moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
یک مطالعۀ فیلوژنتیک مولکولی دربارۀ مگس‌مرغ‌ها که در سال ۲۰۰۷ منتشر شد، نشان داد که این گونه‌ها ۹ کلاد اصلی را تشکیل می‌دهد. هنگامی که ادوارد دیکینسون و جیمز ون رمسن جونیور "چک لیست کامل هوارد و مور پرندگان جهان را" برای نسخه چهارم در سال ۲۰۱۳ به روز کردند، رده‌بندی خود را بر اساس این نتایج قرار دادند و سه کلاد از ۹ کلاد را در زیرخانواده مگس‌مرغیان قرار دادند. کلادها در تبارهای جداگانه‌ای قرار گرفتند که آنها را مگس‌مرغ‌تباران (زمردی‌ها)، کوه‌نگین‌تباران (کوه‌نگین‌ها) و عسل‌نوش‌تباران (عسل‌نوش‌ها) نامیدند. تبار مگس‌مرغ‌تباران با محدودیت فعلی در سال ۲۰۰۹ معرفی شد
کلادوگرام بالا از خانواده مگس‌مرغان بر اساس مطالعات فیلوژنتیک مولکولی توسط جیمی مک گوایر و همکاران بین سال‌های ۲۰۰۷ و ۲۰۱۴ منتشر شده‌است. نام‌های انگلیسی آنهایی هستند که در سال ۱۹۹۷ معرفی شدند. نام‌های لاتین آن‌هایی هستند که توسط دیکینسون و رمسن در سال ۲۰۱۳ پیشنهاد شده‌اند.
ایزابل ارسولا تشی (Isabel Ursula Teshea) (24 ژوئیه ۱۹۱۱–۱۴ آوریل ۱۹۸۱)، مددکاری اجتماعی، فعال حقوق بشر و سیاست‌مدار آفریقایی- ترینیدادی بود. او یکی از بنیان‌گذاران جنبش ملی مردمی نیز بود و به عنوان معاون حزب ایفای وظیفه کرد. او همچنین از جمله نخستین زنانی بود که متصدی این بست شد. هنگامی‌که ترینیداد و توباگو استقلال خود را از بریتانیا به‌دست آوردند، ایزابل خود را برای احراز کرسی مجلس کشور نامزد کرد و نخستین زنی بود که در مجلس تازه تأسیس انتخاب شد. علاوه بر این، او نخستین وزیر زن در کابینه کشور به حساب می‌آمد که بعداً سفیر کشور مزبور تعیین گردید. پس از مرگش، مدال صلیب ترینیتی، عالی‌ترین افتخار کشور به او اعطاء شد.
ایزابل اورسولا کادوگان در ۲۴ ژوئیه سال ۱۹۱۱ در شهر سان فرناندو، در جزیره ترینیداد، مستعمره ترینیداد و توباگو هند غربی بریتانیا در خانواده ماود و توماس کادوگان چشم به جهان گشود. پدر ایزابل خیاط بود و پس از این‌که او به‌دنیا آمد، خانواده‌ش به پرنسس تاون عزیمت کردند؛ محل که کادوگان در آن بزرگ شد و در مدرسه ابتدائیه دولتی تحصیل کرد. کادوگان باوجود این‌که به تحصیلات ثانوی دسترسی اندک داشت، آنچه که در آن زمان معمول بود، تحصیلات خود را در چارچوب سیستم شاگرد- معلم ادامه داد. او هنگامی‌که به عنوان معلم شاگرد کار می‌کرد، سازمان‌دهی باشگاه‌های شاگردان را آغاز کرد که در آن کنسرت‌ها، رقص‌ها و سخنرانی‌ها را تنظیم می‌نمود. او همچنین یک باشگاه مردانه را نیز در شهر پرنس تاون ایجاد کرد و در بسیاری برنامه‌های خیریه برای کمک طبقه فقیر و محروم در جامعه خود از طریق کلیسای انگلیکن سنت استفین خدمت کرد.
کادوگان پس از این‌که از مدرسه فارغ شد، در کارخانه لبنیات فروشی پتیت مورن تصدی قند در سنت مادیلین کار کرد و سپس کارش را به عنوان منشی در دفتر مزرعه شکر ادامه داد. پس از چند سال، او به بندر اسپانیا نقل مکان کرد و به عنوان منشی کنترل انبار در شرکت پریراس اند کامپنی (Perreira's and Company) آغاز به کار نمود. او سپس در ۲۴ سپتامبر سال ۱۹۳۸ با جورج مک‌گریگور تشی ازدواج نمود. همین‌گونه، او به انجمن آموزشی و فرهنگی استادان (TECA)، جنبش آموزشی مردمی (PEM) و فدراسیون مؤسسات زنان (FWI) پیوست و به عنوان یک فعال سیاسی قد علم نمود.
این سازمان‌های زنان، روی آموزش و ارائه خدمات اجتماعی در سراسر جزیره متمرکز بودند. در سال ۱۹۵۵، در جریان تلاش‌ها برای خروج از استعمار، جنبش آموزشی مردمی به عنوان بازوی زنان جنبش ملی مردم مجدداً سازمان‌دهی شد. تشی و سایر زنان خانه به خانه رفتند، مبارزه نمودند و جمع‌آوری کمک‌های مالی برای نامزدها را سازمان‌دهی کردند. علاوه بر این، کادوگان به عنوان یک محقق کار می‌کرد و متن سخنرانی‌های نمایندگان پارلمان بریتانیا که به‌نام هانسارد شناخته می‌شود، را می‌خواند تا در نوشتن سخنرانی‌هایش کمک و یاری رساند.
تشی شبکهٔ روابط با شوراهای متعدد روستایی را ایجاد کرد و در شکل‌گیری جنبش ملی مردمی اریک ویلیامز، به یک سرمایه ارزش‌مند تبدیل شد. او سپس در سال ۱۹۵۶ به عنوان معاون حزب تعیین گردید که هم‌زمان رئیس جنبش ملی مردمی و همچنین فدراسیون مؤسسات زنان بود. ازدواج او در سال ۱۹۵۹ برهم خورد و او زمان بیشتری را وقف سیاست کرد و از همین‌رو به شهرت ملی رسید. هنگامی‌که ترینیداد و توباگو استقلال خود را از بریتانیا به‌دست‌آورد و در سال ۱۹۶۱ انتخابات برگزار شد، تشی ناامید شده بود که نقش زنان پس از آن صرف برای حمایت مردان محدود شده‌است. ولی او در انتخابات برای احراز کرسی در ناحیه شرقی بندر اسپانیا خود را کاندیدا کرد و با کسب بیش از ۷۰۰۰ رأی برنده انتخابات شد. انتخاب او به مجلس نمایندگان جدید التأسیس، او را به نخستین زنی تبدیل کرد که در این مقام برای کشور و مردمش خدمت نمود. او سپس به عنوان منشی پارلمانی تعیین گردید و در وزارت اداره محلی و توسعه جامعه ایفای وظیفه کرد. بخش مزبور مسؤلیت ارائه خدمات پزشکی، آب و نیازهای سیستم تخلیه فاضلاب‌های مردم جزیره را به عهده داشت.
در سال ۱۹۶۳، ویلیامز که نخست‌وزیر کشور بود، تعیینات مجدد کابینه را در دست گرفت و تشی را به عنوان وزیر سلامت و مسکن تعیین نمود تا به عنوان وزیر برای کشورش خدمت کند. او در جریان تصدی این سمت، اقدامات زیادی را در دست و ابتکارات زیادی را برای بهبود فرصت‌های آموزشی تطبیق کرد؛ ارائه آموزش‌های فرهنگی، اقتصادی داخلی و اخلاقی، و ترویج همدیگرپذیری نژادی میان جوامع آفریقایی و هند و ترینیدادی و توباگونی از جمله اقدامات او بودند. او در سال ۱۹۶۴ در کنار ویلیامز، نخست‌وزیر، به کشورهای بزرگ آفریقا سفر کرد و در طول این سفر، کار و فعالیتش در یک مجله زنان در سنگال منتشر شد. دو سال بعد، هنگامی‌که وزارت او به دو وزارت؛ وزارت سلامت و وزارت مسکن منقسم شد، او رهبری هر دو اداره را بر عهده گرفت و تا سال ۱۹۷۰ در مقام خود باقی ماند. تشی مسؤلیت‌ها را در وزارت سلامت با دکتر لئونارد کومیشنگ، مأمور ارشد پزشکی جزیره، تقسیم کرد.
تشی در سال ۱۹۶۹ به عنوان سفیر ایتیوپیا تعیین گردید که نخستین سفیر زن در تاریخ ترینیداد قلم‌داد شد. سپس سفارت کشور زامبیا نیز به شغل او علاوه گردید و او در این سمت تا سال ۱۹۷۱ خدمت کرد. هنگامی‌که به کشورش برگشت به عنوان وزیر معارف و فرهنگ گماشته شد که تا سال ۱۹۷۵ در این سمت ایفای وظیفه نمود. متعاقباً او در سال ۱۹۷۴ به عنوان کمیسر عالی گویان تعیین شد و در آن باقی ماند. هرچند او در سال ۱۹۷۵ سفیر ترینیداد و توباگو در سینگال شد. او هنگامی‌که در گویان خدمت می‌کرد، در مذاکرات منطقه‌ای که منجر به تأسیس جامعه و بازار مشترک کارائیب شد (Caricom)، شرکت ورزید. او قبل از بازنشستگی از زندگی در میان مردم، در سال ۱۹۷۶ در سینگال و در سال ۱۹۷۷ در گویان خدمت کرد.
تشی سرانجام در ۱۴ آوریل سال ۱۹۸۱ درگذشت و چهار ماه بعد از مرگش، مدال صلیب ترینیتی، عالی‌ترین افتخار ترینیداد به او اعطاء شد. تشی خود را فعال حقوق زنان نمی‌دانست، هرچند او غالباً برای بهبود وضعیت زنان کار کرد. او همچنین خود را «طبق تعریف نه یک فیمینست بلکه معتقد به حقوق بشر» توصیف می‌کرد.
در یادگیری ماشین، یک SVM رتبه‌بندی گونه‌ای از الگوریتم ماشین بردار پشتیبانی است که برای حل مسائل رتبه‌بندی خاص (از طریق یادگیری رتبه‌بندی) استفاده می‌شود. الگوریتم SVM رتبه بندی توسط Thorsten Joachims در سال 2002 منتشر شد. Joachims, T. (2002), "Optimizing Search Engines using Clickthrough Data", Proceedings of the ACM Conference on Knowledge Discovery and Data Mining هدف اصلی این الگوریتم بهبود عملکرد یک موتور جستجوی اینترنتی بود. با این حال، مشخص شد که رتبه بندی SVM همچنین می تواند برای حل مسائل دیگری مانند Rank SIFT استفاده شود. Bing Li; Rong Xiao; Zhiwei Li; Rui Cai; Bao-Liang Lu; Lei Zhang; "Rank-SIFT: Learning to rank repeatable local interest points",Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011
الگوریتم رتبه‌بندی SVM یک تابع بازیابی یادگیری است که از روش‌های رتبه‌بندی زوجی برای مرتب‌سازی تطبیقی نتایج بر اساس «مرتبط بودن» آنها برای یک پرس‌وجو خاص استفاده می‌کند. تابع رتبه بندی SVM از یک تابع نگاشت برای توصیف تطابق بین یک عبارت جستجو و ویژگی های هر یک از نتایج ممکن استفاده می کند. این تابع نگاشت هر جفت داده (مثلاً یک پرس و جوی جستجو و صفحه وب کلیک شده) را به یک فضای ویژگی تصویر می‌کند. این ویژگی‌ها با داده‌های کلیکی مربوطه ترکیب می‌شوند (که می‌تواند به عنوان یک واسط برای ارتباط یک صفحه برای یک جستجوی خاص عمل کند) و سپس می‌تواند به عنوان داده‌های آموزشی برای الگوریتم رتبه‌بندی SVM استفاده شود.
به طور کلی، رتبه بندی SVM شامل سه مرحله در دوره آموزش است:
فرض کنید formula_1مجموعه داده ای است که شامل formula_2 عنصر formula_3 است. formula_4 یک روش رتبه بندی است که به formula_1اعمال می شود. سپس formula_6 در formula_1را می توان به صورت یک ماتریس دودویی formula_8 نشان داد. اگر رتبه formula_3 از رتبه formula_10 بالاتر باشد، یعنی:
آنگاه درایه متناظر با آن را در ماتریس مقدار 1 و در غیر این صورت مقدار 0 قرار می‌دهیم.
تای کندال همچنین به ضریب همبستگی رتبه تای کندال اشاره دارد، که معمولاً برای مقایسه دو روش رتبه‌بندی برای یک مجموعه داده استفاده می‌شود.
فرض کنید formula_12 و formula_13 دو روش رتبه بندی باشد که برای مجموعه داده های formula_1 اعمال می شود، تای کندال بین formula_12 و formula_16 را می توان به صورت زیر نشان داد:
که در آن formula_18 تعداد جفت های همخوان است و formula_19 تعداد جفت های ناسازگار (وارونگی) است. یک جفت formula_20 و formula_21 همخوان است اگر در هر دو روش formula_22 و formula_23 رتبه بندی formula_20 و formula_21 یکسان باشد. در غیر این صورت ناسازگار خواهند بود.
کیفیت بازیابی اطلاعات معمولاً با سه معیار زیر ارزیابی می شود:
برای یک پرس و جو خاص به یک پایگاه داده، فرض کنید formula_26 مجموعه ای از عناصر اطلاعاتی مرتبط در پایگاه داده و formula_27 مجموعه ای از عناصر اطلاعاتی بازیابی شده باشد. سپس سه اندازه گیری فوق را می توان به صورت زیر نشان داد:
که در آن formula_29 دقت فراخوانی است.
فرض کنید formula_30 و formula_31 به ترتیب روش های رتبه بندی مورد انتظار و پیشنهادی یک پایگاه داده باشند، کران پایین میانگین دقت روش formula_31 را می‌توان به صورت زیر نشان داد.
که در آن formula_19 تعداد درایه های متفاوت در قسمت بالای قطر اصلی ماتریس هایformula_30 و formula_31 و formula_37 تعداد عناصر مرتبط در مجموعه داده است.
فرض کنید formula_38 عنصر یک مجموعه داده آموزشی که در آن formula_39 بردار ویژگی و formula_40 برچسب (که دسته formula_39 را مشخص می‌کند) است. یک طبقه بندی کننده SVM معمولی برای چنین مجموعه داده ای می تواند به عنوان راه حل مسئله بهینه سازی زیر تعریف شود.
حل مسئله بهینه سازی فوق را می توان به صورت ترکیبی خطی از بردارهای ویژگی formula_43 نشان داد.
که در آن formula_45 ضرایبی هستند که باید تعیین شوند.
فرض کنید formula_46 تای کندال بین روش رتبه بندی مورد انتظار formula_30 و روش پیشنهادی formula_31 باشد، می توان ثابت کرد که به ماکسیمم کردن formula_46 به مینیمم کردن کران پایینِ میانگینِ دقت formula_31 کمک می‌کند.
منفی formula_46 را می توان به عنوان تابع زیان برای به حداقل رساندن کران پایین میانگین دقت formula_31 انتخاب کرد.formula_53
که در آن formula_54 توزیع آماری formula_30 به پرس و جو خاص formula_56 است.
از آنجایی که تابع زیان مورد انتظار قابل پیاده سازی نیست، تابع زیان تجربی زیر در عمل برای داده های آموزشی انتخاب می شود.
formula_58 پرس و حوی iid روی یک پایگاه داده اعمال می شوند و هر پرس و جو با یک روش رتبه بندی مطابقت دارد. مجموعه داده های آموزشی formula_58 عنصر دارد. هر عنصر حاوی یک پرس و جو و روش رتبه بندی مربوطه است.
یک نگاشت formula_60 N.Fuhr. Optimum polynomial retrieval functions based on the probability ranking principle. ACM TRANSACTIONS on Information Systems, 7(3): 183-204 N.Fuhr, S. Hartmann, G. Lustig, M. Schwantner, K. Tzeras,and G. Knorz. Air/x - a rule-based multistage indexing system for large subject fields. In RIAO,1991 مورد نیاز است که هر پرس و جو و عنصر پایگاه داده را به فضای ویژگی مورد نیاز متناظر کند. سپس هر نقطه در فضای ویژگی با روش رتبه بندی با رتبه خاصی برچسب گذاری می شود.
نقاط تولید شده توسط داده های آموزشی در فضای ویژگی قرار دارند که حاوی اطلاعات رتبه (برچسب ها) نیز می باشد. از این نقاط برچسب زده شده می توان برای یافتن مرز (طبقه بندی) که ترتیب آنها را مشخص می کند استفاده کرد. در حالت خطی، چنین مرزی (طبقه‌بندی کننده) یک بردار است.
فرض کنید formula_3 و formula_10 دو عنصر در پایگاه داده هستند و می‌نویسیم formula_63 اگر رتبه از formula_3 بالاتر از formula_10 در روش رتبه بندی معین formula_66 باشد. فرض کنید بردار formula_67 کاندیدای طبقه بندی کننده خطی در فضای ویژگی باشد. آنگاه مسئله رتبه بندی را می توان به مسئله طبقه بندی SVM زیر ترجمه کرد. توجه داشته باشید که یک روش رتبه بندی با یک پرس و جو مطابقت دارد.
مسئله بهینه سازی فوق با مسئله طبقه بندی SVM کلاسیک یکسان است، به همین دلیل است که این الگوریتم Ranking-SVM نامیده می شود.
بردار بهینه formula_69 که توسط نمونه آموزشی به دست آمده است، چنین است:
بنابراین تابع بازیابی را می توان بر اساس چنین طبقه بندی بهینه ای تشکیل داد.
برای پرس و جوی جدید formula_56، تابع بازیابی ابتدا تمام عناصر پایگاه داده را به فضای ویژگی تصویر می‌کند. سپس این نقاط ویژگی را بر اساس مقادیر ضرب داخلی آنها با بردار بهینه مرتب می کند. و رتبه هر نقطه ویژگی، رتبه عنصر مربوطه پایگاه داده برای پرس و جوی formula_56 است.
رتبه بندی SVM می تواند برای رتبه بندی صفحات بر اساس پرس و جو اعمال شود. الگوریتم را می توان با استفاده از داده های کلیکی آموزش داد که از سه بخش زیر تشکیل شده است:
ترکیب 2 و 3 نمی تواند ترتیب داده های آموزشی کاملی را که برای اعمال الگوریتم کامل SVM لازم است را ارائه دهد. در عوض، بخشی از اطلاعات رتبه بندی داده های آموزشی را ارائه می دهد. بنابراین الگوریتم را می توان به صورت زیر کمی اصلاح کرد.
روش formula_74 اطلاعات رتبه بندی کل مجموعه داده را ارائه نمی دهد، بلکه زیر مجموعه ای از روش رتبه بندی کامل است. بنابراین شرط مسئله بهینه سازی در مقایسه با Ranking-SVM اصلی راحت تر می شود.
ادغام کهکشان‌ها ممکن است زمانی رخ دهد که دو (یا چند) کهکشان با هم برخورد کنند. آنها خشن‌ترین نوع تعامل کهکشانی هستند. فعل و انفعالات گرانشی بین کهکشان‌ها و اصطکاک بین گاز و غبار تأثیرات عمده‌ای بر کهکشان‌های درگیر دارد. اثرات دقیق چنین ادغام‌هایی به پارامترهای گوناگونی مانند زاویه برخورد، سرعت و اندازه/ترکیب نسبی بستگی دارد و در حال حاضر یک حوزه تحقیقاتی بسیار فعال است. ادغام کهکشان‌ها مهم است زیرا نرخ ادغام یک اندازه‌گیری اساسی برای تکامل کهکشان‌ها است. نرخ ادغام همچنین سرنخ‌هایی را در مورد چگونگی بزرگ شدن کهکشان‌ها در طول زمان در اختیار اخترشناسان قرار می‌دهد.
در طول ادغام، ستارگان و ماده تاریک در هر کهکشان تحت تأثیر کهکشان دیگر به هم نزدیک می‌شوند. در مراحل پایانی ادغام، پتانسیل گرانشی (یعنی شکل کهکشان) چنان سریع شروع به تغییر می‌کند که مدار ستاره‌ها به شدت تغییر می‌کند و هر جسم تحت تأثیر مدار قبلی خود را از دست می‌دهد. این فرایند «آرامش خشونت‌آمیز» نامیده می‌شود. به عنوان مثال، هنگامی که دو کهکشان قرصی با هم برخورد می‌کنند، با ستاره‌های خود در یک چرخش منظم در صفحات دو قرص جداگانه شروع می‌شوند. در طول ادغام، آن حرکت منظم به انرژی تصادفی تبدیل می‌شود ("حرارت"). کهکشان حاصل تحت سلطه ستارگانی است که در شبکه‌ای پیچیده و تصادفی از مدارها به دور کهکشان می‌چرخند، چیزی که در کهکشان‌های بیضی شکل مشاهده می‌شود.
کامی کامی ( Քամի Քամի) به معنی "باد باد" یک ترانه با اجرای خواننده ارمنستانی مالنا می‌باشد که برنده مسابقه آوازخوانی یوروویژن جوانان ۲۰۲۱ شد این ترانه ۲۲۴ امتیاز را از رقابتی که در ۱۹ دسامبر ۲۰۲۱ در پاریس فرانسه برگزار شد کسب نمود
جنگ تیگرای (به ) جنگی بین دولت اتیوپی و جبهه آزادی‌بخش خلق تیگرای که از ۳ نوامبر ۲۰۲۰ با تصرف چند پادگان در شمال این کشور توسط شورشیان تیگرای آغاز شد و در نهایت با کشته‌شدن ده‌ها هزار نفر، در ۳ نوامبر ۲۰۲۲ طی توافق صلح اتیوپی-تیگرای به پایان رسید.
مرغ مگس تیره یک گونه از مرغ‌های مگس از خانوادهٔ مگس‌مرغان است. این تنها گونه‌ای است که در سردهٔ "Phaeoptila" قرار دارد.
مگس‌مرغ تیره بومی مکزیک است. زیستگاه‌های طبیعی آن جنگل‌های دشت نمناک نیمه‌گرمسیری یا گرمسیری و بوته‌زارهای نیمه‌گرمسیری یا گرمسیری با ارتفاع زیاد است.
مرغ مگس سینه‌پولکی یک گونه از مرغ‌های مگس از خانواده مگس‌مرغان است. این تنها گونه‌ای است که در سردهٔ "Phaeochroa" قرار دارد.
در بلیز، کلمبیا، کاستاریکا، گواتمالا، هندوراس، مکزیک، نیکاراگوئه و پاناما یافت می‌شود. زیستگاه‌های طبیعی آن جنگل‌های دشت نمناک نیمه‌گرمسیری یا گرمسیری و جنگل‌های پیشین به شدت تخریب شده‌است.
شش زیرگونه شناخته شده‌است:
اینترنت اشیا صنعتی (IIoT) مجموعه‌ای از حسگرها، ابزارها و دستگاه‌های مستقلی است که از طریق اینترنت به برنامه‌های صنعتی متصل می‌شوند. این شبکه جمع‌آوری داده‌ها، تحلیل، آنالیز و بهره‌وری و کاهش هزینه‌های تولید را میسر می‌کند. اینترنت اشیا صنعتی از قدرت ماشین‌های هوشمند و تجزیه و تحلیل بلادرنگ استفاده می‌کند تا از داده‌هایی که ماشین‌های ساده، سال‌ها در محیط‌های صنعتی تولید کرده‌اند استفاده کند.
تفاوت اینترنت اشیا (IoT) با اینترنت اشیا صنعتی در این است که IoT تمرکزش بر ارائه خدمات برای مشتریان عادی است در حالیکه اینترنت اشیا صنعتی تمرکزش بر بالا بردن امنیت و بهره‌وری در فضاهای صنعتی است. برای مثال خدمات برای مشتریان عادی یعنی استفاده از اینترنت اشیا در خانه، از دستیارهای مجازی تا سنسورهای کنترل دما یا سیستم‌های امنیتی و وسایل پوشیدنی برای کنترل سلامت افراد.
اینترنت اشیا صنعتی با فناوری‌هایی مانند رایانش ابری، رایانش لبه‌ای، ماشین به ماشین، پرینت سه بعدی، رباتیک، کلان داده و اینترنت اشیا ارتباط تگاتنگی دارد.
در صنعت کشاورزی، اینترنت اشیا صنعتی به کشاورزان کمک می‌کند که برای کاشت محصول تصمیم‌های بهتری بگیرند. سنسورها اطلاعات را از خاک و وضعیت هوا جمع‌آوری می‌کنند و برنامه مناسب برای کوددهی و آبیاری را ارائه می‌کنند.
برخی دامداری‌ها با استفاده از ریزتراشه‌ها، نه تنها حیوانات خود را ردیابی می‌کنند، بلکه اطلاعات مربوط به نژاد، وزن یا سلامتی آن‌ها را هم مورد بررسی قرار می‌دهند.
بیون وو سوک (؛ زادهٔ ۳۱ اکتبر ۱۹۹۱) بازیگر و مدل اهل کره جنوبی است. او به خاطر نقش‌هایش در "" (۲۰۱۹)، "" (۲۰۱۹)، "ثبت جوانی" (۲۰۲۰) "مون‌شاین" (۲۰۲۱–۲۲) شناخته می‌شود.
بیون وو سوک در سال ۲۰۱۵، حرفهٔ خود را در مدلینگ آغاز کرد.
او نخستین بازی خود را در سال ۲۰۱۶ و در نقش کوچکی به عنوان دوست‌پسر ها-جین در درام تاریخی شبکه اس‌بی‌اس به نام "عاشقان ماه" انجام داد.
در سال ۲۰۱۹، او نقش مکملی در "" ایفا کرد. در همان سال، او نقش دو جون را در مجموعه تلویزیونی "" بازی کرد و توسط بینندگان مورد تحسین قرار گرفت.
در سال ۲۰۲۰، او بازیگر نقش اصلی در مجموعه تلویزیونی شبکه تی‌وی‌ان یعنی "ثبت جوانی" در نقش وون هه هیو در کنار بازیگران پارک بوگوم و پارک سو-دام بود.
در سال ۲۰۲۱، او در درام تاریخی شبکه کی‌بی‌اس۲ به نام "مون‌شاین" در نقش لی پیو در کنار بازیگران یو سونگ-هو، لی هه‌ری و کانگ می نا حضور پیدا کرد.
کلی میلر (Kelly Miller) (۱۸ ژوئیه ۱۸۶۳ – ۲۹ دسامبر ۱۹۳۹) یک ریاضی‌دان، جامعه‌شناس، جستارنویس، ستون‌نویس روزنامه و مؤلف اهل آمریکا و یک شخصیت مهم در زندگی معنوی سیاه‌پوستان آمریکایی برای حدود نیم قرن بود. او معروف به «حماسه سرای پتومک» بود.
کلی میلر ششمین فرزند از ده فرزند الیزابت میلر و کلی میلر ارشد بود. مادر وی قبلاً برده بود و پدرش یک مرد سیاه‌پوست آزاد آمریکایی بود که قبلاً در هنگ وینسبوروی ارتش ایالات مؤتلفه به‌طور اجباری خدمت کرده بود. میلر در وینسبورو، کارولینای جنوبی به دنیا آمد و در آنجا به مدرسه ابتدائی و عالی رفت.
میلر از ۱۸۷۸ – ۱۸۸۰ میلادی به مؤسسه فیرفیلد رفت. بر مبنای دستاوردهای که میلر داشت، به او بورسیه‌ای از طرف دانشگاه هاوارد که یک کالج مخصوص سیاه‌پوستان قبل از جنگ داخلی بود، پیشنهاد شد. میلر برنامه درسی سه-ساله دوره آمادگی، شامل زبان‌های یونانی و لاتین و سپس ریاضی را در مدت دو سال به اتمام رساند. پس از تکمیل نمودن یک دانشکده، او به سرعت به دانشکده دیگر رفت. میلر از ۱۸۸۲ – ۱۸۸۶ در دانشگاه هاوارد به دروس خود ادامه داد.
در ۱۸۸۶ میلادی به میلر این فرصت داده شد تا نزد سروان ادگار فریسبی به آموزش ریاضیات پیشرفته بپردازد. فریسبی یک ریاضی‌دان آمریکایی بود که در رصدخانه نیروهای دریایی ایالات متحده کار می‌کرد. دستیار فریسبی، سیمون نیوکام به استعداد ذهنی میلر پی‌برد و توصیه نمود تا او در دانشگاه جانز هاپکینز درس بخواند. میلر دو سال را در دانشگاه جانز هاپکینز گذراند (۱۸۸۷ – ۱۸۸۹ میلادی) و به نخستین آمریکای-آفریقایی مبدل شد که به دانشگاه می‌رود. میلر در رشته‌های ریاضی، فیزیک و ستاره‌شناسی درس خواند.Michael R. Winston. "Kelly Miller," American National Biography Online, Feb. 2000. او نخستین آمریکایی آفریقایی‌تبار بود که در ایالات متحده ریاضیات پیشرفته می‌خواند.
میلر عضو انجمن آلفا فی آلفا بود.
میلر به دلیل محدودیت‌های مالی که داشت قادر نبود در دانشگاه جانز هاپکینز ادامه دهد. او از ۱۸۸۹ – ۱۸۹۰ میلادی در مدرسه عالی در خیابان ام (M Street) واشینگتن دی سی، ریاضی تدریس می‌کرد. او که در ۱۸۹۰ میلادی به عنوان پروفسور ریاضی در هاوارد گماشته شده بود، مضامین جامعه‌شناسی، ساختار توسعه و کارکرد جامعه انسانی را در ۱۸۹۵ میلادی وارد برنامه‌های درسی نموده و از ۱۸۹۵ تا ۱۹۳۴ میلادی به عنوان پرفیسور جامعه‌شناسی خدمت کرد. میلر در ۱۹۰۳ میلادی از مدرسه حقوق دانشگاه هاوارد فارغ‌التحصیل شد. او در ۱۹۰۷ میلادی به عنوان رئیس دانشکده علوم و هنر گماشته شد.
ریاست او برای دوازده سال ادامه داشت و در این مدت کالج به‌طور چشم‌گیری تغییر کرد. برنامه درسی کهنه و کلاسیک را مدرن ساخته و رشته‌های جدید در علوم طبیعی و علوم اجتماعی اضافه گردیده بود. میلر، حامی پُرجوش دانشگاه هاوارد بود و به‌طور فعالانه به این مدرسه شاگرد جذب می‌کرد. وی در ۱۹۱۴ میلادی یک موزه و کتابخانه آمریکایی سیاه‌پوست را برنامه‌ریزی کرد. او جیسی اِی. مورلند را قانع کرد تا کتابخانه بزرگ خصوصی‌اش که در مورد سیاه‌پوستان در آفریقا و ایالات متحده بود را به دانشگاه هاوارد ببخشد و این امر مبنای موزه و کتابخانه آمریکایی سیاه‌پوست وی را شکل داد.
وی یکی از شرکت کنندگان در جلسه ۵ مارس ۱۸۹۷ برای تجلیل از خاطرات فردریک داگلاس بود، داگلاس مؤسس آکادمی آمریکایی سیاه‌پوست بود که توسط الگساندر کرومیل رهبری می‌شد.Seraile, William. Bruce Grit: The Black Nationalist Writings of John Edward Bruce. Univ. of Tennessee Press, 2003. p110-111 تا زمانی که این مؤسسه در ۱۹۲۸ میلادی فعالیت خود را متوقف کرد، میلر یکی از فعال‌ترین عضو این انجمن بزرگ و پیشتاز آموزشی آفریقایی آمریکایی بود و هم‌واره به رد بورسیه‌های نژادپرستانه، ترویج دعاوی سیاه‌پوستان برای برابری فردی، اجتماعی و سیاسی و نشر تاریخ‌ها و مطالعات جامعه‌شناختی از زندگی آمریکایی-آفریقایی‌ها می‌پرداخت.Alfred A. Moss. The American Negro Academy: Voice of the Talented Tenth. Louisiana State University Press, 1981.
میلر شناخت ملی خود را پس از فعالیت در جبنش دیگری که توسط ویلیام ادوارد برگهارت دیو بویس رهبری می‌گردید، حاصل کرد. او هنگام نزاع میان «آشتی‌گرایی» بوکر تی. واشینگتن و «بنیادگرایی» حقوق مدنی در حال رشد، از خود رهبری فکری چشم‌گیری نشان داد. میلر از دو جهت برای مردم شناخته شده‌است.
در رابطه به سیاست آموزش و پرروش آمریکایی-آفریقایی‌ها، میلر نه طرف‌دار «بنیادگراها» بود - دیو بویس و جنبش نیاگارا – و نه طرف‌دار «محافظه کاران» – پیروان بوکر تی. واشینگتن. میلر به جست‌جوی یک روش‌میانه بود، یک نظام جامع آموزش و پرورش که با پیشکش نمودن آموزش‌های حرفه‌ای و ذهنی باعث «توسعه متوازن» شهروندان آفریقایی-آمریکایی شود.
در فوریه ۱۹۲۴، میلر به عنوان رئیس کنفرانس نیگرو سنهدرین انتخاب گردیده بود، کنفرانسی در شیکاگو که نمایندگان ۶۱ مؤسسه آفریقایی-آمریکایی را گردهم آورد تا اتحاد خود را بیشتر نموده و تلاش نمایند تا به یک برنامه مشترک برای اصلاحات اجتماعی و سیاسی دست یابند.Glenda Elizabeth Gilmore, "Defying Dixie: The Radical Roots of Civil Rights, 1919-1950." New York: W.W. Norton & Co. , 2008; pg. 41.
وی باور داشت که سیاه‌پوستان باید بازار آزاد را نسبت به قدرت دولت یا اتحادیه‌ها ترجیح دهند، او بیان داشت:
سرمایه‌دار تنها یک انگیزه غالب دارد، تولید و فروش کالاها. نژاد و رنگ تولیدکننده مهم است، اما نه چندان… سرمایه‌دار، طرف‌دار یک دکان آزاد است که برای تمامی مردان این حق را می‌دهد تا بدون هیچ مانعی بر مبنای توانایی و مهارت خود کار کنند. در این گزاره، سرمایه‌دار وسیاه‌پوست یکی هستند.Olasky, Marvin, "History turned right side up", "WORLD magazine". 13 February 2010. p. 22.
او منتقد تبعیض نژادی پلیس بود و در ۱۹۳۵ بیان داشت که خشونت پلیس به اعتماد جامعه آسیب می‌رساند: «غالباً بخش پلیس تنها ابزار قانون است که مردمان سیاه‌پوست با آن تماس برقرار می‌کنند. خشونت پلیس موجب ایجاد یک بی‌اعتمادی و دل‌خوری نسبت به تمامی مقامات دولتی و افسران اعمال قانون می‌گردد».
میلر یک نویسندهٔ پُربار مقالات و جستارها بود که در روزنامه‌ها، مجله‌ها و کتاب به چاپ می‌رسید، وی همچنین چندین کتاب از جمله خارج از خانه اسارت را نوشته‌است. میلر به ویلیام ادوارد برگهارت دیو بویس در راستای ویراستاری بحران (The Crisis) که ژورنال رسمی انجمن ملی پیشرفت مردمان رنگین‌پوست بود، کمک کرد. میلر نشر مقالات خود را بدون ذکر نامش در روزنامه بوستون ترانسکریپت آغاز کرد. میلر همچنین نظریات خود را از طریق بررسی آموزشی، دایل، آموزش و پرورش و ژورنال علوم اجتماعی شریک ساخت. مقاله‌های بی‌نام وی بعداً به موضوع جستار اصلی وی در کتاب‌ش تعدیل نژاد که در ۱۹۰۸ به چاپ رسید، مبدل شد. میلر پیشنهاد نمود که آفریقایی-آمریکایی‌ها این حق را دارند تا بر علیه شرایط غیرعادلانه که با ظهور برتری سفیدپوستان در جنوب ایجاد شده‌است، اعتراض کنند. میلر از سازگاری نژادی، رشد و نهاد سازی حمایت کرد.
در ۱۹۱۷ میلادی، میلر طی یک نامه سرگشاده به رئیس‌جمهور وودرو ویلسون که در هفته‌نامه بالتیمور افرو-امریکن منتشر کرد از لنینچ‌کردن انتقاد کرد و گفت «محدود و وسعت آن ملی است» و ناتوانی حکومت در متوقف‌کردن این پدیده را «رسوایی دموکراسی» خواند. «وقتی مردمان سیاه‌پوست در تمامی اکناف کشور مورد ضرب و شتم قرار می‌گیرد و برای پناه‌جستن به حکومت مرکزی فرار می‌نماید تا بر اساس قضاوت‌های مشکوک آزادی وی رد گردد، این چیزی نیست جز یک تمسخر توخالی به این مردم».
این نامه سرگشاده، همانند یک مقاله در کتابخانه‌های نیروهای نظامی ایالات متحده در جریان بود تا این‌که «اداره سانسور نظامی آمریکا» دستور داد تا این نامه از کتابخانه‌ها برداشته شود، چون «خواندن این نامه، روحیه سربازانی که علیه آلمان می‌جنگند را تضعیف می‌کند». میلر کتاب تاریخ کلی میر از جنگ جهانی برای حقوق بشر را در ۱۹۱۹ میلادی منتشر کرد که حاوی «مجموعه‌ای از تصاویر شگفت‌انگیز بود که از تصاویر رسمی اخیر ساخته شده بود و وسایل جدید و وحشتناک که در روش‌های ترسناک جنگی مدرن مورد استفاده قرار می‌گرفت را تشریح می‌کرد و به تصویر می‌کشید، در این مجموعه همچنین تصاویری از مردان سیاه‌پوست که در حال جنگ در ارتش و نیروهای دریایی بودند موجود بود».
زندگی میلر پس از جنگ جهانی اول، مشکل شد. پس از این‌که جی. ستانلی دورکی در ۱۹۱۸ میلادی به عنوان رئیس دانشگاه هاوارد مقرر شد و یک اداره مرکزی جدید ساخت، میلر در ۱۹۱۹ میلادی تنزل درجه داده شده و به عنوان رئیس یک کالج کوچک تازه تأسیس گماشته شد. میلر به نشر مقالات و ستون‌های هفته‌وار در رسانه‌های منتسب به سیاه‌پوستان ادامه داد. نظریات وی در بیش از ۱۰۰ روزنامه چاپ می‌شد.
میلر در ۱۹۳۹ میلادی در محوطه دانشگاه هاوارد وفات کرد. زمان مرگ میلر، خانم‌ش انی می بوتلر و چهار فرزندش به‌نام‌های کلی سوم، می، ایرن و پاول در قید حیات بودند. پسرش، آیزاک نیوتن در زمان حیات او وفات کرده بود.
شهرک ۱۶۰ خانه‌ای که در منطقه لی‌درویت پارک در ۱۹۴۱ ساخته شد و همچنین مدرسه کلی میلر در واشینگتن دی‌سی، به افتخار او نام‌گذاری شدند.
آن اون جین (؛ زادهٔ ۶ مه ۱۹۹۱) بازیگر اهل کره جنوبی است.
راجاجی یا راجا جون فیلمی محصول سال ۱۹۹۹ و به کارگردانی ویمال کومار است. در این فیلم بازیگرانی همچون گوویندا، راوینا تاندون، شاکتی کاپور، رانجیت، آریونا ایرانی، قادرخان، گودی ماروتی، دیویا دوتا، مشتاق خان، ساتیش کایشیک و لاکسیمیکانت برد ایفای نقش کرده‌اند.
اوپندرا فیلمی محصول سال ۱۹۹۹ و به کارگردانی ویمال کومار است. در این فیلم بازیگرانی همچون اوپندرا راو، راوینا تاندون و پرما ایفای نقش کرده‌اند.
سرکوب: قربانی خشونت زناشویی فیلمی محصول سال ۲۰۰۱ و به کارگردانی کالپانا لاجمی است. در این فیلم بازیگرانی همچون راوینا تاندون، سایاجی شینده، سانجای سوری، رایما سن، شان، بهاراتی جعفری و مولویا گوسوامی ایفای نقش کرده‌اند.
لیندا اسمیت (Linda Smith) (متولد ۱۶ ژوئیه ۱۹۶۰)، عضو حزب جمهوری‌خواه آمریکا است که از سال ۱۹۹۵ الی ۱۹۹۹ نماینده حوزه انتخابیه سوم واشینگتن بود. او همچنین نامزد ناموفق جمهوری‌خواه برای کسب سمت سنای ایالات متحده آمریکا در سال ۱۹۹۸ به حساب می‌آید که انتخابات را به پتی موری دموکرات واگذار کرد. او پس از خداحافظی از دنیای سیاست سازمان «امید بین‌المللی مشترک» (Shared Hope International)، سازمان غیرانتفاعی متمرکز بر پایان قاچاق جنسی در سطح کوچک را تأسیس نمود. پس از ایجاد این سازمان، اسمیت به نمایندگی از قربانیان قاچاق جنسی در سراسر جهان و داخل ایالات متحده آمریکا کار کرده است.
اسمیت در یک خانواده طبقه کارگر بزرگ شد. پدرش خانواده را رها کرد و مادرش بار دوم با یک مکانیک ازدواج کرد و سپس خانواده آن‌ها به ونکوور، واشینگتن عزیمت کردند. اسمیت یک خواهر بزرگ، دوخواهر کوچک و دو برادر کوچک دارد. او در دبیرستان عالی، شغل نیمه روز داشت و به عنوان میوه‌چین و کارمند کودکستان کار می‌کرد. اسمیت گفت: «احساس کردم در ۱۷ سالگی بیش از سایر مردم زندگی کرده‌ام». او هنگامی‌که ۲۴ سال سن داشت، مادرش بر اثر ابتلاء به مرض سرطان درگذشت و دو برادر کوچک‌ترش را در خانه‌اش تنها گذاشت.
او در سال ۱۹۶۸ با ورن اسمیت، یک مهندس جوان کوکوموتیو ازدواج کرد و صاحب دو فرزند شد. اسمست مدیر برخی از دفاتر مالیاتی مستقل در جنوب واشینگتن بود و اکنون در ونکوور زندگی می‌کند و دو فرزند و شش و نوه دارد.
اسمیت فعالیت سیاسی خود را در یک انتخابات ویژه در سال ۱۹۸۳ آغاز نمود و در آن یکی از اعضای فعلی حزب دموکرات را شکست داد و کرسی مجلس نمایندگان واشینگتن را به‌دست‌آورد. او در سال ۱۹۸۷ به مجلس سنای ایالت راه یافت و کنترل آن کرسی را به جمهوری‌خواهان داد و تا زمانی‌که حامیان او کارزار نامزد نوشتنی سال ۱۹۹۴ را برای انتخاب‌اش در حوزه انتخابیه سوم واشینگتن به‌راه انداختند، در آنجا باقی ماند. سپس تیم مویر، نامزد جمهوری‌خواه بی‌درنگ از رقابت کنار زده شد. اسمیت کارزار ۱۹ روزه مردمی را به‌راه انداخت که باعث شکست تنها نامزد جمهوری‌خواه فهرست شده در ورق ابتدایی رأی دهی شد. او پس از کسب سهم در ورق انتخابات به عنوان نامزد جمهوری‌خواه از طریق کارزار نامزد نوشتنی، در انتخابات شرکت کرد و در ماه سپتامبر جولین آنسولد، دموکرات نماینده دموکرات سه دوره‌ایی را شکست داد. او در انتخابات مجدد سال ۱۹۹۶ با تفاوت اندک و با کسب تنها ۱۱۳ رأی برایان بیرد دموکرات را شکست داد.
اسمیت به دلیل موضع قوی حامی زندگی و تمایلات نابسامانش، از قبیل؛ مخالفت با تعدیل بودجه متوازن و حمایت از کارزار اصلاحات مالی معروف بود. او همچنین یکی از ۹ نماینده جمهوری‌خواه مجلس نمایندگان بود که در اوایل سال ۱۹۹۷ علیه نیوت گینگریج، رئیس مجلس نمایندگان رأی داد. علاوه بر این، اسمیت به‌خاطر مخالفت با حقوق همجنس‌گرایان و پنداشتن همجنس‌گرایی به عنوان «گرایش نامناسب اخلاقی» بیشتر شهرت داشت.
اسمیت در سال ۱۹۹۷، یکی از هجده جمهوری‌خواه در مجلس نمایندگان بود که از قطع‌نامه‌ای باب بار حمایت کرد؛ قطع‌نامه‌ای که در آن خواستار آغاز تحقیقات استیضاح علیه رئیس‌جمهور بیل کلینتون شده بود. این قطع‌نامه هیچ‌گونه اتهام یا مجازاتی را مشخص نکرده بود بلکه تلاش‌های ابتدایی برای استیضاح کلینتون بود که خواهان وضاحت دربارهٔ رسوایی کلینتون –لوینسکی شده بودند. انتشار این رسوایی در نهایت منجر به تلاش جدی‌تری در راستای استیضاح کلینتون در سال ۱۹۹۸ شد. در ۸ اکتبر سال ۱۹۹۸، اسمیت در حمایت از قطع‌نامه‌ای رأی داد که برای گشایش تحقیقات استیضاح کلینتون تصویب شد. او در ۱۹ دسامبر سال ۱۹۹۸، به طرف‌داری چهار ماده استیضاح کلینتون رأی داد (که تنها دو مورد از آن‌ها رأی اکثریت لازم را به‌دست‌آورد).
اسمیت با واگذارکردن کرسی مجلس نمایندگان در سال ۱۹۹۸، خود را نامزد کرسی سنای واشینگتن کرد. سپس کریس بیلی، دادستان ایالت کینگ را شکست داد تا با پتی موری، سناتور کنونی ایالات متحده روبرو شود و این تنها سومین رقابت میان دو زن بود. او در نهایت، با کسب ۵۸ در صد بر ۴۲ در صد رأی برنده رقابت شد.
اسمیت در پاییز سال ۱۹۹۸، در حالی‌که عضو کنگره ایالات متحده بود، به جاده فالکند در شهر ممبئی (ممبی سابق) هند که یکی از بدترین روسپی‌خانه در جهان است، سفر کرد. چهره‌های ناامید زنان و کودکان بی‌چاره که مجبور به فحشاء شده‌اند، باعث شد تا او سازمان امید بین‌المللی مشترک (SHI)، یک سازمان غیرانتفاعی مختص به مهو قاچاق انسان را تأسیس کرد. اسمیت پس از این‌که از کنگره بازنشسته شد، وقت و انرژی خود را وقف این کار کرده‌است و در سراسر جهان سفر نموده‌است تا از قاچاق جنسی جلوگیری کرده باشد، آن‌ها را به زندگی نرمال شان باز گردانیده و عدالت را برای شان تأمین نماید.
سازمان امید بین‌المللی مشترک با استفاده از مدل جامع احیای زندگی برای بازماندگان قاچاق جنسی، سرپناه و خدمات فراهم می‌سازد. این سازمان در همکاری با سازمان‌های محلی، مراقبت‌های احیای زندگی، سرپناه، تعلیم و تربیت و آموزش مهارت‌های شغلی را در مراکز و روستاهای امید مشترک ارائه می‌کند که زنان و کودکان می‌توانند، بدون محدودیت زمانی زندگی کنند. در حال حاضر، سازمان امید بین‌المللی مشترک رهبری را در زمینه آگاهی‌دهی و آموزش، استراتژی‌های جلوگیری، مراقبت احیای زندگی، تحقیقات و تدابیر سیاست‌گذاری را برای بسیج شبکه ملی حفاظت از قربانیان فراهم می‌نماید.
به منظور ایجاد حرکت در جنبش بین‌المللی مبارزه علیه قاچاق، اسمیت همچنین نهاد جنگ علیه اتحاد قاچاق انسان (WATA) را در ماه ژانویه سال ۲۰۰۱ تأسیس نمود. نهاد جنگ علیه اتحاد قاچاق انسان همچنین تلاش‌های منطقه‌ای و بین‌المللی لازم را در راستای مبارزه علیه قاچاق جنسی هماهنگ می‌کند. در فوریه سال ۲۰۰۳، نهاد جنگ علیه اتحاد قاچاق انسان، نشست سران کشورهای جهان را با وزارت خارجه ایالات متحده سازمان‌دهی کرد؛ نشستی که رهبران غیردولتی و دولتی از ۱۱۴ کشور را گردهم آورد و تمامی این دولت‌ها تعهد پایدار خود را در راستای تعقیب قاچاق، ارائه کمک به قربانیان و ایجاد استراتژی‌های منطقه‌ای اظهار نمودند. در سال ۲۰۰۵، نهاد جنگ علیه اتحاد قاچاق انسان همراه با صندوق توسعهٔ سازمان ملل متحد برای زنان (UNIFEM) در اولین کنفرانس انجمن ملل آسیای شرقی (ASEAN) دعوت شد تا دربارهٔ تورزیم جنسی کودکان (گردش‌گری جنسی کودکان) در شرق و جنوب شرق آسیا سخنرانی کند.
اسمیت و تیم او با مساعدت مالی وزارت امور خارجه ایالات متحده و همکاری اداره نظارت و مبارزه با قاچاق انسان در راستای انجام تحقیقات در جامائیکا، هلند، ژاپن و ایالات متحده کار کرده‌اند تا مدل تجارتی مختلط قاچاق جنسی را افشاء نموده و خریدارانی که باعث افزایش تقاضا می‌شوند و قاچاقچیان جنسی که قربانیان را به تقاضا کنندگان عرضه می‌کند، در معرض دید مردم قرار دهند. این تحقیق وسیع، باعث انتشار گزارش و مستندات سازمان امید بین‌المللی مشترک در سال ۲۰۰۷ شد. Demand report DEMAND. documentary
اسمیت به عنوان یک متخصص و کارشناس در زمینه قاچاق، در نشست‌ها و جلسات متعدد رهبری کنگره و در مجامع ملی و بین‌المللی از قبیل؛ کنفرانس جهانی در مورد قاچاق، جلسات رهبری کنگره دربارهٔ قانون بین‌المللی خشونت علیه زنان در کنار سفیر میلانی ورویر و نیکول کیدمن، سفیر حسن نیت صندوق توسعهٔ سازمان ملل متحد برای زنان و کمیسیون ریاست جمهوری دو جانبه آمریکا- روسیه سخنرانی کرده‌است. اسمیت در کمیسیون رهبری هلسنکی در سال ۲۰۰۶، دربارهٔ استفاده جنسی از تجارت کودکان در آمریکا شهادت داد. اسمیت در رسانه‌ها و برنامه‌های تلویزیونی متعددی همچون؛ سی‌ان‌ان (CNN)، ام‌اس‌ان‌بی‌سی (MSNBC)، یواس‌ای تودی (USA Today)، دن رادر ریپورتس (Dan Rather Reports)، ای‌بی‌سی نیوز (ABC News)، برنامه دکتر فِل (the Dr. Phil Show)، آوریلی فکتور (O'Reilly Factor) و سی‌بی‌ان (CBN) ظاهر شده و صحبت کرده‌است. او جایزه سوروپتیمیست ۲۰۱۰: ایجاد تفاوت در زندگی زنان ۲۰۱۰ را به‌دست‌آورد. همین‌گونه اسمیت جایزه سوروپتیمیست ربی: همکاری زنان برای زنان را نیز دریافت کرد. اسمیت و فعالیت‌های او در رسانه‌ها و مجلات خبری سراسر جهان، از جمله؛ نیویورک تایمز، انجمن امور جهانی فلچر، بررسی بین‌المللی حقوق جزاء و بررسی حقوق دانشگاه ریجنت، منتشر شده‌است.Reuters
پل دریاسالار (به ایتالیایی: Ponte dell'Ammiraglio) یک پل قرون وسطایی در پالرمو است که در میدان اسکافا واقع شده‌است. این بنا بر روی رودخانه اورتو در دوران پادشاهی نورمن سیسیل توسط "امیرالامرا،" جرج انطاکیه ساخته شد. در سال ۲۰۱۵، به عنوان بخشی از مجموعه‌ای از ۹ بنای مدنی و مذهبی که با نام پالرموی عرب-نورمن و کلیساهای جامع چفالو و مونرئاله ثبت شدند، به عنوان میراث جهانی یونسکو فهرست شدند.
بنا بر یک افسانه، این پل در مکانی قرار دارد که میکائیل پیش کنت نورمن راجر اول سیسیلی ظاهر شد و به او کمک کرد تا پالرمو را که در آن زمان یک سنگر اسلامی بود فتح کند. این پل در سال ۱۱۳۱، یک سال پس از تاج‌گذاری راجر دوم به عنوان نخستین پادشاه سیسیل تکمیل شد. نظارت بر ساخت و ساز توسط دریاسالار جرج انطاکیه، قدرتمندترین مرد پادشاهی پس از راجر دوم انجام شد. این پل وظیفه اتصال پایتخت را به باغ‌های سلطنتی واقع در سراسر رودخانه اورتو، مانند بوستان فاوارا، داشت. حتی در حال حاضر، این سازه نمادی را نشان می‌دهد که مرکز تاریخی را به محله پیرامونی برانکاچیو متصل می‌کند.
درایو.ای‌آی از شرکت‌های تابعه اپل و یک شرکت فناوری آمریکایی است که دفتر مرکزی آن در مانتین ویو کالیفرنیا قرار دارد. این شرکت با استفاده از هوش مصنوعی سیستم‌های خودران برای ماشین‌ها می‌سازد، همچنین نشان داده‌است که وسیله نقلیه به‌طور مستقل و خودران در حالی که راننده روی صندلی مسافر نشسته و امنیت کامل دارد حرکت می‌کند.
تا به امروز، این شرکت تقریباً ۷۷ میلیون دلار سرمایه کسب کرده‌است. از فناوری شرکت درایو. ای آی می‌توان برای ایجاد وسیله نقلیه خودران استفاده کرد.
در ماه مه ۲۰۱۸، داریو. ای آی در فریسکو، تگزاسیک برنامه آزمایشی را به منظور آزمایش اولین سرویس دهی حمل مسافر بر روی وسایل نقلیه شرکت انجام داد.
در ژوئن ۲۰۱۹، تنها چند روز قبل از تعطیل شدن و برچیده شدن شرکت، توسط اپل خریداری شد چراکه که عموماً علاقه‌مند به خرید چنین شرکت‌هایی برای پروژه خودروسازی خود می‌باشد.
درایو. ای آی در سال ۲۰۱۵ با همکاری آزمایشگاه هوش مصنوعی دانشگاه استنفورد توسط گروهی از دانشجویان کارشناسی ارشد و دکترا از آزمایشگاه تحقیقاتی اندرو ان جی تأسیس شد.
این گروه در ابتدا برای ایجاد یک کیت مقاوم‌سازی به جهت اضافه کردن سیستم رانندگی خودران خود به خودروهای موجود کار کرد.
در آگوست ۲۰۱۶، این شرکت با بودجه ۱۲ میلیون دلاری از حالت پنهان خارج شد و سیزدهمین شرکت در کالیفرنیا شد که مجوز آزمایش وسایل نقلیه خودران را دریافت کرد.
سرمایه‌گذاری اولیه شرکت توسط نورتن لایت (به انگلیسی:Northern Ligh)، اوریزا ونچر (به انگلیسی:Oriza Ventures)و صندوق سرمایه‌گذاری اینواسپیرینگ (به انگلیسی:InnoSpring) بود.
در ژوئن ۲۰۱۷، درایو. ای آی ۵۰ میلیون دلار به رهبری نیواینترپرایس با مشارکت جی‌جی‌وی کپیتال، نورتن لایت (به انگلیسی:Northern Light)، ونچر کپیتال (به انگلیسی :Venture Capital) و سایر سرمایه‌گذاران قبلی جمع‌آوری کرد.
به عنوان بخشی از اعلامیه بودجه، شرکت اعلام کرد که اندرو ان جی به هیئت مدیره آن پیوسته‌است.
در همان ماه لیفت (شرکت) شراکتی با درایو. ای آی برای اجرای یک برنامه آزمایشی در سانفرانسیسکو که ناوگان آزمایشی درایو. ای آی را از طریق پلت فرم لیفت (به انگلیسی: Lyft) اجرا می‌کند، اعلام کرد.
۱۵ میلیون دلار اضافی در سپتامبر ۲۰۱۷ با مشارکت گرب که یک شرکت فناوری سواری در آسیای جنوب شرقی است جمع‌آوری کرد.
در ماه مه ۲۰۱۸، اعلام شد که داریو. ای آی با انجمن مدیریت حمل و نقل فریسکو، تگزاس کار می‌کند و در طی یک برنامه آزمایشی اولیه ۶ ماهه، خدمات خودروی مسافربری خودران را در فریسکو، تگزاس منتشر می‌کند.
این اولین استقرار عمومی اتومبیل‌های خودران در تگزاس بود. برنامه آزمایشی در ابتدا از رانندگان مطمئن برای نظارت بر عملکرد خودرو استفاده می‌کند، اما در نهایت با نظارت از راه دور به عملیات بدون راننده منتقل می‌شود. برنامهٔ داریو. ای آی توسط رانندگان برای رانندگی استفاده خواهد شد.در ابتدا، این برنامه به عنوان یک سرویس مشترک در یک منطقه ثابت شامل خرده فروشی، سرگرمی و فضاهای اداری با استفاده از مکان‌های تعیین شده برای تحویل کار خواهد کرد.
در طول دوره آزمایشی، داریو. ای آی آموزش عمومی در مورد فناوری خودران خود را ارائه کرد.
در اکتبر ۲۰۱۸، داریو. ای آی اعلام کرد که خدمات خودروی خودران خود را در آرلینگتون، تگزاس راه‌اندازی می‌کند و اولین شرکتی است که در فضای خودروهای خودران درآمد کسب کرده‌است. این سرویس شامل سه وسیله نقلیه خواهد بود که در چندین مسیر در بخش‌های مختلف شهر از جمله ورزشگاه ای تی اند تی حرکت می‌کنند.
این شرکت ناوگانی از لینکلن ام‌کی‌زی، آئودی ای۴ و نیسان ان‌وی۲۰۰ برای آزمایش در کالیفرنیا دارد.
در فوریه ۲۰۱۷، درایو. ای آی اولین فیلم ویدئویی فناوری خود را منتشر کرد که یکی از خودروهای لینکن ام کی زی خودران خود را نشان می‌دهد که در خیابان‌های مانتین ویو کالیفرنیا زیر باران و در هوای تاریک حرکت می‌کند. این یک ضبط اولیه از یک وسیله نقلیه خودران بود که کاملاً مستقل در شب یا در آب و هوای نامساعد کار می‌کرد.
در مه ۲۰۱۸، داریو. ای آی ویدئویی منتشر کرد که در آن یک خودروی بدون راننده نیسان ان‌وی۲۰۰ نارنجی در حال حرکت در خیابان‌های فریسکو بود. این ویدئو خیابان‌های خصوصی و همچنین تقاطع‌های شلوغ و یک دایره ترافیک را نشان می‌داد. همچنین دارای نمایشگری بود که حسگرها و دوربین‌های خودرو را نشان می‌داد که با اشیاء در جاده برخورد می‌کردند و عملکرد را از طریق نور خورشید با زاویه کم که حسگرهای معمولی را پنهان می‌کرد، برجسته می‌کرد.
سیستم‌های تشخیص شی خودرو سایر وسایل نقلیه، عابران پیاده و دوچرخه‌سواران را با خیال راحت شناسایی می‌کنند.
اتومبیل‌های درایو. ای آی شامل صفحه‌هایی در بیرون خودرو، یکی در کاپوت، یکی در پشت و یکی در همه جهات برای برقراری ارتباط با عابران پیاده است. صفحه‌ها نیز اعلان‌هایی مانند «ورود/خروج مسافران» یا «در انتظار عبور شما هستند» دارند.
درایو. ای آی داده‌ها را در مسیرها، برای ایجاد نقشه‌های سه‌بعدی با کیفیت بالا به جهت پشتیبانی از فناوری خودران، جمع‌آوری می‌کند.
جستجوی معماری عصبی (NAS) روشی برای اتوماتیک کردن طراحی شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) است و یک مدل کاربردی در زمینه یادگیری ماشین است. NAS برای طراحی شبکه‌هایی همتراز یا بهتر از طراحی‌ دستی معماری استفاده شده است. روش‌های NAS را می‌توان بر اساس فضای جستجو، استراتژی جستجو و استراتژی تخمین عملکرد مورد استفاده طبقه‌بندی کرد:
·        فضای جستجو، انواع شبکه های عصبی مصنوعی با امکان طراحی و قابلیت بهینه سازی را مشخص می کند.
·        استراتژی جستجو رویکرد مورد استفاده برای کشف فضای جستجو را تعریف می کند.
·        استراتژی تخمین عملکرد، عملکرد یک شبکه عصبی مصنوعی ممکن را از روی طراحی آن (بدون ساخت و آموزش آن) ارزیابی می کند.
NAS، با بهینه سازی هایپرپارامتر و فرا یادگیری ارتباط نزدیکی دارد و یکی از زیر شاخه های یادگیری ماشین خودکار (AutoML) است.
یادگیری تقویتی (RL) می تواند زیربنای استراتژی جستجوی NAS باشد. زوف و همکاران، NAS را با هدف قرار دادن مجموعه داده CIFAR-10 از طریق RL اعمال کردند و به معماری شبکه ای دست یافتند که با نرخ خطای 3.65 ، به عبارتی 0.09 درصد بهتر و 1.05 برابر سریعتر از یک مدل طراحی شده دستی مرتبط با بهترین معماری، طراحی شده دستی رقابت می کند. در مدل ارائه شده، مجموعه داده Penn Treebank، یک سلول تکراری را تشکیل می‌دهد که عملکرد بهتری نسبت به LSTM دارد. در مدل‌سازی زبان کاراکتر PTB، به ازای هر کاراکتر 1.214 بیت به دست آمد.
معمولا یادگیری یک معماری مدل روی یک مجموعه داده بزرگ بصورت مستقیم فرآیندی زمانبر است. NASNet با انتقال یک بلوک طراحی شده برای یک مجموعه داده کوچک به یک مجموعه داده بزرگتر به این مسئله پرداخت. به منظور بازگرداندن نگاشت‌های ویژگی هنگام پیچش یک نگاشت ویژگی ورودی دو عملکرد اصلی انجام می‌دهند، این طراحی محدود به استفاده از دو نوع سلول پیچشی است: سلول‌های عادی که نگاشت هایی با وسعت (ارتفاع و عرض) یکسان را برمی‌گردانند و سلول‌های کاهشی که در آن ارتفاع و عرض نگاشت ویژگی بازگشتی به میزان دو برابر کاهش می یابد. برای سلول کاهشی، عملیات اولیه اعمال شده بر روی ورودی های سلول از گام دو (برای کاهش ارتفاع و عرض) استفاده می کند. جنبه یادگیری طراحی شامل عناصری از قبیل لایه(های) پایینی هر لایه بالاتر به عنوان ورودی، تغییرات اعمال شده در آن لایه و ادغام چندین خروجی در هر لایه بود. در مثال مورد مطالعه، بهترین لایه (یا "سلول") پیچشی برای مجموعه داده CIFAR-10 طراحی شد و سپس با روی هم قرار دادن نسخه هایی از این سلول، هر کدام با پارامترهای خاص خود، روی مجموعه داده ImageNet اعمال شد. این رویکرد دقت 82.7% top-1 و 96.2% top-5 را به همراه داشت. این امر با هزینه 9 میلیارد FLOPS کمتر -کاهش 28 درصدی- از بهترین معماری های اختراع شده توسط انسان انجام شد. سیستم همچنان در سطوح مختلف محاسباتی از جایگزین طراحی شده دستی بهتر بود. ویژگی‌های تصویری که از طبقه‌بندی تصویر به دست می‌آیند را می‌توان به سایر مسائل بینایی رایانه منتقل کرد، به عنوان مثال، برای تشخیص اشیا، سلول های آموخته شده با چارچوب Faster-RCNN ادغام شده اند و عملکرد را تا 4.0٪ در مجموعه داده COCO ارتقا می دهند.
در اصطلاح جستجوی معماری عصبی کارآمد (ENAS)، یک کنترل کننده با یادگیری جستجوی زیرگراف بهینه در یک گراف بزرگ است که معماری ها را کشف می کند. به کنترل کننده با شیب خط مشی، آموزش داده می شود تا زیرگرافی را انتخاب کند که نتیجه مورد انتظار مجموعه اعتبار سنجی را به حداکثر برساند. مدل مربوط به زیرگراف نیز برای به حداقل رساندن افت آنتروپی متقاطع استاندارد، آموزش داده شده است. چندین مدل‌ فرزند پارامترها را به اشتراک می‌گذارند، ENAS به ساعت‌های GPU کمتری نسبت به سایر رویکردها و 1000 برابر کمتر از NAS «استاندارد» نیاز دارد. در CIFAR-10، طراحی ENAS به خطای آزمون 2.89% رسید که قابل مقایسه با NASNet است و در Penn Treebank، طرح ENAS به پیچیدگی آزمایشی 55.8 رسید.
چندین گروه، از الگوریتم‌های تکاملی برای NAS استفاده می‌کنند. جهش‌ در زمینه ANNهای در حال تکامل، عملیاتهاشی مانند افزودن یک لایه، حذف یک لایه یا تغییر نوع یک لایه (به عنوان مثال، از کانولوشن به ادغام) هستند. در CIFAR-10، تکامل و RL عملکرد مشابهی داشتند، در حالی که هر دو روش از جستجوی تصادفی بهتر عمل کردند.
گروهی دیگر، از روش تپه‌نوردی استفاده کردند که مورفیسم‌های شبکه را به کار گرفتند. این رویکرد نتایج رقابتی به همراه داشته و به منابعی با مرتبه بزرگی مشابهی به عنوان آموزش یک شبکه واحد نیاز داشت. به عنوان مثال، در CIFAR-10، این روش، شبکه ای با نرخ خطای کمتر از 5% را در 12 ساعت روی یک GPU واحد، طراحی و آموزش داد.
در حالی که بیشتر رویکردها صرفا بر یافتن معماری با حداکثر عملکرد پیش‌بینی تمرکز می‌کنند، اما اهداف دیگری مانند مصرف حافظه، اندازه مدل یا زمان استنتاج (یعنی زمان لازم برای به دست آوردن یک پیش‌بینی) برای اکثر برنامه‌های کاربردی، مد نظر هستند. به همین دلیل، محققان یک جستجوی چند هدفه ایجاد کردند.
LEMONADE یک الگوریتم تکاملی است که از لامارکیسم برای بهینه سازی کارآمد اهداف چندگانه استفاده کرده است. در هر نسل، شبکه‌های فرزند برای بهبود جبهه پارتو با توجه به جمعیت فعلی شبکه‌های عصبی مصنوعی ایجاد می‌شوند.
ادعا می شود که معماری عصبی یک NAS چندهدفه، مبتنی بر RL و منابع با تعبیه شبکه و پیش بینی عملکرد است. تعبیه شبکه یک شبکه موجود را به صورت یک بردار تعبیه قابل آموزش رمزنگاری می کند. بر اساس تعبیه، یک شبکه کنترل کننده، تبدیلات شبکه هدف را ایجاد می کند. یک تابع پاداش چند هدفه، دقت شبکه، منابع محاسباتی و زمان آموزش را مد نظر قرار می دهد. پاداش توسط چندین شبکه شبیه‌سازی عملکرد که از قبل آموزش دیده یا با شبکه کنترل‌کننده آموزش داده شده‌اند، پیش‌بینی می‌شود. شبکه کنترل کننده از طریق شیب خط مشی آموزش داده می شود. پس از یک اصلاح، شبکه حاصل توسط هر دو پارامتر شبکه دقت و شبکه زمان آموزش ارزیابی می گردد. نتایج توسط یک موتور پاداش ترکیب می شوند که خروجی خود را به شبکه کنترل کننده باز می گرداند.
همانطور که در مقالات NASNet، mNASNet و MobileNetV3 توضیح داده شده است،  RL یا NAS مبتنی بر تکامل به هزاران روز جستجو/آموزش GPU برای دستیابی به نتایج پیشرفته بینایی کامپیوتری نیاز دارد.
برای کاهش هزینه محاسباتی، بسیاری از روش های اخیر NAS بر ایده اشتراک وزن تکیه دارند. در این رویکرد از یک ابرشبکه واحد (همچنین به عنوان مدل تک شات شناخته می شود) به عنوان فضای جستجو استفاده می شود که در آن وزن ها بین تعداد زیادی از زیرمعماری های مختلف که دارای لبه های مشترک هستند، به اشتراک گذاشته می شود، که هر کدام به عنوان یک مسیر در سوپرنت در نظر گرفته می شوند. ایده اصلی این است که یک ابرشبکه را آموزش دهیم که به جای تولید و آموزش مستقل هزاران شبکه، گزینه های زیادی را برای طراحی نهایی در بر می گیرد. علاوه بر پارامترهای آموخته شده، مجموعهای از پارامترهای معماری یاد می گیرند که یک ماژول را بر دیگری ترجیح دهند. چنین روش هایی، منابع محاسباتی مورد نیاز را تنها به چند روز GPU کاهش می دهند.
کارهای اخیر بیشتر این پارادایم تقسیم وزن را با حذف مداوم فضای جستجو ترکیب می کند که استفاده از روش های بهینه سازی مبتنی بر شیب خط را امکان پذیر می کند. به طور کلی این رویکردها به عنوان NAS قابل تمایز شناخته می شوند و در کاوش فضای جستجوی معماری های عصبی بسیار کارآمد هستند.
بدیهی است که NAS متمایز با استفاده از بخشی از زمان جستجوی مورد نیاز روش‌های جستجوی مبتنی بر RL، نتایج رقابتی را تولید می‌کند. برای مثال، FBNet (که مخفف شبکه برکلی فیس‌بوک است) نشان داد که جستجوی مبتنی بر ابرشبکه، شبکه‌هایی را تولید می‌کند که از منحنی تبادل سرعت-دقت mNASNet و MobileNetV2 در مجموعه داده‌های طبقه‌بندی تصویر ImageNet بهتر عمل می‌کنند. FBNet این کار را با بیش از 400 برابر زمان جستجوی کمتری نسبت به mNASNet انجام می دهد. علاوه بر این، SqueezeNAS نشان داد که NAS مبتنی بر ابرشبکه، شبکه‌های عصبی را تولید می‌کند که از منحنی تبادل سرعت-دقت MobileNetV3 در مجموعه داده‌های تقسیم‌بندی معنایی Cityscapes بهتر عمل می‌کند، و SqueezeNAS بیش از 100 برابر زمان جستجوی کمتری را نسبت به جستجوی مبتنی بر RL نویسندگان MobileNetV3 استفاده می‌کند.
پشته کی‌دی یک ساختار داده در علوم رایانه است که یک صف اولویت چند بعدی را بدون نیاز به فضای اضافی پیاده سازی می‌کند. این حالت تعمیم پشته است که امکان درج صحیح ، پرس و جو از حداقل عنصر و حذف حداقل عنصر را در هر یک از ابعاد k فراهم می کند و بنابراین شامل پشته دو سر به عنوان یک مورد خاص می‌شود.
با توجه به مجموعه‌ای از n عضو ، که در آن هر کدام  k  کلید دارند، پشته (K-D) آنها را در یک درخت دودویی سازماندهی می‌کند که مستلزم دو شرط است:
1-  این یک درخت دودویی کامل است، به این معنی که پر است احتمالاً به جز آخرین لایه، جایی که باید از سمت چپ پر شود.
2-  مستلزم ترتیب پشته (K-D) است.
خاصیت ترتیب پشته (K-D) مشابه خاصیت پشته برای پشته های معمولی است. یک پشته نظم پشته (K-D) را حفظ می کند اگر:
گره در ریشه دارای اولین و کوچکترین ویژگی کل درخت باشد.
هر گره دیگر (V) که ریشه نیست، به گونه‌ای است که پدر آن (W) کوچک ‌ترین ویژگی I ام را از زیردرختی که توسط  پدر ریشه دارد، داشته باشد، آنگاه (V) دارای کوچک‌ ترین (I mod k)+1 امین ویژگی از کل زیردرخت ریشه ‌دار با (V) را دارد.
یکی از پیامدهای این ساختار این است که اولین ویژگی کوچکترین عنصر به طور عادی در ریشه خواهد بود، و علاوه بر این همه کوچکترین ویژگی عناصر I ام برای هر I در اولین سطح k قرار خواهند داد.
ایجاد یک پشته (K-D) از n عضو مرتبه زمانی O(n) دارد. و در طی آن عملیات زیر اجرا می شوند:
1- درج یک عنصر جدید در زمان O (log n)
2- عنصر را با یک کلید حداقل در هر یک از ابعاد در زمان ثابت برگردانید
3- حذف یک عنصر با حداقل کلید در هر بعد در زمان O(log n)
4- حذف یا تغییر یک عضو دلخواه در پشته در زمان O(log n) با فرض اینکه موقعیت آن در پشته مشخص باشد
نکته مهم، ثابت پنهان در این عملیات ها به طور نمایی که  k )تعداد ابعاد( باشد بزرگ است، بنابراین پشته‌های (K-D) برای برنامه‌هایی با ابعاد بسیار زیاد کاربردی نیستند.
معلومه منت المیداح (عربی:"المعلومة منت المیداح") (مشهور به «معلومه»؛ متولد ۱ اکتبر ۱۹۶۰)، یک آواز خوان، آهنگ نویس و سیاستمدار اهل موریتانی است. او که در جنوب-غرب کشور در یک خانواده متبحر در موسیقی سنتی موریتانی بزرگ شد، نخستین بار زمانی که دوازده سال سن داشت اجراء کرد و مدت کوتاهی پس از آن به کنسرت‌های انفرادی آغاز نمود. نخستین آهنگ او با عنوان «حبیبی حبیتو» به شدت از نحوه برخورد شوهران با خانم‌های آنها، انتقاد کرد. هرچند این موفقیت‌ها سریع بود، اما باعث اعتراض شدید از جانب طبقه حاکم سنتی گردید. پس از اینکه با اکراه در سن نوجوانی به سوی ازدواج سوق داده شد، معلومه تا سال ۱۹۸۶ میلادی از آواز خوانی دست کشید. او با ترکیب نمودن موسیقی سنتی با بلوز، جاز و الکترو توانست سبک منحصر به فرد خود را ایجاد کند. او که با آهنگ در مورد موضوعات بحث برانگیز مانند زندگی زناشویی، فقر و نابرابری در تلویزیون ظاهر می‌شد، در اوایل دهه ۱۹۹۰ در مریتانی سانسور می‌گردید، اما او در اواخر این دهه در خارج از کشور به آوازخوانی آغاز کرد. پس از اینکه این ممانعت برطرف گردید، او دوباره به حرفه آواز خوانی و ثبت خود روی آورده و به شهرت رسید، بویژه در میان نسل جوانتر. آلبوم چهارم وی بنام کنو (۲۰۱۴) شامل غزلیاتی است که نظریات او در مورد حقوق بشر و جایگاه زنان در اجتماع را اظهار می‌کند.
علاوه بر آواز خوانی، معلومه همچنین برای محافظت از موسیقی کشور خود مبارزه نموده و جداً از حکومت درخواست کرد تا یک مدرسه موسیقی بسازد، وی همچنین برای حمایت از میراث موسیقی، بنیاد شخصی خود را تأسیس نموده و در ۲۰۱۴ میلادی جشنواره موسیقی خود را تأسیس کرد. او در ۲۰۰۷ میلادی به عنوان سناتور انتخاب گردید که نخستین سیاستمدار از طبقه خودش بود، اما طی سال بعدی پس از کوتاهی دستگیر گردید. پس از برگزاری مجدد انتخابات در ۲۰۰۹ میلادی، او از حزب مخالف اچ-شورا دوباره سناتور شد و مسئولیت‌های ویژهٔ مرتبط با محیط زیست به وی داده شد. این امر باعث شد تا او در ۲۰۱۱ میلادی سفیر حسن نیت سازمان IUCN برای آفریقای مرکزی و جنوبی شود. در دسامبر ۲۰۱۴، او اعلام کرد که از حزب مخالف به حزب حاکم که اتحاد برای جمهوری بود می‌رود، چون از نظر او با بودن در این حزب می‌تواند به پیشرفت کشور خود کمک بیشتری کند. کارهای او از جانب کشورهای فرانسه و ایالات متحده مورد تقدیر قرار گرفته‌است، فرانسه نشان شوالیه لژیون دونور را به وی اعطاء کرد و سفیر ایالات متحده در موریتانی، لقب زن شجاع موریتانی را به او داد.
معلومه منت مختار در ناحیه مذرذره در استان ترارزه که در جنوب-غرب موریتانی واقع شده‌است به تاریخ ۱ اکتبر ۱۹۶۰ متولد گردید،۱۹۶۰ سالی است که این کشور استقلال خود را از فرانسه بدست آورد. او در یک خانواده گریو به دنیا آمد و در یک روستا ریگستانی کوچک بنام چراتی که در جنوب مذرذره در غرب آفریقا واقع شده‌است، بزرگ شد.
فلات مورج (به ایتالیایی: Altopiano delle Murge) یک فلاتکارست مستطیل شکل در جنوب ایتالیا است. بیشتر آن در پولیا قرار دارد و با منطقه فرعی معروف به مورگیا یا لو مورژ مطابقت دارد. این فلات عمدتاً در کلان‌شهر باری و استان بارلتا-آندریا-ترانی قرار دارد، اما به استان‌های بریندیزی و تارانتو در جنوب و به ماترا در باسیلیکاتا در غرب امتداد دارد. باور بر این است که این نام از واژه لاتین "murex" به معنای «سنگ تیز» گرفته شده‌است.