moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
StarLogo Nova چندین تغییر طراحی قابل توجه را نسبت به TNG معرفی می کند، به ویژه با معرفی یک عامل "World" ، که یادآور "Observer" StarLogo 2.2 است. در StarLogo Nova، هر دستوری می تواند توسط هر عاملی اجرا شود، اما هر "نژاد" برنامه خاص خود را دارد و می تواند مجموعه ای از "ویژگی های" نژاد خاص خود را داشته باشد. این امر StarLogo Nova را به یک طراحی برنامه نویسی شی گرا نزدیک می کند تا دانش آموزان بتوانند مهارت های StarLogo Nova را به سایر زبان های رایج تر انتقال دهند. تغییرات دیگر شامل استفاده از آرگومان‌های جاسازی شده برای بلوک‌ها (شبیه به زبان Scratch )، ویرایش "What You See Is What You Get" (WYSIWYG) رابط شبیه‌سازی، و تقسیم collision primitive به نیمه‌های جزء آن، با هر نژاد در صفحه برنامه خودش دارای کد برخورد است.
فناوری سامانه های نهفته یا توکار مجموعه‌ای از واسط‌ های برنامه‌نویسی (API)، فرمت‌های داده و پروتکل های پشته شبکه میباشد که به شیوه‌ای انعطاف پذیر و قابل انتقال نوشته شده تا در سیستم های توکار استفاده شود. ایده این بود که امکان دسترسی دستگاه های کوچک مختلف به خدمات Novell فراهم شود، خدماتی را ارائه دهد یا از پروتکل IPX NetWare به عنوان یک سیستم ارتباطی (و در ادامه همچنین از TCP/IP) استفاده کند. Novell این مفهوم را "شبکه‌های گسترده" ‌نامید و در زمان شروع این تلاش‌ها، به دنبال این بود که تا سال 2000 یک میلیارد دستگاه به شبکه‌های NetWare متصل شوند. NEST در میانه سال 1994 در رقابت با تلاش‌های مشابه شرکت مایکروسافت که در سال 1993 آغاز شده بود، راه‌اندازی شد.
هیچ یک از این فناوری‌ها حمایت قابل توجهی از طرف شرکت‌ها و توسعه‌دهندگان شخص ثالث ندیدند، اگرچه به نظر می‌رسد برخی از کدهای NEST در سرویس‌های چاپ توزیع شده (NDPS) و در ادامه در مورد استفاده قرار گرفته باشد.
NEST شامل یک پشته درایور پروتکل Novell میباشد که با استفاده از ANSI C پیاده‌سازی شده است. این پشته شامل درایورهایی برای سخت‌افزارهای رایج شبکه آن زمان بوده است که شامل اترنت، Token Ring و (که یک اشتباه رایج است و در واقع به LocalTalk اشاره دارد) و ISDN میباشد. همچنین این پشته شامل ماژول‌های سطح بالاتر برای پروتکل‌هایی مانند IPX اختصاصی Novell و AppleTalk، و در ادامه TCP/IP بوده است.
لایه خدمات NetWare از پروتکل‌های برنامه نویسی، به ویژه خدمات کلاینت NetWare مانند سرورهای فایل و همگام‌سازی زمان شبکه، همچنین NEST Requester که به عنوان نقطه پایانی شبیه به لوله (pipe-like endpoint) برای ارتباطات سبک عمل می‌کرد، پشتیبانی می‌نمود.
جدا از این خدمات، NEST همچنین شامل پیاده‌سازی‌های پایه از سرویس‌های PSERVER و NPRINTER شرکت Novell می‌شد.
NEST در نهایت یک رابط سیستم عامل نیز تعریف کرد که با عنوان (POSE (Portable Operating System Extension شناخته می‌شد. POSE یک ماژول ترجمه نازک (thin translation module) بود که تمام فراخوانی‌هایی که NEST برای پشتیبانی از عملکرد خود نیاز داشت، اعمال می‌کرد. این فراخوانی‌ها شامل مدیریت حافظه و ایجاد فرآیند (به عنوان زیرمجموعه‌های POSIX 1003.1، 1003.4، 1003.4A) بودند، که توسعه دهنده آن را به سیستم مورد نظر خود منتقل می‌کرد. این رابط سیستم عامل POSE به NEST امکان فعالیت و عملکرد صحیح را در سیستم عامل مقصد می‌داد. (به عبارت دیگر، این ماژول ترجمه نازک نیازی به ذخیره‌سازی وضعیت بلندمدت نداشت.)
در حالی که سیستم عامل چندکاربره و چند وظیفه‌ای بلادرنگ FlexOS که از شرکت Digital Research به ارث رسیده بود، توسط شرکت Novell به عنوان یک پلتفرم آزمایشی اصلی در طول فرآیند توسعه مورد استفاده قرار میگرفت. NEST شامل سیستم عامل مستقلی نبود و قرار شد این سیستم عامل به جای آن بر روی پلتفرم‌ها و سیستم‌عامل‌های موجود استفاده شود. یکی از سیستم عامل‌های شخص ثالثی که در سال ۱۹۹۵ از NEST پشتیبانی می‌کرد، بود که توسط شرکت توسعه داده شد. این شرکت FlexOS را در ماه ژوئیه ۱۹۹۴ با قیمت سه میلیون دلار از شرکت Novell خریداری کرد. این معامله شامل پرداخت مستقیم نصف این مبلغ به علاوه ۲٪ سهام این شرکت می‌شد.
کد NEST به طور عمد ماژولار طراحی شده بود، به این منظور که توسعه‌دهندگان بتوانند تا حد مورد نیاز خود از بسته کلی استفاده کنند. انتظار میرفت که توسعه دهندگان فقط بخش هایی که نیاز داشتند را برداشته و انتخاب کنند، برای مثال، دستگاهی که وضعیت را از طریق شبکه گزارش میدهد، ممکن است فقط از NEST Requester، IPX و درایور اترنت استفاده کند و سایر بخش‌ها را از مجموعه کد خود حذف کند.
در مقابل، قابلیت استفاده از Microsoft at Work به یک شیوه مشابه وجود داشت، اما به طور کلی انتظار می‌رفت که کاربران نهایی از یک سیستم کامل به عنوان پایه‌ای برای دستگاه‌های خود استفاده کنند، که به شکلی مشابه بعدا در Windows CE مورد استفاده قرار گرفت.
با این حال، همانند Microsoft at Work، عملا NEST نیز در دنیای واقعی چندان مورد استفاده قرار نگرفت. پس از انتشار اولیه در سال ۱۹۹۴، به نظر می‌رسد اخبار کمی در مورد NEST منتشر شده باشد، که در ادامه در اوایل سال ۱۹۹۶ با اضافه شدن پشتیبانی از TCP/IP، جان تازه ای
گرفت و همان زمان Novell اعلام کرد که بیش از ۸۰ شرکت از جمله شرکت‌های بزرگ ماشین‌آلات دفتری مانند کانن، هیولت-پاکارد، ریکو و زیراکس از NEST استفاده می‌کنند. اما NEST نیز به سرنوشت at Work دچار شد و در ژانویه ۱۹۹۷ توسط Novell کنار گذاشته‌شد.
Etoys یک محیط کامپیوتری دوستدار کودک و زبان برنامه نویسی مبتنی بر نمونه اولیه شی گرا برای استفاده در آموزش است.
Etoys یک محیط نویسندگی غنی از رسانه با یک مدل شی اسکریپت شده برای بسیاری از اشیاء مختلف است که بر روی پلتفرم های مختلف اجرا می شود و رایگان و منبع باز است.
توسعه Etoys توسط آلن کی و کار او برای پیشبرد و حمایت از یادگیری ساخت‌وساز الهام گرفته و هدایت شد. تأثیرات اولیه عبارتند از سیمور پیپرت و زبان برنامه نویسی لوگو ، لهجه ای از Lisp که برای استفاده آموزشی بهینه شده است. کارهای انجام شده در مرکز تحقیقات زیراکس پالو آلتو ، PARC . اسمال تاک ، هایپر کارت ، استارلوگو و نت لوگو . رویکرد مبتنی بر کاشی کشیدن و رها کردن بسیار شبیه به AgentSheets است. اسکات والاس نویسنده اصلی است. ترویج و توسعه نسخه اصلی Squeak Etoys توسط مؤسسه تحقیقاتی Viewpoints ، یک سازمان غیرانتفاعی آموزشی ایالات متحده، هماهنگ شده است.
Etoys تأثیر عمده ای بر روی یک محیط برنامه نویسی مبتنی بر Squeak که به نام Scratch شناخته می شود، داشت. Scratch با کد Etoys در اوایل قرن بیست و یکم توسط آزمایشگاه رسانه MIT طراحی شد که در ابتدا کلوپ های کامپیوتری بعد از مدرسه را هدف قرار داد.
سیستم Etoys مبتنی بر ایده موجودات مجازی قابل برنامه ریزی است که روی صفحه کامپیوتر رفتار می کنند.
Etoys یک محیط نویسندگی غنی از رسانه را با یک مدل شی اسکریپت ساده و قدرتمند برای بسیاری از انواع اشیاء ایجاد شده توسط کاربران نهایی فراهم می کند. این شامل گرافیک های دو بعدی و سه بعدی ، تصاویر ، متن ، ذرات، ارائه ها، صفحات وب، ویدئوها ، صدا و MIDI ، امکان اشتراک گذاری دسکتاپ با سایر کاربران Etoy در زمان واقعی است، بنابراین بسیاری از اشکال آموزش و بازی غوطه ور را از طریق اینترنت می توان انجام داد.
این چند زبانه است و با موفقیت در ایالات متحده ، اروپا ، آمریکای جنوبی ، ژاپن ، کره ، هند ، نپال ، اتیوپی و روسیه استفاده شده است.
تمام نسخه های Etoys بر اساس زبان های برنامه نویسی شی گرا هستند. Squeak Etoys روی بیش از 20 پلتفرم به صورت بیتی اجرا می شود. نسخه هایی وجود دارد که به سه زبان برنامه نویسی نوشته شده اند. اصلی ترین و پرکاربردترین آن بر اساس Squeak ، گویش اسمال تاک است. دومی نیز بر اساس Squeak است، اما از محیط برنامه نویسی اختیاری Tweak به جای محیط پیش فرض Morphic Squeak استفاده می کند. سومی مبتنی بر پایتون است و PataPata نام دارد. PataPata توسط نویسنده آن رها شده است.
در سال 2006 و در سال 2007، نسخه Squeak Morphic برای توزیع در دستگاه آموزشی OLPC XO-1 ، که گاهی اوقات به عنوان لپ تاپ 100 دلاری شناخته می شود، اقتباس شد. موسسه تحقیقاتی دیدگاه‌ها در انجمن یک لپ‌تاپ برای هر کودک شرکت می‌کند و Etoys روی تمام لپ‌تاپ‌های XO-1 از پیش نصب شده است.
مجوز رایگان و منبع باز است.
از سال 2010، Etoys 4 با الزامات سیستم های منبع باز و رایگان، مانند توزیع های مختلف لینوکس مطابقت دارد.
در سال 1996، اپل Squeak را تحت "مجوز Squeak" خود منتشر کرد که به دلیل وجود بند غرامت، به عنوان نرم افزار کاملا رایگان واجد شرایط نبود. کد منبع در دسترس بود و تغییر مجاز بود.
در می 2006، اپل به لطف استیو جابز، دن اینگالز و آلن کی، مجوز هسته Squeak را تحت مجوز Apache 2.0 مجدداً دریافت کرد . دیدگاه‌ها پژوهش موافقت‌نامه‌های مجوز مجدد کتبی را از چند صد مشارکت‌کننده تحت مجوز MIT جمع‌آوری کرد، و همه کدهای موجود در Etoys که به صراحت توسط یک موافقت‌نامه مجوز مجدد پوشش داده نمی‌شد، حذف، بازنویسی یا به نسخه قبلی، عمدتاً توسط یوشیکی اوشیما، بازگردانده شد. Squeak Etoys اکنون کاملا رایگان و منبع باز است.
یک زبان شبیه سازی کامپیوتری برای توصیف عملکرد یک شبیه سازی بر روی کامپیوتر استفاده می شود. Dahl, Ole-Johan, and Kristen Nygaard. "SIMULA: an ALGOL-based simulation language." Communications of the ACM 9.9 (1966): 671-678. Fritzson, Peter, and Vadim Engelson. "Modelica—A unified object-oriented language for system modeling and simulation ." European Conference on Object-Oriented Programming. Springer, Berlin, Heidelberg, 1998. دو نوع اصلی شبیه‌سازی وجود دارد: رویداد پیوسته و گسسته، اگرچه زبان‌های مدرن‌تر می‌توانند ترکیب‌های پیچیده‌تری را مدیریت کنند. اکثر زبان ها همچنین دارای یک رابط گرافیکی و حداقل یک قابلیت جمع آوری آمار ساده برای تجزیه و تحلیل نتایج هستند. بخش مهمی از زبان‌های رویداد گسسته، توانایی تولید اعداد و انواع شبه تصادفی از توزیع‌های احتمالی مختلف است.
در زیر لیستی از نرم افزارهای شبیه سازی کامپیوتری قابل توجه آورده شده است.
کتابخانه شبیه‌سازی پیشرفته (ASL) یک پلتفرم شبیه‌سازی چندفیزیکی با شتاب سخت‌افزاری رایگان و منبع باز است. این به کاربران امکان می‌دهد تا حل‌کننده‌های عددی سفارشی‌شده را در C++ بنویسند و آن‌ها را بر روی انواع معماری‌های موازی گسترده، از FPGA, DSP و GPU ارزان قیمت تا خوشه‌ها و ابررایانه‌های ناهمگن، مستقر کنند. موتور محاسباتی داخلی آن با OpenCL نوشته شده‌است و از تکنیک‌های حل بدون ماتریس استفاده می‌کند. ASL انواع روش‌های عددی مدرن را پیاده‌سازی می‌کند، مثلاً روش تنظیم سطح، شبکه بولتزمن، مرز غوطه‌ور. رویکرد مرزی غوطه‌ور و بدون مش به کاربران اجازه می‌دهد تا از CAD مستقیماً به شبیه‌سازی حرکت کنند و تلاش‌های پیش‌پردازش و تعداد خطاهای احتمالی را کاهش دهد. ASL را می‌توان برای مدل‌سازی پدیده‌های فیزیکی و شیمیایی مختلف جفت شده، به ویژه در زمینه دینامیک سیالات محاسباتی استفاده کرد. این تحت مجوز آزاد عمومی عمومی GNU Affero با مجوز تجاری اختیاری (که بر اساس مجوز مجاز MIT است) توزیع می‌شود.
کتابخانه شبیه‌سازی پیشرفته توسط Avtech Scientific، یک شرکت اسرائیلی در حال توسعه است. کد منبع آن در ۱۴ مه ۲۰۱۵ برای انجمن منتشر شد، اعضای آن کمی بعد آن را برای بخش‌های علمی همه توزیع‌های لینوکس بسته‌بندی کردند. متعاقباً، گروه Khronos اهمیت ASL را تصدیق کرد و آن را در وب سایت خود در میان منابع مبتنی بر OpenCL فهرست کرد.
ASL طیف وسیعی از ویژگی‌ها را برای حل تعدادی از مشکلات ارائه می‌دهد - از جریان‌های پیچیده سیال شامل واکنش‌های شیمیایی، آشفتگی و انتقال حرارت، تا مکانیک جامد و الاستیسیته.
ACTIVE - فناوری‌های محدودیت‌های فعال برای محیط‌های نامطلوب یا فرار (پروژه FP7 اروپا)
Cantera یک نرم افزار سینتیک شیمیایی منبع باز است که برای حل جریان های آرام واکنش شیمیایی استفاده می شود. این به عنوان یک کتابخانه شخص ثالث در کدهای شبیه سازی جریان واکنش خارجی، مانند FUEGO و CADS، با استفاده از Fortran ، C++ و غیره برای ارزیابی خواص و اصطلاحات منبع شیمیایی که در معادلات حاکم برنامه ظاهر می شوند، استفاده شده است. Cantera در اصل توسط پروفسور نوشته و توسعه داده شد. دیو گودوین از موسسه فناوری کالیفرنیا . به زبان C++ نوشته شده است و می توان از C++، Python ، Matlab و Fortran استفاده کرد.
DWSIM یک شبیه ساز فرآیند شیمیایی منبع باز سازگار با CAPE-OPEN برای ویندوز ، لینوکس و macOS است. DWSIM بر روی مایکروسافت ساخته شده است. پلتفرم‌های NET و Mono و دارای رابط کاربری گرافیکی (GUI)، محاسبات ترمودینامیک پیشرفته، پشتیبانی از واکنش‌ها و مشخصه‌های نفتی / ابزارهای تولید اجزای فرضی.
DWSIM قادر است فرآیندهای تعادل الکترولیت حالت پایدار، بخار-مایع، بخار-مایع-مایع، جامد-مایع و آبی را با مدل های ترمودینامیکی و عملیات واحد زیر شبیه سازی کند:
DWSIM همچنین در سیستم عامل های موبایل اندروید و iOS موجود است که دانلود رایگان از آنجا می باشد. در این پلتفرم‌ها، DWSIM شامل مجموعه‌ای از ویژگی‌ها است، در حالی که ماژول‌های پیشرفته‌تر را می‌توان از طریق خریدهای درون‌برنامه باز کرد. Medeiros, Daniel.
یک ساخت DWSIM ویژه برای دستگاه‌های Raspberry Pi 2/3 در دسترس است که از توزیع لینوکس مبتنی بر armhf مانند Raspbian و Ubuntu MATE استفاده می‌کنند. Medeiros, Daniel.
روال‌های محاسبه ویژگی و تعادل DWSIM نیز به‌صورت مستقل و 100% مدیریت‌شده در دسترس هستند Dynamic Link Library (DLL). Medeiros, Daniel. می توان آن را در برابر برنامه های کاربردی رایگان و اختصاصی (مجوز LGPL v3) مرتبط کرد.
EFDC+ Explorer (EFDC_Explorer سابق) (EE) یک رابط کاربری گرافیکی مبتنی بر ویندوز برای پردازش پیش و پس از Environmental Fluid Dynamics Code (EFDC) است. این برنامه توسط شرکت مهندسی DSI توسعه یافته و پشتیبانی می شود. DSI Website http://www.dsi.llc/ EFDC+ Explorer برای پشتیبانی از تنظیم مدل، تولید شبکه (دکارتی و منحنی متعامد)، آزمایش، کالیبراسیون و تجسم نتایج مدل طراحی شده است (کریگ، 2020). EFDC+ Explorer Knowledge Base https://eemodelingsystem.atlassian.net/wiki/spaces/EEREF/overview EE از هیدرودینامیک، انتقال رسوب/مواد سمی، ردیابی ذرات و مدل کیفیت آب جفت شده HEM3D پشتیبانی می کند. EFDC+ Features https://eemodelingsystem.atlassian.net/wiki/spaces/ETG/overview
EFDC در ابتدا در موسسه علوم دریایی ویرجینیا (همریک، 1992) توسعه یافت. Hamrick, John M., A three-dimensional environmental fluid dynamics computer code : theoretical and computational aspects, Virginia Institute of Marine Science, 1992 http://www.worldcat.org/oclc/27963113 این نرم‌افزار منبع باز است و مدلی است که به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد و مورد قبول EPA است. Environmental Protection Agency, Exposure Assessment Models https://www.epa.gov/exposure-assessment-models/efdc DSI به توسعه EFDC با استفاده از نام +EFDC ادامه می دهد. پیشرفت‌ها شامل افزودن قابلیت چند رشته‌ای و اخیراً محاسبات کامل موازی با MPI (واسط عبور پیام) است. EFDC+ Explorer بخشی از سیستم EE Modeling System (EEMS) است که شامل EFDC+، نسخه پیشرفته EFDC، و Grid+، یک مولد شبکه دکارتی منحنی است که جایگزین CVLGrid قبلی می شود.
افزونه ای برای مدیریت آبخیزداری ایالات متحده و ابزار توسعه TMDL ، BASINS ، اخیرا توسعه یافته است. این به BASINS اجازه می دهد تا مدل های EFDC+ را ایجاد کند.
EFDC+ Explorer از سال 2003 در حال توزیع بوده و اکنون در بیش از 60 کشور استفاده می شود.
نیوتاون کریک ، شهر نیویورک: نیوتاون کریک به عنوان یک سایت بالقوه سوپرفاند در سپتامبر 2009 پیشنهاد شد و در 27 سپتامبر 2010 این نام را دریافت کرد. EFDC و EFDC+ Explorer برای حمایت از تحقیقات اصلاحی و امکان سنجی برای آماده سازی برای اصلاح محیطی استفاده می شوند.
رودخانه اوهایو ، ایالات متحده: "این مدل از رودخانه اوهایو برای کمک به مطالعه اثرات طوفان برای شهر سینسیناتی طراحی شده است. این مطالعه مربوط به ارزیابی سرریزهای فاضلاب ترکیبی (CSOs) و سایر تأثیرات آب و هوای مرطوب بر کیفیت آب در رودخانه اوهایو و ارزیابی مزایای حاصل از سناریوهای کاهش معین بود.» Demonstration Models for EE https://www.eemodelingsystem.com/user-center/modeling-resources/demonstration-models
دریاچه واشنگتن ، WA، "DSI شبیه سازی دمای بیدرنگ دریاچه واشنگتن را به عنوان نمونه ای از داده ها و امکانات مدل سازی در زمان واقعی برای خدمت به جامعه علمی در سیاتل، واشنگتن، ایالات متحده توسعه داده است." Lake Washington Real-time Temperature Simulation http://westlake.ds-intl.biz/
المر ابزار محاسباتی برای مسائل چند فیزیک است. این توسط CSC با همکاری دانشگاه ها، آزمایشگاه های تحقیقاتی و صنعت فنلاند توسعه یافته است. حل کننده Elmer FEM یک نرم افزار رایگان و منبع باز است که مشروط به الزامات مجوز عمومی عمومی گنو (GPL)، نسخه 2 یا جدیدتر است.
المر شامل مدل‌های فیزیکی دینامیک سیالات ، مکانیک ساختاری ، الکترومغناطیسی ، انتقال حرارت و آکوستیک است. اینها با معادلات دیفرانسیل جزئی که المر با روش المان محدود (FEM) حل می کند، توصیف می شوند.
المر شامل چندین بخش مختلف است:
بخش های مختلف نرم افزار Elmer ممکن است به طور مستقل استفاده شوند. در حالی که ماژول اصلی ابزار ElmerSolver است که شامل بسیاری از ویژگی‌های پیچیده برای حل مدل فیزیکی است، اجزای اضافی برای ایجاد یک گردش کار کامل مورد نیاز است. برای پیش و پس پردازش از ابزارهای دیگری مانند Paraview می توان برای تجسم خروجی استفاده کرد.
این نرم افزار بر روی پلتفرم های یونیکس و ویندوز اجرا می شود و با استفاده از ابزار ساخت CMake می توان آن را بر روی انواع کامپایلرها کامپایل کرد. حل کننده همچنین می تواند در حالت موازی چند میزبان در پلتفرم هایی که از MPI پشتیبانی می کنند استفاده شود. قابلیت موازی سازی المر یکی از قوی ترین جنبه های این حل کننده است.
آخرین جد مشترک گوریل-انسان (GHLCA ،GLCA، یا G/H LCA) آخرین گونه‌ای است که جد مشترک انسان‌تباران و گوریل‌ها (یعنی آخرین جد مشترک شامپانزه-انسان از یک سو و گوریل ها از سوی دیگر) شناخته می‌شود. تخمین زده می‌شود که درحدرد ۸ تا ۱۰ میلیون سال قبل و در اواخر میوسن می‌زیسته است.
FreeFem++ یک زبان برنامه نویسی و نرم افزاری است که بر حل معادلات دیفرانسیل جزئی با استفاده از روش اجزای محدود تمرکز دارد. FreeFem++ به زبان C++ نوشته شده است و توسط دانشگاه Pierre et Marie Curie و Laboratoire Jacques-Louis Lions توسعه و نگهداری می شود. بر روی سیستم های لینوکس ، سولاریس ، macOS و مایکروسافت ویندوز اجرا می شود. FreeFem++ نرم افزار رایگان ( LGPL ) است.
زبان FreeFem++ از C++ الهام گرفته شده است. یک IDE به نام FreeFem++-cs وجود دارد.
اولین نسخه در سال 1987 توسط Olivier Pironneau ایجاد شد و MacFem نام داشت (فقط روی Macintosh کار می کرد). PCFem مدتی بعد ظاهر شد. هر دو به زبان پاسکال نوشته شده بودند.
در سال 1992 با C++ بازنویسی شد و FreeFem نامگذاری شد. نسخه های بعدی، FreeFem+ (1996) و FreeFem++ (1998)، از این زبان برنامه نویسی نیز استفاده کردند.
نسخه های منسوخ شده:
FreeMat یک محیط محاسبات عددی و زبان برنامه نویسی منبع باز رایگان است، شبیه به MATLAB و GNU Octave . علاوه بر پشتیبانی از بسیاری از توابع MATLAB و برخی از عملکردهای IDL ، دارای یک رابط بدون کد برای کدهای C ، C++ و Fortran خارجی، توسعه الگوریتم های توزیع موازی بیشتر (از طریق MPI )، و دارای قابلیت ترسیم و تجسم سه بعدی است. It also features an intuitive GUI that is similar to that used in Matlab. پشتیبانی انجمن در گروه‌های نظارت شده Google انجام می‌شود.
بسته پایتون GEKKO معادلات جبری اعداد صحیح مختلط و دیفرانسیل در مقیاس بزرگ را با حل کننده های برنامه نویسی غیرخطی ( IPOPT ، APOPT ، BPOPT، SNOPT ، MINOS ) حل می کند. حالت‌های عملیات شامل یادگیری ماشین، تطبیق داده‌ها، بهینه‌سازی بلادرنگ، شبیه‌سازی پویا و کنترل پیش‌بینی مدل غیرخطی است. علاوه بر این، این بسته برنامه‌نویسی خطی (LP)، برنامه‌ریزی درجه دوم (QP)، برنامه‌ریزی درجه دوم محدود (QCQP)، برنامه‌نویسی غیرخطی (NLP)، برنامه‌نویسی عدد صحیح مختلط (MIP) و برنامه‌ریزی خطی عدد صحیح مختلط (MILP) را حل می‌کند. GEKKO در پایتون موجود است و با pip از PyPI بنیاد نرم‌افزار پایتون نصب می‌شود.
pip install gekko
GEKKO روی همه پلتفرم ها و با پایتون 2.7 و 3+ کار می کند. به طور پیش فرض، مشکل به یک سرور عمومی ارسال می شود که در آنجا راه حل محاسبه می شود و به پایتون باز می گردد. گزینه های پردازنده Windows، MacOS، Linux و ARM (Raspberry Pi) بدون اتصال به اینترنت قابل حل هستند. GEKKO یک توسعه از مجموعه بهینه سازی APMonitor است اما مدل سازی و تجسم راه حل را مستقیماً در پایتون ادغام کرده است. یک مدل ریاضی بر حسب متغیرها و معادلات بیان می‌شود، مانند مسئله معیار Hock & Schittkowski #71 W. Hock and K. Schittkowski, Test Examples for Nonlinear Programming Codes, Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Vol. 187, Springer 1981. برای آزمایش عملکرد حل‌کننده‌های برنامه‌ریزی غیرخطی استفاده می‌شود. این مسئله بهینه سازی خاص یک تابع هدف دارد formula_1 و مشروط به محدودیت نابرابری formula_2 و محدودیت برابری formula_3 . چهار متغیر باید بین کران پایینی 1 و کران بالایی 5 باشند. مقادیر حدس اولیه هستند formula_4 . این مشکل بهینه سازی با GEKKO مطابق شکل زیر حل می شود.
کاربردها عبارتند از تولید همزمان (قدرت و گرما) ، اتوماسیون حفاری ، کنترل فشار شدید، تولید انرژی حرارتی خورشیدی، سلول های سوختی اکسید جامد ، تضمین جریان، بازیافت نفت پیشرفته ، استخراج اسانس ، و وسایل نقلیه هوایی بدون سرنشین (UAVs) . ارجاعات زیادی به APMonitor و GEKKO به عنوان نمونه ای از انواع برنامه های کاربردی قابل حل وجود دارد. GEKKO از کمک مالی تحقیقاتی بنیاد ملی علوم (NSF) به شماره 1547110 توسعه یافته است و در مجموعه شماره ویژه برنامه ریزی و کنترل ترکیبی به تفصیل آمده است. سایر موارد قابل توجه GEKKO فهرستی در درخت تصمیم برای نرم افزار بهینه سازی، پشتیبانی اضافه شده برای حل کننده های APOPT و BPOPT، گزارش پروژه های دوره آنلاین بهینه سازی پویا از شرکت کنندگان بین المللی است. GEKKO موضوعی در انجمن های آنلاین است که در آن کاربران در حال حل مسائل بهینه سازی و کنترل بهینه هستند. GEKKO برای کنترل پیشرفته در آزمایشگاه کنترل دما (TCLab) برای آموزش کنترل فرآیند در 20 دانشگاه استفاده می شود.
from gekko import brain
()b=brain.Brain
(1)b.input_layer
b.layer(linear=3)
b.layer(tanh=3)
b.output_layer(1)
x=np.linespace(-np.pi,3*np.pi,20)
y=2-np.cos(x)
b.learn(x,y)
مدل شبکه عصبی در طیف وسیعی از داده های آموزشی و همچنین برای برون یابی برای نشان دادن پیش بینی های ضعیف خارج از داده های آموزشی آزمایش می شود. پیش‌بینی‌های خارج از مجموعه داده‌های آموزشی با یادگیری ماشین ترکیبی بهبود می‌یابد که از اصول اساسی (در صورت وجود) برای تحمیل ساختاری معتبر در طیف وسیع‌تری از شرایط استفاده می‌کند. در مثال بالا، تابع فعال سازی مماس هذلولی (لایه پنهان 2) می تواند با یک تابع سینوسی یا کسینوس جایگزین شود تا برون یابی بهبود یابد. بخش پایانی اسکریپت مدل شبکه عصبی، عملکرد اصلی و نقاط داده نمونه‌برداری شده برای برازش را نشان می‌دهد.
یکی از کاربردهای یادگیری ماشین ، انجام رگرسیون از داده های آموزشی برای ایجاد یک همبستگی است. در این مثال، یادگیری عمیق یک مدل از داده های آموزشی تولید می کند که با تابع تولید می شود formula_5 . برای این مثال از یک شبکه عصبی مصنوعی با سه لایه استفاده شده است. لایه اول خطی، لایه دوم تابع فعال سازی مماس هذلولی و لایه سوم خطی است. این برنامه وزن پارامترهایی را تولید می کند که مجموع مجذور خطاهای بین نقاط داده اندازه گیری شده و پیش بینی های شبکه عصبی در آن نقاط را به حداقل می رساند. GEKKO از بهینه‌سازهای مبتنی بر گرادیان برای تعیین مقادیر وزن بهینه به جای روش‌های استاندارد مانند انتشار پس‌انداز استفاده می‌کند. شیب ها با تمایز خودکار، مشابه سایر بسته های محبوب، تعیین می شوند. این مسئله به عنوان یک مسئله بهینه سازی محدود حل می شود و زمانی همگرا می شود که حل کننده شرایط Karush-Kuhn-Tucker را برآورده کند. استفاده از یک بهینه ساز مبتنی بر گرادیان، محدودیت های اضافی را امکان پذیر می کند که ممکن است با دانش دامنه از داده ها یا سیستم اعمال شود.
کنترل بهینه استفاده از بهینه سازی ریاضی برای به دست آوردن یک خط مشی است که توسط دیفرانسیل محدود می شود formula_6 ، برابری formula_7 ، یا نابرابری formula_8 معادله می کند و یک تابع هدف/پاداش را به حداقل می رساند formula_9 . کنترل بهینه اولیه با GEKKO با ادغام هدف و رونویسی معادله دیفرانسیل به شکل جبری با هم‌آمیزی متعامد بر روی عناصر محدود حل می‌شود.
هش ، هش ، علامت هش یا هش ممکن است به موارد زیر اشاره داشته باشد:
JModelica.org یک پلتفرم نرم افزار تجاری مبتنی بر زبان مدل سازی Modelica برای مدل سازی، شبیه سازی، بهینه سازی و تجزیه و تحلیل سیستم های پویا پیچیده است. Johan Åkesson, Karl-Erik Årzén, Magnus Gäfvert, Tove Bergdahl, Hubertus Tummescheit: "Modeling and Optimization with Optimica and JModelica.org—Languages and Tools for Solving Large-Scale Dynamic Optimization Problem" . Computers and Chemical Engineering, 34:11, pp. 1737-1749, November 2010. این پلتفرم توسط Modelon AB با همکاری موسسات دانشگاهی و صنعتی، به ویژه دانشگاه لوند و مرکز کنترل سیستم‌های پیچیده لوند (LCCC) نگهداری و توسعه می‌یابد. این پلت فرم در پروژه های صنعتی با کاربرد در رباتیک، Björn Olofsson, Henrik Nilsson, Anders Robertsson, Johan Åkesson:"Optimal Tracking and Identification of Paths for Industrial Robots" . In Proc. 18th World Congress of the International Federation of Automatic Control (IFAC), Milano, Italy, August 2011. سیستم های خودرو، Tomas Gustafsson: "Computing the Ideal Racing Line Using Optimal Control". Linköping University, 2008 سیستم های انرژی، Francesco Casella, Filippo Donida, Johan Åkesson: "Object-Oriented Modeling and Optimal Control: A Case Study in Power Plant Start-Up" . In Proc. of 18th World Congress of the International Federation of Automatic Control (IFAC), August 2011. جداسازی Johan Åkesson, R Faber, Carl Laird, Katrin Prölss, Hubertus Tummescheit, Stéphane Velut, Yu Zhu: "Models of a post-combustion absorption unit for simulation, optimization and non-linear model predictive control schemes" . In 8th International Modelica Conference, March 2011. و تولید پلی اتیلن استفاده شده است. Per-Ola Larsson, Johan Åkesson, Staffan Haugwitz, Niklas Andersson: "Modeling and Optimization of Grade Changes for Multistage Polyethylene Reactors" . In Proc. of 18th World Congress of the International Federation of Automatic Control (IFAC), September 2011.
JModelica.org از زبان مدل سازی Modelica برای مدل سازی سیستم های فیزیکی پشتیبانی می کند. Modelica توضیحات سطح بالایی از سیستم های دینامیکی ترکیبی ارائه می دهد که به عنوان مبنایی برای انواع مختلف محاسبات در JModelica.org از جمله شبیه سازی، تجزیه و تحلیل حساسیت و بهینه سازی استفاده می شود.
مسائل بهینه سازی پویا، از جمله کنترل بهینه ، بهینه سازی مسیر ، بهینه سازی پارامتر و کالیبراسیون مدل را می توان با استفاده از JModelica.org فرموله و حل کرد. پسوند Optimica Johan Åkesson: "Optimica—An Extension of Modelica Supporting Dynamic Optimization" . In In 6th International Modelica Conference 2008, Modelica Association, March 2008. فرمول‌بندی سطح بالا مسائل بهینه‌سازی پویا را بر اساس مدل‌های Modelica امکان‌پذیر می‌سازد. پروژه mintOC تعدادی از مشکلات معیار کدگذاری شده در Optimica را فراهم می کند.
این پلتفرم رابط های باز را برای ادغام با بسته های عددی ترویج می کند. مجموعه یکپارچه‌ساز ساعت‌های آفتابی ODE/DAE، حل‌کننده NLP IPOPT و بسته AD CasADi نمونه‌هایی از بسته‌هایی هستند که در پلتفرم JModelica.org ادغام شده‌اند.
JModelica.org با استاندارد Functional Mock-up Interface (FMI) مطابقت دارد و Functional Mock-up Units (FMUs) که توسط JModelica.org یا ابزار سازگار با FMI دیگری تولید می شود، می تواند در محیط پایتون شبیه سازی شود.
یک مقایسه مستقل بین JModelica.org و سیستم های بهینه سازی ACADO Toolkit، IPOPT و CppAD، در گزارش نرم افزار منبع باز برای بهینه سازی محدود غیرخطی سیستم های پویا ارائه شده است. Rune Brus: "Open-Source Software for Nonlinear Constrained Optimization of Dynamic Systems" . Technical University of Denmark, Department of Informatics and Mathematical Modeling, Scientific Computing. 2010.
پلاگین Eclipse برای ویرایش کد منبع Modelica متوقف شده است.
در 18 دسامبر 2019، Modelon تصمیم گرفت کد منبع JModelica.org را از منبع باز به منبع بسته منتقل کند. آخرین نسخه منبع باز در صورت درخواست برای دانلود در دسترس است. Assimulo، PyFMI و FMI Library اکنون در GitHub هستند.
NEST یک نرم‌افزار شبیه‌سازی برای مدل‌های شبکه عصبی ، از جمله شبکه‌های عصبی در مقیاس بزرگ است. NEST در ابتدا توسط Markus Diesmann و Marc-Oliver Gewaltig توسعه داده شد و اکنون توسط NEST Initiative توسعه و نگهداری می شود.
شبیه سازی NEST سعی می کند منطق یک آزمایش الکتروفیزیولوژیکی را که در داخل یک کامپیوتر انجام می شود دنبال کند، با این تفاوت که سیستم عصبی مورد بررسی باید توسط آزمایشگر تعریف شود.
سیستم عصبی با تعداد زیادی نورون و اتصالات آنها تعریف می شود. در یک شبکه NEST، مدل‌های مختلف نورون و سیناپس می‌توانند همزیستی داشته باشند. هر دو نورون می توانند چندین اتصال با خواص متفاوت داشته باشند. بنابراین، اتصال را به طور کلی نمی توان با یک وزن یا ماتریس اتصال توصیف کرد، بلکه به عنوان یک لیست مجاورت توصیف کرد.
برای دستکاری یا مشاهده پویایی شبکه، آزمایشگر می تواند وسایلی را تعریف کند که ابزارهای مختلف (برای اندازه گیری و تحریک) موجود در یک آزمایش را نشان می دهند. این دستگاه ها داده های خود را یا در حافظه یا فایل می نویسند.
NEST قابل توسعه است و می‌توان مدل‌های جدیدی برای نورون‌ها، سیناپس‌ها و دستگاه‌ها اضافه کرد.
خط اختلاف یک چارچوب پیام‌رسانی باز برای افسران خدمات خارجی و سایر شهروندان ایالات متحده است — که توسط وزارت امور خارجه ایالات متحده آمریکا و آژانس توسعه بین‌المللی استخدام می‌شوند — تا از طریق آن بتوانند از سیاست‌های دولت انتقاد کنند. این کانال محرمانه ارتباطی در جریان جنگ ویتنام پس از آن طراحی شد که توصیه‌های دیپلمات‌های آمریکایی در قبال این جنگ به کرات نادیده گرفته شد.
در نظریه احتمالات و نظریه اطلاعات، اطلاعات متقابل تنظیم شده، ممکن است تغییر نسخه ای از اطلاعات متقابل برای مقایسه خوشه‌بندی‌ها استفاده شود. اثر توافق را صرفاً به دلیل شانس بین خوشه‌بندی‌ها تصحیح می‌کند، مشابه روشی که شاخص رند تنظیم‌شده، شاخص رند را تصحیح می‌کند. ارتباط نزدیکی با تنوع اطلاعات دارد: هنگامی که تنظیم مشابهی برای شاخص VI انجام می شود، معادل AMI می شود. با این حال، اندازه گیری تنظیم شده دیگر متریک نیست.
با توجه به مجموعه S از N عنصر S = {s,s...,s} ، دو بخش از S را در نظر بگیرید، برای مثال U = {u,u...,u} با R خوشه،
و V = {v,v...,v} با C خوشه. در اینجا فرض می شود که بخش ها به اصطلاح خوشه های سخت هستند. بخش ها به صورت جفتی جدا هستند:
به ازای همه formula_2 :
اطلاعات متقابل همپوشانی خوشه بین U و V را می توان در قالب یک جدول احتمالی RxC خلاصه کرد. که در آن formula_4 تعداد اشیاء مشترک در خوشه‌های U و V را نشان می‌دهد. به این معنا که،
فرض کنید یک شی به طور تصادفی از S انتخاب شده است. احتمال اینکه جسم به خوشه U بیفتد این است:
آنتروپی مرتبط با بخش بندی U عبارت است از:
که در آن P(j) = |V|/N. اطلاعات متقابل بین دو بخش:
که در آن P(i,j) نشان دهنده این احتمال است که یک نقطه به خوشه U در U و خوشه V در V تعلق دارد:
MI یک کمیت غیر منفی است که با آنتروپی های H(U) و H(V) محدود شده است, اطلاعات به اشتراک گذاشته شده توسط دو خوشه بندی را کمی می کند و بنابراین می تواند به عنوان معیار تشابه خوشه بندی استفاده شود.
مانند شاخص رند، مقدار پایه اطلاعات متقابل بین دو خوشه‌بندی تصادفی مقدار ثابتی به خود نمی‌گیرد و زمانی که دو پارتیشن تعداد خوشه‌های بیشتری داشته باشند (با تعداد ثابتی از عناصر مجموعه N) تمایل به بزرگ‌تر شدن دارد. با اتخاذ یک مدل فوق هندسی تصادفی، می توان نشان داد که اطلاعات متقابل مورد انتظار بین دو خوشه تصادفی عبارتند از:
هنگامی که دو پارتیشن یکسان هستند، AMI مقدار 1 و زمانی که MI بین دو پارتیشن برابر با مقدار مورد انتظار بنابر شانس باشد، 0 می گیرد.
https://en.wikipedia.org/wiki/Adjusted_mutual_information
طبقه‌بندی زمانی اتصال‌گرا نوعی خروجی شبکه عصبی و تابع امتیازدهی مرتبط، برای آموزش شبکه‌های عصبی بازگشتی مانند شبکه‌های حافظه کوتاه-بلند مدت برای مقابله با مشکلات دنباله‌ای که در آن زمان‌بندی متغیر است میباشد. از آن می‌توان برای کارهایی مانند تشخیص دست‌خط آنلاین یا تشخیص واج‌ها در فایل صوتی استفاده کرد. CTC به خروجی ها و امتیازدهی اشاره دارد و مستقل از ساختار شبکه عصبی زیربنایی است. در سال 2006 معرفی شد.
ورودی دنباله ای از مشاهدات است و خروجی ها دنباله ای از برچسب ها هستند که می تواند شامل خروجی های خالی باشد. دشواری آموزش از آنجا ناشی می شود که مشاهدات بسیار بیشتر از برچسب های موجود است. برای مثال، در فایل صوتی می‌توان چندین برش زمانی وجود داشته باشد که مربوط به یک واج واحد است. از آنجایی که ما تراز بودن دنباله مشاهده شده با برچسب های هدف را نمی دانیم، توزیع احتمال را در هر مرحله زمانی پیش بینی می کنیم. یک شبکه CTC یک خروجی پیوسته دارد (به عنوان مثال softmax)، که از طریق آموزش مدل‌سازی احتمال یک برچسب تطبیق داده میشود. CTC سعی نمی‌کند مرزها و زمان‌بندی‌ها را یاد بگیرد: دنباله‌های برچسب در صورتی معادل در نظر گرفته می‌شوند که فقط در تراز متفاوت باشند، بدون توجه به جاهای خالی. دنباله‌های برچسب معادل می‌توانند به روش‌های مختلفی رخ دهند - که باعث می‌شود امتیازدهی به یک کار غیر ضروری تبدیل شود، اما یک الگوریتم رو به عقب کارآمد برای آن وجود دارد. سپس امتیازات CTC را می توان با الگوریتم پس انتشار برای به روز رسانی وزن شبکه عصبی استفاده کرد.
رویکردهای جایگزین برای یک شبکه عصبی مجهز به CTC شامل مدل مارکوف پنهان است.
https://en.wikipedia.org/wiki/Connectionist_temporal_classification
جان هنری دورهام (زاده ۱۶ مارس 1950) یک وکیل آمریکایی است که در میان سال‌های ۲۰۱۸ تا ۲۰۲۱ به عنوان دادستان ایالات متحده در ناحیه کانکتیکات خدمت کرده‌است. تا آوریل ۲۰۱۹، دولت ترامپ به او مأموریت داد تا در مورد منشأ تحقیقات اداره تحقیقات فدرال (FBI) در مورد دخالت روسیه در انتخابات ۲۰۱۶ ایالات متحده تحقیق کند و در همین رابطه و در اکتبر ۲۰۲۰ وی به عنوان مشاور ویژه وزارت دادگستری در این زمینه منصوب شد.
او پیش از این به مدت ۳۵ سال به عنوان دستیار وکیل ایالات متحده در سمت‌های مختلف در دی سی خدمت کرد. دورهام به خاطر نقشش به عنوان دادستان ویژه در انهدام نوارهای بازجویی ایجاد شده توسط آژانس اطلاعات مرکزی (سیا) در سال ۲۰۰۵ شناخته می‌شود، که طی آن تصمیم گرفت هیچ گونه اتهام جنایی مرتبط با انهدام نوارهای شکنجه در یک مرکز سیا را به مقامات ارائه نکند.Lewis, Neil A. (January 13, 2008).
تا آوریل ۲۰۱۹، ویلیام بار، دادستان کل ایالات متحده، دورهام را موظف به نظارت بر بررسی منشأ تحقیقات روسیه و تعیین وجاهت جمع‌آوری اطلاعات مربوط به کمپین ترامپ «قانونی و مناسب» کرد. بار در دسامبر ۲۰۲۰ فاش کرد که مقام دورهام را در اکتبر ۲۰۲۰ به بازپرس ویژه ارتقا یافته و اطمینان داد که تحقیقات بازرس ویژه دورهام می‌تواند پس از پایان دولت ترامپ نیز ادامه یابد. بعد از سه سال و نیم تعقیب قضایی، نتیجه اقدامات دورهام ارائه یک فقره اعتراف به گناه و یک حکم مشروط برای اتهامی غیرمرتبط با منشأ تحقیقات روسیه و دو محاکمه ناموفق بود. دورهام در دو دادگاه ادعا کرد که FBI توسط متهمان فریب خورده‌است.
در ابتدای سال ۲۰۱۷، ترامپ و متحدانش ادعا کردند که تحقیقات FBI (معروف به طوفان متقاطع) در مورد تماس‌های احتمالی بین همکارانش و مقامات روسی (که منجر به تحقیقات مولر شد) یک «فریب» یا «شکار جادوگر» بود که توسط دشمنان سیاسی او آغاز شده‌بود. در آوریل ۲۰۱۹، دادستان کل ویلیام بار اعلام کرد که بررسی منشأ تحقیقات FBI در مورد دخالت روسیه در انتخابات ۲۰۱۶ ایالات متحده را آغاز کرده‌است و در ماه مه گزارش شد که او دورهام به رهبری منصوب شده. چند هفته قبل از آن به دورهام این اختیار داده شد که «مجموعه اطلاعاتی دولت را که شامل تعاملات کمپین ترامپ با روس‌ها است، بررسی کند، اسناد دولتی را بررسی کند و اظهارات شاهد داوطلبانه را درخواست نماید.»Savage, Charlie; Goldman, Adam; Fandos, Nicholas (May 14, 2019). در دسامبر ۲۰۲۰، بار به کنگره فاش کرد که دورهام را برای رهبری تحقیقات بازپرس ویژه دورهام در ۱۹ اکتبر منصوب کرده‌است او پس از استعفا از سمت دادستان ایالات متحده در این سمت باقی ماند. تا سپتامبر ۲۰۲۲، هزینه‌های تحقیقات او از زمان به عهده گرفتن نقش بازرس ویژه به ۶٫۵ میلیون دلار افزایش یافت.
پس از سه سال و نیم تحقیقات، دورهام سه مرد را متهم کرد که یکی از آنها به اتهامی غیرمرتبط با منشأ تحقیقات FBI اعتراف کرد و به حبس مشروط محکوم شد. دو مرد دیگر محاکمه و تبرئه شدند. در هر دو محاکمه، دورهام مدعی شد که متهمان اف‌بی‌آی را فریب داده‌اند، نه اینکه ادعا کنند اف‌بی‌آی رفتار نادرست با ترامپ داشته‌است.
در ۱۵ مه ۲۰۲۳، دورهام "گزارش در مورد موضوعات مربوط به فعالیت‌های اطلاعاتی و تحقیقات ناشی از کمپین‌های ریاست جمهوری ۲۰۱۶" (معروف به گزارش دورهام) را منتشر کرد. این گزارش به شدت از اف‌بی‌آی انتقاد کرد و به این نتیجه رسید که «اف‌بی‌آی هرگز نباید تحقیقات کاملی را دربارهٔ ارتباط بین ستاد انتخاباتی دونالد ترامپ و روسیه در جریان انتخابات ۲۰۱۶ آغاز می‌کرد». در این گزارش همچنین آمده‌است: «اف‌بی‌آی از اطلاعات خام، تحلیل‌نشده و تأیید نشده استفاده کرد» تا تحقیقات «توفان متقاطع» را دربارهٔ ترامپ و روسیه آغاز کند، اما هنگام بررسی نگرانی‌ها در مورد مداخله ادعایی در انتخابات در مبارزات انتخاباتی هیلاری کلینتون، از استاندارد متفاوتی استفاده کرد."
چندزنی (در یونانیγυνή "gyne" به معنی «زن» یا «همسر» است)"A Greek–English Lexicon", Liddell & Scott, s.v. γυνή یک سیستم جفت‌گیری است در که یک نر با چند ماده جفت می‌شود اما هر ماده تنها با یک نر جفت می‌شود. سیستم‌هایی که در آن چندین ماده با چندین نر جفت می‌شوند، به عنوان بی‌بندوباری تعریف می‌شوند. نمایش جفت‌گیری با جفت‌یابی اغلب به عنوان شکلی از چندزنی در نظر گرفته می‌شود، زیرا یک نر با تعداد زیادی ماده جفت می‌شود، اما سیستم‌های جفت‌گیری مبتنی بر لک از این نظر متفاوت است که نر هیچ وابستگی به ماده‌هایی که با آنها جفت می‌شود ندارد و ماده‌های جفت‌شونده بدون وابستگی به یکدیگر هستند.Clutton-Brock T.H. (1989). ‘Review lecture: mammalian mating systems.' "Proceedings of the Royal Society of London". Series B, Biological Sciences 236: 339–372.
چندزنی نمونه‌ای از گروه‌های یک نری و چندمادگی استBoyd, R. , & Silk, J. B. (2009). How Humans Evolved (preferably the downloadable pdf version): WW Norton & Company, New York. و می‌توان آن را در گونه‌های بسیاری از جمله: فوک فیلی، کفتار خال‌دار،Holekamp, Kay E. , et al. "Society, demography and genetic structure in the spotted hyena." Molecular Ecology 21.3 (2012): 613-632. گوریل، پرینیا بال‌سرخ، الیکایی خانگی، بابون مقدس، قرقاول معمولی، گوزن قرمز، ببر بنگال، "زنبور دروگر سونورا", "Anthidium manicatum" و گوزن واپیتی یافت. اغلب در سیستم‌های چندزنی، زنان بیشتر فعالیت‌های مراقبت‌های والدین را انجام می‌دهند.Davies, N. B. , Krebs, J. R. , & West, S. A. (2012). An introduction to behavioural ecology. John Wiley & Sons.
هنگامی که ماده‌ها به‌طور پیاپی حرکت می‌کنند و از نظر فضایی پایدار نیستند، نرها راهبرد دفاع از جفت را دنبال می‌کنند. وقتی ماده‌ها به صورت دسته‌جمعی هستند، چهار نوع چندزنی رخ می‌دهد.
سسک نیزار بزرگ ("Acrocephalus arundinaceus") یکی از چندین گونه‌های پرندگان است که چندزنه و دارای حرمسرا است. نرها منابعی مانند حفاظت از لانه و سطوح مختلف مراقبت از والدین را برای حرمسرای خود فراهم می‌کنند. ماده‌ها در حرمسرا می‌توانند به‌طور همزمان تولیدمثل کنند، که نشان می‌دهد اندازه حرمسرا و تعداد فرزندان نر به هم مرتبط هستند.Hasselquist, D. (1998). Polygyny in great reed warblers: a long-term study of factors contributing to male fitness. Ecology, 79(7), 2376-2390.
سسکک بال‌سرخ یا پرینیای بال‌سرخ یک گونه پرنده از خانواده سبدنشینان است که در گذشته به جنس تک‌نماد "Heliolais" وابسته بود. در بنین، بورکینافاسو، کامرون، جمهوری آفریقای مرکزی، چاد، جمهوری دموکراتیک کنگو، ساحل عاج، اتیوپی، گامبیا، غنا ، گینه ، گینه بیسائو، کنیا، لیبریا، مالاوی، مالی، نیزامب، مالاوی، مالی، نیزامب نیجریه، سنگال، سیرالئون، سودان، تانزانیا، توگو، اوگاندا، زامبیا و زیمبابوه یافت می‌شود که زیستگاه طبیعی آن ساوانای خشک است.BirdLife International (2016). ""Prinia erythroptera"". "IUCN Red List of Threatened Species". 2016: e.T22713671A94385480. doi:. Retrieved 11 November 2021.
نها باسین (زاده ۱۸ نوامبر ۱۹۸۲) خواننده و ترانه‌سرای هندی است. او برای کارهای پخش در بالیوود، تالیوود، کالیوود و آهنگ‌های مستقل در ژانر موسیقی پاپ هندی و موسیقی محلی پنجابی شناخته شده‌است. باسین هفت نامزدی فیلم فیر را در زبان‌های مختلف دریافت کرده و دو جایزه فیلم فیر را برای ترانه‌های «جاگ گومیا» (هندی) و «پاانی راوی دا» (پنجابی) دریافت کرده‌است.
نها بهاسین در دهلی از پدر (آشوک باسین) و مادرش (رخا باسین) به دنیا آمد. نها متعلق به یک خانواده هندو پنجابی است. طایفه او در اصل از ناحیه راولپندی است. نها دو خواهر و برادر دارد، یک خواهر بزرگتر (راشی باسین) و برادر کوچکتر (آنوبهاو باسین).
او تحصیلات خود را در مدرسه دولتی فرانک آنتونی به پایان رساند. او از کودکی همیشه آرزو داشت که یک ستاره موسیقی پاپ شود. او برای یادگیری انواع رقص به آکادمی رقص شیامک داور پیوست. او همچنین آموزش آواز کلاسیک را نزد استاد غلام مصطفی خان گذراند.
اسکن سه بعدی بدن، کاربرد فناوری‌های گوناگونی مانند ، حسگر سه بعدی عمق، دید استریوسکوپی و غیره برای تحلیل و بررسی ارگونومیک و آنتروپومتری بدن انسان به عنوان ابر نقطه ای است. فناوری تحقیقات انجام شده نشان داده‌است که روش‌های استخراج اندازه‌گیری اسکن سه بعدی بدن با تکنیک‌های اندازه‌گیری آنتروپومتریک سنتی قابل مقایسه هستند.
در حالی که این فناوری هنوز در کاربرد خود در حال گسترش و توسعه است، این فناوری به‌طور مرتب در زمینه‌های زیر به مورد استفاده قرار گرفته‌است:
اگرچه، علی‌رغم توانایی این فناوری برای تأثیرگذاری در سفارشی‌سازی انبوه و سفارشی سازی اقلام با ویژگی‌های ارگونومیک، اسکن بدنه سه بعدی هنوز به مرحله اولیه پذیرش یا مرحله اکثریت انتشار نوآوری نرسیده‌است. این تا حدی به دلیل فقدان نظریه ارگونومیک در رابطه با نحوه شناسایی نقاط عطف در مورفولوژی بدن است. مناسب بودن اسکن سه بعدی بدن نیز به زمینه بستگی دارد زیرا اندازه‌گیری‌های انجام‌شده و دقت دستگاه به‌جای اینکه مطلق باشد، بسیار وابسته به دست انسان است. علاوه بر این، محدودیت اصلی اسکن سه بعدی بدن، هزینه اولیه تجهیزات و مهارت‌های مورد نیاز برای جمع‌آوری داده‌ها و اعمال آن در زمینه‌های علمی و فنی بوده‌است. با این حال، استفاده از دوربین‌های عمق در گوشی‌های هوشمند در این اواخر به کاهش هزینه اسکن سه بعدی کمک می‌کند.
یکی از نمونه‌های آن، اپلیکیشن اسکن صورت است که در فروشگاه Apple موجود است.
برای بررسی دقیق تغییرات ابعاد بدن، یک سیستم اسکن با سرعت بالا (۴ بعدی) توسط 3dMD و مؤسسه IBV توسعه داده شد. اسکن انسان متحرک با لباس با وضوح بالا (معمولاً ۱۰–۶۰ هرتز) از نظر فنی ممکن است، همان‌طور که بارها توسط کریس لین، آلفردو بالستر و یوردان کیوسف گزارش شده‌است، اما تجزیه و تحلیل و کاربرد این داده‌ها به نظر می‌آید چالش‌برانگیز باشد. رویدادهای جهانی برای تبادل علمی در زمینه اسکن سه بعدی و چهار بعدی بدن، کنفرانس‌های سالانه 3DBody.Tech و لباس-بدن-تعامل می‌باشد.
اگرچه این فرایند برای مدت قابل توجهی با کنفرانس‌های بین‌المللی که سالانه برای صنعت و دانشگاه برگزار می‌شود (به عنوان مثال کنفرانس و نمایشگاه بین‌المللی در زمینه فناوری‌های اسکن سه بعدی بدن) ایجاد شده‌است، پروتکل و روند نحوه اسکن افراد هنوز به‌طور جهانی رسمی نشده‌است. با این حال، تحقیقات قبلی یک پروتکل استاندارد را برای اسکن بدن بر اساس تحقیق و تمرین پیشنهاد کرده‌است که نشان می‌دهد چگونه پروتکل و وضعیت غیراستاندارد بر اندازه‌گیری‌های بدن از جمله لگن تأثیر می‌گذارد.
با این حال، پروتکل اسکن استاندارد، هیچ اندازه‌گیری را تولید نمی‌کند که دقت روش‌های اندازه‌گیری دستی یا تحمل ISO 20685:2010 را برآورده نکند. اما از طریق اسکن متوالی و یک الگوریتم رایگان به نام گریفون، ۹۷٫۵٪ اندازه‌گیری‌ها مطابق با ISO 20685:2010 است. (افزایش دقت ۳۲۷ درصدی).
سسکک پیشانی‌سرخ که با نام‌های سسک پیشانی‌سرخ و آپالیس رخ‌سرخ نیز شناخته می‌شود، گونه‌ای از پرندگان خانواده سبدنشینان است که در چاد، جیبوتی، اریتره، اتیوپی، کنیا، سومالی، سودان، تانزانیا و اوگاندا یافت می‌شود. زیستگاه طبیعی آن ساوانای خشک است.
بسیاری از آرایه‌شناسان این گونه را در سردهٔ "سسکک‌ها" قرار می‌دهند تا در سردهٔ تک‌نماد خود "Urorhipis". پشتیبانی از این قرارگیری جایگزین توسط یک مطالعه تبارزایی مولکولی بر روی Cisticolidae است که در سال ۲۰۱۳ منتشر شد، ارائه می‌شود که نشان می‌دهد که سسکک پیشانی‌سرخ ارتباط نزدیکی با سسکک‌ها دارد.
در بوم‌شناسی رفتاری، چندشوهری رده‌ای از سیستم جفت‌گیری است که در آن یک ماده با چندین نر در یک فصل تولیدمثلی جفت می‌شود. چندشوهری اغلب بر اساس هزینه و مزایایی که اعضای هر جنس متحمل می‌شوند با سیستم چندزنی مقایسه می‌شود. چندزنی جایی است که یک نر با چندین ماده در یک فصل تولیدمثلی جفت می‌شود (مانند شیرها، آهوها، برخی پستانداران، و بسیاری از سیستم‌هایی که یک نر آلفا وجود دارد).Evolutionary anthropology of the human family; In C. A. Salmon and T. K. Shackelford (Eds.), "The Oxford Handbook of Evolutionary Family Psychology". New York: Oxford University Press. نمونه رایج جفت‌گیری چندشوهری را می‌توان در جیرجیرک صحرایی ("Gryllus bimaculatus") از راسته راست‌بالان Orthoptera (شامل جیرجیرک‌ها، ملخ‌ها و ملخ‌های زمینی) یافت. رفتار چندشوهری در بسیاری از گونه‌های دیگر حشرات از جمله سوسک آرد سرخ و گونه عنکبوت "Stegodyphus lineatus" نیز برجسته است. چندشوهری همچنین در برخی از پستانداران مانند مارموست‌ها، گروه‌های پستانداران، سردهٔ کیسه‌دار "انتیکاینس" و باندیکوت‌ها، حدود ۱٪ از همه گونه‌های پرندگان، رخ می‌دهد. مانند برکه‌نوردها و صعوه‌های جنگلی، حشرات مانند زنبور عسل، و ماهی مانند لوله‌ماهی.
ناامید (; ) فیلم نئو-نوآر دلهره‌آور سال ۲۰۲۳ کره جنوبی به کارگردانی کیم چانگ هون و با بازی هونگ سا بین، سونگ جونگ-کی و بی‌بی است. این فیلم داستان یون گیو، پسر نوجوانی را روایت می‌کند.
پرواز عروسی گام مهمی در تولیدمثل بیشتر مورچه‌ها، موریانه‌ها و برخی گونه‌های زنبور عسل است. همچنین در برخی از گونه‌های مگس مانند "Rhamphomyia longicauda" دیده می‌شود.
در طول پرواز، ملکه‌های باکره با نرها جفت‌گیری می‌کنند و سپس فرود می‌آیند تا یک کلنی جدید راه‌اندازی کنند، یا دربارهٔ زنبورهای عسل، جایگزینی کلنی کندوی موجود را ادامه دهند.
نوع بالدار مورچه‌ها و موریانه‌ها به نام alates شناخته می‌شود.
موقعیت یابی مغناطیسی یک سیستم موقعیت یابی فضاهای داخلی است که از ناهنجاری های میدان مغناطیسی معمولی در تنظیمات داخلی با استفاده از آنها به عنوان امضاهای تشخیص مکان متمایز استفاده می کند. اولین استناد از موقعیت یابی بر اساس ناهنجاری مغناطیسی را می توان به کاربردهای نظامی در سال 1970 ردیابی کرد. استفاده از ناهنجاری های میدان مغناطیسی برای موقعیت یابی داخل ساختمان برای اولین بار در مقالات مربوط به رباتیک در اوایل سال 2000 ادعا شد.
بیشتر برنامه‌های کاربردی اخیر می‌توانند از داده‌های سنسور مغناطیسی از تلفن هوشمند استفاده کنند که برای مکان‌یابی بی‌سیم اجسام یا افراد در داخل ساختمان استفاده می‌شود.
در حال حاضر هیچ استانداردی برای IPS وجود ندارد، با این حال به نظر می رسد موقعیت یابی مغناطیسی کامل ترین و مقرون به صرفه ترین باشد. این دقت بدون نیاز به سخت افزار و هزینه کل مالکیت نسبتاً پایین را ارائه می دهد. بر اساس تحقیقات Opus، موقعیت یابی مغناطیسی به عنوان یک فناوری مکان یابی داخلی "بنیادی" ظاهر خواهد شد.
GiPStech
تحقیقات مستقل در سال 2011 تیمی از محققان را گرد هم آورد تا بر روی ناهنجاری های میدان ژئومغناطیسی به عنوان یک میدان طبیعی در دسترس برای بومی سازی دستگاه های الکترونیکی مصرفی استفاده شود.
پس از چند سال تحقیق و آزمایش، آنها توانستند یک پلتفرم محلی سازی داخلی را پیاده سازی کنند که بر اساس اثرانگشت یک میدان ژئومغناطیسی ساختمان و همجوشی حسگر پیشرفته، قادر به مکان یابی دقیق دستگاه و کاربر آن بدون هیچ گونه زیرساختی بود. علاوه بر این، این پلتفرم همچنین قادر به جبران بسیاری از مسائل شناخته شده تغییرپذیری میدان مغناطیسی محلی بود.
در سال 2014، این تیم GiPStech را - به عنوان آکادمیک فرعی دانشگاه دلا کالابریا - برای تکمیل تحقیق و توسعه و تجاری‌سازی پلتفرم تأسیس کرد.
Indoor Atlas
پروفسور Janne Haverinen و Anssi Kemppainen نیز روی رویکرد مغناطیسی کار کردند. با توجه به اینکه اعوجاج مغناطیسی ساختمان‌ها باعث گمراهی ماشین‌ها می‌شود، در نهایت مشکل را تغییر دادند و توجه را بر تداخل‌های مغناطیسی ناشی از سازه‌های فولادی متمرکز کردند. چیزی که آنها دریافتند این بود که اختلالات درون آنها ثابت بود و یک اثر انگشت مغناطیسی منحصر به فرد برای یک ساختمان ایجاد کرد.
پروفسور Janne Haverinen در سال 2012 شرکت IndoorAtlas را برای تجاری سازی راه حل موقعیت یابی مغناطیسی با دفتر مرکزی دوگانه در مانتین ویو، کالیفرنیا(Mountain View, CA) و اولو( Oulu) فنلاند تاسیس کرد.
میدان مغناطیسی محلی تحت تأثیر اجسام فلزی متحرک مانند بالابرها یا کابینت های فلزی قرار می گیرد.
1. Feldman, David W. & Slone, James C., "Guidance system", published 1974-01-29, assigned to United States Secretary of the Navy
2.Suksakulchai, S.; Thongchai, S.; Wilkes, D. M.; Kawamura, K. (October 2000). "Mobile robot localization using an electronic compass for corridor environment". "SMC 2000 Conference Proceedings. 2000 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. 'cybernetics Evolving to Systems, Humans, Organizations, and Their Complex Interactions' (Cat. No.0". 5: 3354–3359 vol.5. doi:10.1109/ICSMC.2000.886523. ISBN <bdi>0-7803-6583-6</bdi>. S2CID 14204871
3.Aboshosha, Ashraf; Zell, Andreas; Tübingen, Universität (2004). "Disambiguating Robot Positioning Using Laser and Geomagnetic Signatures". "In: Proceedings of IAS-8".
4.Haverinen, Janne; Kemppainen, Anssi (31 October 2009). "Global indoor self-localization based on the ambient magnetic field". "Robotics and Autonomous Systems". 57 (10): 1028–1035. doi:10.1016/j.robot.2009.07.018
5.Miller, Dan. "Analysis & Expertise in Conversational Commerce". Opus Research. Retrieved 2014-08-02.
6.redazione (2018-09-05). "Indoor localization and navigation company home page". "GiPStech". Retrieved 2020-10-23.
7."Homepage of Janne Haverinen". Department of Computer Science and Engineering. University of Oulu. Archived from the original on 2014-02-26. Retrieved 2014-08-02.
8.Truong, Alice (2013-09-25). "IndoorAtlas Hopes to Unlock the "Holy Grail of Advertising" With Magnetic-Field Mapping". Business + Innovation. Fast Company. Retrieved 2014-08-02.
9.Clark, Liat (9 July 2012). "Finnish startup can locate you indoors using magnetic field anomalies". "Wired UK". Retrieved 2014-08-02.
10.Li, Binghao; Gallagher, Thomas; Dempster, Andrew G.; Rizos, Chris. "How feasible is the use of magnetic field alone for indoor positioning?". International conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation 2012 (IPIN2012). CiteSeerX 10.1.1.367.2923
موزیکال ماتیلدا فیلمی محصول سال ۲۰۲۲ و به کارگردانی متیو وارچوس است. در این فیلم بازیگرانی همچون آلیشا ویر، لاشانا لینچ، استیون گراهام، آندره‌آ ریسبرو و اما تامپسون ایفای نقش کرده‌اند.
جون گیبنز (زاده ۱۱ آوریل ۱۹۶۳) و جنیفر گیبنز (۱۱ آوریل ۱۹۶۳–۹ مارس ۱۹۹۳) دوقلوهای همسانی بودند که در ولز بزرگ شدند. آن‌ها بعداً "دوقلوهای خاموش" لقب گرفتند، زیرا تنها با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کردند. این دو خواهر، چند آثار داستانی نوشتند. همچنین هر دو آن‌ها، به مدت یازده سال در بیمارستان برادمور بستری بودند.
جون و جنیفر، دختران مهاجران کارائیبی، گلوریا و آبری گیبنز بودند. خانواده گیبنز در اوایل دهه ۱۹۶۰ به عنوان بخشی از نسل ویندراش از باربادوس به بریتانیا نقل مکان کردند. گلوریا خانه‌دار بود و آبری به عنوان تکنسین برای نیروی هوایی سلطنتی کار می‌کرد. این زوج، سه فرزند دیگر نیز داشتند: گرتا زادهٔ ۱۹۵۷، دیوید ۱۹۵۹ و رزی ۱۹۶۷.
در سال ۱۹۶۰، آبری برای اقامت، نزد یکی از بستگانش در کاوِنتری رفت و خیلی زود، به عنوان تکنسین کارکنان، واجد شرایط شد. گلوریا چند ماه بعد به‌همراه گرتا و دیوید به‌دنبال او راهی شد. دوقلوها در ۱۱ آوریل ۱۹۶۳، در یک بیمارستان نظامی در عدن، یمن، جایی که پدرشان در آن‌جا مستقر شده‌بود، به دنیا آمدند. خانواده به زودی نقل مکان کردند–ابتدا به انگلستان، و در سال ۱۹۷۴، به هاورفوردوست، ولز. این دوقلوها، جدایی‌ناپذیر بودند و زبان آن‌ها که یک زبان باجان کریول تسریع‌شده، بود، درک این دو خواهر را برای مردم دشوار می‌کرد.
گیبنزها، تنها کودکان سیاه‌پوست جامعه بودند و اغلب در مدرسه طرد می‌شدند. مشخص شد که این موضوع، برای دوقلوها آسیب‌زا بوده و در نهایت باعث شد مدیران مدرسه هر روز آن‌ها را زودتر مرخص کنند تا بلکه از قلدری شدن آن‌ها، اجتناب کنند. زبان آن‌ها در این زمان حتی عجیب‌تر و به زودی برای دیگران نامفهوم شد. زبان آن‌ها، یا idioglossia، به عنوان نمونه‌ای از کریپتوفازی یاد می‌شود و مثالی از آن، اقدامات همزمان دوقلوها بود، که اغلب دقیقاً شبیه کارهای یکدیگر را انجام می‌دادند. دوقلوها به طرز فزاینده‌ای محتاط شدند و در نهایت با هیچ‌کس به جز یکدیگر و خواهر کوچک‌ترشان رز، صحبت نکردند.
دختران به تحصیل در مدرسه ادامه دادند، هرچند از خواندن و نوشتن خودداری می‌کردند. در سال ۱۹۷۴، پزشکی که واکسیناسیون را در مدرسه انجام می‌داد، متوجه رفتار آن‌ها شد و به یک روان‌شناس کودک اطلاع داد. دوقلوها شروع به دیدن شماری از درمانگران کردند که تلاش‌های ناموفقی برای وادار کردن آن‌ها به برقراری ارتباط با دیگران انجام دادند. آن‌ها برای شکستن انزوای خود به مدارس شبانه‌روزی جداگانه فرستاده شدند، اما این زوج پس از جدایی، کاملاً منزوی شدند.
هنگامی که این دو خواهر دوباره به هم ملحق شدند، چندین سال، خود را در اتاق خوابشان منزوی کرده و مشغول بازی‌های مفصلی با عروسک‌ها شدند. آن‌ها نمایشنامه‌ها و داستان‌های آبکی بسیاری خلق کردند و برخی از آن‌ها را با صدای بلند، روی نوار، به عنوان هدیه برای خواهرشان رز، خواندند. آن‌ها با الهام از یک جفت هدیه در کریسمس ۱۹۷۹، حرفه نویسندگی خود را آغاز کردند. آن‌ها آثارشان را برای یک دوره مسابقهٔ نویسندگی خلاق، که آثار باید از طریق پست ارسال می‌شدند، فرستادند. هر کدام از آن‌ها نیز یک دفتر خاطرات گسترده داشتند و تعدادی داستان، شعر و رمان نوشتند. این داستان‌ها عمدتاً در ایالات متحده و به ویژه در مالیبو، کالیفرنیا اتفاق می‌افتد که شامل زنان و مردان جوانی است که رفتارهای عجیب و غریب و اغلب مجرمانه از خود نشان می‌دهند.