moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
در این مدل، احتمال هر کلمه فقط به احتمال خود آن کلمه در مستند بستگی دارد ، بنابراین ما فقط ماشین حالت یک حالته را به عنوان واحدها داریم. ماشین حالت توزیع احتمال در کل واژگان مدل را دارد و مجموع آن‌ها برابر ۱ می‌شود. در زیر تصویر مدل یونیگرام یک مستند را می‌بینیم.
احتمال ایجاد شده برای یک پرسش خاص به صورت زیر محاسبه می‌شود
مستندهای مختلف دارای مدل‌های یونیگرام هستند که احتمال مختلف کلمات در آن وجود دارد. توزیع احتمال از مستندهای مختلف استفاده می‌شود تا احتمال وجود کلمه برای هر جستجو را تولید شود. مستندها را می‌توان برای یک پرسش با توجه به احتمالات رتبه‌بندی کرد. نمونه ای از مدل‌های یونیگرام دو مستند:
در زمینه‌های بازیابی اطلاعات، برای جلوگیری از مواردی که احتمال کلمه در آن صفر شود، آن را smooth می‌کنند. یک رویکرد معمول، ایجاد مدل حداکثر احتمال برای کل مجموعه و درون‌یابی خطی مدل مجموعه با یک مدل حداکثر احتمال برای هر مستند برای smooth کردن مدل است. Buttcher, Clarke, and Cormack. Information Retrieval: Implementing and Evaluating Search Engines. pg. 289–291. MIT Press.
در مدل "ان-گرام"، احتمال formula_1 از مشاهده جمله formula_9 به صورت زیر محاسبه می‌شود
فرض بر این است که احتمال مشاهده‌ی iامین کلمه ("w") در i-1 کلمه قبل را می توان با احتمال مشاهده آن 10 کلمه قبلی تقریب زد. (کلمه nام خاصیت مارکوف).
احتمال شرطی را می‌توان از تعداد کلمه در مدل "ان-گرام" محاسبه کرد:
مدل‌های bigram و trigram، مدل "ان-گرام" با "n" = 2 و "n" = 3 هستند.
به طور معمول، احتمالات مدل ان-گرام مستقیماً از تعداد فرکانس ها بدست نمی‌آیند، زیرا مدل‌هایی که از این طریق بدست آمده‌اند هنگام مواجهه با هر ان-گرامی که قبلاً به طور صریح دیده نشده است، مشکلات جدی دارند. در عوض، نوعی smoothing نیاز است تا مقداری از کل احتمال را به کلمات یا ان-گرامهای دیده نشده اختصاص دهد. از روش های مختلفی استفاده می‌شود ، از روش ساده "add-one" (اختصاص عدد 1 به n-gram مشاهده نشده، به عنوان یک توزیع پیشین) تا مدل‌های پیچیده‌تر، مانند یا مدل‌های back-off.
بازنمایی های دو طرفه هم در قبل و هم در بعد متن (به عنوان مثال ، کلمات) در همه لایه‌ها شرط هستند.
در یک مدل زبان bigram (n = 2)، احتمال "I saw the red house" "به" طور تقریبی به صورت زیر محاسبه می‌شود
در حالی که در یک مدل زبان trigram ( "n" = 3)، "به" طور تقریبی به صورت زیر محاسبه می‌شود
توجه داشته باشید که در متن n-1 ان-گرام اول با نشانگرهای شروع جمله پر می‌شود ، که به طور معمول نشان داده می‌شود.
علاوه بر این، بدون نشانگر پایان جمله، احتمال دنباله ای بدون گرامر "* I saw the" بیشتر از جمله طولانی‌تر "I saw the red house" است.
مدل‌های زبان اصل حداکثر آنتروپی با استفاده از توابع ویژگی، رابطه بین کلمه و تاریخچه ان-گرام را رمزگذاری می‌کنند. معادله‌ی آن به صورت زیر است
که formula_15 تابع partition، formula_16 بردار پارامتر و formula_17 تابع ویژگی هستند. در ساده ترین حالت، تابع ویژگی فقط نشانگر وجود یک ان-گرام خاص است. استفاده از پیش‌فرض روی a یا منظم‌ساز مفید خواهد بود.
مدل log-bilinear نمونه دیگری از مدل‌های زبانی نمایی است.
مدل‌های زبانی عصبی (یا "مدل های زبان فضایی پیوسته") برای ارائه پیش‌بینی‌های خود از نمایش‌های پیوسته یا نمایش کلمات استفاده می‌کنند. این مدل ها از شبکه‌های عصبی استفاده می‌کنند.
نمایانگر پیوسته فضا به کاهش نفرین ابعاد در مدل سازی زبان کمک می‌کند: با آموزش مدل‌های زبان بر روی متن های بزرگتر و بزرگتر ، تعداد کلمات منحصر به فرد (واژگان) افزایش می‌یابد. تعداد توالی‌های احتمالی کلمات با اندازه واژگان به طور تصاعدی افزایش می‌یابد و به دلیل تعداد زیاد توالی‌ها، باعث ایجاد مشکل پراکندگی داده‌ها می‌شود. بنابراین ، برای برآورد صحیح احتمالات، به آمار نیاز است. شبکه‌های عصبی با نمایش کلمات به صورت توزیع شده، به عنوان ترکیب‌های غیرخطی وزن‌ها در یک شبکه عصبی، از این مشکل جلوگیری می‌کنند. یک توصیف جایگزین این است که یک شبکه عصبی عملکرد زبان را تقریبی می‌زند. معماری شبکه عصبی ممکن است پیشخور یا بازگشتی باشد، و گرچه اولی ساده تر است دومی بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرد.
به طور معمول، مدل‌های زبان شبکه عصبی به عنوان طبقه‌بندی کننده‌های احتمالی ساخته می شوند و آموزش می‌بینند که توزیع احتمال را پیش‌بینی کنند
یعنی شبکه آموزش دیده است تا با توجه به متن زبان، توزیع احتمال بر روی واژگان را پیش‌بینی کند. این کار با استفاده از الگوریتم های استاندارد آموزش عصبی عصبی مانند گرادیان کاهشی تصادفی همراه با پس‌انتشار انجام می‌شود. متن ممکن است یک پنجره با اندازه ثابت کلمات قبلی باشد، شبکه، احتمال زیر را پیش‌بینی می‌کند
از بردار ویژگی که نشان‌دهنده کلمه‌ی قبلی است. گزینه دیگر استفاده از کلمات "بعدی" علاوه بر کلمات "قبلی" به عنوان ویژگی است، احتمال تخمین زده شده برابر است با
به این مدل بسته کلمات گفته می‌شود. وقتی بردارهای مشخصه کلمات در متن با یک عمل پیوسته ترکیب میaوند، از این مدل به عنوان معماری پیوسته کلمات (CBOW) یاد می‌شود.
گزینه سوم که با سرعت کمتری نسبت به CBOW آموزش داده می‌شود اما عملکرد کمی بهتر دارد، معکوس کردن مشکل قبلی و ایجاد یک شبکه عصبی برای یادگیری متن می‌باشد. به صورت رسمی‌تر، با داشتن دنباله‌ای از کلمات آموزشی formula_21 ، تابعی که متوسط احتمال را به حداکثر می رساند برابر است با
که ، اندازه متن آموزش، می‌تواند تابعی از کلمه وسط (formula_23) باشد. به این مدل زبان می‌گویند. مدل‌های مدل بسته کلمات و پایه‌های word2vec هستند.
به جای استفاده از مدل‌های زبانی شبکه عصبی برای تولید احتمالات واقعی، معمولاً از نمایش توزیع شده در لایه های "پنهان" شبکه به عنوان نمایش کلمات استفاده می‌شود. سپس هر کلمه بر روی یک بردار واقعی بعدی قرار می گیرد که نامیده می‌شود، به طوری که اندازه لایه قبل از لایه خروجی است. نمایش‌ها در مدل‌های skip-gram دارای مشخصه متمایزی است که آنها روابط معنایی بین کلمات را به صورت ترکیب‌های خطی مدل‌سازی می‌کنند و نوعی ترکیب‌بندی را بدست می‌آورند. به عنوان مثال، در برخی از این مدل‌ها، اگر تابعی باشد که یک کلمه را به نمایش -بعدی تبدیل کند، داریم:
که ≈ با این شرط که سمت راست آن باید نزدیکترین همسایه مقدار سمت چپ باشد، دقیق‌تر می‌شود.
یک مدل زبان موقعیتی احتمال وقوع کلمات معین نزدیک به یکدیگر که لزوماً بلافاصله مجاور نیستند را در یک متن ارزیابی می‌کند. به همین ترتیب، مدلهای بسته بندی مفاهیمی از معانی معنایی مرتبط با عبارات چند کلمه‌ای مانند "buy_christmas_present استفاده می‌کنند"، حتی وقتی از آن‌ها در جملات غنی از اطلاعات مانند "today I bought a lot of very nice Christmas presents" استفاده می شود.
علیرغم موفقیت‌های محدود در استفاده از شبکه های عصبی، نویسندگان نیاز به تکنیک‌های دیگر را هنگام مدل‌سازی زبان اشاره تأیید می‌کنند.
مجموعه داده‌های مختلفی برای استفاده برای ارزیابی سیستم‌های پردازش زبان ساخته شده است. که شامل موارد زیر می‌شود:
انقلاب اسپانیا یک انقلاب اجتماعی کارگری بود که از زمان وقوع جنگ داخلی اسپانیا، در سال ۱۹۳۶، آغاز شد و منجر به اجرای گستردهٔ اصول سازمانی آنارشیستی و به‌طور اخص سوسیال لیبرترین، در مناطق مختلف کشور به مدت دو تا سه سال، در درجه اول کاتالونیا و پس از آن، آراگون، اندلس و بخش‌هایی از والنسیا شد. بیشتر اقتصاد اسپانیا تحت کنترل کارگران قرار گرفت. در سنگرهای آنارشیست مانند کاتالونیا، این رقم به ۷۵٪ می‌رسید. کارخانه‌ها از طریق کمیته‌های کارگری اداره شدند و مناطق کشاورزی به عنوان کومونهای سوسیالیست لیبرترین اشتراکی اداره شدند. بسیاری از مشاغل کوچک مانند هتل‌ها، آرایشگاه‌ها و رستوران‌ها نیز به کارگرانشان سپرده و مدیریت می‌شدند.
تلاش برای این تغییرات اساسی، در درجه اول توسط اعضای کنفدراسیون ملی کار (CNT ; ) و فدراسیون آنارکیستا ایبریکا (FAI ; ) و اتحادیه اصلی کارگران (UGT ; ) انجام می‌پذیرفت.
در ۱۷ ژوئیه ۱۹۳۶، کودتای ژوئیه ۱۹۳۶ اسپانیا آغاز شد. در ۱۸ ژوئیه، قیام نظامی مداوم منجر به فروپاشی دولت جمهوری شد (چهار دولت در یک روز جانشین یکدیگر شدند) و ساختارهای قهری دولت در مکان‌هایی که کودتاچیان قدرت را به دست نگرفتند منحل یا فلج شد. . تا آن زمان، CNT تقریباً ۱۵۷۷۰۰۰ عضو و UGT 1447000 عضو داشت. در ۱۹ ژوئیه، قیام به کاتالونیا رسید، جایی که کارگران اسلحه به دست گرفتند، به پادگان‌ها حمله کردند، سنگرها را برپا کردند و در نهایت ارتش را شکست دادند.
اتحادیه‌های CNT و UGT در پاسخ به قیام نظامی و بی‌تفاوتی آشکار دولت نسبت به آن، از ۱۹ تا ۲۳ ژوئیه اعتصاب عمومی را فراخواندند. علیرغم اینکه در روزهای گذشته سوابق خاصی از توزیع سلاح بین بخش‌های غیرنظامی وجود داشت، در جریان اعتصاب عمومی بود که گروه‌هایی از اتحادیه‌های کارگری مرتبط با اتحادیه‌های تشکیل دهنده و گروه‌های کوچکتر، به بسیاری از انبارهای اسلحه ایالت حمله کردند. نیروها، فارغ از اینکه علیه حکومت شورش کرده باشند یا نه.
هم‌اکنون در همین هفته‌های اول، دو گروه در بخش‌های انقلابی آنارکو سندیکالیست تأسیس شدند: گروه رادیکال، که اساساً با فدراسیون آنارشیست ایبری (FAI) مرتبط بود و از طریق آن به CNT، که پدیده‌ای را که در آن مشارکت داشت به‌عنوان یک پدیده سنتی درک می‌کرد. انقلاب؛ و گروه احتمال گرا، متشکل از اعضای بخش معتدل تر CNT، که سهولت شرکت در یک جبهه گسترده‌تر را که بعدها جبهه ضد فاشیست مردمی (FPA) نامیده شد، که نتیجه افزودن اتحادیه‌ها به ائتلاف انتخاباتی مردمی بود، بیان کرد.
کمون‌ها بر اساس اصل اساسی «از هرکدام بنا به تواناییشان، به هر کدام بر حسب نیازشان» اداره می‌شدند. در برخی جاها، پول به‌طور کامل حذف شد و با کوپن جایگزین شد. تحت این سیستم، بهای تمام شده کالا اغلب کمی بیشتر از یک چهارم هزینه قبلی بود. در طول انقلاب، ۷۰ درصد مناطق روستایی در کاتالونیا، حدود ۷۰ درصد در آراگون شرقی، ۹۱ درصد در بخش جمهوری اکسترمادورا، ۵۸ درصد در کاستیا-لامانچا، ۵۳ درصد در اندلس جمهوری، ۲۵ درصد در مادرید، ۲۴ درصد از مناطق روستایی مصادره شد. درصد در مورسیا، و ۱۳ درصد در جامعه والنسیا. بر اساس داده‌های IRA، ۵۴ درصد از منطقه مصادره‌شده اسپانیا جمهوری‌خواه جمع‌آوری شد. استان‌هایی که کمون‌های روستایی بیشترین اهمیت را داشتند استان سیوداد رئال - جایی که ۱٬۰۰۲٬۶۱۵ هکتار (۹۸٫۹٪ از زمین‌های زیرکشت) در سال ۱۹۳۸ جمع‌آوری شد - و Jaén - که در آن ۶۸۵٬۰۰۰ هکتار (۷۶٫۳٪ از زمین‌های زیرکشت) جمع‌آوری شد، باقی مانده‌است. استان‌های جمهوری بسیار عقب ترند. بسیاری از کمون‌ها تا پایان جنگ مقاومت کردند. کمون‌های آنارشیستی با نرخ کارآمدتری نسبت به قبل از جمع‌آوری تولید می‌کردند، با افزایش بهره‌وری ۲۰ درصد. مناطق تازه آزاد شده بر اساس اصول کاملاً آزادی خواهانه کار می‌کردند. تصمیمات از طریق شوراهای شهروندان عادی و بدون بوروکراسی گرفته می‌شد.
در منطق دیجیتال، یک حالت بی‌اهمیت برای یک تابع، دنباله‌ای از بیت‌ها است که به ازای آن، خروجی تابع تغییر نمی‌کند. ورودی‌ای که هیچ گاه اتفاق نمی‌افتد، یک حالت غیرممکن است. در طراحی دیجیتال، با هر دوی این حالات به صورت مشابه رفتار می‌شود و ممکن است به طور خلاصه "حالت بی اهمیت" نامیده شوند. نیازی نیست که طراح یک مدار منطقی برای پیاده سازی یک تابع به این حالات توجه کند، اما می تواند ورودی مدار را به طور دلخواه انتخاب کند، معمولا به صورتی که به ساده‌ترین مدار ممکن منجر شود.
در نظر گرفتن حالات بی‌اهمیت برای ساده‌سازی طراحی مدار منطقی، شامل روش‌های تصویری مانند جدول کارنو و روش‌های جبری مانند الگوریتم کوین-مک‌کلاسکی، بسیار حائز اهمیت است.
اعداد دودویی 1010 تا 1111 (10 تا 15 در اعداد دهدهی)، یکی از نمونه‌های حالات بی‌اهمیت برای تابعی هستند که یک دهدهی کد شده با دودویی (BCD) را به عنوان ورودی می‌گیرد، زیرا این مقادیر نمی‌توانند BCD باشند و به عنوان شبه چهارتایی نیز شناخته می‌شوند.
در این تصویر، مداری که خط پایین سمت چپ نمایش‌گر هفت قسمتی را محاسبه می‌کند، با انتخاب مناسب ورودی به صورت ، می‌توان مدار را به حالت ساده‌سازی کرد.
ثبات‌های فقط نوشتنی، که معمولاً در سخت‌افزارهای قدیمی‌تر یافت می‌شوند، اغلب دنباله‌ای از بهینه‌سازی‌های حالات بی‌اهمیت در مبادله کارایی با تعداد گیت‌های منطقی لازم هستند.
حالت‌های بی‌اهمیت می‌توانند در کدگذاری خط و پروتکل‌های ارتباطی نیز رخ دهند.
حالت‌های نامنظم همچنین ممکن است به یک مقدار ناشناخته در یک سیستم منطقی چند ارزشی اشاره داشته باشد، در این صورت ممکن است به آن مقدار X یا مقدار نامشخص (don't know) نیز گفته شود. در زبان توصیف سخت‌افزار وریلوگ (Verilog) این مقادیر با حرف "X" مشخص می‌شوند. در زبان توصیف سخت‌افزار VHDL (در بسته منطقی استاندارد) این مقادیر با حرف "X" (ناشناخته اجباری) یا حرف "W" (ناشناخته ضعیف) نشان داده می‌شوند.
در سخت‌افزار، مقدار X وجود ندارد. در شبیه‌سازی، مقدار X می‌تواند ناشی از دو یا چند منبع باشد که همزمان سیگنال را هدایت می‌کنند، یا می‌تواند ناشی از بدست نیامدن خروجی پایدار از یک فلیپ فلاپ باشد. در سخت‌افزار ترکیب شده، مقدار واقعی چنین سیگنالی 0 یا 1 خواهد بود، اما نمی‌توان آن را به وسیله ورودی‌های مدار تعیین کرد.
ملاحظات بیشتر برای مدارهای منطقی که شامل برخی بازخوردها هستند، مورد نیاز است. یعنی آن دسته از مدارهایی که به مقادیر قبلی مدار و همین طور ورودی‌های خارجی جریان آن بستگی دارند. چنین مدارهایی را می‌توان با ماشین حالت(FSM) نشان داد. بعضی اوقات ممکن است برخی از حالت‌هایی که از نظر اسمی امکان وقوع ندارند، به طور تصادفی در هنگام تغذیه مدار یا در اثر تداخل تصادفی (مانند تابش کیهانی، نویز الکتریکی یا گرما) ایجاد شوند. این را "ورودی منع شده" نیز می‌نامند. در بعضی موارد، ترکیبی از ورودی وجود ندارد که بتواند ماشین حالت به یک حالت عملیاتی عادی ببرد. دستگاه در حالت تغذیه گیر می‌افتد یا می‌تواند فقط بین سایر حالت‌های غیر ممکن در پلتفرم بسته حرکت کند. به این حالت "قفل سخت‌افزاری" یا "خطای نرم‌افزاری" نیز گفته می‌شود. چنین حالاتی اگر چه ظاهراً امکان وقوع ندارند، حالت بی‌اهمیت نیستند و طراحان اقداماتی برای اطمینان از غیر ممکن شدن آنها انجام می‌دهد یا در غیر اینصورت، یک "هشدار بی‌اهمیتی" ایجاد می‌کنند که یا به نشانه حالت اضطراری برای تشخیص خطا و یا اینکه ناپایدار هستند و به یک حالت عملیاتی نرمال منتهی می‌شوند.
جدول زمانی از حقوق زنان در ایالات متحده (به غیر از رای‌گیری) نشان دهنده تغییرات قانونی و اصلاحات مربوط به حقوق زنان در ایالات متحده است. این شامل اصلاحات واقعی قانون و همچنین سایر تغییرات رسمی است، مانند اصلاحات از طریق تفسیر جدید از قوانین با سابقه. برای چنین مواردی در خارج و همچنین ایالات متحده، به "جدول زمانی حقوق قانونی زنان (به غیر از رأی دادن) مراجعه کنید ." حق رأی از جدول زمانی حذف شده‌است: برای آن حق، به "جدول زمانی رأی دادن زنان در ایالات متحده مراجعه کنید". جدول زمانی همچنین تغییرات ایدئولوژیکی و رویدادهای درون فمینیسم و ضد زن را حذف می‌کند: برای آن، به "جدول زمانی فمینیسم در ایالات متحده مراجعه کنید".
ملک کاووس اول از فرمانروایان پادوسپانیان در نور بود که میان سال‌های ۸۵۷ تا ۸۷۱ هجری حکومت داشت. ملک کاووس مؤسس و اولین ملک در شاخهٔ ملکان نور است که پس از بحرانی جانشینی کیومرث، در نیمی از قلمرو پیشین خاندان پادوسپانی استقرار یافتند.
با درگذشت ملک کیومرث یکم در سال ۸۵۷ هجری، قلعهٔ رستمدار توسط ملک مظفر مصادره شد و او ادعای جانشینی نمود. مظفر به کاووس که برادر بزرگ‌ترش بود، اجازه نداد که جسد پدر را برای غسل و تدفین به درون قلعه آورد. اما حکومت ملک مظفر تنها چند روز دوام آورد و پس از اعلان مخالفت مردم رستمدار و بیعتشان با کاووس، از قدرت کنار رفت و کارکیا محمد دوم (حاکم کیاییان در شرق گیلان) حکومت او را به رسمیت شناخت.
ملک کاووس تبعیت از حکومت قراقویونلو و جهان‌شاه میرزا را نپذیرفت و برادر دیگرش، ملک جلال‌الدین اسکندر، برای خود از مردم بیعت گرفته و سرانجام دو برادر پس از درگیری‌هایی، قلمرو پادوسپانی را تجزیه کرده و کاووس در نور و اسکندر در کجور استقرار یافتند.
آمول گوپته (؛ زادهٔ ۱۹۶۲) فیلم‌نامه‌نویس، بازیگر و کارگردان فیلم اهل هند است.
وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون جایزه فیلم‌فیر بهترین داستان شده‌است.
آنیل مهتا () فیلم‌بردار، کارگردان فیلم و فیلم‌نامه‌نویس اهل هند است.
وی برنده جایزه ملی فیلم بهترین فیلمبرداری برای فیلم من قلبم را برای محبوبم می‌فرستم در سال ۱۹۹۹ شده‌است.
بر پایه دانشنامه اردوگاه‌ها و گتوها، آلمان نازی ۲۳ اردوگاه کار اجباری اصلی به همراه اردوگاه‌های اقماری داشت. با در نظر گرفتن اردوگاه‌های اقماری، تعداد کل اردوگاه‌های کار اجباری آلمان نازی به کمینه ۱۰۰۰ عدد می‌رسد؛ اگرچه همهٔ آن‌ها در هر زمان با هم فعالیت نداشتند و در دوره‌های مختلفی شکل گرفتند.Karin Orth in the same encyclopedia, p. 195, fn 49
در نظریه اتوماتا ، منطق ترتیبی نوعی مدار منطقی است که خروجی آن نه تنها به مقدار فعلی سیگنال‌های ورودی آن بلکه به توالی ورودی‌های قبلی و تاریخ ورودی نیز بستگی دارد. این در تضاد با "منطق ترکیبی است" که خروجی آن تنها تابعی از ورودی فعلی است. یعنی منطق ترتیبی "حالت" ( "حافظه" ) دارد در حالی که منطق ترکیبی ندارد.
از منطق ترتیبی برای ساخت ماشین‌های حالت متناهی به عنوان یک بلوک اساسی در تمام مدارهای دیجیتال استفاده می‌شود . تقریباً تمام مدارهای موجود در دستگاه‌های دیجیتال عملی ترکیبی از منطق ترکیبی و ترتیبی هستند.
یک نمونه آشنا از یک دستگاه با منطق ترتیبی ، یک تلویزیون با دکمه‌های "کانال بالا" و "کانال پایین" است. فشار دادن دکمه "بالا" به تلویزیون ورودی می دهد که می گوید به کانال بعدی بالاتر از کانالی که در حال حاضر دریافت می کند تغییر کند. اگر تلویزیون در کانال 5 باشد ، فشار دادن "بالا" آن را برای دریافت کانال 6 تغییر می دهد. با این حال ، اگر تلویزیون در کانال 8 باشد، فشار دادن "بالا" آن را به کانال "9" تغییر می‌دهد. برای اینکه انتخاب کانال به درستی کار کند، تلویزیون باید بداند که در حال حاضر کدام کانال را دریافت می‌کند، که با انتخاب کانال‌های قبلی مشخص شده است. تلویزیون کانال فعلی را به عنوان بخشی از حالت خود ذخیره می‌کند. وقتی ورودی "کانال بالا" یا "کانال پایین" به آن داده می شود، منطق ترتیبی مدار انتخاب کانال، کانال جدید را با استفاده از ورودی و کانال فعلی محاسبه می‌کند.
مدارهای منطقی ترتیبی دیجیتال به دو نوع همزمان(سنکرون) و غیرهمزمان(آسنکرون) تقسیم می‌شوند. در مدارهای ترتیبی همزمان، حالت دستگاه فقط در زمان های گسسته در پاسخ به سیگنال ساعت تغییر می‌کند. در مدارهای آسنکرون حالت دستگاه می تواند در هر زمان در پاسخ به تغییر ورودی‌ها تغییر کند.
تقریباً تمام منطق ترتیبی امروز منطق "همزمان است." در یک مدار همزمان ، یک نوسانگر الکترونیکی به نام "ساعت" (یا مولد ساعت ) پالس های تکراری متوالی به نام "سیگنال ساعت را تولید می‌کند" که به تمام عناصر حافظه در مدار توزیع می شود. عنصر اصلی حافظه در منطق ترتیبی، فلیپ‌فلاپ است. خروجی هر فلیپ فلاپ فقط در صورت تحریک توسط پالس ساعت تغییر می‌کند، بنابراین تغییرات در سیگنال‌های منطقی در سراسر مدار همه در یک زمان و در فواصل منظم و همزمان با ساعت شروع می‌شوند.
خروجی تمام عناصر ذخیره‌سازی (فلیپ فلاپ‌ها) در مدار در هر زمانی، داده های باینری موجود در آنها، حالت مدار نامیده می شود. حالت مدار سنکرون فقط با پالس‌های ساعت تغییر می‌کند. در هر چرخه، حالت بعدی با حالت فعلی و مقدار سیگنال‌های ورودی هنگام وقوع پالس ساعت تعیین می‌شود.
مزیت اصلی منطق همزمان سادگی آن است. دروازه‌های(گیت‌های) منطقی که عملیات مربوط به داده ها را انجام می دهند به زمان محدودی برای پاسخ به تغییرات ورودی‌هایشان نیاز دارند. این مطلب "تاخیر انتشار" نامیده می‌شود. فاصله بین پالس‌های ساعت باید به اندازه‌ای طولانی باشد تا تمام دروازه های منطقی وقت داشته باشند تا به تغییرات پاسخ دهند و خروجی‌های آن‌ها قبل از وقوع پالس ساعت بعدی روی مقادیر منطقی ثابتی قرار گیرند. تا زمانی که این شرط برقرار باشد (با صرف نظر از برخی جزئیات دیگر) مدار پایدار و قابل اطمینان است. این حداکثر سرعت کار مدار سنکرون را تعیین می‌کند.
منطق همزمان دو عیب اصلی دارد:
منطق ترتیبی آسنکرون توسط یک سیگنال ساعت همزمان نمی‌شود. خروجی‌های مدار مستقیماً در پاسخ به تغییرات ورودی تغییر می کنند. مزیت منطق آسنکرون این است که می تواند سریعتر از منطق سنکرون باشد، زیرا مدار برای پردازش ورودی ها لازم نیست منتظر یک سیگنال ساعت باشد. سرعت دستگاه فقط با تاخیر انتشار دروازه های منطقی مورد استفاده محدود می‌شود.
با این حال، طراحی منطق آسنکرون دشوارتر است که این مشکلی است که در طراحی همزمان با آن مواجه نمی‌شویم. مشکل اصلی این است که عناصر حافظه دیجیتال به ترتیبی که سیگنال‌های ورودی آن‌ها می رسند حساس هستند. اگر دو سیگنال تقریباً همزمان به یک فلیپ‌فلاپ یا لچ برسند، حالتی که مدار به آن می رود می تواند بستگی به این داشته باشد که کدام سیگنال ابتدا به گیت می رسد. بنابراین، مدار بسته به تفاوت های کمی در تأخیر انتشار دروازه های منطقی، می تواند به حالت نادرستی برود. به این وضعیت رقابتی می‌گویند. این مشکل در مدارهای همزمان چندان شدید نیست زیرا خروجی عناصر حافظه فقط در هر پالس ساعت تغییر می کند. فاصله بین سیگنالهای ساعت به اندازه کافی طولانی طراحی شده است که اجازه می دهد تا خروجی عناصر حافظه پایدار شوند تا با رسیدن کلاک بعدی تغییر نکنند. بنابراین، تنها مشکلات زمان‌بندی به دلیل "ورودی های غیرهمزمان" است (ورودی های مدار از سیستم های دیگر که با سیگنال ساعت هماهنگ نیستند).
مدارهای ترتیبی آسنکرون معمولاً فقط در چند قسمت اصلی سیستم‌های همزمان که در غیر این صورت سرعت در آن بسیار بالا است مانند بخش هایی از ریزپردازنده ها و مدارهای پردازش سیگنال دیجیتال استفاده می‌شوند.
طراحی منطق آسنکرون از مدل ها و تکنیک های مختلف ریاضی منطق سنکرون استفاده می کند و یک زمینه فعال در تحقیقات است.
علی صفوی (زاده ۷ مرداد ۱۳۱۹ شاهین‌شهر - درگذشته ۱۱ مرداد ۱۳۶۲ فکه) نظامی ایرانی بود، که در دوران جنگ ایران و عراق، از فرماندهان نیروی زمینی ارتش ایران به‌شمار می‌آمد و فرماندهی لشکر ۱۶ زرهی قزوین را برعهده داشت.
صفوی در سال ۱۳۴۲ وارد دانشگاه افسری نیروی زمینی ارتش شد و از سال ۱۳۴۵ فعالیت رسمی در ارتش شاهنشاهی ایران را آغاز کرد. وی در عملیات‌های ثامن‌الائمه، طریق‌القدس، فتح‌المبین، بیت‌المقدس، رمضان، والفجر ۱ و والفجر ۲ حضوری فعال داشت. صفوی در مرداد ۱۳۶۲ در حال انجام عملیات شناسایی در منطقه فکه، استان خوزستان، بر اثر اصابت ترکش خمپاره درگذشت.
سید علی صفوی سهی ۷ مرداد ۱۳۱۹ در روستای سه، از توابع شاهین‌شهر، در استان اصفهان زاده شد. در سال ۱۳۴۲ وارد دانشگاه افسری نیروی زمینی شد و پس از فارغ‌التحصیلی در سال ۱۳۴۵ به‌طور رسمی فعالیت در ارتش شاهنشاهی ایران را آغاز نمود، سپس جهت گذراندن دوره مقدماتی به مرکز پیاده شیراز اعزام شد، که پس از طی دوره رنجری و چتربازی، در سال ۱۳۴۶ گواهی‌نامه دورهٔ نهم مقدماتی زرهی را اخذ نمود. پس از آن به مرکز آموزش ۰۴ بیرجند و بعد از ۳ سال نیز به تیپ همدان از لشکر ۱۶ زرهی قزوین انتقال یافت.
صفوی در طول مدت خدمت خود در ارتش، مسئولیت‌هایی چون فرمانده دسته و گروهان تانک، ریاست دژبانی تیپ ۳۱۶ زرهی همدان، فرمانده گروهان ارکان، رئیس رکن سوم گردان ۲۹۳ تانک، فرماندهی گردان ۲۹۳ تانک، فرمانده تیپ ۱ لشکر ۹۲ زرهی اهواز و جانشین لشکر ۱۶ زرهی قزوین را برعهده داشت. وی در سال ۱۳۶۲ پس از طی دوره دافوس در دانشگاه فرماندهی و ستاد آجا، به فرماندهی لشکر ۱۶ زرهی قزوین منصوب شد و تا هنگام درگذشت در مرداد ۱۳۶۲ نیز این سمت را برعهده داشت.
علی صفوی سهی، در طول جنگ ایران و عراق در عملیات‌های ثامن‌الائمه، طریق‌القدس، فتح‌المبین، بیت‌المقدس، رمضان، والفجر ۱ و والفجر ۲ حضور فعال داشت.
علی صفوی در جایگاه فرمانده لشکر ۱۶ زرهی قزوین در تاریخ ۱۱ مرداد ۱۳۶۲ در هنگام انجام عملیات شناسایی، در محلی بنام تپه‌سبز، واقع در منطقهٔ عمومی فکه، مورد اصابت ترکش خمپاره یگان‌های نیروی زمینی عراق قرار گرفت و به‌همراه ۳ نفر از نیروهای تحت امر خود، بنام‌های سرهنگ‌دوم دیوسالار؛ فرمانده گردان، سروان محسن پرویز؛ رئیس رکن سوم گردان و گروهبان‌دوم آرامی؛ سرباز دیده‌بان، کشته شد.
کارلوس آلبرتو آرویو دل ریو (؛ زاده – درگذشته ) سیاست‌مدار اهل اکوادور بود. وی از ۱ سپتامبر ۱۹۴۰ تا ۲۸ مه ۱۹۴۴ رئیس‌جمهور این کشور بود.
کارلوس آلبرتو آرویو دل ریو در ۳۱ اکتبر ۱۹۶۹، در سن ۷۵ سالگی درگذشت.
نظریهٔ صدق‌ساز (به انگلیسی: Truthmaker theory) ِ «شاخه ای از متافیزیک است که روابط بین آنچه صادق است و آنچه را که وجود دارد کاوش می‌کند.» شهود پشت نظریه صدق‌ساز این است که صدق وابسته به وجود است. برای نمونه، گفته می‌شود که تجربه ادراکی (perceptual experience) یک درخت سبز رنگ صادق است چون واقعاً یک درخت سبز رنگ وجود دارد؛ ولی اگر درختی وجود نداشته باشد، چنین تجربه ای کاذب است. بنابر این تجربه مورد نظر به خودی خود درستی یا نادرستی را تضمین نمی‌کند، بلکه به چیز دیگری وابسته است. به بیانی جامع تر، نظریه صدق‌ساز این تز را مطرح می‌کند که "صدقِ صدق‌بَران (truthbearers) وابسته به وجود صدق‌سازان (truthmakers) است". در مثال بالا، تجربه ادراکی یک "صدق‌بَر" است. بسیاری از اشیاء نمایشگر (representational entities) مانند باورها، افکار یا ادعاها می‌توانند نقش صدق‌بَر را ایفا کنند. مدافعان نظریه صدق‌سازی دربارهٔ اینکه چه چیزهایی می‌توانند نقش "صدق‌ساز" را ایفا کنند اختلاف نظر دارند؛ دو کاندیدای پرطرفدار وضعیات امور (states of affairs) و تروپ‌ها (tropes) هستند.
"صدق‌سازی حداکثری" ("truthmaker maximalism") بر آن است که هر صدقی یک صدق‌ساز دارد. یک دیدگاه جایگزین "صدق‌سازی اتمی" ("truthmaker atomism") است، این تز که فقط جملات اتمی دارای حقیقت ساز هستند.
یک خلاء صدق‌سازی (truthmaker gap) صدقیست که فاقد صدق‌ساز باشد. صدق‌سازی حداکثری بر آن است که خلاءهای صدق‌سازی وجود ندارد: هر صدقی یک صدق‌ساز دارد. از سوی دیگر، باورمندان به صدق‌سازی غیرحداکثری اجازه می‌دهند که برخی از صدقها فاقد صدق‌ساز باشند. صدق‌سازی غیرحداکثری همچنان صدق‌سازی محسوب می‌شوند، به این معنا که از شهود اصلی نظریه صدق‌سازی پیروی می‌کنند که می‌گوید صدق به وجود بستگی دارد.
اصول مختلف حاکم بر رابطه صدق‌سازی ارائه شده‌است. هدف آنها تصریح شهود ما دربارهٔ نقش و ماهیت صدق‌سازیست.
"اصل استلزام" ("entailment principle") بیانگر این است که اگر شیء "e" (به انگلیسی: entity e) یک صدق‌ساز برای گزارهٔ "p" باشد و "p" گزارهٔ "q" را نتیجه دهد، "e" برای "q" نیز یک صدق‌ساز است.
"اصل عطف" (conjunction principle) بیانگر این است که اگر شیء "e" یک صدق‌ساز برای عطف گزارهٔ "p" و گزارهٔ "q" باشد، "e" برای "p" نیز یک صدق‌ساز است.
"اصل فصل" (disjunction principle) بیانگر آن است که اگر شیء "e" یک صدق‌ساز برای فصل گزارهٔ "p" و گزارهٔ "q" باشد، "e" یا یک صدق‌ساز برای "p است" یا یک صدق‌ساز برای "q".
این اصول شهوداً درست به نظر می‌رسند، اما نشان داده شده که در صورت ترکیب با سایر اصول معقول به نتایج معقولی منجر می‌شود.
نظریه تطبیقی صدق بر آن است که "صدق" شامل "تطبیق" با "واقعیت است". یا به قول توماس آکویناس: «گفته می‌شود یک قضاوت زمانی درست است که با واقعیت خارجی مطابقت داشته باشد»."Correspondence Theory of Truth", in Stanford Encyclopedia of Philosophy (citing "De Veritate" Q.1, A.1–3 and "Summa Theologiae", I. Q.16). نظریه صدق‌ساز رابطه نزدیکی با نظریه تطبیقی صدق دارد؛ برخی از نویسندگان آن را نسخه مدرنی نظریه تطبیقی می‌دانند. شباهت بین این دو را می‌توان در نمونه تعریف‌های زیر مشاهده کرد:
بشیر خدمتگزار رودسری، مشهور به بشیر رودسری زادهٔ در رودسر، ورزشکار ایرانی رشتهٔ کیک بوکسینگ است که در رستهٔ سنگین‌وزن موفق به کسب عنوان قهرمانی آسیا و جهان شده‌است.https://www.irna.ir/amp/80384798/https://www.mehrnews.com/news/1727155/دونده-گیلانی-مدال-های-طلا-و-نقره-رقابت-های-قهرمانی-جوانان-کشور
وی مدتی در استخدام شهرداری رودسر بود که ماجرای اخراج وی ایجاد حواشی زیادی کرد.https://www.iribnews.ir/fa/amp/news/2297709
در فلسفه، یک وضع امور (به انگلیسی: state of affairs؛ به )، که به عنوان موقعیت (situation) نیز شناخته می شود، وضعیتیست که جهان واقع ( the actual world) باید داشته باشد تا یک "گزاره" (proposition) مورد نظر درباره جهان واقع را صادق کند. به عبارت دیگر، یک وضعیت امور (موقعیت) یک "صدق‌ساز" (truth-maker) است، در حالی که یک گزاره "یک صدق‌بَر" (truthbearers) است. در حالی که اوضاع امور قابل حصول (obtainable) و یا غیر قابل حصول هستند، گزاره ها یا "درست" هستند یا "نادرست".Stanford Encyclopedia of Philosophy Online
دیوید مالت آرمسترانگ به دلیل دفاع از واقعیت گرایی (factualism) شناخته شده است، دیدگاهی که مطابق آن جهان جهانی از واقعیت هاست و نه جهانی از اشیاء.David Armstrong, "A World of States of Affairs", Cambridge University Press, 1997, p. 1.
بنابر خوانشی از «اوضاع امور» که مورد علاقه ارنست سوساست، اوضاع امور شرایطی وضعیتی (situational conditions) هستند. در واقع، در "دیکشنری فلسفه کمربیج،"Ernest Sosa, 1999. "Condition". "Cambridge Dictionary of Philosophy". R.Audi, Ed. Cambridge: Cambridge UP. p. 171. سوسا یک شرط را به عنوان یک وضع امور می داند، «وضعیتی که چیزها آنگونه اند که در واقع هستند» یا یک موقعیت و یا وضعیت که معمولاً بواسطه نامگذاری (nominalization) جملات انجام می شود. عبارت «سفیدی برف» که به شرط سفید بودن برف اشاره دارد، نامگذاری جمله «برف سفید است» می باشد. «صدق این گزاره که برف سفید است» خود نامگذاری جمله ی «گزاره ای که می گوید که برف سفید است صادق است» است. سفیدی برف شرط لازم و کافی برای صدق این گذاره است که بر سفید است. شرایط را از این نظر می توان وضعیتی نامید.
معمولاً ضرورت و کفایت شرایطی همنوع را به هم ارتباط می دهند. حیوان بودن شرط وضعیتی لازمی برای سگ بودن است. حیوان بودن فیدو شرط وضعیتی لازمی برای سگ بودن فیدو است.
نظریه وضعیت (یه انگلیسی: situation theory)، یک مبانی ریاضیاتی را برای معناشناسی وضعیتی فراهم می کند، و توسط نویسندگانی مانند جان باروایز و کیت دولین در دهه هشتاد ارائه شده است. به دلیل برخی مسائل مربوط به مبانی ریاضیات، این ریاضیات در قالب نظریه مجموعه ناخوش‌بنیان توسعه یافت. رابطه بین نظریه وضعیت و معناشناسی وضعیتی را می توان مانند رابطه بین نظریه نوع‌ها با معناشناسی مونتاگ در نظر گرفت.
آیریس سیلوا تانگ سینگ (انگلیسی: Iris Silva Tang Sing؛ متولد ۲۱ اوت ۱۹۹۰) یک تکواندوکار برزیلی است. وی در مسابقات قهرمانی تکواندو جهان و بازیهای پان امریکن در سال ۲۰۱۵ مدال برنز گرفت و به بازی‌های المپیک تابستانی ۲۰۱۶ در وزن ۴۹ کیلوگرم راه یافت.
آپوربا کیشور بیر (؛ زادهٔ ۱۹۴۸) فیلم‌بردار، کارگردان فیلم اهل هند است. وی از سال ۱۹۷۳ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است.
او مرد آرامی بود (به انگلیسی: He Was a Quiet Man) یک فیلم سینمایی درام آمریکایی محصول سال ۲۰۰۷، به نویسندگی و کارگردانی فرانک کاپلو با بازی کریستین اسلیتر، الیشا کاتبرت، جیمیسون جونز و ویلیام اچ میسی است.
دارمش دارشان (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم و فیلم‌نامه‌نویس اهل هند است.دارمش دارشان در bookmyshow.comدارمش دارشان در indiatimes.comدارمش دارشان در elcinema.com
دیباکار بانرجی (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم و فیلم‌نامه‌نویس اهل هند است. وی از سال ۲۰۰۶ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است.
کماندوی فضایی (به انگلیسی: Suburban Commando) یک فیلم سینمایی کمدی و علمی تخیلی آمریکایی محصول سال ۱۹۹۱ با بازی هالک هوگان، کریستوفر لوید و شلی دووال است.
برت کندی فیلم را براساس فیلمنامه‌ای از فرانک کاپلو کارگردانی کرد.
این فیلم با فروش ۱٫۹ میلیون دلار افتتاح شد. به‌طور کلی، فروش فیلم در آمریکا ۸٬۰۰۲٬۳۶۱ دلار بود. این فیلم با بودجه ۱۱ میلیون دلاری یک شکست تجاری داشت.Commdo riewthe
هارت‌بریکر () هفتمین آلبوم استودیویی از خواننده رومانیایی اینا است. این آلبوم در ۲۷ نوامبر توسط گلوبال رکوردز برای استریمینگ در یوتیوب و در ۴ دسامبر ۲۰۲۰ در قالب دیجیتال دانلود منتشر شد.
اینا در مه ۲۰۱۹ ششمین آلبوم استودیویی خود را با عنوان "یو" منتشر کرد، که به‌طور مشترک توسط گلوبال رکوردز و راک نیشن منتشر شده‌است. آلبوم که شامل ترانه‌هایی بود که کاملاً به زبان اسپانیایی نوشته شده‌اند، و خواننده کنترل کامل خلاقیت خود را بر روی ضبط آلبوم به کار گرفته بود و با تهیه‌کننده رومانیایی دیوید سینته بر روی آلبومش بسیار کار کرد. او متریال آلبوم "یو" را تجربی و تحت تأثیر گاسپیل توصیف کرد، که از کارهای رقص الکترونیک ("EDM") قبلی او دوری می‌شد. با انتشار ترانه «عزیزم» در نوامبر ۲۰۱۹، چهارمین ترانه نامبر-وان اینا در جدول فروش بومی ایرپلی ۱۰۰، او دوباره به ژانر اصلی خود بازگشت.
اقتباس‌شده از یوتیوب
بوی نامطبوع تهران نخستین بار در پاییز آبان ۱۳۹۷ در مناطق مرکزی شهر تهران به مشام شهروندان تهرانی رسید.
تاکنون از فاضلاب، مرکاپتان، آرادکوه و مازوت‌سوزی صنایع به عنوان علت ایجاد بوی بد در تهران یاد شده‌است.
سال ۹۷ برای نخستین‌بار در روز چهارشنبه مورخ ۱۲ دی ماه، در سال ۹۸ در روزهای ۱۱، ۱۷، ۲۳ و ۲۴ آذرماه و روز یکم دی ماه، و در سال ۹۹ در ۸ آذر ماه بوی نامطبوعی در بخش‌هایی از شهر تهران برای چند ساعت استشمام شد.
۱۲ دی‌ماه سال ۱۳۹۷ حوالی ساعت ۱۵ بوی نامطبوعی در بخش‌هایی از تهران از جمله زعفرانیه، آرژانتین، فاطمی، خیابان فلسطین، گمرک و… استشمام شد و تا پاسی از شب این بو ادامه داشت. در ۱۳ و ۲۳ آذر و همچنین ۲۶ آذر ۱۳۹۸ بوی نامطبوع دوباره بخش‌هایی از تهران را فراگرفت و البته بیشتر در مناطق ۲، ۴، ۶، ۱۷، ۱۰ و ۱۱ بود و تقریباً بو شبیه تخم‌مرغ گندیده بود.
در ۸ آذر سال ۹۹ بویی در مناطق ۴، ۵، ۷، ۸، ۱۰، ۱۱، ۱۸، ۱۹ و ۲۰ از حدود ساعت ۱۶ الی ۱۸ قابل استشمام بود.
در ۱ دی ۱۳۹۸، مسعود تجریشی، معاون سازمان حفاظت محیط زیست ایران اعلام کرد که براساس یافته‌های علمی این سازمان «عامل بوی نامطبوع در تهران مربوط به افزایش غیراستاندارد میزان گوگرد است.»
تاکنون از فاضلاب، مرکاپتان، آرادکوه و مازوت‌سوزی صنایع به عنوان علت ایجاد بوی بد در تهران یاد شده‌است. رئیس کمیته محیط‌زیست شورای شهر تهران انتشار بوی نامطبوع در شهر تهران حاکی از یک معضل محیط‌زیستی نوپدید در شهر است که می‌توان آن را به اژدهایی چند سر تشبیه کرد که هر سال، سر جدیدی به آن اضافه می‌شود.
مدیر کل محیط زیست و توسعه پایدار شهرداری تهران ۸ آذر ماه ۱۳۹۹ در گفتگو با ایسنا گفت: هنوز منبع یا منابع دقیقی برای بوی نامطبوع تهران شناخته نشده‌اند اما انباشت زه آب در لایه‌های زیر سطحی پس از بارش باران، افرایش بار فاضلاب در شبکه زیر سطحی، آلودگی ناشی از سوخت فسیلی و تغییرات SO۲ (دی‌اکسید گوگرد) در هوا و رطوبت هوا در این موضوع بی تأثیر نیستند.
یکی از عوامل مؤثر در انتشار این بو فاضلاب و کانال‌های سطحی در شهر عنوان شده‌است.
همچنین افزایش غلظت آلاینده دی‌اکسید گوگرد در برخی از ایستگاه‌های سنجش کیفیت هوای شهر تهران گزارش شده‌است. این آلاینده در برخی ایستگاه‌ها حدود سه تا چهار برابر افزایش پیدا کرده و در ابتدا از سمت ایستگاه‌های جنوب‌غرب تهران آغاز شد.
محیط زیست استان تهران، محیط زیست شهرداری تهران، استانداری و برخی دستگاه‌های دیگر نسبت به انتشار این بوی نامطبوع واکنش نشان داده و بررسی‌هایی آغاز کردند تا اینکه سرانجام به‌طور دقیق منشأ بو مشخص نشد. هر چند برخی انتشار بو را به ماده مرکاپتان ربط دادند.
در بحث یادگیری ماشین، مطالعه و ساخت الگوریتم‌هایی که می‌تواند بر اساس مجموعه داده، یادگیری و پیشگیری کند، مرسوم است. این الگوریتم‌ها از طریق پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، از طریق ساختن یک مدل ریاضی بر اساس داده‌های ورودی عمل می‌کنند.
داده‌های مورد استفاده برای ساخت مدل نهایی معمولاً از مجموعه داده‌های متعدد تهیه می‌شود. به‌طور خاص، معمولاً از سه مجموعه داده در مراحل مختلف ایجاد مدل، استفاده می‌شود.
این مدل در ابتدا بر روی یک مجموعه داده آموزشی ساخته می‌شود، تا یا استفاده از مجموعه ای از مثالها، توانایی متناسب کردن پارامترهای مدل فراهم شود. (به عنوان مثال وزن اتصالات بین سلولهای عصبی در شبکه‌های عصبی مصنوعی) این مدل (به عنوان مثال یک شبکه عصبی) با استفاده از یک روش یادگیری نظارت شده، مانند روش‌های بهینه‌سازی همچون نزول گرادیان یا نزول شیب تصادفی، روی مجموعه داده‌های آموزشی، آموزش داده می‌شود. در عمل، مجموعه داده‌های آموزشی اغلب متشکل از جفت‌های یک بردار ورودی (یا اسکالر) و بردار خروجی مربوطه (یا اسکالر) است، جایی که کلید پاسخ معمولاً به عنوان متغیر "هدف" (یا "برچسب") نشان داده می‌شود. مدل فعلی از روی مجموعه داده‌های آموزشی ساخته می‌شود و برای هر بردار ورودی در مجموعه داده‌های آموزشی، نتیجه ای حاصل می‌شود که سپس با "هدف" مقایسه می‌شود. پارامترهای مدل، بر اساس نتیجه مقایسه و الگوریتم یادگیری خاص مورد استفاده، تنظیم می‌شوند. نتیجه به دست آمده مدل می‌تواند شامل انتخاب متغیر و برآورد پارامتر باشد.
به‌طور پیوسته، از مدل ساخته شده بر اساس مجموعه داده، برای پیش‌بینی نتایج مشاهدات در یک مجموعه داده دوم به نام مجموعه داده اعتبار سنجی استفاده می‌شود. مجموعه داده‌های اعتبارسنجی، ارزیابی بی طرفانه ای از مدل ساخته شده متناسب که بر روی مجموعه داده‌های آموزشی، در زمان تنظیم مدل ابرپارامترها ارایه می‌دهد. (به عنوان مثال تعداد واحدهای پنهان در یک شبکه عصبی). مجموعه داده‌های اعتبار سنجی را می‌توان برای منظم سازی با توقف زودهنگام استفاده کرد. (متوقف کردن آموزش هنگامی که خطای مجموعه داده اعتبار سنجی افزایش می‌یابد، استفاده می‌شود، زیرا این نشانه بیش برازش است). این مراحل در عمل با پیچیدگی‌هایی مواجه است که ناشی از نوسان میزان خطا در مجموعه اعتبار سنجی است. این پیچیدگی موجب به وجود آمدن قوانینی مبتنی بر هدف است که این قوانینی می‌تواند تصمیم بگیرد آیا بیش برازش اتفاق افتاده‌است یا خیر.
سرانجام، مجموعه داده آزمایشی مجموعه داده‌ای است که برای ارائه ارزیابی بی طرفانه از مدل "نهایی" متناسب با مجموعه داده‌های آموزشی استفاده می‌شود. اگر داده‌های مجموعه داده‌های آزمایشی هرگز در آموزش استفاده نشده باشد، (به عنوان مثال در اعتبارسنجی متقابل)، مجموعه داده‌های آزمون نیز مجموعه داده‌های نگهداری نامیده می شود.
یک م مجموعه داده آموزشی، مجموعه ای از نمونه‌ها است که در طول فرایند یادگیری استفاده می‌شود و برای ساخت مدل‌های پیشگو استفاده می‌شود. به عنوان مثال برای یک الگوریتم طبقه‌بندی کننده استفاده می‌شود.Ripley, B.D. (1996) "Pattern Recognition and Neural Networks", Cambridge: Cambridge University Press, p. 354"Subject: What are the population, sample, training set, design set, validation set, and test set?", Neural Network FAQ, part 1 of 7: Introduction (txt), comp.ai.neural-nets, Sarle, W.S. , ed. (1997, last modified 2002-05-17)
بیشتر رویکردهایی که از طریق داده‌های آموزشی برای روابط علمی جستجو می‌شوند، منجر به بیش برازش می‌شوند، به این معنی که آنها می‌توانند روابط آشکار را در داده‌های آموزشی که به‌طور کلی نگهداری نمی‌شوند، شناسایی و بهره‌برداری کنند.
مجموعه داده اعتبارسنجی، مجموعه داده ای از مثال‌ها است که برای تنظیم ابرپارامترها (hyperparameters یعنی معماری) یک الگوریتم طبقه‌بندی کننده استفاده می‌شود. گاهی اوقات به آن مجموعه توسعه یا "dev set" نیز گفته می‌شود. نمونه ای از ابرپارامتر برای شبکه‌های عصبی مصنوعی شامل تعداد واحدهای پنهان در هر لایه است.Ripley, B.D. (1996) "Pattern Recognition and Neural Networks", Cambridge: Cambridge University Press, p. 354"Subject: What are the population, sample, training set, design set, validation set, and test set?", Neural Network FAQ, part 1 of 7: Introduction (txt), comp.ai.neural-nets, Sarle, W.S. , ed. (1997, last modified 2002-05-17) این مجموعه، و همچنین مجموعه تست، باید از توزیع احتمال مشابه مجموعه داده آموزش پیروی کند.
برای جلوگیری از بیش برازش، در صورت نیاز به تنظیم هر پارامتر طبقه‌بندی کننده، لازم است علاوه بر مجموعه داده‌های آموزش و مجموعه داده‌های آزمون، یک مجموعه داده اعتبار سنجی نیز داشته باشید. به عنوان مثال، اگر مناسب‌ترین طبقه‌بندی کننده مسئله را جستجو کنیم، از مجموعه داده‌های آموزشی برای آموزش الگوریتم‌های نامزد استفاده می‌شود، از مجموعه داده‌های اعتبار سنجی برای مقایسه عملکرد آنها و تصمیم‌گیری در مورد انتخاب یکی از آنها استفاده می‌شود و در نهایت، از مجموعه داده‌های آزمایشی برای به دست آوردن ویژگی‌های عملکردی مانند دقت، حساسیت، ویژگی، اندازه‌گیری F و غیره استفاده می‌شود. مجموعه داده اعتبارسنجی به صورت ترکیبی عمل می‌کند: این داده‌های آموزشی است که برای آزمایش استفاده می‌شود، اما نه به عنوان بخشی از آموزش سطح پایین و نه به عنوان بخشی از آزمایش نهایی.
فرایند اساسی استفاده از یک مجموعه داده‌های اعتبار سنجی برای انتخاب مدل: (به عنوان بخشی از مجموعه داده‌های آموزشی، مجموعه داده‌های اعتبار سنجی و مجموعه داده‌های آزمون)"Subject: What are the population, sample, training set, design set, validation set, and test set?", Neural Network FAQ, part 1 of 7: Introduction (txt), comp.ai.neural-nets, Sarle, W.S. , ed. (1997, last modified 2002-05-17)Bishop, C.M. (1995), "Neural Networks for Pattern Recognition", Oxford: Oxford University Press, p. 372
استفاده و کاربرد این فرایند در توقف زودهنگام است، جایی که مدل‌های کاندیدا تکرارهای پی در پی یک شبکه هستند و با بزرگ شدن خطای مجموعه اعتبار سنجی، با انتخاب مدل قبلی (مدل با حداقل خطا)، آموزش متوقف می‌شود.
مجموعه داده ای است که مستقل از مجموعه آموزش است، اما از توزیع احتمال مشابه مجموعه داده آموزش پیروی می‌کند. اگر مدل ساخته شده بر اساس داده‌های آموزشی عملکرد خوبی بر داده‌های آزمایشی نیز داشته باشد، میزان بیش برازش به حداقل می رشد. برازش بهتر مجموعه داده آموزش بر خلاف مجموعه داده آزمون معمولاً به بیش برازش اشاره دارد.
بنابراین یک مجموعه آزمون مجموعه ای از مثالها است که فقط برای ارزیابی عملکرد (به عنوان مثال تعمیم) یک طبقه‌بندی کننده کاملاً مشخص استفاده می‌شود.Ripley, B.D. (1996) "Pattern Recognition and Neural Networks", Cambridge: Cambridge University Press, p. 354"Subject: What are the population, sample, training set, design set, validation set, and test set?", Neural Network FAQ, part 1 of 7: Introduction (txt), comp.ai.neural-nets, Sarle, W.S. , ed. (1997, last modified 2002-05-17)
بخشی از مجموعه داده اصلی را می‌توان کنار گذاشت و به عنوان مجموعه آزمایشی استفاده کرد: این روش را Holdout می‌نامند.
مجموعه اصطلاحات آزمون و مجموعه اعتبارسنجی، گاهی اوقات به گونه ای به کار می‌روند که معنای آنها هم در صنعت و هم در محیط‌های آموزشی به صورت اشتباه به کار می‌روند. در کاربرد اشتباه، «مجموعه آزمون» به «مجموعه توسعه» تبدیل می‌شود و «مجموعه اعتبار سنجی» مجموعه مستقلی است که برای ارزیابی عملکرد یک طبقه‌بندی کننده کاملاً مشخص استفاده می‌شود.ادبیات مربوط به یادگیری ماشین اغلب معنای مجموعه‌های «اعتبار سنجی» و «آزمون» را برعکس می‌کند. این نمونه آشکارترین آشفتگی اصطلاحی است که در تحقیقات هوش مصنوعی وجود دارد.
یک مجموعه داده را می‌توان به‌طور مکرر به یک مجموعه داده آموزشی و یک مجموعه داده اعتبار سنجی تقسیم کرد: این به اعتبارسنجی متقابل معروف است. این تقسیم‌بندی‌های مکرر را می‌توان به روش‌های مختلف انجام داد، مانند تقسیم به ۲ کردن یک مجموعه داده و استفاده از آنها به عنوان آموزش و اعتبار سنجی، و بعد از آن اعتبار سنجی و آموزش، یا انتخاب مکرر یک زیر مجموعه تصادفی به عنوان مجموعه داده اعتبار سنجی. برای تأیید عملکرد مدل، گاهی اوقات از یک مجموعه داده آزمون اضافی که از اعتبار سنجی Holdout استفاده می‌شود.
مثال دیگر از تنظیم پارامترها طبقه‌بندی سلسله مراتبی است (که بعضاً به عنوان تجزیه فضای نمونه نامیده می‌شود)، که یک مسئله کامل چند کلاسه با چندین متغیر هدف را به مجموعه ای از مشکلات طبقه‌بندی کوچکتر تقسیم می‌کند. در این روش طبقه‌بندی استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی کننده و مرزهای طبقه‌بندی ساده‌تر و همچنین انتخاب ویژگی‌ها سبب شده‌است تا عملکردی با دقت بالا ارایه شود.. هنگام انجام تجزیه طبقه‌بندی، انتخاب اصلی ترتیب ترکیب مراحل طبقه‌بندی کوچکتر است که مسیر طبقه‌بندی نامیده می‌شود. بسته به نوع کاربرد، می‌توان آن را از ماتریس سردرگمی استخراج کرد و با کشف دلایل خطاهای معمول و یافتن راه‌هایی برای جلوگیری از ایجاد سیستم در آینده این موارد را ایجاد کرد. به عنوان مثال،Sidorova, J. , Badia, T. "ESEDA: tool for enhanced speech emotion detection and analysis". The 4th International Conference on Automated Solutions for Cross Media Content and Multi-Channel Distribution (AXMEDIS 2008). Florence, November, 17-19, pp. 257–260. IEEE press. در مجموعه اعتبار سنجی، می‌توان فهمید که کدام کلاسها به‌طور اشتباه تشخیص داده شده‌اند و سپس تجزیه فضای نمونه به صورت زیر انجام می‌شود: کلاسها به عنوان یک کلاس مشترک واحد در نظر گرفته می‌شوند و سرانجام، به عنوان مرحله دوم طبقه‌بندی، کلاس مشترک در دو کلاس که در ابتدا اشتباه تشخیص داده شده‌اند، طبقه‌بندی می‌شود.
موتور گردش کار یک نرم‌افزار کاربردی کامپیوتر است که مراحل تجاری را مدیریت می‌کند. این یک جز کلیدی اصلی در فناوری گردش کار است و به‌طور معمول از یک سرور پایگاه داده استفاده می‌کند.
یک موتور گردش کار، وضعیت فعالیت‌های موجود در یک گردش کار را کنترل می‌کند مانند پردازش و موافقت فرم درخواست وام و مشخص می‌کند که کدام فعالیت جدید با توجه به فرایندهای تعریف شده (گردش کار) به حالتی دیگر تغییر کند.http://docs.oracle.com/cd/B13789_01/workflow.101/b10286/wfapi.htm این اقدامات ممکن است شامل همه چیز از ذخیره فرم درخواست در سیستم مدیریت اسناد گرفته تا ارسال ایمیل یادآوری به کاربران یا افزایش موارد عقب افتاده به مدیران باشد. موتور گردش کار جریان اطلاعات، وظایف و رویدادها را آسان می‌کند. همچنین می‌توان از موتورهای گردش کار به عنوان موتورهای هماهنگ گردش کار یاد کرد.http://pic.dhe.ibm.com/infocenter/tivihelp/v48r1/index.jsp?topic=/com.ibm.sco.doc_2.2/enablement/workfloworchestration.html
موتورهای گردش کار به‌طور عمده سه عملکرد دارند:The Workflow Engine Model. The Workflow Engine Model Accessed 1 Dec. 2010.
اعتبارسنجی وضعیت فعلی فرآیند: بررسی اینکه آیا اجرای یک کار بر وضعیت فعلی فرآیند معتبر هست یا خیر.
بررسی دسترسی کاربران: بررسی اینکه آیا کاربر فعلی دسترسی برای اجرای کار روی فرآیند دارد یا خیر.
اجرا و پیش‌روی روند: پس از اینکه دو گام قبل با موفقیت روبرو شدند، موتور گردش کار یک کار را اجرا میکند و اگر به درستی انجام شود، موفقیت را بر‌میگرداند و در غیر اینصورت پیغام خطا می‌دهد و عقب گرد میکند و تغییرات بدون تاثیر خواهند بود
بانگ شی-هیوک که با نام حرفه‌ای «هیت‌من» بنگ شناخته می‌شود، ترانه‌سرا، آهنگساز، تهیه‌کننده و اجراکنندهٔ ضبط اهل کرهٔ جنوبی است.
پیتر فن لائر () نقاش اهل هلند بود.
دوران فعالیت وی نزدیک به یک دهه و در شهر رم بوده‌است.
فون ("fɔ̀ngbè" یا "fõbè") زبانی از خوشه زبانی گبه شرقی است که به شاخه ولتا–نیجر از خانواده زبان‌های نیجر-کنگو تعلق دارد. فون با داشتن ۱٫۷ میلیون گویشور، در میان مردم فون در بنین رایج است. فون مانند دیگر زبان‌های گبه یک زبان تحلیلی با ترتیب نهاد فعل مفعول در جمله است.
فون دارای هفت واکه دهانی و پنج واکه خیشومی است.
فون دارای دو نواخت واجی، بلند و کوتاه است. نواخت بلند پس از همخوان صدادار به صورت افزایش (کوتاه-بلند) پدیدار می‌شود. چهار حالت برای واژگان دوهجایی امکان‌پذیر است: بلند-کوتاه، کوتاه-بلند، بلند-بلند، کوتاه-کوتاه.
در واژگان درازتر، مانند فعل و عبارات اسمی، یک نواخت بلند تمایل دارد تا هجای آخر باقی بماند که اگر این هجا دارای نواخت کوتاه باشد، نواخت افت می‌کند (کوتاه-بلند).
الفبای فون بر پایه الفبای لاتین است که بدان حروف Ɖ/ɖ، Ɛ/ɛ، و Ɔ/ɔ و همچنین دونگاره‌های gb، hw، kp، ny، و xw افزوده شده‌اند.
از اعلامیه جهانی حقوق بشر
برنامه‌های رادیویی به فون از کانال‌های رادیو و تلویزیون بنین پخش می‌شوند. برنامه‌های تلویزیونی نیز به فون در کانال ماهواره‌ای La Beninoise نشان داده می‌شوند.
در گذشته زبان فرانسوی تنها زبان آموزش در بنین بود، اما در دهه دوم سده بیست و یکم، دولت در حال آزمایش برخی از درسی در مدارس بنین به زبان‌های محلی این کشور، از جمله فون است.
ماکس مِیِرهوف (۱۸۷۴–۱۹۴۵)(به آلمانی: Max Meyerhof) شرق‌شناس و چشم‌پزشک یهودی‌تبار آلمانی است. مِیِرهوف در سال ۱۹۰۰ به مصر سفر کرد و مجذوب آن‌جا شد. وی در سال ۱۹۰۳ در قاهره خانه‌ای گرفت و محل کار خود را به آنجا منتقل کرد. پس از مدتی به زبان عربی تسلط کامل یافت و به پژوهش در متون تاریخ پزشکی که دانشگاه الازهر منابع قابل توجهی از آن در اختیار داشت، پرداخت. او کتاب فردوس الحکمة نوشته پزشک و دانشمند ایرانی با نام علی ابن ربن طبری را از زبان عربی به انگلیسی برگرداند. او یکی از پژوهشگران تأثیرگذار در زمینه ایران باستان و پزشکی تمدن اسلامی می‌باشد.
آوّاکوم پتروف (؛ ۲۰ نوامبر، ۱۶۲۰/۲۱–۱۴ آوریل ۱۶۸۲) اسقف اعظم اهل روسیه از کلیسای جامع کازان در میدان سرخ بود که از مخالفان اصلاحات کلیسای ارتدکس روسیه توسط نیکون به‌شمار می‌رفت. زندگینامه خودنوشت و نامه‌های او به تزار، بویارنیا موروزووا و دیگر باورمندان کهن، از شاهکارهای ادبیات قرن ۱۷ روسیه به حساب می‌آیند.
او در گریگروفو، در نیژنی نووگورود امروزی متولد شد. با شروع سال ۱۶۵۲، نیکون، به عنوان پاتریارک کلیسای روسیه، طیف وسیعی از اصلاحات را تحت عنوان راسکول در مراسم مذهبی و الهیات روسیه آغاز کرد. این اصلاحات بیشتر به منظور همسویی کلیسای روسیه با دیگر کلیساهای ارتدکس اروپای شرقی و خاورمیانه انجام می‌شدند.
در آن زمان آواکوم و عده ای دیگر این تغییرات را به شدت رد می‌کردند. آن‌ها این اصلاحات را نمودی از رسوخ فساد در کلیسای روسیه می‌پنداشتند، کلیسایی که در نظر آنان کلیسای حقیقی خدا بود. دیگر کلیساها نیز در مراسم مذهبی خود نزدیکتر به قسطنطنیه بودند. آواکوم استدلال می‌کرد که قسطنطنیه به دلیل همین این عقاید و اعمال بدعت آمیز بود که به دست ترکها افتاد.
به دلیل مخالفت با اصلاحات، آواکوم بارها به زندان افتاد. نخست، او به سیبری، و به شهر توبولسک تبعید شد و در آنجا در یک اردوکشی اکتشافی تا مرز چین همراه آفاناسی پاشکوف شد. او در سال ۱۶۶۴، یعنی زمانیکه نیکون دیگر پاتریارک به‌شمار نمی‌رفت، اجازهٔ بازگشت به مسکو را پیدا کرد، سپس دوباره به مزن تبعید شد و پس از آن برای شورای کلیسا ۱۶۶۶–۶۷ مجدداً اجازه یافت به مسکو بازگردد، اما باز هم به دلیل ادامه دادن به مخالفت با اصلاحات، در سال ۱۶۶۷ به پوستوزیورسک تبعید شد. در چهارده سال آخر زندگی اش، او در یک گودال یا سنگر (کلبه ای میان تهی و چوبی) در پوستوزیورسک در بالای مدار شمالگان زندانی شد و سرانجام زنده سوزانده شد."Zhitye Protopopa Avvakuma im samim napisannoe" (Moscow and Augsburg: Werden Verlag, 2003), 28 نقطه ای که او در آنجا سوزانده شده‌است را به عنوان یک یادبود با یک صلیب چوبی آراسته کرده‌اند.
زندگینامه خودنوشت آواکوم، به جریاناتی چون سختی‌های زندان و تبعیدش به خاور دور روسیه، ماجرای دوستی و مشاجرهٔ او با تزار الکسی، اقدامات او در باب جن‌گیری و احضار شیاطین و ارواح خبیثه و نیز تحسین بی حد و حصر او نسبت به طبیعت و سایر کارهای خدا، می‌پردازد. نسخه‌های متعددی از نسخه‌های خطی متن، تقریباً دو قرن قبل از چاپ اول در سال ۱۸۶۱ منتشر شده بود.Малышев В. И. , История первого издания "Жития" протопопа Аввакума. – «Рус лит.» , 1962, № 2, с. 147
علی‌رغم آزار و اذیت و مرگ آواکوم، گروه‌هایی که تغییرات مذهبی را رد می‌کردند همچنان پابرجا ماندند. از آنها بعنوان باورمندان کهن یاد می‌شود.
نیوویایی (Laurie Bauer, 2007, "The Linguistics Student’s Handbook", Edinburgh) یک زبان پلی‌نزیایی، متعلق به زیرگروه مالایو-پلی‌نزیایی از خانواده زبان‌های آسترونزیایی است. بیشترین ارتباط این زبان با زبان تونگایی و با کمی فاصله سایر زبان‌های پلی‌نزیایی مانند مائوری، ساموایی و هاوایی است. نیوویایی و تونگایی با هم زیر گروه تونگی زبان‌های پلی‌نزیایی را تشکیل می‌دهند. نیوویایی همچنین از زبان ساموایی و زبان‌های نیوویایی شرقی تأثیر پذیرفته‌است.
در سال ۱۹۹۱ ۱٬۶۰۰ نفر در جزیره نیووی (۹۷٫۴٪ از ساکنان) و همچنین شماری در جزایر کوک، نیوزیلند و تونگا که در مجموع حدود ۸٬۰۰۰ نفر می‌شد، به نیوویایی سخن می‌گفتند؛ بنابراین بیشتر گویشوران نیوویایی در خارج از جزیره ساکن بودند. بیشتر ساکنان نیووی دوزبانه هستند و علاوه بر نیوویایی به زبان انگلیسی نیز مسلط هستند.
در اوایل دهه ۱۹۹۰، ۷۰٪ گویشوران نیوویایی در نیوزیلند زندگی می‌کردند.Moseley, Christopher and R. E. Asher, ed. "Atlas Of The World's Languages" (New York: Routelage, 1994) p. 100
خط نیوویایی تا حد زیادی واجی است؛ یعنی یک حرف مخفف یک صدا است و بالعکس.
ترتیب الفبای سنتی که با نام‌های سنتی حروف آورده می‌شود، ā، ē، ī، ō، ū، fā، gā، hā، kā، lā، mō، nū، pī، tī، vī، rō، sā است. توجه داشته باشید که rō و sā در انتها قرار داده می‌شوند.
ونهیو (; – ) فیلسوف، و راهب و یکی از متفکران، نویسندگان و مفسران برجسته بودایی کره‌ای از شیلا بود.
سیستم رده‌بندی خونی () یک سیستم طبقه‌بندی اشراف بود که در پادشاهی باستانی کره ای دودمان شیلا مورد استفاده قرار می‌گرفت. بر پایه نزدیکی موروثی به سلطنت و سطح اختیاراتی که آنها اجازه داشتند بهره‌مند شوند، این سیستم برای جداسازی جامعه و به ویژه لایه‌های اشراف مورد استفاده قرار می‌گرفت.
پارک اودوری () پارکی است که در قلب ساپورو، هوکایدو، ژاپن واقع شده است. اودوری (大通) در ژاپنی به معنای "خیابان بزرگ" است.
جشنواره برف در ساپورو جشنواره ای است که هر سال بیش از هفت روز در ماه فوریه در ساپورو، هوکایدو، ژاپن برگزار می‌شود. پارک‌های پارک اودوری، پارک سوسوکینو و پارک تسودومه مکان‌های اصلی این جشنواره هستند.
در سال ۲۰۰۷ (پنجاه و هفتمین جشنواره)، حدود دو میلیون نفر از ساپورو دیدن کردند تا صدها مجسمه برفی و مجسمه‌های یخی را در پارک اودوری و دیگر پارک‌ها مشاهده کنند.The outline of the Sapporo Snow Festival مسابقه بین‌المللی مجسمه‌سازی برف از سال ۱۹۷۴ در محل پارک اودوری برگزار می‌شود و ۱۴ تیم از مناطق مختلف جهان در سال ۲۰۰۸ شرکت کردند.International Snow Sculpture Contest, English page
در سال ۲۰۰۷، ۳۰۷ مجسمه در پارک اودوری، ۳۲ در سایت ساتولند و ۱۰۰ مجسمه در پارک سوسوکینو ایجاد شد. از برج تلویزیون واقع در سایت پارک اودوری می‌توان نمای خوبی از خلاقیت‌های بکار رفته در مجسمه‌های برفی داشت.
یکی از استان‌های ژاپن که زمستان‌ها برف سنگینی دارد استان هوکایدو در شمال این کشور است. در شهر ساپورو که مرکز این استان است از روز پنجم فوریه مقدمات برگزاری جشنواره برف آماده می‌شود. این جشنواره زمستانی از سال ۱۹۵۰ میلادی آغاز شده و همه ساله برگزار می‌شود. هر ساله بیشتر از ۱۵۰ مجسمه برفی درست می‌شود و به نمایش عموم گذاشته می‌شود. روی بعضی از این مجسمه‌ها را چراغانی می‌کنند که در شب دیدنی تر از روز می‌شود. ارتفاع بعضی از این اشکال برفی از ۱۵ متر هم بیشتر است.
چون مجسمه‌های برفی سفید رنگ هستند با روشن شدن لامپ‌های رنگارنگ که روی آنها کشیده می‌شود بسیار دیدنی می‌شوند. یکی از محل‌های برگزاری این مراسم پارک اودوری است. در محل برگزاری مراسم بعضی از مردم منطقه با ساز و آواز مشغول می‌شوند. در هوای سرد شهر ساپورو در کنار مجسمه‌های برفی بعضی از مردم بومی محصولات منطقه را در دکه‌هایی عرضه می‌کنند در این مراسم ذرت بریان شده (بلای) و سیب زمینی شیرین پخته شده نیز فروخته می‌شود که خریداران زیادی دارد.
به جز شهر ساپورو در سایر قسمت‌های استان هوکایدو نیز جشنواره برف برگزار می‌شود اما جشنواره ساپورو مشهورترین آنهاست.