moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
ایمنی سیستم نرم‌افزار زیر مجموعه ای از امنیت سیستم و مهندسی سیستم و مترادف با جنبه‌های امنیت عملیاتی مهندسی نرم‌افزار است. به عنوان بخشی از کل برنامه ایمنی و توسعه نرم‌افزار، نرم‌افزار نمی‌تواند به‌طور مستقل عمل کند. سیستم‌های چندگانه ساده و بسیار یکپارچه هردو در حال رشد فوق‌العاده ای در استفاده از کامپیوترها و نرم‌افزار برای نظارت یا کنترل زیر سیستم‌ها یا عملکردهای ایمنی-بحرانی هستند. خطای مشخصات نرم‌افزار، نقص طراحی یا فقدان الزامات ایمنی-بحرانی عمومی می‌تواند موجب خرابی سیستم یا تصمیم اشتباه انسانی شود. برای دستیابی به سطح قابل قبول ایمنی برای نرم‌افزار مورد استفاده در برنامه‌های مهم، در ابتدا مهندسی ایمنی سیستم نرم‌افزار باید در تعریف نیاز و فرایند طراحی مفهومی سیستم مورد توجه قرار گیرد. سپس نرم‌افزار ایمنی-بحرانی باید مدام مورد توجه مدیریت و تجزیه و تحلیل مهندسی در طول توسعه و چرخه عملیاتی سیستم قرار گیرد.
در ابتدا تجزیه و تحلیل خطرهای عملکردی (FHA) اغلب به موازات یا به عنوان بخشی از تجزیه و تحلیل عملکرد مهندسی سیستم (برای تعیین توابع ایمنی-بحرانی (SCF) سیستم برای تجزیه و تحلیل بیشتر و بازبینی) به کار برده شدند. ایمنی سیستم نرم‌افزار به‌طور مستقیم به جنبه‌های مهم طراحی و ویژگی‌های ایمنی در نرم‌افزار و قابلیت سیستم ارتباط دارد، درحالی‌که ویژگی‌های کیفی نرم‌افزار از لحاظ ذاتی متفاوت هستند و نیازمند بررسی دقیق استاندارد و دقت توسعه است. سطح اطمینان توسعه (DAL) و سطح دقت مرتبط (LOR) یک رویکرد درجه‌بندی شده به کیفیت نرم‌افزار و تضمین طراحی نرم‌افزار به عنوان پیش نیاز است که یک فرایند مناسب نرم‌افزار برای اطمینان به‌وسیلهٔ آن دنبال می‌شود. مفاهیم LOR و استانداردهایی مانند DO-178C جایگزین ایمنی نرم‌افزار نمی‌شوند. ایمنی نرم‌افزار هر IEEE STD-1228 و MIL-STD-882E بر الزامات ایمنی صریح و حتمی متمرکز شده و با استفاده از رویکردهای عملکردی از تجزیه و تحلیل الزامات ایمنی و دیدگاه تست تأیید می‌شود. تجزیه و تحلیل خطر ایمنی نرم‌افزار مورد نیاز برای سیستم‌های پیچیده تر که در آن نرم‌افزار توابع بحرانی را به‌طور کلی کنترل می‌کند در دسته‌های ترتیبی زیر هستند و در مرحله ای به عنوان بخشی از ایمنی سیستم یا فرایند مهندسی ایمنی انجام می‌شود: تجزیه و تحلیل الزامات ایمنی نرم‌افزار؛ تجزیه و تحلیل طراحی ایمنی نرم‌افزار (سطح بالا، طراحی دقیق و در سطح کد)؛ تجزیه و تحلیل آزمون ایمنی نرم‌افزار و تجزیه و تحلیل تغییر ایمنی نرم‌افزار. هنگامی که این تجزیه و تحلیل عملکردی ایمنی نرم‌افزار تکمیل می‌شود، تیم مهندسی نرم‌افزار می‌داند در هنگام طراحی در ویژگی‌های ایمنی نرم‌افزار برای اطمینان از عملکرد صحیح و شناسایی خطاها، خرابی‌ها، کاستی‌ها و پیاده‌سازی تعدادی از استراتژی‌های کاهش ریسک برای کنترل خطرات، کجا بر ایمنی تأکید کند و بر چه موضوعات عملکردی، مسیرهای عملکردی، دامنه‌ها و مرزهایی تمرکز کند. فناوری‌های امنیت نرم‌افزار و فناوری‌های مختلف محافظت از نرم‌افزار شبیه به ویژگی‌های ایمنی نرم‌افزار در طراحی برای کاهش انواع آسیب‌پذیری‌ها و خطرات تهدید است. نرم‌افزار تعیین‌کننده در طراحی به‌وسیلهٔٔ بررسی رفتار درست و قابل پیش‌بینی در سطح سیستم، مطلوب است.
این مقاله شامل مواد دامنه عمومی از ادبیات دولت ایالات متحده "مشترک سیستم ایمنی نرم‌افزار سیستم کمیته" نرم‌افزار سیستم مدیریت ایمنی "یک روش فنی و مدیریت تیمی" این سند در اصل از سمت وب به دست آمده " link|date=May 2018 |bot=InternetArchiveBot |fix-attempted=yes}} http://www.monmouth.army.mil/cecom / ایمنی / sys_service /٪ 5B٪ 5D ". که این پایگاه در سال ۲۰۱۱ بسته شده‌است. یک PDF از این سند در https://web.archive.org/web/20171013125128/http://www.system-safety.org/Documents/Software_System_Safety_Handbook.pdf موجود است 2.15 مگابایت
مسابقه کبوترپرانی نوعی ورزش است که در آن کبوتران مسابقه‌ای که به‌طور ویژه آموزش داده شده‌اند رها می‌شوند، تا پس از طی کردن یک فاصله اندازه‌گیری شده دقیق به خانه بازگردند. زمانی که حیوان برای طی کردن فاصله مشخص‌شده استفاده کرده‌است اندازه‌گیری می‌شود و این سرعت طی مسافت با دیگر کبوتران مسابقه مقایسه می‌شود تا مشخص شود کدام حیوان در بالاترین سرعت به خانه رسیده‌است.
مسابقه کبوترپرانی به کبوترهای مسافتی که به‌طور ویژه برای این ورزش پرورش داده می‌شوند، نیاز دارد. کبوتران مسابقه‌ای به‌طور خاص برای مسابقاتی از حدود ۱۰۰ کیلومتر تا ۱۰۰۰ کیلومتر پرورش و نگه داری می‌شوند. با وجود این مسافت‌ها، گاهی برنده یا بازنده مسابقات در عرض چند ثانیه تغییر می‌یابد، بنابراین بسیاری از ابزارهای زمان‌سنجی مسافت‌سنجی گوناگون توسعه پیدا کرده‌اند. روش‌های زمان‌سنجی سنتی شامل حلقه‌های لاستیکی است که در یک ساعت با طراحی خاص قرار داده می‌شوند، در حالی که یک تکنولوژی جدیدتر از برچسب‌های سامانه بازشناسی با امواج رادیویی برای ثبت زمان رسیدن استفاده می‌کند.
شواهد قانع کننده‌ای وجود دارد که نشان می‌دهند ممکن است سابقه این ورزش دست کم به ۲۲۰ سال پس از میلاد مسیح برسد اگرچه هیچ سند قاطعی وجود ندارد.
انتقال اتوماتیک یک فیلم مستقل و ترسناک آمریکایی محصول سال ۲۰۰۶ به نویسندگی و کارگردانی استیون سی میلر است.
ساختار هیپوکمپ ساختاری مرکب در لوب آهیانه ای میانی مغز است. در رابطه با مناطقی از مغز که در این ناحیه وجود دارد اتفاق نظری وجود ندارد و در این رابطه برخی از نویسندگان آن را شامل شکنج (dentate)، هیپوکمپ و سابیکولوم می‌دانند و سایرین پری سابیکولوم، پاراسابیکولوم و قشر انتورینال را هم جزو آن می‌دانند. چنین به نظر می‌رسد که ساختار هیپوکمپ در حافظه، جهت‌یابی فضایی و کنترل توجه دارای نقش باشد. ساختار عصبی و مسیرهای درون ساختار هیپوکمپ در تمامی پستانداران بسیار مشابه هستند.
در حین قرن ۱۹ و اوایل قرن ۲۰، بر اساس مشاهدات بین گونه‌های مختلف که در آن‌ها اندازه پیاز بویایی بر اساس اندازه شکنج پاراهیپوکمپال تغییر کرده‌است، چنین در نظر گرفته شده که ساختار هیپوکمپ به عنوان بخشی از سیستم بویایی می‌باشد.
در سال ۱۹۳۷ پاپز این تئوری را مطرح کرد که یک مدار که شامل ساختار هیپوکمپ نیز می‌باشد به عنوان مدار عصبی می‌باشد که در رفتارهای احساسی دخیل می‌باشد و کلوور و بوسی گزارش نمودند که در میمونها، برداشتن هیپوکمپ و مجموعه آمیگدالوئید از طریق جراحی اثری جدی بر روی پاسخ‌های عاطفی دارد. در نتیجه این مقالات، ایده اینکه ساختار هیپوکمپ به‌طور کامل در فرایند بویایی دخیل است شروع به عقب نشینی کرد. (امروزه امروزه حمایت اندکی در رابطه با این ایده که ساختار هیپوکمپ به‌طور مستقیم در احساسات دخیل است وجود دارد)
در مطالعه مروری با اهمیتی در سال ۱۹۴۷، آلف برودال تأکید نمود که به نظر می‌رسد گونه‌های پستانداران می‌توانند علی‌رغم برخورداری از ساختار هیپوکمپ کاملاً دست نخورده حس بویایی نداشته باشند، بدین ترتیب که برداشتن ساختار هیپوکمپ بر روی قابلیت‌های وابسته به بویایی سگ‌ها تأثیری نداشته‌است و هیچ تاری به‌طور واعی اطلاعاتی را از پیاز بویایی به هیچ بخشی از ساختار هیپوکمپ منتقل نمی‌کند. در ادامه مشاهده شد که اطلاعات ورودی بسیاری از پیاز بویایی به قشر انتورینال منتقل می‌شودو ایده حال حاضر آن است که ساختار هیپوکمپ به عنوان بخشی از سیستم بویایی نمی‌باشد.
در سال ۱۹۰۰، نرولوژیست روسی ولادیمیر بخترف دو بیمار را که دچار نقص حافظه جدی بودند را با استفاده از کالبد شکافی توصیف نمود که نهایتاً دریافت که آن‌ها دجار نرمی هیپوکمپ و بافت‌های قشری مجاور آن بودهاند و در سال ۱۹۵۷، اسکوویل و میلنر پس از برداشته شدن لوب‌های آهیانه ای میانی در گروهی از بیماران، کاهش در حافظه آنان را گزارش نمودند. ضمن تقدیر از این مشاهدات و تحقیقات آتی بسیاری که در این زمینه انجام شد، اکنون به‌طور وسیع پذیرفته شده‌است که ساختار هیپوکمپ در برخی از جنبه‌های حافظه نقش بازی می‌کند.
شواهد ناشی از EEG از سال ۱۹۳۸ تا کنون، شواهدی ناشی از شبیه‌سازی از دهه ۱۹۵۰، و تکنیک‌های تصویربرداری جدید همگی با هم بخشی از ساختار هیپوکمپ (به‌طور هماهنگ با قشر کمربندی قدامی) را در کنترل توجه پیشنهاد نمودهاند.
در سال ۱۹۷۱، جان اوکافی و دانشجوی او جوناتان داسترووسکی سلول‌های مکانی را کشف نمودند که نرون‌هایی در هیپوکمپ موش هستند که فعالیت آن‌ها مرتبط با موقعیت موش در محیط اطرافش است. صرفنظر از تردید سایر محققان در این رابطه، اوکییف و همکاران اون شامل لین نادل، به ادامه بررسی این سؤال در این راستا پرداختند که نهایتاً منجر به کتاب بسیار اثرگذار آن‌ها در سال ۱۹۷۸ با عنوان «هیپوکمپ به عنوان یک نقشه شناختی» شد. علاوه بر این سلول‌های مکانی، سه گروه دیگر از سلول‌های فضایی دیگر نیز در ساختار هیپوکمپ تعیین شدند. سلول‌های جهت دهی شده به سر، Grid cells و سلول‌های مرزی. همانند تئوری حافظه، در حال حاضر تقریباً وفاق عمومی وجود دارد که ساختار هیپوکمپ نقش مهمی در کدگذاری فضایی دارد اما دربارهٔ جزئیات آن تردیدهای بسیاری وجود دارد.
نفرت میان ملت ، ششمین و آخرین قسمت از فصل سوم مجموعه آنتولوژی علمی‌تخیلی بریتانیایی آینه سیاه است. این اپیزود توسط خالق سریال آینه سیاه یعنی چارلی بروکر نوشته شده و جیمز هوز آن را کارگردانی کرده‌است. "نفرت میان ملت" همچون دیگر اپیزودهای فصل سوم سریال در تاریخ ۲۱ اکتبر ۲۰۱۶ توسط نت‌فلیکس منتشر شد. این اپیزود با مدت زمان ۸۹ دقیقه، طولانی‌ترین قسمت در میان اپیزودهای رسمی "آینه سیاه" است.
داستان این اپیزود در آینده‌ای نزدیک رخ می‌دهد. وقوع قتل‌هایی عجیب باعث می‌شود تا یک کارآگاه زن جوان به نام پارک و همکار جدیدش که بلو نام دارد، از سوی آژانس جرایم ملی مأمور به رسیدگی پرونده شوند. اطلاعاتی که بدست می‌آورند آن‌ها را به سوی یک شرکت الکترونیکی سوق می‌دهد که به تازگی توانسته با خلق زنبورهای الکترونیکی مجهز به هوش مصنوعی قدرتمند، انقلابی در زمینه فناوری ایجاد کند. با وقوع قتل‌های بعدی و سرنخ‌های دیگر، کار به تروریسم مجازی می‌رسد و معلوم می‌شود پای یک نفرت جهانی برای انتقام گرفتن از اشخاص معروف در میان است. چارلی بروکر اعلام کرد که امکان دارد شخصیت‌های این قسمت در اپیزودهای بعدی "آینه سیاه" حضور پیدا کنند.
"نفرت میان ملت" یا استقبال بسیار خوب منتقدان همراه بود و خصوصاً در زمینه فیلم‌نامه و پرداختن به نیمه تاریک راه اندازی هشتگ در شبکه‌های اجتماعی همچون توئیتر مورد تحسین قرار گرفت.
کامپیوتر پوکر باز یک برنامه کامپیوتری است که برای بازی پوکر در برابر انسان‌ها یا چیز دیگری به جز کامپیوتر بازی می‌کند. این معمولاً به عنوان pokerbot یا فقط به سادگی ربات است.
این ربات‌ها یا برنامه‌های کامپیوتری اغلب در موقعیت‌های پوکر آنلاین به عنوان حریف قانونی برای بازیکنان انسان یا به عنوان یک نوع تقلب استفاده می شودند. این که آیا استفاده از ربات تقلب محسوب می‌شود یا خیر، معمولاً توسط اتاق پوکر که میزبان بازی‌های پوکر واقعی است تعریف می‌شود. بیشتر کارکنان (برگزار کننده‌ها) ممکن است استفاده از رباتها را ممنوع کنند، هرچند که میزان اعمال این موضوع از سوی کارکنان از اپراتورهای سایت به میزان قابل توجهی متفاوت است.
موضوع بازی‌های رایانه ای و کمک کامپیوترها است، در حالی که بازی پوکر آنلاین، بسیار بحث‌برانگیز است. نظر خواننده بسیار متفاوت است وقتی که تصمیم می‌گیرد که کدام نوع از نرم‌افزارهای کامپیوتری به مزایای غیرمنصفانه طبقه‌بندی شوند. یکی از عوامل اصلی در تعریف یک ربات، این است که آیا برنامه کامپیوتری می‌تواند با استفاده از مشتری(client) پوکر (به عبارت دیگر، با خود بازی کردن) بدون کمک اپراتور انسان انجام شود. برنامه‌های کامپیوتری با این توانایی گفته می‌شود که به صورت خودکار پخش می‌شود و به‌طور جهانی تعریف می‌شود که در دسته‌های ربات‌ها قرار دارند البته بدون در نظر گرفتن اینکه چگونه آنها در پوکر بازی می‌کنند.
مسئله مزیت ناعادلانه در ارتباط با انواع اطلاعات و هوش مصنوعی به برنامه کامپیوتری بستگی دارد. علاوه بر این، ربات‌ها می‌توانند برای ساعت‌های مختلف در یک زمان بدون ضعف‌های انسانی مانند خستگی و بدون تأثیر گرفتن بازی کنندو بازی را تحت تأثیر احساسات انسانی (یا " شیب ") قرار ندهند. از سوی دیگر، رباتها دارای معایبی هستند؛ مثلاً برای یک ربات، دشوار است که با دقت بخواند یا به استراتژی مخالفان به نحوی که انسان بتواند آن را انجام دهد، توجه کند
در حالی که شرایط و ضوابط سایت‌های پوکر به‌طور کلی استفاده از رباتها را ممنوع می‌کند، سطح اعمال ان به اپراتور سایت بستگی دارد. بعضی از کاربران با استفاده از ابزارهای مختلف نرم‌افزار، به دنبال یافتن و ممنوع کردن کاربران bot (کاربرانی که از برنامه‌های کامپیوتری استفاده می‌کنند) هستند. سرویس گیرنده پوکر می‌تواند برای شناسایی ربات‌ها برنامه‌ریزی کند، گرچه این موضوع به تنهایی مورد بحث و اختلاف است زیرا ممکن است به معنای جاسوسی در نرم‌افزار سرویس گیرنده باشد. روش دیگری برای استفاده از CAPTCHA در فواصل تصادفی در طول بازی است.
موضوع ربات‌های خانه حتی با توجه به منازعه‌ای که به‌طور بالقوه مطرح می‌کند بحث برانگیزتر است. با دقیق تر شدن تعریف، یک ربات خانه یک بازیکن خودکار است که توسط اتاق پوکر آنلاین خود عمل می‌کند، گرچه بعضی از نمونه‌های غیر مستقیم (مثلاً یک ربات عامل بازی با دانش و رضایت اپراتور) را به عنوان «ربات خانه» تعریف می‌کنند خوب. این نوع ربات‌ها معادل brick و mortar هستند.
در یک کازینو brick و mortar، یک بازیکن خانه عادلانه یک بازی ارائه می‌دهد تا زمانی که صادقانه برخورد می‌کند. در تنظیمات آنلاین نیز درست است. طبق تعریف، یک اتاق کازینوی آنلاین می‌تواند تصمیم به استفاده از ربات‌ها بگیرد البته در صورتی که، تضمین کند که ربات‌ها خانه به اطلاعاتی را که برای سایر بازیکنان در دسترس نیست دسترسی نداشته باشند (همین امر برای هر :شیل (بازاریابی). نیز استفاده می‌شود). مشکل این است که در یک محیط آنلاین خانه هیچ راهی برای اثبات وجود دارد که رباتهای اطلاعات حساس را از سرور دریافت نمی‌کنند. این موضوع بیشتر با سهولت در به اشتراک گذاری اطلاعات مخفی در محیط دیجیتالی تشدید می‌شود. حتی برای خانه اثبات شده‌است که آنها برخی از بازیکنان را کنترل نمی‌کنند - شاید تنها راهی واقعی که می‌تواند انجام شود این است که اطلاعات شخصی محرمانه هر بازیکن را افشا کند و بدیهی است که نمی‌تواند به دلیل ملاحظات حفظ حریم خصوصی انجام شود.
پوکر یک بازی اطلاعات ناقص است (به این دلیل که برخی از کارت‌های بازی پنهان هستند) و به این ترتیب برای هر کسی (از جمله یک رایانه) دست دستیابی نتیجه نهایی دشوار است. به دلیل کمبود اطلاعات، برنامه نویسان کامپیوتر باید سیستم‌ها را بر اساس قضیه بایس، تعادل نش، شبیه‌سازی مونت کارلو یا شبکه‌های عصبی، که همه آنها تکنیک‌های ناقص است، اجرا کنند.
AIها مانند PokerSnowie و Claudico توسط اجازه دادن به کامپیوتر برای تعیین بهترین راهبرد ممکن است با اجازه دادن به خود تعداد زیادی از بار رابرای بازی ایجاد کند. این رویکرد فعلی AI در پوکر به نظر می‌رسد، که به عنوان مخالفت با تلاش برای ساخت یک کامپیوتر است که مانند یک انسان بازی کند. این نتیجه در اندازه‌های مختلف عجیب و غریب و استراتژی بسیار متفاوت تر از انسان برای دیدن استفاده می‌کند.
روش‌های استراتژی کامل پوکر از دیدگاه نظریه بازی در بازی دو نفره در حال توسعه هستند، و سیستم‌های قابل پیشرفت خوب برای بازی چند بازیکن ایجاد می‌شوند. استراتژی کامل دارای معانی متعددی در این زمینه است. از دیدگاه بهینه مطلوب نظریه بازی، یک استراتژی کامل است که نمی‌توان انتظار داشته باشیم که به استراتژی دیگر بازیکن‌ها برسد؛ با این حال، استراتژی بهینه می‌تواند در حضور زیرمجموعه ای از ضعف‌هایی که یازیکن‌ها دارند می‌توانند مورد سوء استفاده قرار گیرند، متفاوت باشد. در این مورد، یک استراتژی کامل خواهد بود که به درستی یا دقیق آن ضعف‌ها را مدل می‌کند و از سود آنها استفاده می‌کند، مانند آنچه که در بالا توضیح داده شد.
مقدار زیادی از تحقیقات در مورد بازیکنان پوکر کامپیوتری در دانشگاه آلبرتا توسط گروه تحقیقاتی پوکر کامپیوتر انجام شده‌است، به رهبری دکتر مایکل بولینگ. این گروه مأموران "Poki" , "PsOpti" , "Hyperborean" و Polaris را به وجود آوردن و ان را توسعه دادند. "Poki" برای بازی سرگرمی "STACKED" با بازی دانیل نگریانو بازیکن پوکر کانادایی در دسترس قرار گرفته‌است. "PsOpti" تحت نام "SparBot" در برنامه آموزش پوکر "پوکر آکادمی" در دسترس بود. مجموعه ای از برنامه‌های "Hyperborean" در مسابقه رقابت سالانه رایانه پوکر رقابت کردند، اخیراً سه مدال طلایی از شش رویداد در رقابت سال ۲۰۱۲ به دست آوردند. همان تحقیقات همچنین Polaris را تولید کرد که در سالهای ۲۰۰۷ و ۲۰۰۸ با افراد حرفه ای بازی کردند و اولین برنامه پوکر کامپیوتری بود که مدال رقابت‌های پوکر معنی دار (یعنی تا حدودی کارت‌ها در بازی مشخص هستند) را به دست آورد.
در ژانویه ۲۰۱۵، مقاله ای در "Science" توسط مایکل بوولینگ، نیل برچ، مایکل جوهانسون و اوساکی تامملین ادعا کرد که ربات‌های خود را پوپه Cepheus «به‌طور ضعیف حل» بازی حد پایین‌تر تگزاس نگه داشته‌است.
T. Sandholm و A. Gilpin از دانشگاه Carnegie Mellon در سال ۲۰۰۴ شروع به تحقیق در زمینه پوکر AI کردند که از آن به عنوان نماینده بی نظیر برای بازی سه بعدی با نام Rhode Island Hold معرفی کردند. گام بعدی GS1 بود که بهتر از بهترین رباتهای پوکر تجاری بود. از سال ۲۰۰۶ نمایندگان پوکر از این گروه در مسابقات رایانه ای سالانه شرکت کرده‌اند. «در برخی موارد ما برنامه ای بهتر از بهترین بازیکنان انسانی خواهیم داشت» - (این ادعای Sandholm بود). ربات او، کلودیو، در برابر چهار مخالف انسانی در سال ۲۰۱۵ روبرو شده‌است. در سال ۲۰۱۷، آخرین نرم‌افزار برنامه، Libratus، در برابر چهار بازیکن حرفه ای پوکر ایستاده‌است. در پایان آزمایش، چهار بازیکن انسانی ۱٫۸ میلیون دلار را از دست دادند.
یک تیم از دانشگاه اوکلند شامل تعداد کمی از دانشمندان که با استفاده از استدلال مبتنی بر مورد برای ایجاد و افزایش عوامل پوکر تگزاس هولدم (روباز) است. این گروه تکنیک‌های مختلف تکنیک‌های AI را به تعدادی از بازی‌ها شامل شرکت در پروژه‌های تجاری Small Worlds و Civilization (بازی‌های ویدئویی) اعمال کردند.
Neo Poker Lab یک تیم علمی است که بر روی تحقیقات هوش مصنوعی پوکر متمرکز شده‌است. برای چندین سال از آن الگوریتم‌های پیشرفته و روش‌هایی مانند تقلیل مشتاقانه پشیمانی و تقارن تعادل جستجو گرادیان، درخت‌های تصمیم‌گیری، روش‌های جستجوی بازگشتی و همچنین الگوریتم‌های متخصص برای حل انواع مشکلات مربوط به بازی پوکر استفاده کرد.
یکی از اولین مسابقات ربات‌های بدون رکورد پوکر در سال ۲۰۰۴ توسط کنفرانس بین‌المللی مدل‌سازی شناختی برگزار شد. این مسابقات میزبان پنج ربات از دانشگاه‌های مختلف از سراسر جهان است. برنده آس گربر، از دانشگاه تورنتو بود.https://www.era.lib.ed.ac.uk/bitstream/1842/2392/2/Carter٪20RG٪20thesis٪2007.pdf
ACM مسابقاتی را میزبانی می‌کند که رقبای آن یک قطعه واقعی از نرم‌افزار را قادر می‌سازد که در پلتفرم خاص خود بازی کند. میزبان رویداد همه چیز را از قبیل مسابقه انجام می‌دهد و نتایج را گزارش می‌دهد. (نقل قول‌ها و مراجع و پیوندهای مورد نیاز).
در تابستان سال ۲۰۰۵، بازی آنلاین پوکر Golden Palace Palace یک مسابقه تبلیغاتی در لاس وگاس، در Binions قدیمی با یک جایزهٔ ۱۰۰ هزار دلاری برگزار شد. آن را به عنوان سری جهانی روبات‌های پوکر سال ۲۰۰۵ به حساب می‌آورند. مسابقات فقط بدون هزینه ورودی. تنها با رباتها بود. توسعه دهندگان ربات دانشمندان کامپیوتر از شش ملیت بودند که با هزینه خودشان سفر می‌کردند. پلتفرم میزبان، آکادمی پوکر بود. این رویداد نیز با یک رویداد هدایت تظاهرات با فیل لااک برجسته شد.
در تابستان سال ۲۰۰۷، دانشگاه آلبرتا در یک کنفرانس AAAI در ونکوور، BC، کانادا، مسابقات بسیار تخصصی بین انسان‌ها و ربات‌های Polaris را برگزار کرد. پلت فرم میزبان توسط دانشگاه آلبرتا نوشته شده‌است. مبلغ حداکثر ۵۰ کیلوگرم از طریق کیف پولی با قوانین خاص برای انگیزه دادن به مردم برای بازی به خوبی وجود داشت. انسان هیچ هزینه ورودی پرداخت نمی‌کند. مسابقات منحصر به فرد شامل چهار جلسه سبک تکراری از هر ۵۰۰ دست است. انسان‌ها با یک اختلاف کم برنده شدند.
در تابستان ۲۰۰۸، دانشگاه آلبرتا و وب سایت مربیگری پوکر Stoxpoker در مسابقات جهانی پوکر در لاس وگاس مسابقات دوم را برگزار کردند. این مسابقات شش جلسه تکراری از هر ۵۰۰ دست داشت و بازیکنان انسانی متخصص سرپرست بودند. پولاریس مسابقات را با ۳ برد، ۲ ضرر و یک قرعه کشی به دست آورد. نتایج مسابقات، از جمله تاریخچه دست از مسابقات، در وب سایت مسابقات موجود است.
از آوریل تا می ۲۰۱۵، آخرین ربات کاندیکو، دانشگاه Carnegie Mellon Sandholm، در برابر یک سری مسابقات تگزاسی هولدمسی بدون محدودیت قرار گرفته‌است. در نهایت، پس از بازی ۸۰٬۰۰۰ دست، انسان‌ها با مجموع ۷۳۲٬۷۱۳ دلار جمع شدند. اما علی‌رغم اینکه انسان از نظر فنی برنده شد، دانشمندان این برنده را به عنوان آماری ناچیز (و نه یک کراس آماری) در نظر گرفتند، در حالی که ۷۳۲۷۱۳ دلار با مجموع شرط‌بندی ۱۷۰٬۰۰۰٬۰۰۰ دلار (۱۷۰ میلیون دلار) مقایسه می‌شود. با این حال، برخی این ادعا را خجالت اور دانسته‌اند. در اینجا آمار غیرقابل اهمیت بدان معنی است که برنامه نویسان Claudico نمی‌توانند با اطمینان ۹۵٪ (یک فاصله اطمینان ۹۵٪) بگویند که انسان‌ها بهتر از برنامه کامپیوتری هستند. با این حال، آن را یک برنده از نظر آماری قابل توجهی در فاصله اطمینان ۹۰٪ است. این به این معنی است که بازیکنان انسانی در جایی بین ۱۰ تا ۱ و ۲۰ تا ۱ مورد قرار دارند.
مسابقات ساختاری در دو مجموعه از دو بازیکن انجام شد. در هر یک از دو مجموعه، بازیکنان کارت‌های مقابل را دریافت کردند. معنای این است که آیا رایانه دارای As9c (Ace of Spades و نه Clubs) است و انسان بر روی یک کامپیوتر دارای Jh8d است، یکی دیگر از دو بازیکن در مجموعه As9c برابر Jh8d کامپیوتر است. با این حال، حتی اگر بازیکنان انسانی بیشتر از رایانه برنده شوند، باز هم فکراشون برای هدایت ups مثبت است.
مقدارجمع بردهای اشخاص بازی به شرح زیر است:
از سال ۲۰۰۶، مسابقه رقابت سالانه رایانه پوکر، مجموعه ای از مسابقات برای برنامه‌های پوکر را اجرا کرده‌است. در سال ۲۰۱۱، سه نوع یازی پوکر را برگزار کرد: سرعتی بالاتر از تگزاس هولدم، سر و صدای بدون تگزاس هولدم، و ۳ بازیکن محدود تگزاس هولدم (روباز). در هر رویداد، دو برنده نامیده می‌شود: کسی که برندهٔ مسابقات و بیشترین پول را برنده می‌شود. این برندگان اغلب جز این دو دسته نیستند، زیرا یک ارزیابی پاداش بازیکنان قدرتمند را مشخص می‌کند، و دیگر پاداش بازیکنان خوبی است که از اشتباهات دیگر عوامل استفاده کنند. رقابت با تحقیقات علمی انگیزه گرفته شده‌است و تأکید بر اطمینان از این که تمام میلیونها دست پوکر، همه نتایج را از لحاظ آماری که وجود دارند قابل توجه قرار می‌دهند. رقابت سال ۲۰۱۲ با فرمت‌های مشابهی همراه بود که بیش از ۷۰ میلیون دست برای از بین بردن عامل شانس داشتند.
برخی از محققان برنامه کاربردی وب را توسعه دادند که در آن مردم می‌توانند کیفیت و عملکرد AI را ارزیابی کنند؛ بنابراین از دسامبر ۲۰۱۲، گروه‌های زیر و نمایندگان محققان مختلفی را می‌توان یافت:
مقیاس تهاجم یک فیلم اکشن و دلهره‌آور آمریکایی محصول سال ۲۰۱۲ به کارگردانی استیون سی میلر است. از بازیگران آن می‌توان به ری وایز، دانا اشبروک، درک میرس، فابیان ترز، رایان هارتویگ و جیکوب رینولدز اشاره کرد.
وقتی بلاونس، رئیس موبیو (ری وایز) متوجه می‌شود که ۵۰۰ هزار دلار از پول او گم شده‌است، او چهار نفر از اعضای نیروهای مسلح را برای ارسال «پیام بلند و کثیف» به خانواده‌های مظنون به دزد می‌فرستد. اما زمانی که قاتلان به یکی از خانه‌ها حمله می‌کنند، او پسر اوون (Ryan Hartwig) پسر عاطفی روبه رو است. اوون دارای سابقه رفتار خشونت‌آمیز است، می‌داند که چگونه تسلیحات مرگبار را بسازد و در سطحی از تجاوز او برابر است.
این فیلم توسط Anchor Bay خریداری و توزیع شده و توسط فستیوال جنوب از جنوب غربی پخش شده‌است. در تاریخ ۲۹ می ۲۰۱۲ نسخه‌های دی‌وی‌دی و دیسک بلوری این اثر منتشر شد.
لوزالمعده مصنوعی یک تکنولوژی در حال توسعه برای کمک به افراد مبتلا به دیابت نوع ۱ است. این تکنولوژی به‌طور خودکار و به‌طور پیوسته سطح قند خون را کنترل می‌کند و با ارائه راه کاری جایگزین برای عملکرد غدد درون ریز سعی دارد عملکرد سالم لوزالمعده به‌طور مصنوعی تحقق بخشد.
عملکرد غدد درون ریز لوزالمعده وابسته به سلول‌های جزیره لانگرهانس است. در این ناحیه همچنین هورمون‌های انسولین و گلوکاگون تولید می‌شود. تکنولوژی لوزالمعده مصنوعی ترشح این هورمون‌ها را در جریان خون در پاسخ به تغییرات سطح گلوکز خون بدن، به‌طور مصنوعی تأمین می‌کند. حفظ سطح متعادل قند خون برای عملکرد مغز، کبد و کلیه‌ها ضروری است. بنابراین، برای بیماران نوع ۱ ضروری است که وقتی بدن قادر به تولید انسولین خود نیست، سطوح متعادل باقی بمانند.
لوزالمعده مصنوعی یک اصطلاح وسیع است که برای استراتژی‌های مختلف زیست فناوری که هم‌اکنون در حال توسعه می‌باشند مورد استفاده قرار می‌گیرد و تلاش دارد تا هرچه بهتر به نیازهایی که در بالا گفته شد پاسخ دهد. روش‌های مختلف زیست فناوری در نظر گرفته شده عبارتند از:
رویکرد تجهیزات پزشکی شامل ترکیب یک نمایشگر گلوکز مداوم و یک پمپ انسولین ایمپلنت است. این دستگاه با الگوریتم کنترل کامپیوتری کار می‌کند تا عملکرد طبیعی لوزالمعده را جایگزین کند. توسعه نمایشگرهای پیوسته در زمان سطح گلوکز منجر به پیشرفت تکنولوژی لوزالمعده مصنوعی با استفاده از این سیستم یکپارچه شده‌است.
دستگاه‌های اصلی رایج مورد استفاده در دیابت نوع ۱ دستگاه تست سطح قند خون (انواع گلوکومترها) بوده‌است. نمایشگرهای قند خون مداوم یا پیوسته در زمان یکی از اجزای جدا نشدنی لوزالمعده مصنوعی است. همچنین پمپ‌های انسولین و یک دستگاه قند خون (گلوکومتر) که برای کالیبراسیون دستگاه به کار می‌رود از دیگر اجزای این تکنولوژی است. نمایشگرهای مداوم گلوکز یک پیشرفت جدیدتر هستند و بعد از تصویب FDA در بازار برای استفاده بیماران عرضه شده‌اند. هر دو نمایشگر سنتی و مداوم نیاز به تزریق انسولین به‌طور دستی یا مصرف کربوهیدرات بسته به میزان عددی که نمایشگر نشان می‌دهد، دارند. در دستگاه‌های سنتی قند خون بیمار برای استفاده می‌بایست انگشت خود برای هر چند ساعت خراش دهد تا بتواند اطلاعات را دریافت کند اما نمایشگرهای مداوم از سنسورهایی که فقط زیر پوست بر روی بازو یا شکم قرار می‌گیرند، برای ارسال اطلاعات سطح قند خون استفاده می‌کنند. این اطلاعات به سمت گیرنده‌ها یا برنامه‌های گوشی‌های هوشمند، فرستاده می‌شود. سنسورها می‌توانند تا ۱۰ روز استفاده شوند. تعدادی از نمایشگرهای مداوم مختلف در حال حاضر توسط FDA تأیید شده‌است.
اولین نمایشگر گلوکز مداوم (CGM) در دسامبر ۲۰۱۶ تأیید شد و توسط Dexcom توسعه یافت. سیستم کنترل پیوسته تلفن همراه G5 در این دستگاه این مزیت را داشت که کاربران تنها دو بار در روز انگشت خود را خراش دهند (در حالی که در دستگاه‌های قدیمی به‌طور معمول این عمل ۸ بار صورت می‌گرفت) این خراش دادن به منظور کالیبراسیون حسگرها انجام می‌گیرد. حسگرها تا هفت روز طول فعالیت درست و دقیق دارند. این دستگاه از فناوری بلوتوث برای هشدار دادن به کاربر از طریق یک گیرنده دستی یا اپلیکیشن در تلفن هوشمند استفاده می‌کند. این هشدار وقتی صادر می‌شود که سطح قند خون پایین‌تر از یک نقطه خاص قرار گیرد. هزینهٔ این دستگاه بدون در نظر گرفتن خدمات بیمه ای، سالانه حدود ۴۸۰۰ دلار است.
دستگاه نمایشگر مداوم گلوکز یا CGM به اسم FreeStyle متعلق به آزمایشگاه Abbott در سپتامبر ۲۰۱۷ تأیید شد. به تازگی، این تکنولوژی از طریق برنامه LibreLink قادر است تا برای استفاده از گوشی‌های هوشمند رابط کاربری خود را بهبود ببخشد. خبر خوشحال‌کننده اینکه این دستگاه به هیچ وجه نیازی به خراش انگشت ندارد و سنسور، بر روی بازو قرار می‌گیرد و تا ۱۰ روز حسگرها قادر به اندازه‌گیری صحیح هستند. هزینه برآورد شده برای این نمایشگر ۱٬۳۰۰ دلار در سال است.
مدل CGM بعدی G6 مدل Dexcom در مارس ۲۰۱۸ تأیید شد، که سنسورها تا ده روز عملکرد صحیح دارند و نیازی به کالیبراسیون از طریق خراش انگشت و نمونه برداری نیست. این محصول مانند نمایشگر Medtronic، می‌تواند روند سطح گلوکز را پیش‌بینی کند. این نمایشگرها برای ادغام با پمپ‌های انسولین سازگار هستند.
صرف نظر از سنسور مداوم، سیستم پاسخ بسته به غیر نیاز به خواندن مقادیر از مانیتور یا نمایشگر مداوم، نیازی به ورود مقادیر از سمت کاربر ندارد. نمایشگر مداوم و سیستم پمپ انسولین به همراه یکدیگر به‌طور خودکار میزان هورمون مورد نیاز را محاسبه کرده و به فرد تزریق می‌کند. طبیعتاً این محاسبه از طریق اطلاعاتی است که سنسورهای مداوم از سطح قند خون به دست آورده‌اند. این سیستم همان چیزی است که دستگاه لوزالمعده مصنوعی را تشکیل می‌دهد.
در سپتامبر ۲۰۱۶ دستگاه Medtronic MiniMed 670G را سازمان FDA تأیید کرد. این مورد اولین سیستم تأیید شده هیبرید بسته بود. این دستگاه نیاز فرد دیابتی به انسولین را حس می‌کند و به‌طور خودکار بسته به نیاز فرد، تزریق ماده به بدن فرد را خواهد داشت. این سیستم از یک نمایشگر مداوم گلوکز، یک پمپ انسولین و یک گلوکومتر یا اندازه گیرگلوکز برای کالیبراسیون ساخته شده‌است. این دستگاه به‌طور خودکار میزان انسولین تحولی را تنظیم می‌کند این اصلاح میزان انسولین تزریقی بر اساس اطلاعاتی است که نمایشگر مداوم قند خون به دست می‌آورد. این کار با ارسال داده‌های قند خون از طریق الگوریتمی انجام می‌شود که تجزیه و تحلیل و تنظیمات بعدی مورد احتیاج را انجام می‌دهد. سیستم دارای دو حالت است. حالت دستی به کاربر اجازه می‌دهد تا نرخ میزان انسولین تحویلی را انتخاب کند. حالت اتوماتیک سطوح انسولین پایه را از خواندن هر مانیتور مداوم هر پنج دقیقه تنظیم می‌کند.
این دستگاه در ابتدا تنها برای کسانی که در سن ۱۴ سالگی یا بیشتر بودند، مجاز بود و در ماه ژوئن ۲۰۱۸ توسط FDA برای استفاده در کودکان ۷ تا ۱۴ ساله نیز تأیید شد. خانواده‌ها با استفاده از این سیستم جدید کیفیت خواب بهتر را گزارش کرده‌اند، زیرا آن‌ها مجبور نیستند نگرانی‌های خود را در مورد بررسی میزان قند خون در شب داشته باشند. هزینه کامل این سیستم ۳۷۰۰ دلار است، اما بیماران این فرصت را دارند تا آن را با قیمت کمتری دریافت کنند.
یک تیم در دانشگاه بوستون که در همکاری با بیمارستان عمومی ماساچوست در یک سیستم لوزالمعده مصنوعی هورمون دوگانه کار می‌کرد، آزمایش‌های بالینی را بر روی دستگاه خود به نام پانکراس بیونیک در سال ۲۰۰۸ آغاز کرد. در سال ۲۰۱۶ شرکت Benefit Public Beta Bionics تشکیل شد. در رابطه با تشکیل این شرکت، Beta Bionics نام اولیه برای دستگاه خود را از لوزالمعده بیونیک به iLet تغییر داد. این دستگاه با استفاده از یک سیستم حلقه بسته به تزریق هر دو هورمون انسولین و گلوکاگون در پاسخ به تغییرات سطح قند خون شناخته شده‌است. نسل چهارم نسخهٔ iLet که در سال ۲۰۱۷ عرضه شده‌است، هنوز برای استفاده عمومی تأیید نشده‌است، این دستگاه اندازه ای در حدود یک آیفون با رابط کاربری صفحه لمسی است. این دستگاه شامل دو مخزن برای هر دو هورمون انسولین و گلوکاگون است و دستگاه برای استفاده از تنها یک هورمون یا هر دو قابل تنظیم است. در حالی که آزمایش‌های همچنان ادامه دارد، iLet تأیید نهایی را برای سیستم انسولین به تنهایی در سال ۲۰۲۰ را در نظر دارد.
چهار مطالعه در سیستم‌های مختلف لوزالمعده مصنوعی از سال ۲۰۱۷ آغاز شده‌است و نوید تغییر در آینده نزدیکی را می‌دهند. این پروژه‌ها توسط موسسه ملی دیابت و بیماری‌های گوارشی و کلیه (NIDDK) سرمایه‌گذاری می‌شود و در بخش پایانی آزمایش دستگاه درست قبل از درخواست تأیید نهایی برای استفاده عمومی قرار دارد. شرکت کنندگان در این مطالعات می‌توانند در هنگام استفاده از دستگاه‌های خود زندگی خود را در خانه تجربه کنند و از راه دور برای ایمنی، کارایی و تعدادی از عوامل دیگر مورد نظارت واقع شوند.
آزمایش دیالیز بین‌المللی دیابتی که توسط محققان از دانشگاه ویرجینیا هدایت می‌شود، یک سیستم حلقه بسته با نام inControl را آزمایش می‌کند که دارای رابط کاربری گوشی هوشمند است. ۲۴۰ نفر از افراد سنین ۱۴ و بالاتر برای ۶ ماه شرکت می‌کنند.
یک آزمایش سالانه به رهبری محققان دانشگاه کمبریج در ماه مه ۲۰۱۷ آغاز شده و حدود ۱۵۰ نفر از افراد سنین ۶ تا ۱۸ سال را مورد بررسی قرار داده است. سیستم لوزالمعده مصنوعی مورد مطالعه از یک گوشی هوشمند استفاده می‌کند و دارای ویژگی سطح گلوکز پایین برای بهبود کنترل سطح قند است.
مرکز بین‌المللی دیابت در مینیاپولیس، مینه سوتا، در همکاری با مرکز پزشکی اشنایدر کودکان در پتخ تیکوا، اسرائیل، در حال برنامه‌ریزی یک مطالعه ۶ ماهه است که در اوایل ۲۰۱۹ آغاز خواهد شد و شامل ۱۱۲ نوجوان و جوان ۱۴ تا ۳۰ ساله است. هدف اصلی مطالعه این است که سیستم کنونی Medtronic 670G را با یک سیستم جدید توسعه یافته Medtronic مقایسه کنند. سیستم جدید دارای برنامه‌ریزی است که در نهایت هدف آن بهبود کنترل قند خون در طول صرف غذا است، که هنوز هم به عنوان یک چالش بزرگ در این زمینه مطرح است.
این مطالعه ۶ ماهه که توسط تیم لوزالمعده بیونیک انجام می‌شود، در اواسط سال ۲۰۱۸ آغاز شد و ۳۱۲ شرکت‌کننده در سن ۱۸ و بالاتر را مورد بررسی قرار داده‌است.
شرکت Biotechnical Defymed که در فرانسه مستقر است، در حال توسعه یک دستگاه بیو مصنوعی ایمپلنت به نام MailPan است که دارای یک غشاء سازگار با بافت بدن با نفوذپذیری انتخابی برای کپسوله کردن و پیچیدن انواع سلول‌های مختلف، از جمله سلول‌های بتای لوزالمعده است. برای کاشت و جایگذاری این دستگاه نیازی به اقدام از طریق سرکوب سیستم ایمنی نیست زیرا غشا مانع از ورود آنتی‌بادی بیمار به دستگاه و آسیب رساندن به سلول‌های پیچیده شده می‌شود. پس از جراحی کاشته، ورقه غشا برای سال‌ها قابل استفاده است. سلول‌هایی که دستگاه نگه می‌دارد می‌تواند به جای اهداکنندگان انسان از سلول‌های بنیادی تولید شود و همچنین ممکن است در آینده با استفاده از اتصالات ورودی و خروجی بدون جراحی جایگزین شود. Defymed به‌طور جزئی توسط JDRF تأمین مالی می‌شود این ارگان قبلاً به عنوان بنیاد تحقیقات دیابت نوجوانان شناخته شده‌است، اما اکنون به عنوان یک سازمان برای همه سنین و تمام مراحل دیابت نوع ۱ تعریف می‌شود.
در ماه نوامبر سال ۲۰۱۸، اعلام شد که Defymed با شرکت Kadimastem وابسته به اسرائیل، یک شرکت زیست دارویی که در حال توسعه درمان‌های بازسازی مبتنی بر سلول‌های بنیادی است، اعلام همکاری کرد. این همکاری برای دریافت کمک مالی دو ساله به ارزش تقریبی ۱٫۴۷ میلیون دلار برای توسعه یک بیو مصنوعی لوزالمعده که دیابت نوع ۱ را درمان می‌کند، انجام گرفت. فناوری سلول‌های بنیادی Kadimastem از تمایز سلول‌های بنیادی جنینی انسان برای به دست آوردن سلول‌های غدد درون ریز لوزالمعده استفاده می‌کند. این‌ها شامل سلول‌های بتا تولیدکننده انسولین و همچنین سلول‌های آلفا است که گلوکاگون تولید می‌کنند. هر دو سلول خوشه‌هایی مانند جزیره را ترتیب می‌دهند که ساختار لوزالمعده را مشابه سازی می‌کنند. هدف از همکاری این است که هر دو تکنولوژی را در یک دستگاه لوزالمعده بیو مصنوعی ترکیب کنند که انسولین را در پاسخگویی به سطوح گلوکز خون آزاد می‌کند تا به مراحل آزمایش بالینی برسد.
سن دیگو، کالیفرنیا مبتنی بر شرکت زیست فناوری ViaCyte همچنین محصولاتی را برای تهیه یک راه حل برای دیابت نوع ۱ توسعه داده‌است و از یک دستگاه که به وسیله غشاء محافظتی نیمه نفوذ پذیر واکنشی کپسوله گردیده‌است استفاده می‌کند. این دستگاه حاوی سلول‌های نمونه لوزالمعده است که از سلول‌های بنیادی جنینی جدا شده‌اند. بعد از پیوند جراحی در یک روش سرپایی، سلول‌ها به سلول‌های غدد درون ریز تبدیل می‌شوند و خوشه‌هایی مانند جزیره را ترتیب می‌دهند و عملکرد لوزالمعده را مشابه سازی می‌کنند و انسولین و گلوکاگون تولید می‌کنند. این تکنولوژی از مطالعات پیش درمانی تا تأیید FDA برای آزمایش‌های بالینی فاز ۱ در سال ۲۰۱۴ و ارائه اطلاعات دو ساله از آزمایش در ژوئن ۲۰۱۸ حرکت رو به پیشرفتی داشته‌است. آن‌ها گزارش دادند که محصولاتشان، به نام PEC-Encap، در بیماران با دوز کمتر از سطوح درمانی تاکنون همراه با ایمنی بوده و به خوبی با سیستم بدن هماهنگ شده‌است. سلول‌های بسته‌بندی شده پس از کاشته شدن قادر به زنده ماندن و بالغ شدن بودند و با توجه به غشای محافظتی، سیستم ایمنی نتوانست خللی در ادامه حیات آن داشته باشد. فاز دوم آزمایش، اثربخشی محصول را ارزیابی خواهد کرد. ViaCyte نیز حمایت مالی از JDRF در این پروژه دریافت کرده‌است.
در ایالات متحده در سال ۲۰۰۶، JDRF (که قبلاً به عنوان بنیاد تحقیقات دیابت نوجوانان شناخته می‌شد) یک طرح چند ساله را برای کمک به تسریع در توسعه، تصویب قانونی و پذیرش نمایش سطح گلوکز به‌طور مداوم و تکنولوژی لوزالمعده مصنوعی راه اندازی کرد. پروژه انسانی مصنوعی : JDRF
تلاش‌های مردمی برای ایجاد و تجاری سازی یک سیستم لوزالمعده مصنوعی کاملاً اتوماتیک نیز به‌طور مستقیم از سوی ارگان‌های حامی بیمار و جامعه بیماران دیابتی به وجود آمده‌است. Hurley, Dan (24 دسامبر 2014) مجله WIRED، بیماران دیابتی هک کردن راه خود را به سمت پانکراس بیونیک Bigfoot Biomedical، یک شرکت که توسط والدین کودکان T1D تأسیس شده‌است، الگوریتمی را ایجاد کرده و در حال توسعه یک دستگاه حلقه بسته‌است که میزان قند خون را نمایش می‌دهد و مقدار انسولین مناسب را مهیا می‌کند. ناتسون، رایان (8 ژوئن 2015) وال استریت ژورنال، کارشناسان کامپیوتر، انسولین را برای کودکان مبتلا به دیابت ارائه می‌دهند
ژان استوتزل، (; متولد ۲۳ آوریل ۱۹۱۰ - درگذشته ۲۱ فوریه ۱۹۸۷)، جامعه‌شناس فرانسوی است که پژوهش‌های او در ارتباط با نظرسنجی و روانشناسی اجتماعی ارتباطات است. او در فرانسه به عنوان بنیان‌گذار روش نظرسنجی شناخته می‌شود. وی عضو فرهنگستان علوم اخلاقی و سیاسی فرانسه نیز بود.
کتاب تاریخ هان متاخر که به تاریخ هان متأخر نیز مشهور است و به اسم چینی‌اش هو هان شو هم شناخته می‌شود، یکی از کتاب‌های بیست و چهار تاریخ است و تاریخ دودمان هان از ۶ تا ۱۸۹ د.م را روایت می‌کند؛ دوره‌ای که به عنوان هان شرقی یا متأخر شناخته می‌شود. کتاب، در قرن پنجم و به دست فان یه و گروهی دیگر در دوران دودمان لیو سونگ گردآوری شده است و از تاریخ‌ها و اسناد قدیمی‌تر به عنوان منبع در آن استفاده شده است.
سده ۱۵ هجری خورشیدی در گاهشماری هجری خورشیدی یا قرن پانزدهم (خورشیدی) سده‌ای است که پس از قرن ۱۴ هجری خورشیدی از تاریخ ۱/۱/ ۱۴۰۱ (خورشیدی) آغاز گردیده و پس از گذشت صد سال در پایانِ اسفند سال ۱۵۰۰ هجری خورشیدی به پایان می‌رسد.
تکنولوژی:افق ۱۴۰۴
دهه‌ها:
۱۴۱۰٬۱۴۲۰٬۱۴۳۰٬۱۴۴۰٬۱۴۵۰٬۱۴۶۰٬۱۴۷۰٬۱۴۸۰٬۱۴۹۰٬۱۵۰۰
سال‌ها:
۱۵۰۰...،۱۴۰۱٬۱۴۰۲٬۱۴۰۳
در پردازش تصویر و عکاسی، یک بافت‌نگار رنگ یا هیستوگرام رنگ نمایشی از توزیع رنگ در یک تصویر است. برای تصاویر دیجیتالی، یک هیستوگرام رنگ نشان دهنده تعداد پیکسل‌هایی است که در هر یک از طیف‌های رنگی مشخص وجود دارند، مجموعه ای از تمام رنگ‌های ممکن که صفحه را پوشش می‌دهند.
هیستوگرام رنگ را می‌توان برای هر نوع فضای رنگی ایجاد کرد، هرچند این لغت بیشتر برای فضاهای سه بعدی مانند RGB یا HSV استفاده می‌شود. برای تصاویر تک رنگ، به جای این لغت ممکن است از هیستوگرام شدت استفاده شود. برای تصاویر چند طیفی، که هر پیکسل با تعداد دلخواه اندازه‌گیری (به عنوان مثال، فراتر از سه اندازه‌گیری در RGB) نشان داده شده‌است، هیستوگرام رنگ nبعدی است، وn تعداد اندازه‌گیری‌ها است. هر اندازه‌گیری طول موج محدودهٔ طیف نوری خود را دارد، که بعضی از آنها ممکن است خارج از طیف قابل مشاهده باشند.
اگر مجموعهٔ مقادیر رنگ ممکن به اندازه کافی کوچک باشد، هر یک از این رنگ‌ها می‌تواند در محدوده خود قرار گیرد؛ در این حالت هیستوگرام صرفاً تعداد پیکسل‌هایی است که هر رنگ ممکن را دارند. اغلب این فضا به یک تعداد مناسب از محدوده تقسیم می‌شود، که به عنوان یک شبکه منظم مرتب می‌شوند، که هر یک دارای مقادیر رنگ مشابهی است. هیستوگرام رنگ نیز می‌تواند به عنوان یک تابع خطی در فضای رنگی که شمارش تقریبی پیکسل‌ها را تعیین می‌کند نمایش داده شود.
مانند سایر انواع هیستوگرام، هیستوگرام رنگ نموداری است که می‌تواند به عنوان تقریبی از توزیع پیوسته پایه ای از ارزش رنگ‌ها مشاهده شود.
هیستوگرام‌های رنگی سازه‌های انعطاف‌پذیری هستند که می‌توانند از تصاویر در فضاهای مختلف رنگی، چه RGB , RGرنگی یا هر فضای رنگی دیگری از هر بعد ساخته شوند. هیستوگرام یک تصویر ابتدا به گسسته سازی رنگ‌ها در تصویر به تعدادی شبکه و شمارش تعداد پیکسل‌های تصویر در هر شبکه می‌پردازد. برای مثال، یک هیستوگرام رنگی قرمز آبی را می‌توان با اولین مقادیر پیکسل‌های رنگی توسط تقسیم RGB با R + G + B تشکیل داد و سپس مختصات R و B نرمال شده را به N شبکه تقلیل داد. هیستوگرام دو بعدی رنگی قرمز آبی به چهار شبکه ("N" = ۴) تقسیم می‌شود و ممکن است یک هیستوگرام به شکل زیر نمایش داده شود:
یک هیستوگرام می‌تواندn بعدی باشد. اگر چه نمایش آن سخت‌تر است، هیستوگرام رنگ سه بعدی برای مثال فوق می‌تواند به عنوان چهار نمودار جداگانه ای از قرمز آبی به کار رود که هر یک از چهار هیستوگرام حاوی مقادیر قرمز آبی برای سبد سبز نیز (۰–۶۳، ۶۴–۱۲۷، ۱۲۸–۱۹۱، و ۱۹۲–۲۵۵) است.
هیستوگرام یک خلاصه مختصر از توزیع داده‌ها در یک تصویر را فراهم می‌کند. هیستوگرام رنگ یک تصویر نسبتاً متناوب با ترجمه و چرخش در مورد محور دید است و تنها با زاویه دید به آرامی تغییر می‌کند. شاپیرو، لیندا G. و استاکمن جورج C. "دیدگاه رایانه" Prentice Hall 2003 با مقایسه امضای هیستوگرام دو تصویر و مطابقت با محتوای رنگ یک تصویر با دیگر، هیستوگرام رنگ به ویژه برای مشکل تشخیص یک شی از موقعیت ناشناخته و چرخش در یک صحنه مناسب است. مهمتر از همه، ترجمه یک تصویر RGB به فضای رنگی rg-invariant illumination اجازه می‌دهد تا هیستوگرام به خوبی در سطوح مختلف نور عمل کند.
هیستوگرام یک نمایش گرافیکی از تعداد پیکسل‌ها در یک تصویر است. به بیان ساده‌تر، یک هیستوگرام یک نمودار ستونی است، که محور X نشان دهنده مقیاس تونال (سیاه و سفید در سمت چپ و سفید در سمت راست)، و محور Y نشان دهنده تعداد پیکسل‌ها در یک تصویر در یک محدوده مشخص در مقیاس تونال می‌باشد. به عنوان مثال، نمودار هیستوگرام روشنایی، تعداد پیکسل‌ها را برای هر سطح روشنایی (از سیاه به سفید) نشان می‌دهد، و هنگامی که پیکسل‌های بیشتری وجود دارد، پیک (قله) در سطح روشنایی خاصی بالاتر است.
هیستوگرام رنگ یک تصویر نشان دهنده نحوهٔ توزیع ترکیب رنگ در تصویر است. بافت نگار رنگ، انواع مختلف رنگی‌هایی را که در تصویر ظاهر می‌شوند و تعداد پیکسل‌ها در هر نوع رنگ را نشان می‌دهد. رابطه بین یک هیستوگرام رنگ و یک هیستوگرام روشنایی این است که یک هیستوگرام رنگ نیز می‌تواند به عنوان «هیستوگرام سه نوره» بیان شود، که هر کدام نشان دهنده توزیع روشنایی در هر کانال رنگی قرمز / سبز / آبی است.
هیستوگرام رنگ تنها بر نسبت تعداد انواع رنگ‌ها، صرف‌نظر از مکان فضایی رنگ‌ها تمرکز می‌کند. مقادیر هیستوگرام رنگ داده‌های آماری هستند. آن‌ها توزیع آماری رنگ‌ها و تناژ اصلی یک تصویر را نشان می‌دهند.
به‌طور کلی، از آنجایی که توزیع رنگی پیش زمینه و پس زمینه در یک تصویر متفاوت است، ممکن است توزیع دوبعدی در هیستوگرام وجود داشته باشد.
برای هیستوگرام روشنایی، به تنهایی هیچ هیستوگرام کاملی وجود ندارد و هیستوگرام تنها می‌تواند بگوید که آیا تصویر بیش از حد نوردهی شده‌است یا نه. اما در این حال نیز مواقعی وجود دارد که با مشاهدهٔ هیستوگرام رنگ تصور می‌شود نوردهی تصویر بیش از حد است، اما در واقعیت اینگونه نیست.
تشکیل یک هیستوگرام رنگ بسیار ساده است. از تعریف بالا، می‌توانیم به سادگی تعداد پیکسل‌ها را برای هر ۲۵۶ مقیاس در هر سه کانال RGB شمارش کنیم و آنها را بر روی ۳ نمودار ستونی مجزا قرار دهیم.
به‌طور کلی یک هیستوگرام رنگی براساس یک فضای رنگ خاص مانند RGB یا HSV است. وقتی پیکسل‌های مختلف رنگ را در تصویر محاسبه می‌کنیم، اگر فضای رنگی بزرگ باشد، ابتدا می‌توانیم فضای رنگ را به تعداد مشخصی از فواصل کوچک تقسیم کنیم. هر یک از فواصل باینری نامیده می‌شود. این فرایند کوانتومی رنگ است. سپس، با شمارش تعداد پیکسل‌ها در هر سطل، هیستوگرام رنگ تصویر را دریافت می‌کنیم.
مراحل به هم پیوستن اصول را می‌توان در مثال ۲ مشاهده کرد.
تصویر زیر یک گربه (یک نسخه اصلی و یک نسخه که برای آسان ساختن اهداف هیستوگرام به ۲۵۶ رنگ کاهش یافته‌است) را نشان می‌دهد. داده‌های زیر نشان دهنده یک هیستوگرام رنگی در فضای رنگی RGB، با استفاده از چهار سطل (باین) است. باین ۰ مربوط به شدت ۰–۶۳ است، باین ۱ ۶۴–۱۲۷ است، باین ۲ ۱۲۸–۱۹۱ است، و باین ۳ است ۱۹۲–۲۵۵ است.
برنامه در دوربین:
امروزه برخی از دوربین‌ها توانایی نمایش هیستوگرام ۳ رنگه را هنگام عکس گرفتن دارند.
ما می‌توانیم در هر یک از هیستوگرام‌های ۳ رنگهٔ RGB برش هارا (مرزها را در قسمت سیاه یا سفید مقیاس) بررسی کنیم. اگر یک یا چند برش را فقط در یک کانال از ۳ کانال RGB پیدا کنیم، آنگاه جزئیات رنگ آن را از دست می‌دهیم.
برای روشن شدن موضوع، این مثال را در نظر بگیرید:
۱ ما می‌دانیم که هر یک از سه کانال R, G، B دارای طیف وسیعی از مقادیر در بازهٔ ۰–۲۵۵ (۸ بیتی) است؛ بنابراین یک عکس با محدوده روشنایی ۰–۲۵۵ داریم.
۲ فرض کنید عکس ما از ۴ بلوک که در کنار هم قرار گرفته‌اند ساخته شده‌است و ما درجه روشنایی هر یک از ۴ بلوک را ،۱۰، ۱۰۰، ۲۰۵، ۲۴۵ تنظیم می‌کنیم؛ بنابراین، تصویر مانند اولین شکل در سمت چپ خواهد بود.
۳ سپس، تصویر را نور دهی می‌کنیم، با این کار میزان روشنایی هر بلوک به ۱۰ افزایش یافته‌است؛ بنابراین، مقیاس روشنایی برای هر یک از ۴ بلوک جدید عکس ۲۰، ۱۱۰، ۲۱۵، ۲۵۵ است. سپس، تصویر شبیه شکل دوم در سمت چپ است.
تفاوت زیادی بین شکل ۸ و شکل ۹ وجود ندارد، تمام چیزی که ما می‌بینیم این است که کل تصویر روشن می‌شود (کنتراست برای هر یک از بلوک‌ها به همان صورت باقی می‌ماند).
۴ حالا ما دوباره عکس اصلی را نوردهی می‌کنیم، در این صورت میزان روشنایی هر بلوک به ۵۰ افزایش می‌یابد؛ بنابراین، مقیاس روشنایی برای هر یک از ۴ بلوک جدید عکس ۶۰، ۱۵۰، ۲۵۵، ۲۵۵ است. تصویر جدید اکنون به شکل سوم در سمت چپ ظاهر می‌شود.
توجه داشته باشید که مقیاس برای بلوک آخر ۲۵۵ به جای ۲۹۵ است، ۲۵۵ حد بالاست و در نتیجه آخرین بلوک قطع می‌شود! هنگامی که این اتفاق می‌افتد، ما کنتراست ۲ بلوک آخر را از دست می‌دهیم و بنابراین نمی‌توانیم تصویر را با هیچ گونه تنظیمی بازیابی کنیم.
به این نتیجه رسیدیم که هنگام عکس گرفتن با یک دوربین که قرار است هیستوگرام را نمایش دهد، همیشه بالاترین تناژ در تصویر باید زیر حد بالا یعنی ۲۵۵ در هیستوگرام نگه داشته شود تا جزئیات از دست نروند.
نقطه ضعف اصلی هیستوگرام‌ها برای طبقه‌بندی این است که نمایشی وابسته به رنگ جسم مورد مطالعه دارد، و فرم شکل و بافت آن را نادیده می‌گیرد. هیستوگرام‌های رنگی که برای نمایش اطلاعات رنگی به کار می‌روند ممکن است برای دو تصویر با محتوای شیء مختلف یکسان باشد. برعکس، ممکن است تفاوت اشیا با اطلاعات فضایی یا فرمی مختلف، اما رنگ‌های یکسان براساس مقایسه هیستوگرام‌های رنگ، قابل تشخیص نباشد. در نتیجه، هیچ راهی برای تشخیص فنجان قرمز و سفید از یک بشقاب قرمز و سفید وجود ندارد. به بیان دیگر، الگوریتم‌های مبتنی بر هیستوگرام هیچ درکی از مفهوم «فنجان» ندارند که از روی آن یک مدل قرمز و سفید ساخته شده (و با توجه به آن)، یک فنجان آبی و سفید (به عنوان فنجان) تشخیص داده شود. مشکل دیگر این است که هیستوگرام‌های رنگی دارای حساسیت بالا نسبت به تداخل‌های noisy مانند تغییرات شدت نور و اشتباهات کوانتیزایی هستند. ابعاد زیاد (سطلها) در هیستوگرام‌های رنگی نیز یکی دیگر از مسائل هستند. برخی از ویژگی‌های فضایی هیستوگرام رنگ بیش از یک صد بعد را اشغال می‌کنند. Xiang-Yang Wang, Jun-Feng Wu1 و Hong-Ying Yang "بازیابی تصویر قوی براساس هیستوگرام رنگی مناطق مجزای محلی" Springer Netherlands 2009 ISSN 1573-7721
برخی از راه حل‌های پیشنهادی، استفاده از تقاطع هیستوگرام رنگی، نشان دادن ثابت رنگ، هیستوگرام رنگ تجمعی، فاصله درجه دوم و همبستگی رنگ است. گرچه اشکالات استفاده از هیستوگرام‌ها برای نمایه سازی و طبقه‌بندی وجود دارد، استفاده از شاخصهٔ رنگ در یک سیستم زمان واقعی دارای مزایایی نیز هست. یکی از آن مزایا این است که اطلاعات رنگی در مقایسه با سایر متغیرها سریعتر است. در برخی موارد نشان داده شده‌است که رنگ می‌تواند یک روش کارآمد برای شناسایی اشیاء با مکان و ظاهر شناخته شده باشد.
تحقیقات بیشتر پیرامون رابطهٔ بین داده‌های هیستوگرام رنگی با خواص فیزیکی اشیاء در یک تصویر نشان داده‌است که نه تنها رنگ و روشنایی شیء، بلکه میزان همواری سطح و هندسه تصویر نیز به هیستوگرام مربوط می‌شوند. در نتیجه با این نمودار (با توجه به داده‌ها) می‌توان تخمین پیشرفته ای از میزان روشنایی و رنگ شی ارائه داد.Anatomy of a color histogram; Novak, C.L. ; Shafer, S.A. ; Computer Vision and Pattern Recognition, 1992. Proceedings CVPR '92. , 1992 IEEE Computer Society Conference on 15–18 June 1992 Page(s):599 - 605
معمولاً برای محاسبه درجه‌بندی شباهت تصویر، از فاصله اقلیدس، تقاطع هیستوگرام، یا فاصله کوزین یا فاصله درجه دوم استفاده می‌شود. سیستم‌های تصویری و تصویری یکپارچه: بازیابی، تجزیه و تحلیل و فشرده سازی؛ اسمیت، JR؛ دانشکده هنر و علوم انسانی، دانشگاه کلمبیا، 1997 هر یک از این مقادیر، به تنهایی میزان شباهت دو تصویر را نشان نمی‌دهد؛ در نتیجه استفاده از آنها هنگامی مفید است که در مقایسه با سایر مقادیر مشابه استفاده شود. این به این دلیل است که تمام پیاده‌سازی‌های عملی تصویر بازیابی مبتنی بر محتوا باید محاسبات تمام تصاویر را از پایگاه داده کامل کند و این (عملیات)، ضعف اصلی این پیاده‌سازی‌ها است.
یک روش دیگر برای نشان دادن محتوای تصویر رنگ هیستوگرام رنگ دو بعدی است. نمودار هیستوگرام دو بعدی رابطه بین رنگ‌های جفت پیکسل (نه تنها جزء نورپردازی) را در نظر می‌گیرد. برآورد اثربخشی بازیابی تصویر با هیستوگرام رنگ 2D; Bashkov, EA; Kostyukova, NS؛ مجله اتوماسیون و علوم اطلاعات، 2006 (6) صفحه (بازدید کنندگان): 84-89 یک هیستوگرام رنگ دو بعدی آرایه ای دو بعدی است. اندازه هر بعد، تعداد رنگهایی است که در فاز سیگنال رنگ استفاده شده‌اند. این آرایه‌ها همانند ماتریس عمل می‌کنند، هر عنصر که تعدادی عادی از جفت پیکسل را ذخیره می‌کند، با هر رنگ متناظر با اندیس یک عنصر در هر محله پیکسل قرار می‌گیرند. برای مقایسه هیستوگرام‌های رنگ دو بعدی، پیشنهاد می‌شود محاسبات مربوط به همبستگی آنها را انجام دهید، زیرا همان‌طور که قبلاً شرح داده شد، یک بردار تصادفی (به عبارت دیگر، یک مقدار تصادفی چند بعدی) ساخته شده‌است. هنگام ایجاد مجموعه ای از تصاویر نهایی، تصاویر باید در جهت کاهش ضریب همبستگی مرتب شوند.
ضریب همبستگی نیز ممکن است برای مقایسه هیستوگرام رنگ استفاده شود. نتایج بازیابی با ضریب همبستگی بهتر از سایر معیارهاست. بازیابی تصویر بر اساس محتوا با استفاده از همبستگی هیستوگرام رنگ Bashkov, EA; Shozda, NS; Graphicon trial، 2002 صفحه (بازدید کنندگان):
ایده یک هیستوگرام شدت را می‌توان به داده‌های پیوسته (مانند) سیگنال‌های صوتی نشان داده شده توسط توابع حقیقی یا تصاویر نمایش داده شده توسط توابع با دامنه دو بعدی تعمیم داد.
در نظر بگیرید:
سپس عملگر هیستوگرام تجمعی،formula_2، به شکل زیر تعریف می‌شود:
formula_4 یک اندازه لبگ از مقادیر است.
formula_5 در اینجا یک تابع حقیقی است.
بافت نگار (هیستوگرام) غیر تجمعی، به عنوان مشتق آن تعریف می‌شود.
بن‌بن یک شیرینی شیرین یا کوچک است مشخصا نان کوچکی که در شکلات غلطانده شده. این واژه از زبان فرانسوی گرفته شده و از قرن هفدهم که این شیرینی ها در دربار فرانسه درست می شده رایج شده است.
واژه بن در زبان فرانسوی به معنای خوب است و بن‌بن تکرار این واژه است.
راز جنایت () یا معمای قتل یک فیلم کمدی-معمایی به کارگردانی کایل نیواچک با بازی آدام سندلر، جنیفر آنیستون و لوک ایوانز است. فیلم زن و شوهری را دنبال می‌کند که در تحقیق یک قتل در قایق تفریحی یک میلیاردر گرفتار می‌شوند. این فیلم در ۱۴ ژوئن ۲۰۱۹ از طریقنتفلیکس منتشر شد و نقدهای متفاوتی از منتقدان دریافت کرد. دنباله این فیلم در سال ۲۰۲۳ با عنوان راز جنایت ۲ منتشر شد.
یک بازرس پلیس نیویورک به همراه همسرش برای ماه عسل اروپا به سفر می‌رود. آنها در هواپیمای خود با مردی مرموز آشنا می‌شوند که آنها را به یک شب‌نشینی خانوادگی دعوت می‌کند که در گروه کوچکی در کشتی مجلل یک میلیاردر سالخورده برگزار می‌شود. هنگامی که مرد ثروتمند به قتل می‌رسد، آنها مظنون اصلی مأمور اینترپل لوران دلاکروا می‌شوند.
فایلهای داده با فرمت فایل DLL، اما با پسوندهای فایلی مختلف که احتمالاً هم فقط شامل بخش منابع باشند، می‌توانند "منابع DLL" نامیده شوند. نمونه‌هایی از چنین DLL شامل "آیکون کتابخانه هاست که" گاهی اوقات دارای پسوندcodice_4و فایل‌های فونت، که دارای پسوندهای codice_5 و codice_6 هستند، می‌شود.
به عبارت دیگر برنامه نویسان می توانند توابعی مورد نیاز خود که در فایل های DLL قرار دارند را به برنامه خود لینک کنند و از آن استفاده کنند.
از این فایل ها می توان در چندین برنامه به صورت همزمان هم استفاده کرد و در نتیجه این کار باعث افزایش کارایی برنامه نویسان و استاندارد درسیستم عامل می شود.
اولین نسخه‌های مایکروسافت ویندوز، برنامه هارا در یک فضای آدرس واحد، باهم اجرا می‌کرد. هر برنامه برای این درست شده بود تا به این صورت همکاری کند که CPU را به برنامه‌های دیگر هم برساند (yield کند)، تا رابط کاربری گرافیکی (GUI) بتواند چند کا را با هم انجام دهد و حداکثر پاسخگویی را داشته باشد. تمام عملیات سیستم عامل توسط سیستم عامل پایه ارائه شده‌است: MS-DOS . تمام خدمات سطح بالا توسط کتابخانه‌های ویندوز، همان "DLL"ها، ارائه شده‌است. API طراحی، رابط گرافیکی دستگاه (GDI)، در یک DLL با نام codice_7 codice_8 پیاده‌سازی شده‌است، رابط کاربر در codice_9 codice_8 . این لایه‌های اضافی در بالای DOS باید در همه برنامه‌های در حال اجرای ویندوز به اشتراک گذاشته میشد، نه فقط برای فعال کردن ویندوز برای کار در یک ماشین با کمتر از یک مگابایت RAM، بلکه برای فعال کردن برنامه‌ها برای همکاری با یکدیگر. کد در GDI نیاز داشت تا دستورات رسم را به یکسری عملیات در دستگاه‌های خاص ترجمه کند. در صفحه نمایش، باید پیکسل‌ها را در بافر فریم مورد استفاده قرار میداد. هنگام طراحی به یک چاپگر، درخواست API باید به درخواست‌هایی به یک چاپگر تبدیل میشد. اگر چه می‌توانست امکان‌پذیر باشد که پشتیبانی سخت افزاری برای مجموعه محدودی از دستگاه‌ها (مانند صفحه نمایش رنگی گرافیک آداپتور، پرینتر لیزریجت چاپگر فرمان زبان ) فراهم شود، مایکروسافت رویکردی متفاوت انتخاب کرد. GDI با بارگیری قطعات مختلفی از کد، به نام " درایور دستگاه "، برای کار با دستگاه‌های خروجی مختلف کار می‌کرد.
همان مفهوم معماری که GDI را قادر ساخت تا دستگاهای درایور مختلف بار شوند، همان است که به ویندوز شل (windows shell) اجازه داد تا برنامه‌های مختلف ویندوز را بارگذاری کند و برای این برنامه‌ها که بتوانند APIها را از کتابخانه‌های مشترک USER و GDI فراخوانی کنند. آن مفهوم "پیوند پویا" نام داشت.
در یک کتابخانه "استاتیک" معمولی (که مشترک(shared) نباشد)، به سادگی بخش‌های کد به برنامهٔ فراخوانی شده اضافه می‌شوند، زمانی که فایل اجرایی آن در مرحله "اتصال" ساخته شده‌است؛ اگر دو برنامه با یک تابع را صدا بزنند، آن تابع در هر دو برنامه، در مرحله اتصال هر دو، گنجانده می‌شود. با پیوند پویا، کد مشترک، در یک فایل جداگانه قرار می‌گیرد. برنامه‌هایی که این پرونده را فراخوانی می‌کنند در زمان اجرا، با سیستم عامل (یا، در مورد نسخه‌های اولیه ویندوز، OS-extension)، با اتصال به آن، مرتبط می‌شوند.
برای نسخه‌های اولیه ویندوز (1.0 تا 3.11)، DLLها پایه و اساس کل رابط‌های کاربری گرافیکی (GUI) بودند. به همین ترتیب، درایورهای نمایش صرفاً فقط DLLهایی با پسوند DRV بودند که برنامه‌های پیاده‌سازی شدهٔ سفارشی از همان طراحی API را از طریق یک دستگاه درایور متحد رابط (DDI) فراهم می‌کرد و "رسم (GDI)" و " USER) GUI)" همان APIها صرفاً یکسری فراخوانی تابع بودند که توسط GDI و USER و سیستم DLLها با پسوند .EXE صادر شدند.
مفهوم ساخت سیستم عامل از مجموعه ای از کتابخانه‌های بارگذاری شده به صورت پویا، یک مفهوم اصلی ویندوز است که ادامه می یابد. DLLها مزایای استاندارد کتابخانه های به اشتراک گذاشته شده، مانند ماژولار بودن را فراهم می‌کنند. ماژولار بودن اجازه می‌دهد تا تغییرات در کد و داده‌ها در یک DLL خود درج و پر شده ای که توسط تعدادی نرم‌افزار مختلف بدون ایجاد هیچ تغییری در خود نرم‌افزارها به اشتراک گذاشته شده‌است، صورت گیرد.
یکی دیگر از مزایای ماژولار بودن استفاده از رابط‌های عمومی برای پلاگ-این‌ها است. یک رابط واحد ممکن است توسعه یابد، که اجازه می‌دهد که ماژول‌های قدیمی و جدید به‌طور یکپارچه با هم در زمان اجرا متحد شوند و تبدیل شوند به برنامه‌های از قبل وجود داشته، بدون هیچ گونه تغییری در خود نرم‌افزار. این مفهوم توسعه پویا به بیشترین حد خود، با مدل Object Component، پایهٔ ActiveX، رسیده است.