moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
در جهت غلبه بر مشکلات مذکور تاکنون روش‌های متنوعی پیشنهاد شده‌است که از جمله آن‌ها روش‌های اماری مبتنی بر قانون تصمیم‌گیری بیز، روش‌های مبتنی بر شبکهٔ عصبی و در برخی موارد ترکیب روش‌های اماری و شبکهٔ عصبی است. با بررسی روش‌های فوق می‌توان دریافت که شناسایی کلمه یا واج بدون خطا بدون استفاده از دانش سطوح بالاتر به خصوص در بازشناسی گفتار پیوسته با حجم لغت‌نامهٔ بزرگ، امکان‌پذیر نیست. به عنوان یک نتیجه ‚یک سیستم بازشناسی گفتار که با انبوهی از فرض‌ها دربارهٔ واج‌ها، کلمات و معانی و ادراک مشخص می‌شود‚در نظر بگیرد. در سیستم‌های مبتنی بر قانون تصمیم‌گیری بیز برخی از این محدودیت‌ها توسط مدل زبانی به سیستم بازشناسی اعمال می‌شود. نتایج مطالعات و بررسی‌ها نشان داده‌است که مدل‌های زبانی که در حالت کلی توالی واحدهای زبانی را مدل می‌کنند، در کاهش خطای بازشناسی نقش عمده‌ای ایفا می‌کنند. در این میان، استفاده از مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی با وجود قابلیت این شبکه‌ها در یادگیری زنجیره نمادها و نیز به دلیل قابلیت هموارسازی و خاصیت تعمیم دهی آن‌ها بر روش‌های اماری مزیت دارد.
از جمله قابلیت‌های این نرم‌افزار این است که این نرم‌افزار قادر است فایل‌های WAV,mp3 را مستقل از صدای گوینده به متن تبدیل کند ولی کیفیت ان کمتر از ان است که صدای فرد را به نرم‌افزار معرفی کنیم. از دیگر قابلیت‌های سیستم‌های گفتاری می‌توان به ترجمهٔ گفتار به سایر زبان‌ها اشاره کرد. از این قابلیت در جنگ آمریکا و عراق استفاده شد. امریکایی‌ها سیستم‌هایی را طراحی و تولید کردند که قادر بود کلام عربی را به انگلیسی ترجمه کند. همچنین در انجام اقدامات امنیتی بهره‌برداری می‌کنند که می‌تواند کلمات کلیدی را برای این نرم‌افزار شناسایی کرد تا نسبت به ان کلمه خاص حساس شود تا در صورت استفاده از آن، سیستم این کلمات را رکورد کند. این قابلیت در سال ۱۹۹۴ در آمریکا طراحی و تولید شد و در سیستم‌های تلفنی به کار گرفته شد. در حال حاضر این نرم‌افزار طراحی و تولید شده‌است به گونه‌ای که در متن و گفتار کاربر، کلمهٔ خاصی را می‌توان فعال کرد و این نرم‌افزار می‌تواند ان کلمه را جستجو کند و کلمهٔ عبور کاربر ذخیره شود.
به عنوان یک کاربر رایانه، احتمالاً با قابلیت گفتاری مجموعهٔ افیس به عنوان یکی از ویژگی‌های جذاب و تا حدی فانتزی برخورد کرده یا با ان کار کرده‌اید. به کمک این قابلیت شما به جای استفاده از صفحه کلید برای تایپ مطالبتان ‚به راحتی با خواندن متن مورد نظرتان و انتقال گفتارتان به کمک یک میکروفن معمولی به رایانه ‚مطلب مورد نظرتان را تایپ شده می‌بینید. حتی برای ذخیره کردن، کپی کردن، گذاشتن عکس در متن… به جای کلیک‌های پشت سر هم و گاهی با تعداد بالا، می‌توانید فرمان مربوطه را به کمک گفتار به نرم‌افزار داده تا کار شما را انجام دهد. جدای از اینکه توانایی درست کار کردن این قابلیت افیس چقدر باشد‚یک محدودیت بزرگ در سر راه استفاده از ان برای ما ایرانیان وجود دارد ‚این قابلیت فقط برای زبان انگلیسی است. (البته زبان‌های چینی و ژاپنی را نیز شامل می‌شود!). ایجاد چنین سیستمی که ان را تشخیص یا بازشناسی گفتار می‌نامند، در زبان فارسی، چندین سال از تحقیقات محققان ¸اساتید و دانشجویان دانشگاه‌های مختلف کشور را به خود اختصاص داده‌است. اما جدی‌ترین جهشی که در حدود ده سال پیش در این زمینه ایجاد شد، ایجاد دادگان گفتاری فارسی دات و یک سیستم اولیه تشخیص گفتار فارسی در مرکز هوشمند علائم بوده‌است. در ادامه و در طی یکی –دو سال اخیر ¸مهم‌ترین دستاورد در این تکنولوژی برای زبان فارسی، سیستم‌های تشخیص است. در کاربردهایی مانند تشخیص گفتار تلفنی ‚سیستم لزوماً باید مستقل از گوینده باشد. در کاربردهای واقعی معمولاً سیستم را مستقل از گوینده می‌سازند و موقع استفاده به صدای گوینده خاصی ان را اصطلاحاً تطبیق می‌کنند این کار در قابلیت گفتاری مجموعه افیس به کمک خواندن متون اولیه در ویزارد سیستم انجام می‌شود ‚چنین قابلیتی در سیستم نویسا نیز وجود دارد. هر چه تعداد واژگانی که سیستم می‌تواند تشخیص دهد بیشتر باشد، شباهت میان کلمات بیشتر باشد و در نتیجه کارایی سیستم به علت افزایش اشتباهات کاهش پیدا می‌کند. از این رو در کاربردهای واقعی معمولاً فقط واژگان متناسب با کاربردهای موردنظر را انتخاب می‌کنند تا محدود شود. در قابلیت گفتاری افیس هم که ادعا می‌شود اکثر کلمات انگلیسی را دارد٫ کارایی به شدت پایین است (کارایی پایین آن به علت این است که ما غیر انگلیسی زبان هستیم!)ولی در محصولات محدودتر این شرکت کارایی به مراتب بهتر است. گفتار کاربر می‌تواند پیوسته و طبیعی یا با مکث میان کلمات همراه باشد٫ بدیهی است که حالت اول مطلوب هر کاربری است. یکی از مشکلاتی که محصولات نویسا و نیوشا تا حد زیادی ان را حل کرده‌اند٫استخراج و به‌کارگیری قابلیت‌های زبان ٫زبان فارسی در حد نسبتاً کاملی است. این اطلاعات زبانی می‌تواند در سایر نرم‌افزارهایی که نیاز به اطلاعات زبانی دارند٫مانند مترجم‌ها نیز به کار گرفته می‌شود. اثر صداهای اضافی و ناخواسته در کاربردهای واقعی نرم‌افزارهای ocr نرم‌افزارهای تشخیص گفتار را در عمل دچار افت شدید کارایی می‌نماید٫در محصولات فارسی ارائه شده با رویکردهای مختلفی این نقصان را تا حد زیادی جبران کرده‌است.
تکنولوژی بازشناسی گفتار ٫ شیوه‌ای جدید برای تشخیص پیام هاو دستورهای صوتی و حاصل پژوهش جمعی از متخصصین دانشگاه صنعتی شریف در زمینهٔ پردازش گفتار است. نگارندگان این مقاله ٫ توانسته‌اند نرم‌افزارهای طراحی و پیاده‌سازی کنند که بتواند قابلیت‌های طرح را در سیستمی که از لحاظ سخت‌افزاری کوچک و از نظر هزینه مقرون به صرفه‌است٫پیاده‌سازی کند. ویژگی‌های منحصر به فرد این طرح٫ان را از جدیدترین فناوری‌های موجود دنیا در زمینهٔ پردازش گفتار٫متمایز می‌کند.Ctcomp Group
از جمله ویژگی‌های این طرح می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
فناوری بازشناسی گفتار، بر پایه این ویژگی‌ها در طیف گسترده‌ای از محصولات قابل استفاده‌است.
نمونه‌هایی از زمینه‌های کاربرد آن عبارتند از:
به عنوان نمونه از این نرم‌افزار در دادن فرامین صوتی به خودرو ویژه هنگامی که راننده مشغول رانندگی است و نمی‌تواند کاربری دیگری انجام دهد، استفاده می‌شود فرامین صوتی شامل موارد ذیل می‌شوند:
این نرم‌افزار، به خوبی در محیط پرنویز، عمل می‌کند مثلاً در خودرویی با سرعت ۱۰۰ کیلومتر در ساعت با شیشه‌های باز و در بزرگراه تست شده و پاسخ مناسب گرفته‌است.
دیگر مزیت این نرم‌افزار، حجم بسیار پایین آن است که به راحتی قابل برنامه‌ریزی بر روی یک ای سی است (نسخه دمو روی pc) به راحتی تا ۱۰۰ فرمان را پردازش می‌کند) نرم‌افزار مورد بحث، با این مشخصات در ایران مشابه ندارد و موارد موجود در دنیا نیز مانند فرمانی توسط صدا حداقل نیاز به پردازنده پنتیوم با حجم زیاد حافظه دارند.
نکته دیگر اینکه این نرم‌افزار، هوشمند بوده و قابل آموزش دادن است و پس از آموزش (مثلاً با صدای اعضای یک خانواده) صدار هرکدام از آن‌ها را که بشنود (و در کل هر زمانی که کلمه یا فرمانی را بشنود) مستقل از این که چه کسی آن را ادا کرده‌است (صدای زن یا مرد، کلفت یا نازک) فرمان را اجرا می‌کند.
دیگر مزیت این نرم‌افزار، حجم بسیار پایین آن است که به راحتی قابل برنامه‌ریزی بر روی یک ای سی است (نسخه دمو روی کامپیوتر جیبی به راحتی تا ۱۰۰ فرمان را پردازش می‌کند. نرم‌افزار مورد بحث با این مشخصات در ایران مشابه ندارد و موارد موجود در دنیا نیز مانند وویس کامند در میکروسافت آفیس٫حداقل نیاز به پردازنده پنتیوم با حجم زیاد حافظه دارند
نکته دیگر اینکه این نرم‌افزار هوشمند بوده و قابل آموزش دادن است و پس از آموزش (مثلاً با صدای اعضای یک خانواده) صدای هر کدام از آن‌ها را که بشنود (و در کل هر زمانی که کلمه یا فرمان را بشنود) مستقل از اینکه چه کسی آن را ادا کرده‌است (صدای زن با مردن، کلفت یا نازک) فرمان را اجرا می‌کند.
الف ـ بخش اول که وظیفه تبدیل سیگنال صوتی به داده‌های قابل پردازش را برای دو بخش دیگر انجام می‌دهد.
ب ـ بخش دوم که وظیفه یادگیری و توصیف کلمات را بر عهده دارد و با گرفتن نمونه‌های ضبط شده کلمات، الگوهای لازم برای بخش بازشناسی را می‌سازد.
ج ـ بخش سوم که داده‌های گرفته شده از بخش اول را با الگوهایی که در بخش دوم یادگرفته شده‌اند مقایسه می‌کرده و شبیه‌ترین کلمه را انتخاب می‌کند.
استخراج ویژگی‌ها از سیگنال صدا:
اولین مرحله در مراحل یادگیری و بازشناسی، استخراج ویژگی‌ها از سیگنال صداست. برای انجام این کار باید مراحل زیر را طی کرد:
الف ـ اولین مرحله در بازشناسی صدا، تبدیل سیگنال صدای ورودی به اسپکتروگرام با طول محدود است برای این کار با استفاده از الگوریتم استاندارد تبدیل سریع فوریه تبدیلات فوریه پنجره‌هایی به طول ۵۱۲ صدای ضبط شده با ۱۲۸ فریم همپوشانی گرفته و در کنار یکدیگر قرار داده می‌شود در پایان این مرحله، سیگنال یک بعدی صدا به تصویری دوبعدی تبدیل می‌شود
ب ـ سومین مرحله از بخش استخراج خصوصیات، فشرده‌سازی اسپکتروگرام در طول محور فرکانس است.
پس از اعمال این الگوریتم، مراحل تبدیل داده خام (سیگنال صدا) به داده آماده بازشناسی با یادگیری، تمام شده و می‌توان به یکی از دو بخش بعدی رفت.
یادگیری: برای یادگیری الگوی هر کلمه یک یا چند نمونه از ان کلمه به بخش یادگیری داده می‌شود اگر تنها یک نمونه از کلمه وجود داشته باشد آن نمونه به عنوان الگوی خروجی انتخاب می‌شود در غیر این صورت از الگوریتم کا مینز۱ برای به دست آوردن الگوهای مناسب برای دسته‌بندی تمامی کلمات داده شده‌استفاده می‌شود
در این بخش الگوریتم مقایسه یک ورودی صوتی با الگوی کلماتی که از قبل یادگرفته شده‌اند ارائه می‌شود برای این کار الگوریتم مقایسه کشسان (۱) ارائه می‌شود. برای تصمیم‌گیری نهایی ورودی این بخش با تمام کلماتی که قبلاً یادگرفته شده‌اند توسط این الگوریتم مقایسه شده و کلمه‌ای که بیشترین تطابق را داشته باشد به عنوان جواب انتخاب می‌شود. الگوریتم مقایسه کشسان ساختاری مشابه ماشین حالات محدود (۲) دارد با ۳ تفاوت مهم زیر (از این به بعد این الگوریتم را ماشین تطبیق دهندهٔ قابل انعطاف یاEMM می‌نامیم)
۱- بر خلاف EMM, FSM ممکن است بیش از یک حالت فعال در هر زمان وجود داشته باشد تعداد حالات فعال در
زمان‌های مختلف نیز متفاوت است. در صورتی که یک EMM به وضعیتی برسد که هیچ حالت فعالی نداشته باشد به پایان کار خود رسیده‌است.
۲- در EMM حالات فعال به جز شماره حالت خصوصیات دیگری نیز دارند. فهرست این خصوصیات عبارتند از:
الف ـ میزان تطابق وضعیت (۳)های قبلی: این معیار مشخص می‌کند که اگر اکنون در وضعیت N ام ماشین باشیم. N-1 وضعیت قبلی با چه درجه تطابقی شناسایی شده‌است.
ب ـ میزان تطابق وضعیت قبلی: این معیار، بیانگر میزان تطابق درست بین ورودی‌هایی که به این وضعیت انتساب داده شده‌اند با الگوریتم خواسته شده برای این وضعیت است.
۳- در EMM مشابه ماشین‌های حالت محدود غیرقطعی (۴) با یک ورودی و از یک وضعیت ممکن است توان حرکت به بیش از یک وضعیت دیگر وجود داشته باشد در چنین حالتی تمامی وضعیت‌های بعدی هم‌زمان تولید و پیموده می‌شوند.
روش کار EMM به این شکل است که برای مقایسه یک کلمه (الگو) با یک ورودی Ii فریم‌های خروجی بخش پیش پردازش اطلاعات (۱–۴) برای ورودی و Pi فریم‌های خروجی بخش یادگیری برای الگو خوانده خواهند شد. برای این کار یک EMM ساخته می‌شود که به اندازه فریم‌های الگو وضعیت دارد و انتقال بین وضعیت‌ها فقط در طول محور فریم‌های الگو قابل انجام است به این ترتیب با خواندن هر فریم ورودی (Ii) یا باید در وضعیت سابق الگو بمانیم یا به وضعیتی بعد از آن منتقل شویم.
به این ترتیب با رسیدن هر فریم ورودی هر وضعیت فعلی فعال EMM به دو وضعیت جدید تبدیل می‌شود اما باید به طریقی از این افزایش نمایی جلوگیری کرد برای این کار وضعیت‌هایی که درجه شناسایی درستشان از حد خاصی کمتر باشد حذف می‌شوند.
تلفن همراه SPH-P۲۰۷ ساخته شرکت سامسونگ دارای نرم‌افزاری تشخیص گفتار است. که بر این اساس به پیام‌های گفتاری سریعتر از تایپ کردن آن‌ها روی صفحه شماره‌گیری جواب می‌دهد وظیفه اصلی این تلفن بی‌سیم تبدیل گفتار انسان به سیگنال‌های دیجیتالی و بالعکس می‌باشد تلفن SPH-P۲۰۷ سامسونگ اولین تلفنی است که از فناوری تشخیص گفتار برای دیکته یک متن استفاده می‌شود.
کاربردهای نیازمند پردازش صحبت اغلب در دو دستهٔ ترکیب صحبت و تشخیص صحبت مورد بررسی قرار می‌گیرند.
ترکیب صحبت عبارت است از فناوری تولید مصنوعی صحبت به وسیلهٔ ماشین و به‌طور عمده از پرونده‌های متنی به عنوان ورودی آن استفاده می‌گردد. در اینجا باید به یک نکتهٔ مهم اشاره شود که بسیاری از تولیدات تجاری که صدای شبیه به صحبت انسان ایجاد می‌کنند در واقع ترکیب صحبت انجام نمی‌دهند بلکه
تنها یک تکهٔ ضبط شده به صورت دیجیتال از صدای انسان را پخش می‌کنند. این روش کیفیت صدای بالایی
ایجاد می‌کند اما به واژه‌ها و عبارات از پیش ضبط شده محدود است. از کاربردهای عمدهٔ ترکیب صحبت می‌توان به ایجاد ابزارهایی برای افراد دارای ناتوانی بینایی برای مطلع شدن از آنچه بر روی صفحهٔ کامپیوتر می‌گذرد اشاره کرد.
تشخیص صحبت عبارت است از تشخیص کامپیوتری صحبت تولید شده توسط انسان و تبدیل آن به یک سری
فرامین یا پرونده‌های متنی. کاربردهای عمدهٔ موجود برای این گونه سیستم‌ها دربرگیرندهٔ بازهٔ گسترده‌ای از سیستم‌ها و کاربردها از سیستم‌های دیکتهٔ کامپیوتری که در سیستم‌های آموزشی و همچنین سیستم‌های پردازش واژه کاربرد دارد گرفته تا سیستم‌های کنترل کامپیوترها به وسیلهٔ صحبت و به‌طور خاص سیستم‌های فراهم آورندهٔ امکان کنترل کامپیوترها برای افراد ناتوان از لحاظ بینایی یا حرکتی می‌باشد.
کاربرد مورد نظر ما یعنی تشخیص گوینده از لحاظ نحوهٔ پیاده‌سازی و استفاده تناسب فراوانی خانوادهٔ دوم یعنی تشخیص کامپیوتری صحبت دارد، ولی از لحاظ اهداف و کاربردها می‌تواند در خانواده‌ای جداگانه از کاربردهای نیازمند پردازش صحبت قرار گیرد.
ترکیب و تشخیص کامپیوتری صحبت مسائل دشواری هستند. روش‌های مختلفی مورد آزمایش قرار گرفته‌اند
که موفقیت کمی داشته‌اند. این زمینه از زمینه‌های فعال در تحقیقات پردازش سیگنال دیجیتال (دی.اس. پی) بوده و بدون شک سال‌ها این گونه خواهد ماند. در حال حاضر از ابزارهای برنامه‌نویسی جاافتاده در زمینه‌های برشمرده شده می‌توان به ای.پی. آی صحبت شرکت مایکروسافت اشاره نمود که دارای توانایی‌های عمده ای در زمینه‌های تشخیص و ترکیب صحبت است و توانایی آن تا حدی گسترده‌است که در محصول بزرگ و از آن استفادهٔ عملی شده‌است. ابزار عمدهٔ دیگر تولید شرکت آی.بی. ام است و MS افیس xp توانمند نام دارد که به لحاظ پشتیبانی آن برای سیستم‌عامل‌های متعدد و زبان‌های گوناگون از اهمیت خاصی برخوردار است.سیتنا
تقریباً تمام تکنیک‌های ترکیب و تشخیص صحبت بر اساس مدل تولید صحبت انسان که در شکل شماره ۳ نشان داده شده‌است ایجاد شده‌اند. بیشتر صداهای مربوط به صحبت انسان به دو دستهٔ صدادار و سایشی تقسیم می‌شوند. اصوات صدادار وقتی که هوا از ریه‌ها و از مسیر تارهای صوتی به بیرون دهان یا بینی رانده می‌شوند ایجاد می‌گردند. تارهای صوتی دو رشتهٔ آویخته از بافت هستند که در مسیر جریان هوا کشیده شده‌اند. در پاسخ به کشش ماهیچه‌های متفاوت تارهای صوتی با فرکانسی بین ۵۰ تا ۱۰۰۰ هرتز ارتعاش می‌کنند که باعث انتقال حرکت‌های متناوب هوا می‌شود.
در مقایسه، اصوات سایشی به صورت نویز تصادفی و نه حاصل از ارتعاش تارهای صوتی به وجود می‌آیند.
این حادثه زمانی رخ می‌دهد که تقریباً جریان هوا به وسیلهٔ زبان و لب‌ها یا دندان‌ها حبس می‌شود که این امر باعث ایجاد اغتشاش هوا در نزدیکی محل فشردگی می‌گردد شکل شماره ۳ - مدل صحبت انسان. در یک تکه زمان کوتاه، حدود ۲ تا ۴۰ میلی‌ثانیه صحبت می‌تواند با استفاده از سه پارامتر مدلسازی شود: ۱- انتخاب یک آشفتگی متناوب یا نویزوار. ۲- پیچ آشفتگی متناوب ۳- ضرایب یک فیلتر خطی بازگشتی که پاسخ اثر صوتی را تقلید می‌کند.
اصوات سایشی زبان انگلیسی عبارتند از S,Z،TH استفاده از یک مولد نویز نشان داده شده‌اند. هر دو نوع این اصوات، توسط چاله‌های صوتی که از زبان، لبها، دهان، گلو و گذرگاه‌های بینی تشکیل شده‌اند دچار تغییر می‌شوند. چون انتشار صدا در این ساختارها یک فرایند خطی است می‌تواند با استفاده از یک فیلتر خطی با یک پاسخ ضربهٔ مناسب نمایش داده شود. در بیشتر موارد از یک فیلتر بازگشتی که ضرایب بازگشتی آن ویژگی‌های فیلتر را مشخص می‌کند استفاده می‌شود. به خاطر این که چاله‌های صوتی ابعادی به اندازهٔ چند سانتیمتر دارند پاسخ فرکانسی یک دنباله از تشدیدها با اندازه‌های کیلوهرتزی است. در اصطلاح پردازش صوت این قله‌های تشدید فرکانس‌های فرمانت خوانده می‌شوند. با تغییر جایگاه نسبی زبان و لب‌ها فرکانس‌های فرمانت هم از لحاظ دامنه و هم از لحاظ فرکانس ممکن است تغییر کنند.
سیگنال صوتی به تکه‌های کوچک به اندازهٔ ۲ تا ۴۰ میلی‌ثانیه تقسیم می‌شوند و از الگوریتم اف.اف. تی برای یافتن طیف فرکانسی هر تکه استفاده می‌شود. این طیف‌ها در کنار هم قرار داده شده تبدیل به یک تصویر سیاه و سفید می‌شود (دامنه‌های پایین روشن و دامنه‌های بالا تیره می‌شوند). این کار یک روش گرافیکی برای مشاهدهٔ این که چگونه محتویات فرکانسی صحبت با زمان تغییر می‌کند به وجود می‌آورد. اندازهٔ هر تکه بر اساس اعمال یک بده بستان بین دقت فرکانسی (که با تکه‌های بزرگ‌تر بهتر می‌شود) و دقت زمانی (که با تکه‌های کوچک‌تر بهتر می‌شود) انتخاب می‌گردد.
ویژگی‌های عمومی اصوات d و c ویژگی‌های عمومی اصوات صدادار و شکل‌های b و a
دارای موج صوتی متناوبی مانند آنچه در رین در a همچنانکه در شکل ۴ دیده می‌شود اصوات صدا دار مثل نشان داده شده و طیف فرکانسی آن‌ها که عبارت است از یک دنباله از همسازهای با اندازهٔ منظم a شکل دارای یک سیگنال نویزی در دامنهٔ استوم در s می‌باشد در مقابل، اصوات سایشی مانند b مانند شکل هستند. این طیف‌ها همچنین شکل فرکانس‌های فرمانت برای d و یک طیف نویزی مانند شکل c زمان مانند شکل در هر رین هر دو نوع صوت نشان می‌دهند. همچنین به این نکته توجه کنید که نمایش زمان-فرکانس کلمهٔ دو باری که ادا شده شبیه به هم است.
در یک دور هی کوتاه برای نمونه ۲۵ میلی‌ثانیه یک سیگنال صحبت می‌تواند با مشخص کردن سه پارامتر تقریب زده شود:
صحبت پیوسته با به‌روزآوری این سه پارامتر به صورت پیوسته به اندازهٔ ۴۰ بار در ثانیه ترکیب شود. این نامیده می‌شود و یک وسیلهٔ «صحبت و املا» راهکار برای یکی از کاربردهای تجاری دی.اس. پی که الکترونیکی پرفروش برای بچه هاست مناسب است. کیفیت صدای این نوع ترکیب‌کنندهٔ صحبت پایین است و بسیار مکانیکی و متفاوت با صدای انسان به نظر می‌رسد. ولی در هر صورت نرخ دادهٔ خیلی پایینی در حدود چند کیلوبیت بر ثانیه نیاز دارد.
همچنین این راهکار پایه‌ای برای روش کدگذاری پیشگویانهٔ خطی (ال.پی. سی) در فشرده‌سازی صحبت فراهم می‌آورد. صحبت ضبط شدهٔ دیجیتالی انسان به تکه‌های کوچک تقسیم می‌شود و هر کدام با توجه به سه پارامتر مدل توصیف می‌شود. این عمل به‌طور معمول نیاز به یک دوجین بایت برای هر تکه دارد که نرخ داده‌ای برابر با ۲ تا ۶ کیلوبایت بر ثانیه را طلب می‌کند. این تکهٔ اطلاعاتی ارسال می‌شود و در صورت لزوم ذخیره می‌گردد و سپس توسط ترکیب کنند هی صحبت بازسازی می‌شود.
الگوریتم‌های تشخیص صحبت با تلاش برای شناسایی الگوهای پارامترهای استخراج شده از این روش نیز پیش تر می‌روند. این روش‌ها معمولاً شامل مقایسهٔ تکه‌های اطلاعاتی با قالب‌های صدای از پیش ذخیره شده در تلاش برای تشخیص کلمات گفته شده می‌باشند. مشکلی که در اینجا وجود دارد این است که این روش همیشه به درستی کار نم یکند. این روش برای بعضی کاربردها قابل استفاده‌است اما با توانایی‌های شنوندگان انسانی خیلی فاصله دارد.
ارزش ایجاد فناوری‌های ترکیب و تشخیص صحبت بسیار زیاد است. صحبت سریع‌ترین و کاراترین روش ارتباط انسان‌هاست. تشخیص صحبت پتانسیل جایگزینی نوشتن، تایپ، ورود صفحه‌کلید و کنترل الکترونیکی را که توسط کلیدها و دکمه‌ها اعمال می‌شود را داراست و فقط نیاز به آن دارد که کمی برای پذیرش توسط بازار تجاری بهتر کار کند.
ترکیب صحبت علاوه بر آن که همانند تشخیص صحبت می‌تواند استفاده از کامپیوتر را برای کلیهٔ افراد ناتوان بدنی که دارای توانایی‌های شنوایی و گفتاری مناسب هستند آسا نتر سازد به عنوان یک وسیلهٔ خروجی کاربرپسند در محیطهای مختلف می‌تواند با جایگزین کردن بسیاری از علائم دیداری (انواع چراغها و…) و شنوایی (انواع زنگ‌های اخطار و …) با گفتارهای بیان‌کنندهٔ کامل پیام‌ها استفاده از و رسیدگی به سیستم‌های نیازمند این گونه پیام‌ها را بهینه کند.
در اینجا لازم است به این نکته اشاره شود که پیشرفت در فناوری تشخیص صحبت (و همچنین تشخیص گوینده) همان قدر که محدودهٔ دی.اس. پی را در بر می‌گیرد نیازمند دانش به دست آمده از محدوده‌های هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی است. شاید این تنوع دانش‌های مورد نیاز به عنوان عامل دشواری مطالعهٔ مبحث پردازش صحبت در نظر گرفته شود حال آن که این گونه نیست و این تنوع راهکارها بخت رسیدن به سیستم با کارایی مطلوب را افزایش می‌دهد.
توانایی‌های ابزارهایی که در بخش اول این فصل به آن‌ها اشاره شد امیدواری‌های فراوانی را در زمینهٔ موفقیت ابزارهای موجود فراهم می‌آورد و دامنهٔ وسیع شرکت‌ها و مراکز دانشگاهی که در این زمینه فعالیت می‌کنند بر تنوع در قابلیت‌ها و کاربردهای پیاده‌سازی شدهٔ این ابزارها می‌افزاید.
در این مقاله یک سیستم تشخیص گفتار وابسته به گوینده مورد بررسی قرار گرفته‌است. که این سیستم در کنار معایب خود که از آن جمله می‌توان به شامل نشدن کلمات و جملات محاوره‌ای اشاره کرد و این که این نرم‌افزار برای زبان فارسی طراحی نشده‌است و اخیراً در داخل کشور ایران تلاش‌هایی توسط متخصصین دانشگاه صنعتی شریف جهت دستیابی به نسخه فارسی آن صورت گرفته، مزایای هم در پی دارد که از آن جمله می‌توان به عدم حساسیت آن به زبان و گویش خاص اشاره کرد و اینکه این نرم‌افزار نسبت به سروصدای محیط و همچنین مکان‌های پرنویز حساس نیست و در مقابل چنین مکان‌هایی مقاوم است اشاره کرد.
هدفی که این نرم‌افزار دنبال می‌کند آن است که به جای برقراری ارتباط با کامپیوتر توسط ماوس و صفحه کلید و… خود بتوان پیام موردنظر را بیان کرده و کامپیوتر آن فرمان مربوطه را انجام دهد یا به جای تایپ کردن متن موردنظر فقط کافی است که متن موردنظر را از طریق میکروفون به رایانه منتقل کرده و متن را تایپ شده و آماده ببنیم.
هدفی که این نرم‌افزار همانند بسیاری از نرم‌افزارهای دیگر دنبال می‌کند ارتقای سطح کیفیت زندگی و تسهیل امور روزمره‌است در صورت استفاده از این نرم‌افزار در ادارات و سازمان‌های دولتی است.
احمد فرهودی (۱۳۲۰ ساری - ۲۶ اسفند ۱۳۴۹) چریک و مبارز مارکسیست، از اعضای بنیانگذار سازمان چریکهای فدایی خلق و معاون عملیات تیم جنگل در عملیات سیاهکل بود.
احمد فرهودی در سال ۱۳۲۰ در ساری متولد شد. وی کارمند ادارهٔ دارایی ساری بود و در سال ۱۳۴۶ فعالیت خود را در گروه احمدزاده-پویان شروع کرد. گرچه پیش از این تاریخ فعالیت‌های پراکنده‌ای نیز داشت، ولی فعالیت سیاسی – تشکیلاتی وی در خط فدایی مربوط به مشارکت در ایجاد گروه احمدزاده-پویان (با حضور مسعود احمدزاده، عباس مفتاحی و امیرپرویز پویان) می‌باشد.پایگاه اینترنتی اشرف دهقانی، چریک فدایی خلق رفیق شهید احمد فرهودی؛ بازدید در ۱۶ ژانویه ۲۰۱۶.
احمد فرهودی در سال ۱۳۴۹ در جریان مصادرهٔ بانک ونک با چند چریک فدایی دیگر، کاظم سلاحی، احمد زیبرم و حمید توکلی همکاری کرده و نقشی اساسی داشت. وی در جریان عملیات سیاهکل در سال ۱۳۴۹ به تیم جنگل پیوسته و به معاونت تیم رسید.
پس از عملیات حمله به پاسگاه ژاندارمری سیاهکل، بازماندگان تیم کوه به سوی ارتفاعات عقب‌نشینی کرد. برای تأمین آذوقهٔ گروه انبارکی در قلهٔ کاکوه توسط ایرج نیری -معلم روستایی- پیش‌بینی و ایجاد شده‌بود. اما ایرج نیری دستگیر شده‌بود و زیر شکنجه نیروهای رژیم شاه به محل انبارک آذوقه پی برده‌بودند. ۵ نفر از اعضای تیم کوه که به محل انبارک آذوقه مراجعه می‌کنند به محاصرهٔ هلیکوپترها درمی‌آیند. یکی از این ۵ چریک به نام عباس دانش بهزادی موفق به فرار از مهلکه می‌شود، اما ۴ نفر دیگر در محاصره ۴۸ ساعت مقاومت می‌کنند. پس از اتمام مهمات‌شان، دو چریک به نام‌های مهدی اسحاقی و محمدرحیم سماعی با عملیات فدایی نارنجک به خود بسته و ضمن کشتن چند تن از نیروهای رژیم شاه، کشته می‌شوند. دو چریک دیگر محمدعلی محدث قندچی و احمد فرهودی بودند که زنده به دست نیروهای رژیم می‌افتند.پایگاه اینترنتی ۱۹ بهمن؛ بیوگرافی احمد فرهودی؛ بازدید در ۱۴ ژانویه ۲۰۱۶.
احمد فرهودی پس از بازداشت به تهران منتقل شده و تحت شکنجه قرار گرفت. وی پس از دستگیری در جریان حمله به پاسگاه سیاهکل، در سپیده دم ۲۶ اسفند ۱۳۴۹ به دست رژیم محمدرضاشاه تیرباران گردید. محل دفن وی در قطعه ۳۳ بهشت زهرا در تهران است.
با گرگ‌ها می‌رقصد نام رمانی اثر مایکل بلیک است که بر پایه آن فیلمی با همین نام در سال ۱۹۹۰ توسط کوین کاستنر ساخته شد. این رمان توسط بهرام نظام‌آبادی با نام رقص با گرگ‌ها به فارسی نیز ترجمه شده‌است.
در ادبیات زیاد دیده شده که نویسنده‌ای با نخستین اثرش به آنچنان شهرت و موفقیتی برسدکه در آغاز بعید و دور از نظر می نموده است. بسیار نویسندگانی بوده و هستند که بار پیامی را بر شانه‌های خود احساس کرده و می‌کند .توجه به مسایل بشری از جمله مواردی است که نویسندگان را به خود جلب می‌کند اما مهم این است که از چه دیدگاهی به آن نگریسته شود.
سخن کوتاه مایکل بلیک پیش از نوشتن این کتاب و موفقیت آن مشاغل متعددی از جمله کار در داروخانه، سرپرستی ظرف شویی هتل‌ها و رستوران‌ها، اشتغال در ایستگاه‌های رادیویی و دفاتر روزنامه‌ها را آزموده است.
رمان با گرگ‌ها می‌رقصد توجه فیلم سازان را بر انگیخت اما به دلایلی تهیهٔ چنین فیلمی را مخاطره انگیز می‌دانستند سر انجام کویین کاستنر کارگردانی و اجرای این فیلم را به عهده گرفت و مری مک دانل و گراهام گرین و... نقش آفرینان این فیلم هستند زمانی که کاستنر تصمیم به تهیهٔ این فیلم گرفت بسیاری از دست اندر کاران سینما او را از این کار بر حذر داشتندو کمپانی پارامونت نیز که قصد تهیهٔ این فیلم را داشت از تعهد خود سر باز زد زیرا ویژگی‌های داستان متفاوت با دیگر فیلم‌های وسترن است و دو دیگر این فیلم وستر دیگر جاذبه‌ای نداشت و بازیگران بزرگ این گونه فیلم ها- که نامشان برای فروش هر فیلمی بسنده بود - همگی چشم از جهان بر بسته بودند و سوم این که کسی تمایل به تهیهٔ فیلمی سه ساعته و به زبان اصلی قبیله‌ای از قبیلهٔ سرخ‌پوست با زیرنویس انگلیسی را نداشت .
با تمامی این مشکلات فیلم رقص با گرگ‌ها ساخته شد و به اکران در آمد و طی 12 هفته بیش از 117 میلیون دلار فرو داشت و توجه تماشا گران و منتقدان فیلم را نیز بر انگیخت و 7 جایزهٔ اسکار را به خود اختصاص دادو کاندید سه جایزهٔ اسکار دیگر نیز بود .
با گرگ‌ها می‌رقصد فاجعه‌ای از فجایع بشری را می نمایاند قبیله‌ای که در سرزمین اصلی خود زندگی می‌کرده ودلخوش به کوچ بهاری و پاییز بوده و چشم انتظار گلهٔ بوفالو تا چند راسی شکار کنند که فریاد کودکانشان بر اثر گرسنگی بر نخیزد همیشه مورد تهاجم قرار می‌گرفته‌اند و در تاریخ واژگونانه معرفی گردیده‌اند .
ستوان دانبر می‌داند که سرخ‌پوستتان از سربازان سفید نفرت دارند و دشمن آن‌ها هستند اما زمانی که مسئلهٔ نجات جان انسانی پیش می‌آید خود را به مخاطره می اندازد و به دیدار دشمنان می‌رود ...
در جای جای داستان رقص با گرگ‌ها پیام است و سخن و مایکل بلیک با احاطهٔ کامل به تاریخ سرخ‌پوست -به ویژه کومانچی - زنگی آنان را توصیف کرده و با بیطرفی سخن می‌گوید.
مبارزه مسلحانه، هم استراتژی و هم تاکتیک اثر مسعود احمدزاده، از بنیان‌گذاران و نظریه‌پردازان سازمان چریک‌های فدایی خلق ایران است.
این اثر، بیشترین تأثیر را در شکل‌دهی بنیان تئوریک فداییان برای نزدیک به شش سال و بنیان تئوریک سه گروه انشعابی فداییان پس از انقلاب ۱۳۵۷ داشت. احمدزاده در این رساله، تحلیلی اجتماعی – اقتصادی از جامعه ایران و ساخت طبقاتی آن ارائه کرد و به مسائلی چون طبقه کارگر و متحدانش، سازماندهی جنبش انقلابی و نقشی که مبارزه مسلحانه پیشاهنگ ایفا می‌کند، پرداخت.
آرای نظریه‌پردازان جنبش‌های چریکی آمریکای لاتین، آرای کسانی چون رژی دبره (به‌ویژه نظریهٔ انقلاب ازطریق جنگ چریکی) ، تأثیر واضحی بر او داشت و احمدزاده استعاره «موتور کوچک» و «موتور بزرگ» را از دبره اخذ کرد تا رابطی بین نیروی چریکی و طبقات انقلابی را توصیف کند.
احمدزاده در توصیف ضرورت مبارزه مسلحانه، مانند امیرپرویز پویان، نوشت که مبارزه مسلحانه راه را برای آگاهی مردم از نیروی تاریخی خود و برای این که سازمان به یک ارتش توده‌ای تبدیل شود و انقلاب را تا پیروزی نهایی‌اش رهبری کند، هموار خواهد ساخت.
«ویرا» (به انگلیسی: vera)، ترانه‌ای از گروه موسیقی پراگرسیو راک بریتانیایی پینک فلوید است. این ترانه در قالب آلبوم "دیوار" در سال ۱۹۷۹ عرضه شد.
نام این ترانه به ویرا لین خواننده بریتانیایی و ترانه معروف او «دوباره همدیگر را خواهیم دید» در زمان جنگ جهانی دوم اشاره دارد. راجر واترز (پینک، شخصیت خیالی آلبوم) پدر خود را در جنگ از دست داده و با پرسیدن سؤال کنایه‌آمیز: "ویرا چه به سرت آمده؟" به ناپدید شدن ویرا لین، همانند قولی که داده بود و از دست رفتن امید اشاره دارد.
مکالمهٔ آغازین (کدوم جهنمی هستی سیمون؟)و جلوه‌های صوتی ترانه مربوط به فیلم نبرد بریتانیا (۱۹۶۹) می‌باشد.
نسخه فیلم آلبوم دیوار پینک فلوید، با یکی از ترانه‌های ویرا لین با عنوان «پسر کوچولویی که بابانوئل فراموش کرده بود» آغاز می‌شود. این ترانه در مورد پسر بچه‌ای (راجر واترز) است که پدر ندارد.
اجرای زنده آلبوم دیوار نیزدر بخش اول با ترانه «دوباره همدیگر را خواهیم دید» به جای ترانه «بیرون دیوار» در آلبوم آغاز می‌شود.
بتازگی راجر واترز در تور اجرای زنده نیمه تاریک ماه در سال ۲۰۰۶ و ۲۰۰۷ باری دیگر این ترانه را اجرا کرده‌است.
توابع هُذلولوی، هُذلولی، یاتوابع هیپربولیک ، از توابع پرکاربرد در ریاضیات می‌باشند که روابط حاکم بر آنها شبیه مثلثات است، با این تفاوت که خطوط مثلثاتی با توجه به دایره‌ای که شعاع آن واحد می‌باشد تعریف می‌شوند، ولی توابع هذلولوی (هذلولی) با توجه به هذلولی متساوی‌الساقین تعریف می‌گردند. از تابع‌های پایه‌ای آن sinh (خوانده می‌شود: سینوس هذلولوی یا هیپربولیک) و cosh (کسینوس هذلولوی) هستند که دیگر توابع را مانند tanh (تانژانت هذلولوی) می‌سازند. این توابع در انتگرالها، معادلات دیفرانسیل خطی و همچنین معادله لاپلاس بسیار ظاهر می‌شوند. همانند توابع مثلثاتی که دارای معکوس‌اند، این توابع نیز دارای معکوس‌اند و با پیش‌وندهای arc نمایش داده می‌شوند. مانند: arcsinh
تابع‌های هیپربولیک برای توصیف حرکت موج در اجسام کشسان، شکل خطوط انتقال نیروی برق، توزیع دما در پره‌های فلزی که لوله‌های داغ را سرد می‌کنند، خم‌های تعقیب و هندسهٔ نظریهٔ نسبیت عام به کار می‌روند.
توابع هایپربولیک از این قراراند:
رابطهٔ توابع هایپربولیک با توابع مثلثلتی چنین است:
که در آن "i" یکهٔ موهومی با تعریف "i"۲ = −۱ است.
formula_13 و formula_14 توابعی زوج و بقیه فرد هستند:
همچنین داریم:
متناظر با روابط مثلثاتی داریم:
مجموع دو عبارت:
مشخصاً
مجموع و تفاضل formula_13 و formula_22
برای فهرست کاملی از این انتگرالها، فهرست انتگرال‌های تابع‌های هیپربولیک را ببینید.
حمله به خوابگاههای دانشگاه امیر کبیر در شامگاه ۱۸ تیر ۱۳۸۸ صورت گرفت. در جریان این حمله نیروهای نظامی و امنیتی مجهز به سلاح‌های گرم و سرد وارد خوابگاه شده و ضمن استفاده از گاز اشک‌آور و همراهی موتور سواران، به صورت سازماندهی شده ضمن ورود به خوابگاه به ضرب و شتم دانشجویان و تخریب تحهیزات خوابگاه پرداختند. آن‌ها دانشجویان را تهدید کردند که در شب‌های بعد هم حمله خواهند کرد. پس از این حمله برخی دانشجویان بازداشت و به مکان نامعلومی منتقل شدند.
یکی از مسئولان دانشگاه امیر کبیر در حالیکه آدرس خوابگاه دانشجویی را نیز به اشتباه بیان می‌کرد، مدعی شد که پس از ورود یک غیر دانشجو به خوابگاه گلشن ۲۰ نفر که هویتشان به گفته وی نا مشخص است برای دستگیری او به خوابگاه حمله کرده‌اند.
همزمان با این حمله تهران در سالگرد یورش به کوی دانشگاه تهران در سال ۱۳۷۸، شاهد تجمع اعتراضی هزاران نفر از مردم و دانشجویان بود.
توبه‌نامه باب نامه‌ای است که گفته می‌شود باب پس از مناظره با روحانیون و در حضور ناصرالدین‌شاه که در آن زمان ولیعهد بود نوشته‌است. این سند اولین بار توسط ادوارد براون منتشر شد. در عین حال عده‌ای این توبه‌نامه را جعلی می‌دانند چرا که مهر و امضا ندارد، مخاطب توبه‌نامه معلوم نیست و هچنین سندی بدون تاریخ است. خود براون هم در انتساب نامه به باب تردید دارد. عبّاس امانت معتقد است این سند با سبک نوشتاری باب همخوانی ندارد و توسط مقامات دولتی در تبریز برای بی‌اعتباری باب و خشنودی شاه جعل شده‌است. وی معتقد است با وجود فشار زیادی که بر روی باب برای توبه و از بین بردن جنبش بابی بود وی توبه نکرد و تا آخر بر عقیده خود ثابت ماند. از این رو او را در ملأ عام در میدان سربازخانه تبریز تیرباران کردند تا هم جنبش بابی خاموش شود و هم اقتدار حکومت قاجار به صدارت وزیر جدید به نمایش گذاشته شود. به اعتقاد امانت در بهترین حالت ممکن است توبه‌نامه توسط مقامات دولتی تبریز آماده شده باشد ولی باب از امضای آن سرباز زده‌است. دنیسِن رآس هم معتقد است مجلس محاکمه باب در تبریز به امید توبه وی با وعد و وعید تشکیل شده بود و از آنجا که او حاضر به توبه نشد فرمان مرگ وی صادر شد. همچنین منبع دیگری ذکر می‌کند که فشار زیادی بر روی باب بود تا توبه کند و دعاوی و نوشته‌های خود را انکار نماید. باب اما در عوض بی‌پرده ادعای قائمیت خود را در مجلس محاکمه تبریز علنی کرد و تا آخر با وجود فشار علماء در تبریز توبه نکرد.
دنیس مکین نیز در این باره می‌نویسد که ما سندی در دست داریم که در آن باب، پیامبر جوان، هر گونه ادعای الهی را پس می‌گیرد. این سند احتمالاً مدت کمی پس از دادگاه تبریز و ظاهراً به خط باب است.The trial of the Bab: Shi'ite Orthodoxy Confronts its Mirror Image, Denis MacEoin, Research Fellow, Durham University
در زمان پادشاهی محمدشاه قاجار مجلسی با حضور روحانیون شیعه و ناصرالدین‌شاه قاجار (که در آن هنگام ولیعهد بود) در تبریز تشکیل شد، در زمان مجلس تبریز موضوع بابیت برای بزرگان سیاسی و مذهبی ایران، بااهمیت شده بود. باب تعداد و آمار پیروانش را پیگیری می‌کرد، در یکی از آثارش به نام دلائل سبعه که همان اواخر به رشته تحریر درآمده بود، تعداد بابیان را صد هزار نفر ذکر کرد.حضرت باب، مؤسسه معارف بهائی، نصرت‌الله محمد حسینی، صفحهٔ ۸۶۲، پیوند به صفحهٔ کتاب دربارهٔ اتفاقاتی که در مجلس مباحثه تبریز و پس از آن افتاده‌است، اختلافات زیادی بین منابع بابی و بهائی، منابع قاجاری، آثار مستشرقان، نوشته‌های مورخان متدین و مورخان لاییک وجود دارد. با این وجود در میان تمام نوشته‌های موافق و مخالف بابی، می‌توان نقاط مشترکی یافت. یکی آن‌که او در مجلس مباحثه، به صراحت ادعای قائمیت و پیامبری نمود.ترجمه فارسی کتاب مفتاح باب‌الابواب، ص۱۵۷ ولیعهد (ناصرالدین میرزا) نیز در نامه خود به پدرش محمدشاه، دو بار به ادعای صریح باب مبنی بر قائم و پیامبر بودن خودش، اشاره کرده‌است.اسنادی تازه یافت از مجلس مناظره سید باب، فصلنامه گنجینه اسناد، سال سوم، دفتر چهارم، حسن مرسلوند، صفحه‌ی۱۶
دشمنان باب از جمله میرزا مهدی‌خان زعیم‌الدّوله، پسر ملاّ محمّد ممقانی و حاجی محمّدکریم‌خان کرمانی، با وجود مخالفت با وی در نوشته‌های خود به عدم توبه وی اشاره کرده‌اند.
«میرزا مهدی‌خان زعیم‌الدّوله» که هم پدر و هم پدربزرگش در جلسه محاکمه باب حضور داشتند در کتاب «مفتاح باب‌الابواب» که در ردّ باب و بهاءالله نگاشته، صریحاً ذکر کرده که هر چه سید باب را به توبه و اظهار پشیمانی از ادّعای خود وادار کردند، قبول نفرمود و چون چنین دیدند ناچار به قتلش فتوی دادند.میرزا مهدی‌خان زعیم‌الدّوله، ترجمهٔ فارسی کتاب مفتاح باب‌الابواب، صفحهٔ ۱۵۷ وی اشاره کرده که پدرش از باب که فتوای قتلش صادر شده بود تقاضا کرد دست از ادّعای خود بردارد تا خونش ریخته نشود، «ولی او به گفتهٔ پدرم توجّه نکرد و همچنان ساکت و آرام بود…»میرزا مهدی‌خان زعیم‌الدّوله، ترجمهٔ فارسی کتاب مفتاح باب‌الابواب، صفحهٔ ۱۵۹
همچنین پسر ملاّ محمّد ممقانی بر عدم توبه وی با وجود اصرار پدر تأکید می‌کند.گفت و شنود سید علی محمد شیرازی با روحانیون تبریز، میرزا محمد تقی مامقانی، حسن مرسلوند، نشر تاریخ ایران ۱۳۷۴، ص۵۸–۵۹ ملاّ محمّد ممقانی از جمله افرادی بود که حکم قتل باب را صادر کرد.
حاجی محمّدکریم‌خان کرمانی صاحب «ارشادالعوام» که از مخالفان شناخته شده باب بود و رهبری گروهی از شیخیه را که به باب نگرویده بودند بر عهده داشت، از شنیدن خبر اعدام باب اظهار سرور کرده و نوشته که باب را «بعد از امر به توبه از کفر خود و قبول نکردن او … نشانهٔ گلوله ساختند».
مورخانی هم چون احمد کسروی، زعیم‌الدوله، فریدون آدمیت و مرسلوند بر سؤال کنندگان به دلیل سؤالات بی‌ربط و نامفهومشان خرده گرفته‌اند، این مورخان بر باب هم ایراد وارد ساخته‌اند که چرا جواب‌های درست به پرسش‌های علما نداده‌است.فریدون آدمیت، امیرکبیر و ایران، انتشارات خوارزمی، چاپ ششم، ۱۳۶۱، صفحهٔ ۴۴۶
حمید درخشان (زاده ۳ بهمن ۱۳۳۷ سراب) بازیکن بازنشسته و سرمربی فوتبال اهل ایران است. وی سابقه بازی در باشگاه فوتبال پرسپولیس و تیم ملی فوتبال ایران را دارد. همچنین او نقش کوتاهی در سریال پژمان را در نقش خود بازی کرد.
در سن هفده سالگی از تیم مزدا به پرسپولیس آمد. چهاردهم شهریور سال ۱۳۵۹ برای اولین بار پیراهن تیم ملی را مقابل امارات بر تن کرد. بازیگردان اصلی ایران در جام ملت‌های ۱۹۸۴ بود و در سال بعد به عنوان بازیکن سال ایران انتخاب شد. او جزو ۱۴ نفری بود که در سال ۶۵ و هنگام بازی‌های آسیایی ۱۹۸۶ در اعتراض به کادر فنی تیم ملی، از این تیم استعفا داد. پس از این استعفا او شش ماه از حضور در میدان‌ها محروم شد. پس از این اتفاق در سال ۱۳۶۵ زمانی که بیست و هشت ساله بود، پس از ده سال حضور، از پرسپولیس جدا شد و به لیگ قطر رفت. او چهار سال از تیم ملی دور بود و در تیرماه سال ۱۳۶۹ با حضور علی پروین به تیم ملی برگشت. در سال ۱۳۷۰ و در سن سی و سه سالگی، پس از پنج سال بازی در قطر به پرسپولیس بازگشت و چند ماه در پرسپولیس بازی کرد ولی در دی ماه ۱۳۷۰ مجدداً مورد توجه باشگاه‌های قطری قرار گرفت و به السد قطر پیوست. پس از یک فصل بازی در این تیم، در آبان ۱۳۷۱ مجدداً به پرسپولیس بازگشت و بار دیگر به تیم ملی فوتبال ایران دعوت شد. در سال ۱۳۷۲ و در سن سی و پنج سالگی از فوتبال ملّی خداحافظی کرد و در سال ۱۳۷۳ فوتبال را کنار گذاشت.
حمید درخشان سرمربی‌گری را از تیم باشگاه فوتبال پرسپولیس تهران در سال ۱۳۷۳ شروع کرد، با آمدن یورگن گده در بهمن ۱۳۷۳ دستیاری او را نپذیرفت و از تیم جدا شد. در سال ۱۳۷۴ به پرسپولیس برگشت و دستیار استانکو پوکله پوویچ شد. با رفتن استانکو در سال ۱۳۷۶ به طور موقت هشت ماه هدایت تیم را برعهده گرفت، ولی به دنبال آمدن ایوان متکوویچ دوباره دستیار سرمربی شد و تا مهر ۱۳۷۷ و بازگشت علی پروین در این سمت فعالیت کرد. وی از سال ۱۳۸۰ تا ۱۳۸۱ سرمربی تیم ملی فوتبال زیر ۲۰ سال ایران بود، او در سال ۱۳۸۱ تا ۱۳۸۲ سرمربی تیم‌های سرخپوشان و هما شد، پس از چند سال وقفه و در سال ۱۳۸۸ به تیم پیکان رفت و هدایت این تیم را به عهده گرفت اما در یک سال یعنی در سال ۱۳۸۹ به تیم شهرداری تبریز رفت، وی از اوایل تیر تا مهر ۱۳۹۰ سرمربی باشگاه فوتبال شاهین بوشهر بود. او مجدداً برای ۵ بازی به شاهین برگشت و در تاریخ ۱۵ فروردین ۱۳۹۱ مجدداً استعفا کرد. درخشان در تاریخ ۱۹ شهریور سال ۱۳۹۳ پس از برکناری علی دایی از سرمربیگری پرسپولیس به پرسپولیس بازگشت و در تاریخ ۱۶ فروردین ۱۳۹۴ از سمت خود استعفا کرد.
در تاریخ ۳ فروردین ۱۳۹۵ وی به سمت سرمربیگری تیم فوتبال دسته اولی خونه به خونه بابل برگزیده شد که در این تیم نیز کاری را از پیش نبرد و موفقیتی کسب نکرد و باعث سقوط چند پله‌ای این تیم شمالی شد.
در سال ۱۳۹۶ او به سرمربیگری نفت تهران برگزیده شد و جایگزین علی کریمی سرمربی وقت نفت شد. اما پس از آن به علت تعویض شدن مالک باشگاه و با اعلام وی، درخشان برکنار شد.
دوران کهن نام مجموعهٔ تلویزیونی محصول سال ۲۰۰۷ ساخت کشور بریتانیا شبکه آی‌تی‌وی به تهیه‌کنندگی آدرین هادگس و تیم هینز می‌باشد. این فیلم دربارهٔ حیوانات ماقبل تاریخ و آینده‌است که به دلیل ناهنجاری وارد زمان حال می‌شوند.
مجموعه تلویزیونی دوران کهن از تاریخ ۲ اردیبهشت ۱۳۸۸ از شبکه چهار سیمای جمهوری اسلامی ایران روی آنتن رفته‌است همچنین در سال های ۹۰، ۹۲، ۹۴، ۹۶، ۹۷ و ۱۴۰۱ از شبکه چهار مجددا پخش شد.
سریال دوران کهن را باید چیزی میان فیلم پارک ژوراسیک و سریال جاسوسان (Spooks) دانست. سریال دوران کهن در سال ۲۰۰۸ نامزد دریافت جایزه بهترین سریال و بهترین جلوه‌های ویژه از مجموع جوایز بافتا شد.
ناهنجاری زمانی یک پدیدهٔ تخیلی در سریال دوران کهن است که طبق این داستان در طول تاریخ همواره وجود داشته و آنطور که در قسمت‌های آخرین سریال متوجه می‌شویم سرمنشا موجودات افسانه‌ای و اساطیری هم همین می‌باشد. این ناهنجاری زمانی در واقع به صورت یک دریچه به گذشته یا آینده عمل می‌کند و دایناسورها هم از میان همین وارد عصر کنونی شده‌اند.
دی‌ان‌ای رایانه ، نانورایانه ای است که از دی‌ان‌ای برای ذخیرهٔ اطلاعات و اعمال محاسبات پیچیده، استفاده می‌کند. "محاسبات دی‌ان‌ای" یا "محاسبات مولکولی" روش محاسبه‌ای است که از دی‌ان‌ای، زیست‌شیمی و زیست‌شناسی مولکولی به جای فناوری‌های رایانه‌ای سنتی سیلیکونی استفاده می‌کند. محاسبات دی‌ان‌ای، یا به‌طور عمومی‌تر، محاسبات مولکولی، از حوزه‌های میان‌رشته‌ایِ به سرعت در حال توسعه، است. پژوهش و توسعه در این حوزه با نظریه، آزمایش و برنامه‌های محاسبات مولکولی سر و کار دارد.
فکر اولیه دی‌ان‌ای رایانه زمانی آغاز شد که لئونارد آدلمن برای اولین بار نشان داد که محاسبات ریاضی را می‌توان با استفاده از دی‌ان‌ای هم انجام داد که این کار به جای استفاده از ماشین‌های معمول با استفاده از لوله‌های آزمایش و در آزمایشگاههای زیست‌شناسی انجام می‌شود. آدلمن برای شروع کار مسئلهٔ فروشنده دوره‌گرد را انتخاب کرد و تصمیم گرفت آن را به وسیله دی‌ان‌ای حل کند. به این دلیل که این یک مسئله NP-complete است و هیچ الگوریتمی که زمان اجرای آن چند جمله‌ای باشد پیدا نشده که با استفاده از آن بتوان با رایانه‌های معمول این مسئله را حل نمود توجه دانشمندان بیشتر به محاسبات از طریق دی‌ان‌ای جلب شد. نکتهٔ اصلی در روشی که آدلمن معرفی کرد امکان انجام بینهایت محاسبات موازی با استفاده از دی‌ان‌ای بود.
یک دی‌ان‌ای رایانه در اصل مجموعه‌ایست از رشته‌های دی‌ان‌ای که مشخصا انتخاب شدن و ترکیب‌های آن‌ها جوابی برای بعضی مسائل تولید خواهد کرد. البته این وابسته به مسئله‌ای است که قرار است حل شود. تکنولوژی لازم هم برای انتخاب رشته‌های اولیه و هم برای غربال کردن رشته‌های نهایی که جواب را در بر دارند موجود می‌باشد.
نکتهٔ اصلی دی‌ان‌ای رایانه‌ها تعداد بسیار زیاد محاسبات موازی با استفاده از دی‌ان‌ای هاست، که با ایجاد مقدمات لازم و تعداد مناسب رشته‌های دی‌ان‌ای می‌توان با یکبار انجام آزمایش مسائل بسیار بزرگ را با استفاده از جستجوهای موازی حل کرد. این کار بسیار سخت در رایانه‌های معمول انجام می‌شود. همچنین باید توجه کرد که رایانه‌های معمول برای انجام چنین محاسباتی به مدارهای سخت‌افزاری بسیار پیچیده و عظیمی نیاز دارند.
دو دلیل برای استفادهٔ زیست‌مولکول در حل مسائل محاسباتی وجود دارد:
دی‌ان‌ای یک ساختار دو رشته‌ای متشکل از ۴ نوکلئوتید است. این نوکلئوتیدها عبارتند از آدنین (A)، گوانین (G)، سیتوزین (C) و تیمین (T). ساختار شیمیایی دی‌ان‌ای به صورت پیوند مشخصی از دو دنباله خطی از این ۴ نوکلئوتید می‌باشد که این اتصال‌ها فقط به صورت (A-T)، (T-A)، (C-G) و (G-C) وجود دارند.
آنچه آدلمن در نظر داشت این بود که از رشته‌های دی‌ان‌ای برای کدگذاری مسائل استفاده کند و با دستکاری آن‌ها در آزمایشگاه‌ها، عملیاتی را شبیه‌سازی کند تا اگر جوابی برای مسئله مورد نظر وجود دارد آن را از بین رشته‌ها انتخاب کند.
دی‌ان‌ای مخزن اصلی ذخیره‌سازی اطلاعات در سلول‌های زنده‌است. به جای استفاده از امواج الکتریکی برای نمایش یک بیت اطلاعات، دی‌ان‌ای رایانه‌ها با استفاده از خواص شیمیایی این مولکول‌ها این کار را انجام می‌دهد. دی‌ان‌ای این کار را با استفاده از آنزیم‌ها انجام می‌دهد. آنزیم‌ها کاتالیزورهایی هستند که می‌توان آن‌ها را سخت‌افزار خواند و دی‌ان‌ای را می‌توان به عنوان نرم‌افزار در نظر گرفت که برای اجرای محاسبات مورد نظر استفاده می‌شوند. دی‌ان‌ای رایانه از نوکلئوتیدهای آدنین (A)، گوانین (G)، سیتوزین (C) و تیمین (T) به عنوان واحدهای حافظه و از تکنیک‌های دی‌ان‌ای موجود برای انجام عملیات اساسی استفاده می‌کند. عملیات در دی‌ان‌ای رایانه‌ها، در لوله‌های ترکیب آزمایشگاهی یا اسلایدهای شیشه‌ای انجام می‌شود. ورودی و خروجی، هر دو رشته‌های دی‌ان‌ای هستند که دنباله‌های ژنی آن‌ها اطلاعات مشخصی را کدگذاری می‌کند.
نوکلئیک اسیدها به خاطر چگالی و تأثیرگذاری و سرعتشان مورد استفاده قرار می‌گیرند. مولکول‌های دی‌ان‌ای می‌توانند حجم بسیار بالایی از اطلاعات را ذخیره کنند برای مثال اطلاعات موجود در یک گرم دی‌ان‌ای معادل اطلاعات ذخیره شده در یک تریلیون CD است.
بیشتر رایانه‌های الکترونیکی به صورت سری کار می‌کنند و اطلاعات یک بلاک از حافظه را بعد از یک بلاک دیگر و همینطور به دنبال هم پردازش می‌کنند. اما واکنش‌های شیمیایی کاملاً موازی هستند. یک قسمت از یک فعالیت شیمیایی می‌تواند روی تریلیون‌ها رشتهٔ دی‌ان‌ای به صورت هم‌زمان انجام شود. با اینکه یک دی‌ان‌ای رایانه برای انجام یک محاسبهٔ ریاضی کوچک زمان بیشتری نسبت به یک رایانه معمولی صرف می‌کند اما در این زمان عملیات را به تعداد بیشماری انجام می‌دهد و در ضمن انرژی و فضای بسیار کمتری نیاز دارد.
یک رشتهٔ دلخواه از دی‌ان‌ای را می‌توان در آزمایشگاه تولید کرد. این امکان برای رشته‌هایی که از یک طول مشخصی بزرگتر هستند وجود دارد. این رشته‌ها از دنباله‌هایی از دی‌ان‌ای که قبلاً از ارگانیسم‌های متفاوت کپی شده‌اند ایجاد می‌شوند. سنتزگر از چهار نوکلئوتید اصلی که از ترکیب دنباله‌هایی به وجود آمده که برای اجرا توسط کاربر قرار داده شده‌اند تغذیه می‌شود. دستگاه‌ها میلیون‌ها کپی از رشته‌های مورد نظر ایجاد کرده و در لولهٔ آزمایش کوچکی قرار می‌دهند.
زوج رشته‌های دی‌ان‌ای را می‌توان با گرم کردن (گرم کردن باعث از بین رفتن پیوند هیدروژنی بین دو رشتهٔ متمم دی‌ان‌ای می‌شود.) به دو رشتهٔ دی‌ان‌ای مجزا تبدیل کرد. چون پیوند بین نوکلئوتیدها در یک رشته محکمتر از پیوند هیدروژنی بین دو رشته‌است این پیوندها با گرم شدن آسیب نمی‌بینند.
منظور از سخت کردن انجام عکس عمل ذوب است یعنی رشته‌های دی‌ان‌ای سرد می‌شوند. این کار باعث می‌شود که رشته‌های متمم به هم بچسبند. اگر که یکی از رشته‌های تکی مثلاً یکی از نوکلئوتیدها را نداشته باشد و این باعث شود که نتواند به رشتهٔ متمم خود بچسبد با انجام عمل انعقاد که توسط یک آنزیم صورت می‌گیرد دو رشتهٔ دی‌ان‌ای به هم چسبیده و جفت می‌شوند.
جداسازی به وسیلهٔ هیبرید کردن یکی از عملیاتی است که گاهی در محاسبات به وسیلهٔ دی‌ان‌ای استفاده می‌شود که شامل می‌شود از استخراج یکسری از تک رشته‌های دی‌ان‌ای از لولهٔ آزمایش که حاوی یک زیر دنبالهٔ مشخصی هستند. برای این کار تعداد زیادی از رشتهٔ متمم این زیر دنباله‌ها تولید کرده و با اضافه کردن مولکول بیوتین یک ماتریس ثابت از این رشته‌ها ایجاد می‌کنند. سپس اگر محتویات لولهٔ آزمایش که به این ماتریس اضافه شده‌اند، رشته‌هایی حاوی زیر دنبالهٔ مورد نظر باشند، به رشته‌های متمم پیوند می‌خورند. سپس با شستن ماتریس رشته‌های دیگر که این زیر دنباله را ندارند پاک می‌شوند و فقط رشته‌های مورد نظر باقی می‌مانند که می‌توان آن‌ها را جدا کرد.[۶]
پل الکتروفورز تکنیک مهمی برای مرتب کردن رشته‌های دی‌ان‌ای بر اساس اندازه آن‌ها می‌باشد. الکتروفورز عملی است برای جدا کردن مولکولهای باردار شده در یک میدان الکتریکی. تا زمانی که مولکول‌های دی‌ان‌ای بار منفی حمل می‌کنند وقتی وارد یک میدان الکتریکی می‌شوند تمایل دارند به سمت قطب مثبت بروند. تعداد مولکولهایی که به سمت یک قطب می‌روند در یک مجموعه جواب به شکل و بار الکتریکی آن‌ها وابسته‌است. اگر همهٔ مولکولهای موجود در واحد طول در یک نمونه دارای بار یکسان باشند همهٔ آن‌ها به سمت قطب مخالف حرکت می‌کنند. حال اگر عمل الکتروفورز در یک پل انجام شود این تعداد به اندازهٔ مولکولها هم وابسته می‌شود و این پل به صورتی است که مولکولهای کوچکتر سریعتر از این پل رد می‌شوند بنابراین می‌توان آن‌ها را بر اساس اندازه مرتب کرد.
روش مناسب دیگر برای دستکاری دی‌ان‌ای روش PCR می‌باشد. این روش به سرعت تعداد مولکول‌های دی‌ان‌ای مورد نظر را در یک مجموعه جواب افزایش می‌دهد و این عمل با استفاده از استخراج اولیه به وسیلهٔ پلیمرها انجام می‌شود. در هر چرخه از کار تعداد مولکول‌ها دو برابر می‌شود. بر اساس منابع PCR می‌توان چرخه را بیش از سی بار تکرار کرد و این سی چرخه تنها حدود سه ساعت طول می‌کشد و در این مدت یک رشتهٔ دی‌ان‌ای به یک میلیون رشته تبدیل می‌شود.
یعنی از یک لولهٔ آزمایش رشته‌هایی که حاوی زیر دنبالهٔ مشخصی هستند را پیدا کرده و آن‌ها را از مابقی رشته‌ها جدا کنیم.[۶]
یعنی محتویات چند لولهٔ آزمایش را در یک لولهٔ آزمایش با هم ترکیب کنیم.[۶]
یعنی وجود یا عدم وجود یک رشته دی‌ان‌ای داده شده را در یک لولهٔ آزمایش مشخص کنیم.[۶]
در این مسئله باید برای N نقطهٔ داده شده مسیری را پیدا کرد که از همهٔ نقاط یکبار و فقط یکبار عبور کند و به نقطهٔ شروع باز گردد. حل این مسئله برای رایانه‌های معمول بسیار دشوار است زیرا که این مسئله از نوع مسائل NP-Complete است که هنوز برای آن‌ها راه حلی با زمان اجرای چند جمله‌ای پیدا نشده‌است. حل این مسائل زمانی که اندازهٔ ورودی زیاد باشد با رایانه‌های معمول غیرقابل انجام و فقط با تعداد زیادی رایانه که به‌طور موازی فعالیت می‌کنند قابل انجام است مانند دی‌ان‌ای رایانه‌ها. علت انتخاب این مسئله این است که این مسئله از نوع مسائل NP-Complete دسته بندی شده و دانشمندان علوم رایانه زمان زیادی را صرف پیدا کردن الگوریتم مناسبی برای حل این مسائل کرده‌اند اما هیچ الگوریتمی که بتواند با صرف زمان مناسب به جواب برسد پیدا نشد. به نظر می‌رسد با داشتن بهترین رایانه‌های موجود و با استفاده از مؤثرترین الگوریتم‌هایی که تاکنون یافت شده برای حل نمونه‌ای از این مسئله که تعداد ورودی آن از صد هم کمتر است حدود صد سال زمان نیاز داریم.[۸]
یک گراف با دو گرهٔ مشخص شده به عنوان گره شروع و گره پایان داده می‌شود مسیر همیلتونی در این گراف مسیری خواهد بود که از گره شروع آغاز شده و در گره پایانی خاتمه یابد به شرط آنکه از همهٔ گره‌های موجود در گراف یک بار و فقط یک بار عبور کند. مسئله مسیر همیلتونی مسئله ایست که برای یک گراف داده شده، یک مسیر همیلتونی (درصورت وجود) ارائه دهد. آدلمن با استفاده از دی‌ان‌ای رایانه نمونه‌ای از این مسئله را که تعداد گره‌های آن هفت عدد بود را حل کرد.
یک نقشه با چهار شهر که به وسیلهٔ راه‌هایی به هم مرتبط هستند را در نظر بگیرید. در این نقشه می‌توان از شهر A به شهر B سفر کرد ولی به صورت برعکس نه. هدف این است که مسیری با شروع از شهر A و خاتمه در شهر N به صورتی که از همهٔ شهرهای دیگر یکبار عبور کند اگر که موجود باشد بیابیم.
آدلمن برای نمایش نام شهرها و نام هر یک از مسیرهای بین دو شهر با استفاده از دی‌ان‌ای این‌طور عمل کرد که برای نام هر شهر یک دنبالهٔ هشت تایی از نوکلئوتیدها را (چهار تا به عنوان اسم اول و چهار تای بعدی به عنوان اسم دوم) در نظر گرفت و برای نام مسیرها ترکیب اسم‌های دوم شهر آغازی و پایانی آن مسیرها را در نظر گرفت.
باید توجه کرد که هر رشتهٔ دی‌ان‌ای یک رشتهٔ متمم مخصوص به خود دارد. بعد از کد کردن نام‌ها، آدلمن نام‌های متمم شهرها و نام مسیرها را با هم در یک لولهٔ آزمایش ترکیب کرد.
آدلمن حدود ۱۰۱۴ مولکول را از هر یک از دنباله‌های متفاوت برداشت و همه را در یک لوله آزمایش مشترک قرار داد. برای شروع محاسبات او مقداری آب و نمک و چند مادهٔ دیگر را برای ایجاد شرایطی نزدیک به شرایط موجود در یک سلول به لوله اضافه کرد. همهٔ این موادی که برای رسیدن به جواب مصرف شد در حدود یک پانزدهم قاشق چایخوری فضا اشغال می‌کردند. بعد از حدود یک ثانیه او جواب مورد نظر را در دست داشت. این مسئله بسیار شگفت انگیز بود که جواب یک مسئلهٔ ریاضی در یک مولکول ذخیره شده بود.
متأسفانه همانطور که آدلمن بعد از انجام گام اول جواب مسئله را در دست داشت حدود صد تریلیون هم مسیرهای کد شده‌ای در داخل لوله بود که همیلتونی نبودند پس مسیرها باید غربال می‌شدند. برای خلاص شدن از رشته‌هایی که با گره آغازین شروع نمی‌شدند یا با گرهٔ پایانی خاتمه نمی‌یافتند آدلمن از روش PCR استفاده کرد. برای این کار به تعداد زیادی کپی دو تکه کوچک از دی‌ان‌ای به عنوان استر نیاز داشت تا بتواند پلیمرها را برای انجام عمل واتسون-کریک آماده کند. استرها شامل نام دوم شهر آغازی و متمم نام اول شهر پایانی بودند. این استرها به درستی کار می‌کردند اولی باعث می‌شد پلیمرهای دی‌ان‌ای مکمل‌های دنباله‌هایی را که شهر آغازین درست را در بر داشتند، کپی کنند و استر دوم باعث می‌شد پلیمرها شروع کنند به دو برابر کردن دنباله‌هایی که شهر پایانی درست را داشتند. نتیجه این بود که مولکولهایی که هر دو شهر آغازی و پایانی درست را داشتند با سرعتی نمایی دوباره ایجاد شدند در مقابل رشته‌هایی که یا شهر آغازین درست را داشتند یا شهر پایانی درست را با سرعتی کمتر و به صورت خطی ایجاد شدند و رشته‌هایی که هیچ یک را نداشتند اصلاً ایجاد نشدند.
گام بعدی استفاده از پل الکتروفورز برای جدا کردن رشته‌هایی بود که طول مشخصی داشتند. در اینجا مولکولهای دیگر از آزمایش خارج می‌شدند.
برای چک کردن اینکه رشته‌های بدست آمده حاوی تمام گره‌های مورد نظر هستند یا نه، آدلمن از روش سخت کردن واتسون-کریک که جدا کردن به وسیلهٔ کشش نامیده می‌شد استفاده کرد.
تحقیقات در زمینهٔ دی‌ان‌ای رایانه‌ها و محاسبات از طریق دی‌ان‌ای هنوز در مراحل اولیه قرار دارد. چگالی بالای اطلاعات در مولکول‌های دی‌ان‌ای و شدت موازی بودن فعالیت‌ها در آن‌ها باعث شده محاسبات از طریق دی‌ان‌ای ابزار قدرتمندی گردد. دی‌ان‌ای رایانه‌ها علاوه بر انجام عملیات به صورت موازی می‌توانند با مشکلاتی که باعث می‌شود این‌گونه مسائل برای رایانه‌های سیلیکونی متداول غیرقابل حل شوند کنار بیاید.
هر چند استفاده از دی‌ان‌ای رایانه‌ها برای حل مسائل ساده مناسب نیست با این حال با تحقیقات بسیار ثابت شده که هر اصلی را که بتوان روی رایانه‌های معمول پیاده کرد همچنین می‌توان آن را به صورت یکی از اصول دی‌ان‌ای رایانه‌ها هم در نظر گرفت. احتمالاً مهم‌ترین ابزارهای محاسباتی از طریق دی‌ان‌ای می‌توانند باعث انقلاب بزرگی در عرصهٔ علوم درمانی و داروسازی شوند. مثلاً در آینده ممکن است با قرار دادن دی‌ان‌ای رایانه‌ها در بدن انسان‌ها از سلامتی آن‌ها مطمئن شد.
[1] Molecular Computing: An Overview by Byoung-Tak Zhang
[2] A few ideas about DNA computing: Enrique Blanco
[3] Gheorghe Paun, Rozenberg and Salomaa, DNA computing, New computing paradigms, Springer-Verlag, Berlin.
[4] Gupta, GauraV, Mehra, Nipun and ChakraVerty, DNA Computing,
[5] Leonard M. Adleman, Computing with DNA, Scientific American, August 1998.
[6] L.M Adleman, “Molecular computation of solutions to combinatorial problems,” Science, 266, 1994, 1021-1024.
[7] V. Shekhar, Ch.V.Ramana Murthy, P.V. Gopalacharyulu and G.P.Rajasekhar, DNA solution to the shortest path problem,
سِگِد سومین شهر بزرگ مجارستان و مرکز استان چونگراد-چاناد است. بر پایه آمار سال ۲۰۱۰، جمعیت آن برابر با ۱۶۹٬۷۳۱ نفر و مساحتش ۵۹۴٫۸ کیلومتر مربع است.
نام سگد احتمالاً از یک واژه کهن مجاری به معنی گوشه (szeg) گرفته شده‌است، چرا که رود تیسا در محل این شهر تغییر جهت می‌دهد. روایتی دیگر این نام را مشتق از واژه مجاری sziget به معنی جزیره می‌داند. برخی دیگر نیز szeg را به معنی بلوند تیره می‌دانند که به رنگ آب محل تلاقی رود تیسا و مورش اشاره دارد.
بازار تبادل ارز خارجی یا فارکس، تعیینسلام مممناررل می‌کند. اکنون فارکس از لحاظ حجم معاملات بزرگ‌ترین بازار مالی در جهان است.Record, Neil, "Currency Overlay" (Wiley Finance Series)
ساده‌ترین تعریف برای «دادوستد»، «تبدیل یک ارز به ارز دیگر است» که حجمی از این تبادل‌ها به منظور خرید و فروش کالا یا خدمات شرکت‌ها یا دولت‌ها، هزینه‌های سفر و خرید جهانگردان یا سرمایه‌گذاری اشخاص یا بنگاه‌ها در کشور مورد استفادهٔ ارز می‌باشد. البته بیشترین حجم تبادل‌های ارزی با هدف کسب سود از تفاضل قیمت خرید و فروش انجام می‌گیرد. چیزی که تفاوت دو مقدار Bid و Ask در معاملات محسوب می‌شود.
در بازار تبادل ارز جهان تمامی بانک‌ها (اعم از تجاری و مرکزی و سرمایه‌گذاری)، مؤسسات مالی بزرگ، شرکت‌های چند ملیتی، تاجران، شرکت‌های بیمه، شرکت‌های صادرات و واردات، صندوق‌های بازنشستگی، سفته بازها و اشخاص حقیقی در آن ارزهای مختلفی همچون دلار آمریکا، یورو، پوند، ین و دیگر پول‌های کشورها را داد و ستد می‌کنند.