moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
سال بعد، اولین رژه افتخار در چندین شهر آمریکا برگزار شد. راهپیمایی در نیویورک سیتی، با هدف جشن گرفتن «روز آزادی خیابان کریستوفر»، در کنار راهپیمایی‌های هماهنگ دیگری در سراسر ایالات متحده، به عنوان نقطه عطفی برای حقوق دگرباشان جنسی در جهان در نظر گرفته می‌شود. فرد سارجنت، سازمان‌دهنده برخی از اولین راهپیمایی‌ها گفت که هدف از بزرگداشت شورش‌های استون‌وال، فشار بیشتر برای آزادی بود. او خاطرنشان کرد که در حالی که اولین راهپیمایی‌ها بیشتر به یک اعتراض شبیه بود تا یک جشن، به یادآوری جامعه دگرباشان جنسی کمک کرد. با این حال، زنان تراجنسیتی و رنگین‌پوستان در طول راهپیمایی‌های اولیه، طرد یا ساکت شدند.
به دنبال شورش‌های استون‌وال و اولین رژه‌های افتخار، تعداد گروه‌های دگرباشان جنسی به سرعت افزایش یافت، و جنبش افتخار پس از چند سال در سراسر ایالات متحده گسترش یافت. از سال ۲۰۲۰، بیشتر جشن‌های افتخار در مناطق شهری بزرگ در سراسر جهان در ماه ژوئن برگزار می‌شود، اگرچه برخی از شهرها این جشن‌ها را در زمان‌های مختلف سال برگزار می‌کنند تا حدی به این دلیل که آب و هوای ماه ژوئن برای چنین رویدادهایی در آنجا نامناسب است.
در برنامه‌نویسی تابعی، روشِ "ادامه‌دهی با انتقال پارمتر" یا CPS، یک روش برنامه‌نویسی است که در آن به شکل مستقیم و به فرم یک تداوم منتقل می‌شود (یک تداوم، نمایشی خلاصه از وضعیت کنترل یک برنامه کامپیوتری است و در یک زمان خاص از فرایند اجرا، جریان کامپیوتری را نشان می‌دهد). اين روش در تضاد با روش مستقيم (direct style) است كه همان سبک معمول برنامه‌نویسی است. "جرالد جی ساسمن" و "گای ال استیل جونیور"، در گزارشات "اِی.آی مِمو ۳۴۹" در سال ۱۹۷۵ این عبارت را ابداع کردند که باعث به کار افتادن اولین ورژن زبان برنامه‌نویسی "اسکیم" شد. "جان سی رینولدز" شرح مفصلی از اکتشافات متعددِ تداوم‌ها ارائه می‌دهد.
تابعی که به روش " ادامه‌دهی با انتقال پارمتر " نوشته شده باشد یک آرگومانِ اضافه دریافت خواهد کرد: یک تداوم صریح؛ یعنی یک تابع با یک آرگومان. وقتی تابع نوشته شده با روش " ادامه‌دهی با انتقال پارمتر " مقدار نهایی خود را حساب کند، با صدا زدن تابع تداوم و دادن مقدار نهایی به آن به عنوان آرگومان، آن را برمی‌گرداند. این بدان معناست که هنگام فراخوانی یک تابع CPS، تابع صدا زده شده وظیفه دارد که عملکرد و رویه‌ای فراهم کند تا همراه با مقدار بازگشتی زیر-روال فراخوانی شود.( زیر-روال مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها با نام یا آدرس خاصی هستند که هنگام احضار توسط برنامه اصلی اجرا می‌شوند). بيان كردن كد به این شکل، چیزهایی را صریح و مستقیم می‌کند که در روش برنامه‌نویسی مستقیم، به صورت ضمنی هستند. این‌ها عبارتند از : بازگشت‌های رویه‌ها، که به عنوان فراخوانی تداوم‌ها آشکار می‌شود؛ مقادیر میانی، که همگی اسم‌های داده شده هستند؛ ترتیب ارزیابی آرگومان‌ها، که صریح و مستقیم شده‌اند؛ و فراخوانی انتهایی که به سادگی یک رویه را با همان تداومِ تغییر نیافته که به صداکننده انتقال داده شده بود، فراخوانی می‌کند.
برنامه‌ها می‌توانند به شکل خودکار از روش مستقیم به روش CPS تغییر پیدا کنند. کامپایلرهای تابعی و منطقی معمولاً از CPS به عنوان یک نمایش میانی استفاده می‌کنند در جایی که یک کامپایلر برای یک زبان برنامه‌نویسی امری یا رویه‌ای از فرم تخصیص تک‌ایستا (SSA) استفاده می‌کند.* SSA به شکل رسمی معادل با زیرمجموعه‌ای از CPS است ( به استثنای جریان کنترل غیرمحلی، که زمانی که CPS به عنوان نمایش میانی استفاده می‌شود، اتفاق نمی‌افتد).* کامپایلرهای تابعی همچنین می‌توانند به جای استفاده از thunk در CPS، که زیربرنامه‌ای است برای تزریق محاسبات به زیربرنامه دیگر، از فرم آنرمال (ANF) استفاده کنند (اما فقط برای زبان‌هایی که نیاز به تکنیک ارزیابی مشتاقانه دارند (تکنیک مشتاقانه یک روش است که در آن یک عبارت، به محض اینکه به یک متغیر محدود شود یا به عنوان یک آرگومان انتقال داده شود، ارزیابی می‌شود.)). CPS بیشتر توسط کامپایلرها استفاده می‌شود تا به عنوان یک سبک کلی یا محلی توسط برنامه‌نویس‌ها.
در CPS هر تابع، یک آرگومان اضافه می‌گیرد که نمایان‌کننده این است که باید روی نتیجه‌ای که تابع محاسبه می‌کند، چه عملی انجام شود. این موضوع، همراه با یک سبک محدود‌کننده که انواع مدل‌هایی که معمولاً در دسترس هستند را ممنوع می‌کند، استفاده می‌شود تا معانی برنامه‌ها را نماش دهد و درنتیجه، تحلیل آن‌ها را ساده‌تر کند. این روش همچنین، بیان ساختارهای کنترل غیرمعمولی مثل پرتاب کردن/گرفتن یا سایر انتقال‌های غیرمحلی را آسان می‌کند.
راز CPS این است که به یاد داشته باشیم : یک) هر تابعی یک آرگومان اضافی با عنوان "تداوم" تابع می‌گیرد و دو) هر آرگومانی در یک فراخوانی تابع باید یا یک متغیر باشد یا عبارت لامبدا (نه یک عبارت پیچیده‌تر). تاثیر این کار این است که عبارت انگاری پشت‌ورو می‌شود؛ زیرا قسمت‌های داخلی عبارات باید زودتر ارزیابی شوند، که در نتیجه CPS ترتیب ارزیابی را نیز همانند جریان کنترل صریح و مستقیم می‌کند. تعدادی مثال از کد به روش مستقیم و CPS متناظر با آن در پایین دیده می‌شود. این مثال‌ها به زبان برنامه‌نویسی اسکیم نوشته شده‌اند؛ طبق قرارداد تابع تداوم با "k" نمایش‌ داده شده است:
توجه کنید که در ورژن CPS، متغیرهای اولیه استفاده‌شده، مثل &+ و &* خودشان CPS هستند نه روش مستقیم، بنابراین برای اینکه مثال‌های بالا در سيستم زبان اسكيم كار كنند نياز داريم كه ورژن CPS آن‌ها را بنویسیم. برای مثال &* به این وسیله تعریف می‌شود:
برای اینکه این‌کار را در حالت کلی انجام دهیم، می‌توانیم یک روال تبدیل بنویسیم:
برای اینکه یک رویه را که در CPS نوشته شده است از یک رویه‌ی دیگر که درون رویه‌ی مستقیم نوشته شده است فراخوانی کنیم، لازم است که یک تداوم فراهم کنیم که نتیجه محاسبه شده توسط رویه نوشته شده در CPS را دریافت می‌کند. در مثال بالا (با این فرض که مقادیر اولیه CPS ارائه شده باشد)، ممکن است تابع زیر را صدا بزنیم:
در بین کامپایلرها تنوعی برای ارائه توابع اولیه در CPS وجود دارد. در مثال‌های بالا ما از ساده‌ترین قرارداد استفاده کردیم، با این حال گاهی اوقات مقادیر اولیه بولین ارائه می‌شوند که دو thunk می‌گیرند تا در دو حالت متفاوت فراخوانی بشوند، پس به جای فراخوانیِ
در داخل تعریفِ
به این شکل نوشته خواهد شد:
به همین شکل، گاهی اوقات بخش "if" خودش در CPS موجود نیست بلکه یک تابع به شکل زیر تعریف خواهد شد:
که سه آرگومان دریافت خواهد کرد: یک شرط با مقدار درست یا غلط، و دو thunk متناظر با دو بازوی شرط.
متن بالا نشان می‌دهد که CPS یک تحول جهانی است. فاکتوریلِ روش مستقیم، همانطور که انتظار می‌رود، یک آرگومان دریافت خواهد کرد؛ اما فاکتوریل CPS که یک & در آخر اسم خود دارد دو آرگومان می‌گیرد: خود آرگومان معمول و یک تداوم. هر تابعی که یک تابع CPS شده را فراخوانی می‌کند باید یا تداوم جدیدی ارائه کند یا تداوم خودش را منتقل کند؛ هر فراخوانی از یک تابع CPS شده به یک تابع غیرCPS از یک تداوم ضمنی استفاده خواهد کرد. درنتیجه، برای مطمئن شدن از نبود یک استک مربوط به توابع، کل برنامه باید به CPS نوشته شده باشد.
در این بخش ما یک تابع به اسم
می‌نویسیم که با استفاده از قضیه فیثاغورث، هیپوتنوز را محاسبه می‌كند. {هیپوتنوز به معنای طولانی‌ترین ضلع مثلث قائم الزاویه نسبت به طول قاعده و عمود بر آن است.} یک پیاده‌سازی سنتی از این تابع به شکل زیر خواهد بود:
pow2 :: Float -> Float
pow2 a = a ** 2
add :: Float -> Float -> Float
pyth :: Float -> Float -> Float
pyth a b = sqrt (add (pow2 a) (pow2 b))
برای اینکه این تابع سنتی را به CPS تبدیل کنیم، نیاز داریم امضای تابع، یعنی شیوه تعریف ورودی و خروجی‌های آن را عوض کنیم. تابع یک آرگومان دیگه از جنس تابع دریافت خواهد کرد و نوع نتیجه برگشتی آن، به این تابع وابسته خواهد بود:
pow2' :: Float -> (Float -> a) -> a
pow2' a cont = cont (a ** 2)
add' :: Float -> Float -> (Float -> a) -> a
add' a b cont = cont (a + b)
-- Types a -> (b -> c) and a -> b -> c are equivalent, so CPS function
-- may be viewed as a higher order function
sqrt' :: Float -> ((Float -> a) -> a)
sqrt' a = \cont -> cont (sqrt a)
pyth' :: Float -> Float -> (Float -> a) -> a
pyth' a b cont = pow2' a (\a2 -> pow2' b (\b2 -> add' a2 b2 (\anb -> sqrt' anb cont)))
ابتدا مربع "a" را در تابع محاسبه می‌کنیم و یک تابع لامبدا را به عنوان تداوم انتقال می‌دهیم، که مربع "a" را به عنوان آرگومان خواهد پذیرفت. و همینطور ادامه خواهد یافت تا به نتیجه محاسبات برسیم. برای به دست آوردن نتیجه این تابع می‌توانیم تابع "id" را به عنوان آرگومان نهایی منتقل کنیم که مقداری را که به آن ارسال شده بدون تغییر برمی‌گرداند:
کتابخانه mtl که با GHC قابل دسترس می‌شود، دارای ماژولی به نام زیر است:
این ماژول تایپ
را ارائه می‌دهد، که تابع‌های مفیدی مثل تابع
را پیاده‌سازی می‌کند. قطعه زیر تابع codice_9 را که در بالا نشان دادیم با استفاده از تایپ Cont نشان می‌دهد:
pow2_m :: Float -> Cont a Float
pow2_m a = return (a ** 2)
pyth_m :: Float -> Float -> Cont a Float
pyth_m a b = do
نه تنها سینتکس زبان تمیزتر شده است، بلکه این تایپ به ما این امکان را می‌دهد تا از فانکشن
با تایپ زیر استفاده کنیم:
این تابع یک آرگومان از جنس تابع دارد؛ این آرگومان، تابع را نیز می‌پذیرد، که تمام محاسبات پس از فراخوانی آن را کنار می‌گذارد. برای مثال، بیایید اجرای تابع pyth را، اگر حداقل یکی از آرگومان‌های آن منفی باشد با برگرداندن صفر بشکنیم:
pyth_m a b = callCC $ \exitF -> do -- $ sign helps to avoid parentheses: a $ b + c == a (b + c)
برنامه‌نویسی با تداوم‌ها، همچنین می‌تواند زمانی مفید باشد که صدا زننده نمی‌خواهد منتظر کامل شدن تابعِ صداشده بماند. به عنوان مثال در برنامه‌نويسی رابط کاربری (UI)، یک روال می‌تواند کادرهای محاوره‌ای تنظیم کند و آن‌ها را به همراه یک تابع تداوم، به چارچوب UI ارسال کند. وقتی کاربر دکمه "OK" را فشار دهد، فریمورک تابع تداوم را با فیلدهای به‌روزشده صدا می‌زند. با اینکه این روش کد‌ زدن از تداوم‌ها استفاده می‌كند،‌ اما به طور كامل CPS نیست.
function confirmName() {
function confirmNameContinuation(fields) {
زمانی که تابع باید در یک رشته یا پردازدنده متفاوت اجرا شود، می‌توان از ایده مشابهی استفاده کرد. فریمورک، می‌تواند تابع صدازده‌شده را در یک رشته کارگر اجرا کند، سپس تابع تداوم را در رشته اولیه با نتیجه رشته کارگر فراخوانی کند. کد زیر به زبان Java 8 و با استفاده از فریمورکd "UI" به نام Swing نوشته شده است:
void buttonHandler() {
هر فراخوانی در CPS یک فراخوانی نهایی است، و تداوم مستقیماً منتقل می‌شود. استفاده از CPS بدون بهینه‌سازی فراخوانی نهایی (TCO)، نه تنها باعث می‌شود که تداوم ساخته‌شده به طور بالقوه در طول بازگشت رشد کند، بلکه حتی برای فراخوان پشته (کال استک) نیز همین اتفاق می‌افتد. این اتفاق معمولاً نامطلوب است، اما به روش‌های جالبی مورد استفاده قرار گرفته است – به کامپایلر
مراجعه کنید.
همانطور که CPS و TCO مفهوم بازگشت ضمنی تابع را حذف می‌کنند، استفاده ترکیبی از آن‌ها می‌تواند نیاز به استکِ زمانِ اجرا (run-time stack) را نیز حذف کند. بسیاری از کامپایلرها و مفسرهای زبان‌های برنامه‌نویسی تابعی، از این توانایی به روش‌های جدیدی استفاده می‌کنند.Appel, Andrew W. (1992). Compiling with Continuations. Cambridge University Press. .
از روش "ادامه‌دهی با انتقال پارمتر" می‌توان برای پیاده‌سازی تداوم‌ها و کنترل عملگر‌های جریان در یک زبان تابعی که دارای تداوم‌های کلاس-اول نیست اما دارای توابع کلاس-اول و بهینه‌سازی فراخوانی نهایی است، استفاده کرد. بدون بهینه‌سازی فراخوانی نهایی، می‌توان از تکنیک‌هایی مانند ترامپولین کردن، یعنی استفاده از حلقه‌ای که به طور مکرر توابع برگشت‌دهنده‌ی thunk را فراخوانی می‌کند، استفاده کرد. بدون توابع درجه یک، حتی می‌توان در چنین حلقه‌ای فراخوانی‌های نهایی را به فقط گوتوس(gotos، اصطلاح مربوط به فراخوانی‌های نهایی) تبدیل کرد.
کد زدن در CPS، اگرچه غیر ممکن نیست، اغلب مستعد خطاست. ترجمه‌های مختلفی وجود دارد که معمولاً به عنوان تبدیل‌های یک انتقاله یا دوانتقاله از محاسبات لامبدای خالص تعریف می‌شوند که عبارات سبک مستقیم را به عبارت CPS تبدیل می‌کنند. با این حال، کد زدن به سبک ترامپولین بسیار دشوار است. زمانی که این روش استفاده می‌شود، معمولاً هدف نوعی تغییر شکل است، مانند کامپایل کردن.
توابعِ استفاده‌کننده از بیش از یک تداوم را می‌توان برای گرفتن پارادایم‌های مختلف جریان کنترل تعریف کرد؛ به عنوان مثال (به زبان اسکیم):
شایان ذکر است که تبدیل CPS از نظر مفهومی یک جاسازی یوندا است.Mike Stay, "The Continuation Passing Transform and the Yoneda Embedding" همچنین شبیه جاسازی محاسبات لامبدا در محاسبات عدد پی نیز هست.Mike Stay, "The Pi Calculus II"
در خارج از علوم کامپیوتر، CPS به عنوان جایگزینی برای روش مرسوم برای ترکیب عبارات ساده به عبارات پیچیده مورد توجه عمومی است. برای مثال، در معناشناسی زبانی، کریس بارکر و همکارانش پیشنهاد کرده‌اند که تعیین نشانه‌های جملات با استفاده از CPS ممکن است پدیده‌های خاصی را در زبان طبیعی توضیح دهد.
در ریاضیات، ایزومورفیسم کوری-هاروارد بین برنامه‌های کامپیوتری و برهان‌های ریاضی، ترجمه روش "ادامه دهی به روش انتقال پارامتر" را به تنوعی از تعبیه‌های دو نفی منطق کلاسیک به منطق شهودی (سازنده) مرتبط می‌کند. برخلاف ترجمه دو نفی معمولی، که گزاره‌های اتمی پی را به
نگاشت می‌کند، CPS نماد
را با تایپ عبارت نهایی جایگزین می‌کند. بر این اساس، نتیجه با انتقال تابع همانی به عنوان تداوم عبارت CPS، مانند مثال بالا، به دست می‌آید.
منطق کلاسیک به خودی خود مربوط به دستکاری تداوم برنامه‌ها به طور مستقیم است، همانطور که در عملگر کنترلیِ فراخوانی-با-تداوم-فعلی در اسکیم که مشاهده‌ای به دلیل تیم گریفین(با استفاده از عملگر کنترل سیِ بسیار مربوط) است نیز همین‌گونه است.
بازگشت نهایی درحین تکنیک ترامپولین
لوید گریفیث (؛ زادهٔ ) مجری تلویزیون، کمدین، بازیگر و خواننده اهل انگلستان است. وی از سال ۲۰۱۰ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است.
از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته است، می‌توان به "تد لاسو"، "گناه" و "بی‌نهایت" اشاره نمود.
اسکات ون پلت (؛ ) گزارشگر ورزشی و مجری تاک شوهای ورزشی اهل ایالات متحده آمریکا است. وی از سال ۱۹۹۰ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است. وی عضو انجمن برادری پای کاپا آلفا است.
از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته است، می‌توان به "تد لاسو" اشاره نمود.
آرلو وایت (؛ ) گزارشگر ورزشی اهل ایالات متحده آمریکا است. وی پیش‌تر برای ان‌بی‌سی اسپورتس کار می کرد و گزارشگر لیگ برتر فوتبال انگلستان و فوتبال آمریکایی بود و مدتی هم برای باشگاه فوتبال سیاتل ساندرز و باشگاه فوتبال شیکاگو فایر فعالیت نمود.
جف استلینگ (؛ زادهٔ ) روزنامه‌نگار، مجری تلویزیون و گزارشگر ورزشی شبکۀ اسکای اسپورت نیوز اهل بریتانیا است. وی از سال ۱۹۷۸ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است.
کریس کامارا (؛ زادهٔ ) بازیکن پیشین فوتبال اهل بریتانیا است که مابین سال های ۱۹۹۲ تا ۲۰۲۲ به عنوان گزارشگر و تحلیل‌گر فوتبال در شبکۀ تلویزیونی اسکای اسپورت فعالیت داشت.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال برنتفورد، باشگاه فوتبال میدلزبرو، باشگاه فوتبال استوک سیتی، باشگاه فوتبال سوئیندون تاون، باشگاه فوتبال برادفورد سیتی، باشگاه فوتبال شفیلد یونایتد، باشگاه فوتبال پورتسموث، باشگاه فوتبال لوتون تاون، و باشگاه فوتبال لیدز یونایتد اشاره کرد.
از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته است، می‌توان به "تد لاسو" (در کنار جف استلینگ) اشاره نمود.
آینبو: روح آمازون () یک فیلم پویانمایی ماجراجویی محصول سال ۲۰۲۱ به کارگردانی خوزه زلادا و ریچارد کلاوس و محصول استودیو تونچه فیلمز و کول بینز است.
در وبسایت بازبینی‌خوانی راتن تومیتوز، ٪۵۶ از ۹ بررسی منتقدین منفی است و این فیلم میانگینِ امتیاز ۵.۳۰/۱۰ را در اختیار دارد.
آنالیز غیراستاندارد یک فرمول‌بندی از حساب دیفرانسیل و انتگرال است که در آن از یک مفهوم منطقی دقیق از اعداد بی‌نهایت‌کوچک استفاده می‌شود.
آنالیز غیراستاندارد در اوایل دههٔ ۱۹۶۰ میلادی توسط آبراهام رابینسون ارائه شد.Abraham Robinson and Nonstandard Analysis : History, Philosophy, and Foundations of Mathematics. By Joseph W. Dauben. www.mcps.umn.edu.
هنری تردگیل (؛ زادهٔ ) موسیقی‌دان، آهنگساز و نوازنده ساکسوفون اهل ایالات متحده آمریکا است. او در سال ۲۰۱۶ برنده جایزه پولیتزر موسیقی شد.
ربه‌کا لو (؛ زادهٔ ) گزارشگر ورزشی و مجری اهل بریتانیا است. وی از سال ۲۰۰۲ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است. وی دانش‌آموختهٔ دانشگاه ایست آنگلیا است.
استیو اِج (؛ زادهٔ ) بازیگر و کمدین اهل بریتانیا است. وی از سال ۱۹۹۷ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است.
از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به "مرگ در بهشت"، "افسانه‌های واهی"، "تد لاسو"، "خیابان"، "کروئلا" و "پدینگتون" اشاره نمود.
لیان بست (؛ زادهٔ ) بازیگر اهل بریتانیا است. وی از سال ۲۰۰۳ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است.
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است، می‌توان به "حادثه"، "پزشک‌ها"، "ترفندهای نو"، "جی‌پی کوپر"، "نفوذی"، "ستاره حلبی"، "بیمارستان گود کارما"، "جو کوچولو"، "خیابان کارناوال"، "تد لاسو"،""، ""، "خفه شو و برقص" و "ستاره‌های سینما در لیورپول نمی‌میرند" اشاره کرد.
کریس استارک (؛ زادهٔ ) مجری رادیو، دی‌جی، خواننده و مؤلف اهل بریتانیا است.
سامانه کمک‌راننده پیشرفته یا سیستم پیشرفته همیار راننده که آداس () نیز نامیده می‌شود، به هر مجموعه از فناوری‌های الکترونیکی گفته می‌شود که به رانندگان در رانندگی و پارک کردن کمک می‌کند. این سامانه به‌کمک رابط امن انسان-ماشین، ایمنی جاده و خودرو را افزایش می‌دهد. کمک‌راننده پیشرفته از فناوری خودکار همانند حسگرها و دوربین‌ها برای تشخیص خطاهای راننده یا موانع نزدیک استفاده می‌کند و به آنها پاسخ می‌دهد. کمک‌راننده پیشرفته می‌تواند بسته به ویژگی‌های تعبیه‌شده در خودرو سطوح مختلفی از رانندگی خودکار را فعال کند.
از آنجایی که بیشتر تصادف‌های جاده‌ای به دلیل خطای انسانی اتفاق می‌افتند، سامانه کمک‌راننده پیشرفته برای خودکارسازی، سازگاری و ارتقای فناوری خودرو برای رانندگی بهتر و ایمن توسعه داده شده‌است. ثابت شده‌است که کمک‌راننده پیشرفته، تلفات جاده‌ای را با به حداقل رساندن خطای انسانی کاهش می‌دهد. قابلیت‌های ایمنی طراحی شده‌اند تا از تصادف‌ها و برخوردها، با ارائه فناوری‌هایی که به راننده در مورد مشکلات هشدار می‌دهند، حفاظ‌ها را اجرا می‌کنند و در صورت نیاز کنترل خودرو را به‌دست می‌کیرند، جلوگیری کنند. قابلیت‌های تطبیقی می‌توانند نور را خودکار کنند، کنترل پیمایش سازگار را افراهم کنند، به جلوگیری از برخوردها کمک کنند، جهت‌یابی ماهواره‌ای و هشدارهای ترافیکی را در خود بگنجانند، به رانندگان در مورد موانع احتمالی هشدار دهند، به خروج از مسیر و حرکت مستقیم کمک کنند، مسیریابی کمکی با تلفن‌های هوشمند را ارائه دهند و قابلیت‌های دیگری را فراهم کنند.
طبق یک گزارش تحقیقاتی در سال ۲۰۲۱ از "کانالیز"، تقریباً ۳۳ درصد از وسایل نقلیه جدید که در ایالات متحده، اروپا، ژاپن و چین فروخته شدند، قابلیت‌های سامانه کمک‌راننده پیشرفته را داشتند. این شرکت همچنین پیش‌بینی کرد که پنجاه درصد از خودروهای موجود در جاده‌ها تا سال ۲۰۳۰ دارای این سامانه خواهند بود.
بعضی گروه‌ها از استانداردسازی این نام حمایت می‌کنند، مانند اخطار برخورد از جلو و ترمز اضطراری خودکار به جای هشدار برخورد از جلو یا پشتیبانی ترمز شهری هوشمند.
چنین استانداردسازی‌هایی توسط AAA, JD Power و SAE International ترویج شده‌اند.
آداس اولین بار در دهه ۱۹۷۰ با استفاده از سامانه ترمز ضدقفل استفاده شد. خیلی زود آداس کنترل پایداری الکترونیکی، ترمزهای ضدقفل، سامانه‌های اطلاعات نقاط کور، هشدار خروج از خط، کروز کنترل تطبیقی و کنترل کشش را شامل شد. این سامانه‌ها می‌توانند با تنظیمات تراز مکانیکی یا آسیب ناشی از یک برخورد تحت تأثیر قرار گیرند. این امر سبب شده‌است تا سازندگان زیادی بعد از انجام یک تراز مکانیکی، نیازمند تنظیم مجدد خودکار این سامانه‌ها باشند.
با تکیه بر داده‌هایی که محیط بیرون خودرو را نمایش می‌دهند، در مقایسه با داده‌های داخلی، آداس را از دیگر سامانه‌های کمک راننده متمایز می‌کند. آداس به منابع داده‌های متعددی مثل تصویربرداری خودرو، رادار، پردازش تصویر، بینایی رایانه‌ای و شبکه داخلی خودرو متکی است. ورودی‌های بیشتری نیز از منابع دیگر جدا از پلتفرم اولیه وسیله نقلیه از جمله وسایل نقلیه دیگر و زیرساخت امکان‌پذیر است. خودروهای مدرن آداس را به وسایل الکترونیکی خود افزوده‌اند. تولیدکنندگان می‌توانند از طریق ، ویژگی‌های جدید را در فرایند طراحی یا پس از تولید اضافه کنند.
سامانه‌های کمک راننده پیشرفته سامانه‌های بی‌درنگ هستند چون به ورودی‌های متعدد به سرعت واکنش نشان می‌دهند و اطلاعات ورودی را اولویت‌بندی می‌کنند تا از حوادث جلوگیری کنند. سامانه‌ها از زمان‌بندی اولویت‌های پیشگیرانه استفاده می‌کنند تا تشخیص بدهند ابتدا کدام کار باید انجام شود.
تشخیص اشتباه این اولویت هامی‌تواند بیشتر از اینکه سودمند باشد، مضر باشد.
سامانه‌های پیشرفته کمک راننده بر اساس میزان اتوماسیون و مقیاس ارائه‌شده توسط انجمن مهندسان خودرو به سطوح مختلفی تقسیم می‌شوند. آداس می‌تواند به پنج سطح تقسیم شود. در سطح ۰، آداس نمی‌تواند ماشین را کنترل کند و فقط می‌تواند اطلاعاتی را برای رانندگان فراهم کند تا خودشان تفسیر کنند. برخی سامانه‌هایی که سطح ۰ شناخته می‌شوند عبارتند از: سنسورهای پارک، نمای فراگیر، تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی، هشدار خروج از لاین، دید در شب، سامانه اطلاعات نقاط کور، هشدار ترافیک پشت و برخورد از روبرو. سطوح ۱ و ۲ از این جهت خیلی به هم شبیه هستند که در هر دو بیشتر تصمیم‌گیری‌ها با راننده است. تفاوتشان این است که سطح ۱می‌تواند فقط کنترل یک عملکرد را برعهده بگیرد و سطح ۲ چندین کار را برای کمک به راننده انجام می‌دهد. سامانه‌هایی که به عنوان سطح ۱ شناخته می‌شوند عبارتند از: کروز کنترل تطبیقی، کمک ترمز اضطراری، کمک ترمز اضطراری خودکار، حفظ بین خطوط و خط وسط. سامانه‌هایی که سطح ۲ در نظر گرفته می‌شوند: کمک در بزرگراه، اجتناب از موانع مستقل، و پارک خودکار. از سطح ۳ تا ۵، میزان کنترل وسیله نقلیه افزایش می‌یابد. سطح ۵ جایی است که وسیله نقلیه کاملاً مستقل است. برخی از این سامانه‌ها هنوز به‌طور کامل در خودروهای تجاری تعبیه نشده‌اند. به عنوان نمونه، راننده بزرگراه، سامانه سطح ۳ است و پارک خودکار سامانه سطح ۴ است که هر دو در سال ۲۰۱۹ به‌طور کامل مورد استفاده تجاری قرار نگرفتند. سطوح رامی‌توان با عناوین زیر شناخت:
سطح ۰ - بدون خودکار، سطح ۱ - کنترل مشترک، سطح ۲ - بدون دخالت دست، سطح ۳ - چشم بسته، سطح ۴ - بدون فکر و سطح ۵ - فرمان اختیاری.
سعدیه خان بازیگر تلویزیون و سینما پاکستان است. او بیشتر به خاطر نقش "امان" در فصل ۱ و ۲ "خدا عاور محبت" شناخته شده‌است او آخرین بار در نقش مریم در سریال "Maryam Periera" (2018) از TV One دیده شد.
خان برای ایفای نقش‌های مختلف در تعدادی سریال تلویزیونی از جمله امان در "خداعاور محبت" (۲۰۱۱)، ناینا سید در "لا" (۲۰۱۴)، ام هانی در "شیاد" (۲۰۱۷) و مریم در "سریال مریم پریره" (۲۰۱۷) شناخته شده‌است.
اسب اخته یک اسب نر اخته‌شده یا اسب دیگر مانند اسبچه، الاغ یا قاطر است. اخته کردن، و همچنین حذف رفتارهای هورمونی مرتبط با اسب نر، به اسب نر اجازه می‌دهد تا آرام‌تر و رفتار بهتری داشته باشد، و این جانور را ساکت‌تر، ملایم‌تر و به‌طور کلی به عنوان یک جانور کار روزمره مناسب‌تر می‌کند. اسم مصدر و وجه وصفی «gelding» و مصدر «to geld» به خود روش اخته کردن اشاره دارد.
«مبادا کسی از رنج من خبردار شود» ترانه‌ای است که در سال ۱۹۳۶ توسط آنخل کابرال (آهنگ‌ساز) و انریکه دیزئو (ترانه‌سرا) ساحته و اولین بار توسط هوگو دل کاریل اجرا شده‌است. این قطعه پس از کاریل توسط چندین خوانندهٔ اسپانیایی‌زبان همچون آلبرتو کاستیلو، خولیو خارامیو و ماریا دولورس پرادرا هم ضبط شده‌است.
درسال ۱۹۵۷ ادیت پیاف این قطعه را با اشعار فرانسوی و با نام «شلوغ» بازخوانی کرد که به یکی از معروف‌ترین کاورهای آن تبدیل شد.
آنخل کابرال آرژانتینی در سال ۱۹۳۶ موسیقی «مبادا کسی از رنج من خبردار شود» را ساخت. کابرال در آن زمان یک جوان بیست و چند ساله و نوازنده‌ای با سابقه بود که پیش از آن هیچ‌یک از آثارش محبوبیت به‌خصوصی نداشتند. شعر «مبادا کسی از رنج من خبردار شود» را انریکه دیزئو نوشت که از زبان یک عاشق طرد شده روایت می‌شود. او غمگین و در عین حال خجالت‌زده‌است و نگران این موضوع است که دیگران از شکست عشقی‌اش مطلع شوند.
اولین خواننده‌ای که «مبادا کسی از رنج من خبردار شود» را خواند هوگو دل کاریل بود که همانند آهنگ‌ساز و ترانه‌نویس، اهل آرژانتین بود. در نسخهٔ دل کاریل که در قالب والس پرویی اجرا شده، طبل‌ها و سنج‌ها در خط مقدم تنظیم و در برابر آواز دل کاریل قرار دارند. نسخهٔ دل کاریل که در سال ۱۹۳۶ ضبط شد تاحدی محبوب شد اما نه به اندازه‌ای که او را در سطح کارلوس گاردل و دیگر چهره‌های موسیقی تانگو مطرح کند. طی دو دههٔ بعدی خوانندگان دیگری «مبادا کسی از رنج من خبردار شود» را بازخوانی کردند. مهم‌ترین آن‌ها نسخهٔ آلبرتو کاستیلو بود که در تنظیمش از پیانو و آکاردئون بایان استفاده شده بود. ظاهراً همین نسخه بود که ادیت پیاف طی سفرش در سال ۱۹۵۳ به بوئنوس آیرس آن را شنید و تصمیم به بازخوانی‌اش گرفت.
اشعار نسخهٔ فرانسوی که میشل ریوگوش آن را سروده کاملاً متفاوت از نسخه اسپانیایی است. احساسات سادهٔ نسخهٔ اسپانیایی‌زبان جای خود را به داستان مفصل‌تری از دو عاشق محکوم به فنا داده که در پایانی پرشور، توسط یک نیروی مداخله‌گر شیطانی و جمعیتی غیرقابل کنترل از هم جدا می‌شوند. با این حال ترانه، لحن مالیخولیایی نسخهٔ اسپانیایی را حفظ کرده‌است.
پیاف در این نسخه حکایت زنی را روایت می‌کند که بر اثر ازدحام جمعیت تصادفاً با مردی برخورد می‌کند و در یک نگاه عاشقش می‌شود. سپس جمعیت با همان سرعت آنها را از هم جدا می‌کند تا هرگز یکدیگر را نبینند. راوی در ابتدا برای این‌که جمعیت مرد را به او بخشیده تشکر می‌کند ولی خیلی زود فریاد ناامیدی سر می‌دهد و از جمعیتی که عشقش را پس گرفتند ابراز تنفر می‌کند. در این‌جا «جمعیت» به عنوان نوعی نیروی قادر مطلق همچون سرنوشت ظاهر می‌شود که با انسان‌هایی که نمی‌توانند علیه او کاری انجام دهند بازی می‌کند.
در ، ، ، به‌ویژه در یادگیری ماشین و مسائل معکوس، نرمال‌سازی فرایندی است که باعث تغییر پاسخ نهایی به سمت "ساده‌تر" می‌شود. این روش معمولاً برای به‌دست آوردن پاسخ یا جلوگیری از به‌کار می‌رود.
اگر چه فرایند نرمال‌سازی را می‌توان به چندین روش تقسیم کرد، اما تقسیم بندی زیر به خصوص مفید است:
در نرمال‌سازی صریح، مستقل از مسئله یا مدل، همیشه یک عبارت داده وجود دارد که مربوط به احتمال داده‌های اندازه‌گیری شده است و یک عبارت نرمال‌سازی که مربوط به پیشینه مورد نظر است.با ترکیب هر دو روش با استفاده از آمار بیزین، می‌توان پسین را محاسبه کرد که منابع اطلاعاتی هر دو را شامل می‌شود و در نتیجه فرایند برآورد را استحکام می‌بخشد. با تعادل بین هر دو هدف، انتخاب می‌شود که بیشتر به داده‌ها عادت کند یا تعمیم‌پذیری را اعمال کند (برای جلوگیری از بیش‌برازش).یک شاخه تحقیقات کامل در حال پرداختن به تمام نوع نرمال‌سازی وجود دارد. در عمل، معمولاً ابتدا یک نرمال‌سازی خاص را امتحان می‌کنیم، سپس چگونگی توزیع چگالی احتمال مربوط به آن نرمال‌سازی را بررسی می‌کنیم تا انتخاب خود را توجیه کنیم. همچنین، می‌توان از الهام گرفته شده از منطق عمومی یا شهود فیزیکی استفاده کرد.
در یادگیری ماشین، عبارت داده مربوط به داده‌های آموزش است و نرمال‌سازی به انتخاب مدل و یا تغییرات در الگوریتم مربوط می‌شود. همیشه هدف کاهش خطای تعمیم، یعنی امتیاز خطای مدل آموزش دیده روی مجموعه ارزیابی و نه داده‌های آموزش است.
یکی از قدیمی‌ترین کاربردهای نرمال‌سازی، نرمال‌سازی تیخونوف است که مربوط به روش کمترین مربعات است.
----یادگیری استنتاجی دسته‌کننده (از یک مجموعه داده محدود) همیشه یک مسئله نامعین است، زیرا تلاش می‌کند تا با تنها بررسی نمونه‌ها، یک تابعی را در مورد هر x مشخص کند.
یک عبارت نرمال سازی، به یک مدل یادگیری ماشین اضافه می‌شود.
مفاهیم محاسباتی مورد استفاده شامل محدودیت هایی برای و محدودیت هایی برای ( vector space norm)هستند.
توجیه نظری برای استفاده از روش های نرمال سازی (بخشی از یادگیری ماشین است که برای جلوگیری از overfitting استفاده می‌شود) این است که سعی می‌کند اصل اوکام (Occam's razor) را در راه حل اعمال کند (همانطور که در شکل بالا نشان داده شده است، تابع سبز، یعنی تابع ساده، ممکن است ترجیح داده شود). از دیدگاه بیزین، بسیاری از تکنیک های نرمال سازی با اعمال توزیع ها پیشین خاصی بر روی پارامترهای مدل، مطابقت دارند.
نرمال سازی می‌تواند به چندین هدف خدمت کند، از جمله یادگیری مدل‌های ساده‌تر، تحریک کردن مدل‌ها برای بودن پراکنده و معرفی ساختار گروهی در مسئله یادگیری.
این ایده در بسیاری از حوزه های علمی بروز پیدا کرده است. یک شکل ساده از نرمال سازی که به (Regularization Tikhonov) اعمال می‌شود، در واقع یک تعادل بین جور درآوردن داده ها و کاهش حل است. در چند سال اخیر، روش های نرمال سازی غیر خطی شامل ، محبوب شده اند.
کلی‌سازی
نرمال سازی می‌تواند به عنوان یک تکنیک برای بهبود قابلیت کلی‌سازی مدل یادگیری تحریک شود.
هدف این مسئله یادگیری، پیدا کردن یک تابع است که با بیشترین دقت از همه ورودی‌ها و برچسب‌ها پیش‌بینی را انجام دهد. خطای موردانتظار یک تابع f(n)، میانگین اختلاف بین پیش‌بینی شده توسط تابع f(n) و برچسب واقعی از تمام ورودی‌ها است. این میانگین در طول فضای ورودی توزیع شده است و می‌توان آن را به صورت زیر نوشت.
معمولاً در مسائل یادگیری، تنها زیرمجموعه‌ای از داده‌های ورودی و برچسب‌ها با نویزی اندک در دسترس است. به همین دلیل، خطای موردانتظار قابل اندازه‌گیری نیست و بهترین جایگزین موجود، خطای تجربی بر روی N نمونه موجود است.
در صورت عدم وجود محدودیتی برای پیچیدگی فضای توابع (به شکل ) در دسترس، یک مدل یادگیری خواهیم داشت که هیچ خطایی در خطای تجربی کنونی ندارد. اگر اندازه‌گیری‌ها با نویزی انجام شده باشند، این مدل ممکن است از رنج ببرد و خطای موردانتظار ضعیفی داشته باشد. رویه‌گذاری یک جریمه برای پوشش مناطق خاصی از فضای توابع مورد استفاده در ساخت مدل به کار می‌گیرد، که می‌تواند تعمیم‌پذیری را بهبود بخشد.
نرمال سازی تیخونوف
----این تکنیک‌ها به نام نامگذاری شده‌اند که نرمال سازی را برای به کار گرفت و در بسیاری از زمینه‌های دیگر مشارکت‌های مهمی داشت.
هنگام یادگیری تابع خطی f، که توسط بردار ناشناخته‌ی w به شکل f(x)=w*x مشخص می‌شود، می‌توان به عبارت تلفات (Loss) نرم L2 w را اضافه کرد تا به راه‌حل‌هایی با نرم کوچک‌تر تمایل داشت. یکی از رایج‌ترین شکل‌های این نوع نرمال سازی، رگرسیون ریدج (Ridge Regression) یا رگولاریزاسیون تیخونف (Tikhonov Regularization) است. این روش به شکل زیر معرفی می‌شود:
در مورد یک تابع کلی، نرم آن در بازتولیدی نواحی آن به شکل زیر است:
یادگیری می‌تواند با کمک نزول گرادیان پیشرفت کند.
کمترین مربع ها رگولاریزه‌شده تیخونف (Tikhonov-regularized least squares)
مسئلهٔ یادگیری با تابع هزینه‌ی و نرمال سازی تیخونف، به صورت تحلیلی قابل حل است. به شکل ماتریسی، w بهینه، آن دسته از بردارهایی است که نسبت به آن‌ها، گرادیان تابع هزینه نسبت به w برابر صفر است.
توقف زودهنگام
----توقف زودهنگام به عنوان یک نوع نرمال سازی به معنای کنترل پیچیدگی مدل در طول زمان می تواند تلقی شود. با توجه به اینکه فرایند آموزش، مانند gradient descent، با افزایش تعداد بارهای آموزشی، تابعی همیشه پیچیده‌تر را یاد می‌گیرد، در نتیجه، با استفاده از توقف زودهنگام، پیچیدگی مدل در طول زمان کنترل شده و تعمیم‌پذیری بهبود می‌یابد. در واقع، با نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان، و متوقف کردن آموزش آن هنگامی که دیده می‌شود که عملکرد آن بر روی ست مجموعه اعتبارسنجی بهبود نمی‌یابد، کنترل پیچیدگی مدل حفظ می‌شود و این می‌تواند به بهبود عملکرد مدل در پیش‌بینی داده‌های جدید کمک کند.
توقف زودهنگام با استفاده از یک مجموعه داده برای آموزش، یک مجموعه داده آماری مستقل برای اعتبارسنجی و یک مجموعه داده دیگر برای آزمون پیاده‌سازی می‌شود. در این روش، مدل تا زمانی که عملکرد آن بر روی مجموعه اعتبارسنجی بهبود نیابد، آموزش می‌بیند و سپس بر روی مجموعه آزمون اعمال می‌شود.
انگیزه نظری در مربع ها کمینه
در نظر گرفتن تقریب محدود برای یک ماتریس برگشت‌پذیر A که
اگر یک مقدار γ بیشتر از صفر به کار رود تا اطمینان حاصل شود که نرم کمتر از یک است، می‌توان از این روش برای تقریب حل تحلیلی مربع ها کمینه غیرمنظم استفاده کرد.
حل دقیق مسئله یادگیری مربع ها کمینه غیرمنظم، خطای تجربی را به حداقل می‌رساند اما ممکن است شکست خورده باشد. با محدود کردن T، پارامتر آزاد و تنها در الگوریتم بالا، مسئله به صورت منظم شده و این می‌تواند باعث بهبود عملکرد تعمیمی آن شود.
الگوریتم فوق معادل با محدود کردن تعداد تکرارهای نزول گرادیان برای خطای تجربی است.
نرمال سازی های کم‌پیوستگی
----فرض کنید یک دیکشنری با بعد p به نام phi{j} داده شده است به گونه‌ای که یک تابع در فضای تابع می‌تواند به صورت زیر بیان شود.
عمال محدودیت اندکیت بر روی w می‌تواند منجر به مدل‌های ساده تر و قابل تفسیرتر شود. این در بسیاری از کاربردهای واقعی مانند ، مفید است. یک مثال، طراحی یک آزمون پیش‌بینی ساده برای یک بیماری به منظور کاهش هزینه انجام آزمایش ها پزشکی و در عین حال بالا بردن قدرت پیش‌بینی است.
یک محدودیت معقولانه ی اندکی بودن تنکی، L0 ,||w||0 است که به عنوان تعداد عناصر غیر صفر در وی تعریف می شود. حل یک مسئله یادگیری با محدودیت تنکی L0، با این حال، به عنوان ثابت شده است.
نرم L1 (همچنین مربوط به نرم ها) می تواند برای تقریب بهینه نرم L0 با استفاده از شکست کانوکس استفاده شود. می توان نشان داد که نرم L1 تنکی را ایجاد می کند. در مورد کمترین مربع ها، این مسئله در آمار و احتمال ها به عنوان و در پردازش سیگنال به عنوان شناخته می شود.
محدودیت L1 گاهاً ممکن است باعث تولید راه حل های غیر منحصر به فرد شود. یک مثال ساده در شکل ارائه شده است وقتی فضای راه حل های ممکن بر روی یک خط 45 درجه قرار دارد. این مشکل ها را می توان در برخی از برنامه ها داشت و با ترکیب محدودیت L1 با محدودیت L2 در محدودیت شبکه کره ای Overcoming Elastic Net، که به صورت زیر استفاده می شود، رفع می شود:
معمولاً محدودیت شبکه کره ای "" یک اثر گروه بندی دارد، به طوری که ویژگی های ورودی همبسته با وزن های مساوی تخصیص داده می شوند.
محدودیت شبکه کره ای "Elastic Net" به طور معمول در عمل استفاده می شود و در بسیاری از کتابخانه های یادگیری ماشین پیاده سازی شده است.
روش های Proximal
با اینکه نرم L1 به مسئله NP-hard منجر نمی شود، اما به دلیل وجود گوشه در x = 0 مشتق دارایی برای آن بصورت دقیق تعریف نمی باشد، اما چون نرم L1 به صورت محدب است، که بر اساس کار می کنند می توانند برای حل مسائل یادگیری محدود شده با نرم L1 استفاده شوند. با این حال، با استفاده از روش های Proximal می توان به سرعت همگرایی بیشتری دست یافت.
برای یک مسئله به صورت min F(w)+R(w) که در آن F تابع خمیده، پیوسته، قابل تفرق و گرادیان لیپشیتز پایدار دارد (مانند تابع هزینه کمترین مربع ها) و R کمینه، پیوسته و مجاز است، روش proximal برای حل مسئله به شرح زیر است. ابتدا را تعریف می‌کنیم.
پراکندگی گروهی بدون همپوشانی
گروه‌هایی از ویژگی‌ها می‌توانند توسط یک محدودیتِ پراکندگی منظم شوند، که می‌تواند برای بیان دانش اولیه‌ای خاص در یک مسئله بهینه‌سازی مفید باشد. به عبارت دیگر، محدودیتِ پراکندگی می‌تواند به عنوان یک روش در بهینه‌سازی استفاده شود تا دانش قبلی ما را در مورد ویژگی‌هایی که باید باشند، به بافت مسئله بهینه‌سازی اضافه کند.
در مورد یک مدل خطی با گروه‌های شناخته شده و بدون اشتراک، می‌توان یک محدودیتِ پراکندگی تعریف کرد.
این می‌تواند به عنوان تحریک‌کننده‌ی یک محدودکننده در مورد نرم L2 برای اعضای هر گروه و سپس نرم L1 برای گروه‌ها دیده شود. این مسئله با استفاده از روش proximal قابل حل است، جایی که اپراتور proximal یک تابع فشاردهی بلوکی از نوع soft-thresholding است. به این ترتیب، با اعمال این روش، می‌توانیم ضرایب را به صورت مجموعه‌ای از گروه‌های نامزد بهینه‌سازی کنیم و از این طریق به یک راه‌حل پایدار و بهینه برای مسئله بهینه‌سازی برای داده‌های بزرگ دست پیدا کنیم.
پراکندگی گروهی با همپوشانی
الگوریتمی که برای حل مسئله اختلاف گروه‌ها بدون اشتراک توصیف شده است، در برخی موارد قابل اعمال به مواردی است که گروه‌ها با یکدیگر اشتراک دارند. با این حال، این کار ممکن است منجر به تولید برخی از گروه‌ها با همه عناصرِ صفر و برخی دیگر با برخی عناصر غیر صفر و برخی دیگر صفر شود. به عبارت دیگر، این روش ممکن است نتایج نامطلوبی را در مورد اشتراک گروه‌ها ارائه دهد.
در صورتی که می‌خواهید ساختار گروهی را حفظ کنید، می‌توانید یک محدودیت جدید تعریف کنید.
برای هر (wg ، wg(bar به گونه‌ای تعریف می‌شود که محدودیت wg(bar) برای گروه g برابر با wg است و تمامی عناصر دیگر {\bar {w}}_g صفر است. محدودیتی که اعمال می‌شود، به دنبال یافتن تجزیه بهینهِ w به بخش‌های مختلف است. این می‌تواند به عنوان تکثیر همه عناصری که در چندین گروه وجود دارند، دیده شود. مسائل یادگیری با این محدودیت نیز می‌توانند با استفاده از روش proximal حل شوند ، با این حال، پیچیدگی وجود دارد. اپراتور proximal به صورت بسته به صورت دقیق محاسبه نمی‌شود، اما می‌توان آن را توسط یک روش تکراری به خوبی حل کرد و باعث ایجاد یک تکرار داخلی در طول تکرار proximal می‌شود.
نرمال ساز برای یادگیری نیمه نظارتی
----وقتی جمع آوری برچسب‌ها از ورودی‌های نمونه گرفته شده، هزینه بیشتری دارد، یادگیری نیمه‌نظارتی می‌تواند مفید باشد. رگولاریزرها برای هدایت الگوریتم‌های یادگیری به یادگیری مدل‌هایی که ساختار نمونه‌های آموزش بدون نظارت را رعایت می‌کنند طراحی شده‌اند. اگر ماتریس وزن همسان W داده شده باشد، می‌توان یک نرمال ساز تعریف کرد.
نرمال ساز برای یادگیری چند کاره
----در روش یادگیری چند وظیفه‌ای، T مسئله به صورت همزمان در نظر گرفته می‌شوند که هرکدام به نحوی با یکدیگر مرتبط هستند. هدف این است که T تابع را به‌صورت همزمان یاد بگیریم و قوت پیش‌بینی آنها را از روابط موجود بین وظایف، بهره‌مند سازیم. این برابر است با یادگیری ماتریس W:T*D.
تنظیم کننده پراکنده روی ستون ها
این رگولاریزر، یک نرم L2 برای هر ستون و یک نرم L1 برای تمامی ستون‌ها تعریف می‌کند. این مسأله با استفاده از روش‌های پروکسیمال قابل حل است.
منظم سازی محدود به میانگین
این نرمال ساز، تابع‌های یادگیری برای هر وظیفه را محدود به شباهت با میانگین کلی توابع در تمام وظایف نگه می‌دارد. این روش برای بیان اطلاعات پیشینی استفاده می‌شود که هر وظیفه انتظار دارد با سایر وظایف به اشتراک گذاشته‌شود. یک مثال این مسأله، پیش‌بینی سطح آهن خون در طول روز در زمان‌های مختلف است، که هر وظیفه، یک فرد را نمایش می‌دهد.
منظم‌سازی با میانگین محدود خوشه‌ای
این نرمال سازی شباهتی به رگولاریزر محدودیت میانگین دارد، اما به‌جای اعمال شباهت بین وظایف در یک خوشه (cluster)، شباهت بین وظایف در همان خوشه را اعمال می‌کند. این روش قادر است به اطلاعات پیشین پیچیده‌تری دسترسی پیدا کند. این تکنیک برای پیش‌بینی پیشنهادهای به‌کار گرفته شده‌است. هر خوشه، گروهی از افراد با سلیقه مشابه است.
شباهت مبتنی بر نمودار
بطور کلی، شباهت بین وظایف را می‌توان با یک تابع تعریف کرد. نرمال ساز مدل را تشویق می‌کند تا برای وظایف مشابه، توابع مشابهی یاد بگیرد.
سایر کاربردهای نرمال سازی در آمار و یادگیری ماشین
----روش های یادگیری با استفاده از ، از استفاده می کنند که به طور معمول احتمال کمتری را به مدل های پیچیده تر اختصاص می دهد. روش های شناخته شده انتخاب مدل شامل (AIC)، (MDL) و (BIC) هستند. روش های جایگزین برای کنترل overfitting که شامل نرمال سازی نیستند، شامل cross-validation هستند.
شهاب حسینی بازیگر، کارگردان، تهیه‌کننده و مجری ایرانی است. در کارنامه هنری او آثار و فیلم‌های بسیار موفقی وجود دارد که جوایز متعددی را از آن خود کرده‌است که از جمله آنها می‌توان به فیلم جدایی نادر از سیمین اشاره کرد. این فیلم برنده بیش از ۳۰ جایزه از جشنواره‌های مختلف جهانی مانند جایزه اسکار بهترین فیلم خارجی زبان در سال ۲۰۱۲ شده‌است.
هوارد پل بکر ؛ (۹ دسامبر ۱۸۹۹–۸ ژوئن ۱۹۶۰) استاد قدیمی جامعه‌شناسی در دانشگاه ویسکانسین-مدیسون بود.
بکر در سال 1899 در نیویورک زاده شد: پسر چارلز بکر، افسر پلیس نیویورک و لتیتیا (نام خانوادگی استنسون)، اهل انتاریو. پدر و مادرش شش سال پس از تولد او طلاق گرفتند. مادرش دوباره با برادر بکر، پل، ازدواج کرد. پدرش چارلز بکر بعدها دو بار دیگر ازدواج کرد. او به دلیل قتل یک قمارباز در سال 1912 در نیویورک تحت پیگرد قانونی قرار گرفت، مجرم شناخته شد و در سال 1915 اعدام شد.
هوارد پی. بکر توسط مادر و ناپدری‌اش در رینو و وینموکا، نوادا بزرگ شد، در مدارس محلی تحصیل کرد. مدرک لیسانس را در دانشگاه نورث وسترن و کارشناسی ارشد و دکترای جامعه‌شناسی را در دانشگاه شیکاگو به پایان رساند.
بکر استاد تمام جامعه‌شناسی در دانشگاه ویسکانسین-مدیسون شد. از جمله علایق او، کاوش در موضوعاتی بود که او «انواع برساخته» جوامع مقدس و سکولار می‌نامید.
او را شاید بیشتر به‌عنوان نویسنده کتاب «انسان در تعامل: سخنرانی‌های مقدماتی درباره فرهنگ، جامعه و شخصیت» (1956) به یاد می‌آوریم. این مجموعه ای ویرایش شده از سخنرانی های رادیویی در مورد مبانی جامعه‌شناسی بود، رویکردی بدیع در آن زمان. او به خاطر سبکی که به عنوان «شهری، شوخ و باسواد» توصیف می‌شود، و همچنین به خاطر رویکرد بین‌رشته‌ای‌اش مورد ستایش قرار گرفت که از مفاهیم جامعه‌شناسی، روان‌شناسی اجتماعی و انسان‌شناسی استخراج می‌شود.
کتاب او همچنین به عنوان ارائه "دیدگاه منسجم جامعه شناسی" به شیوه ای قوی و خاص توصیف شده است.
در میان دانشجویان تحصیلات تکمیلی که بکر با او مشاوره می‌کرد، سی. رایت میلز بود که در حال تکمیل رساله دکترایش در دانشگاه ویسکانسین-مدیسون بود. میلز بعدها گفت از نقش بکر در دفاع از رساله راضی نیست. او از رفع اشکال و دفاع مجدد رساله خود مطابق با انتقادات کمیته داوری کاملاً امتناع کرد.
بکر در زمان مرگش به تازگی به عنوان رئیس انجمن جامعه‌شناسی آمریکا انتخاب شده بود. سخنرانی ریاست‌ او با عنوان «واکنش‌های هنجاری به بی‌هنجاری» توسط پسرش، کریستوفر بنت بکر، مورخ ایراد شد.
بکر در 8 ژوئن 1960 بر اثر لخته خون (ترومبوز) درگذشت.
پسر قد بلند فیلمی محصول سال ۱۹۸۹ و به کارگردانی مل اسمیت است. در این فیلم بازیگرانی همچون جف گلدبلوم، اما تامپسون، روآن اتکینسون، جرالدین جیمز، آنا مسی، کیم تامسون، انگس دیتن و جیسون آیزکس ایفای نقش کرده‌اند.
خرمای پنجه عروس نوعی خرما با مزه و طعم بسیار خوب است که در جنوب ایران، به خصوص استان هرمزگان کشت می‌شود. خرمای پنجه عروس به دلیل مزه و طعم خوبش قابلیت صادرات به خارج از کشور را دارد.
این خرما به شکلی فراوان در مناطق ساحلی جنوب ایران مانند منطقه لارستان، جاسک، قشم و هرمز تولید می‌شود و در فصل تابستان به بازار عرضه می‌شود.
خرمای پنجه عروس بومی استان فارس بوده و شباهت زیادی به خرمای زاهدی دارد، با این تفاوت که کمی کشیده تر و خشک‌تر از خرمای زاهدی می‌باشد. این خرما در منطقه خنج استان فارس کشت و با نام پنجه عروس شناخته می‌شود ولی در بین افراد محلی شهر جیرفت استان کرمان که محل دیگر کشت این رقم می‌باشد، با نام خرمای سنگ‌شکن مشهور است.https://asrebaghbani.ir/fa/news/61790/خرمای-پنجه-عروس-در-کشتار-آن-از-محبوب-ترین-خرماها-در-ایران
علیرغم پوست خشک که میل کردن آن را کمی سخت می‌کند طعمی لذیذ و منحصربفرد دارد.
خرمای پنجه عروس یکی از انواع خرمایی است که در جنوب ایران و به ویژه در منطقه هرمزگان کشت می‌شود.
https://www.touristtube.com/Things-to-do-in-Hormuzgan/Khorma-Panjeh-Aroos
https://toosheh.com/product/خرمای-پنجه-عروس
مهمان زمستانی فیلمی محصول سال ۱۹۹۷ و به کارگردانی مل اسمیت است. در این فیلم بازیگرانی همچون فیلیدا لاو، اما تامپسون، شیلا رید، ساندرا وو، آرلین کوکبام، گری هالیوود، شان بیگرستف و داگلاس مورفی ایفای نقش کرده‌اند.
اینتل اتم سری از پردازنده‌های ولتاژ فوق پایین با معماری آی‌ای-۳۲ و X86-64 ساخته شرکت اینتل است که برای کاهش مصرف برق و اتلاف انرژی در مقایسه با پردازنده‌های معمولی سری اینتل کور طراحی شده‌است. سری اتم عمدتاً در نت‌بوک‌ها، مینی PC، برنامه‌های کاربردی تعبیه‌شده از مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا روباتیک پیشرفته، دستگاه‌های اینترنت همراه (MID) و تلفن‌ها استفاده می‌شود. این سری در ابتدا با فناوری مکمل ۴۵ نانومتری فلز-اکسید-نیمه هادی (سیماس) طراحی شد و مدل‌های بعدی با کد Cedar از یک فرایند ۳۲ نانومتری استفاده کردند.
نژاد آمیخته یک جانور اهلی است که از چندین نژاد از یک گونه خاص است که اغلب بدون دخالت انسان و نمودار ثبت سوابق یا زادگیری گزینشی تولیدمثل می‌شود. نمونه‌ها عبارتند از:
در جانورشناسی، جفت‌گیری رفتار جنسی جانوری است که در آن نر اسپرم را، به ویژه به‌طور مستقیم به دستگاه تناسلی او وارد بدن ماده می‌کند. این یک جنبه از جفت‌گیری است. بسیاری از جانورانی که در آب زندگی می‌کنند از لقاح بیرونی استفاده می‌کنند، در حالی که لقاح درونی ممکن است از نیاز به نگهداری گامت‌ها در یک محیط مایع در دوره اردویسین پسین ایجاد شده باشد. لقاح درونی با بسیاری از مهره‌داران (مانند همه خزندگان، برخی از ماهیان و بیشتر پرندگان) از طریق جفت‌گیری پارگین، معروف به بوسه پارگین (همچنین همی‌پنیس را ببینید) رخ می‌دهد، در حالی که پستانداران به صورت واژینال جفت می‌شوند، و بسیاری از مهره‌داران نخستین از طریق لقاح بیرونی تولیدمثل می‌کنند.
در آمار کاربردی، مجموع کمترین مربعات، نوعی از خطاهای رگرسیون متغیرها می‌باشد و به عبارتی دیگر یک تکنیک مدل‌سازی داده‌های کمترین مربعات بوده که در آن خطاهای مشاهده شده هم بر روی متغیرهای وابسته و هم بر روی متغیرهای مستقل بدست آوردن می‌شود. مجموع کمترین مربعات، تعمیمی از رگرسیون دمینک و نیز تعمیمی از رگرسیون متعامد می‌باشد و می‌تواند هم در مدل‌های خطی و هم در مدل‌های غیر خطی به کار برده شود.
تقریب مجموع کمترین مربعات داده‌ها به‌طور کلی معادل بهترین، در نُرم فروبنیوس، تقریب رتبه پایین ماتریس داده‌است.
در روش کمترین مربعات مدل‌سازی داده‌ها، تابع هدف، S ,
به حداقل می‌رسد، که r بردار باقیمانده‌ها و W یک ماتریس وزنی است. در کمترین مربعات خطی، مدل شامل معادلاتی است که در پارامترهای ظاهر شده در بردار پارامتر خطی هستند. β، بنابراین باقیمانده‌ها توسط داده می‌شوند.
m مشاهده در پارامترهای y و n در β با m > n وجود دارد. X یک ماتریس m × n است که عناصر آن ثابت یا توابع متغیرهای مستقل، x هستند. ماتریس وزن W در حالت ایده‌آل، معکوس ماتریس واریانس-کوواریانس است M از مشاهدات y فرض می‌شود که متغیرهای مستقل بدون خطا هستند. تخمین پارامترها با قرار دادن معادلات گرادیان بر روی صفر بدست می‌آیند که معادلات عادی را به دست می‌آورند.
حال، فرض کنید هر دو x و y مشروط به خطا، با ماتریس‌های واریانس کوواریانس مشاهده می‌شوند.M وM به ترتیب. در این مورد تابع هدف را می‌توان به صورت نوشتاری نوشت
جایی که r و r باقیمانده‌ها به ترتیب در x و y هستند. واضح است [توضیح بیشتر لازم است] این باقیمانده‌ها نمی‌توانند مستقل از یکدیگر باشند، اما باید توسط نوعی رابطه محدود شوند. نوشتن تابع مدل به صورت f(r , r , β) محدودیت‌ها با معادلات شرط m بیان می‌شوند.
بنابراین، مسئله به حداقل رساندن تابع هدف تحت قیود m، با استفاده از ضریب لاگرانژ حل می‌شود. پس از انجام چند عملیات جبری نتیجه زیر حاصل می‌شود.
یا به صورت جایگزین می‌توان نوشت:
که M ماتریس واریانس کوواریانس نسبت به متغیرهای مستقل و وابسته است.
هنگامی که خطاهای داده‌ها همبستگی ندارند، همه ماتریس‌های M و W مورب هستند. سپس، مثال مربوط به برازش خط مستقیم را بررسی کنید.
در این مورد:
نشان می‌دهد که چگونه واریانس در نقطه یکم توسط واریانس‌های هر دو متغیر مستقل و وابسته و مدل مورد استفاده برای برازش داده‌ها تعیین می‌شود. این عبارت ممکن است با توجه به اینکه پارامتر بتا شیب خط است تعمیم یابد.
عبارتی از این نوع در برازش داده‌های تیتراسیون pH استفاده می‌شود که در آن یک خطای کوچک در x به خطای بزرگ در y هنگامی که شیب بزرگ است تفسیر می‌شود.
همان‌طور که در سال ۱۹۸۰ توسط Golub و Van Loan نشان داده شد، مسئله TLS به‌طور کلی راه حلی ندارد.[۴] موارد زیر مورد ساده‌ای را در نظر می‌گیرند که در آن یک راه‌حل منحصربه‌فرد بدون ایجاد فرضیات خاصی وجود دارد.
محاسبه TLS با استفاده از تجزیه مقدار منفرد (SVD) در متون استاندارد توضیح داده شده‌است.[۵] می‌توانیم معادله را حل کنیم.
برای B که در آن X m-by-n و Y m-by-k است.
یعنی ما به دنبال یافتن B هستیم که ماتریس‌های خطا E و F را به ترتیب برای X و Y به حداقل می‌رساند. به این معنا که،
که ماتریس تقویت شده با E و F در کنار هم است و formula_14 نُرم Frobenius است، که جذر مجموع مجذورات همه ورودی‌های یک ماتریس و به همین ترتیب ریشه دوم مجموع مربع‌های طول سطرها یا ستون‌های ماتریس است.
این را می‌توان به صورت زیر بازنویسی کرد:
که I ماتریس همانی K*K است.
سپس هدف این است که formula_16 را پیدا کنیم که مرتبه formula_17 را تا k کاهش دهیم.
تعریف می‌کنیم که formula_18 تجزیه مقدار تکین ماتریس تقویت شده formula_17 باشد.
که در آن V به بلوک‌های مربوط به شکل X و Y تقسیم می‌شود.
با استفاده از قضیه اکارت-یانگ، تقریبی که نُرم خطا را به حداقل می‌رساند، به گونه‌ای است که ماتریس‌های U و V بدون تغییر باقی می‌مانند، در حالی که کوچک‌ترین مقادیر مفرد k با صفر جایگزین می‌شوند؛ یعنی:
سپس با خطی فرض کردن:
سپس می‌توانیم بلوک‌ها را از ماتریس‌های U و Σ حذف کنیم و آن را ساده کنیم:
این E و F را فراهم می‌کند تا:
حال اگر formula_25 غیر مفرد باشد، که همیشه اینطور نیست (توجه داشته باشید که رفتار TLS زمانی که formula_26 مفرد است، هنوز به خوبی درک نشده‌است)، پس می‌توانیم هر دو طرف را در formula_27 ضرب کنید تا بلوک پایینی ماتریس سمت راست را به صورت ماتریس همانی منفی بدست آورید.
در زیر پیاده‌سازی ساده GNU Octave آمده‌است:
function B = tls(X, Y)
[m n] = size(X); % n is the width of X (X is m by n)
Z = [X Y]; % Z is X augmented with Y.
[U S V] = svd(Z, 0); % find the SVD of Z.
VXY = V(1:n, 1+n:end); % Take the block of V consisting of the first n rows and the n+1 to last column
VYY = V(1+n:end, 1+n:end); % Take the bottom-right block of V.
B = -VXY / VYY;
روشی که در بالا برای حل مسئله توضیح داده شد، که مستلزم آن است که ماتریس formula_25 غیرمفرد باشد، می‌تواند توسط به اصطلاح الگوریتم TLS کلاسیک کمی بسط یابد.
اجرای استاندارد الگوریتم TLS کلاسیک از طریق Netlib در دسترس است، همچنین ببینید.[۸][۹] همه پیاده‌سازی‌های مدرن مبتنی بر، به‌عنوان مثال، بر اساس حل دنباله‌ای از مسائل حداقل مربعات معمولی، ماتریس B را تقریب می‌کنند (که در ادبیات با X مشخص شده‌است)، همان‌طور که ون هافل و واندوال معرفی کردند. شایان ذکر است که این B در بسیاری از موارد راه حل TLS نیست.
برای سیستم‌های غیرخطی، استدلال مشابه نشان می‌دهد که معادلات عادی برای یک چرخه تکرار را می‌توان به صورت نوشتاری نوشت.
که J ماتریس جاکوبین است.
هنگامی که متغیر مستقل بدون خطا باشد، باقیمانده نشان دهنده فاصله «عمودی» بین نقطه داده مشاهده شده و منحنی (یا سطح) متناسب است. در مجموع حداقل مربعات یک باقیمانده نشان دهنده فاصله بین یک نقطه داده و منحنی متناسب اندازه‌گیری شده در امتداد برخی جهت‌ها است. در واقع، اگر هر دو متغیر در یک واحد اندازه‌گیری شوند و خطاهای هر دو متغیر یکسان باشد، باقیمانده نشان دهنده کوتاه‌ترین فاصله بین نقطه داده و منحنی متناسب است، یعنی بردار باقیمانده عمود بر مماس است. منحنی. به همین دلیل، گاهی اوقات این نوع رگرسیون را رگرسیون اقلیدسی دو بعدی یا رگرسیون متعامد می‌نامند.
اگر متغیرها در واحدهای یکسان اندازه‌گیری نشوند، مشکل جدی ایجاد می‌شود. ابتدا اندازه‌گیری فاصله بین نقطه داده و خط را در نظر بگیرید: واحدهای اندازه‌گیری این فاصله چیست؟ اگر اندازه‌گیری فاصله را بر اساس قضیه فیثاغورث در نظر بگیریم، واضح است که مقادیر اندازه‌گیری شده در واحدهای مختلف را اضافه خواهیم کرد که بی‌معنی است. ثانیاً، اگر یکی از متغیرها را مجدداً مقیاس‌بندی کنیم، به عنوان مثال، اندازه‌گیری را بر حسب گرم به جای کیلوگرم، در نهایت به نتایج متفاوتی خواهیم رسید (یک خط متفاوت). برای جلوگیری از این مشکلات، گاهی اوقات پیشنهاد می‌شود که به متغیرهای بدون بعد تبدیل شویم - این ممکن است نرمال سازی یا استانداردسازی نامیده شود. با این حال، روش‌های مختلفی برای انجام این کار وجود دارد که منجر به مدل‌های برازش شده می‌شود که معادل یکدیگر نیستند. یک روش عادی سازی با دقت اندازه‌گیری شناخته‌شده (یا برآوردی) است و در نتیجه فاصله Mahalanobis از نقاط تا خط را به حداقل می‌رساند و راه حل حداکثر احتمال را ارائه می‌دهد؛ [نیازمند منبع] دقت‌های ناشناخته را می‌توان از طریق تجزیه و تحلیل واریانس یافت.
به‌طور خلاصه، مجموع کمترین مربعات دارای خاصیت عدم تغییر واحدها - یعنی. مقیاس ثابت نیست. برای یک مدل معنادار، ما نیاز داریم که این ویژگی حفظ شود. یک راه رو به جلو این است که بدانیم باقیمانده‌ها (فاصله‌ها) اندازه‌گیری شده در واحدهای مختلف را می‌توان با هم ترکیب کرد اگر از ضرب به جای جمع استفاده شود. اتصال یک خط را در نظر بگیرید: برای هر نقطه داده، حاصل ضرب باقیمانده‌های عمودی و افقی برابر است با دو برابر مساحت مثلثی که توسط خطوط باقیمانده و خط برازش تشکیل شده‌است. خطی را انتخاب می‌کنیم که مجموع این نواحی را به حداقل می‌رساند. پل ساموئلسون برنده جایزه نوبل در سال ۱۹۴۲ ثابت کرد که در دو بعد، تنها خطی است که فقط از نظر نسبت انحرافات استاندارد و ضریب همبستگی قابل بیان است که (۱) وقتی مشاهدات روی یک خط مستقیم قرار می‌گیرند با معادله صحیح مطابقت دارد. ۲) عدم تغییر مقیاس را نشان می‌دهد، و (۳) عدم تغییر را تحت مبادله متغیرها نشان می‌دهد.[۱۳] این راه حل در رشته‌های مختلف دوباره کشف شده‌است و به‌طور مختلف به عنوان محور اصلی استاندارد شده شناخته می‌شود (Ricker 1975، وارتون و همکاران، ۲۰۰۶)، [۱۴] [۱۵] محور اصلی کاهش یافته، رابطه عملکردی میانگین هندسی (دریپر و اسمیت، ۱۹۹۸). [۱۶] رگرسیون حداقل ضرایب، رگرسیون مورب، خط همبستگی آلی، و خط کمترین مساحت (توفالیس، ۲۰۰۲).[۱۷] توفالیس (۲۰۱۵) [۱۸] این رویکرد را برای مقابله با متغیرهای متعدد گسترش داده‌است.
آب‌درمانی یا آب‌شکنج نوعی شکنجه است که در آن قربانی مجبور به نوشیدن مقادیر زیادی آب در مدت کوتاهی می‌شود که منجر به انبساط معده، مسمومیت آب و احتمالاً مرگ می‌شود.
معمولاً دهان قربانی به زور باز می‌شود، بینی با انبر بسته می‌شود و یک قیف یا نوار پارچه به زور در گلو فرومی‌رود. قربانی باید تمام آب (یا مایعات دیگر مانند ادرار) ریخته شده در قیف را بنوشد تا غرق نشود. معده تا نزدیک ترکیدن پر می‌شود که حین این فرایند، متورم می‌شود و گاهی تا زمانی که قربانی استفراغ می‌کند و شکنجه دوباره شروع می‌شود، ضرب و شتم می‌شود.
استفاده از آب به عنوان شکلی از شکنجه حداقل به قرن پانزدهم مستند شده است. اولین استفاده از عبارت آب‌درمانی به این معنا به حدود سال ۱۸۹۸ توسط سربازان آمریکایی در جنگ آمریکا و اسپانیا مربوط می‌شود.
شکنجه‌ای دیگر که برای آن از آب استفاده می‌شود با عنوان القای حس غرق‌شدن وجود دارد که در آن به جای وادار کردن فرد به مصرف و متعاقباً بازگرداندن مقادیر زیادی آب، تأکید بر القای احساس غرق شدن است.
ارثیه فامیلی فیلمی به کارگردانی حامد رضی، نویسندگی محبوبه گشایشی اول و تهیه‌کنندگی مهدی احمدی محصول سال ۱۳۹۹ است.
در آمار، مدل‌های خطا در متغیرها یا مدل‌های خطای اندازه‌گیری، مدل‌های رگرسیونی هستند که خطاهای اندازه‌گیری را در متغیرهای مستقل می‌توانند محاسبه کنند. در مقابل، مدل‌های رگرسیون معیار فرض می‌کنند که آن رگرسیورها دقیقاً اندازه‌گیری شده‌اند یا بدون خطا مشاهده شده‌اند. به این ترتیب، این مدل‌ها تنها خطاهای موجود در متغیرهای وابسته یا پاسخ‌ها را در نظر می‌گیرند.
در مواردی که برخی از رگرسیون‌ها با خطا اندازه‌گیری شده‌اند، تخمین بر پایه فرض استاندارد منجر به تخمین‌های متناقض می‌شود، به این معنی که تخمین پارامترها حتی در نمونه‌های بسیار بزرگ به مقادیر واقعی تمایل ندارند. برای رگرسیون خطی ساده، این اثر یک ضریب دست کم برآورد است، که به عنوان "سوگیری تضعیف" شناخته می‌شود. در مدل‌های غیر خطی، جهت بایاس احتمالاً پیچیده‌تر است.