moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
هر یک از این سیستم‌های اعداد یک سیستم موقعیتی هستند، اما در حالی که اوزان اعشاری توان‌های ۱۰ هستند، اوزان هشتی توان‌های ۸ و وزن‌های هگزا دسیمال توان‌های ۱۶ هستند. مقدار رقم را با مقدار موقعیت آن و سپس نتایج را اضافه می‌کند. به‌طور مثال:
قالب بندی نقطه ثابت می‌تواند برای نمایش کسری اعداد به صورت دودویی مفید باشد.
تعداد بیت‌های مورد نیاز برای دقت و محدوده مورد نظر باید برای ذخیره قسمت‌های کسری و صحیح یک عدد انتخاب شود. به عنوان مثال، با استفاده از فرمت ۳۲ بیتی، ۱۶ بیت برای عدد صحیح و ۱۶ بیت برای کسری ممکن است استفاده شود.
بیت هشتم به دنبال آن بیت چهارم، سپس بیت دوم و سپس بیت یکم می‌آید. بیت‌های کسری الگوی تعیین شده توسط بیت‌های عدد صحیح را ادامه می‌دهند. بیت بعدی بیت نیمه، سپس بیت چهارم، سپس بیت ⅛ و غیره است. به‌طور مثال:
این شکل از رمزگذاری نمی‌تواند برخی از مقادیر را به صورت باینری نشان دهد. به عنوان مثال، کسری 0.2 در اعشاری، نزدیک‌ترین تقریب می‌شود شرح زیر است:
حتی اگر ارقام بیشتری استفاده شود، نمایش دقیق غیرممکن است. شماره که به صورت اعشاری به صورت ۰٫۳۳۳۳۳۳۳۳۳... نوشته می‌شود، به‌طور نامحدود ادامه می‌یابد.
در حالی که هر دو اعداد صحیح بدون علامت و علامت در سیستم‌های دیجیتال استفاده می‌شوند، حتی یک عدد صحیح ۳۲ بیتی برای مدیریت طیف وسیعی از اعدادی که یک ماشین حساب می‌تواند انجام دهد، کافی نیست، و این فقط شامل کسر نمی‌شود. برای تقریب محدوده و دقت بیشتر اعداد حقیقی، باید اعداد صحیح علامت دار و اعداد نقطه ثابت را کنار بگذاریم و به قالب " ممیز شناور " برویم.
در سیستم اعشاری، ما با اعداد ممیز شناور شکل (نماد علمی) آشنا هستیم:
یا به‌طور خلاصه تر:
که به معنی "۱٫۱۰۳۰۴۰۲ ضربدر ۱ به دنبال ۵ صفر است". ما یک مقدار عددی معین (۱٫۱۰۳۰۴۰۲) داریم که به عنوان " ضریب " شناخته می‌شود، ضرب در توان 10 (E5، به معنای 10 5 یا ۱۰۰۰۰۰)، که به عنوان " توان " شناخته می‌شود. اگر ما یک توان منفی داشته باشیم، به این معنی است که عدد در ۱ چند مکان در سمت راست نقطه اعشار ضرب می‌شود. مثلا:
مزیت این طرح این است که با استفاده از توان می‌توانیم دامنه بسیار وسیع‌تری از اعداد را بدست آوریم، حتی اگر تعداد ارقام در معنادار یا «دقت عددی» بسیار کوچک‌تر از محدوده باشد. فرمت‌های باینری ممیز شناور مشابهی را می‌توان برای رایانه‌ها تعریف کرد. تعدادی از این طرح‌ها وجود دارد که محبوب‌ترین آنها توسط موسسه مهندسین برق و الکترونیک (IEEE) تعریف شده‌است. مشخصات استاندارد IEEE 754-2008 فرمت ممیز شناور ۶۴ بیتی را با موارد زیر تعریف می‌کند:
بیایید با دیدن اینکه یک عدد چگونه در ۸ بایت حافظه ذخیره می‌شود متوجه شویم این فرمت چگونه است.
که در آن "S" نشان دهنده بیت علامت، "x" نشان دهنده یک بیت توان و "m" نشان دهنده یک بیت معنادار است. هنگامی که بیت‌های اینجا استخراج شدند، با محاسبه زیر تبدیل می‌شوند:
این طرح اعداد معتبر تا حدود ۱۵ رقم اعشاری را با دامنه اعداد زیر ارائه می‌دهد:
این مشخصات همچنین چندین مقدار خاص را تعریف می‌کند که اعداد تعریف‌شده نیستند و به عنوان "NaNs" شناخته می‌شوند، مخفف شدهٔ "ٔNot A Number". اینها توسط برنامه‌ها برای تعیین عملیات نامعتبر و موارد مشابه استفاده می‌شود.
برخی از برنامه‌ها از اعداد ممیز شناور ۳۲ بیتی نیز استفاده می‌کنند. متداول‌ترین طرح از یک معنادار ۲۳ بیتی با یک بیت علامت، به اضافه یک توان ۸ بیتی در قالب "excess-127" استفاده می‌کند که هفت رقم اعشاری معتبر را ارائه می‌دهد.
بیت‌ها با محاسبه زیر به یک مقدار عددی تبدیل می‌شوند:
منجر به محدوده اعداد زیر می‌شود:
چنین اعداد ممیز شناور به‌طور کلی به عنوان "واقعی" یا "شناور" شناخته می‌شوند، اما با تعدادی تغییرات:
مقدار شناور ۳۲ بیتی گاهی اوقات "real32" یا "single" نامیده می‌شود که به معنای "مقدار ممیز شناور با دقت یکتاً است.
یک شناور ۶۴ بیتی گاهی اوقات "real64" یا "double" نامیده می‌شود که به معنای "مقدار ممیز شناور با دقت دوگانه" است.
رابطه بین اعداد و الگوهای بیت برای راحتی در کارهای رایانه انتخاب شده‌است. هشت بایت ذخیره شده در حافظه کامپیوتر ممکن است نشان دهنده یک real64 بیتی، دو عدد real32 بیتی، یا چهار عدد صحیح علامت دار یا بدون علامت، یا نوع دیگری از داده‌ها باشد که در هشت بایت قرار می‌گیرند. تنها تفاوت این است که چگونه کامپیوتر آنها را تفسیر می‌کند. اگر رایانه چهار عدد صحیح بدون علامت را ذخیره می‌کرد و سپس آنها را از حافظه به عنوان واقعی ۶۴ بیتی می‌خواند، تقریباً همیشه یک عدد واقعی کاملاً معتبر خواهد بود، اگرچه داده‌های ناخواسته است.
فقط یک بازه محدود از اعداد خقیقی را می‌توان با تعداد مشخصی از بیت‌ها نشان داد. عملیات حسابی می‌تواند سرریز یا زیر سرریز شود و مقداری را تولید کند که به دلیل اینکه خیلی بزرگ یا خیلی کوچک هست. قابل نمایش نیست.
نمایش دقت محدودی دارد. به عنوان مثال، تنها ۱۵ رقم اعشاری را می‌توان با واقعی ۶۴ بیتی نشان داد. اگر یک عدد ممیز شناور بسیار کوچک به عدد بزرگ اضافه شود، نتیجه فقط عدد بزرگ است. عدد کوچک آنقدر کوچک بود که حتی با وضوح ۱۵ یا ۱۶ رقمی نشان داده نمی‌شد و کامپیوتر عملاً آن را کنار می‌گذارد. تجزیه و تحلیل اثر دقت محدود یک مسئله به خوبی مطالعه شده‌است. برآورد بزرگی خطاهای دور کردن و روش‌هایی برای محدود کردن تأثیر آنها بر محاسبات بزرگ، بخشی از هر پروژه محاسباتی بزرگ است. حد دقت با حد دامنه متفاوت است، زیرا بر ضریب علمی تأثیر می‌گذارد، نه توان.
ضریب علمی یک کسر باینری است که لزوماً با کسر اعشاری مطابقت ندارد. در بسیاری از موارد مجموع توانهای متقابل ۲ با کسر اعشاری خاصی مطابقت ندارد و نتایج محاسبات کمی کاهش می‌یابد. به عنوان مثال، کسر اعشاری "۰٫۱" معادل یک کسر باینری بی‌نهایت تکراری است: 0.000110011. . .
برنامه‌نویسی به زبان اسمبلی به برنامه‌نویس نیاز دارد که نمایش اعداد را پیگیری کند. در مواردی که پردازنده از عملیات ریاضی مورد نیاز پشتیبانی نمی‌کند، برنامه‌نویس باید یک الگوریتم و دنباله دستورالعمل مناسب را برای اجرای عملیات ایجاد کند. در برخی از ریزپردازنده‌ها، حتی ضرب اعداد صحیح باید در نرم‌افزار انجام شود.
زبان‌های برنامه‌نویسی سطح بالا مانند Ruby و Python یک عدد انتزاعی را ارائه می‌دهند که ممکن است یک نوع "توسعه‌یافته" "مانند rational" , bignum یا "complex" باشد. عملیات ریاضی توسط روال‌های کتابخانه ای که توسط پیاده‌سازی زبان ارائه می‌شود انجام می‌شود. یک نماد ریاضی داده شده در کد منبع، با بارگذاری بیش از حد اپراتور، کد شی متفاوتی را که برای نمایش نوع عددی مناسب است فراخوانی می‌کند. عملیات ریاضی روی هر عددی - اعم از علامت دار، بدون علامت، گویا، ممیز شناور، نقطه ثابت، انتگرال یا مختلط - دقیقاً به همین ترتیب نوشته می‌شود.
برخی از زبان‌ها، مانند REXX و جاوا، عملیات ممیز شناور اعشاری را ارائه می‌کنند که خطاهای گرد کردن به شکل متفاوتی را ارائه می‌کنند.
The initial version of this article was based on a public domain article from Greg Goebel's Vectorsite.
کیم می-سو (؛ – ) بازیگر اهل کره جنوبی بود.
او به خاطر ایفای نقش در "انقلاب رژلب" و "دنیای کیونگ‌می" شناخته شد. او همچنین در درام "سلام خداحافظ مامان!" حضور پیدا کرد.
کیم می-سو اخیراً به خاطر به تصویر کشیدن نقش یک فعال دانشجویی یو جونگ-مین در درام شبکهٔ جی‌تی‌بی‌سی، "گل برفی" (۲۰۲۱–۲۰۲۲) مورد توجه قرار گرفته‌است.
کیم می-سو در تاریخ ۵ ژانویه ۲۰۲۲ در سن ۲۹ سالگی، به دلایل نامعلومی درگذشت.
ولتاژ هسته CPU (V ) ولتاژ منبع تغذیه ای است که به CPU (که یک مدار دیجیتال است)، GPU یا دیگر دستگاه‌های شامل یک هسته پردازشی داده می‌شود. مقدار توانی که CPU استفاده می‌کند که معادل است با مقدار گرمایی که تولید می‌کند، محصول این ولتاژ و جریانی است که می‌کشد. در CPUهای مدرن، که مدارهای CMOS هستند، جریان تقریباً متناسب با سرعت ساعت است، CPU تقریباً هیچ جریانی بین چرخه‌های ساعت نمی‌کشد. (اما نشت زیر آستانه را ببینید .)
برای صرفه جویی در مصرف برق و مدیریت گرما، بسیاری از پردازنده‌های لپ تاپ و دسکتاپ دارای یک ویژگی مدیریت انرژی هستند که نرم‌افزار (معمولاً سیستم عامل) می‌تواند از آن برای تنظیم سرعت ساعت و ولتاژ هسته به صورت پویا استفاده کند.
اغلب یک ماژول تنظیم کننده ولتاژ از ۵ ولت یا ۱۲ ولت یا برخی ولتاژهای دیگر به هر ولتاژ هسته CPU مورد نیاز CPU تبدیل می‌شود.
روند به سمت ولتاژهای هسته پایین‌تر است که باعث صرفه جویی در مصرف انرژی می‌شود. این امر طراح CMOS را با چالشی روبرو می‌کند، زیرا در CMOS ولتاژها فقط به زمین می‌روند و ولتاژ منبع، دروازه و پایانه‌های تخلیه FET‌ها فقط ولتاژ تغذیه یا ولتاژ صفر را در سرتاسر خود دارند.
فرمول ماسفت: formula_1 می‌گوید که جریان formula_2 عرضه شده توسط FET متناسب با ولتاژ منبع گیت است که با یک ولتاژ آستانه کاهش می‌یابد. formula_3 که به شکل هندسی کانال و گیت FET و خصوصیات فیزیکی آنها به ویژه ظرفیت خازنی بستگی دارد. برای کاهش formula_3 (برای کاهش ولتاژ تغذیه و افزایش جریان ضروری است) باید ظرفیت خازن را افزایش داد. با این حال، باری که رانده می‌شود یک گیت FET دیگر است، بنابراین جریان مورد نیاز آن متناسب با ظرفیت است، که در نتیجه طراح را ملزم می‌کند که ظرفیت خازن را پایین نگه دارد.
بنابراین، گرایش به سمت ولتاژ تغذیه پایین‌تر برخلاف هدف سرعت کلاک بالا عمل می‌کند. فقط بهبود در فتولیتوگرافی و کاهش ولتاژ آستانه به هر دو امکان می‌دهد یکباره بهبود پیدا کنند. فرمول نشان داده شده در بالا برای ماسفت‌های کانال طولانی است. با نصف شدن مساحت ماسفت‌ها هر ۱۸ تا ۲۴ ماه (قانون مور)، فاصله بین دو پایانه سوئیچ ماسفت که طول کانال نامیده می‌شود، کمتر و کوچکتر می‌شود. این امر ماهیت رابطه بین ولتاژ و جریان پایانه را تغییر می‌دهد.
اورکلاک یک پردازنده سرعت کلاک آن را به قیمت ثبات سیستم افزایش می‌دهد. تحمل سرعت کلاک بالاتر اغلب به ولتاژ هسته بالاتر نیاز دارد که به قیمت مصرف انرژی و اتلاف گرما نیاز تمام می‌شود. به این حالت "اورولتینگ" می‌گویند. Overvolting معمولاً شامل اجرای یک پردازنده بدون مشخصات آن است که ممکن است به آن آسیب برساند یا عمر CPU را کوتاه کند.
یک CPU "دو ولتاژ" از "طراحی اسپلیت ریل استفاده می‌کند" تا هسته پردازنده بتواند از ولتاژ پایین‌تری استفاده کند، در حالی که ولتاژهای ورودی/خروجی خارجی (I/O) برای سازگاری با عقب در ۳٫۳ ولت باقی می‌مانند.
یک "CPU تک ولتاژ" از یک ولتاژ برق واحد در سراسر تراشه استفاده می‌کند که هم برق ورودی/خروجی و هم توان داخلی را تأمین می‌کند. طبق آمار سال ۲۰۰۲ ریزپردازنده# بازار، اکثر CPUها CPUهای تک ولتاژی هستند. همه CPUهای قبل از Pentium MMX CPUهای تک ولتاژی هستند.
CPUهای جفت ولتاژ برای افزایش کارایی زمانی که افزایش سرعت کلاک و فرآیندهای ساخت نیمه هادی ظریف تر باعث تولید گرمای بیش از حد و نگرانی‌های منبع تغذیه می‌شد، به خصوص در مورد رایانه‌های لپ تاپ معرفی شدند. با استفاده از یک رگولاتور ولتاژ، سطوح ولتاژ ورودی/خروجی خارجی به ولتاژهای پایین‌تر تبدیل شد تا توان مصرفی کاهش یابد و در نتیجه گرمای کمتری برای توانایی کار در فرکانس‌های بالاتر ایجاد شود.
"VRT" یک ویژگی در پردازنده‌های قدیمی اینتل P5 Pentium است که معمولاً برای استفاده در یک محیط تلفن همراه در نظر گرفته شده‌است. این به جدا کردن منبع ولتاژ هسته از ولتاژ I/O اشاره دارد. یک پردازنده VRT دارای ولتاژ هسته 3.3 VI/O و ۲٫۹ ولت است که در مقایسه با یک پردازنده پنتیوم معمولی با ولتاژ ورودی/خروجی و هسته ۳٫۳ ولت در مصرف انرژی صرفه جویی می‌کند. تمام پردازنده‌های Pentium MMX و بعد از آن از این منبع تغذیه به اصطلاح اسپلیت ریل استفاده کردند.
کامپایلر تعاملی الگول ۶۸ توسط پیتر کراون از "نرم‌افزار الگول" از سال ۱۹۸۴. ساخته شده‌است سپس در سال از سال ۱۹۹۴ تا سال ۲۰۰۴ توسعه یافت
فندقی یا خرمایی ، یک رنگ قهوه‌ای با رنگ قرمز مایل به نارنجی است. رنگ خرمایی از رنگ‌های رایج فارسی است که برای رنگ چشم و مو نیز به کار می‌رود. به عنوان یک رنگ ترکیبی سوم، فندقی ترکیبی مساوی از رنگدانه‌های نارنجی و بنفش است. نخستین کاربرد ثبت‌شده از این رنگ به عنوان نام یک رنگ در انگلیسی در سال ۱۵۶۲ میلادی بود.Maerz and Paul (1930). "A Dictionary of Color". New York: McGraw-Hill. page 203; Color Sample of Russet: Page 37 Plate 14 Color Sample I12. در عمل، این نام رنگ انگلیسی برای طیفی از رنگ‌های حنایی، خرمایی و فندقی به کار می‌رود که قهوه‌ای روشن و طلایی تا قهوه‌ای مایل به سرخ و حتی قهوه‌ای تیره را دربر می‌گیرد که در برخی پرندگان دیده می‌شود.
منبع این رنگ، "روش ISCC-NBS برای تعیین رنگ‌ها و دیکشنری نام‌های رنگ" (۱۹۵۵) است که توسط گردآورندگان تمبر برای شناسایی رنگ تمبرها استفاده می‌شود.See sample of the color Russet (Color Sample #55) displayed on indicated page: ISCC Color List Page R
نام این رنگ از واژه russet گرفته شده‌است، پارچه‌ای درشت که از پشم ساخته می‌شود و با چوب و وسمه رنگ می‌شود تا رنگ خاکستری یا قهوه‌ای مایل به سرخی به آن بدهد. طبق قانون سال ۱۳۶۳، انگلیسی‌های فقیر ملزم به پوشیدن روست شدند.
هوش مصنوعی خودکار (هوش مصنوعی خودکار) یک شاخه از یادگیری ماشین خودکار (یادگیری ماشین خودکار) است. این تکنولوژی از خودکار کردن ساخت مدل شروع و به خودکار کردن چرخه کامل مدل یادگیری ماشین منتهی می‌شود. به صورت هوشمند این تکنولوژی وظایف ساخت مدل‌های پیش‌بینی گر یادگیری ماشین را با فراهم نمودن داده‌های آموزشی برای آموزش مدل، شناسایی بهترین نمونه مدل برای داده‌های داده شده و سپس انتخاب ویژگی/ستون‌های داده را که بهترین پشتیبانی برای مدل را دارند خودکار می‌کند. در انتها به صورت خودکار گزینه‌های تنظیم مختلفی را برای رسیدن به بهترین نتایج آزمایش و بر اساس پایپلاین مدل‌های بدست آمده آن‌ها را رتبه‌بندی می‌کند. بهترین پایپ لاین‌های اجرا شده می‌توانند برای پردازش بر روی داده‌های جدید به کار گرفته شوند و پیش‌بینی‌هایی بر پایه آموزش مدل ارائه دهند هوش مصنوعی خودکار همچنین می‌تواند برای اطمینان از اینکه مدل سوگیری ذاتی ندارد و خودکار کردن وظایف برای بهبود مستمر مدل استفاده می‌شود. مدیریت یک مدل هوش مصنوعی خودکار نیازمند نظارت و به‌روزرسانی مکرر است که توسط فرآیندی به نام عملیات مدل یا ModelOps مدیریت می‌شود.
تیم یادگیری خودکار ماشین و علم داده (AMLDS), تیمی کوچک در مرکز تحقیقات IBM بود که با هدف «استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و مدیریت داده‌ها برای سرعت بخشی و بهینه‌ساختن ایجاد جریان‌های کاری یادگیری ماشین و علوم داده» ایجاد شد و با پیشرفت توسعه هوش مصنوعی خودکار شناخته می‌شود.
یک مورد معمول استفاده از هوش مصنوعی خودکار آموزش مدلی برای پیش‌بینی نحوه واکنش مشتریان به رویکرد فروش شرکت باشد. این مدل ابتدا با داده‌های واقعی در مورد چگونگی پاسخ مشتریان به تبلیغات آموزش داده شد. با داده‌های جدید ارائه شده، این مدل می‌تواند نحوه پاسخ یک مشتری را پیش‌بینی کند و دقت آن را می‌توان با استفاده از معیارهای آماری بدست آورد. یادگیری ماشین خودکار معمولاً یک پلتفرم یا کتابخانه منبع باز است که هر مرحله از فرایند یادگیری ماشین را ساده می‌کند، از مدیریت یک مجموعه داده خام تا استقرار یک مدل یادگیری ماشین عملی. قبل از ایجاد یادگیری ماشین خودکار، دانشمندان علوم داده باید مدل‌های پیش‌بینی را دستی می‌ساختند، ترکیب‌های مختلفی از الگوریتم‌ها را آزمایش و سپس پیش‌بینی‌ها را با نتایج واقعی مقایسه می‌کردند که این کار به صرف زمان و هزینه بالا نیاز داشت و همچنین امکان خطا در آن بود. همان‌طور که نیاز به اتوماسیون با پیشرفت مدل‌های یادگیری ماشین حس می‌شد، یادگیری ماشین خودکار برخی از فرایند آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش را خودکار نمود و الگوریتم‌هایی را برای پردازش داده‌ها به کار گرفت و در نهایت نتایج را بهبود بخشید. هوش مصنوعی خودکار اتوماسیون هوشمند بزرگتری ارائه می‌دهد که امکان آزمایش ترکیب‌های بسیار بیشتری از عوامل را برای تولید پایپ لاین‌های مدل کاندید را فراهم می‌کند، این مدل‌ها با دقت بیشتری مسئله در حال حل را منعکس و مورد توجه قرار می‌دهد. پس از ساخت، یک مدل می‌تواند برای سوگیری آزمایش و برای بهبود عملکردش به روز رسانی شود.
کاربر با فراهم کردن مجموعه ای از داده‌های آموزشی و شناسایی ستون پیش‌بینی فرایند را آغاز نموده و مسئله را برای حل تنظیم می‌کند. برای مثال، ستون پیش‌بینی ممکن است حاوی مقادیر مانند بله یا خیر در پاسخ به یک پرسش باشد. در "مرحله پیش پردازش" داده‌ها، هوش مصنوعی خودکار الگوریتم‌ها یا تخمین‌گرهای بسیاری را برای تجزیه و تحلیل و پاکسازی (برای مثال حذف اطلاعات افزوده یا جایگزینی داده‌های گمشده) و آماده‌سازی داده‌های خام ساختاریافته برای یادگیری ماشین (ML) اعمال می‌نماید.
مورد بعدی "انتخاب خودکار مدل است" که داده‌ها را با بهترین نوع مدلی که با آن تناسب دارد مطابقت دهد، برای نمونه از الگوریتم‌های طبقه‌بندی استفاده کند یا رگرسیون. به عنوان مثال، اگر تنها دو نوع داده در یک ستون پیش‌بینی وجود داشته باشد، هوش مصنوعی خودکار یک مدل طبقه‌بندی باینری مانند رگرسون لوژستیک ایجاد می‌کند. اگر مجموعه ای ناشناخته از پاسخ‌های ممکن وجود داشته باشد، هوش مصنوعی خودکار یک مدل رگرسیون خطی یا غیرخطی را ایجاد می‌کند که مجموعه متفاوتی از الگوریتم‌ها را به کار می‌گیرد یا از تبدیل‌های حل مسئله استفاده می‌کند. هوش مصنوعی خودکار پس از آزمایش الگوریتم‌های کاندید با زیرمجموعه‌های کوچک از داده‌ها رتبه‌بندی می‌شود و اندازه زیرمجموعه را به تدریج برای الگوریتم‌هایی که امیدوارکننده‌ترین آنها برای رسیدن به بهترین تطابق است افزایش می‌دهند. این فرایند یادگیری ماشینی تکرارشونده و افزایشی همان چیزی است که هوش مصنوعی خودکار را از نسخه‌های قبلی یادگیری ماشین خودکار متمایز می‌کند.
"مهندسی ویژگی"، داده‌های خام را به ترکیبی تبدیل می‌کند که باعث می‌شود مسئله به بهترین دقت در پیش‌بینی برسد. بخشی از این فرایند ارزیابی این است که چگونه داده‌های آموزشی می‌توانند به بهترین شکل از پیش‌بینی دقیق پشتیبانی کنند. با استفاده از الگوریتم‌ها، به برخی از داده‌ها که مهم‌تر از سایرین هستند وزن بیشتری اختصاص می‌دهد تا به نتیجه مطلوب برسد. هوش مصنوعی خودکار ساخت ویژگی‌ها را به شیوه‌ای ساختاریافته خودکار می‌کند، و به تدریج دقت مدل را با استفاده از یادگیری تقویتی حداکثر کند. این نتیجه از دانشی بهینه شده از اطلاعات و تبدیل داده‌ها است که با بهترین الگوریتم‌های انتخاب مدل مطابقت دارد.
در نهایت، هوش مصنوعی خودکار "مرحله بهینه‌سازی ابرپارامتر را" برای اصلاح و پیشرفت پایپ لاین‌های مدلی با بهترین عملکرد به کار می‌گیرد. پایپ لاین‌ها مدل‌های کاندیدی هستند که با معیارهایی مانند درستی و دقت، ارزیابی و رتبه‌بندی می‌شوند. در پایان فرایند، کاربر می‌تواند پایپ لاین‌ها را بررسی کند و هر کدام مناسب بود انتخاب کند تا پیش‌بینی بر روی داده‌های جدید را ارائه دهد.
در آگوست ۲۰۱۷، گروه ارئه دهنده هوش مصنوعی خودکار(AMLDS) اعلام کرد که در حال تحقیق در مورد استفاده از مهندسی ویژگی خودکار برای حذف حدس و گمان در علم داده‌است. اعضای گروه شامل: Udayan Khurana, Horst Samulowitz, Gregory Bramble, Deepak Toraga و Peter Kirchner به همراه فاطمه نرگسیان از دانشگاه تورنتو و الیاس خلیل از جورجیا تک تحقیقات اولیه خود را در IJCAI در همان سال در این باره ارائه نمودند.
روش آن‌ها که «مهندسی ویژگی مبتنی بر یادگیری» نام داشت، همبستگی‌های بین توزیع‌های ویژگی، توزیع هدف و تبدیل‌ها را یادگرفت و مدل‌هایی ساخت که از مشاهدات گذشته برای پیش‌بینی تحولات با دوام آینده استفاده می‌کردند. و هزاران مجموعه داده را در حوزه‌های مختلف تعمیم داد. برای پرداختن به بردارهای ویژگی با اندازه‌های مختلف، از رشته چارک کشیده شده برای به تصویر کشیدن ماهیت اصلی یک ویژگی استفاده کرد.
در سال ۲۰۱۸، پژوهشگاه IBM سرویس یادگیری عمیق را معرفی کرد که کتابخانه‌های معروف یادگیری عمیق مانند Caffe, Torch و TensorFlow را برای توسعه‌دهندگان در فضای ابری باز کرد. AMLDS به کار خود ادامه داد و از آن در یک مسابقه معروف Kaggle استفاده کرد. مدل این گروه جزو ده درصد برتر بود. دکتر Jean-Francois Puget، مهندس برجسته متخصص یادگیری ماشین (ML) و بهینه‌سازی در IBM، وارد رقابت شد. او متوجه شد و تصمیم گرفت IBM AI و پلتفرم‌های علم داده مانند IBM Watson را گشترش دهد. در دسامبر ۲۰۱۸، پژوهشگاه IBM مدل NeuNetS را معرفی نمود که دارای یک قابلیت جدید بود که سنتز مدل شبکه عصبی را به‌عنوان بخشی از توسعه و استقرار مدل خودکار هوش مصنوعی، خودکار می‌کند. الگوریتم‌های NeuNetS برای ایجاد مدل‌های شبکه عصبی جدید بدون استفاده مجدد از مدل‌های از پیش آموزش دیده طراحی شده‌اند. این به ما امکان می‌دهد فضای وسیعی از پیکربندی‌های معماری شبکه را بررسی کنیم و در عین حال مدل را برای مجموعه داده خاص ارائه شده توسط کاربر تنظیم کنیم.
در «چارچوبی مبتنی بر ADMM برای پیکربندی پایپ لاین یادگیری ماشین خودکار»، یک مقاله تحقیقاتی AAAI 2020، نویسندگان Sijia Liu, Parikshit Ram, Djallel Bouneffouf, Deepak Vijaykeerthy, Gregory Bramble, Horst Samulowitz, Dakuo Wang, Andrew R Conn روشی را پیشنهاد کردند. برای یادگیری ماشین خودکار که از روش جهت متناوب ضرب‌کننده‌ها (ADMM) برای پیکربندی چندین مرحله پایپ لاین ML، مانند تبدیل‌ها، مهندسی ویژگی و انتخاب مدل، و مدل‌سازی پیش‌بینی‌گرها استفاده می‌کند. این اولین بار بود که پژوهشگاه IBM به‌طور رسمی اصطلاح خودکار را برای یادگیری ماشینی به کار گرفت.
سال ۲۰۱۹ سالی بود که یادگیری ماشین خودکار به عنوان یک مفهوم بیشتر مورد بحث قرار گرفت. Forrester New Wave™: Automation-Focused Machine Learning Solutions, Q2 2019، راه حل‌های یادگیری ماشین خودکار را ارزیابی کرد و دریافت که نسخه‌های قدرتمندتری برای مهندسی ویژگی ارائه می‌دهند. یک گزارش مشاوره حرفه ای فنی گارتنر از اوت ۲۰۱۹ گزارش داد که بر اساس تحقیقات آن‌ها، یادگیری ماشین خودکار می‌تواند علم داده و یادگیری ماشین را وسعت ببخشد و باعث تقویت آن دو شود. آنها یادگیری ماشین خودکار را به عنوان مجموعه ای شامل اتوماسیون آماده‌سازی داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها و وظایف مهندسی مدل توصیف کردند. این مجموعه به مرور همه ابعاد چرخه مدل‌سازی را در بر می‌گیرد
هوش مصنوعی خودکار تکامل یادگیری ماشین خودکار است. یکی از مخترعان اصلی هوش مصنوعی خودکار، دکتر Jean-Francois Puget، آن را مجموعه ای اعمال شامل از آماده‌سازی داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها، انتخاب الگوریتم یادگیری ماشین و بهینه‌سازی ابرپارامتر برای یافتن بهترین مدل یادگیری ماشینی ممکن توصیف می‌کند. الگوریتم بهینه‌سازی ابرپارامتر مورد استفاده در هوش مصنوعی خودکار برای شناسایی و تنظیم هایپرپارامتر با این الگوریتم در یادگیری ماشین خودکار متفاوت است. این الگوریتم بهینه‌سازی شده برای ارزیابی تابع هزینه در آموزش مدل و امتیازدهی که در یادگیری ماشین معمول است استفاده می‌شود. این الگوریتم همگرایی سریع به یک راه حل خوب را ممکن می‌سازد هر چند زمان ارزیابی هر تکرار طولانی باشد.
دانشمندان پژوهشی در پژوهشگاه IBM مقاله‌ای با عنوان «به‌سوی خودکارسازی چرخه حیات عملیات‌های هوش مصنوعی» منتشر کردند، این مقاله مزایا و فناوری‌های موجود برای خودکارسازی بیشتر فرایند ساخت مدل را با هدف محدود کردن مشارکت انسانی در ساخت، آزمایش و نگهداری یک برنامه یادگیری ماشین توضیح می‌دهد. اگرچه، برخی از محققان HCI استدلال می‌کنند که برنامه یادگیری ماشین و توصیه‌های آن ناگزیر توسط اسنان تصمیم گرفته می‌شود؛ بنابراین حذف دخالت انسان در این فرایند غیرممکن است. در عوض، طراحی هوش مصنوعی خودکار شفاف تر و قابل تفسیرتر، کلید جلب اعتماد کاربران انسانی است، اما چنین طراحی به خودی خود یک چالش بزرگ است. و زمان زیادی برای اثبات کارایی و مناسب بودن آن برای جایگزینی سبک قدیمی لازم است.
سرخ‌گون یا گلگون ، رنگ زرشکی سرخ مایل به رز است، به رنگ سرخ نزدیک‌تر است تا گل سرخ. در حالت روشن، شبیه رنگ حنایی و در حالت تیره، شبیه رنگ‌های قهوه‌ای سرخ‌فام است. واژۀ انگلیسی "Ruddy" به رنگ سرخ (Red) نسبت داده می‌شود.
واژهٔ سرخ‌گون ممکن است به موارد زیر اشاره داشته باشد:
لیلا هافمن (؛ زادهٔ ۱۱ ژوئن ۱۹۳۴) بازیگر، کمدین و نویسنده اهل بریتانیا است.
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به "دوریت کوچک" اشاره کرد.
بطلمیوس (به یونانی: Πτολεμαῖος) (۱۳۰ - ۲۰۱ پیش از میلاد) دارای تبار ایرانی-مقدونی بود. او که در ابتدا ساتراپ کوماژن (تا ۱۶۳ پیش از میلاد) بود، در سال ۱۶۳ پیش از میلاد در پی شورش بر علیه سلوکیان سوریه، اولین پادشاه مستقل کوماژن (۱۶۳ تا ۱۳۰ پیش از میلاد) شد. او متعلق به دودمان اروندی بود که توسط یرواند یکم تأسیس شد. پدر بطلمیوس، یرواند چهارم پادشاه ارمنستان، پسر آرشام یکم بود.; ; ; ; ;
بطلمیوس آخرین ساتراپ ایالت کوماژن در دوران امپراتوری سلوکی بود. او زیر نظر پادشاهان سلوکی سوریه از جمله: آنتیوخوس سوم، سلوکوس چهارم، آنتیوخوس چهارم و آنتیوخوس پنجم خدمت کرد.
بطلمیوس تا سال ۱۶۳ پیش از میلاد به عنوان ساتراپ کوماژن خدمت کرد. هنگامی که امپراتوری سلوکی شروع به فروپاشی کرد، در سال ۱۶۳ پیش از میلاد، بطلمیوس تصمیم گرفت شورشی ترتیب دهد و کوماژن را به یک پادشاهی مستقل تبدیل کند. بطلمیوس همچنین ساموساتا، پایتخت کوماژن تحت حکومت سلوکیان را به عنوان پایتخت پادشاهی جدید خود نیز برگزید.
بطلمیوس از خویشاوندان مهرداد یکم اشکانی بود. همچنین با توجه به تکه‌هایی از نقش برجسته‌های کتیبه‌ای که در کوه نمرود یافت شده، باستان‌شناسان دریافته‌اند که بطلمیوس از نوادگان داریوش بزرگ هخامنشی نیز بوده‌است. بطلمیوس در سال ۱۳۰ پیش از میلاد درگذشت و پسرش سامس دوم جانشین او شد.
Blockmodeling یک مجموعه یا به عبارتی یک چهارچوب و قالب منسجم و مرتبط به هم می‌باشد که هم برای آنالیز و برسی یک ساختار اجتماعی استفاده می‌شود و هم برای تعیین روش‌ها، تفکیک و جداسازی واحدهای شبکه‌های اجتماعی (گره‌ها، رئوس، بازگیرها) بر پایه الگوهای خاص که یک ساختار متمایز را از طریق یک اتصال داخلی شکل می‌دهند، استفاده می‌شود. این در درجه اول در یادگیری ماشین‌ها، آمار و علوم شبکه استفاده می‌شود.
به عنوان یک فرایند تجربی، Blockmodeling فرض می‌کند که همه واحدها در یک شبکه مشخص می‌توانند به اندازه ای با هم گروه‌بندی شوند تا آن که مشابه هم بشوند. در بحث تشابه، آن تشابه می‌تواند تشابه ساختاری، منظم، یا فراگیر باشد. با استفاده از Blcokmodeling، یک شبکه می‌تواند با استفاده از بلاک مدل‌های تازه ایجاد شده، آنالیز و برسی بشه به طوریکه یک شبکه پیچیده و بزرگ به یک شبکه کوچک و قابل درک تغییر شکل پیدا کند. همزمان مدل‌سازی بلوک، برای به کار انداختن نقش‌های اجتماعی استفاده می‌شود.
در حالیکه بعضی افراد ادعا می‌کنند که Blockmodeling، روش‌ها و متدها را دسته‌بندی می‌کند، Bonacich و McConaghy بیان می‌کنند که Blockmodeling یک روش تئوری جبری و پایه ای و بر اساس آنالیز ساختار روابط است. توانایی منحصر به فرد Blockmodeling در این واقعیت نهفته‌است که ساختار را نه تنها به عنوان مجموعه ای از روابط مستقیم در نظر می‌گیرد، بلکه همه روابط ترکیبی ممکن دیگر را که مبتنی بر روابط مستقیم هستند نیز در نظر می‌گیرد.
اصول و قواعد Blockmodeling در ابتدا توسط Francois Lorrain و Harrison C. White در سال ۱۹۷۱ معرفی شد. Blockmodeling به عنوان یک مجموعه مهم از ابزارهای تحلیل شبکه در نظر گرفته می‌شود زیرا با طرح و تصویر نقش ساختارها در ارتباط می‌باشد (مکان‌هایی که به خوبی در ساختارهای اجتماعی تعریف شده و نیز به عنوان موقعیت‌ها شناخته شده هستند)، و هم با تشخیص ساختار بنیادی شبکه‌های اجتماعی سروکار دارد. بنابر گفته Batagelj هدف اولیه Blockmodeling، کاهش دادن و کم کردن یک شبکه بزرگ و بالقوه نامنسجم به یک ساختار کوچکتر و قابل درک تر است که بتواند با سهولت بیشتری، فهم پذیر شود. در ابتدا، Blockmodeling برای آنالیز در جامعه سنجی و روان سنجی استفاده می‌شد، اما در حال حاضر به علوم دیگر راه پیدا کرده‌است.
شبکه به عنوان یک سیستم تشکیل شده از دو مجموعه مختلف، یکی مجموعه ای از واحدها (گره‌ها، رعوس، بازیگرها) و یکی مجموعه ای از لینک‌ها بین واحدها. استفاده از این دو مجموعه، ساختن یک گراف که توضیح دهنده ساختار شبکه است را ممکن می‌سازد.
در بحث مدل‌سازی بلوک یا همان Blockmodeling پژوهشگرها با دو مشکل روبه رو شدند:اول آنکه واحدها را چگونه پارتیشن‌بندی کنند (به عنوان مثال نحوه تعیین خوشه‌ها یا کلاس‌ها که رعوس را در مدل بلوک شکل می‌دهند) و دوم آنکه چگونگی تعیین لینک‌ها در مدل بلوک (و در عین حال مقادیر این لینک‌ها).
در زمان آنالیز و برسی یک شبکه اجتماعی در علوم اجتماعی، شبکه‌های معمولاً همان شبکه‌های اجتماعی هستند که تشکیل شده‌اند از چندین فرد حقیقی (یا همان واحدها) و ارتباطات اجتماعی میان آن‌ها که انتخاب شده‌اند (یا همان لینک‌ها). به عنوان یک دنیای واقعی، شبکه‌ها می‌توانند بزرگ و پیچیده باشند. یک Blockmodeling برای ساده‌سازی آن‌ها به ساختارهای کوچک‌تر استفاده میشه که می‌تواند بسیار برای درک کردن آن راحت تر باشد. به‌طور خاص، Blockmodeling واحدها را به خوشه‌ها تقسیم می‌کند و سپس پیوندهای میان همان خوشه‌ها را تعیین می‌کند. در عین حال، Blockmodeling برای توضیح دادن نقش‌های اجتماعی موجود در چنین شبکه ای می‌تواند استفاده شود زیرا فرض می‌شود که خوشه‌های ساخته شده از واحدها، تقلید می‌کند (یا به‌طور خیلی نزدیکی مرتبط است) با واحدهای نقش‌های اجتماعی.
در ارتباط با اینکه چه نوع شبکه ای از نوع Blockmodeling است، رویکرد متفاوتی لازم است. شبکه‌ها می‌توانند تک حالته یا دو حالته باشند. در حالت اول همه واحدهای می‌توانند به واحدهای دیگر و در جایی که واحدها از یک نوع هستند، وصل بشوند در حالی که در حالت دومی واحدها تنها می‌توانند به واحدهایی از نوع دیگر وصل بشوند. با توجه به روابط بین واحدها، آن‌ها می‌توانند تک رابطه ای یا چند رابطه ای باشند. علاوه بر این شبکه‌های می‌توانند موقتی یا چند سطحی و همچنین باینری یا علامت دار باشند.
رویکردهای مختلف در ارتباط با Blockmodeling را می‌توان به دو کلاس اصلی گروه‌بندی کرد: رویکرد مدل‌سازی بلوک قطعی و رویکرد مدل‌سازی بلوک تصادفی. سپس رویکرد مدل‌سازی بلوک قطعی به دو رویکرد مدل‌سازی بلوک مستقیم و غیر مستقیم تقسیم می‌شود.
ابوالعباس احمد بن عبدالرحمن بن محمد بن سعید بن حارث بن عاصم الخمی القرطبی، معروف به ابن مضاء (۱۱۱۶-۱۱۹۶م) دانشمند مسلمان همه چیز دان عرب اهل قرطبه در اسپانیای اسلامی. وی به دلیل به چالش کشیدن شکل‌گیری سنتی دستور زبان عربی و درک رایج زبانی در میان نحویان عرب، در کتاب خود الرد على النحاة (پاسخ به نحویون ) قابل توجه بود و اصلاحاتی را انجام داد که دو قرن قبل توسط جاحظ پیشنهاد شده بودند.
وی در ابتدا در فز در مراکش کنونی و بعداً در بجایا در الجزایر کنونی به عنوان قاضی خدمت کرد. در دوران قضاوت اولیه‌اش بود که معلم همکار متکلم و ادیب اندلسی، ابن دحیه کلبی بود. بعدها، خلیفه ابویعقوب یوسف، او را به عنوان قاضی اعظم خلافت برگزید. او در فاس، مراکش و سویل خدمت کرد و پس از ابویعقوب زیر نظر پسرش خلیفه ابو یوسف یعقوب المنصور خدمت کرد و تا پایان عمر به عنوان قاضی ارشد امپراتوری باقی ماند. در جریان اصلاحات الموحد، او به مقامات کمک کرد تا همه کتاب‌های مذهبی را که غیرظاهریان در زمان سلطنت ابویعقوب یوسف نوشته بودند، ممنوع کنند، و بر سوزاندن کامل این کتاب‌ها نظارت کرد.
سربوی‌ها () قبیله‌ای بود که در جغرافیای یونانی-رومی از آنها به عنوان ساکن در شمال قفقاز یاد شده‌است و به باور پژوهندگان از تبار سَرم‌های (سرمتی‌های) ایرانی‌تبار بودند.
موسینسکی (Moszyński) این نام را از ریشهٔ هندواروپایی *ser-، *serv-، به معنای «نگهبان بودن، محافظت» (همریشه با لاتین servus) دانسته است و در اصل ممکن است به معنای «نگهبان حیوانات» یعنی «چوپان» باشد. نام‌های مشابه پیشتر دوردست‌تر از سکونتگاه سربوی‌ها ذکر شده‌است.
بطلمیوس یونانی-رومی (۱۰۰–۱۷۰) در کتاب جغرافیای خود (حدود ۱۵۰) از سربوی‌ها به عنوان ساکنان سرزمینی بین کوهپایه‌های شمال شرقی قفقاز و رود ولگا به همراه سایر قبایل یاد کرده‌است., در عصر جدید اولیه، این قبیله در نقشه‌های منطقه باستانی سلمستان آسیایی با نام سِربی، سیربی، گنجانده شده بود.
در حدود قرون وسطی اولیه، سرم‌ها در نهایت به‌طور کامل در جمعیت نیا-اسلاوی اروپای شرقی استحاله یافتند. محققان نام قومی سربوی را با قوم‌های اسلاو صرب‌ها و کروات‌ها در اروپا مرتبط کرده‌اند. نظریه‌ای وجود دارد که «هوروآتی» و خویشاوندانشان سربوی دو قوم ایرانی‌تبار بودند که از تهاجم هون‌ها به جنوب لهستان و جنوب شرقی آلمان گریختند و در آنجا به‌مرور در اسلاوها جذب شدند و در زمان مهاجرت اسلاوها به بالکان در قرن هفتم کاملاً اسلاوی شد.
دیگران، ازجمله باستان‌شناس لیتوانیایی-آمریکایی ماریا گیمبوتاس (۱۹۲۱–۱۹۹۴)، معتقدند که قبیله سربوی در واقع ممکن است اسلاوی اولیه بوده باشد. در حالی که برخی از مورخان صرب، از قوم سربوی به‌عنوان یک قبیله سرمی (سرمتی) ایرانی‌تبار به عنوان یکی از مؤلفه‌های شکل‌گیری صرب‌های اولیه یاد می‌کنند, ، برخی از نظریه‌های حاشیه‌ای دیگر، آنها را به‌عنوان یک قبیله تاریخی صرب در نظر می‌گیرد و تاریخ صرب‌ها را بیشتر به دوران باستان سوق می‌دهند.
در قرن دهم کنستانتین هفتم، امپراتور بیزانس، در کتاب خود به نام آیین‌ها (De Ceremoniis) از دو قبیله به نام‌های کرواتاس و ساربان در قفقاز در نزدیکی سرزمین اَلانان ایرانی‌تبار نام می‌برد. آن‌ها به احتمال زیاد قبایل اصلی سرمتی موسوم به این دو نام بودند، اما برخی تحقیقات آنها را به ترتیب با کروات‌ها و صرب‌ها یکی می‌داند.Parameśa Caudhurī, India in Kurdistan, Qwality Book Company, 2005, page 79.The Slavs: their early history and civilization, Francis Dvornik, American Academy of Arts and Sciences, 1959, page 28.
هند (همچنین «هندستان» نوشته می‌شود) نام استانی در جنوب شرقی شاهنشاهی ساسانی بود که در نزدیکی رود سند قرار داشت. مرزهای این استان مبهم است.
نیکولاوس شیندل، مورخ و سکه‌شناس اتریشی، پیشنهاد کرده‌است که این استان ممکن است با منطقه سند مطابقت داشته باشد؛ جایی که ساسانیان به‌طور مشخص سکه‌های طلای منحصربه‌فرد خود را ضرب کردند.
به گفته مورخ معاصر، سی.جی. برونر، این استان احتمالاً — هر زمان که صلاحیت قضایی ایجاد می‌شد — مناطق رودخانه سند از جمله بخش جنوبی پنجاب را شامل می‌شد.
این کتاب عاشق شماست کتابی است به نویسندگی یوتیوبر سوئدی پیودی‌پای که در ۲۰ اکتبر ۲۰۱۵ توسط گروه پنگوئن منتشر شد. این کتاب یک پرودی از کتاب‌های خودیاری است و شامل ضد ضرب‌المثل‌های مختلف همراه با تصاویر بصری است. این کتاب هم به صورت جلد شومیز و هم به صورت الکترونیکی موجود است.
نسخه شومیز شامل حدود ۲۵۰ صفحه مصور با نقل قول‌های الهام بخش است. , و به عنوان کتاب مناسب برای میز قهوه توصیف شد. این کتاب به زبان‌های متعددی شامل انگلیسی، سوئدی، فرانسوی و آلمانی در دسترس است.
ایده نوشتن این کتاب توسط یکی از طرفداران در توییتر ارائه شد. "این کتاب عاشق شماست" به پرفروش‌ترین کتاب نیویورک تایمز تبدیل شد و به مدت دو هفته در رتبه اول در رده شومیز بزرگسالان جوان ماند. این کتاب تا ژانویه ۲۰۱۷ بیش از ۱۱۲۰۰۰ نسخه فروخته‌است.
اسب فریزین، نژادی از اسب، متعلق به منطقه و استانی بنام فریزلاند از کشور هلند و از نژادهای بومی این کشور در شمال قاره اروپا محسوب میشود.
بلندی قد این نژاد بین 155 سانتی متر تا 175 سانتی متر می باشد و با توجه به اندازه این اسب، می توان گفت اسبی مطلوب، چابک و زیرک در نوع خود است. فریزین ها دارای گردنی مخروطی و بلند، بهمراه گوش های کوتاه و فرم صورت اسپانیایی هستند. همچنین دارای اندامی قوی، یال و دم بلند، مجعد و رویایی هستند. این اسب ها بسیار پر انرژی و فعال بوده و در عین حال، مطیع، آرام و فرمانبردار هستند (منبع).
در حال حاضر دو نوع کاربرد از این نژاد مرسوم است، یک نوع نژاد اسپرت و دیگری باروک، با آرایش عجیب و غریب.
در گذشته از این اسب در امور مربوط به کشاورزی و جنگ، مخصوصا جنگ هایی بین اروپاییان و در جنگ های زرهی استفاده می شده اند. یکی از مهمترین حضور اسب های فریزین در تاریخ، حضور در جنگ جهانی اول است که این نژاد را در معرض انقراض قرار داد. امروزه از این اسب در کنار سواری راحت و آرام، در مسابقات زیبایی و درساژ، تفریح و ورزش، تولید مثل و در بعضی مواقع ترکیبی از این موارد استفاده میشوند (منبع).
یکی از مشخصه های بارز این نژاد رنگ مشکی آن است، که از دیگر نژادها این اسب را متمایز می نماید. اما در بعضی مواقع به رنگ بلوطی، یا خرمایی نیز دیده می شوند. در این نژاد بندرت میتوان با یک نشان سفید مشاهده نمود. اما تنها فریزین هایی کاملا مشکی و یا با یک نشان کوچک سفید بر روی صورت در انجمن نژادی اسب فریزین با نام کی.اف.پی.اس (به انگلیسی KFPS) ثبت خواهند شد.
اسب های فریزین در یک آزمون/ارزیابی بصورت سالانه شرکت داده می شوند و تنها افرادی که عضویت انجمن نژادی فریزین ها را در اختیار دارند، قادر به شرکت در این آزمون بهمراه اسب های خود هستند (یعنی باید عضوی از انجمن نژادی فریزین ها شوند). فریزین ها در این ارزیابی، توسط داوران بین المللی این انجمن ارزیابی شده و این داوران هستند که کیفیت هر اسب را با توجه به استانداردهای تعیین شده مشخص می کنند.
ارزیابی ها به گروه های مختلفی تقسیم بندی میشود؛
نریان های فریزین برای رسیدن به درجه سیلمی باید از مراحل متعدد و سختی عبور کنند. برای رسیدن به مقام سیلمی، در هر سال تعداد بسیار زیادی از نریان های نژاد فریزین در مسابقات ارزیابی نریان ها شرکت میکنند تا بتوانند به مقام سیلمی برسند. رسیدن به مقام سیلمی دلیلی است که به آنها مجوز کشش اعطا شود. بعد از اینکه یک نریان فریزین به مقام سیلمی رسید به آن کد سه رقمی تعلق خواهد گرفت. محل برگرازی این مسابقات برای حضور نریان های فریزین به جهت رسیدن به مقام سیلمی تنها در کشور هلند است.
زمانیکه یک کره فریزین بدنیا می آید، باید چیپ شده تا بتواند در انجمن نژادی اسب های فریزین ثبت شود. بعد از ثبت شدن، میتواند شناسنامه (برگ شناسایی) و پاسپورت دریافت نماید. در صورتیکه مدارک شناسایی کره های این نژاد، توسط انجمن نژادی آنها یعنی کی.اف.پی.اس صادر نشود، اصالت آنها مورد سئوال قرار خواهد گرفت.
اسب های فریزین دارای مقام های متعددی هستند:
زمانی که در انجمن نژادی فریزین ها ثبت میشوند درجه فول بوک دارند. بعد از برگزاری مسابقات زیبایی یا درساژ، نریان های فریزین میتوانند به مقام استار و یا استادبوک (سیلمی) وارد شوند. بالاترین مقام در بین نریان های این نژاد "استادبوک" است. در بین مادیان ها نیز بعد از فول بوک بعنوان نمادی از فریزینی که ثبت شده، میتوانند به مقام استادبوک، استار، کرون و مدل دست یابند. بالاترین مقام در بین مادیان های فریزین "مدل" میباشد.
توماس ورهیدت (انگلیسی: "Thomas Verheydt"، زادهٔ ۲۴ ژانویه ۱۹۹۲) بازیکن فوتبال اهل هلند است که برای باشگاه ادو دن هاخ در لیگ دسته اول هلند بازی می‌کند.
در باشگاه هایی که در آنها بازی کرده می توان به فاینورد و ادو دن هاخ اشاره کرد.
ساختار قدرت سلسله مراتبی از شایستگی است که بر تأثیر میان یک فرد با سایر نهادها در یک گروه مبتنی است. ساختار قدرت بر نحوه ارتباط قدرت و اقتدار بین افراد درون گروه‌هایی همانند دولت، ملت، نهاد، سازمان یا جامعه تمرکز دارد.جی. ویلیام دمهاف، توماس آر. دای، (۱۹۸۷): "نخبگان قدرت و سازمان‌ها"، ص ۹. چنین ساختارهایی مورد توجه حوزه‌های مختلف علمی از جمله جامعه‌شناسی، حکومت، اقتصاد و کسب و کار هستند.
ساختار قدرت رسمی ممکن است برای افزایش حداکثری ارزش‌هایی همانند عدالت اجتماعی یا کارآمدی ساخته شود، مانند یک سازمان سلسله مراتبی که در آن هر موجودی، بجز یکی، تابع یک موجودیت واحد دیگر است. برعکس، یک ساختار قدرت ممکن است مجموعه‌ای غیررسمی از نقش‌ها باشد، مانند مواردی که در یک سلسله مراتب سلطه که در آن اعضای یک گروه اجتماعی برای ایجاد یک نظام رتبه‌بندی، اغلب به صورت تهاجمی با هم تعامل دارند.
فرهنگی که در سلسله مراتب سلطه سازمان یافته‌است، سلطه‌گر است، در برابر فرهنگ برابری‌طلبی مشارکت.
یک گروه یا نخبگان عینی و مسلط که در ساختار قدرت، دارای قدرت یا اقتدار هستند، اغلب به عنوان هسته قدرت‌مدار شناخته می‌شوند.
ساختارهای قدرت:
نیروهای حمله هوایی اوکراین () نیروی یورش هوایی زیرمجموعه نیروهای مسلح اوکراین است، که در سال ۱۹۹۲ تأسیس شد.
نیروهای عملیات ویژه اوکراین () نیروی عملیات ویژه زیرمجموعه نیروهای مسلح اوکراین است، که در سال ۲۰۱۶ تأسیس شد.
الکسی رزنیکوف (؛ زادهٔ ) نظامی و سیاست‌مدار اهل اوکراین است، که هم‌اکنون به‌عنوان وزیر دفاع اوکراین فعالیت می‌کند.
وزارت دفاع اوکراین () یکی از وزارتخانه‌های دولت اوکراین است، که در سال ۱۹۹۱ تأسیس شد. هم‌اکنون رستم عمروف به‌عنوان وزیر دفاع اوکراین فعالیت می‌کند.
مسجد کوچرلی () یک مسجد در خیابان ۲۰ ژانویه محله کوچرلی شهر شوشی است. محله کوچرلی یکی از ۱۷ محله شهر و یکی از ۹ محله پایین شهر شوشی است. مسجد کوچرلی یکی از ۱۷ مسجدی بود که در اواخر سده نوزدهم میلادی در شوشی فعالیت می‌کرد.
نیروی دریایی مکزیک () نیروی دریایی زیرمجموعه نیروهای مسلح مکزیک است، که در سال ۱۸۲۱ تأسیس شد.
مسجد جلفالار () یک مسجد در تقاطع خیابان‌های حاجی بیگ‌اف و س.عسگروف محله جلفالار شهر شوشی است. محله جلفالار یکی از ۱۷ محله کل شهر و یکی از ۹ محله پایین شهر شوشی است. مسجد جلفلار یکی از هفده مسجدی بود که در اواخر سده نوزدهم میلادی در شوشی فعالیت می کرد. این بنا در کنار مسجد جامع گوهریه یوخاری و مسجد جامع گوهریه از ارزشمندترین آثار شوشی به شمار می‌رفت. مناره و طراحی بیرونی مسجد جلفالار با پلان مستطیل شکل بنای مسجد محله‌ای مانند مسجد چوخور محله و مسجد حاجی یوسف‌لی بود اما فضای داخلی کاملاً مطابق با معماری مذهبی اسلامی بود.
مسجد حاجی یوسف‌لی () یک مسجد در تقاطع خیابان‌های گ. اسماعیل‌اف و گ. ذاکر محله حاجی یوسف‌لی شهر شوشی است. حاجی یوسف‌لی یکی از ۱۷ محله شهر شوشی و یکی از ۹ محله پایین شهر است. این مسجد یکی از هفده مسجدی بود که در اواخر سده نوزدهم میلادی در شوشی فعالیت می‌کرد. در این مسجد مناره‌ای وجود نداشت و طراحی بیرونی مسجد جلفلار با پلان مستطیل شکل بنای مسجد محله‌ای مانند چوخور محله و جلفالار بود، اما فضای داخلی کاملاً منطبق بر معماری مذهبی اسلامی بود. در کنار مسجد چشمه حاجی یوسفلی وجود داشت که آب معدنی معروف شوشی را برای استفاده عموم تأمین می‌کرد.
صنعت آذوقه رسانی (انگلیسی ایالات متحده) یا صنعت پذیرایی/کیترینگ (انگلیسی بریتانیا) شامل مشاغل، مؤسسات و شرکت‌هایی است که غذا را در خارج از خانه تهیه می‌کنند. این صنعت شامل رستوران‌ها ، کافه تریاهای مدرسه و بیمارستان‌ها، و بسیاری اشکال دیگر است.
تأمین کنندگان اپراتورهای صنعت آذوقه رسانی، توزیع کنندگان صنعت آذوقه رسانی هستند که اجناس کوچک (ظروف آشپزخانه) و مواد غذایی را تهیه می‌کنند. برخی از شرکت‌ها محصولات را در دو نوع برای مصرف‌کننده و برای خدمات غذایی تولید می‌کنند. نسخه مصرف‌کننده معمولاً در بسته‌هایی با اندازه‌های فردی با برچسبی با عنوان: برای خرده‌فروشی عرضه می‌شود. در مقیاس صنعتی غدا در اندازه ای بسیار بزرگتر بسته‌بندی می‌شود و اغلب فاقد برچسب‌هایی با طرح‌های رنگارنگ است که در نسخه مصرف‌کننده دیده می‌شود.
سیستم غذایی، که شامل خدمات غذا و خرده‌فروشی مواد غذایی می‌شود، معادل ۱٫۲۴ تریلیون دلار غذا در سال ۲۰۱۰ در ایالات متحده عرضه کرد که ۵۹۴ میلیارد دلار آن توسط تأسیسات صنایع آذوقه رسانی تأمین شد. USDA (وزارت کشاورزی ایالات متحده آمریکا) هر مکانی را که غذا را برای مصرف فوری در محل آماده می‌کند، به عنوان صنایع آذوقه رسانی تعریف می‌کند. این تعریف مکان‌هایی که عمدتاً درگیر توزیع وعده‌های غذایی نیستند را نیز در بر می‌گیرد، مانند امکانات تفریحی و فروشگاه‌های خرده فروشی.
طبق گزارش انجمن ملی رستوران‌های ایالات متحده، ۶۶ درصد از مصرف‌کنندگان آمریکایی در سال ۲۰۱۵ در مقایسه با سال ۲۰۱۰ بیشتر از غذاهای جهانی می‌خورند، ۸۰ درصد از مصرف‌کنندگان حداقل یک بار در ماه غذاهای «قومی» می‌خورند، و ۲۹٪ از مصرف‌کنندگان در سال گذشته غذاهای «قومی» جدید را امتحان کرده‌اند.
ظرفیت بازار توزیع کنندگان صنایع آذوقه رسانی در سال ۲۰۱۵ به میزان ۲۳۱ میلیارد دلار در ایالات متحده تخمین زده شده‌است.
عقل سلیم آزاد اندیش (OMCS) یک پروژه هوش مصنوعی در آزمایشگاه رسانه واقع در مؤسسه فناوری ماساچوست (MIT) است. هدف این پروژه ایجاد و استفاده از یک پایگاه دانش عام از مشارکت هزاران نفر در سراسر اینترنت است که از سال ۱۹۹۹ تا ۲۰۱۶ فعال بوده‌است.
از زمان تأسیس، بیش از یک میلیون اطلاعات به زبان انگلیسی را از بیش از ۱۵۰۰۰ مشارکت‌کننده، علاوه بر پایگاه‌های دانش به زبان‌های دیگر، جمع‌آوری کرده‌است. بخش اعظمی از نرم‌افزار OMCS (عقل سلیم) بر روی ۳مولفهٔ به هم پیوسته ساخته شده‌است: مجموعهٔ زبان طبیعی که افراد مستقیماً با آن تعامل ایجاد می‌کنند، یک شبکه معنایی ساخته شده از این مجموعه به نام ConceptNet، و یک نمایش مبتنی بر ماتریس از ConceptNet به نام AnalogySpace که می‌تواند دانش و اطلاعات جدیدی را با استفاده از کاهش ابعاد استنباط کند. دانش جمع‌آوری شده توسط پروژه عقل سلیم پروژه‌های تحقیقاتی را در دانشگاهMIT و جاهای دیگر فعال کرده‌است.
این پروژه حاصل تفکرات ماروین مینسکی، پوش سینگ، کاترین هاواسی و دیگران است. توسعهٔ این پروژه در سپتامبر ۱۹۹۹ آغاز شد و یک سال بعد خبر آن در اینترنت همگانی شد. کاترین هاواسی در پایان‌نامه خودایده ای که در آن زمان تنها در مراحل اولیه خود بود آن را به عنوان "تلاشی برای … کنترل قسمتی از قدرت محاسباتی که بین انسان‌ها در اینترنت توزیع شده، " توصیف می‌کند. عقل سلیم OMCS اصلی و نسخهٔ قبلی آن تحت تأثیر وب سایت Everything2 قرار گرفته‌است و یک رابط مینیمالیستی را ارائه می‌دهد که از Google الهام گرفته شده‌است.
این پروژه هم‌اکنون توسط کاترین هاواسی در گروه بینش دیجیتال در آزمایشگاه رسانه ای MIT در حال اجراست.
دانش و اطلاعات گوناگونی در OMCS وجود دارد. برخی از عبارات روابط بین موجودیت‌ها یا رخدادها را نشان می‌دهد، که توسط زبان طبیعی به صورت عبارات ساده شده بیان می‌شود: برای مثال: «یک کت برای گرم نگه داشتن استفاده می‌شود»، «خورشید بسیار داغ است»، و «آخرین کاری که بعد از پختن شام انجام می‌دهید این است که ظرف‌های خود را بشورید». پایگاه داده شامل اطلاعاتی همانند موقعیت‌های احساسی، در جملاتی مانند «وقت گذرانی با دوستان باعث شادمانی می‌شود» و «رانندگی با خودروی خراب باعث عصبانیت می‌شود». OMCS شامل اطلاعاتی در مورد خواسته‌ها و اهداف افراد، اعم از بزرگ و کوچک است، مانند «مردم می‌خواهند مورد احترام باشند» و «مردم قهوه خوب می‌خواهند».
در فرمت اصلی، پایگاه داده OMCS مجموعه از جملات کوتاه است که برخی اطلاعات جامع را منتقل می‌کند. برای استفاده از این اطلاعات، باید به یک حالت بصری ساختار مندی تبدیل شود.
ConceptNet یک شبکه معنایی مبتنی بر اطلاعات واقع در پایگاه داده OMCS است. این شبکهٔ معنایی به عنوان یک گراف جهت دار بیان می‌شود که گره‌ها مفاهیم آن هستند و یال‌ها ادعاهایی از عقل سلیم در رابطه با این مفاهیم هستند.
تالی فریماه فرهادیان واینستین (متولد ۱۹۷۵ یا ۱۹۷۶)، وکیل، استاد، و سیاستمدار آمریکایی است. او از دادستانهای سابق فدرال و ایالتی است و در کاندیدای انتخابات سال ۲۰۲۱ دادستان ناحیه ای شهرستان نیویورک بود.
فرهادیان واینستاین که در ایران در خانواده ای یهودی به دنیا آمد، در سال ۱۹۷۹ به عنوان پناهنده به ایالات متحده آمد. خانواده او از طریق برنامه عفو رئیس‌جمهور رونالد ریگان در سال ۱۹۸۶ واجد شرایط شهروندی شدند. پس از فارغ‌التحصیلی از دانشگاه ییل و کالج ماگدالن، آکسفورد، مدرک جی دی خود را از مدرسه حقوق ییل دریافت کرد. او سپس کاراموز حقوقی قاضی مریک گارلند در دادگاه استیناف ایالات متحده برای حوزه دی سی و سپس برای قاضی ساندرا دی اوکانر، در دو سال آخر او در دیوان عالی شد.
فرهادیان واینستاین از سال ۲۰۰۹ تا ۲۰۱۷ در وزارت دادگستری ایالات متحده ، ابتدا به عنوان مشاور حقوقی اریک هولدر، دادستان کل ایالات متحده در دوران دولت باراک اوباما، و سپس به عنوان دستیار دادستان ایالات متحده در ناحیه شرقی نیویورک فعالیت کرد. او بعداً از سال ۲۰۱۸ تا ۲۰۲۰ به عنوان مشاور عمومی برای دادستان منطقه بروکلین، اریک گونزالس فعالیت کرد. در سال ۲۰۲۱، فرهادیان واینستاین در انتخابات مقدماتی دموکرات‌ها برای دادستان ناحیه ای شهرستان نیویورک کاندید شد. از سال ۲۰۱۷، او همچنین در مدرسه حقوق دانشگاه نیویورک تدریس می‌کند که همچنان در آنجا به عنوان استاد وابسته به کار ادامه می‌دهد. در اواخر سال ۲۰۲۱، او تحلیلگر حقوق ان بی سی نیوز شد.
فرهادیان، که یک یهودی میزراحی است ، در تهران، ایران، از مادری به نام فرح فرهادیان، که در آن زمان آماردان زیستی بود و اکنون معلم ریاضی است، و پدری به نام ناصر دن فرهادیان، که مهندس هیدرولیک است به دنیا آمد."Tali Farhadian and Boaz Weinstein". "The New York Times". November 5, 2010. Retrieved November 22, 2021. پدربزرگ پدری او پارچه فروش بود. او یک برادر کوچکتر به نام لیور دارد.
فرهادیان پس از فرار از یهودی‌ستیزی و انقلاب اسلامی ایران و گذراندن ۱۰ ماه در اسرائیل (که پدر و مادرش در آن در دانشگاه تحصیل کردند)، در چهار سالگی در شب کریسمس در سال ۱۹۷۹ به همراه خانواده خود به ایالات متحده آمد."Tali Farhadian and Boaz Weinstein". "The New York Times". November 5, 2010. Retrieved November 22, 2021. او در حالی که تمایل خود را برای کمک به دیگران برای داشتن فرصت و امنیت در زندگی خود توضیح می‌دهد، خاطره ای را بیان کرد: «من می‌دانم فرصت داده شدن یعنی چه.» انجمن امداد به مهاجران عبری (HIAS)، یک سازمان غیرانتفاعی اختصاص داده شده به کمک به پناهندگان، که خانواده او را به صورت رایگان نمایندگی می‌کرد به آنها برای درخواست پناهندگی کمک کرد.Weinstein, Tali Farhadian (December 23, 2019). "Opinion: An Immigrant's Christmas Eve; We could have been turned away at the border. But a law enforcement officer granted my family a few days of freedom". "The New York Times". Retrieved November 22, 2021. پس از آن خانواده از طریق سیاست‌های عفو رئیس‌جمهور رونالد ریگان در سال ۱۹۸۶ واجد شرایط شهروندی ایالات متحده شدند.
خانواده ابتدا در کوئینز، نیویورک و سپس در شمال جرسی زندگی کردند.Kassel, Matthew (July 17, 2020). "She fled Tehran at age 4. Now 44, Tali Farhadian Weinstein is running for Manhattan DA". "Jewish Insider". Retrieved November 23, 2021. او در مدرسه روزانه یشیوا در مدرسه موریا و مدرسه فریش تحصیل کرد. او در سال ۱۹۹۲ در اسراییل بر اساس بورسیه جوانان برونفمن تحصیل کرد.
فرهادیان در سال ۱۹۹۷ از دانشگاه ییل فارغ‌التحصیل شد و در رشته علوم انسانی تحصیل کرد. اودبیر "هگادای زنان ییل"، تفسیری فمینیستی از متن عید پصح یهودی بود.. او مقاله سال پایانی کارشناسی خود را دربارهٔ شاعر و فیلسوف یهودی اسپانیایی یهودا هالوی نوشت. او جایزه آلفیوس هنری اسنو از دانشگاه ییل را دریافت کرد."Tali Farhadian Weinstein, 2002". "Paul & Daisy Soros Fellowships for New Americans". Retrieved November 22, 2021.
به عنوان یک محقق رودز، او در کالج مگدالن، آکسفورد در انگلستان تحصیل کرد و در آنجا در سال ۱۹۹۹ موفق به اخذ مدرک کارشناسی ارشد در شرق‌شناسی (مطالعات خاورمیانه مدرن) شد و پایان‌نامه خود را در مورد ادبیات یهودیان جهان عرب در اسرائیل نوشت.Kassel, Matthew (July 17, 2020). "She fled Tehran at age 4. Now 44, Tali Farhadian Weinstein is running for Manhattan DA". "Jewish Insider". Retrieved November 23, 2021."Tali Farhadian Weinstein, 2002". "Paul & Daisy Soros Fellowships for New Americans". Retrieved November 22, 2021.
سپس در سال ۲۰۰۳ از مدرسه حقوق ییل مدرک JD گرفت، و در آنجا بورسیه پال و دیزی سوروس را برای آمریکایی‌های جدید دریافت کرد."The New York Public Library Elects Carlos Rodriguez-Pastor, Andres Santo Domingo, and Tali Farhadian Weinstein to its Board of Trustees". "The New York Public Library". May 9, 2018. Retrieved November 23, 2021. او در آزمون کانون وکلای ایالت نیویورک در ژوئیه ۲۰۰۳ قبول شد.
فرهادیان وینستین از سمت خود در دفتر دادستان ناحیه ای بروکلین در ژوئیه ۲۰۲۰ استعفا داد تا در انتخابات مقدماتی حزب دموکرات برای انتخابات دادستان ناحیه ای شهرستان نیویورک برای جانشینی سایروس ونس جونیور و نظارت بر بیش از ۵۰۰ وکیل در منهتن نامزد شود. او و آلوین برگ دو کاندید پیشتاز در جمع‌آوری کننده کمک مالی در این رقابت بودند، که شامل ۲/۸ میلیون دلار را از پول خودش داد. فرهادیان واینستین تنها نامزدی بود که در دفتر دادستانی ناحیه نیویورک کار کرده بود و دارای سابقه دادستان فدرال بود.Siyance, Ilana (May 26, 2021). "Tali Weinstein, Vying for Manhattan DA Job Shares Personal Story". "The Jewish Voice". Retrieved November 22, 2021. نظرسنجی ۲۱ آوریل ۲۰۲۱ توسط Benenson Strategy Group نشان داد که او با ۱۶٪ از شرکت کنندگان در نظرسنجی پیشتاز است."StudentsFirstNY; April 16–April 21, 2021; New York City Democratic Primary Poll," "Politico". او توسط "نیویورک پست" و "نیویورک دیلی نیوز" مورد حمایت قرار گرفت. او همچنین توسط دادستان کل سابق اریک هولدر، هیلاری کلینتون، و گلوریا استاینم، و همچنین نمایندگان آدریانو اسپیلات، نیدیا ولاسکز، و ریچی تورس مورد حمایت قرار گرفت. او همچنین توسط شعبه شهر نیویورک سازمان ملی زنان و رابی کاپلان که از بنیانگذاران صندوق دفاع قانونی Time's Up بودند، حمایت شد.
فرهادیان واینستین بیشترین آرا را در چندین محله از جمله آپر ایست ساید، اینوود و واشینگتن هایتس داشت. او در انتخابات مقدماتی از میان هشت نامزد، ۳۰٫۷ درصد از کل آرا را در برابر ۳۴٫۳ درصد برگ به دست آورد. در ۲ ژوئیه ۲۰۲۱، فرهادیان واینستین شکست در انتخابات مقدماتی به برگ را پذیرفت. در اواخر سال ۲۰۲۱، او تحلیلگر حقوقی برای NBC News شد.
در نوامبر ۲۰۱۰، فرهادیان با بوز واینستاین، مدیر صندوق پوشش ریسک، که در یک جشن کتاب در اتحادیه UJA-نیویورک در کنیسه مرکزی در منهتن با او آشنا شده بود، ازدواج کرد."Tali Farhadian and Boaz Weinstein". "The New York Times". November 5, 2010. Retrieved November 22, 2021.Kassel, Matthew (July 17, 2020). "She fled Tehran at age 4. Now 44, Tali Farhadian Weinstein is running for Manhattan DA". "Jewish Insider". Retrieved November 23, 2021. در سال ۲۰۱۲، آنها ملکی به ارزش ۲۵٫۵ میلیون دلار در خیابان پنجم منهتن، از املاک هوگت کلارک خریداری کردند. در ماه مه ۲۰۲۰، آنها ۲ میلیون دلار به سازمان‌های غیرانتفاعی کمک به قربانیان خشونت خانگی دادند. این زوج سه دختر دارند.
مارلو یک فیلم هیجان‌انگیز نئو-نوآر به نویسندگی ویلیام موناهان و کارگردانی نیل جردن است. این فیلم بر پایهٔ رمان "بلوند چشم‌سیاه" اثر جان بنویل از ۲۰۱۴ ساخته شده‌است و لیام نیسون در نقش فیلیپ مارلو، شخصیتی خیالی که توسط ریموند چندلر خلق شده‌است، بازی می‌کند. در این فیلم دایان کروگر، جسیکا لنگ، آدواله آکینویه آگباجه، الن کامینگ، دنی هوستون، ایان هارت، کالم مینی، دانیلا ملچیور و فرانسوا آرنو نیز ایفای نقش کرده‌اند.
"مارلو" در ۲۴ سپتامبر ۲۰۲۲ در هفتادمین جشنواره بین‌المللی فیلم سن‌سباستین نمایش داده شد.
فیلیپ مارلو، یک کارآگاه خصوصی، در دهه ۱۹۵۰ استخدام می‌شود تا معشوق سابق یک (زن) وارث مسحور کننده را پیدا کند. مارلو که در ابتدا این پرونده را ساده تصور می‌کرد، به زودی خود را در زیر صنعت فیلم هالیوود پیدا می‌کند و ناخواسته درگیر آتش متقابل یک بازیگر افسانه‌ای هالیوود و دختر خرابکار و جاه‌طلبش می‌شود.
در ۳۱ مارس ۲۰۱۷، اعلام شد که لیام نیسون در نقش فیلیپ مارلو، یک شخصیت خیالی خلق شده توسط ریموند چندلر، در فیلمی پلیسی بر اساس رمان ۲۰۱۴ "بلوند چشم‌سیاه" از جان بانویل نویسنده ایرلندی، با فیلمنامه‌ای اقتباس شده توسط ویلیام موناهان، ظاهر خواهد شد. نیل جردن در ژوئن ۲۰۲۱ برای کارگردانی قرارداد امضا کرد. عکاسی اصلی تا نوامبر ۲۰۲۱ در مکان‌هایی در اسپانیا و ایرلند آغاز شد. در ۴ نوامبر ۲۰۲۱، نیسون هنگام فیلمبرداری در بارسلونا دیده شد. در نوامبر ۲۰۲۱، گزارش شد که دیانه کروگر، جسیکا لنگ، آدواله آکینویه آگباجه، الن کامینگ، دنی هوستون، دنی هوستون، کالم مینی، دانیلا ملچیور و فرانسوا آرنو نیز در این فیلم بازی خواهند کرد.
مارلو نخستین نمایش جهانی خود را در سپتامبر ۲۰۲۲ به عنوان فیلم پایانی هفتادمین جشنواره بین‌المللی فیلم سن سباستین انجام داد. این فیلم قرار بود در ۲ دسامبر ۲۰۲۲ توسط اوپن رود فیلمز در سینماهای ایالات متحده اکران شود اما تاریخ انتشار آن به ۳ فوریه ۲۰۲۳ انتقال داده شد.
پیش‌یابی یا پیش‌کشف () در اخترشناسی، (مخفف بازیابی پیش از کشف)AANEAS: A Valedictory Report by D.I. Steel, R.H. McNaught, G.J. Garradd, D.J. Asher and K.S. Russell, 25 March 1997