moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
با وجود این انتقادها، دیگر قسمت‌های مجموعه توسط منتقدان ستوده شدند. در وبگاه متاکریتیک فصل ۱ نمره ۶۲ از ۱۰۰ را به دست آورد و در آن‌جا «مثبت کلی» شد. مجله "تایم" نوشت که «این که پس از سال‌ها اصلی‌ترین مجموعه کمدی موقعیت ان‌بی‌سی یک بازسازی است کمی کنایه‌آمیز است، اما چه کسی اهمیت می‌دهد؟ "اداره" یک برداشت جسورانه از تنش‌های محل‌های کار آمریکایی است.» بوستون.کام احساس کرد که فصل ۱ "اداره" خوب است و تفاوت‌های شخصیت‌های مجموعه اصلی بریتانیایی و بازسازی آمریکایی آن به جذابیتش افزوده‌است.Gilbert, Matthew (March 24, 2005) It's Not as Warped as the Original, But 'The Office' is Painfully Funny" . "The Boston Globe" (The New York Times Company). Retrieved March 9, 2008. راب اوون از پیتسبورگ پست گزت احساس کرد که با وجود اینکه ان‌بی‌سی در گذشته با بازسازی‌هایش شکست خورده بود، "اداره" یک استثنا است و فصل یک آن موفق بوده‌است.Owen, Rob (March 23, 2005). "TV Reviews: American 'Office' Works For and Gets the Laughs" . "Pittsburgh Post-Gazette" (Block Communications). Retrieved March 9, 2008. "انترتینمنت ویکلی" به فصل یک نمره «ب+» را داد و نوشت که «"اداره" در نشان دادن سخت‌گیری‌ها و ناجوری‌ها و هماوری‌های زندگی اتاقک را موفق بوده» و ۵ قسمت پایانی نشان دادند که مجموعه «از مراحل سخت به خوبی گذشته‌است.»Flynn, Gillian (March 15, 2005). "The Office" "Entertainment Weekly" (Time, Inc). Retrieved February 11, 2008.
افزوده بر آن، روز تنوع، قسمت دوم، یکی از بهترین قسمت‌های کل مجموعه به‌شمار می‌رود. "تی‌وی گاید" آن را نوزدهمین قسمت تلویزیونی برتر در سال ۲۰۰۹ خواند. مجله "رولینگ استون" صحنه‌ای که مایکل قصد نشان دادن تنوع و گوناگونی را دارد را سومین لحظه برتر در مجموعه "اداره" خواند.Thomas, Lindsey (October 17, 2007) The 25 Greatest Moments from "The Office" "Rolling Stone" (Wenner Media LLC). Retrieved June 16, 2008. Archived from the original on October 20, 2007.
در سال اولش، "اداره" برای جوایز گوناگونی نامزد شد که سه تا جایزه انجمن نویسندگان آمریکا نیز شاملش بود. این‌ها شامل جایزه بهترین کمدی و بهترین مجموعه جدید نیز بود. افزوده بر آن، بی جی نواک برای نویسندگی قسمت روز تنوع نامزد جایزه انجمن نویسندگان آمریکا برای بهترین فیلمنامه - کمدی قسمتی شد."2006 Writers Guild Awards Television and Radio Nominees Announced" . Writers Guild of America. December 14, 2005. Retrieved February 12, 2008.
فلیس نیومن (; – ) بازیگر، خوانندگی اهل ایالات متحده آمریکا بود. وی بین سال‌های ۱۹۵۲ تا ۲۰۱۹ میلادی فعالیت می‌کرد.
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به "ننگ بشری"، "فقط تو" اشاره کرد.
من پلاس () یک رمان علمی–تخیلی نوشته فردریک پوهل است که در سال ۱۹۷۶ به چاپ رسید و موفق شد جایزه نبیولا برای بهترین رمان در سال ۱۹۷۷ را از آن خود کند.
در آینده‌ای نه چندان دور، جنگ سرد همچنان ادامه دارد و حکومت‌های مختلف به فکر اسکان بشر در مریخ برای جلوگیری از انقراض بشر بر اثر جنگ‌های اتمی احتمالی آینده هستند.
در این بین در ایالات متحده آمریکا، پروژه‌ای با نام من پلاس در جریان است تا در آن بتوانند فردی را با انجام عمل‌های جراحی به سایبورگی تبدیل کنند که بتواند در محیط خشن مریخ زنده بماند. پس از اینکه این جراحی‌ها بر روی ویل هارتنت موفقیت‌آمیز نبود، کلنل راجر توراوی تحت عمل‌های جراحی مختلف قرار می‌گیرد و سپس به همراه گروهی از دانشمندان دیگر به مریخ اعزام می‌شود.
داستان دربارهٔ مشکلات توراوی و نیز ناراحتی‌هایی است که به خاطر مشکلات زناشویی‌اش برایش پیش آمده. و نیز در پایان کتاب می‌فهمیم که شبکه‌ای از هوش مصنوعی انسان‌ها را وادار کرده که با ساخت کلنی در مریخ، مکانی امن برای کامپیوترهای هوش مصنوعی ایجاد کنند.
فصل دوم سریال تلویزیونی کمدی موقعیت آمریکایی، "اداره"، از ۲۰ سپتامبر ۲۰۰۵ تا ۱۱ مه ۲۰۰۶ در ایالات متحده از ان‌بی‌سی پخش شد. این فصل ۲۲ قسمت و نخستین قسمت ۴۰ دقیقه‌ای «بزرگ» در مجموعه را داشت. "اداره" اقتباسی آمریکایی از مجموعه تلویزیونی انگلیس به همین نام است و در قالب مستندنما، زندگی روزمره کارمندان اداره‌ای در شرکت ساختگی داندر میفلین در اسکرانتون، پنسیلوانیا را روایت می‌کند. در این فصل استیو کرل، رین ویلسون، جان کرازینسکی، جینا فیشر و بی جی نواک و بازیگران نقش‌های مکمل از جمله ملورا هاردین، دیوید دنمان، لسلی دیوید بیکر، برایان بومگارتنر، کیت فلانری، آنجلا کینزی، اسکار نونز و فیلیس اسمیت بازی می‌کنند.
با آغاز قسمت «داندی‌ها»، فصل دوم بیشتر با پیرنگ شایعه کوچک‌سازی شرکت توسعه یافت و شخصیت‌های تازه‌ای به مجموعه معرفی و شخصیت‌های پیشین نیز توسعه یافتند، برای نمونه دوایت شروت (رین ویلسون). مایکل اسکات (استیو کرل) به زودی با رئیسش، جن لوینسون (ملورا هاردین) رابطه‌ای آغاز می‌کند و رابطه پم بیزلی (جینا فیشر) و جیم هالپرت (جان کرازینسکی) یکی از نقاط کانونی این فصل می‌شود. در حالی که احساسات آن‌ها برای یکدیگر در حال افزایش است، سازگاری بیشتری پیدا می‌کنند در حالی که پم با رابطه خود با روی اندرسون (دیوید دنمان) درگیر است.
فصل دوم "اداره" سه شنبه‌ها در ایالات متحده ساعت ۹:۳۰ عصر از ۲۰ سپتامبر ۲۰۰۵ تا ۶ دسامبر ۲۰۰۵ پخش می‌شد. زمان‌بندی پخش به ساعت ۹:۳۰ پنجشنبه بعدازظهر از ۵ ژانویه ۲۰۰۶ تا ۱۱ مه ۲۰۰۶ تغییر کرد. این فصل با موفقیت کرل در فیلم "باکره چهل‌ساله" همراه بود. این فصل با استقبال گسترده منتقدان روبرو شد و بسیاری آن را یکی از بزرگترین فصل‌های کمدی تولید شده تا کنون خواندند. فصل دوم در یک جعبه دی‌وی‌دی همراه با چهار سی‌دی در منطقه ۱ در ۱۲ سپتامبر ۲۰۰۶ و در منطقه ۲ در ۲۸ ژانویه ۲۰۰۸ منتشر شد. مجموعه دی‌وی‌دی شامل ۲۲ قسمت و همچنین مصاحبه‌هایی با سازندگان، نویسندگان، بازیگران و کارگردانان برخی از قسمت‌ها بود و حاوی صحنه‌های حذف‌شده از همه قسمت‌ها بود که توسط رسانه خانگی یونیورسال پیکچرز منتشر شد.
فصل دوم این مجموعه توسط رویل پروداکشنز و دیدل-دی پروداکشنر و با همکاری یونیورسال تله‌ویژن تولید شد. این سریال براساس نسخه انگلیسی ساخته شده توسط ریکی جرویز و استفان مرچنت ساخته شده‌است، که هردوی آنها تهیه‌کنندگان اجرایی نسخه آمریکایی هستند. اداره توسط گرگ دنیلز تولید شده‌است، وی همچنین تهیه‌کننده اجرایی و شورانر مجموعه است. نویسندگان دوره بازگشت فصل گذشته شامل گرگ دنیلز، لری ویلمور، مایکل شور، میندی کالینگ، پل لیبرشتاین و بی جی نواک هستند. لی آیزنبرگ و جین استوپنیتسکی همچنین به عنوان سردبیر داستان فعالیت داشتند و جنیفر سلوتا که تهیه‌کننده مشاور بود، برای فصل دوم به ستاد نویسندگی پیوست. برخی از بازیگران نیز ارتقای خود را دریافت کردند: کالینگ به سردبیر داستاننویسی ارتقا یافت، نواک به عنوان تهیه‌کننده مشترک و لیبرشتاین به عنوان تهیه‌کننده مشترک اجرایی معرفی شدند. ستاره سریال، استیو کارل، اولین "قسمت اداره خود" را در پایان فصل، «شب کازینو» نوشت.Daniels, Greg (Producer). 2006. "Casino Night" [Commentary track], "The Office" Season Two (US/NBC Version) [DVD], Los Angeles, CA: Universal. Event occurs at 7:30.
هشت کارگردان گوناگون قسمت‌های فصل دوم را کارگردانی کردند و به جز برایان گوردون، هر کدام چندین قسمت را کارگردانی کردند. گوردون، کن کواپیس، کن ویتینگهام و دنیلز همه در طول فصل یکم قسمت‌هایی را کارگردانی کردند و در این فصل، دنی گوردن، پال فیگ، ویکتور نلی جونیور و چارلز مک‌دوگل نخستین تجربه کارگردانی‌شان در مجموعه را داشتند. در حالی که "اداره" در یک ست استودیو در ولی سنتر استودیوز، در ون نایز، کالیفرنیا فیلمبرداری شد،"The Dundies" [Commentary track], "The Office" Season Two (US/NBC Version) [DVD], 2006, Los Angeles, CA: Universal. محل رخ دادن مجموعه شهر اسکرانتون، پنسیلوانیا است.
علی‌رغم رتبه‌بندی پایین در فصل یکم مجموعه، ان‌بی‌سی "اداره" را برای فصل دوم تمدید کرد. در ابتدا، شش قسمت سفارش داده شد، اما ان‌بی‌سی بعداً هفت قسمت دیگر را سفارش داد. در اوایل ماه نوامبر، ان‌بی‌سی با سفارش سه قسمت دیگر فصل را گسترش داد، پیش از اینکه یک فصل کامل ۲۲ قسمت را در ژانویه ۲۰۰۶ سفارش دهد.
نخستین قسمت این فصل، «داندی‌ها»، توسط ۹٬۰ میلیون بیننده دیده شد که نسبت به قسمت پایانی فصل پیشین، «دختر جذاب» که تنها ۴٬۸ میلیون بیننده داشت یک رشد شدید داشت. همانگونه که مجموعه پیش می‌رفت، موفقیت کرل در فیلم برتر تابستانی "باکره چهل‌ساله" و فروش آنلاین قسمت‌ها در آی‌تیونز به افزایش میزان بیننده‌ها کمک کرد. افزایش میزان بازدیدها منجر به این شد که ان‌بی‌سی "اداره" را به برنامه‌هایی که «حتما در تلویزیون باید ببینید» بیفزاید و رتبه‌بندی‌ها به رشد کردن ادامه دادند. در قسمت پانزدهم، «آسیب»، این فصل به بیشترین میزان بینندگان خود با ۱۰٬۳ میلیون نفر بیننده رسید. قسمت پایانی فصل، «شب کازینو»، که همچنین نخستین قسمت ۴۵ دقیقه‌ای سریال بود توسط ۷٬۶ میلیون نفر دیده شد. در پایان فصل تلویزیونی ۶-۲۰۰۵، "اداره" در کنار "۲۰/۲۰" با هم به رتبه ۶۷ دست یافتند. این فصل به‌طور میانگین هشت میلیون بیننده داشت و در رتبه‌بندی نیلسن نمره ۴٬۰/۱۰ را به دست آورد، به این معنا که به‌طور میانگین، چهار درصد از خانه‌ها در هر لحظه تلویزیون را روشن کردند و ده درصد تلویزیون‌های روشن آن زمان برنامه را به دیدن سریال عوض کردند. این ممجموعه نسبت به سال پیش از دیدگاه بینندگان افزایش چشمگیری داشت، چهل درصد در کل بینندگان و شصت درصد در بینندگان ۱۸ تا ۴۹ سال. یک گزارش پایان سال ان‌بی‌سی اشاره داشت که «"اداره" نسبت به فصل پیش در تلویزیونی سریع‌ترین رشد را داشت... "اداره" در این فصل میان بزرگسالان ۱۸ تا ۴۹ سال ۶۰ درصد رشد کرد.»
مادام اکس ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد:
جودیت وود (; – ) بازیگر اهل ایالات متحده آمریکا بود. وی بین سال‌های ۱۹۲۹ تا ۱۹۵۰ میلادی فعالیت می‌کرد.
او دختر کاریکاتوریست معروف، مرل جانسون و متولد نیویورک بود.
وود در اواخر دهه ۱۹۲۰ به هالیوود نقل مکان کرد تا حرفه بازیگری را در آنجا ادامه دهد. وی به مدت یک سال در کالج اسکیدمور در رشته هنل تحصیل کرد و سپس همراه مادرش به پاریس سفر کرد تا در آنجا دو سال به تحصیل رشته هنر بپردازد. او علاوه بر یادگیری هنر، در طول اقامتش در پاریس نیز بر زبان فرانسوی تسلط یافت.
وی پس از بازگشت به نیویورک، مدلی برای تصاویر مجله‌ها و تبلیغات تئاتر شد.
او نامش را از هلن جانسون به جودیت وود تغییر داد و اولین بار این نام را در The Vice Squad استفاده کرد.
او حرفه بازیگری را با فیلم جویندگان طلای برادوی در سال ۱۹۲۹ شروع کرد. او در چهار فیلم اولش از نام تولدش یعنی هلن جانسون استفاده کرد. او در فیلم It Pays to Advertise با کارول لمبارد همبازی شد. این آخرین فیلمی بود که او از نام هلن جانسون استفاده کرد و بعد از این فیلم، او در فیلم‌هایش از نام هنری جودیت وود استفاده نمود.
او یکی از ۱۳ دوشیزه ای بود که برای کمپین تبلیغاتی WAMPAS Baby Stars انتخاب شد و در این کمپین با ماریان مارش و کارن مورلی و باربارا ویکز رقابت کرد.
وود در سال ۱۹۳۱ در شش فیلم بازی کرد و بعد از آن شش فیلم، حرفه بازیگری او در زندگی‌اش کم رنگ تر شد. همچنین او در سال ۱۹۳۱ در سانحه تصادف اتومبیل شخصیش مجروح شد و ماه‌های زیادی را برای درمان گذراند.
او به عنوان کیتی پاکارد برای ایفای نقش در فیلم شام در شب انتخاب شده بود اما در نهایت این نقش به جین هارلو رسید. در سال ۱۹۳۴ به او تنها سه نقش در فیلم‌ها رسید که یکی از آنها بی‌اعتبار بود (نامش در فیلم آورده نشد و در تیتراژ ابتدا و پایانی فیلم اشاره ای به او نشد). در سال ۱۹۳۶ و ۱۹۳۷ او در دو فیلم نقش کوچک اما شناخته شده‌ای داشت و تا سال ۱۹۴۱، نقشی دریافت نکرد. آخرین فیلمی که او در آن ایفای نقش کرد و در تیتراژ فیلم اشاره ای به نامش نشد، فیلم جنگل آسفالت محصول سال ۱۹۵۰ بود.
در ۱۷ مارس سال ۱۹۳۹، وود با پرسیوال کریستوفر در توکیو ازدواج کرد.
او پس از ازدواجش از بازیگری کناره‌گیری کرد اما در لس آنجلس باقی عمرش را گذراند. او سرانجام در سال ۲۰۰۲ بر اثر مرگ طبیعی در لس آنجلس درگذشت.
فرزندان لذت
فصل سوم مجموعه کمدی موقعیت "اداره" در ۲۱ سپتامبر ۲۰۰۶ در ایالات متحده از ان‌بی‌سی پخش شد و در ۱۷ مه ۲۰۰۷ به پایان رسید. این فصل در مجموع ۲۵ ساعت و نیم زمان داشت که به ۱۶ قسمت نیم ساعته، ۵ قسمت ۴۰ دقیقه ای «بزرگ» و دو قسمت یک ساعته تقسیم شده بود. "اداره" اقتباسی آمریکایی از مجموعه تلویزیونی بریتانیایی به همین نام است و به شکل مستندنما است. این مجموعه زندگی روزمره کارمندان اداره‌ای را در شعبه شرکت ساختگی داندر میفلین در اسکرانتون، پنسیلوانیا به تصویر می‌کشد. در این فصل استیو کرل، رین ویلسون، جان کرازینسکی، جینا فیشر و بی جی نواک ایفای نقش می‌کنند، و بازیگرانی شاململورا هاردین، دیوید دنمان، اد هلمز، لسلی دیوید بیکر، برایان بومگارتنر، کیت فلانری، میندی کالینگ، آنجلا کینزی، پل لیبرشتاین، اسکار نونز و فیلیس اسمیت نقشهای مکمل هستند.
این فصل شامل انتقال یکی از شخصیت‌های اصلی، جیم هالپرت (جان کرازینسکی) از اسکرانتون به استمفورد بود، و همچنین راشیدا جونز به عنوان کارن فیلیپلی و اد هلمز به عنوان اندی برنارد - هر دو اعضای داندر میفلین استمفورد - به عنوان شخصیت‌های تکرار شونده معرفی شدند. بعداً هلمز به‌طور منظم به عنوان شخصیت اصلی مجموعه ارتقاء یافت. داستان اصلی قسمت‌های ابتدایی فصل با یک مشکل تکراری در فصل یک و دو روبرو می‌شود - مشکل کوچک سازی شرکت - و در نیم فصل آخر، روابط درون اداره، به ویژه روابط بین پم، جیم و کارن؛ دوایت و آنجلا؛ و مایکل و جن لوینسون نیز به بخش‌های اصلی داستان تبدیل می‌شوند.
فصل سوم "اداره" پنجشنبه‌ها ساعت ۸:۳۰. بعد از ظهر (منطقه زمانی شرقی) پخش می‌شد. این فصل شاهد افزایش رتبه‌های آن نسبت به فصلهای قبل بود. علاوه بر این، ستایش انتقادی را که در طول فصل دوم نمایش آغاز شده بود، ادامه داد. این فصل از طریق دی‌وی‌دی و در یک جعبه حاوی چهار دیسک منتشر شد. در حالی که دی‌وی‌دی دارای ۲۵ قسمت است، قسمت‌های «فروشندگان در سفر» و «بازگشت» در یک قسمت متراکم شدند. این مجموعه دی‌وی‌دی شامل تفسیرهایی از سازندگان، نویسندگان، بازیگران و کارگردانان در برخی از قسمت‌ها و شامل صحنه‌های حذف شده از همه قسمت‌ها بود. این مجموعه دی‌وی‌دی توسط رسانه خانگی یونیورسال پیکچرز منتشر شد.
فصل سوم این مجموعه توسط رویل پروداکشنز و دیدل-دی پروداکشنز و با همکاری ایونیورسال تله‌ویژن ساخته شده‌است. این سریال براساس نسخه بریتانیایی ساخته شده توسط ریکی جرویز و استیون مرچنت ساخته شده‌است و آنها مدیران اجرایی تولید این مجموعه نیز هستند و قسمت فصل سوم " محکوم " را نوشتند. "اداره" توسط گرگ دانیلز تهیه شده‌است، وی همچنین تهیه‌کننده اجرایی و شورانر مجموعه نیز می‌باشد. نویسندگان از فصل گذشته شامل دنیلز، مایکل شور، جین استوپنیتسکی، لی آیزنبرگ، جنیفر سلوتا، میندی کالینگ، پل لیبرشتاین و بی جی نواک هستند. نویسندگانی که در فصل دوم پیوستند شامل برنت فارستر، جاستین اسپیتزر و کارولین ویلیامز است.
گروه بالتیکا () شرکت پوشاک استونیایی است، که در سال ۱۹۲۸ تأسیس شد.
بلشینا () شرکت صنایع سنگین بلاروس است، که در سال ۱۹۶۳ تأسیس شد.
آنینو گیمز () شرکت سرگرمی فیلیپینی است، که در سال ۲۰۰۱ تأسیس شد.
آیالا مالز () شرکت خرده‌فروشی فیلیپینی است، که در سال ۱۹۸۸ توسط شرکت آیالا کورپوریشن تأسیس شد.
در ریاضیات، عدد "p"-کاپرکار ("p"-Kaprekar Number) عددی طبیعی است که می‌توان نمایش مربع (توان دوم) آن در یک مبنای داده شده را به دو بخش جداسازی کرد، به گونه‌ای که بخش دوم دارای "p" رقم بوده و جمع دو بخش آن برابر عدد اصلی شود. این اعداد را به نام دی. آر. کاپرکار نامگذاری نموده‌اند.
مگاورلد () شرکت املاک فیلیپینی است، که در سال ۱۹۸۰ تأسیس شد.
جی‌تی کپیتال () شرکت خوشه‌ای فیلیپینی است، که در سال ۲۰۰۷ توسط جورج تای تأسیس شد.
الاینس گلوبال () شرکت هلدینگ فیلیپینی است، که در سال ۱۹۹۳ تأسیس شد.
آبویتیز پاور () شرکت برق فیلیپینی است، که در سال ۱۹۹۸ تأسیس شد.
آبویتیز () شرکت سرمایه‌گذاری فیلیپینی است، که در سال ۱۹۸۹ تأسیس شد.
شاخص پی‌اس‌ئی () شاخص بازار بورس اوراق بهادار فیلیپین است، که در سال ۱۹۸۰ راه‌اندازی شد و هم‌اکنون از ۳۰ شرکت تشکیل می‌شود.
جدول زیر توسعه سالانه شاخص مرکب پی‌اس‌ئی از سال ۱۹۸۰ را نشان می‌دهد.Committee for Financial Technical Assistance in Asia: "The Stock Markets in Asia", Institute of Global Financial Studies, Foundation for Advanced Information and Research, Tokyo 1994
ShareMethods یا شِیر مِتُدز یک سرویس مدیریت و همکاری اسناد وب ۲٫۰ با تمرکز بر فروش، بازاریابی و شبکه فروش گسترده‌است. این یک نرم‌افزار به عنوان سرویس اشتراک سرویس (SaaS) به شرکت‌ها ارائه می‌دهد که به صورت یک برنامه مستقل یا با ابزارهای CRM مانند Oracle CRM On Demand یا salesforce.com در اختیار شما قرار گرفته‌است.
ShareMethods در سال ۲۰۰۴ برای ارائه خدمات همکاری و ارتباطی برای تیم‌های فروش و بازاریابی، شرکای تجاری و مشتریان راه اندازی شد. بنیانگذاران پیشینه ساخت نرم‌افزارها به عنوان سرویس و ایجاد برنامه‌های رسانه دیجیتال را دارند. در سپتامبر ۲۰۰۵، ShareMethods "ShareNow" را به عنوان یکی از اولین برنامه‌ها در salesforce.com AppExchange راه اندازی کرد. در سپتامبر ۲۰۰۶، ShareMethods عملیات خود را به یک مرکز داده SAS 70 Type II متعلق به Sungard منتقل کرد. در مارس ۲۰۰۹، ShareMethods "ShareSpaces" را برای ارائه درگاه‌ها یا فضای کاری درخواستی راه اندازی کرد. در سال ۲۰۱۳، ShareMethods اعلام کرد که پلت فرم آن در نسخه خصوصی ابری (داخلی) موجود است.
ShareMethods: مدیریت اسناد، همکاری، تجزیه و تحلیل و ادغام CRM را در یک راه حل واحد ترکیب می‌کند. محتوای کلیدی را می‌توان به‌صورت متمرکز مدیریت و به کانالهای فروش تحویل داد، در حالی که بازخورد را برای بازاریابی فراهم می‌کند. ShareMethods اغلب به عنوان درگاه فروش فروش داخلی و درگاه شریک برای شرکای خارجی استفاده می‌شود.
ShareNow: این محصول ShareMethods را با salesforce.com ادغام می‌کند که ورود به سیستم تنها را برای کاربران salesforce.com و دسترسی آسان به پرونده‌های مربوط به فرصت‌های حساب و غیره از جمله اشیا custom سفارشی را فراهم می‌کند. همچنین همکاری بین کاربران salesforce.com و غیر کاربران را تسهیل می‌کند.
ShareMethods برای Oracle CRM On Demand: ادغام ShareMethods با Oracle CRM On Demand ارائه یک ورود به سیستم برای کاربران Oracle و دسترسی آسان به پرونده‌های مربوط به فرصت‌های حساب و غیره
ShareOffice: یک راه حل درخواستی اینترانت / اکسترانت. این ویژگی‌ها شامل جستجوی متن کامل، تاریخچه نسخه، همگام سازی سرور، به روزرسانی‌های ایمیل، دنباله حسابرسی / تجزیه و تحلیل، ورود به سیستم / اعلام حضور، رابط کاربری چند زبانه است.
ShareSpaces: فضاهای کاری یا پورتال‌های مستقل که کاربران می‌توانند با شرکای تجاری، هم تیمی‌ها یا افراد برای همکاری در زمینه محتوا و اسناد همکاری کنند.
ShareMethods در پلتفرم AppExchange Salesforce.com در دسترس است. ShareMethods همچنین با Oracle CRM On Demand ادغام می‌شود تا مدیریت اسناد را در برنامه CRM فراهم کند. مشتریان همچنین می‌توانند سیستم‌های اختصاصی را از طریق ثبت نام در سیستم و ثبت نام خود با یکدیگر ادغام کنند. علاوه بر این، توسعه دهندگان می‌توانند برای ادغام عملکرد مدیریت اسناد، از API‌های ShareMethods مبتنی بر WebDAV استفاده کنند.
شاخص کروبکس () شاخص بازار بورس زاگرب است، که در سال ۱۹۹۷ راه‌اندازی شد و هم‌اکنون از ۲۵ شرکت تشکیل می‌شود.
جاوا توکار (Embedded Java) به نسخه‌های زبان برنامه جاوا اشاره دارد که برای سامانه‌های تعبیه‌شده یا سامانه‌های توکار طراحی می‌شوند. از سال ۲۰۱۰ اجرای جاوا به جاوا استاندارد نزدیک‌تر شده و در حال حاضر تقریباً شبیه نسخه استاندارد جاوا است. از آنجا که سفارشی‌سازی جاوا از زمان اجرای جاوا از طریق modularization (مدولار شدن) نیاز به پروفایل‌های جاوا متخصص را از بین می‌برد.
اگرچه در گذشته تفاوتهایی بین جاوا تعبیه شده و جاوا مبتنی بر رایانه وجود داشت، اما تنها تفاوت اکنون این است که کد جاوا تعبیه شده در این سیستمهای تعبیه شده عمدتاً در حافظه محدود مانند حافظه فلش وجود دارد. از سال ۲۰۱۰ یک همگرایی کامل اتفاق افتاده‌است و اکنون اجزای نرم‌افزاری جاوا که روی سیستم‌های بزرگ کار می‌کنند می‌توانند مستقیماً بدون هیچ گونه کامپایل مجددی در دستگاه‌های تولید انبوه (مانند مصرف‌کنندگان، صنایع، کالاهای سفید، مراقبت‌های بهداشتی، اندازه‌گیری، بازارهای هوشمند به‌طور کلی) اجرا شوند.
به منظور اجرای یک جز نرم‌افزاری که بر روی هر سیستم جاوا اجرا شود، باید هسته اصلی API که توسط ارایه دهندگان مختلف سیستم جاوا تعبیه شده‌است را هدف قرار دهد. شرکت‌ها همان هشت بسته از برنامه‌های پیش از نوشته را به اشتراک می‌گذارند. بسته‌های (java.lang , java.io , java.util , … , …) CORE را تشکیل می‌دهند که به این معنی است که برنامه نویسان تعبیه شده با استفاده از زبان جاوا بتوانند از آن‌ها برای استفاده مؤثر از زبان جاوا استفاده کنند
جاوا SE جاسازی شده مبتنی بر دسکتاپ جاوا پلت فرم، نسخه استاندارد است. این برنامه برای استفاده در سیستم‌هایی با حداقل ۳۲ مگابایت RAM طراحی شده‌است و می‌تواند روی معماری‌های Linux ARM، x86 یا Power ISA و Windows XP و Windows XP کار کند.
Java ME تعبیه شده قبلاً بر اساس زیر مجموعه پیکربندی دستگاه متصل Java Platform , Micro Edition بود. این برنامه برای استفاده در سیستم‌هایی با حداقل ۸ مگابایت رم طراحی شده‌است و می‌تواند روی معماری Linux ARM، PowerPC یا MIPS کار کند.
JAVA SE FOR EMBEDDED , Oracle Corporation. Retrieved 2011-09-04
JAVA ME FOR EMBEDDED , Oracle Corporation. Retrieved 2011-09-04
Java SE for Embedded technology from Oracle Corporation
Core java Interview Questions
Webcast covering development, troubleshooting, deployment
کامپیوترهای میان‌رده یا سیستم‌های میان رده، دسته ای از سیستم‌های رایانه ای هستند که بین کامپیوترهای اصلی و ریز کامپیوترها قرار می‌گیرند.
این کلاس از ماشین‌ها در دهه ۱۹۶۰ با مدل‌هایی از شرکت‌های Digital Equipment Corporation (PDP خط)، Data General (NOVA)، هیولت-پاکارد (HP3000) که به‌طور گسترده‌ای در علوم و تحقیقات و همچنین تجارت استفاده می‌شود، ظهور کرد و به آنها مینی کامپیوتر نیز اطلاق می‌شود.
شرکت IBM اصطلاح «رایانه میان رده» را برای سیستم‌های بیشتر تجارت محور خود ترجیح داد.
از دهه ۱۹۹۰، زمانی که مدل رایانه مشتری-سرور غالب شد ،کامپیوترهایی که در این رده قرار داشتند معمولاً "سرور""now referred to as small or midsize servers." یا همان سرویس دهنده نام گرفتند تا نمادی از این باشد که آنها سرویس را به سیستم‌های گیرنده یا همان کلاینت‌ها می‌دهند.
اغلب سیستم‌های میان رده سرورهای قدرتمندی در شبکه هستند که توانایی مدیریت کردن بسیاری از برنامه‌های بیزینسی را که نیازمند قدرت پردازش بالا هستند را دارند. با این که مانند کامپیوترهای رایج قدرتمند نیستند ، هزینه کم تری برای خرید و اجرا و نگه داری نسبت به آنها دارند و با این وجود کار بسیاری از سازمان‌ها را راه می‌اندازند.
سیستم‌های میان رده به عنوان سرورهای قدرتمندی شناخته می‌شوند که توانایی مدیریت وب سایت‌های بسیار بزرگ، اینترانت و اکسترنت شرکت‌های بزرگ و دیگر شبکه‌ها را دارد. امروزه، سیستم‌های میان رده شامل سرورهایی که در پردازش-کنترل صنعتی و کارخانه‌های تولیدی می‌شود و نقش بسیار مهمی در تولیدهای با استفاده از کامپیوتر را دارند. آنها همچنین می‌توانند در طراحی‌های کامپیوتری CAD و دیگر دیگر برنامه‌های سنگین گرافیکی نیز ایفای نقش کنند. سیستم‌های میان رده در سرورهای فرانت اند نیز برای پردازش‌های مخابراتی و مدیریت شبکه استفاده می‌شوند.
حسین شهریاری (زادهٔ ۱۳۱۴) سیاستمدار ایرانی است. وی از اعضای قدیمی حزب پان ایرانیست است.
Euphoria یک زبان برنامه‌نویسی است که توسط Robert Craig از Rapid Deployment Software در تورنتو، انتاریو، کانادا ایجاد شده‌است. ابتدا در Atari ST توسعه یافت (اگرچه به صورت عمومی منتشر نشده بود)، اولین نسخه تجاری برای پلتفرم ۱۶ بیتی DOS و نرم‌افزار مالکیتی بود. در سال ۲۰۰۶، با انتشار نسخه ۳، Euphoria به یک نرم‌افزار متن‌باز تبدیل شد. گروه OpenEuphoria به مدیریت و توسعه پروژه ادامه می‌دهد. در دسامبر ۲۰۱۰، گروه OpenEuphoria نسخه 4 OpenEuphoria را به همراه یک هویت جدید برای پروژه منتشر کرد. OpenEuphoria در حال حاضر برای ویندوز، لینوکس، macOS و سه رده از * BSD در دسترس است.
Euphoria یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا ،دستوری و مفسر است. یک مترجم کد منبع C را تولید می‌کند و مجموعه کامپایلرهای GNU (GCC) و کامپایلرهای Open Watcom پشتیبانی می‌شوند. متناوباً، ممکن است برنامه‌های Euphoria به مفسر متصل شوند تا اجراهای اجرایی مستقل ایجاد کنند. تعدادی از کتابخانه‌های رابط کاربر گرافیکی (GUI) از جمله Win32lib و تابع لفاف‌پیچی wxWidgets و +GTK و IUP پشتیبانی می‌شوند. Euphoria دارای یک پایگاه داده داخلی ساده است و یانواع پایگاه‌ها داده دیگر.
Euphoria یک زبان رویه ای با اهداف عمومی است که بر روی سادگی، خوانایی، توسعه سریع و عملکرد از چند طریق متمرکز است.
Euphoria به عنوان یک پروژه شخصی برای اختراع یک زبان برنامه‌نویسی از ابتدا ساخته شد، توسط رابرت کریگ در Atari Mega-ST ایجاد شد. بسیاری از ایده‌های طراحی برای این زبان از پایان‌نامه کارشناسی ارشد کریگ در علوم کامپیوتر در دانشگاه تورنتو ناشی شده‌است. پایان‌نامه کریگ به شدت تحت تأثیر کار جان بکوس در مورد زبانهای برنامه‌نویسی تابعی (FP) بود.
کریگ اجرای اصلی آتاری خود را به سیستم عامل ۱۶ بیتی DOS منتقل کرد و Euphoria برای اولین بار، نسخه ۱٫۰، در ژوئیه ۱۹۹۳ تحت مجوز اختصاصی منتشر شد. اجرای اصلی آتاری توسط کریگ «بدوی» توصیف شده‌است و به صورت عمومی منتشر نشده‌است. Euphoria توسط کریگ از طریق شرکت خود Rapid Deployment Software (RDS) و وب سایت rapideuphoria.com توسعه و منتشر شد. در اکتبر ۲۰۰۶، RDS نسخه 3 Euphoria را منتشر کرد و اعلام کرد که از این پس Euphoria آزادانه تحت مجوز نرم‌افزار منبع آزاد توزیع می‌شود.
RDS به توسعه Euphoria ادامه داد و با انتشار نسخه ۳٫۱٫۱ در اوت ۲۰۰۷ به اوج خود رسید. پس از آن، RDS توسعه یک جانبه Euphoria را متوقف کرد و گروه OpenEuphoria توسعه مداوم را به دست گرفت. گروه OpenEuphoria نسخه ۴ را در دسامبر ۲۰۱۰ به همراه آرم جدیدی برای پروژه OpenEuphoria منتشر کرد.
نسخه ۳٫۱٫۱ همچنان یک نسخه مهم است که آخرین نسخه Euphoria است که از پلتفرم DOS پشتیبانی می‌کند.
مفسر Euphoria در اصل در C. نوشته شده‌است. با انتشار نسخه ۲٫۵ در نوامبر ۲۰۰۴، مفسر Euphoria به دو قسمت تقسیم شد: تجزیه کننده جلویی، و مفسر back-end. جلوی جلوی آن در Euphoria نوشته شده‌است (و با مترجم Euphoria-to-C و Binder استفاده می‌شود). کتابخانه اصلی back-end و run در C نوشته شده‌است.
با اهداف و ویژگی‌های طراحی زیر تصور و توسعه یافته‌است:
Euphoria به راحتی تسهیل کار با مجموعه داده‌های پویا از انواع مختلف را فراهم می‌کند و به ویژه برای رشته و پردازش تصویر بسیار مفید است. از Euphoria در آزمایش‌های هوش مصنوعی، مطالعه ریاضیات، برای آموزش برنامه‌نویسی و پیاده‌سازی فونت‌هایی با هزاران شخصیت استفاده شده‌است.
Euphoria دارای دو نوع داده اساسی است:
Atom(اتم) - یک عدد، به عنوان یک عدد صحیح امضا شده ۳۱ بیتی یا یک نقطه شناور IEEE 64 بیتی اجرا می‌شود. Euphoria با توجه به مقدار فعلی به‌طور پویا بین نمایش عدد صحیح و نقطه شناور تغییر می‌کند.
Sequence(توالی) - برداری (آرایه ای) با عناصر صفر یا بیشتر. هر عنصر ممکن است یک اتم یا دنباله دیگری باشد. تعداد عناصر در یک دنباله ثابت نیست (به عنوان مثال، لازم نیست اندازه برداری / آرایه اعلام شود). برنامه ممکن است عناصر را در صورت نیاز در زمان اجرا اضافه یا حذف کند. تخصیص حافظه - تخصیص حافظه به‌طور خودکار با شمارش مرجع انجام می‌شود. با استفاده از مقدار شاخصی که در پرانتز مربع محصور شده‌است، به عناصر جداگانه ارجاع داده می‌شود. اولین عنصر در یک دنباله دارای شاخص یک است [۱]. عناصر داخل توالی‌های جاسازی شده با مقادیر اضافی شاخص ترمز ارجاع داده می‌شوند، بنابراین X[3][2]به عنصر دوم موجود در توالی اشاره دارد که عنصر سوم X است. هر عنصر از یک دنباله از نوع شی است.
Euphoria دارای دو نوع داده اضافی از پیش تعریف شده‌است:
Integer (عدد صحیح) - یک اتم، محدود به مقادیر صحیح امضا شده ۳۱ بیتی در محدوده -۱۰۷۳۷۴۱۸۲۴ تا ۱۰۷۳۷۴۱۸۲۳ (-۲ ^ ۳۰ تا ۲ ^ ۳۰–۱). انواع داده‌های عدد صحیح کارآمدتر از انواع داده‌های اتمی هستند، اما نمی‌توانند حاوی مقادیر یکسانی از مقادیر باشند. کاراکترها به صورت عدد صحیح ذخیره می‌شوند، به عنوان مثال، کدگذاری ASCII-'A دقیقاً همان کدگذاری ۶۵ است.
Object(شی) - نوع داده آرایه است که ممکن است حاوی هر یک از موارد فوق باشد (به عنوان مثال، اتم، توالی یا عدد صحیح) و ممکن است در طول زمان اجرا به نوع دیگری تغییر کند.
نوع داده رشته‌ای کاراکتر وجود ندارد. رشته‌ها با دنباله ای از مقادیر صحیح نشان داده می‌شوند. با این حال، از آنجا که رشته‌های تحت‌اللفظی معمولاً در برنامه‌نویسی مورد استفاده قرار می‌گیرند، Euphoria شخصیت‌های محصور شده با دو نقل قول را به عنوان دنباله ای از اعداد صحیح تفسیر می‌کند.
بدین ترتیب :
به نظر می‌رسد که رمزگذار نوشته‌است:
که همانند:
نظرات برنامه با یک خط دوتایی شروع می‌شوند -- و از انتهای خط عبور می‌کنند.
کد زیر به دنبال یک مورد قدیمی در یک گروه از موارد است. در صورت یافتن، با الحاق تمام عناصر قبل از آن با تمام عناصر بعد از آن، آن را حذف می‌کند. توجه داشته باشید که اولین عنصر در یک دنباله دارای شاخص یک است [۱] و $ به طول (یعنی تعداد کل عناصر) دنباله اشاره دارد.
اصلاح زیر در مثال بالا، یک مورد قدیمی را با یک مورد جدید جایگزین می‌کند. از آنجا که متغیرهای قدیمی و جدید به عنوان اجسام تعریف شده‌اند، می‌توانند اتم یا توالی باشند. بررسی نوع نیازی نیست زیرا عملکرد با هر توالی از هر نوع داده‌ای کار می‌کند و نیازی به کتابخانه خارجی ندارد.
global function replace_item( object old, object new, sequence group )
علاوه بر این، هیچ اشاره گری درگیر نیست و اشتراک‌ها به‌طور خودکار بررسی می‌شوند؛ بنابراین تابع نمی‌تواند به حافظه خارج از مرز دسترسی پیدا کند. دیگر نیازی به تخصیص یا تخصیص دقیق حافظه نیست و هیچ گونه احتمال نشت حافظه وجود ندارد.
این خط برخی از امکانات مدیریت توالی را نشان می‌دهد. یک دنباله ممکن است شامل مجموعه ای از هر نوع باشد، و این را می‌توان قطعه قطعه کرد (برای گرفتن زیرمجموعه ای از داده‌ها در یک توالی) و در عبارات بدون نیاز به توابع خاص به هم پیوست.
استدلال به روال همیشه با ارزش منتقل می‌شود. هیچ امکان عبوری از مرجع وجود ندارد. با این حال، پارامترها مجاز به تغییر محلی هستند (به عنوان مثال، در داخل فراخوان) که بسیار کارآمد اجرا می‌شود زیرا توالی‌ها دارای معنای خودکار کپی بر روی نوشتن هستند. به عبارت دیگر، هنگامی که توالی را به روال منتقل می‌کنید، در ابتدا فقط یک ارجاع به آن منتقل می‌شود، اما در مرحله معمول این پارامتر دنباله را تغییر می‌دهد توالی کپی می‌شود و روال فقط یک نسخه از نسخه اصلی را به روز می‌کند.
کاردیف ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد:
وقاصلوی ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد:
حاجی‌یوسف‌لو ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد:
گوزل‌دره ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد:
سرابادیه ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد:
در دانش پروسه تصمیم گیری، که شامل روانشناسی، هوش مصنوعی و علم مدیریت می‌شود، درخت سریع و مقرون به صرفه (FFT یا Fast-and-frugal tree) یکی از انواع درختان طبقه بندی یا درخت تصمیم است. همانطور که در تصویر شماره 1 – در ادامه آن را با جزئیات توضیح می‌دهیم – درختان سریع و مقرون به صرفه، ساختار گرافیکی ساده ای هستند که در هر مرحله یک سوال میپرسد. هدف این است که یک شئ را ( در شکل 1: یک مریض که به سکته قلبی مشکوک است) در یک دسته بندی با دیدگاه تصمیم گیری طبقه بندی کنیم (در شکل 1 دو احتمال وجود داد، اینکه مریض در بخش بستری شود یا دربخش مراقبت های عروق کرونر). برخلاف درختان طبقه بندی و تصمیم گیری دیگر، مانند ’s CART، درختان سریع و مقرون به صرفه عمداً ساده تعریف شده اند، هم در ساخت و هم در اجرا آن‌ها و با اطلاعات کمتر و با سرعت بیشتر کار می‌کنند. به عنوان مثال، درخت شکل 1 فقط یک تا حداکثر سه سوال میپرسد.
درختان سریع و مقرون به صرفه در سال 2003 توسط لورا مارتینیون ( ) ، ویتوش (Vitouch) ، تاکزاوا (Takezawa) و فورستر (Forster ) Martignon, Laura; Vitouch, Oliver; Takezawa, Masanori; Forster, Malcolm. "Naive and Yet Enlightened: From Natural Frequencies to Fast and Frugal Decision Trees", published in "Thinking : Psychological perspectives on reasoning, judgement and decision making" (David Hardman and Laura Macchi; editors), Chichester: John Wiley & Sons, 2003. معرفی و مفهوم سازی شدند و خانواده ای از رهیافت‌های آنی ساده را در سنت و در مورد مدل‌های رسمی اکتشافی به وجود آوردند. قبل از اینکه اصطلاح درختان سریع و مقرون به صرفه در سال 2003 ابداع شود ، این مدل های اکتشافی در زمینه های مختلفی مورد استفاده قرار گرفته بود بدون اینکه صریحاً مفهوم سازی یا تعریف شده باشد.
در کارهایی که باید یک تصمیم دودویی یا طبقه بندی انجام شود (به عنوان مثال ، پزشک باید تصمیم بگیرد که بیمار با درد شدید قفسه سینه را به بخش مراقبت های عروق کرونر یا یک تخت پرستاری عادی اختصاص دهد) و m نشانه ( این اصطلاحاتی است که در روانشناسی برای آنچه در هوش مصنوعی feature، و در علوم مدیریت attribute نامیده می شود، استفاده می شود) ، برای تصمیم گیری در دسترس است ، FFT به شرح زیر تعریف می شود:
"درخت سریع و مقرون به صرفه"، درخت تصمیم گیری است که دارای m +1 خروجی باشد، که برای هر m – 1 نشانه اول فقط یک خروجی و برای نشانه آخر دو خروجی داشته باشد.
از نظر ریاضی ، درختان سریع و مقرون به صرفه را می توان به عنوان یا به عنوان مدل های خطی با وزن غیر جبرانی که توسط مارتینیون (Martignon) ، کاتسیکوپولوس (Katsikopoulos) و وویکه (Woike) در سال 2008 اثبات شده است، مشاهده کرد. خصوصیات رسمی و ساخت آنها نیز با استفاده از تئوری تشخیص سیگنال توسط Luan ، Schooler و Gigerenzer در سال 2011 تحلیل شده است Luan, Schooler and Gigerenzer, 2011 A signal-detection analysis of fast-and-frugal trees. .
در این بخش نحوه ساخت و استفاده از یک درخت سریع و مقرون به صرفه شرح داده شده است.
به یاد بیاورید که عناصر اساسی برای طبقه بندی باینری نشانه ها هستند که در اینجا باینری فرض می شوند. در یک درخت سریع و مقرون به صرفه ، نشانه ها سطح بندی میشوند، با یک نشانه در هر سطح درخت و یک گره خروجی در هر سطح (به جز دو گره خروجی برای آخرین نشانه در آخرین سطح درخت). هر زمان که از نشانه استفاده شود ، یک پرسش در مورد ارزش آن نشانه مطرح می شود. پاسخ ها به سوالات ممکن است بلافاصله منجر به خروج شود ، یا ممکن است به سوالات دیگری منجر شود (و در نهایت به خروج). یک ویژگی مشخص درختان سریع و مقرون به صرفه این است که ، برای هر سوال ، حداقل یک پاسخ ممکن وجود دارد که منجر به خروج می شود.
در ادبیات مربوط به درختان سریع و مقرون به صرفه ، الگوریتم های مختلفی پیشنهاد شده است برای (1) مربت سازی نشانه ها و (2) تصمیم گیری در مورد اینکه کدام پاسخ احتمالی به یک سوال مربوط به نشانه، بلافاصله به یک خروجی منجر می‌شود.توجه داشته باشید که اگر (1) و (2) با موفقیت انجام شود ، یک درخُت سریع و به صرفه به طور کامل ساخته و تعریف شده است. غالباً ، به منظور ساده سازی و شهودی سازی، الگوریتم ها از (1) معیارهایی ساده در مورد نشانه "خوب بودن" استفاده می کنند (به عنوان مثال ، همبستگی بین نشانه و دسته بندی ، با در نظر گرفتن هر نشانه مستقل از نشانه های دیگر) و (2) انتخاب هایی ساده در مورد خروجی ها (به عنوان مثال ، تصمیم گیری مستقل در مورد هر خروجی با دیگر خروجی ها) ، با این حال الگوریتم های پیچیده تری نیز ارائه شده است.
برای استفاده از یک درخت سریع و مقرون به صرفه ، از ریشه شروع کنید و در هر مرحله یک نشانه را بررسی کنید. در هر مرحله، یکی از نتایج احتمالی گره خروجی است که یک تصمیم گیری (یا یک عمل) را امکان پذیر می کند - در صورت رسیدن به خروج ، توقف کنید در غیر این صورت ، تا رسیدن به یک خروجی ادامه دهید. شما یک خروجی را انتخاب میکنید، توقف کنید. در غیر این صورت ، ادامه داده و همچنان سؤال هایی بپرسید تا زمانی که به یک خروجی برسید.
شکل 1، یک درخت سریع و مقرون به صرفه را برای طبقه بندی یک بیمار به عنوان "خطر بالا"ی سکته قلبی که در این صورت باید به "بخش مراقبت های عروق کرونر" ارسال شود یا "کم خطر" که در این صورت به یک "تخت پرستاری عادی" ارسال شود، را نشان می ده. (گرین و مهر ، 1997) .
سه بیمار جان ، مری و جک را در نظر بگیرید:
در مطالعات Laskey and Martignon (2014) نشان داده شده است که درختان سریع و مقرون به صرفه با معیارهای Bayesian قابل مقایسه است. مطالعات گسترده ای در مقایسه عملکرد درختان سریع و مقرون به صرفه با الگوریتم های طبقه بندی مورد استفاده در علم آمار و یادگیری ماشین ، مانند Naive Bayes ، CART ، جنگل های تصادفی و رگرسیون لجستیک نیز، با استفاده از بیش از ده‌ها مجموعه داده که از دنیای واقعی بدست آمده، انجام شده است.
از درختان سریع و مقرون به صرفه برای انجام طبقه بندی یا تصمیم گیری باینری استفاده می شود. در روانشناسی ، پزشکی و سایر زمینه ها ، تئوری تشخیص سیگنال (یا تئوری تشخیص) نظریه کلاسیکی بوده است که براساس آن چنین وظایفی تحلیل می شود.
این تئوری فرض می کند که دو دسته از رویدادها یا افراد وجود دارد (به عنوان مثال ، افرادی که دارای مشکلات قلبی هستند و بدون آن) ، که دسته ای که به مسئله ما بیشتر مربوط میشود را به عنوان "سیگنال" در نظر میگیریم در حالی که دیگری را "نویز" مینامیم. این دو دسته در توزیعشان در مقیاس مشاهده‌ای که ممکن است "شواهد" بنامیم، با توزیع سیگنال دارای میانگین بالاتر، متفاوت هستند. با جمع آوری شواهد می توان دو طبقه بندی احتمالی کرد ، یعنی "سیگنال" یا "نویز". این منجر به چهار نتیجه احتمالی می شود: موفقیت (hit) (طبقه بندی به عنوان "سیگنال" در حالی که واقعاً یک سیگنال است) ، رد موفق (طبقه بندی به عنوان "نویز" وقتی که واقعاً یک نویز است) ، از دست دادن (miss) (طبقه بندی به عنوان "نویز" وقتی که در واقع یک سیگنال است) و رد غلط (وقتی در واقع یک نویز است ولی به عنوان "سیگنال" طبقه بندی شود). برای به حداکثر رساندن دقت کلی یا رساندن به حد مورد انتظار برای یک طبقه بندی ، این نظریه مطرح می کند که ما معیار طبقه بندی را باید با دقت در مقیاس شواهد انتخاب کنیم ، که بیشتر از مقدار آن معیار را "سیگنال" در نظر می گیریم و کمتر از آن را "نویز". مخصوصا ، هنگامی که هزینه خطا کردن (miss) بسیار زیاد است (به عنوان مثال ، طبقه بندی یک بیمار با مشکل قلبی به عنوان طبیعی) ، یک معیار با مقدار کمتر از معیار اصلی به عنوان معیار "معتدل" (درسمت چپ مقیاس شواهد) باید انتخاب شود ، برای زمانی که هزینه رد غلط بسیار زیاد است (به عنوان مثال ، طبقه بندی یک فرد بی گناه به عنوان قاتل) ، یک معیار با مقدار بیشتر از معیار اصلی به عنوان معیار "محافظه کارانه" ، نتایج را بهبود میبخشد. این بدان معناست که یک تصمیم گیرنده خوب باید در اکثر شرایط دنیای واقعی به درستی مغرضانه عمل کند. این ضروری ترین و مهمترین بینش تئوری تشخیص سیگنال در مورد طبقه بندی و تصمیم گیری است.
در سال 2011 ، Luan ، Schooler و Gigerenzer ویژگی های درختان سریع و مقرون به صرفه را از منظر تئوری تشخیص سیگنال تجزیه و تحلیل کردند. چندین یافته کلیدی از این تجزیه و تحلیل وجود دارد. اول ، انتخاب ساختار خروج یک درخت سریع و مقرون به صرفه با نحوه تنظیم معیار تصمیم گیری در تشخیص سیگنال مطابقت دارد. به طور خلاصه ، هرچه زودتر "خروج سیگنال" در یک درخت سریع و مقرون به صرفه ظاهر شود ، درخت معتدل تر برخورد می کند. تمایل نسبی دو درخت سریع و مقرون به صرفه با اولین خروجی مشخص می شود که در آن دو تفاوت دارد ، با یک خروجی "خروجی سیگنال" - با "s" مشخص می شود - همیشه معتدل تر از آن است که "خروجی نویز "- با " n "نشان داده شده است - را دارد (شکل 2). به عنوان مثال ، یک FFTsnnn (در اینجا دوباره s = "خروج سیگنال" ، n = "خروجی نویز") بامعتدل تر از FFTnsss است. از این اصل به عنوان "تمایل تصمیم واژگانی" درختان سریع و مقرون به صرفه یاد می شود.
دوم ، یک سری شبیه سازی ها نشان می دهد که درختان سریع و مقرون به صرفه با ساختارهای مختلف خروجی منجر به نتایج متفاوت - گاهی اوقات به شدت متفاوت - از یک تصمیم می‌شوند ، در صورتی که پیامدهای از دست دادن و رد غلط متفاوت باشد. بنابراین ، هنگام ساخت و استفاده از یک درخت سریع و مقرون به صرفه ، باید ساختار خروجی را انتخاب کنید که به خوبی با ساختار نتیجه تصمیم گیری مطابقت داشته باشد.
سوم ، حساسیت کلی یک درخت سریع و مقرون به صرفه - یعنی اینکه درخت چقدر می تواند سیگنال را از یک نویز تشخیص دهد و می تواند توسط d 'یا A' از تئوری تشخیص سیگنال اندازه گیری شود - که تحت تأثیر خواص نشانه‌هایی است که درخت را تشکیل می دهند ، مانند میانگین و واریانس حساسیت‌های نشانه‌ها و همبستگی ها بین نشانه ها ، اما ساختار خروجی درخت آن چنان تاثیری ندارد. و سرانجام، درخت‌های سریع و مقرون به صرفه، دقت و قدرت بیشتری خواهند داشت، که با الگوریتم های تصمیم گیری بسیار پیچیده تری که در تئوری تشخیص سیگنال تهیه شده است، از جمله مدل تجزیه و تحلیل ناظر ایده‌آل () و مدل نمونه گیری بهینه متوالی(optimal sequential sampling)، قابل مقایسه‌اند. در چارچوب پیش بینی های خارج از نمونه، زمانی که اندازه نمونه یادگیری نسبتاً کوچک است (به عنوان مثال ، کمتر از 80 آزمایش)، درختان سریع و مقرون به صرفه بهترین عملکرد را نسبت به سایر مدل ها دارند .
در سال 2017 ، فیلیپس (Phillips) ، نت (Neth) ، وایك (Woike) و گایسمایر (Gaissmaier) بسته R از FFTrees را كه در CRAN برگزار شده (با یک برنامه همراه) معرفی كردند، كه درختان سریع و مقرون به صرفه را به روشهای كاربر پسندانه ساخته، ترسیم می‌کند، و از لحاظ مقداری ارزیابی می‌کند.
در تعیین کردن نحوه تصمیم گیری و همچنین توصیف نحوه تصمیم گیری واقعی افراد ، کاربردهای زیادی از درختان سریع و مقرون به صرفه وجود داشته است. فراتر از رشته پزشکی ، نمونه ای از کاربردهای تجویزی آنها این است که به سربازان مستقر در افغانستان راهنمایی می کنند که چگونه تشخیص دهند اتومبیلی که به یک ایست بازرسی نزدیک می شود توسط غیرنظامیان یا بمب گذاران انتحاری بالقوه رانده می شود Keller, N., & Katsikopoulos, K. V. (2016) - On the role of psychological heuristics in operational research; and a demonstration in military stability operations. European Journal of Operational Research, 249, 1063–1073. . این درخت در شکل 3 نشان داده شده است. دو نمونه از کاربردهای توصیفی درختان سریع و صرفه جو در شکل 4 نشان داده شده است. درختان سمت چپ و راست به ترتیب چگونگی تصمیم گیری یک شخص در بخشیدن شخص دیگر که در تعاملات اجتماعی به ایشان توهین کرده کرده است و نحوه تصمیم گیری قضات بریتانیایی در دریافت پول به جای حبس یا به زندان انداختن مجرم، را نشان می‌دهند . به طور کلی ، از درختان سریع و مقرون به صرفه می توان برای کمک یا مدل سازی هرگونه فرایند تصمیم گیری باینری که شامل چندین نشانه است استفاده کرد.
گونگسبرگ () شرکت کشتی‌سازی نروژی است، که در سال ۱۸۱۴ تأسیس شد.
میتاک () شرکت الکترونیک تایوانی است، که در سال ۱۹۸۲ تأسیس شد.
ماجلان () شرکت فناوری اطلاعات آمریکایی است، که در سال ۱۹۸۶ تأسیس شد.
ناومن () شرکت الکترونیک بریتانیایی است، که در سال ۱۹۸۶ تأسیس شد.
مرین‌ترفیک () شرکت کشتیرانی یونانی است، که در سال ۲۰۰۷ تأسیس شد.
خطیب اند علمی () شرکت ساخت‌وساز لبنانی است، که در سال ۱۹۶۴ تأسیس شد.
الیکس پارتنرز () شرکت مشاور مدیریت آمریکایی است، که در سال ۱۹۸۱ تأسیس شد.
گروه کردیت سیف () شرکت خدمات مالی ایرلندی است، که در سال ۱۹۹۷ تأسیس شد.
ای. لی کوک () شرکت صنایع غذایی استونیایی است، که در سال ۱۸۰۷ توسط آلبرت فن لوکوک تأسیس شد.
وی‌کی‌جی () شرکت برق استونیایی است، که در سال ۱۹۹۳ تأسیس شد.
ساراژفسکا () شرکت صنایع غذایی بوسنیایی است، که در سال ۱۸۶۴ تأسیس شد.
لورنس () شرکت الکترونیک آمریکایی است، که در سال ۱۹۵۷ تأسیس شد.
الکترونیک دریایی () به دستگاه‌های الکترونیکی گفته می‌شود که برای استفاده در محیط‌های دریایی، در کشتی‌ها و قایق‌های تفریحی طراحی شده و طبقه‌بندی می‌شوند. از آنجا که حتی قطره‌های کوچک آب نمک دستگاه‌های الکترونیکی را از بین می‌برد، بنابراین اغلب این نوع دستگاه‌ها یا در برابر آب مقاوم هستند یا ضدآب می‌باشند.
یک کیهان‌شناسی ناهمگن نظریه‌ای فیزیکی است که بر خلاف مدل پذیرفته‌شده تطبیق کیهان‌شناختی، فرض را براین می‌نهد که ناهمگنی در توزیع ماده در سراسر جهان، روی نیروهای گرانشی محلی (یعنی در مقیاس کهکشانی) به اندازه‌ای تاثیر می‌گذارد که دید ما از جهان را معوج سازد. وقتی جهان آغاز شد، ماده به طور یکنواختی پراکنده شده بود اما در گذر میلیاردها سال کهکشان‌ها، خوشه‌های کهکشانی و ابرخوشه‌ها بوجود آمده‌اند که بنا بر نظریه نسبیت عام اینشتین می‌بایست فضازمان اطراف خود را خم کنند. مدل تطبیقی نیز این واقعیت را می‌پذیرد اما فرض را بر آن می‌گذارد که این ناهمگنی‌ها به اندازه‌ای نیستند که میانگین‌های گرانش در مقیاس‌های بزرگ رادر مشاهدات ما تحت تاثیر قرار دهد. وقتی که دو تحقیق مجزا در سالهای ۱۹۹۸و۱۹۹۹ ادعا نمودند که ابرنواخترهای با انتقال به سرخ بالا دورتر از آن هستند که محاسبات ما نشان می‌دهد، پیشنهاد داده‌شد که انبساط جهان شتابدار است و انرژی تاریک برای توضیح شتابدار بودن آن مطرح شد. از آن زمان تا کنون مفهوم انرژی تاریک مورد پذیرش عمومی قرار گرفته اما هنوز توضیحی برای آن نداریم. برخی دانمشندان نیز بر روی مدل‌هایی کار می‌کنند که نیازی به مفهوم انرژی تاریک ندارد. کیهان‌شناسی ناهمگن در این دسته قرار می‌گیرد.
کیهان‌شناسی‌های ناهمگن فرض می‌کنند که واکنش‌های برگشت ساختارهای چگالتر و همچنین فضاهای پوج بسیار خالی به اندازه‌ای اهمیت دارند که اگر در نظر گرفته نشوند درک ما را از زمان و مشاهدات اجسام دور منحرف می‌سازند. به دنبال انتشار معادلات توماس بوشرت در سالهای ۱۹۹۷ و ۲۰۰۰، که از نسبیت عام مشتق شده بودند اما تغییرات گرانشی محلی را نیز شامل می‌شد؛ تعدادی مدل کیهان‌شناسی ارائه شد که در آنها شتابدار بودن انبساط جهان در حقیقت سوء تفسیر مشاهدات نجومی است و نیازی به انرژی تاریک برای توضیح آنها نیست.مثلاً در سال ۲۰۰۷ دیوید ویلتشایر مدلی پیشنهاد داد که در آن واکنش‌های برگشت باعث کندتر شدن زمان و یا تندتر شدن آن در فضاهای پوچ شده و در نتیجه باعث این توهم شده که ابرنواختر مشاهده‌شده در سال ۱۹۹۸ دورتر از آنچه بوده به نظر برسد.
هکررنک یک شرکت فناوری که بر چالش‌های برنامه‌نویسی رقابتی هم برای مصرف‌کنندگان و هم برای مشاغل تمرکز دارد، جایی که توسعه دهندگان با تلاش برای برنامه‌نویسی مطابق با مشخصات ارائه شده به رقابت می‌پردازند. چالش‌های برنامه‌نویسی هکررنک را می‌توان با انواع زبان‌های برنامه‌نویسی (از جمله جاوا، C++، PHP، پایتون، SQL، JavaScript) و دامنه‌های مختلف علوم رایانه حل کرد.
در سمت کاربر، هنگامی که یک برنامه‌نویس راه حلی برای یک چالش برنامه‌نویسی ارائه می‌دهد، ارسال آنها با توجه به صحت خروجی آنها امتیاز می‌گیرد. سپس برنامه نویسان در سطح جهانی در صفحه رهبران هکررنک رتبه‌بندی می‌شوند و بر اساس موفقیت‌های خود برای ایجاد رقابت در بین کاربران، نشان می‌گیرند. علاوه بر چالش‌های کدگذاری فردی، هکررنک همچنین میزبان مسابقاتی است که در آن کاربران در یک چارچوب برنامه‌نویسی یکسان در یک بازه زمانی مشخص رقابت می‌کنند و سپس در پایان رویداد رتبه‌بندی می‌شوند. هکررنک بخشی از روند رو به رشد گیمفیکیشن در برنامه‌نویسی رقابتی است و طرف کاربر وب سایت آنها برای برنامه نویسان رایگان است.
هکررنک با عنوان InterviewStreet Inc توسط دو دانشجوی دانشگاه تأسیس شد.
در ژوئیه ۲۰۱۵، هکررنک ۷٫۵ میلیون دلار بودجه از یک صندوق فناوری یک شرکت ژاپنی به نام ریکروت دریافت کرد. هکررنک طی یک سری دور جمع‌آوری سرمایه بیش از ۵۸ میلیون دلار سرمایه جمع کرده‌است. در تاریخ ۱۳ فوریه ۲۰۱۸، هکررنک اعلام کرد که ۳۰ میلیون دلار در بودجه سری C به رهبری JMI Equity جمع‌آوری کرده‌اند.
در دسامبر سال ۲۰۱۹، هکررنک میمیر(Mimir)، یک سرویس ابری را که ابزارهایی را برای آموزش دوره‌های علوم رایانه فراهم می‌کند، خریداری کرد. میمیر توسط گوگل و برخی دانشگاه‌های دیگر از جمله ایالت میشیگان، UCLA، ایالت اورگان و پوردو استفاده می‌شود. میمیر اولین خرید شرکت هکررنک است.
هکررنک به توسعه دهندگان اجازه می‌دهد تا به زبانهای مختلف مانند C ++ , Python , Java , Ruby , Swift و بسیاری دیگر به کدگذاری برنامه بپردازند. هکررنک بیشتر چالش‌های برنامه‌نویسی خود را در تعدادی از حوزه‌های اصلی علوم کامپیوتر طبقه‌بندی می‌کند، از جمله:
محصول سمت سازمانی آنها (HackerRank for Work)، یک سرویس اشتراکی است که هدف آن کمک به شرکت‌ها برای تهیه مهندسی، نمایش و استخدام مهندسان و سایر نقش‌های فنی است. پلتفرم HackerRank for Work به مشاغل این امکان را می‌دهد که از کتابخانه داخلی چالش‌های برنامه‌نویسی استفاده کنند یا کتابخانه‌های خود را بنویسند تا چالش برنامه‌نویسی را به صورت موقعیت باز به یک شرکت اختصاص دهند. سپس استخدام کنندگان فنی از این چالش‌های برنامه‌نویسی برای آزمایش داوطلبان در مورد مهارت‌های خاص برنامه‌نویسی و درک بهتر صلاحیت آنها برای یک نقش خاص استفاده می‌کنند. چالش‌های داوطلب، پس از ارسال، به‌طور خودکار امتیاز داده می‌شوند و سپس نتایج برای بررسی در اختیار استخدام کننده فنی قرار می‌گیرد. شرکت‌هایی مانند Amplify , Quora و Capital One از HackerRank for Work در فرایندهای غربالگری استخدام فنی خود استفاده می‌کنند. علاوه بر غربالگری، هکررنک همچنین میزبان هکاتون‌های برنامه‌نویسی است که از آنها با عنوان CodeSprints یاد می‌شود، به عنوان روشی برای شرکت‌ها برای یافتن نامزدهای فنی کاربرد دارد. شرکت‌هایی که میزبان یا حمایت کننده این CodeSprints هستند شامل Addepar , Yahoo!، Quora , و Amazon هستند.
در سال ۲۰۱۴، هکررنک برای کار بیش از ۱۰۰۰ کاربر خدمات اشتراک خود را داشت. مشتریان سازمانی قابل توجه شامل Adobe , Amazon , Atlassian , Citrix , EA Sports , Evernote , Quora , Facebook , Twitter , Walmart , Yahoo!، DE Shaw و Zynga هستند.
بیت‌الشباب یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در استان شرناق واقع شده‌است.
گوچلوکوناک یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در استان شرناق واقع شده‌است.
درخت رفتار یک مدل ریاضیاتی از اجرای نقشه و طرح است که در علوم کامپیوتر ، رباتیک ، سیستم های کنترل و بازی های ویدیویی استفاده می شود. آن ها جابجایی های بین یک مجموعه محدود از وظایف را به روش مدولار توصیف می کنند. قدرت آنها از قابلیت آنها در ایجاد وظایف بسیار پیچیده که متشکل از کارهای ساده میباشد،ناشی می شود بدون اینکه از نحوه اجرای وظایف ساده نگران باشند . درختان رفتار شباهت هایی با ماشین های حالات متناهی دارند با این تفاوت اساسی که عنصر اصلی سازنده یک رفتار،یک وظیفه میباشد، نه یک حالت. درک ساده ی انسان باعث می شود که درختان رفتار ، کمتر دچار خطا شوند و در جامعه توسعه دهندگان بازی بسیار محبوب باشند. همچنین درختان رفتار چندین معماری کنترل دیگر را تعمیم می دهند. از نظر ریاضی ، آنها گراف جهتدار غیرمدور به حساب می آیند.
درختان رفتار از صنعت بازی های رایانه ای به عنوان ابزاری قدرتمند برای مدل سازی رفتار شخصیت های غیرقابل بازی (NPC) نشات گرفته اند. آنها به طور گسترده ای در بازی های ویدیویی رده بالا مانند Halo ، Bioshock و Spore مورد استفاده قرار گرفته‌اند . فعالیت ها و پژوهش های اخیر ،درختان رفتار را به عنوان یک چارچوب کنترل چند مأموریتی برای پهپاد ها ، ربات های پیچیده ، بازوی مکانیکی ربات و سیستم های چند روبات پیشنهاد می کنند. درختان رفتاری اکنون به بلوغی رسیده اند که در کتابهای درسی هوش مصنوعی بازی ویدیویی ، و همچنین در محیط های بازی عمومی مانند Unity (موتور بازی) و Unreal Engine (تیم های غیر واقعی) به آنها پرداخته شود.
درختان رفتاری به خاطر الگوی توسعه ی خود ، محبوب شدند: این که بتوانند فقط با برنامه ریزی اقدامات NPC و سپس طراحی یک ساختار درختی (معمولاً از طریق کشیدن و رها کردن ) که گره های برگ آن ها ، اعمال هستند و گره های داخلی ، تصمیم گیری NPC را تعیین می کنند ، رفتاری پیچیده را ایجاد کنند. از نظر بصری درختان رفتاری شهودی اند و به آسانی طراحی ، آزمایش و اشکال زدایی می شوند و نسبت به دیگر شیوه های ایجاد رفتار مدولار بودن، مقیاس پذیری و قابلیت استفاده مجدد بیشتر فراهم می کنند .
در گذر سالها ، پیاده سازی های متنوع درختان رفتاری ، هم از نظر کارایی و بهره وری و هم از نظر توانایی برای تأمین خواسته های صنعت ، بهبود می یافتند ، تا اینکه به درختان رفتار رویداد محور تکامل پیدا کردند . درختان رفتار رویداد محور ، با تغییر اینکه درخت چگونه به صورت درونی به اجرای خود رسیدگی میکند ، و با معرفی نوع جدیدی از گره که می تواند به حوادث واکنش نشان دهد و گره های در حال اجرا را سقط کند وبیندازد ، برخی از مسائل مقیاس پذیری درختان رفتار کلاسیک را حل کردند. امروزه ، مفهوم درخت رفتار رویداد محور یک استاندارد است و در بیشتر پیاده سازی ها استفاده می شود ، حتی اگر برای سادگی هنوز "درختان رفتار" نامیده شوند.
یک درخت رفتاری از نظر گرافیکی به عنوان یک درخت جهت دار نشان داده می شود که در آن ، گره ها به عنوان ریشه ، گره های روند کنترلی یا گره های عملیات(وظایف) طبقه بندی شده اند. برای هر جفت گره متصل به هم ، گره برونگرا یا بیرونی والد و گره ورودی یا درونی فرزند نامیده می شود. ریشه فاقد والد است و دقیقاً یک فرزند دارد ، گره های روند کنترلی دارای یک والد و حداقل یک فرزند و گره های عملیات دارای یک والد و بدون فرزند هستند. از لحاظ گرافیکی(از منظر گراف) ، فرزندان گره روند کنترل در زیر آن ، به ترتیب از چپ به راست قرار می گیرند .
اغازعملیات یک درخت رفتار از ریشه ی آن است ، آن هم هنگامی که به گره های فرزند خود (تیک) نشان معین را ارسال کند. زمانی که به عملیات یک گره در درخت رفتار اجازه داده شود، آن گره چنانچه عملیات آن هنوز به پایان نرسیده باشد ، به والدش یک وضعیت در حال اجرا را برمی گرداند و اگر به هدف خود برسد وضعیت موفقیت را ، به والدش برمی گرداند در غیر این صورت وضعیت شکست را برمی گرداند.
از یک گره ی روند کنترل برای کنترل کردن وظایف فرعی که از آن تشکیل شده است ، استفاده میشود . یک گره روند کنترل ممکن است یک گره انتخاب کننده (بازگشتی) یا یک گره توالی باشد. هر یک از آنها در نوبت خود وظایف فرعی خود را انجام می دهند. وقتی که یک وظیفه فرعی به پایان میرسد و وضعیت خود (موفقیت یا شکست) را برمی گرداند ، گره روند کنترل انتخاب می کند که آیا وظیفه فرعی بعدی را اجرا کند یا خیر.
از گره های Fallback برای یافتن و اجرای اولین گره ی فرزندی که شکست نمی‌خورد (وضعیت شکست را برنمی گرداند) استفاده می شود. گره Fallback بلافاصله توسط کد وضعیت موفقیت یا در حال اجرا بودن را، زمانی که یکی از فرزندانش وضعیت موفقیت یا وضعیت در حال اجرا بودن را بازگرداند ، برمی گرداند (شکل I و شبه کد زیر را ببینید). کودکان از به ترتیب از چپ به راست علامت گذاری می شوند.
در شبه کد زیر ، الگوریتمی برای ترکیب بندی fallback آمده است :
گره های توالی برای یافتن و اجرای اولین فرزندی که هنوز موفق نشده است استفاده می شوند. یک گره توالی هنگامی که یکی از فرزندانش وضعیت خرابی یا در حال اجرا را بازگرداند ، بلافاصله کد وضعیت شکست یا کد وضعیت در حال اجرا را برمی گرداند (شکل 2 و شبه کد زیر را ببینید). فرزندان به ترتیب از چپ به راست علامت گذاری می شوند.
در شبه کد زیر ،الگوریتمی برای ترکیب بندی گره توالی آمده است :
به منظور استفاده از ابزارهای تئوری کنترل برای تجزیه و تحلیل درختان رفتار ، آنها می توان را به صورت سه تایی تعریف کرد.
که formula_2 شاخص درخت است ، formula_3 یک میدان برداری است که از سمت راست یک معادله تفاضلی عادی نشان می دهد ، formula_4 یک واحد زمانی است و formula_5 وضعیت بازگشت است که می تواند برابر با در حال اجرا formula_6 ، موفقیت formula_7 ، یا شکست formula_8 باشد .
توجه : وظیفه ، یک درخت رفتاری منحط است که هیچ والد و فرزندی ندارد.
عملیات یک درخت رفتار توسط معادلات استاندارد تفاضلی معمول زیر شرح داده شده است:
جایی که formula_11 زمان مجزا را نشان می دهد ، و formula_12 فضای حالت سیستم است که توسط درخت رفتار مدل شده است.
دو درخت رفتار formula_13 و formula_14 می توانند با استفاده از یک عملگر Sequence به یک درخت رفتار پیچیده تر formula_15 تبدیل شوند.