động của doanh nghiệp, để nhân viên có mặt vào những thời điểm khách hàng có thể sử dụng dịch vụ của doanh nghiệp. Một phương pháp phổ biến để lên lịch cho nhân viên để đảm bảo sự sẵn có của các nguồn lực thích hợp là biểu đồ Gantt. Một ví dụ khác về lịch trình nội bộ là lịch học của một học sinh, cho biết ngày và giờ của lớp học sẽ được tổ chức như thế nào.
Lập kế hoạch quản lý dự án
Một lịch trình cũng có thể liên quan đến việc hoàn thành một dự án mà công chúng không có sự tương tác nào trước khi hoàn thành. Trong quản lý dự án, một lịch trình chính thức thường sẽ được tạo ra như một bước khởi đầu trong việc thực hiện một dự án cụ thể, chẳng hạn như xây dựng một tòa nhà, phát triển một sản phẩm, hoặc khởi động một chương trình. Thiết lập lịch trình quản lý dự án liên quan đến việc liệt kê các mốc, hoạt động và phân phối với ngày bắt đầu và ngày kết thúc dự tính trước, trong đó lịch trình của nhân viên có thể là một yếu tố. Một lịch trình quá trình sản xuất được sử dụng cho việc lập kế hoạch sản xuất hoặc vận hành, trong khi lịch trình nguồn lực hỗ trợ trong kế hoạch hậu cần để chia sẻ tài nguyên giữa các thực thể.
Trong những trường hợp như vậy, một lịch trình "thu được bằng cách ước lượng thời gian của từng công việc và ghi nhận bất kỳ sự phụ thuộc nào giữa các nhiệm vụ đó". Thay vào đó, các phần phụ thuộc là các nhiệm vụ phải được hoàn thành để thực hiện các nhiệm vụ khác, chẳng hạn như thuê xe tải trước khi nạp vật liệu lên xe tải (vì không có gì có thể nạp cho đến khi xe tải có sẵn để tải). Do đó, việc lên lịch các dự án đòi hỏi phải xác định tất cả các nhiệm vụ cần thiết để hoàn thành dự án và thời gian sớm nhất mà mỗi công việc có thể được hoàn thành. Trong việc lập lịch trình, một lượng thời gian nhất định thường được đặt sang một bên như là dự phòng chống lại những ngày không lường trước được. Lần này được gọi là phương sai lịch trình,  hay phao (float),  và là một khái niệm cốt lõi trong phương pháp đường găng.
Trong điện toán
Lập lịch trình quan trọng như là một quy trình nội bộ trong khoa học máy tính, trong đó lịch trình là danh sách các hành động từ một chuỗi các giao dịch trong cơ sở dữ liệu, và lập lịch trình là cách các quy trình khác nhau được gán trong việc xử lý đa nhiệm trong máy tính và thiết kế hệ điều hành đa xử lý. Loại lịch trình này được tích hợp vào chương trình máy tính và người dùng có thể hoàn toàn không biết nhiệm vụ nào đang được thực hiện và khi nào. Các hoạt động lập lịch và các vấn đề trong tính toán có thể bao gồm:
Trong truyền thông không dây
Mạng không dây phải có kiến trúc dịch vụ linh hoạt để tích hợp các loại dịch vụ khác nhau trên một chế độ truy cập đơn lẻ vì các thiết bị đầu cuối có các yêu cầu dịch vụ khác nhau. Ngoài kiến trúc dịch vụ linh hoạt, cần có các lược đồ quản lý chất lượng dịch vụ (QoS) hiệu quả. Do đó, tài nguyên không dây cần phải được chia sẻ giữa tất cả các thiết bị đầu cuối một cách cẩn thận và mong muốn lên lịch sử dụng tài nguyên không dây hiệu quả nhất có thể, đồng thời tối đa hóa hiệu suất mạng tổng thể.
Trong vận trù học
Việc lên lịch trình các nguồn lực, thường chịu sự ràng buộc, là chủ đề của một số vấn đề nằm trong lĩnh vực nghiên cứu được gọi là vận trù học, thường là tìm ra một giải pháp tối ưu hoặc phương pháp để giải quyết.
Ví dụ, vấn đề lập kế hoạch y tá có liên quan đến việc lên kế hoạch cho một số nhân viên với những hạn chế điển hình như luân chuyển ca, giới hạn làm thêm giờ, v.v. Vấn đề người bán hàng đi du lịch liên quan đến việc lên kế hoạch cho một loạt các hành trình để giảm thiểu thời gian hoặc khoảng cách. Một số vấn đề này có thể được giải quyết một cách hiệu quả  bằng quy hoạch tuyến tính, nhưng nhiều vấn đề lập kế hoạch yêu cầu các biến số nguyên. Mặc dù các thuật toán hiệu quả tồn tại để đưa ra các giải pháp số nguyên trong một số tình huống (xem các mô hình luồng mạng), hầu hết các vấn đề đòi hỏi các giải pháp số nguyên chưa thể được giải quyết một cách hiệu quả.
Trong kế hoạch vận tải
Một trong những lĩnh vực lập kế hoạch có thể rất hữu ích là Lập kế hoạch vận tải. Ví dụ, tiếp tục xây dựng đường cao tốc trong đầu; các thành phần quan trọng của đề xuất cải tiến giao thông bao gồm (a) đánh giá toàn diện phạm vi công việc cần hoàn thành, (b) ước tính chi phí chính xác hợp lý để hoàn thành nhiệm vụ và (c) tiến độ dự án khả thi. Nếu bất kỳ yếu tố nào trong số này không được xác định chính xác thì có khả năng xảy ra những khó khăn bất ngờ. Phạm vi và/hoặc lập kế hoạch kém có thể dẫn đến các vấn đề ngân sách nghiêm trọng, trì hoãn và hủy các cải thiện giao thông và đôi khi thậm chí dẫn đến hiệu ứng domino có thể ảnh hưởng tiêu cực đến toàn bộ quy hoạch giao thông của khu vực.
Tham khảo
Thể loại:Quản lý thời gian Thể loại:Lập lịch trình (tin học)
Hemmige, Piriyapatna
Hemmige là một làng thuộc tehsil Piriyapatna, huyện Mysore, bang Karnataka, Ấn Độ.
Tham khảo
Thể loại:Làng ở huyện Mysore
Lissonota proxima
Lissonota proxima là một loài tò vò trong họ Ichneumonidae.
Liên kết ngoài
P
Tanacetum audibertii
Tanacetum audibertii là một loài thực vật có hoa trong họ Cúc. Loài này được (Req.) DC. miêu tả khoa học đầu tiên.
Liên kết ngoài
Thể loại:Tanacetum
Chuyện hai thành phố
phải|nhỏ|Bìa tập 5 trong xê ri năm 1859
Chuyện hai thành phố hay Hai kinh thành, nguyên tác: A Tale of Two Cities (1859) là một cuốn tiểu thuyết của Charles Dickens, viết tại London và Paris trước và trong cuộc Cách mạng Pháp. Với hơn 200 triệu bản được bán ra, nó nằm trong các tác phẩm nổi tiếng nhất trong lịch sử văn chương hư cấu.
Cuốn tiểu thuyết mô tả hoàn cảnh của nông dân Pháp và tầng lớp quý tộc Pháp trong những năm dẫn đến cuộc cách mạng, sự tàn bạo của những người cách mạng đối với tầng lớp quý tộc cũ trong những năm đầu của cuộc cách mạng, và nhiều điểm tương đồng xã hội với cuộc sống trong London trong khoảng thời gian tương tự qua việc tái hiện cuộc sống của một vài nhân vật thông qua những sự kiện này. Cuốn tiểu thuyết 45 chương được xuất bản trong 31 tuần từ tháng 4 năm 1859 đến tháng 11 năm 1859.
Chú thích
Thể loại:Tiểu thuyết Anh Thể loại:Tiểu thuyết năm 1859 Thể loại:Charles Dickens Thể loại:Tiểu thuyết thế kỷ 19 Thể loại:Tiểu thuyết Vương quốc Liên hiệp Anh Thể loại:Tiểu thuyết bối cảnh Paris Thể loại:Tiểu thuyết được chuyển thể thành phim Thể loại:Tiểu thuyết được chuyển thể thành opera Thể loại:Tiểu thuyết Vương quốc Liên hiệp Anh được chuyển thể thành kịch Thể loại:Tiểu thuyết được chuyển thể thành chương trình phát thanh
Humerilabus fausti
Humerilabus fausti là một loài bọ cánh cứng trong họ Attelabidae. Loài này được Voss miêu tả khoa học năm 1925.
Tham khảo
Thể loại:Humerilabus
Specklinia cycesis
Specklinia cycesis là một loài thực vật có hoa trong họ Lan. Loài này được (Luer & R.Escobar) Luer mô tả khoa học đầu tiên năm 2004.
Liên kết ngoài
Thể loại:Specklinia Thể loại:Thực vật được mô tả năm 2004
Ribes dugesii
Ribes dugesii là một loài thực vật có hoa trong họ Grossulariaceae. Loài này được Greenm. miêu tả khoa học đầu tiên năm 1903.
Liên kết ngoài
Thể loại:Chi Lý chua Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1903
Sagenia hippocrepis
Sagenia hippocrepis là một loài dương xỉ trong họ Tectariaceae. Loài này được C.Presl mô tả khoa học đầu tiên năm 1836. Danh pháp khoa học của loài này chưa được làm sáng tỏ.
Liên kết ngoài
Thể loại:Sagenia Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1836 Thể loại:Unresolved names
Spilosoma biseriata
Spilosoma biseriata là một loài bướm đêm thuộc phân họ Arctiinae, họ Erebidae.
Liên kết ngoài
Thể loại:Spilosoma
Hieracium gilliesianum
Liên kết ngoài
G Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1956
Xã Florence, Quận Erie, Ohio
Xã Florence (Florence Township) là một xã thuộc quận Erie, tiểu bang Ohio, Hoa Kỳ. Năm 2010, dân số của xã này là 2.448 người.
Xem thêm
Thể loại:Xã thuộc tiểu bang Ohio Thể loại:Quận Erie, Ohio
Chích bụng vàng
Chích bụng vàng (danh pháp hai phần: Phylloscopus griseolus) là một loài chích lá thuộc chi Chích lá, họ Chích lá. Loài này phân bố ở. Chúng bắt côn trùng từ cành nhỏ và lá cây. Chúng được tìm thấy trên đồi đá và môi trường sống trong rừng. Loài này được tìm thấy trong các nhóm nhỏ và có xu hướng tìm kiếm thức ăn thấp trong thảm thực vật đôi khi thậm chí nhảy trên mặt đất.
Tham khảo
G Thể loại:Chim Ấn Độ Thể loại:Chim Pakistan Thể loại:Chim Nepal Thể loại:Loài ít quan tâm
20200 Donbacky
20200 Donbacky (1997 DW) là một tiểu hành tinh vành đai chính được phát hiện ngày 28 tháng 2 năm 1997 bởi M. Tombelli và G. Forti ở Montelupo.
Liên kết ngoài
Thể loại:Tiểu hành tinh vành đai chính Thể loại:Được phát hiện bởi Maura Tombelli Thể loại:Thiên thể phát hiện năm 1997