moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
تیاگابین توسط سازمان غذا و داروی ایالات متحده (FDA) به عنوان یک درمان کمکی برای تشنج های جزئی در افراد بالای دوازده سال تایید شده است. همچنین ممکن است توسط پزشکان برای درمان اختلالات اضطرابی و اختلال هراس و همچنین دردهای عصبی (از جمله فیبرومیالژیا) بدون برچسب تجویز شود. برای اضطراب و دردهای عصبی، تیگابین در درجه اول برای تقویت سایر درمان ها استفاده می شود. تیاگابین ممکن است در کنار مهارکننده‌های انتخابی بازجذب سروتونین، مهارکننده‌های بازجذب سروتونین-نوراپی‌نفرین، یا بنزودیازپین‌ها برای اضطراب، یا داروهای ضد افسردگی، گاباپنتین، سایر داروهای ضد تشنج یا مواد افیونی برای دردهای عصبی استفاده شود.Stahl, S. Stahl's Essential Psychopharmacology: Prescriber's Guide. Cambridge University Press: New York, NY. 2009. pp. 523-526 به عنوان تک درمانی و درمان ترکیبی با سایر داروهای ضد صرع در درمان تشنج جزئی موثر است.
عوارض جانبی تیگابین وابسته به دوز است. شایع ترین عارضه جانبی تیگابین سرگیجه است. سایر عوارض جانبی که با میزان اهمیت آماری نسبت به دارونما مشاهده شده‌اند عبارتند از استنی، خواب‌آلودگی، عصبی بودن، اختلال حافظه، لرزش، سردرد، اسهال و افسردگی. عوارض جانبی مانند گیجی، آفازی (مشکل در صحبت کردن واضح) / لکنت زبان و پارستزی (احساس سوزن سوزن شدن در اندام های بدن، به ویژه دست ها و انگشتان) ممکن است در دوزهای بالاتر دارو (به عنوان مثال، بیش از ۸ میلی گرم در روز) رخ دهد. تیاگابین ممکن است در افراد بدون صرع باعث تشنج شود، به ویژه اگر داروی دیگری مصرف می کنند که آستانه تشنج را کاهش می دهد. ممکن است خطر روان پریشی با درمان تیگابین افزایش یابد، اگرچه داده ها مختلط و غیرقطعی هستند. تیاگابین همچنین می‌تواند با ادراک بصری رنگ تداخل داشته باشد.
تیاگابین با مسدود کردن ناقل گابا 1 (GAT-1)، سطح γ-آمینوبوتیریک اسید (GABA)، انتقال دهنده عصبی بازدارنده اصلی در سیستم عصبی مرکزی را افزایش می دهد و از این رو به عنوان یک مهارکننده بازجذب گابا (GRI) طبقه بندی می شود.
فارماکودینامیک
تیگابین در درجه اول به عنوان یک ضد تشنج در درمان صرع به عنوان مکمل استفاده می شود. اگرچه مکانیسم دقیق اثر ضد تشنج تیاگابین ناشناخته است، تصور می‌شود که با توانایی آن در افزایش فعالیت گاما آمینوبوتیریک اسید (گابا)، انتقال‌دهنده عصبی بازدارنده اصلی سیستم عصبی مرکزی، مرتبط باشد. تیاگابین به سایت های تشخیص حامل جذب گابا متصل می شود. تصور می‌شود که تیاگابین در نتیجه این عمل، جذب گابا به نورون‌های پیش‌سیناپسی را مسدود می‌کند، و اجازه می‌دهد تا گابای بیشتری برای اتصال گیرنده بر روی سطوح سلول‌های پس سیناپسی در دسترس باشد.
گاباپنتین اناکاربیل یک داروی ضد تشنج و ضد درد از دسته گاباپنتینوئیدها و پیش داروی گاباپنتین است. این دارو برای افزایش فراهمی زیستی خوراکی نسبت به گاباپنتین طراحی شده بود، و آزمایش های انسانی نشان داد که گاباپنتین آزادسازی طولانی‌تری با تقریباً دو برابر فراهمی زیستی کلی ایجاد می‌کند، به‌ویژه زمانی که با یک وعده غذایی چرب مصرف شود. گاباپنتین اناکاربیل آزمایش‌های بالینی انسانی را برای درمان سندرم پای بی‌قرار پشت سر گذاشته است و نتایج اولیه نشان داده است که آن را به خوبی تحمل می‌کند و به طور منطقی مؤثر است.
آرباکلوفن پلاکاربیل () یک پیش داروی R-باکلوفن است. آرباکلوفن پلاکاربیل دارای مشخصات فارماکوکینتیک مطلوب تری نسبت به باکلوفن است و نوسانات کمتری در سطح دارو در پلاسما دارد. این به عنوان یک درمان بالقوه برای بیماران مبتلا به GERD و اسپاستیسیته ناشی از مولتیپل اسکلروزیس توسعه داده شد. با این حال، XenoPort در ماه مه ۲۰۱۳ پایان توسعه را به دلیل نتایج ناموفق در آزمایش های بالینی فاز III اعلام کرد.
این دارو به عنوان یک داروی اعتیاد برای درمان اعتیاد به الکل ساخته شده است. همچنین به عنوان یک درمان بالقوه برای برخی از افراد مبتلا به اوتیسم مورد مطالعه قرار گرفته است.
پریدینول () یک داروی شل کننده عضلانی است که به عنوان یک داروی ضد پارکینسون و آنتی کولینرژیک استفاده می شود.
این دارو در می ۲۰۲۰ برای استفاده پزشکی در بریتانیا تایید شد.
پیوندهای بین‌فردی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی و جامعه‌شناسی ریاضی، به عنوان ارتباطات حامل اطلاعات بین افراد تعریف می‌شود. روابط بین‌فردی، به طور کلی، در سه نوع وجود دارد: "نیرومند"، "سست" یا "نامرئی". استدلال می‌شود پیوندهای اجتماعی سست مسئول اکثریت جاسازی و ساختار شبکه‌های اجتماعی در جامعه و همچنین انتقال اطلاعات از طریق این شبکه‌ها است. به طور خاص، اطلاعات جدید بیشتری از طریق پیوندهای سست به جای نیرومند به افراد منتقل می‌شود. از آنجایی که دوستان نزدیک ما تمایل دارند در همان حلقه‌هایی حرکت کنند که ما انجام می‌دهیم، اطلاعاتی که آنها دریافت می‌کنند به طور چشمگیری با آنچه قبلاً می‌دانیم همپوشانی دارد. در مقابل، آشنایان، افرادی را می‌شناسند که ما نمی‌شناسیم، و بنابراین اطلاعات جدید بیشتری دریافت می‌کنند.
به گفته مارک گرانووتر (زادهٔ ۲۰ اکتبر ۱۹۴۳) جامعه‌شناس آمریکایی و استاد دانشگاه استنفورد در تعریف «پیوندهای نامرئی»، آن روابط (یا پیوندها) بدون اهمیت اساسی، مانند روابط «سر تکان دادن» بین افرادی که در یک خیابان زندگی می‌کنند، یا برای مثال، «پیوند» به فروشنده‌ای که می‌توان از آن خرید کرد. چنین روابطی با غریبه‌های آشنا را «پیوندهای نامرئی» نیز می‌نامند، زیرا به سختی قابل مشاهده هستند و اغلب به عنوان یک نوع پیوند مرتبط نادیده گرفته می‌شوند. آنها با این وجود از احساس آشنایی و تعلق مردم حمایت می کنند. علاوه بر این، این واقعیت که دو نفر ممکن است یکدیگر را به نام بشناسند، لزوماً وجود یک پیوند سست را واجد شرایط نمی‌دانند. اگر تعامل آنها ناچیز باشد، پیوند ممکن است "غایب" یا "نامرئی" باشد. "قدرت" پیوند بین‌فردی ترکیبی خطی از مقدار زمان، شدت عاطفی، صمیمیت (یا رازداری متقابل) و خدمات متقابل است که مشخصه هر پیوند است.
یکی از نخستین نویسندگانی که ماهیت روابط بین مردم را توصیف کرد، دانشمند و فیلسوف آلمانی، یوهان ولفگانگ فون گوته بود. گوته در رمان کلاسیک خود در سال 1809، «خویشاوندی های اختیاری» درباره «پیوند ازدواج» بحث کرد. قیاس نشان می دهد چقدر پیوندهای زناشویی نیرومند شبیه ذرات جیوه است که از طریق فرآیند »یل شیمیایی وحدت پیدا می کنند.
در سال 1954، روان شناس ریاضی روس آناتول راپوپورت در مورد این واقعیت مشهور اظهار داشت که "تماس‌های احتمالی دو نفر که از نزدیک با هم آشنا هستند، بیشتر از تماس‌های دو فرد انتخاب شده خودسرانه همپوشانی دارند." این استدلال به یکی از پایه های نظریه شبکه های اجتماعی تبدیل شد.
مارک گرانووتر در سال 1973 با تحریک کار راپوپورت و نظریه پرداز دانشگاه هاروارد هریسون وایت "قدرت پیوندهای سست" را منتشر کرد. این مقاله اکنون به عنوان یکی از تأثیرگذارترین مقالات جامعه شناسی شناخته می شود که تا کنون نوشته شده است.
برای گردآوری اطلاعات برای رساله دکترا، گرانووتر با ده ها نفر مصاحبه کرد تا دریابد چگونه از شبکه های اجتماعی برای ایجاد مشاغل جدید استفاده می شود. گرانووتر دریافت بیشتر مشاغل از طریق آشنایان با پیوندهای "سست" یافت می شود. این الگو گرانوتر را به یاد درس شیمی سال اول او می‌اندازد که نشان می‌دهد چگونه پیوند هیدروژنی "سست" بسیاری از مولکول های آب را کنار هم نگه می دارد، که خود از اتم هایی تشکیل شده اند که توسط پیوندهای کووالانسی "نیرومند" نگه داشته شده است.
از نظر گرانووتر، ترکیبی مشابه از پیوندهای نیرومند و سست اعضای جامعه را در کنار هم نگه می دارد. این مدل اساس نخستین دست نوشته او در مورد اهمیت پیوندهای اجتماعی سست در زندگی انسان شد که در می 1973 منتشر شد. با توجه به «مطالب فعلی»، در سال 1986، مقاله پیوندهای سست به یک مقاله کلاسیک استنادی تبدیل شد و یکی از مقالات پراستناد در جامعه‌شناسی بود.
در یک خط تحقیقاتی مرتبط در سال 1969، انسان شناس بروس کاپفرر، «هنجارها و دستکاری روابط در یک زمینه کاری» را پس از انجام کار میدانی در آفریقا منتشر کرد. در این سند، او وجود "پیوندهای چندگانه" را فرض کرد که با زمینه های متعدد در یک رابطه مشخص می شود. در ارتباطات راه دور، مالتی پلکسر وسیله ای است که به یک رسانه انتقال اجازه می دهد تعدادی سیگنال جداگانه را حمل کند. در روابط اجتماعی، با برون یابی، «چندگانگی» همپوشانی نقش ها، مبادلات یا وابستگی ها در یک رابطه اجتماعی است.
در سال 1970، گرانووتر رساله دکترایش را به دانشگاه هاروارد با عنوان "تغییر مشاغل: کانال های اطلاعات تحرک در یک اجتماع حومه شهر" ارائه کرد. رساله او مفهوم پیوندهای سست را به تصویر می کشد. گرانووتر برای پژوهش هایش از رود چارلز به نیوتون، ماساچوست رفت و در مجموع 282 کارگر حرفه‌ای، فنی و مدیریتی را مورد بررسی قرار داد. 100 نفر شخصاً با توجه به نوع روابط بین تغییر شغل و فرد تماسی که اطلاعات لازم را ارائه کرده است، مصاحبه شدند. استحکام پیوند بر حسب دفعات مشاهده فرد تماس در طول دوره انتقال شغل، با استفاده از تکلیف زیر اندازه‌گیری شد:
از کسانی که از طریق تماس های شخصی شغل پیدا کردند (N=54)؛ 16.7% گزارش کردند که تماس خود را اغلب دیده اند، 55.6% گزارش کردند که گهگاه تماس خود را می بینند، و 27.8% به ندرت. وقتی از دوستان پرسیده شد آیا دوستی در مورد شغل فعلی خود به آنها گفته است، متداول ترین پاسخ "دوست نه، یک آشنا" بود. نتیجه‌گیری از این مطالعه این است که پیوندهای سست منبع مهمی در تحرک شغلی است. وقتی از منظر کلان نگاه کنیم، پیوندهای سست در اثرگذاری بر انسجام اجتماعی نقش دارند.
در نظریه شبکه‌های اجتماعی، مناسبات اجتماعی بر حسب «روابط» و «پیوندها» در نظر گرفته می‌شوند. روابط کنشگران منفرد درون شبکه‌ها هستند ولی پیوندها روابط بین کنشگران است. می تواند انواع مختلفی از پیوندها بین روابط وجود داشته باشد. در ساده‌ترین شکلش، یک شبکه اجتماعی نقشه‌ای از تمام پیوندهای مربوطه بین روابط مورد مطالعه است.
در ریاضیات، مجموعهٔ ناچیز به مجموعه‌ای گفته می‌شود که به اندازه کافی کوچک باشد که بتوان آن را برای اهدافی نادیده گرفت. به عنوان مثال، هنگام مطالعهٔ حد یک دنباله، مجموعه‌های متناهی را می‌توان نادیده گرفت و هنگام مطالعه انتگرال یک تابع قابل اندازه‌گیری، مجموعه‌های پوچ را می‌توان نادیده گرفت.
مجموعه‌های ناچیز چندین مفهوم مفید را تعریف می‌کنند که می‌توانند در موقعیت‌های مختلف، مانند درستی در تقریباً همه‌جا، به کار روند. برای اینکه این مفاهیم کار کنند، عموماً فقط لازم است که مجموعه‌های ناچیز یک ایدئال را تشکیل دهند؛ یعنی مجموعهٔ تهی ناچیز باشد، اجتماع دو مجموعه ناچیز ناچیز باشد و هر زیرمجموعه از مجموعهٔ ناچیز ناچیز باشد. برای برخی اهداف، نیاز داریم که این ایدئال یک سیگما-ایدئال باشد، یعنی اجتماع‌های شمارای مجموعه‌های ناچیز نیز ناچیز باشند.اجتماع شمارا اجتماعی است که مجموعهٔ اندیس‌گذار در آن شمارا باشد. برای مثال formula_1 یک اجتماع شمارا است چون formula_2 شمارا است. اگر "I" و "J" هر دو ایدئال‌های زیرمجموعه‌های مجموعه X باشند، می‌توان از زیرمجموعه‌های "I-ناچیز" و "J-ناچیز" سخن گفت.
نقطهٔ مقابل یک مجموعهٔ ناچیز، یک ویژگی عمومی است که اشکال مختلفی دارد.
جانوران در فضا در ابتدا برای آزمایش مانایی پروازهای فضایی، پیش از انجام پروازهای فضایی انسانی، خدمت می‌کردند. بعدها، جانوران غیرانسانی دیگری برای بررسی فرآیندهای مختلف زیست‌شناختی و تأثیر ریزگرانش و پرواز فضایی بر روی آنها به پرواز درآمدند. زیست‌فضانوردی شاخه‌ای از پژوهش‌های مهندسی زیستی است که مطالعه و پشتیبانی از حیات در فضا را دربر می‌گیرد. تا به امروز، هفت برنامه ملی فضایی جانوران را به فضا پرتاب کرده‌اند: ایالات متحده، اتحاد جماهیر شوروی، فرانسه، آرژانتین، چین، ژاپن و ایران.
جانوران مختلفی از جمله میمون‌ها، سگ‌ها، گربه‌ها، لاک‌پشت‌ها، موشها، خرگوش‌ها، ماهی‌ها، قورباغه‌ها، عنکبوت‌ها، تخم بلدرچین‌ها (که در سال ۱۹۹۰ در "میر" از تخم بیرون آمدند) و حشرات به فضا پرتاب شده‌اند. ایالات متحده نخستین زمینی‌ها را به فضا پرتاب کرد - مگس‌های میوه در سال ۱۹۴۷ - و پروازهای حامل نخستی‌ها عمدتاً بین سال‌های ۱۹۴۹ تا ۱۹۶۱، همراه با یک پرواز در سال ۱۹۶۹ و یک پرواز در سال ۱۹۸۵. فرانسه دو پرواز حامل میمون را در سال ۱۹۶۷ راه‌اندازی کرد. اتحاد جماهیر شوروی و روسیه بین سال‌های ۱۹۸۳ تا ۱۹۹۶ میمون‌ها را به فضا پرتاب کردند. در طول دهه ۱۹۵۰ و ۱۹۶۰، برنامه فضایی شوروی از تعدادی سگ برای پروازهای فضایی زیر مداری و مداری استفاده کرد.
دو لاک‌پشت و چندین نوع گیاه نخستین ساکنان زمین بودند که در مأموریت Zond 5 در سال ۱۹۶۸ به دور ماه چرخیدند. در سال ۱۹۷۲، پنج موش به نام‌های Fe, Fi, Fo, Fum و Phooey در ماژول "فرماندهی" آپولو ۱۷ آمریکا، آخرین سفر خدمه به ماه، با رکورد ۷۵ بار به دور ماه چرخیدند.
در ۲۸ ژانویه ۲۰۱۳، خبرگزاری‌های ایران گزارش دادند که ایران یک میمون را با موشک «پیشگام» به ارتفاع فرستاد و یک «محموله» را بازیابی کرد. وبگاه تحقیقات فضایی ایران بعداً یک ویدیوی ۱۸ دقیقه‌ای را بارگذاری کرد. این ویدیو سپس در یوتیوب آپلود شد.
در ۳ فوریه ۲۰۱۳، در سی‌ویکمین سالگرد انقلاب، ایران آخرین کشوری بود که جانوری را به فضا پرتاب کرد. این جانوران (یک موش، دو لاک‌پشت و تعدادی کرم) بر بالای موشک کاوشگر ۳ پرتاب شدند و زنده به زمین بازگشتند.
MLOps یا ML Ops الگویی است که هدف آن استقرار و حفظ مدل های یادگیری ماشین تولیدی، به طور قابل اعتماد و کارآمد است. این کلمه ترکیبی از "یادگیری ماشین" و عمل توسعه مداوم DevOps در زمینه نرم‌افزار است. مدل‌های یادگیری ماشین در سیستم‌های آزمایشی ایزوله آزمایش می‌شوند و توسعه می‌یابند. هنگامی که یک الگوریتم آماده راه‌اندازی است، MLOps بین دانشمندان داده، DevOps و مهندسین یادگیری ماشین برای انتقال الگوریتم به سیستم های تولید، آزمایش می‌شود. مشابه با رویکردهای دواپس یا دیتااپس، MLOps به دنبال افزایش خودکارسازی و بهبود کیفیت مدل‌های تولیدی است، در حالی که بر الزامات تجاری و نظارتی نیز تمرکز دارد. در حالی که MLOs به عنوان مجموعه ای از بهترین روش‌ها شروع شد، به آرامی در حال تبدیل شدن به یک رویکرد مستقل برای مدیریت فرآیند ML است. MLOps برای کل فرآیند اعمال می‌شود - از ادغام با تولید مدل (فرایند توسعه نرم‌افزار،یکپارچه‌سازی مداوم/تحویل پیوسته)، ارکستراسیون (رایانش) و استقرار تا سلامت، تشخیص، نظارت و معیارهای تجاری. طبق گفته گارتنر، MLOps زیر مجموعه ای از است. MLOps بر عملیاتی‌سازی مدل‌های ML متمرکز است، در حالی که ModelOps عملیاتی‌سازی انواع مدل‌های هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد.
MLOps یک الگو است، شامل جنبه‌هایی مانند بهترین روش‌ها، مجموعه‌ای از مفاهیم، ​​و همچنین فرهنگ توسعه، زمانی که صحبت از مفهوم‌ پردازی، پیاده‌سازی، نظارت، استقرار و مقیاس‌پذیری محصولات یادگیری ماشین می‌شود. بیشتر از همه، یک روش مهندسی است که از سه رشته کمک کننده استفاده می کند: یادگیری ماشین، مهندسی نرم افزار (به ویژه DevOps) و مهندسی داده. هدف MLOps تولید سیستم‌های یادگیری ماشین با پر کردن شکاف بین توسعه (Dev) و عملیات (Ops) است. اساساً، MLOps با استفاده از این اصول قصد دارد ایجاد محصولات یادگیری ماشین را تسهیل کند: خودکارسازی CI/CD، هماهنگ‌سازی گردش کار، تکرارپذیری؛ نسخه‌بندی داده ها، مدل ها و کدها؛ همکاری؛ آموزش و ارزیابی مستمر ML؛ ردیابی و ثبت فراداده ML؛ نظارت مستمر؛ و حلقه های بازخورد.
چالش‌های استفاده مداوم از یادگیری ماشین در نرم‌افزارها در مقاله‌ای در سال 2015 مشخص شد. رشد پیش‌بینی‌شده در یادگیری ماشینی شامل دوبرابر شدن آزمایش‌ها و پیاده‌سازی‌های ML از سال 2017 تا 2018 و دوباره از 2018 تا 2020 بود.
گزارش‌ها نشان می‌دهند که اکثریت (حداکثر 88 درصد) ابتکارات یادگیری ماشین شرکتی در تلاش هستند تا فراتر از مراحل آزمایشی حرکت کنند. با این حال، سازمان هایی که در واقع یادگیری ماشین را وارد عمل کردند، شاهد افزایش حاشیه سود 3-15 درصدی بودند. بازار MLOps در سال 2019، 23.2 میلیارد دلار تخمین زده شد و پیش‌بینی می‌شود به دلیل پذیرش سریع، تا سال 2025 به 126 میلیارد دلار برسد.
سیستم‌های یادگیری ماشین را می توان در هشت دسته مختلف دسته‌بندی کرد: گردآوری داده، پردازش رایانه‌ای داده‌ها، مهندسی ویژگی، برچسب گذاری داده‌ها، طراحی مدل، آموزش و بهینه‌سازی مدل، استقرار نتیجه، و نظارت بر روی نتیجه. هر مرحله در چرخه یادگیری ماشین در سیستم خاص خود ساخته شده است، اما نیاز به ارتباط متقابل دارد. اینها حداقل سیستم‌هایی هستند که شرکت‌ها برای مقیاس‌سازی یادگیری ماشین در سازمان خود به آن‌ها نیاز دارند.
تعدادی هدف وجود دارند که شرکت‌ها می‌خواهند از طریق سیستم‌های MLOps که ML را با موفقیت در سراسر سازمان پیاده‌سازی می‌کنند به آنها دست یابند، از جمله:
یک روش استاندارد، مانند MLOps، هر یک از زمینه های ذکر شده را در نظر می‌گیرد، که می‌تواند به شرکت‌ها در بهینه سازی گردش کار و جلوگیری از مشکلات در حین اجرا کمک کند.
یک معماری رایج سیستم MLOps شامل پلتفرم‌های علم داده است که در آن مدل‌ها ساخته می‌شوند و موتورهای تحلیلی که در آن محاسبات انجام می‌شوند، با ابزار MLOps که حرکت مدل‌های یادگیری ماشین، داده‌ها و نتایج را بین سیستم‌ها هماهنگ می‌کند.
یکی از چالش های اصلی در پیاده سازی MLOps، فقدان فرایندها و ابزارهای استاندارد در سراسر سازمان ها است. با تکامل یادگیری ماشین، سازمان ها در حال دست و پنجه نرم کردن با چگونگی ایجاد یک استراتژی MLOps موثر هستند که نیازها و اهداف خاص آن ها را تامین می کند.
Granlund, T., Kopponen, A., Stirbu, V., Myllyaho, L., & Mikkonen, T.
["MLOps challenges in multi-organization setup: Experiences from two real-world cases." https://arxiv.org/pdf/2103.08937]
برخی از چالش های رایج عبارتند از:
۱. یکپارچه سازی موثر تیم های علوم داده، مهندسی نرم افزار، و عملیات، چون هر رشته مجموعه ابزارها، روند کار، و اصطلاحات خاص خود را دارد.
۲. تضمین هم کاری یکپارچه بین تیم ها برای کاهش زمان لازم برای انتقال یک مدل از توسعه به تولید.
۳. ایجاد یک چارچوب تست و اعتبارسنجی قوی برای مدل‌های یادگیری ماشین برای اطمینان از مطابقت آن‌ها با معیارهای عملکرد مطلوب و پایبندی به محدودیت های نظارتی.
۴. مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین، از جمله نسخه نویسی، نظارت و به روزرسانی آن‌ها برای حفظ ارتباط و دقت آن‌ها.
۵. پرداختن به چالش های منحصر به فرد ناشی از مقیاس و پیچیدگی مدل های یادگیری ماشین، مانند نیاز به زیرساخت های سخت افزاری و نرم افزاری تخصصی.
ابزارها و چارچوب های مختلفی برای پشتیبانی از MLOps و ساده کردن فرآیند استقرار، مدیریت و نگهداری مدل های یادگیری ماشین ظهور کرده اند. برخی از ابزارها و چارچوب های محبوب MLOps عبارتند از:
۱.MLflow: یک پلتفرم متن باز برای مدیریت چرخه عمر یادگیری ماشین، از جمله آزمایش، تکرارپذیری، و استقرار می‌باشد.
۲.Kubeflow: یک پلتفرم بومی کوبرنیت می‌باشد که مجموعه ای از ابزارها را برای استقرار، نظارت و مدیریت مدل های یادگیری ماشین در تولید فراهم می کند.
۳.Tfx (TensorFlow Extended): یک پلتفرم یادگیری ماشین آماده تولید است که راه حلی جامع برای اعتبارسنجی داده ها، آموزش مدل و خدمت رسانی فراهم می کند.
۴.Apache Airflow: پلتفرمی برای برنامه‌نویسی، زمان بندی و نظارت بر جریان های کاری، از جمله موارد مربوط به یادگیری ماشین می‌باشد.
۵.Seldon: یک پلتفرم متن باز برای استقرار، مقیاس بندی و نظارت بر مدل های یادگیری ماشین در کوبرنتز است.
راه حل های MLOps مبتنی بر سرویس‌های ابری به دلیل توانایی آن‌ها در ساده کردن استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس، محبوبیت پیدا کرده‌اند. ارائه دهندگان اصلی ابر، مانند خدمات وب آمازون (AWS)، پلتفرم ابری گوگل (GCP)و مایکروسافت آژور، خدمات مدیریت شده MLOps را ارائه می‌دهند که فرآیند ساخت، استقرار و نظارت بر مدل‌های یادگیری ماشین را در محیط‌های تولید ساده می‌کند. این سرویس‌های مدیریت شده اغلب شامل ویژگی‌هایی مانند:
Symeonidis, G., Nerantzis, E., Kazakis, A., & Papakostas, G. A
["Mlops-definitions, tools and challenges." https://arxiv.org/pdf/2201.00162]
۱. آموزش مدل خودکار و تنظیم‌ هایپرپارامترها.
۲. استقرار مدل‌ها بر روی زیرساخت بدون سرور، که به طور خودکار برای رسیدگی به بارهای کاری مختلف مقیاس بندی می شود.
۳. قابلیت های پایش، ثبت و هشدار تعبیه شده.
۴. یکپارچه سازی با سایر خدمات مبتنی بر فضای ابری، مانند ذخیره سازی داده، پردازش و ابزارهای تحلیلی.
۵. پشتیبانی از توسعه‌های ترکیبی و چند ابری، سازمان ها را قادر می سازد تا از چندین ارائه دهنده ابر برای افزایش انعطاف پذیری استفاده کنند.
با ادامه نفوذ یادگیری ماشین در صنایع و کاربردهای مختلف، اهمیت MLOps افزایش خواهد یافت. برخی از روندهای در حال ظهور و تحولات بالقوه آینده در MLOPS عبارتند از:
Bodor, Anas, Meriem Hnida, and Daoudi Najima.
["MLOps: Overview of Current State and Future Directions." https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-26852-6_14]
۱.هم گرایی MLOps با دیگر زمینه های نوظهور مانند AutoML (یادگیری ماشین خودکار) که هدف آن ساده‌سازی فرآیند ساخت و به کارگیری مدل‌های یادگیری ماشین است.
۲.افزایش استفاده از بهترین شیوه‌های MLOps در سازمان‌ها، منجر به فرآیندها و ابزارهای استانداردتر می شود.
۳.ظهور خدمات MLOps as a Service که راه حل های MLOps سرتاسری را برای سازمان هایی که فاقد تخصص یا منابع برای ساخت زیرساخت MLOps خود هستند، فراهم می‌کند.
همکاری و اشتراک دانش پیشرفته در جامعه MLOps، منجر به توسعه ابزارها و تکنیک‌های پیچیده تر برای مدیریت چرخه عمر یادگیری ماشین می شود.
تمرکز بیشتر روی پرداختن به مفاهیم اخلاقی، قانونی و اجتماعی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از طریق بهترین روش‌ها و ابزارهای MLOps.
طبق گفته گارتنر، MLOps زیر مجموعه ای از است. MLOps بر عملیاتی‌سازی مدل‌های ML متمرکز است، در حالی که ModelOps عملیاتی‌سازی انواع مدل‌های هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد.
، مفهومی با نام مشابه، اما متفاوت - استفاده از هوش مصنوعی (ML) در فناوری اطلاعات و عملیات.
میمون سنجابی آمریکای مرکزی تاج‌سیاه زیرگونه‌ای از میمون سنجابی آمریکای مرکزی است. پراکنش آن محدود به سواحل اقیانوس آرام غرب پاناما تا بخش غربی استان چیریکی و جنوب کاستاریکا، جنوب ریو گراند د ترابا، از جمله شبه‌جزیره اوسا است. این زیرگونه از میمون سنجابی آمریکای مرکزی است که در پارک ملی کورکووادو در کاستاریکا دیده می‌شود. جای‌نماد (type locality) آن دیوید، پاناما است، اما گویا دامنه آن دیگر آنقدر خاور دور نیست.
زیست‌فضانوردی یا بیوفضانوردی یک شاخۀ تخصصی از پژوهش‌های زیست‌شناسی و فضانوردی است که جنبه‌های متعددی از نگرانی‌های بیولوژیکی، رفتاری و پزشکی حاکم بر انسان و سایر موجودات زنده در یک محیط پرواز فضایی را در بر می‌گیرد. و شامل طراحی محموله‌ها، زیستگاه‌های فضایی و سیستم‌های پشتیبانی از حیات است. به‌طور خلاصه، مطالعه و حمایت از زندگی در فضا را در بر می‌گیرد.
مرکز فضایی جانسون ناسا در هیوستون، تگزاس یک کتابخانه زیست‌فضانوردی دارد. این مرکز یک اتاق مجموعه‌ای از کتاب‌های درسی، کتاب‌های مرجع، مجموعه مقاله کنفرانس‌ها و مجله‌های دانشگاهی مرتبط با موضوعات زیست‌فضانوردی را ارائه می‌دهد. از آنجایی که کتابخانه در داخل دارایی دولتی امن قرار دارد (که بخشی از مرکز فضایی هیوستون، مرکز رسمی بازدیدکنندگان JSC نیست)، دسترسی همگانی برای آن وجود ندارد.
قانون تابعیت مالزی () شرایطی را که بر اساس آن یک فرد دارای تابعیت مالزی است مشخص می‌کند. قانون اصلی تعیین‌کننده الزامات تابعیت، قانون اساسی مالزی است که از روز ۲۷ اوت ۱۹۵۷ اجرایی شد.
تمام افرادی که بین روزهای ۳۱ اوت ۱۹۵۷ تا ۱ اکتبر ۱۹۶۲ در مالزی متولد شده‌اند، بدون در نظر گرفتن تابعیت والدین خود و تنها بر اساس شرط تولد خود در مالزی، به صورت خودکار حائز دریافت شهروندی می‌شوند. افرادی که بعد از این دورهٔ زمانی در کشور متولد شده‌اند در صورتی بر اساس تولد خود حائز شهروندی می‌شوند که حداقل یکی از والدین آنها، شهروند مالزی باشد. اتباع خارجی بعد از اقامت در مالزی دست کم به مدت ۱۰ سال، چشم پوشی کردن از هرگونه ملیت قبلی که داشته‌اند و نمایش مهارت خود در زبان مالایی، ممکن است با اعطای تابعیت، شهروندی مالزی را کسب کنند.
برخورداری بر اساس تولد یا نژاد
تمام افرادی که بین روز ۳۱ اوت ۱۹۵۷ تا ۱ اکتبر ۱۹۶۲ در مالزی بدنیا آمده‌اند، بدون در نظر گرفتن تابعیت والدین آنها به‌طور خودکار شهروند مالزی محسوب می‌شوند. تمام افرادی که بعد از آن تاریخ در کشور بدنیا آمده‌اند در صورتی که یکی از والدین او شهروند مالزی بوده باشد و والدین او هنگام تولد به صورت قانونی زن و شوهر بوده‌اند، در بدو تولد شهروند مالزی محسوب می‌گردند.
کودکانی که به خاطر ازدواج والدین در خارج از کشور متولد شده‌اند، اگر یکی از والدین آنها شهروند مالزی باشد بر پایه اصل و نسب واجد شرایط شهروندی می‌شوند. تولد این نوع افراد که واجد شرایط شهروندی هستند باید در طی یک سال پس از تولد در سفارتخانه‌های مالزی ثبت شود تا این امر به آنها اعطاء گردد. افرادی که قبل از ۱ ژوئن ۲۰۱۰ از والدینی که به‌طور رسمی با هم ازدواج کرده‌اند به دنیا آمده‌اند، اگر پدر او شهروند مالزی باشد می‌تواند بر پایه اصل و نسب شهروندی را بدست آورد.
افرادی که والدین او هنگام تولد به صورت رسمی با هم ازدواج نکرده باشند به‌طور پیش فرض شهروندی مادر برای آنها در نظر گرفته می‌شود. بچه ای که والدین او با یکدیگر به صورت رسمی ازدواج نکرده‌اند یا ازدواج آنها در قانون مالزی به رسمیت شناخته نشده باشد و پدرش مالزیایی است و مادرش شهروند مالزی نیست، نمی‌تواند بر پایه اصل و نسب شهروندی را کسب کند. هرچند، می‌توانند بر پایه ثبت شهروندی در صورت مجوز صلاحدید حکومت، درخواست خود را ارائه دهند.
تصاحب خودخواسته
زن خارجی که با مرد مالزیایی ازدواج کرده باشد، بعد از دست‌کم دو سال زندگی در کشور در جهت سکونت دائم در مالزی، می‌توانند تقاضای شهرندی خود را ثبت کنند. تمام اتباع خارجی دیگر (از قبیل مردانی که زن مالزیایی به همسری اختیار کرده‌اند ولی شهروند مالزی نیستند) می‌توانند دست‌کم بعد از ۱۰ سال اقامت در کشور، که ۱۲ ماه از این مدت قبل از درخواست باید اقامت دائم در کشور بوده باشد، می‌توانند بر اساس اعطای تابعیت شهروند مالزی محسوب گردند. متقاضیان باید قصد اقامت دائم در مالزی داشته باشند و مهارت خود در زبان مالایی را نشان دهند. هر فردی که بر اساس اعطای تابعیت یا ثبت درخواست، شهروندی مالزی را بدست‌آورد باید از تابعیت قبلی خود چشم پوشی کند.
مجوزهای اعطای تابعیت یا ثبت درخواست بر اساس صلاحدید حکومت داده می‌شود. درخواست‌ها، اغلب بدون اینکه هیچ دلیلی برای آن بیان شود رد می‌شود و هیچ پروسه ای برای فرجام خواهی در مورد این تصمیم وجود ندارد. از تعداد ۴۰۲۹ درخواست شهروندی که بین سال‌های ۲۰۰۰ و ۲۰۰۹ وجود داشت، تنها ۱۸۰۶ درخواست مورد قبول واقع شد.
مالزی جزو ۲۵ کشوری قرار دارد که ذیل قانون شهروندی کشور، حق برابر برای پدران و مادران قائل نیست. در ماه سپتامبر ۲۰۲۱، یک رأی تاریخی توسط دادگاه عالی کوالالامپور صادر شد که مادران مالزیایی شهروندی خود را به کودکانی که در خارج از کشور به دنیا می‌آورند منتقل می‌کنند- این امتیازی بود که تا قبل از آن تنها در اختیار پدران مالزیایی قرار داشت. این تغییر باعث تسهیل در اقامت، آموزش و مراقبت‌های سلامتی خانواده‌ها می‌شود. این رأی توسط فعالان حقوق بشر به عنوان گامی بزرگ در جهت برابری جنسیتی مورد استقبال قرار گرفت. روز ۱۷ فوریه ۲۰۲۳، کابینه انور ابراهیم تأیید کرد که قانون اساسی مالزی به نحوی اصلاح خواهد شد تا کودکان متولد شده در خارج از کشور از مادران مالزیایی که با اتباع خارج ازدواج کرده‌اند، به‌طور خوردکار شهروند مالزی محسوب گردند. انتظار بر این است که تدوین و اصلاح قانون اساسی در سال ۲۰۲۳ ارائه شود.
چشم‌پوشی و سلب شهروندی
شهروندی مالزی را می‌توان با یک اظهارنامه انصراف، ترک کرد. مالزیایی‌هایی که خودخواسته تابعیت خارجی دیگری را اختیار می‌کنند یا بیش از ۵ سال در کشور خارجی اقامت داشته‌اند و سالانه در دفاتر سیاسی و سفارتخانه‌های مالزی در خارج از کشور برای حفظ حق شهروندی خود، ثبت نام نکرده‌اند (به جز کارمندان سازمان خدمات کشوری) به‌طور خودکار شهروندی آنها باطل می‌شود. افرادی که از طریق تابعیت شهروند محسوب شده‌اند ممکن است به علت: ارتکاب عمل بی‌وفایی به حکومت، همدستی با مردم دشمنی که با مالزی در جنگ است، محکومیت به بیش از ۱۲ ماه حبس در هر حوزهٔ قضایی، انجام خدمت تحت هر عنوان برای یک دولت خارجی یا جریمه‌ای بالغ بر ۵٬۰۰۰ رینگیت بابت تخلف و قانون‌شکنی طی پنج سال پس از اخذ شهروندی، ممکن است شهروندی از آنها سلب گردد.
جنگ چماق یا جنگ گرز یا قیام دهقانان ( فنلاندی: Nuijasota، تلفظ: نویاسوتا، سوئدی: Klubbekriget ) به یک قیام یا شورش دهقانی در فنلاند گفته می‌شود که در آن زمان بخشی از پادشاهی سوئد بود.
جنگ چماق یک شورش بزرگ دهقانی در فنلاند در زمستان ۱۵۹۶–۱۵۹۷ بود که به جنگ تبدیل شد. دهقانان علیه جنگ سالاران، اشراف و شوالیه‌هایی که از آنها مالیات می‌گرفتند شورش کردند. جنگ قدرت بین زیگیسموند سوم و کارل نهم مرتبط بود، یعنی جنگ بین پادشاه زیگیسموند، که در لهستان زندگی می‌کرد، و عمویش، کارل نهم ( دوک چارلز )، که برای تثبیت موقعیت برای تاج و تخت سوئد در تلاش بود. هدف محلی شورش، متوجه کلاوس فلمینگ، فرمانده فنلاندی وفادار به زیگیسموند و سپاه نظامی وحشی و سنگدل او بود که دهقانان را در طول سالها به عناوین مختلف مورد بهره‌کشی قرار می‌دادند. از سوی دیگر، دوک چارلز، دهقانان فنلاندی را تشویق می کرد که نظامیان تحت امر فلمینگ را مورد آزار و اذیت قرار دهند. با اینهمه ارتش فلمینگ به راحتی دهقانان سرکش را شکست داد. حدود ۲۵۰۰ تا ۳۰۰۰ نفر در این جنگ جان باختند.
این شورش دهقانی در بازه زمانی اتفاق افتاد که فنلاند بخشی از پادشاهی سوئد بود. نام این قیام از آنجا گرفته شده بود که دهقانان خود را به سلاح‌های مختلف مانند چماق، کلنگ، چنگک و گرز مسلح می‌کردند، زیرا این ابزارها را مؤثرترین سلاح در برابر دشمنان زره پوش خود می‌دانستند. دهقانان شمشیر، مقداری سلاح گرم و دو توپ نیز داشتند. در مقابل مخالفان آنها سربازان کلاس اریکسون فلمینگ، افراد مسلح حرفه ای، مسلح و زره پوش بودند.
تاریخ‌نگاری مدرن فنلاند این قیام را در چارچوب درگیری بین دوک چارلز و زیگیسموند سوم، پادشاه سوئد و لهستان ( جنگ علیه زیگیسموند ) می‌بیند. چارلز دهقانان را به شورش علیه اشراف فنلاندی که در طول درگیری از سیگیزموند حمایت کرده بودند تحریک کرد.
جنگ‌های روسیه و سوئد (۹۵–۱۵۹۰) بار مالیاتی را افزایش داده بود که منفورترین آنها اسکان، حمایت و پرداخت هزینه‌های ارتش به دوش دهقانان تعبیر می‌شد.
قیام دهقانان در شب کریسمس ۱۵۹۵ آغاز شد و در ابتدا موفقیت‌آمیز بود، اما این شورش به زودی توسط نیروی سواره نظام سرکوب شد. به‌طور رسمی، جنگ چماق در اوستروبوتنیا با حمله دهقانان به کلیسای ایسوکورو در ۲۵ نوامبر ۱۵۹۶ آغاز شد. دهقانان در تعدادی از برخوردها با پیاده‌نظام پیروز شدند. کلاوس فلمینگ شروع به مذاکره برای آتش‌بس کرد که مستلزم تسلیم شدن رهبر دهقانان یاکو ایلکا بود. ایلکا برای جلوگیری از تسلیم و متفرق شدن ارتش دهقانان که توسط سربازان تعقیب می‌شد، فرار کرد. حداقل ۱۵۰۰ نفر ظرف دو ماه پس از شروع جنگ کشته شدند. به همراه ایلکا، پنج رهبر دیگر شورشیان در ۲۷ ژانویه ۱۵۹۷ اعدام شدند.
شورشیان عمدتاً دهقانان فنلاندی از استروبوتنیا، تاواستیا (استان تاریخی) و ساوونیای شمالی بودند.
قانون تابعیت تایلندی () دربرگیرنده مبانی اصل خون و اصل خاک است. اولین قانون شهروندی تایلند در سال ۱۹۱۳ تصویب شد. آخرین قانون در این مورد، مربوط به سال ۲۰۰۸ است.
قانون اصل خون، شیوه اصلی کسب تابعیت تایلندی است. هر فردی که فرزند پدر یا مادری باشد که دارای تابعیت تایلندی است، طبق بند ۷ قانون تابعیت تایلند، در بدو تولد شهروند تایلند محسوب می‌گردد.
اصل خون، ایجاب می‌کند که توسط دودمان یا رده پدری مدارکی در اختیار متصدیان امور قرار داده شود که بیانگر مشروعیت کودک است یا تست دی‌ان‌ای را در اختیار بگذارد که رابطهٔ خونی را ثابت کند.
«تیک تو» () ترانه‌ای از بی‌تی‌اس، گروه پسرانه کره جنوبی است که در ۹ ژوئن ۲۰۲۳ توسط بیگ هیت میوزیک منتشر شد. این تک‌آهنگ برای بزرگداشت دهمین سالگرد فعالیت‌های گروهی بی‌تی‌اس منتشر شده‌است. متن این ترانه توسط آراِم و جی-هوپ نوشته شده و تهیه‌کنندگی آن را شوگا انجام داده‌است.
گزارش انتشار این ترانه، در ۳۱ مه ۲۰۲۳ اعلام شد. بی‌تی‌اس اعلام کرد که این ترانه برای قدردانی از فندوم گروه به نام آرمی است. عنوان ترانه برای نشان دادن مفهوم «گروهی که وارد فصل دوم فعالیت‌های خود می‌شود» در نظر گرفته شده‌است.
خاموشی یک فیلم اسلشر محصول سال ۲۰۱۹ سینمای هند به کارگردانی چاکری تولتی و محصول پیکس فیلمز است. در این فیلم تمنا باتیا در نقش اول در نقش یک دختر کر و لال با پرابو دوا در نقش اصلی آنتاگونیستی بازی می‌کند. این فیلم بازسازی فیلم آمریکایی سکوت در سال ۲۰۱۶ محسوب می‌شود. این فیلم پس از تأخیر در ۱۴ ژوئن ۲۰۱۹ در سینماهای هند اکران شد.
یک زن ناشنوا باید برای نجات جان خود بجنگد وقتی یک قاتل در خانه او ظاهر می‌شود.
در مارس ۲۰۱۷، چاکری تولتی فاش کرد که فیلم جدید بالیوود او در حال تولید است. فیلم به‌طور کامل در لندن فیلمبرداری شد، و در عرض ۲۵ روز، کل فیلمبرداری فیلم به پایان رسید.
محمدحسین رزاق ( در تهران) کنشگر سیاسی و رسانه‌ای و بلاگر اهل ایران است. او بارها بازداشت و زندانی شده و در حال حاضر در زندان اوین به سر می‌برد. رزاق به همراه ویدا ربانی از بنیان‌گذاران اتاقی مجازی «میدان آزادی» در کلاب هاوس بودند که این اتاق با فشار و تهدید وزارت اطلاعات جمهوری اسلامی از کلاب هاوس حذف شد.
حسین رزاق ۶ اسفند ۱۳۵۸ در تهران زاده شد. پدرش یکی از بازاریان تهران در صنف لوازم التحریر بود. او پس از دو برادر بزرگتر سومین فرزند خانواده است. رزاق در رشته فیلمسازی در پردیس هنرهای زیبای دانشگاه تهران تحصیل کرده و به عنوان پژوهشگر آزاد در حوزه علمیه تهران هم فعالیت می‌کرد. پدر او در سال ۱۳۷۹ درگذشت. رزاق در سال ۱۳۹۵ ازدواج و از تهران به استان مازندران کوچ کرد.
حسین رزاق در اردیبهشت ۱۳۸۹ و در بحبوحه اعتراضات به اعلام نتایج انتخابات سال ۸۸ و حوادث پس از آن دستگیر شد و به زندان اوین افتاد. در طول این بازداشت چهارماهه وی به سندروم گیلن باره مبتلا شد و با قید وثیقه به مرخصی درمانی اعزام شد. روند پرونده‌سازی و احضار او به شعب مختلف دادگاه انقلاب و دادسرای فرهنگ و رسانه از آبان ۱۳۹۸ آغاز شد. در بهمن ۱۳۹۹ از سوی شعبه ۲۶ دادگاه انقلاب و پس از آن در شهریور ۱۴۰۰ از سوی شعبه ۱۰۶۰ دادسرای کارکنان دولت احضار شد.
رزاق در ۱۴ آذر ۱۴۰۰ و همزمان با اوج اعتراضات مردم اصفهان به کم‌آبی، توسط نیروهای وزارت اطلاعات جمهوری اسلامی در خانه خود در شهر آمل بازداشت شد. بازداشت او ده روز طول کشید و بازداشت کنندگان او را از آمل به اداره اطلاعات ساری منتقل کردند. نهایتاً در ۲۴ آذر ۱۴۰۰ با تودیع وثیقه دو میلیارد تومانی از سوی شعبه سوم بازپرسی دادسرای آمل آزاد شد.
او در یکشنبه ۳۰ مرداد ۱۴۰۱ بار دیگر توسط نیروهای امنیتی در آمل بازداشت و به مکانی نامعلوم منتقل شد. در پی پرونده‌ای که شهریور ۱۴۰۱ با اتهامات اجتماع و تبانی به قصد برهم زدن امنیت و فعالیت تبلیغی علیه نظام برای او تشکیل شده بود در فروردین ۱۴۰۲ شعبه ۲۶ دادگاه انقلاب، او را به چهار سال و سه ماه زندان محکوم کرد. در ۶ اسفند ۱۴۰۱ حسین رزاق و سعید مدنی به بند ۲۰۹ زندان اوین منتقل شدند. دلیل این انتقال، پشتیبانی آنها از خواست میرحسین موسوی در برگزاری همه‌پرسی و گذار از جمهوری اسلامی بود.
حسین رزاق در اردیبهشت ۱۴۰۲ و در دوران مرخصی درمانی خود از زندان، در کنفرانس مجازی "گفت‌وگو برای نجات ایران" شرکت کرد و برای مشارکت در این همایش مورد بازجویی و بازپرسی قرار گرفت و اتهام اجتماع و تبانی برای اقدام علیه امنیت ملی و با قصد فعالیت تبلیغی علیه نظام به او تفهیم شد. رزاق متهم شده که در زمان مرخصی درمانی برای برگزاری همایش نجات ایران در کلاب هاوس هماهنگی‌هایی کرده و مقدمات آن را فراهم کرده‌است.
بر‌ اساس گزارش منابع خبری، او در مهرماه ۱۴۰۲ برای اعتراض به انتقال به سلول انفرادی در بازداشتگاه وزارت اطلاعات در زندان اوین، دست به اعتصاب غذا زد. به گزارش کانون مدافعان حقوق بشر، او به بیماری سندروم گیلن‌باره دچار است.
ورود حسین رزاق به سیاست با نامزدی سید محمد خاتمی و شکل‌گیری موج گسترده جنبش اصلاح‌طلبی آغاز شد. رزاق بخشی از محل کسب‌وکار پدرش را به ستاد مستقل تبلیغات برای پشتیبانی از خاتمی تبدیل کرد. پس از پیروزی خاتمی در انتخابات ریاست جمهوری سال ۷۶ و روی کار آمدن دولت اصلاحات، شماری از حامیان و اعضای فعال ستادهای تبلیغاتی وی حزب جبهه مشارکت ایران اسلامی را تأسیس کردند که او هم به عضویت آن درآمد. همزمان با نامزدی میرحسین موسوی و آغاز رقابت‌های دهمین دوره انتخابات ریاست جمهوری، بار دیگر تجربه سال ۷۶ را تکرار کرد. این بار اما در غیاب پدر، محل کسب‌وکار شخصی خود را به ستاد تبلیغاتی مهندس موسوی تبدیل کرد و یکی از شهروندان حامی او بود. او از فعالان نزدیک به‌ جریان اصلاح‌طلبان است. که در سال‌های اخیر به انتقادهای شدیدی روی آورده است.
فعالیت‌های رسانه‌ای حسین رزاق از سال ۱۳۹۵ و در شبکه‌های اجتماعی آغاز شد. در این زمان عکسی از وی که در مراسم افطاری در منزل صادق خرازی که در کنار سید مسعود خامنه‌ای یکی از پسران رهبر ایران ایستاده بود هم منتشر شد. نقطه اوج‌گیری این فعالیت‌ها در واکنش به سرکوب اعتراضات آبان ۱۳۹۸ ایران شکل گرفت . او به انعکاس اعتراضات و افشاگری دربارهٔ سرکوب معترضان و جان باختگان این اعتراضات پرداخت. حسین رزاق در اعتراضات تابستان ۱۴۰۰ ایران هم به عنوان شهروند خبرنگار به استان خوزستان سفر کرد و از این اعتراضات را گزارش داد.
همزمان با انتخابات ریاست جمهوری سال ۱۴۰۰ اپلیکیشن کلاب هاوس در بین ایرانیان و فعالان فضای مجازی با اقبال فراوان مواجه شد. حسین رزاق نیز از یکی از فعالان حاضر در این محیط مجازی بود و با برگزاری اتاق‌ها و دعوت از چهره‌های سیاسی به گفتگو با آنان پرداخت. کلاب "میدان آزادی" که توسط او و چند تن دیگر از فعالان رسانه‌ای به صورت هفتگی برگزار می‌شد و بیشتر منعکس کننده نظرات و مواضع کنشگران و حامیان جنبش سبز بود با فشار سنگین نهادهای امنیتی متوقف شد.
فناوری‌های هوش مصنوعی با جنسیت زن، استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی مانند دستیار صوتی دیجیتال یا دستیار نوشتاری است.این جنبه‌های جنسیتی خاص به عنوان فناوری‌های هوش مصنوعی، که توسط انسان‌ها توسط الگوریتم‌ها ایجاد شده‌اند، در یک مقاله سیاسی در سال ۲۰۱۹ و دو مکمل تحت عنوان «اگر می‌توانستم سرخ می‌شدم: بستن شکاف‌های جنسیتی در مهارت‌های دیجیتال از طریق آموزش» را مورد بحث قرار گرفت.این مقاله بامجوز توسط مشارکت جهانی برابری و یونسکو منتشر شد و باعث بحث بیشتر در مورد تعصب جنسیتی در فضای مجازی در جهان شد.
دستیارهای دیجیتالی چه به صورت تایپ شده و چه به صورت گفتاری، تعاملات انسان مانند با فناوری را با شبیه سازی مکالمات با کاربران، فعال و حفظ می کنند.دستیارهای دیجیتالی دارای هوش مصنوعی را می‌توان در دستگاه‌های مختلفی یافت و می‌توانند مجموعه‌ای از وظایف را از طریق فعال‌سازی صوتی انجام دهند.در بیشتر دستگاه‌ها، می‌توان دستیار دیجیتالی را با یک دکمه خاص فعال کرد یا دکمه‌های موجود را سفارشی سازی کرد.به عنوان مثال، محدوده نوکیا2 دارای یک دکمه اختصاصی در سمت چپ دستگاه است که دستیار گوگل را فعال می کند. برخی از نسخه‌های گوشی‌های آیفون‌ و سامسونگ دارای دکمه home هستند که می‌توان آن را برای فعال کردن دستیار دیجیتالی با نگه داشتن دکه تنظیم کرد. دستیارهای دیجیتالی اغلب به عنوان یکی یا ترکیبی از موارد زیر طبقه بندی می شوند:
دستیارهای صوتی فناوری‌هایی هستند که از طریق خروجی‌های صوتی با کاربران صحبت می‌کنند، اما شکل فیزیکی را نشان نمی‌دهند.دستیارهای صوتی معمولاً می توانند ورودی های و نوشتاری را درک کنند، اما اغلب برای تعامل گفتاری طراحی شده اند. خروجی آنها معمولاً گفتار انسان را تقلید کند.
دستیارهای صوتی در پلتفرم های فناوری و در بسیاری از کشورها به طور فزاینده ای در زندگی روزمره نقش اصلی دارند. بین سال‌های 2008 تا 2018، فرکانس جستجوهای اینترنتی مبتنی بر جستجوی صوتی 35 برابر افزایش یافته است و اکنون نزدیک به بیست درصد از جستجوهای اینترنتی تلفن همراه را تشکیل می‌دهد.مطالعات نشان می‌دهد که دستیارهای صوتی بیش از یک میلیارد کار را در ماه از تغییر آهنگ یا فیلم گرفته تا تماس با مدیریت می‌کنند. دستیارهای صوتی وظایف از پیش پا افتاده تا ضروری را انجام می دهند.
شرکت های تحقیقاتی فناوری تخمین می زنند که فقط در سال 2018 حدود 100 میلیون اسپیکر هوشمند دارای دستیار صوتی در سراسر جهان فروخته شده است.در دسامبر 2018، در آمریکا، 15 میلیون نفر صاحب سه یا بیشتر از سه بلندگوی هوشمند بودند. این تعداد به 8 میلیون نفر در سال قبل افزایش یافت و نشان دهنده تمایل مصرف کنندگان در محدوده یک دستیار دارای هوش مصنوعی است.ناظران صنعت انتظار دارند تا سال 2023 تعداد دستیارهای فعال صوتی روی کره زمین بیشتر از تعداد انسان ها باشد.
همانطور که در مقاله سیاسی 2019 گفته شده «اگر می توانستم سرخ می شدم: بستن شکاف های جنسیتی در مهارت های دیجیتال از طریق آموزش» بیشتر دستیاران صوتی به طور پیش فرض هستند. الکسای آمازون، کورتانای مایکروسافت، سیری اپل و دستیار گوگل همگی از نظر طراحی زنانه هستند. به بسیاری از دستیارهای صوتی نه تنها یک جنسیت خاص تخصیص داده شده است، بلکه یک پیشینه مفصل نیز به آنها اختصاص داده شده است. به عنوان مثال، دستیار گوگل ظاهراً دختر کوچک یک کتابدار محقق و استاد فیزیک از کلرادو با مدرک لیسانس طراحی شده است. به نظر می رسد او در جوانی برنده نسخه مخصوص بچه‌های Jeopardy شده است و حتی علاقه خاصی به کایاک سواری دارد.
شرکت‌هایی با ارجاع به مطالعاتی که نشان می‌دهد مردم معمولا صدای زنانه را به صدای مردانه ترجیح می‌دهند، انتخاب خود را به دستیار صوتی جنسیتی نسبت می‌دهند. چنین تحقیقاتی نشان می‌دهد که مشتریان می‌خواهند دستیارهای دیجیتالی آن‌ها زنانه باشد. بنابراین، شرکت ها ادعا می کنند که می توانند با طراحی دستیارهای صوتی با صوت زنانه، سود خود را بیشتر کنند. با این حال، بسیاری از یافته های متناقض نیز در این زمینه موجود است. قابل توجه است که بررسی‌های ادبیات نشان می‌دهد که زنان اغلب صدای زنانه را در صورت وجود به گزینه‌ی صدای مردانه تغییر می‌دهند.
این مقاله شامل متنی از یک اثر محتوای آزاد است.دارای مجوز CC BY-SA 3.0 IGO. متن برگرفته از «اگر می‌توانستم سرخ می‌شدم: بستن شکاف‌های جنسیتی در مهارت‌های دیجیتال از طریق آموزش»
برای یادگیری نحوه افزودن متن درای مجوز به مقالات ویکی‌پدیا، لطفاً به مراجعه کنید.
برای اطلاعات در مورد ا، لطفاً را ببینید.
دیوین ساکو موباما (زاده ۲۵ اکتبر ۲۰۲۴) یک بازیکن فوتبال اهل انگلستان است. که در پست مهاجم برای باشگاه فوتبال وستهام یونایتد بازی می‌کند.
طراحی کامپیوتری واکنشگرا
طراحی کامپیوتری واکنشگرا (که به طور ساده به طراحی واکنشگرا نیز خلاصه می شود) یک روش طراحی کامپیوتری (CAD) است که از حسگرها و داده های دنیای واقعی برای تغییر یک مدل کامپیوتری سه بعدی (3D) استفاده می کند. این مفهوم به سامانه های سایبر فیزیکی از طریق مبهم شدن دنیای مجازی و فیزیکی مرتبط است، اما به طور خاص به طراحی دیجیتال اولیه یک شئ قبل از تولید اعمال می شود.
این فرآیند با یک طراح که با استفاده از نرم افزار CAD با روابط پارامتریک یا الگوریتمی، یک طرح ابتدایی از یک شئ ایجاد می کند، شروع می شود. این روابط سپس به حسگرهای فیزیکی تصل می شوند، که به آنها اجازه می دهد تغییرات را در مدل CAD در داخل پارامترهای تعریف شده، اعمال کنند. دلایلی که به حسگرها اجازه می دهد مدل CAD را تغییر دهند عبارتند از سفارشی کردن یک طرح برای تناسب با بدن کاربر(آنتروپومتری)، کمک به افراد بدون مهارت CAD برای شخصی سازی یک طرح، یا خودکارسازی بخشی از فرآیند طراحی تکرارشونده به شکل مشابه با طراحی مولد است.
هنگامی که حسگرها طراحی را تحت تاثیر قرار دادند، ممکن است سپس به عنوان یک قطعه یکبار مصرف با استفاده از یک فناوری ساخت دیجیتال تولید شود یا از طرف یک طراح توسعه بیشتری پیدا کند.
----طراحی کامپیوتری واکنشگرا با استفاده از محاسبات فراگیر و اینترنت اشیا فعال می شود، مفاهیمی که ظرفیت اشیای روزمره برای دارا بودن فناوری های محاسباتی و حسگر را توصیف می کنند. همچنین توسط توانایی ساخت مستقیم اشیاء یکبار مصرف از داده های دیجیتال، با استفاده از فناوری های مانند چاپ سه بعدی و دستگاه های کنترل عددی کامپیوتر (CNC) فعال می شود. چنین فناوری های ساخت دیجیتال اجازه سفارشی سازی را می دهند، و راننده های پدیده سفارشی‌سازی انبوه هستند. آنها همچنین فرصت های جدیدی را برای مشارکت مصرف کنندگان در فرآیند طراحی، به عنوان طراحی مشارکتی، فراهم می کنند.
همانطور که این مفاهیم کاملتر می شوند، طراحی واکنشگرا به عنوان فرصتی برای کاهش اتکا به
رابط کاربری گرافیکی (GUI) به عنوان تنها روش طراحان و مصرف کنندگان برای طراحی محصولات پدیدار می شود، که همسو با ادعاهای گلدن کریشنا است که می‏‏‏‏‏ گوید "بهترین طراحی کار را کاهش می دهد. بهترین کامپیوتر دیده نمی شود. بهترین تعامل طبیعی است. بهترین رابط بدون رابط است."
فراخوان برای کاهش اتکا به رابط‌های کاربری گرافیکی و خودکار کردن برخی از فرآیندهای طراحی، با دیدگاه اصلی مارک ویزر از محاسبات فراگیر و همه جانبه مرتبط است.
پژمان نوزاد (؛ زادهٔ ) یک سرمایه‌دار ایرانی-آمریکایی است که به‌خاطر سرمایه‌گذاری خطرپذیرقاسمی‌پناه، عمادالدین. "روزنامهٔ همشهری" شماره ۸۷۶۸. صفحه ۱۲ و تأسیس شرکت‌های «پر وی‌سی» (گُلابی وی سی؛ Pear VC) و «شرکای عمیدزاد» (Amidzad Partners) شهرت دارد. او پیش از مهاجرت و اشتغال در سرمایه‌گذاری، کارهای روزنامه‌نگار، مجری رادیو و بازیکن حرفه‌ای فوتبال می‌کرده‌است. پژمان نوزاد در سال ۲۰۲۱ و همچنین ۲۰۲۲ در رتبه پانزدهم فهرست سالانه میداس فوربس قرار گرفت و در سال ۲۰۲۳ به رتبه نخست این فهرست رسید.
پژمان نوزاد زاده ۱۳۴۸ در محله تهران‌پارس در تهران استژافره، پوریا. و در دوران انقلاب ایران بزرگ شد. او در یک مدرسه آلمانی در تهران تحصیل کرد که در نهایت به دلیل درگیری‌های ادامه‌دار تعطیل شد. نوزاد در ۱۶ سالگی برای روزنامه‌های ابرار ورزشی و دانش ورزش مطالبی می‌نوشت و در ۱۸ سالگی یک برنامه رادیویی ورزشی را ایجاد کرد که خود، مجری آن بود.
پژمان نوزاد حتی مدتی در تیم جوانان استقلال بازی کرد و دو بار هم با این تیم، قهرمان باشگاه‌های تهران در این رده شد. او سه دورهٔ جام جهانی فوتبال را به عنوان خبرنگار پوشش داد و از جمله نخستینن کسانی بود که مطالب فنی و تاکتیکی را در روزنامه‌های ورزشی ایران مطرح کرد.
نوزاد، سه سال در ایران به صورت حرفه‌ای فوتبال بازی کرد تا اینکه در دهه ۱۹۸۰ با بورسیه تحصیلی به آلمان رفت. او در سال ۱۹۹۲ با جیب خالی و فقط ۷۰۰ دلار و بدون حامی مالی به ایالات متحده آمریکا مهاجرت کرد نوزاد پیش از ورود به دنیای سرمایه‌گذاری به عنوان کارگر کارواش، کارمند مغازهٔ ماست‌فروشی و فروشگاه فرش در گالری فرش مدالیون کار کرد.
نوزاد شرکت سرمایه‌گذاری «شرکای عمیدزاد» را در سال ۱۹۹۹ به همراه رحیم و سعید عمیدی که صاحب گالری فرش مدالیون و مرکز فناوری پلاگ اند پلی هستند تأسیس کرد. نوزاد با شرکای عمیدزاد در شرکت‌هایی مانند کویکی (Qwiki) سرمایه‌گذاری کرد.
در شرکت «ساندهاند» (Soundhound) نیز پژمان نوزاد همراه با کیوان مهاجر یکی از جذاب‌ترین پروژه‌ها برای تشخیص امضاهای صوتی منحصر به فرد افراد و موسیقی را شروع کرد. این شرکت یکی از پیشروترین شرکت‌های تکنولوژی و هوش مصنوعی در بخش اصوات نیز هست که موجب پیشرفت‌های شگرفی در صنعت خودروسازی شده‌است.
شرکت «گواردانت هلث» (Guardant Health) که یکی از پیشروهای جهان پزشکی برای درمان سرطان است نیز از جمله پروژه‌هایی است که پژمان نوزاد با یک ایرانی دیگر به نام امیرعلی طلاساز شروع کرد.
افزون بر این‌ها شرکت «اپ‌لاوین» (AppLovin) هم پروژه‌ای است مشترک بین پژمان نوزاد و آرش فروغی که برای توسعه اپلیکیشن‌ها طراحی شده‌است.
او همچنین در سال ۲۰۱۳ شرکت سرمایه‌گذاری «پِر وی‌سی» (Pear VC) را با مار هرشنسون، کارآفرین اسپانیایی، با نام پژمان مار در سال ۲۰۱۳ تأسیس کرد. امروزه مدل سرمایه‌گذاری شرکت «پر وی‌سی» در بعضی از بهترین دانشگاه‌های آمریکا تدریس می‌شود.
او موفق شد تا سرمایه بیش از ۱۰۰ استارتاپ را تأمین کند که بسیاری از آن‌ها به شرکت‌های موفق چند میلیون دلاری تبدیل شده‌اند. او در شرکت‌های مشهور فناوری مانند Doordash, Dropbox, Applovin, Gusto, Guardant Health, Branch, Aurora Solar, Soundhound, CourseHero سرمایه‌گذاری کرده است که این شرکت‌ها حالا به غول‌های چند میلیارد دلاری تبدیل شده‌اند. برای مثال ارزش استارتاپ Doordash درحال حاضر بیش از ۲۵ میلیارد دلار و Dropbox بیش از ۷٫۵ میلیارد دلار برآورد شده‌اند.
پژمان نوزاد پس از موفقیت در صندوق «پر وی‌سی»، اقدام به تأسیس مرکز رشد «گاراژ» نمود. گاراژ به دانشجویان و کارآفرینان نوپایی که خلاقیت بالا و ایده‌های خوبی دارند کمک می‌کند تا به اهدافشان برسند.
در سال ۲۰۱۴ مدال افتخار جزیره الیس در ایالت متحده به پژمان نوزاد اهدا شد. این جایزه به افرادی تعلق می‌گیرد که قادر به حفظ ارتباط و پاسداشت میراث قومی و گذشته خود نیز هستند.
پژمان نوزاد برای کارش با Pear VC، در رتبه پانزدهم فهرست سالانه میداس مجله معتبر فوربس در سال ۲۰۲۱ قرار گرفت. در سال ۲۰۲۲، او رتبه ۱۵ را در این فهرست حفظ کرد و در فهرست بذر میداس (Midas Seed List) در رتبه دوم قرار گرفت. در سال ۲۰۲۳ او در یک جهش قابل توجه به رتبه نخست این فهرست رسید.
ارزش شرکت‌های پژمان نوزاد در مجموع بیش از ۲۰‌ میلیارد دلار تخمین زده می‌شود.
ایستگاه راه‌آهن خاوران یک ایستگاه راه‌آهن در شهرک خاوران در شهر تبریز، ایران است.
این ایستگاه که در مسیر خط راه‌آهن میانه-تبریز قرار دارد در ۱۹ خرداد ۱۴۰۲ افتتاح شده‌است. قرار است بزودی توسعه خط ۲ متروی تبریز به این ایستگاه برسد.
از گور برخاسته (; ) یک مجموعه تلویزیونی کره جنوبی سال ۲۰۲۳ به نویسندگی کیم اون هی و به کارگردانی لی جونگ ریم و با بازی کیم ته-ری، اوه جونگ سه و هونگ کیونگ است. این مجموعه از ۲۳ ژوئن تا ۲۹ ژوئیه ۲۰۲۳، روزهای جمعه و شنبه ساعت ۲۲:۰۰ (کی‌اس‌تی) از اس‌بی‌اس پخش شد. "از گور برخاسته" همچنین برای استریم در دیزنی پلاس در مناطق منتخب قابل دسترسی است.
کامپیوتر محاسباتی مدل مخچه ای (CMAC) نوعی شبکه عصبی مبتنی بر مدل مخچه پستانداران است. همچنین به عنوان کنترل کننده مفصلی مدل مخچه ای شناخته می شود. نوعی حافظه تداعی است.
CMAC برای اولین بار به عنوان یک مدل‌ساز عملکرد برای کنترل‌کننده‌های رباتیک توسط جیمز آلبوس در سال 1975 پیشنهاد شد (از این رو نام آن است)، اما به طور گسترده در یادگیری تقویتی و همچنین برای طبقه‌بندی خودکار در جامعه یادگیری ماشین استفاده شده است. CMAC توسعه مدل پرسپترون است. تابعی را برای n بعد ورودی محاسبه می کند. فضای ورودی به بیش‌مستطیل‌هایی تقسیم می‌شود که هر کدام با یک سلول حافظه مرتبط هستند. محتویات سلول های حافظه وزنه هایی هستند که در حین تمرین تنظیم می شوند. معمولاً بیش از یک کوانتیزه سازی فضای ورودی استفاده می شود، به طوری که هر نقطه در فضای ورودی با تعدادی بیش مستطیل و در نتیجه با تعدادی سلول حافظه همراه است. خروجی یک CMAC مجموع جبری وزن های تمام سلول های حافظه است که توسط نقطه ورودی فعال می شوند.
تغییر مقدار نقطه ورودی منجر به تغییر مجموعه ای از فضاهای فعال مستطیلی می شود و به همین دلیل تغییر در مجموعه سلول های حافظه شرکت کننده در خروجی CMAC رخ می دهد. بنابراین، خروجی CMAC به صورت توزیع شده ذخیره می شود، به گونه ای که خروجی متناظر با هر نقطه در فضای ورودی از مقدار ذخیره شده در تعدادی از سلول های حافظه به دست می آید (ز این رو به آن حافظه انجمنی می گویند). این عملکرد تعمیم پذیر را فراهم می کند.
بلوک‌های ساختاری
----در تصویر مجاور، دو ورودی به CMAC وجود دارد که به عنوان یک فضای دو بعدی نشان داده شده‌اند. دو تابع کوانتیزاسیون برای تقسیم این فضا با دو شبکه همپوشان استفاده شده‌اند (یکی از آن‌ها در خطوط سنگین نشان داده شده است). یک ورودی تنها در نزدیکی مرکز نشان داده شده است و این چندین سلول حافظه را فعال کرده است که با منطقه‌ای که رنگ شده، مطابقت دارند. اگر نقطه دیگری در نزدیکی نقطه نشان داده شده وجود داشته باشد، برخی از سلول های حافظه مشترک خواهند بود و تعمیم پذیری فراهم می‌شود.
CMAC با ارائه جفت نقاط ورودی و مقادیر خروجی آموزش داده می‌شود و با تنظیم وزن در سلول های فعال با توجه به نسبت خطای مشاهده شده در خروجی، آموزش داده می‌شود. این الگوریتم آموزش ساده دارای اثبات همگرایی است.
معمول است که یک تابع هسته به هایپر-مستطیل اضافه شود، به طوری که نقاطی که به سمت لبه های هایپر-مستطیل می‌افتند، فعال سازی کمتری نسبت به نقاطی که در نزدیکی مرکز قرار دارند، داشته باشند.
یکی از مشکلات عمده در استفاده عملی از CMAC، اندازه حافظه مورد نیاز است که به طور مستقیم با تعداد سلول های استفاده شده مرتبط است. این معمولا با استفاده از یک تابع هش، و فقط فراهم کردن حافظه ذخیره‌سازی برای سلول‌های واقعی که توسط ورودی‌ها فعال شده‌اند، بهبود یافته است.
ویلفرد سینگو (زاده ۲۵ دسامبر ۲۰۰۰) بازیکن فوتبال اهل ساحل عاج است که به عنوان مدافع برای باشگاه باشگاه فوتبال تورینو بازی می‌کند.
الیوت هگارتی (؛ زادهٔ ۱۹۷۱) کارگردان فیلم و کارگردان تلویزیونی اهل بریتانیا است. وی از سال ۱۹۹۶ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است.
از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به "تد لاسو"|title=Emmys website اشاره نمود. او تاکنون دو بار نامزد جایزه بفتا شده‌است: سال ۲۰۰۸ و سال ۲۰۱۸. وی همچنین برندهٔ «بهترین کمدی» در جوایز کمدی بریتانیا شده‌است.
ام‌جی دیلِـینی () کارگردان تلویزیونی و کارگردان فیلم اهل بریتانیا است. وی از سال ۲۰۱۰ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است.
از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به "تد لاسو" اشاره نمود که بابت کارگردانی قسمت‌های مختلف آن نامزد دریافت جایزهٔ جایزه انجمن کارگردانان آمریکا، انجمن منتقدان هالیوود و همچنین نامزد دریافت جایزه امی ساعات پربیننده برای بهترین کارگردانی مجموعه تلویزیونی کمدی در هفتاد و سومین جوایز امی ساعات پربیننده شد و سرانجام در سال ۲۰۲۲ برندهٔ جایزه امی ساعات پربیننده برای بهترین کارگردانی مجموعه تلویزیونی کمدی در هفتاد و چهارمین جوایز امی ساعات پربیننده گردید.
آرام مانوچاریان (؛ زادهٔ - درگذشته ) یک سیاستمدار اهل ارمنستان بود که از تاریخ ۱۹۳۳ تا تاریخ ۱۹۳۷ سمت وزیر ارتباطات ارمنستان شوروی را برعهده داشت.
وی در ۳ مه ۱۸۹۳ در ایغدیر به دنیا آمد وی در ۱۹۳۷ در سن ۴۴ سالگی درگذشت.
مورگانا رابینسون (؛ زادهٔ ) کمدین، بازیگر و نویسنده استرالیایی‌الاصل اهل بریتانیا است.
او زادهٔ شپارتون در استرالیا است و خانواده اش وقتی ۳ سال سن داشت به انگلستان مهاجرت کردند. او در شهر کنت به مدرسه رفت.Alice Jones. "Morgana Robinson interview: 'I've been picked on all my life'" "The Independent." 23 November 2014 Accessed 26 March 2017
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است، می‌توان به "مسافر"، "جادوگرها"، "خانواده من"، "داخل شماره ۹" و "۸ تا از هر ۱۰ گربه شمارش معکوس را اجرا می‌کنند" اشاره کرد.
او برندهٔ جایزهٔ «بهترین هنرمند کمدی» در جوایز کمدی بریتانیا و جایزهٔ تلویزیونی بفتا «بهترین برنامه فرمت کوتاه» شده‌است.
مَت لیپسی () کارگردان فیلم و کارگردان تلویزیونی اهل بریتانیا است.
از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به "بریتانیای کوچک"،"Television Nominations 2004". British Academy of Film and Television Arts. Retrieved on 4 September 2008. "تد لاسو" و "نسخه بیمار" اشاره نمود.
استخراج دانش از منابع ساختار یافته (پایگاه داده های رابطه ای، XML) و بدون ساختار (متن، سند، تصویر) است. دانش حاصل باید به صورت خوانا و قابل تفسیر برای ماشین باشد و باید دانش را به گونه ای نشان داده شود که استنتاج را آسان شود. اگرچه این روش به صورت روشنفکرانه شبیه به استخراج اطلاعات (پردازش زبان طبیعی) و (انبار داده) است، معیار اصلی آن این است که نتیجه استخراج فراتر از ایجاد اطلاعات ساختار یافته یا تبدیل به یک طرح رابطه ای باشد.
برای این منظور، نیاز به بازیافت دانش رسمی موجود (با استفاده از شناسه ها) یا تولید یک طرح بر اساس داده های منبع است.
گروه W3C RDB2RDF  در حال حاضر یک زبان برای استخراج یک چارچوب برای توصیف منابع (RDF) پایگاه داده های رابطه ای استاندارد می سازد. یک مثال دیگر از استخراج دانش، تبدیل ویکی پدیا به داده های ساختار یافته و نیز نقشه برداری آن با دانش موجود است DBpedia و Freebase را ببینید.
پس از استانداردسازی زبان های نمایش دانش مانند RDF و OWL، تحقیقات زیادی در این حوزه انجام شده است، به خصوص در مورد تبدیل پایگاه داده های رابطه ای به RDF، حل مسئله هویت، کشف دانش و یادگیری انطباق. فرآیند عمومی از روش های سنتی استخراج اطلاعات و استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) استفاده می کند، که داده ها را از منابع به فرمت های ساختاری تبدیل می کند.
استخراج دانش از منابع ساختاری به RDF