moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
هوش مصنوعی تعبیه شده اغلب با برنامه‌ریزی واکنشی همراه است، اما این دو مترادف نیستند. بروکس طرفدار یک نسخه افراطی از مینیمالیسم شناختی بود که در ابتدا نیاز داشت که ماژول‌های رفتار، ماشین‌های حالات متناهی باشند و بنابراین هیچ حافظه یا یادگیری مرسومی نداشته باشند. این با هوش مصنوعی واکنشی همراه است زیرا هوش مصنوعی واکنشی مستلزم عکس العمل نسبت به وضعیت فعلی جهان است، نه به حافظه یا پیش تصور یک عامل از آن جهان. با این وجود، بدیهی است که یادگیری برای هوش مصنوعی قوی (جامع) واقع گرایانه است، بنابراین این محدودیت خاموش شده‌است، اگرچه کاملاً کنار گذاشته نشده‌است.
جامعه هوش مصنوعی تعبیه شده چندین راه حل برای مدل‌سازی فرایندهای تصمیم‌گیری - همچنین به عنوان مکانیسم‌های انتخاب عمل شناخته می‌شود ـ ارائه داده‌است. اولین تلاش برای حل این مسئله به "معماری‌های زیرمجموعه ای" برمی گرددBrooks, R. (1986). A robust layered control system for a mobile robot. IEEE Journal of Robotics and Automation 2(1):14-23. که در واقع بیشتر یک تکنیک پیاده‌سازی بودند تا یک الگوریتم. با این حال، این تلاش راه را برای چند مورد دیگر، به ویژه "سلسله مراتب جریان آزاد"Rosenblatt J. and Payton D (1989). A fine-grained alternative to the subsumption architecture for mobile robot control. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks 2:317-324. و "شبکه‌های فعال سازی"Maes P. (1989). How to do the right thing. Technical Report AIM-1180, MIT Artificial Intelligence Laboratory. هموار کرد. مقایسه ساختار و عملکرد این دو مکانیسم، مزیت استفاده "از سلسله مراتب جریان آزاد" در حل مسئله انتخاب اقدام را نشان داد.Tyrrell T. (1993). Computational mechanisms for action selection. PhD, University of Edinburgh.Tyrrell T (1993). The use of hierarchies for action selection. Adaptive Behavior 1(4):387-420. با این حال، "طرح‌واره‌های حرکتی"Arkin R. Motor schema based navigation for a mobile robot: an approach to programming by behavior. In: Proceedings of the IEEE Conference on Robotics and Automation, pp. 264-271, 1987. و "زبان‌های توصیف فرایند"Steels, L. (1993). Building agents with autonomous behavior systems. In: The artificial route to artificial intelligence. Building situated embodied agents. Lawrence Erlbaum Associates, New Haven. دو رویکرد دیگر هستند که با موفقیت برای ربات‌های خودمختار استفاده شده‌اند.
ویرانگر فیلمی است محصول سال ۱۹۹۸ و به کارگردانی راوی دوان است. در این فیلم بازیگرانی همچون سونیل شتی، راوینا تاندون، دنی دنزونگپا، آلوک نات، تینو آناند، اوم پوری، موکش ریشی، شیواجی ساتام و ساتین کاپو ایفای نقش کرده‌اند.
هوش مصنوعی برای نظارت تصویری از برنامه‌های نرم‌افزاری رایانه ای استفاده می‌کند که به منظور شناسایی انسان، وسایل نقلیه، اشیاء و رویدادها، صدا و تصاویر دوربین‌های نظارت تصویری را تجزیه و تحلیل می‌کند. برنامه پیمانکاران امنیتی نرم‌افزاری است برای تعریف مناطق محدود شده در دید دوربین (مانند محوطه حصارکشی شده، پارکینگ اما نه پیاده‌رو یا خیابان عمومی خارج از محدوده) برای ساعاتی از روز (مانند بعد از تعطیل کردن مشاغل) برای اموالی که توسط نظارت دوربین محافظت می‌شود. هوش مصنوعی (AI) در صورت مشاهده متجاوز به «قانون» مبنی بر مجاز نبودن هیچ شخصی در آن منطقه در روز، هشدار می‌فرستد.
برنامه هوش مصنوعی با استفاده از بینایی ماشین کار می‌کند. بینایی ماشین مجموعه ای از الگوریتم‌ها یا رویه‌های ریاضی است که مانند یک فلوچارت یا مجموعه ای از سؤال‌ها برای مقایسه جسم دیده شده با صدها هزار تصویر مرجع ذخیره شده از انسان در حالت‌ها، زاویه‌ها، موقعیت‌ها و حرکت‌های مختلف کار می‌کند. هوش مصنوعی از خود می‌پرسد که آیا جسم مشاهده شده مانند تصاویر مرجع حرکت می‌کند، آیا ارتفاع آن تقریباً نسبت به عرض آن یکسان است، آیا دارای دو بازو و دو پای مشخص است، آیا با سرعت مشابه حرکت می‌کند و آیا به جای افقی عمودی است. بسیاری از سؤالات دیگر مانند درجه انعکاس جسم، درجه ثبات یا لرزشی آن و همواری حرکت آن، محتمل است. با ترکیب همه مقادیر سؤالات مختلف، یک رتبه‌بندی کلی بدست می‌آید که این احتمال را به هوش مصنوعی می‌دهد که این شیء انسان است یا نیست. اگر مقدار بیش از حد تعیین شده باشد، هشدار ارسال می‌شود. مشخصه این برنامه‌ها این است که آنها تا حدی خودآموز هستند و یادمی‌گیرند. به عنوان مثال انسان یا وسایل نقلیه در بخش‌های خاصی از تصویر تحت نظارت - آن مناطق نزدیک به دوربین - تا سایر قسمت‌ها بزرگتر به نظر می‌رسند.
علاوه بر قانون ساده محدود کردن انسان یا وسایل نقلیه از مناطق خاص در ساعات مشخصی از روز، می‌توان قوانین پیچیده تری نیز وضع کرد. کاربر سیستم ممکن است بخواهد بداند که آیا وسایل نقلیه در یک جهت حرکت می‌کنند یا نه. ممکن است کاربران بخواهند بدانند که بیش از تعداد مشخصی از افراد در یک منطقه خاص وجود دارد. هوش مصنوعی قادر به نظارت همزمان بر صدها دوربین است. توانایی آن در ردیابی متجاوز در فاصله دور یا در زیر باران یا تابش خیره کننده از توانایی انسان در انجام این کار برتر است.
این نوع هوش مصنوعی برای امنیت به عنوان " مبتنی بر قانون " شناخته می‌شود زیرا یک برنامه‌نویس باید برای همه مواردی که کاربر می‌خواهد به آنها هشدار داده شود قوانینی تعیین کند. این رایج‌ترین شکل AI برای امنیت است. امروزه بسیاری از سیستم‌های دوربین نظارت تصویری شامل این نوع توانایی هوش مصنوعی هستند. هارد دیسک که برنامه را در خود جای داده‌است می‌تواند در خود دوربین‌ها قرار داشته باشد یا در یک دستگاه جداگانه باشد که ورودی را از دوربین‌ها دریافت می‌کند.
یک شکل جدید و غیر مبتنی بر قانون از هوش مصنوعی برای امنیت به نام " تجزیه و تحلیل رفتاری " ایجاد شده‌است. این نرم‌افزار کاملاً خودآموز است و هیچ ورودی برنامه‌نویسی اولیه توسط کاربر یا پیمانکار امنیتی ندارد. در این نوع تجزیه و تحلیل، هوش مصنوعی بر اساس مشاهدات خود از الگوهای مختلف مانند اندازه، سرعت، بازتاب، رنگ، گروه‌بندی، جهت عمودی یا افقی و غیره می‌آموزد که رفتار طبیعی برای افراد، وسایل نقلیه، ماشین آلات و محیط چیست. هوش مصنوعی داده‌های بصری را نرمال سازی می‌کند، به این معنی که اشیاء و الگوهای مشاهده شده آن‌ها را طبقه‌بندی و برچسب گذاری می‌کند و به‌طور مداوم تعاریف تصحیح شده‌ای از رفتار طبیعی یا متوسط برای اشیاء مشاهده شده مختلف ایجاد می‌کند. پس از چندین هفته یادگیری با این روش می‌تواند تشخیص دهد که چه مواردی الگو را می‌شکنند. وقتی چنین ناهنجاری‌هایی را مشاهده می‌کند، هشدار می‌فرستد. به عنوان مثال، رانندگی اتومبیل در خیابان امری طبیعی است. اتومبیلی که در حال عبور از پیاده‌رو است، ناهنجاری است. اگر حیاط حصارکشی معمولاً شب خالی باشد، شخصی که وارد آن منطقه می‌شود ناهنجاری است.
محدودیت در توانایی بشر برای نظارت دقیق بر تصاویر زنده از طریق نظارت تصویری، منجر به تقاضای هوش مصنوعی شده‌است که می‌تواند در انجام وظیفه، بهتر عمل کند. انسان‌هایی که بیش از بیست دقیقه در حال تماشای یک مانیتور ویدیویی هستند، ۹۵٪ توانایی خود را در حفظ توجه کافی برای تشخیص وقایع مهم از دست می‌دهند.Green, Mary W. (1999) "The Appropriate and Effective Use of Security Technologies in U.S. Schools, A Guide for Schools and Law Enforcement Agencies", Sandia National Laboratories با دو مانیتور، این دوباره به نصف کاهش می‌یابد.Sulman, N. ; Sanocki, T. ; Goldgof, D. ; Kasturi, R. , "How effective is human video surveillance performance?, Pattern Recognition", ICPR 2008. 19th International Conference on, vol. , no. , pp.1,3, 8-11 Dec. 2008 با توجه به اینکه بسیاری از تجهیزات ده‌ها یا حتی صدها دوربین دارند، وظیفه به وضوح فراتر از توانایی انسان است. به‌طور کلی، نمای دوربین از راهروهای خالی، تجهیزات ذخیره‌سازی، پارکینگ‌ها یا ساختمان‌ها بسیار کسل کننده است و بنابراین دقت و توجه، به سرعت کاهش می‌یابد. هنگامی که چندین دوربین کنترل می‌شود، معمولاً با استفاده از یک مانیتور دیواری یا بانک مانیتورهایی که دارای صفحه نمایش تقسیم شده هستند و هر چند ثانیه یکبار بین یک مجموعه دوربین می‌چرخند، خستگی چشم به سرعت طاقت فرسا می‌شود. در حالی که دوربین‌های نظارت تصویری با استقبال چشمگیر کاربران از نمایندگی‌های فروش اتومبیل و مراکز خرید گرفته تا مدارس و مشاغل تا تأسیسات بسیار ایمن مانند نیروگاه‌های هسته ای گسترش یافته‌است، با وجود عقاید تشخیص داده شد که نظارت تصویری توسط افسران انسانی (که «اپراتورها» نیز نامیده می‌شود) غیر عملی است و بی اثر است. سیستم‌های گسترده نظارت تصویری پس از وقوع سرقت، آتش‌سوزی، حمله یا حادثه، صرفاً برای استفاده احتمالی قانونی (دادگاهی) برای شناسایی شخصی منتقل شدند. در جاهایی که از نماهای دوربین عریض استفاده شده‌است، مخصوصاً برای مکان‌های بزرگ در فضای باز، محدودیت‌های شدیدی حتی برای این منظور به دلیل وضوح ناکافی کشف شده‌است.Nuechterlein, K.H. , Parasuraman, R. , & Jiang, Q. (1983). در این موارد شناسایی متجاوز یا مرتکب جرم غیرممکن است زیرا تصویر آنها روی مانیتور خیلی کوچک است. فقط می‌توانیم انسان‌ها را جداگانه از حیوانات و وسایل نقلیه تشخیص دهیم.
در پاسخ به کمبودهای نگهبانان انسانی برای تماشای طولانی مدت مانیتورهای نظارتی، اولین راه حل افزودن ردیاب‌های حرکتی به دوربین‌ها بود. دلیل این امر این بود که با اقدام یک متجاوز یا عامل جنایت، هشدار به مأمور نظارت از راه دور ارسال می‌شود و از نیاز به هوشیاری مداوم انسانی جلوگیری می‌کند. مشکل این بود که در یک محیط بیرونی حرکت مداوم یا تغییر پیکسل‌هایی وجود دارد که کل تصویر مشاهده شده روی صفحه را تشکیل می‌دهد. حرکت برگ‌ها روی درختانی که در باد می‌وزند، اشیاء روی زمین، حشرات، پرندگان، سگ‌ها، سایه‌ها، چراغ‌ها، پرتوهای خورشید و غیره همه حرکت را تشکیل می‌دهند. این باعث ایجاد صدها یا حتی هزاران هشدار اشتباه در روز می‌شود و این راه حل را غیر از محیط‌های داخلی در طول ساعات غیرعملیاتی ناکارآمد می‌کند.
تکامل بعدی هشدارهای کاذب را تا حدی کاهش داد اما با هزینه کالیبراسیون دستی پیچیده و زمان بر. در اینجا، تغییرات یک هدف مانند یک فرد یا وسیله نقلیه نسبت به پس زمینه ثابت شناسایی می‌شود. در مواردی که پس زمینه به صورت فصلی یا به دلیل تغییرات دیگر تغییر می‌کند، با گذشت زمان قابلیت اطمینان رو به زوال می‌رود. اقتصادی بودن پاسخ به هشدارهای نادرست بیش از حد، دوباره مانعی را نشان داد و این راه حل کافی نبود.
یادگیری ماشینی تشخیص بصری به الگوها و طبقه‌بندی آن‌ها مربوط می‌شود.Pedro Domingos, "The Master Algorithm: How the"
Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World", September 22, 2015 Basic Books"Davies, E. R. (2012) "Computer and Machine Vision, Fourth Edition: Theory, Algorithms, Practicalities" Academic Press, Waltham Mass. تجزیه و تحلیل ویدیوی درست می‌تواند شکل انسان، وسایل نقلیه و قایق‌ها یا اشیاء انتخاب شده را از حرکت کلی همه اشیاء دیگر و ایستای بصری یا تغییرات پیکسل در مانیتور متمایز کند. این کار را با شناخت الگوها انجام می‌دهد. هنگامی که شیء مورد نظر، به عنوان مثال یک انسان، یک قانون از پیش تعیین شده را نقض می‌کند، به عنوان مثال در طی یک بازه زمانی مشخص تعداد افراد در یک منطقه از پیش تعیین شده نباید بیش از صفر باشد، سپس یک هشدار ارسال می‌شود. یک مستطیل قرمز یا اصطلاحاً «جعبه محدود» معمولاً به‌طور خودکار متجاوز شناسایی شده را دنبال می‌کند، و یک کلیپ ویدیویی کوتاه از آن به عنوان هشدار ارسال می‌شود.
شناسایی متجاوزان با استفاده از نظارت تصویری، محدودیت‌های اقتصادی و ماهیت دوربین‌های فیلمبرداری دارد. به‌طور معمول، دوربین‌ها در فضای باز بر روی یک زاویه دید عریض تنظیم می‌شوند و با این وجود از مسافت زیادی به بیرون نگاه می‌کنند. نرخ فریم در ثانیه و دامنه پویا برای رسیدگی به مناطق با نور زیاد و مناطق کم نور، دوربین را بیشتر به چالش می‌کشد تا در واقع برای دیدن یک متجاوز انسانی در حال حرکت مناسب باشد. در شب، حتی در مکان‌های بیرونی روشن، سوژه در حال حرکت در هر فریم در هر ثانیه نور کافی را به خود نمی‌گیرد - مگر اینکه کاملاً نزدیک دوربین باشد - و به عنوان یک حلقه نازک یا شبح یا کاملاً نامرئی ظاهر می‌شود. شرایط تابش خیره کننده، تیرگی نسبی، باران، برف، مه و تاریکی همه این مسئله را پیچیده می‌کنند. حتی وقتی انسان در این شرایط مستقیماً به مکان واقعی روی مانیتور یک سوژه نگاه کند، سوژه معمولاً تشخیص داده نمی‌شود. هوش مصنوعی قادر است بی طرفانه به‌طور همزمان به کل تصویر و تصاویر دوربین‌ها نگاه کند. با استفاده از مدل‌های آماریِ درجات انحراف از الگوی آموخته شده خود در مورد آنچه که شکل انسانی را تشکیل می‌دهد، یک متجاوز با قابلیت اطمینان بالا و میزان هشدار کاذب کم حتی در شرایط نامساعد، شناسایی خواهد کرد.Dufour, Jean-Yves, "Intelligent Video Surveillance Systems", John Wiley Publisher (2012) یادگیری آن تقریباً بر اساس یک چهارم میلیون تصویر از انسان‌ها در موقعیت‌های مختلف، زاویه‌ها، وضعیت‌ها و غیره شکل گرفته‌است.
یک دوربین یک مگاپیکسلی با تجزیه و تحلیل ویدیویی پردازنده قادر بود انسان را در فاصله حدود ۳۵۰ فوت (معادل ۱۰۷ متر) و زاویه دید حدود ۳۰ درجه در شرایط غیر ایدئال تشخیص دهد. قوانینی را می‌توان برای «حصار مجازی» یا نفوذ به یک منطقه از پیش تعریف شده تنظیم کرد. می‌توان قوانینی را برای حرکت جهت دار، اشیاء به جا مانده، تشکیل جمعیت و برخی شرایط دیگر تعیین کرد. هوش مصنوعی برای نظارت تصویری به‌طور گسترده‌ای در چین استفاده می‌شود. نظارت گسترده در چین را ببینید.
یکی از قدرتمندترین ویژگی‌های سیستم این است که یک افسر انسانی یا اپراتور، با دریافت هشدار از هوش مصنوعی، می‌تواند بلافاصله از طریق بلندگوهای آدرس عمومی در فضای باز با متجاوز صحبت کند. این از ارزش بازدارندگی بالایی برخوردار بود زیرا بیشتر جنایات فرصت طلبانه هستند و هنگامی که فرد زنده با آن‌ها صحبت می‌کند ریسک نفوذ برای متجاوز به حدی زیاد می‌شود که به احتمال زیاد از نفوذ دست کشیده و عقب‌نشینی می‌کنند. افسر امنیتی اقدامات متجاوز را توصیف می‌کند به طوری که متجاوز شک نخواهد داشت که یک فرد واقعی آن‌ها را تماشا می‌کند. افسر اعلام می‌کند که متجاوز قانون را نقض می‌کند و با نیروی انتظامی تماس گرفته می‌شود و آن‌ها در حال ضبط فیلم هستند.Hantman, Ken (2014) "What is Video Analytics, Simply Explained"
پلیس تعداد عظیمی از هشدارهای کاذب را از طریق دزدگیرها دریافت می‌کند. در حقیقت صنعت امنیت گزارش می‌دهد که بیش از ۹۸٪ این هشدارها اشتباه است. بر این اساس، پلیس با هشدارهای دزدگیر پاسخ بسیار کمتری می‌دهد و پاسخ به سایت می‌تواند از بیست دقیقه تا دو ساعت طول بکشد. در مقابل، جرم کشف شده تحلیلی ویدئویی به افسر نظارت مرکزی گزارش می‌شود، که با چشم خود تأیید می‌کند که این یک جرم واقعی در حال انجام است. وی سپس به پلیس مخابره می‌کند که بیشترین اولویت را به چنین تماس‌هایی می‌دهند.
در حالی که تجزیه و تحلیل ویدئویی مبتنی بر قانون برای بسیاری از برنامه‌های امنیتی، اقتصادی و قابل اعتماد، کار می‌کند، شرایط بسیاری وجود دارد که نمی‌تواند کار کند.Rice, Derek, "Finding & Selling The Value of Analytics", SDM Magazine (Sept 2015) BNP Media II, Troy Michigan برای یک منطقه داخلی یا خارجی که هیچ‌کس در ساعات خاصی از شبانه روز نباید در آن حضور داشته باشد، به عنوان مثال در طول شب، یا برای مناطقی که هیچ‌کس در هر زمانی نباید آن جا باشد مانند برج سلول، تجزیه و تحلیل سنتی مبتنی بر قانون کاملاً مناسب است. در مثال برج سلول، زمان نادری که ممکن است یک تکنسین خدمات برای دسترسی به منطقه مورد نیاز باشد، به سادگی نیاز به کد عبور دارد تا پاسخ نظارت را «در آزمایش» قرار دهد یا برای مدت کوتاهی که شخص مجاز در آنجا است، غیرفعال شود.
اما بسیاری از نیازهای امنیتی در محیط‌های فعال وجود دارد که صدها یا هزاران نفر به‌طور مداوم در آن مکان‌ها حضور دارند. به عنوان مثال، محوطه دانشگاه، یک کارخانه فعال، یک بیمارستان یا هر مرکز عملیاتی فعال. نمی‌توان قوانینی را تعیین کرد که بین افراد قانونی و مجرمان یا افراد ناشایست تبعیض قائل شود.
(با استفاده از تجزیه و تحلیل رفتاری، یک هوش مصنوعی مبتنی بر خودآموزی، نامبتنی بر قانون، داده‌ها را از دوربین‌های ویدئویی می‌گیرد و به‌طور مداوم اشیاء و رویدادهایی را که می‌بیند طبقه‌بندی می‌کند. به عنوان مثال، عبور شخص از یک خیابان یک طبقه‌بندی است. گروهی از مردم طبقه‌بندی دیگر است. وسیله نقلیه یک طبقه‌بندی است، اما با یادگیری مداوم یک اتوبوس عمومی از یک کامیون کوچک و از یک موتورسیکلت تفکیک می‌یابد. با افزایش پیچیدگی، سیستم، الگوهای رفتار انسان را تشخیص می‌دهد. به عنوان مثال، ممکن است مشاهده شود که افراد از یک در (ب) دسترسی کنترل شده به‌طور همزمان عبور می‌کنند. در باز می‌شود، فرد کارت مجوز یا برچسب خود را ارائه می‌دهد، فرد از آنجا عبور می‌کند و در بسته می‌شود. این الگوی فعالیت که به‌طور مکرر مشاهده می‌شود، مبنایی برای آنچه در دید دوربین مشاهده آن صحنه عادی است، می‌شود. حال اگر شخص مجاز در را باز کند اما شخص غیرمجاز دوم، قبل از بسته شدن در از آن عبور کند، این نوعی ناهنجاری است که هشدار ایجاد می‌کند. این نوع تحلیل بسیار پیچیده‌تر از تجزیه و تحلیل مبتنی بر قانون است. در حالی که تجزیه و تحلیل مبتنی بر قانون عمدتاً برای شناسایی متجاوزان به مناطقی است که در اوقات مشخصی از روز معمولاً هیچ‌کس در آن حضور ندارد، تجزیه و تحلیل رفتاری در جایی انجام می‌شود که افراد برای شناسایی چیزهای غیرعادی فعال هستند.
آتش‌سوزی در فضای باز، همچنین ابر دود در حال افزایش یک اتفاق غیرمعمول است و باعث ایجاد هشدار می‌شود. وسایل نقلیه ای که از مسیر اشتباهی به یک مسیر عبور یک طرفه می‌روند، نوع رویدادی را که دارای یک امضای بصری قوی است، مشخص می‌کند و از الگوی مکرر مشاهده شده از وسایل نقلیه ای که یک مسیر یک طرفه را به‌طور صحیح می‌روند، منحرف می‌شود. کسی که توسط یک مهاجم به زمین پرتاب شود یک اتفاق غیر معمول است که احتمالاً باعث هشدار می‌شود. این وضعیت خاص است؛ بنابراین اگر دوربین، یک سالن ورزشی را که در آن کشتی انجام می‌شود مشاهده می‌کند، هوش مصنوعی می‌آموزد که معمولاً یک انسان دیگری را به زمین می‌اندازد، در این صورت از این مشاهده هشدار نمی‌دهد.
هوش مصنوعی نمی‌داند یا نمی‌فهمد انسان، آتش‌سوزی یا وسیله نقلیه چیست. این به سادگی یافتن خصوصیات این موارد بر اساس اندازه، شکل، رنگ، بازتابندگی، زاویه، جهت‌گیری، حرکت و غیره است. سپس دریافت که اشیاء طبقه‌بندی شده دارای الگوی رفتاری معمولی است. به عنوان مثال، انسان‌ها در پیاده‌روها و گاهی در خیابان‌ها قدم می‌زنند اما زیاد از کناره‌های ساختمان بالا نمی‌روند. وسایل نقلیه در خیابان‌ها حرکت می‌کنند اما در پیاده‌روها حرکت نمی‌کنند؛ بنابراین رفتار ناهنجار کسی که از ساختمان بالا می‌رود یا وسیله نقلیه ای که به سمت پیاده‌رو منحرف می‌شود، باعث هشدار می‌شود.
سیستم‌های هشدار معمولی به گونه ای طراحی شده‌اند که موارد مثبت واقعی (وقایع واقعی جرم) را از دست ندهند و تا حد ممکن کمترین میزان هشدار کاذب را دارند. در این راستا، دزدگیرها موارد مثبت واقعی اندکی را از دست می‌دهند اما حتی در محیط داخلی کنترل شده نیز میزان هشدار کاذب بسیار بالایی دارند. دوربین‌های تشخیص حرکت برخی از موارد مثبت واقعی را از دست می‌دهند اما در یک محیط بیرونی با هشدارهای غلط غافلگیرکننده مواجه هستند. تجزیه و تحلیل مبتنی بر قانون به‌طور قابل اعتماد اکثر موارد مثبت واقعی را تشخیص می‌دهد و دارای نرخ پایین مثبت کاذب است، اما نمی‌تواند در محیط‌های فعال اجرا شود و فقط در محیط‌های خالی انجام می‌شود. همچنین آن‌ها به تبعیض ساده در مورد حضور یا عدم حضور متجاوز محدود می‌شوند.
چیزی همانند درگیری یا شکستن رویه امنیتی توسط یک کارمند، پیچیده و نامحدود است که برای تجزیه و تحلیل مبتنی بر قانون امکان تشخیص یا تبعیض وجود ندارد. با تجزیه و تحلیل رفتاری، این امر امکان‌پذیر است. مکان‌هایی که افراد در آن جابجا می‌شوند و کار می‌کنند مشکلی ایجاد نمی‌کنند. با این حال، هوش مصنوعی ممکن است بسیاری از موارد را که غیرعادی به نظر می‌رسند اما ماهیت آنها عادی است، تشخیص دهد. به عنوان مثال، اگر دانشجویان در محوطه در یک میدان پیاده‌روی کنند، این امر به صورت عادی آموخته می‌شود. اگر چند دانشجو تصمیم بگیرند که یک ملحفه بزرگ را به بیرون برده و در معرض باد قرار دهند، ممکن است باعث هشدار شود. به افسر نظارت هشدار داده می‌شود تا به مانیتور خود نگاه کند و ببیند که این رویداد تهدیدی نیست و سپس آن را نادیده می‌گیرد. درجه انحراف از هنجار را که باعث هشدار می‌شود می‌توان طوری تنظیم کرد که فقط غیرعادی‌ترین موارد گزارش شود. با این حال، این هنوز هم روش جدیدی از تعامل انسان و هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهد که با ذهنیت سنتی صنعت هشدار مشخص نمی‌شود. این به این دلیل است که هشدارهای کاذب زیادی وجود دارد که ممکن است ارسال آن‌ها برای یک افسر انسانی که می‌تواند به سرعت بررسی کند و تشخیص دهد آیا صحنه نیاز به پاسخ دارد یا نه، ارزشمند باشد. از این نظر، این یک «ضربه به شانه» از هوش مصنوعی است تا انسان به چیزی نگاه کند.
از آنجا که بسیاری از موارد پیچیده به‌طور مداوم در حال پردازش هستند، این نرم‌افزار با رزولوشن بسیار پایین و تنها ۱ CIF نمونه برداری می‌کند تا تقاضای محاسباتی را حفظ کند. وضوح ۱ CIF بدین معنی است که اگر دوربینی که استفاده می‌کند زاویه بازداشته باشد و انسان بسته به شرایط بیش از شصت تا هشتاد فوت فاصله داشته باشد، شیئی به اندازه انسان تشخیص داده نمی‌شود. اجسام بزرگتر مانند وسایل نقلیه یا دود در فواصل بیشتر قابل تشخیص هستند.
سودمندی هوش مصنوعی برای امنیت در خلأ وجود ندارد و توسعه آن نیز صرفاً با مطالعه آکادمیک یا علمی صورت نگرفته‌است. بلکه به نیازهای واقعی و از این رو نیروهای اقتصادی پرداخته شده‌است. استفاده از آن برای برنامه‌های غیر امنیتی مانند بهره‌وری عملیاتی، نقشه‌برداری حرارتی خریداران از مناطق نمایش (به معنای تعداد افراد در یک منطقه خاص در یک فضای خرده فروشی) و حضور در کلاس‌ها در حال استفاده است.Gruber, Illy, "The Evolution of Video Analytics", Security Sales & Integration magazine (August 11, 2012) Security Sales & Integration, Framingham MA انسان‌ها برای جمع‌آوری و تشخیص الگوهای متشکل از مجموعه داده‌های بسیار بزرگ که نیاز به محاسبات همزمان در چندین مکان مشاهده شده از راه دور دارند، به اندازه هوش مصنوعی نیستند. هیچ انسان بومی در مورد چنین آگاهی وجود ندارد. نشان داده شده‌است که چندین وظیفه همزمان توجه و عملکرد انسان را نامتمرکز می‌کند. هوش مصنوعی توانایی مدیریت چنین داده‌هایی را دارد. برای هدف تعامل امنیتی با دوربین‌های فیلمبرداری، از نظر عملکردی، از دید بینایی بهتری نسبت به انسان یا تقریب دستگاه با آن برخوردار هستند. برای قضاوت در مورد ظرافت رفتارها یا اهداف افراد یا درجات تهدید، انسان‌ها در وضعیت فعلی این فناوری بسیار برتر هستند؛ بنابراین هوش مصنوعی در عملکردهای امنیتی به‌طور گسترده‌ای فراتر از توانایی انسانی را اسکن می‌کند و داده‌ها را در اولین مرتبه از مرتب‌سازی ارتباط بررسی می‌کند و به افسر انسانی که عملکرد ارزیابی و پاسخ را بر عهده دارد، هشدار می‌دهد.
امنیت در دنیای عملی از نظر اقتصادی تعیین می‌شود به طوری که هزینه‌های امنیت پیشگیرانه هرگز به‌طور معمول از هزینه‌های قابل قبول ریسکی که باید اجتناب شود، فراتر نمی‌رود. مطالعات نشان داده‌است که شرکت‌ها معمولاً فقط یک بیست و پنجم مبلغی را که ضررهای واقعی آن‌ها برایشان هزینه دارد برای امنیت خرج می‌کنند.Bressler, Martin S. ,
"The Impact of Crime on Business: A Model of Prevention, Detection & Remedy", Journal of Management and Marketing Research (2009) آنچه با نظریه اقتصادی خالص باید معادل باشد، بنابراین بسیار کوتاهتر از آن است. نظریه ای که این مسئله را توضیح می‌دهد ناهماهنگی شناختی یا سهولتی که باعث می‌شود چیزهای ناخوشایند مانند خطر، از ذهن آگاه دور شود. با این وجود، امنیت یک هزینه بزرگ است و مقایسه هزینه‌های مختلف ابزارهای امنیتی همیشه در بین متخصصان امنیتی، مهمترین است.
دلیل دیگر اینکه تهدیدات یا خسارات امنیتی آینده کمتر مورد ارزیابی قرار می‌گیرند این است که غالباً فقط هزینه مستقیم خسارت احتمالی به جای طیف ضررهای پی در پی که همزمان تجربه می‌شوند در نظر گرفته می‌شود. به عنوان مثال، تخریب خرابکارانه یک ماشین تولید سفارشی در یک کارخانه یا یک تریلر یخچالی منجر به زمان تعویض طولانی مدت می‌شود که در طی آن امکان سرویس دهی به مشتریان وجود ندارد و در نتیجه تجارت آن‌ها از بین می‌رود. یک جُرم خشن، فراتر از مسئولیت مستقیم ناشی از عدم حمایت از کارگر، موجب خسارت گسترده روابط عمومی برای یک کارفرما خواهد شد.
تجزیه و تحلیل رفتاری منحصر به فرد، عملکردی فراتر از امنیت ساده دارد و به دلیل توانایی آن در مشاهده نقض الگوهای استاندارد پروتکل‌ها، می‌تواند به‌طور مؤثری اقدامات ناامن کارمندان را که منجر به حوادث ناشی از مسئولیت عمومی یا مسئولیت کارگران می‌شود، پیدا کند. در اینجا نیز ارزیابی هزینه‌های حوادث آینده با واقعیت فاصله دارد. یک مطالعه توسط شرکت بیمه لیبرتی میچوال نشان داد که هزینه کارفرمایان حدود شش برابر هزینه بیمه شده مستقیم است، زیرا هزینه‌های بیمه نشده خسارت‌های ناشی از آن شامل کارگران جایگزین موقت، هزینه‌های استخدام برای جایگزین‌ها، هزینه‌های آموزش، وقت مدیران در گزارش‌ها یا دادگاه، روحیه نامطلوب سایر کارگران، و تأثیر بر مشتری و روابط عمومی است."Safety Index Report", Liberty Mutual Insurance Company (2002) پتانسیل هوش مصنوعی در قالب تجزیه و تحلیل رفتاری برای رهگیری و پیشگیری از وقوع چنین حوادثی قابل توجه است.
پارواتی نایر (زاده ۵ دسامبر ۱۹۹۲) بازیگر هندی است.
از کارهای معروف او می‌توان به بازی در فیلم شرور صادق و اگر مرا می‌شناسی اشاره کرد.
ایزابل دین (زاده ۲۹ می ۱۹۱۸-درگذشته ۲۷ ژوئیه ۱۹۹۷) بازیگر انگلیسی بود.
از کارهای معروف او می‌توان به بازی در فیلم "خون‌بها" و "فراطبیعی" اشاره کرد.
کوردیلی (به لاتین: Kürdili) یک منطقه مسکونی در جمهوری آذربایجان است که در شهرستان نفت‌چاله واقع شده است. این شهرک در ابتدای سده بیستم میلادی هنگامی‌که هنوز در یک شبه‌جزیره واقع شده بود توسط گروهی از مردم روس تأسیس شد. در سال ۱۹۷۶، به‌عنوان بخشی از ذخیره‌گاه دولتی قزل‌آغاج شناخته شد. در سال ۱۹۸۱، در نتیجه افزایش سطح آب دریای کاسپین، روستاهای کورا و ژارسکی در جزیره‌ای قرار گرفتند. دولت جمعیت کورا را تخلیه و در سرزمین اصلی اسکان داد، اگرچه برخی از ساکنان و باشندگان اصرار به ماندن در آن کردند. واپسین و آخرین ساکنان این روستا در در سال ۲۰۱۳ از آن بیرون آمدند؛ به جز یک نفر که تا سال ۲۰۱۷ در آنجا ماند و درگذشت. این منطقه هنوز بخشی از ذخیره‌گاه قزل‌آغاج است و افراد خارجی برای دسترسی به آن مجوز ویژه‌ای نیاز دارند.
فورفورتو () نام یک ماهنامه فوتبالی است که توسط فیوچر پی‌ال‌سی منتشر می شود. نام این مجله از یک سیستم در فوتبال (۲–۴–۴) گرفته شده است.
اپوزیسیون بحرینی به گروهی از گروه‌های سیاسی اطلاق می‌شود که مخالف کابینه دولت بحرین و پادشاه سنی خاندان آل‌خلیفه هستند. در حال حاضر، اپوزیسیون‌های بحرین را می‌توان به احزاب سیاسی که به‌طور رسمی ثبت شده‌اند و خواستار اصلاحات در سیستم سیاسی فعلی هستند و گروه‌های مخالف ثبت نشده تقسیم کرد. اکثریت اپوزیسیون‌ها از جامعهٔ شیعه بحرین تشکیل شده‌اند.
اپوزیسیون بدون مجوز شامل موارد زیر است:
از زمان اعتراضات بحرین در سال ۲۰۱۱، همه احزاب اپوزیسیون انتخابات پارلمان را تحریم کرده‌اند. از آن زمان اپوزیسیون نتوانستند کابینه بحرین را سرنگون کنند.
جونا سنیلاگاکالی (؛ زاده – درگذشته ) سیاست‌مدار اهل فیجی بود. وی از ۵ دسامبر ۲۰۰۶ تا ۴ ژانویه ۲۰۰۷ نخست‌وزیر فیجی بود.
جونا سنیلاگاکالی در ۲۶ اکتبر ۲۰۱۱، در سن ۸۱ سالگی درگذشت.
هاپّی () یک کت آستین دار سنتی ژاپنی است و معمولاً فقط در جشنواره‌های ژاپن (ماتسوری) استفاده می‌شود.
هاداکا ماتسوری به معنی جشنواره برهنه، نوعی جشنواره ژاپنی یا ماتسوری است که مردان شرکت کننده در آن حداقل مقدار لباس را می‌پوشند. شرکت کنندگان معمولاً فقط یک پارچه نخی ژاپنی (به نام فوندوشی)، گاهی اوقات با هاپی (لباس) کوتاه و به ندرت کاملاً برهنه هستند.
جشنواره‌های برهنه هر ساله در ده‌ها مکان در سرتاسر ژاپن برگزار می‌شود، معمولاً در تابستان یا زمستان. مشهورترین جشنواره هاداکا ماتسوری سایدای-جی ایو است که در اوکایاما برگزار می‌شود، جایی که جشنواره بیش از ۵۰۰ سال پیش آغاز شده‌است. هر ساله، بیش از ۹۰۰۰ مرد به امید کسب شانس برای کل سال، در این جشنواره شرکت می‌کنند.
آزمایشگاه‌های پژوهشی پیشرفته دانش و فناوری یا آزمایشگاه‌های استار (به انگلیسی: S.T.A.R. Labs) یک آزمایشگاه تخیلی در کمیک‌های دی‌سی کامیکس است که فلش (بری آلن) درآنجا تبدیل به یک ابرقهرمان می‌شود. مدیر استار لبز دکتر هریسون ولز زمین ۱ است که بعدها به دست ریورس فلش کشته می‌شود.
بری آلن (فلش) والی وست (کید فلش) کیتلین اسنو (کیلر فراست) فرانسیسیکو رامون (وایب) رالف دیبنی (مرد دراز شونده و…
فرا یادگیری زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین است که در آن الگوریتم‌های یادگیری خودکار بر فرادادهها برای انجام آزمایش‌های یادگیری ماشین اعمال می‌شوند. از سال ۲۰۱۷ به بعد این اصطلاح تفسیر استانداردی پیدا نکرده‌است، اما هدف اصلی فرایادگیری به صورت زیر بیان شده‌است: درک اینکه چگونه یادگیری خودکار می‌تواند در حل مشکلات یادگیری انعطاف‌پذیر شود تا منجر به بهبود عملکرد الگوریتم‌های یادگیری موجود یا یادگیری (استنتاج) خودِ الگوریتم یادگیری شود؛ بنابراین، یادگیری برای یادگیری اصطلاح جایگزینی برای فرایادگیری است.
انعطاف‌پذیری مهم است زیرا هر الگوریتم یادگیری بر مجموعه‌ای از فرضیات در مورد داده‌ها، یا به عبارتی سوگیری استقرایی داده‌ها، استوار است. این بدان معنی است که یادگیری فقط درصورتی به درستی انجام می‌شود که سوگیری با مسئله یادگیری مورد نظر مطابقت داشته باشد. یک الگوریتم یادگیری ممکن است در یک حوزه عملکرد بسیار خوبی داشته باشد، اما در حوزه بعدی چنین نباشد. این امر محدودیت‌های شدیدی را در استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین یا داده کاوی تحمیل می‌کند، زیرا رابطه بین مسئله یادگیری (اغلب نوعی پایگاه داده) و مؤثر بودن الگوریتم‌های یادگیری متفاوت هنوز پیدا نشده‌است.
با استفاده از انواع مختلف فراداده، مانند خصوصیات مسئله یادگیری، خصوصیات الگوریتم (مانند معیارهای عملکرد)، یا الگوهایی که قبلاً از داده‌ها کشف شده‌است، می‌توان الگوریتم‌های یادگیری مختلف را آموخت، انتخاب کرد، تغییر داد، یا ترکیب کرد تا به‌طور مؤثر یک مسئله یادگیری داده شده را حل کرد. انتقادهای وارد شده بر رویکردهای مبتنی بر فرا یادگیری شباهت‌های زیادی به انتقادهای وارد شده بر رویکردهای مبتنی بر الگوریتم‌های فراابتکاری، به عنوان مسئله‌ای حدوداً مرتبط، دارند. یک تشبیه خوب برای فرا یادگیری، و همچنین منبع الهام بخش کارهای اولیه (1987) و کارهای یوشوا بنگیو و دیگران (۱۹۹۱)، بیان می‌کند که تکامل ژنتیکی فرایند یادگیری که در ژن‌ها رمزگذاری شده و در مغز هر فرد اجرا می‌شود را یادمی‌گیرد. در یک سیستم فرا یادگیر سلسله مراتبی پایان باز که از برنامه‌نویسی ژنتیکی استفاده می‌شود، روش‌های تکاملی بهتر می‌توانند توسط فرا تکامل آموخته شوند، که خود می‌تواند با فرا فرا تکامل و غیره بهبود یابد.
تعریف پیشنهادی برای یک سیستم فرا یادگیر سه الزام را با هم ترکیب می‌کند:
"سوگیری" به فرضیاتی اشاره دارد که بر انتخاب فرضیه‌های توضیحی تأثیر می‌گذارند و نه مفهوم سوگیری که در مطرح شده‌است. فرا یادگیری به دو جنبه سوگیری یادگیری مربوط می‌شود.
سه رویکرد مشترک وجود دارد: ۱) استفاده از شبکه‌های (مداری) با حافظه داخلی یا خارجی (مبتنی بر مدل). ۲) یادگیری متریک‌های مؤثر فاصله (مبتنی بر متریک‌ها)؛ ۳) بهینه‌سازی صریح پارامترهای مدل برای یادگیری سریع (مبتنی بر بهینه‌سازی). Lilian Weng(2018). Meta-Learning: Learning to Learn Fast. OpenAI Blog. November 2018. Retrieved 27 October 2019
فرا یادگیری مبتنی بر مدل پارامترهای خود را با چند مرحله آموزش به سرعت به روز رسانی می‌کنند، که از طریق معماری داخلی آن قابل دستیابی است یا توسط یک مدل فرا آموزنده دیگر قابل کنترل است. Lilian Weng(2018). Meta-Learning: Learning to Learn Fast. OpenAI Blog. November 2018. Retrieved 27 October 2019
این مدل که به نام MANN مخفف Memory-Augmented Neural Networks شناخته می‌شود، اطلاعات جدید را سریع رمزگذاری می‌کند و بنابراین پس از تنها چند نمونه با وظایف جدید سازگار شود. در نتیجه برای فرا یادگیری مناسب است. Adam Santoro, Sergey Bartunov, Daan Wierstra, Timothy Lillicrap. Meta-Learning with Memory-Augmented Neural Networks. Google DeepMind. Retrieved 29 October 2019
فرا شبکه‌ها (MetaNet) دانش فرا سطح را برای همه کارها فرا می‌گیرند و سوگیری‌های استقراییشان را از طریق پارامترسازی سریع برای تعمیم سریع تغییر می‌دهند. Tsendsuren Munkhdalai, Hong Yu(2017). Meta Networks.arXiv:1703.00837 [cs.LG]
ایده اصلی در فرا یادگیری مبتنی بر متریک مشابه الگوریتم‌های نزدیکترین همسایگان است که وزن آن توسط یک تابع هسته تولید می‌شود. در این روش، هدف یادگیری یک متریک یا تابع فاصله بر روی اشیا است. مفهوم معیار خوب به مسئله وابسته است. این مفهوم باید روابط بین ورودی‌ها را در فضای کار نشان دهد و حل مسئله را تسهیل کند. Lilian Weng(2018). Meta-Learning: Learning to Learn Fast. OpenAI Blog. November 2018. Retrieved 27 October 2019
شبکه عصبی سیامی از دو شبکه دوقلو تشکیل شده‌است که خروجی آنها به‌صورت مشترک آموزش داده می‌شود. در بالا یک تابع برای یادگیری رابطه بین زوج‌های نمونه داده ورودی وجود دارد. این دو شبکه یکسان هستند، یعنی مقادیر وزن و پارامترهای شبکه یکسانی دارند. Gregory Koch GKOCH, Richard Zemel ZEMEL, Ruslan Salakhutdinov(2015).Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition. Department of Computer Science, University of Toronto. Toronto, Ontario, Canada.
شبکه‌های انطباق شبکه‌ای را یادمی‌گیرند که یک مجموعه کوچک پشتیبانی برچسب خورده و یک نمونه بدون برچسب را به برچسبش نگاشت می‌کنند و نیاز به تنظیم دوباره برای سازگاری با انواع جدید کلاس برطرف می‌کند. Vinyals, O. , Blundell, C. , Lillicrap, T. , Kavukcuoglu, K. , & Wierstra, D. . (2016). Matching networks for one shot learning. Google DeepMind. Retrieved 3 November, 2019
شبکه ارتباط (Relation Network (RN از آغاز به صورت انتها به انتها آموزش داده می‌شود. در طول فرا یادگیری، شبکه یادمی‌گیرد که یک معیار فاصله عمیق را یاد بگیرد تا بتواند تعداد کمی از تصاویر درون اپیزودها را مقایسه کند، که هر یک برای شبیه‌سازی ویژگی‌های مجموعه‌داده‌های محدود (few-shot) طراحی شده‌اند. Sung, F. , Yang, Y. , Zhang, L. , Xiang, T. , Torr, P. H. S. , & Hospedales, T. M. . (2018). Learning to compare: relation network for few-shot learning
شبکه‌های نمونه اولیه یک فضای متریک را یادمی‌گیرند که در آن طبقه‌بندی داده‌ها با محاسبه فواصل تا نمونه‌های اولیه هر کلاس قابل انجام است. در مقایسه با رویکردهای اخیر برای یادگیری با مجموعه‌داده‌های محدود (چند شات)، شبکه‌های نمونه اولیه سوگیری استقرایی ساده‌تری را نشان می‌دهند که در این رژیم داده‌های محدود مفید واقع می‌شود و منجر به رسیدن به نتایج رضایت بخشی می‌شود. Snell, J. , Swersky, K. , & Zemel, R. S. . (2017). Prototypical networks for few-shot learning.
هدف الگوریتم‌های فرا یادگیری مبتنی بر بهینه‌سازی این است که الگوریتم بهینه‌سازی را به گونه‌ای تنظیم کنند که مدل در یادگیری با استفاده از چند مثال مهارت کسب کند. Lilian Weng(2018). Meta-Learning: Learning to Learn Fast. OpenAI Blog. November 2018. Retrieved 27 October 2019
فرایادگیرهای مبتنی بر LSTM به یادگیری صورت دقیق الگوریتم بهینه‌سازی استفاده شده در آموزش یک طبقه‌بند شبکه عصبی یادگیرنده دیگر در رژیم چند شات به می‌پردازند. پارامتری سازی این روش به شبکه فرایادگیر این امکان را می‌دهد که علاوه‌بر یادگرفتن به روزرسانی‌های مناسب پارامترها برای سناریوی خاصی که در آن تعداد مشخصی از به روزرسانی‌ها انجام می‌شود، یک مقدار اولیه عمومی را از شبکه یادگیرنده (طبقه‌بند) نیز بیاموزد که امکان همگرایی سریع آموزش را فراهم می‌کند. Sachin Ravi∗and Hugo Larochelle(2017). ” Optimization as a model for few-shot learning”. ICLR 2017. Retrieved 3 November, 2019
MAML، مخفف Model-Agnostic Meta-Learning، یک الگوریتم بهینه‌سازی نسبتاً کلی است که با هر مدلی که از طریق شیب نزولی یادمی‌گیرد سازگار است. Chelsea Finn, Pieter Abbeel, Sergey Levine(2017). “Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks” arXiv:1703.03400 [cs.LG]
خزنده یک الگوریتم بهینه‌سازی فرا یادگیری بسیار ساده است که با فرض اینکه هر دو به فرا بهینه‌سازی از طریق گرادیان نزولی متکی هستند و هر دو مدل اگنوستیک هستند عمل می‌کند. Chelsea Finn, Pieter Abbeel, Sergey Levine(2017). Alex Nichol and Joshua Achiam and John Schulman(2018). ” On First-Order Meta-Learning Algorithms”. arXiv:1803.02999 [cs.LG]
برخی از رویکردهایی که به عنوان مواردی از فرا یادگیری مشاهده شده‌اند:
سوفی دراسپ (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم، فیلم‌نامه‌نویس اهل کانادا است. از جمله فیلم‌های او می‌توان به آنتیگونه اشاره کرد.
آنتیگونه () یک فیلم در ژانر درام به کارگردانی سوفی دراسپ محصول کشور کانادا است که در سال ۲۰۱۹ منتشر شد. داستان این فیلم بر اساس نمایشنامه آنتیگونه اثر سوفوکل است.
اوموتو یا اوموتو کیو ،(大本教, Ōmoto-kyō)، به معنی «منبع عالی» یا «خاستگاه بزرگ» یک دین است که در سال ۱۸۹۲ توسط دگوچی نائو (۱۸۳۶–۱۹۱۸) پایه‌گذاری شد و اغلب در گروه دین‌های جدید ژاپنی که از دین شینتو سرچشمه گرفته‌اند طبقه‌بندی می‌شود.
آمه-نو-هوهی () در اساطیر ژاپن دومین پسر الهه خورشید آماتراسو است.
ایزومو-تایشاکیو، ایزومو اویاشیروکیو یکی از فرقه‌های شینتو دین ملی ژاپن است که بیشتر از فرقه‌های دیگر پیرو دارد. زیارتگاه اصلی آن در استان شیمانه در کنار ساحل شمالی غربی ژاپن است که قرن‌ها پیش ساخته شده‌است و خاندان سنگه از همان زمان تا به امروز منصب روحانی اصلی آن را عهده‌دار بوده‌اند.
تشکیلاتی که تحت عنوان «شینتوی فرقه‌ای» قرار می‌گیرند به پنج گروه تقسیم می‌شوند. بعضی از آنها فرقه‌های خالص شینتویی هستند که ایزومو-تایشاکیو نیز به این گروه تعلق دارد. بعضی دیگر تحت نفوذ و تأثیر کنفوسیوس قرار دارند. سرمنشأ بعضی دیگر کوه پرستی است. بعضی بر پایه آداب باستانی تطهیر قرار دارند و سرانجام بعضی دیگر خاستگاهی دهقانی دارند و عمدتاً متوجه ایمان درمانی هستند.
پس از دوره میجی دایرهٔ زیارتگاه‌های وزارت کشور ژاپن این زیارتگاه اصلی را در زمرهٔ زیارتگاه‌های ملی این کشور قرار داد، اما خاندان سنگه با سرسختی اصرار کردند که فعالیت‌های آن مذهبی است؛ بنابراین، دایره امور مذهبی نیز اعضای آن را تشکلی دینی تلقی کرد و از دل همین گروه است که تایشا-کیوی فعلی به وجود آمده‌است. از همان ایام به این طرف نیز رئیس خاندان سنگه هم منصب رهبری فرقه و هم مقام سکولار کیش اصلی در زیارتگاه ملی را، که هنوز پیروان تایشا -کیو آن را به عنوان مق اصلی آن به‌شمار می‌آورند، برعهده داشته‌است.
هر چند در این فرقه خدایان عرفی شینتویی عبادت می‌شوند، خدای اصلی آن اوکونی-نوشی-نو-میکوتو است که فرمانروای بهشت و خدای قیم کشاورزی، طب، و ازدواج است و زیارتگاه اصلی بزرگ فرقه نیز به نام وی وقف شده‌است. این فرقه آیین‌های خاصی برای کسب لطف و محبت خدای فرقه دارد که در مناسبت‌های خاصی چون تولد، ازدواج، و مرگ اجرا می‌شود. برنامه‌های دینی آن نیز شامل آداب طهارت، موعظه و تبلیغ، و اندرز است و این امور معمولاً در بیمارستان‌ها و کارخانجات و همچنین معابدی که به همین منظور ساخته شده‌اند انجام می‌پذیرد. این فرقه در امور آموزش و کارهای عام‌المنفعه نیز فعالیت دارد. این فرقه بر روی هم در حدود ۳۶۷ معبد دارد که در حدود ۲۰ هزار روحانی در آن به کار مشغول هستند.
جشنواره بین‌المللی فیلم برگن (انگلیسی: Bergen International Film Festival) یا BIFF یک جشنواره فیلم سالیانه است که از سال ۲۰۰۰ در ماه اکتبر در شهر برگن در نروژ برگزار می‌شود. در این سال شهر برگن به عنوان پایتخت فرهنگی اروپا انتخاب شده بود.
این جشنواره بزرگترین رویداد سینمایی نروژ در مقیاس اکران فیلم است. در سال ۲۰۱۹ در سالگرد بیستمین دوره برگزاری جشنواره فیلم برگن ۱۵۰ فیلم به نمایش درآمد و حدود ۶۰ هزار مخاطب در این فستیوال حضور داشتند. مرکز سینمایی مگنوس کاخ این جشنواره و محل اصلی اکران فیلم هااست.
رژیم غذایی دیابت ، رژیمی است که برای افراد دیابتی یا دارای قند خون بالا برای کاهش علائم و عوارض خطرناک افزایش طولانی مدت قند خون مانند بیماری‌های قلبی عروقی، بیماری‌های کلیوی و چاقی استفاده می‌شود. برای افراد مبتلا به اضافه وزن و چاقی که دیابت هم دارند، مهمترین جنبه هر رژیم غذایی این است که منجر به کاهش چربی بدن شود و قند و وزن را افزایش ندهد. از نظر علمی نیز ثابت شده‌است که از دست دادن چربی بدن باعث کنترل بهتر گلوکز خون و کاهش سطح انسولین می‌شود. در نتیجه به مدیریت دیابت کمک بزرگی می‌کند.
اساس رژیم دیابتی بر پایه مصرف کمتر غذاهای حاوی قند و کربوهیدرات می‌باشد. از طرفی مصرف فیبر بیشتر و به‌خصوص فیبرهای محلول در این رژیم بسیار توصیه می‌شود. در مواردی نیز که قند خون افراد دیابتی به‌صورت ناگهانی دچار افت می‌شود توصیه می‌شود از نوشیدنی‌های ورزشی و مواد دارای کربوهیدرات پیچیده که سریع به گلوکز تبدیل نمی‌شود مانند نان چاودار استفاده شود.
در این رژیم افراد دیابتی می‌توانند هر غذایی را که می‌خواهند بخورند. البته باید یک رژیم غذایی سالم را انتخاب کنند و کربوهیدرات مواد غذایی را نیز به‌خوبی بشناسند تا از کربوهیدرات‌های سالم و پیچیده استفاده نمایند. به علاوه باید از قندهای ساده مانند آب میوه‌ها و نوشیدنی‌های شیرین شده با شکر یا قند پرهیز کنند. برای افراد وابسته به تزریق انسولین (هم دیابت نوع ۱ و هم برخی از دیابتی‌های نوع ۲)، خوردن مقدار مشخصی کربوهیدرات به‌صورت روزانه برای سهولت مدیریت قند خون مفید است. البته این موارد کلی است و شما باید علاوه بر توجه به این اطلاعات برای داشتن یک رژیم کاملاً متناسب با شرایط خودتان با پزشک متخصص مشورت نمایید.
برخی افراد در زمینه تغذیه ادعا می‌کنند که رژیم غذایی متشکل از ترکیبات مغذی خاص (به عنوان مثال: نسبت چربی، پروتئین و کربوهیدرات موجود در رژیم) برای بیماران دیابتی مفیدتر است؛ اما هنوز هیچ سند و مدرکی برای اثبات این ادعا وجود ندارد. به‌طور کلی مطالعه در این زمینه محدود است و هنوز آزمایش‌های کنترل شده مناسبی در مورد آن صورت نگرفته‌است.
کربوهیدرات‌ها شامل قند، نشاسته و فیبر هستند. این غذاها بیشترین تأثیر را روی سطح قند خون ما دارند زیرا به محض مصرف مواد قندی یعنی گلوکز تجزیه می‌شوند که در روده کوچک جذب خواهند شد. به‌طور کلی افراد دیابتی برای مصرف مواد غذایی دارای کربوهیدرات باید به شاخص گلیسمی مواد غذایی توجه داشته باشند. شاخص گلیسمی نشان می‌دهد برای هر ماده غذایی دارای کربوهیدرات چقدر طول می‌کشد تا کربوهیدرات آن به قند در بدن تبدیل شود. هرچه گلیسمی پایین‌تر باشد یعنی مدت زمان تبدیل کربوهیدرات به قند طولانی‌تر است. بررسی‌ها نیز نشان می‌دهد که رژیم غذایی با شاخص گلیسمی پایین برای کنترل قند خون بهتر است.
افراد دیابتی با مصرف فیبرهای غذایی می‌توانند بهتر بیماری خود را کنترل کنند. برخی شواهد نشان می‌دهد که مصرف فیبر غذایی می‌تواند باعث کنترل سطح قند خون شود.
پژوهشگران تا کنون توصیه خاصی در مورد مقدار کل چربی که باید توسط بیماران دیابتی به‌طور روزانه مصرف شود، ارائه نداده‌اند. با این حال نتایج مطالعه‌ها نشان داده‌است که رژیم‌های پرچرب که جایگزین کربوهیدرات‌های با چربی شده‌اند، قند خون را بهتر کنترل کرده و باعث کاهش تری گلیسرید خون نیز می‌شوند. به‌طور کلی افراد دیابتی باید از مصرف همه غذاهایی که دارای منابع مصنوعی چربی‌های ترانس هستند خودداری کنند؛ اما توجه داشته باشید که مقدار کمی از چربی‌های ترانس که به‌طور طبیعی در گوشت و لبنیات وجود دارد، نگران کننده نیست.
در حال حاضر پژوهشگران توصیه خاصی برای مصرف کلسترول در رژیم غذایی دیابتی ندارند؛ اما به‌طور کلی در هر رژیم غذایی متعادل مصرف زیاد مواد غذایی با کلسترول بالا توصیه نمی‌شود.کلسترول.چمصفرشود
خیلی وقت است در میان پزشکان نگرانی در مورد میزان مصرف پروتئین در افرادی که به بیماری کلیوی ناشی از دیابت مبتلا هستند وجود دارد. با این حال، هیچ مدرکی وجود ندارد که رژیم‌های کم پروتئین عملکرد کلیه را بهبود ببخشند. به علاوه افراد دارای این بیماری نیز به همان اندازه افراد معمولی به پروتئین نیاز دارند. امروزه همه متخصصان رژیم دیابت یک رژیم غذایی سالم را توصیه می‌کنند که سرشار از فیبر، انواع میوه‌ها و سبزی می‌باشد و مصرف قند و چربی، به ویژه چربی اشباع در آن‌ها محدود است.
سی‌اچ۲ام () یا سی‌اچ‌توام، شرکت مهندسی آمریکایی بود، که در زمینه طراحی و ساخت انواع ساختمان‌ها و تأسیسات، ارائه خدمات مشاوره و مدیریت پروژه فعالیت می‌کرد. این شرکت در سال ۱۹۴۶ توسط فرد مری‌فید؛ استاد دانشگاه ایالتی اورگن و با مشارکت ۳ نفر از شاگردان وی، در شهر انگلوود، کلرادو تأسیس شد. شرکت سی‌اچ‌توام در سال ۲۰۱۷ در پی خریداری توسط گروه مهندسی جیکوبس، منحل گردید.
جیجیم‌لی پایین (به لاتین: Aşağı Cicimli) یک منطقه مسکونی در جمهوری آذربایجان است که در شهرستان لاچین واقع شده است.
مالای (به لاتین: Malay) یک منطقه مسکونی در جمهوری آذربایجان است که در شهرستان آق‌داش واقع شده است.
قوردلار (به لاتین: Qurdlar) یک منطقه مسکونی در جمهوری آذربایجان است که در شهرستان بردع واقع شده است. قوردلار ۲۹۶ نفر جمعیت دارد.
شرکت نفت جنوب عراق () یا شرکت نفت بصره، شرکت دولتی نفت و گاز عراقی است، که مسئولیت توسعه مخازن و تولید نفت خام از میادین هیدروکربوری مستقر در جنوب عراق را برعهده دارد. شرکت نفت جنوب در سال ۱۹۶۹ توسط وزارت نفت عراق و بعنوان زیرمجموعه‌ای از شرکت ملی نفت عراق تأسیس شد و هم‌اکنون مدیریت بر میادین مستقر در بصره، ناصریه، نجف، کربلا و واسط را برعهده دارد. دفتر مرکزی شرکت نفت جنوب عراق در شهر بصره قرار دارد. ظرفیت تولید نفت این شرکت بطور میانگین معادل یک میلیون و ۶۰۰ هزار بشکه در روز می‌باشد.
قوردلار (به لاتین: Qurdlar یا Kürdlər، به ارمنی: Քուրդլար) یک منطقه مسکونی در جمهوری آذربایجان است که در شهرستان آق‌دام واقع شده است.
کنگره فوق‌العاده شوراهای اتحاد جماهیر شوروی ()، عالی‌ترین نهاد قانونگذاری اتحاد جماهیر شوروی، از زمان تشکیل آن در ۳۰ دسامبر سال ۱۹۲۲ تا زمان تصویب قانون اساسی ۱۹۳۶ شوروی بود.David A. Law, "Russian Civilization", New York: Arno Press, 1975, p. 145, 161, 178, 286.
کنگره شوراهای اتحاد جماهیر شوروی مرکب از نمایندگانی از شوراهای همه جمهوری‌های شوروی بر اساس زیر بود: از شورای شهر ۱ عضو از ۲۵ هزار رای‌دهنده، از کنگره‌های استانی (منطقه ای، سرزمینی) و جمهوری خواهان ۱ رای از ۱۲۵ هزار ساکن. نمایندگان کنگره اتحادیه در کنگره‌های جمهوری خودمختار استانی (منطقه ای، سرزمینی) شوروی یا اگر جمهوری کنگره‌های استانی (و سپس استانی، منطقه ای) نداشته باشد - مستقیماً در کنگره اتحاد جماهیر شوروی شرکت می‌کنند.
صلاحیت انحصاری کنگره شوروی شامل:
اصلاح قانون اساسی اتحاد جماهیر شوروی سوسیالیستی
پذیرش جمهوری‌های جدید به اتحاد جماهیر شوروی سوسیالیستی
ایجاد اصول برنامه‌های توسعه اقتصاد شوروی و بودجه دولت اتحاد جماهیر شوروی سوسیالیستی و تصویب اصول کلی قوانین جاری است.
کنگره شوراها همچنین جهت کلی کلیه ارگانهای عمومی را تعیین می‌کند، کمیته اجرایی مرکزی اتحاد جماهیر شوروی سوسیالیستی را انتخاب می‌کند و او مسئول پاسخگو بودن نسبت به کنگره است.
تنها رئیس هیئت رئیسه کنگره میخائیل کالینین بود.
اولین کنگره در تاریخ ۳۰ دسامبر ۱۹۲۲ با حضور نمایندگانی از جمهوری سوسیالیست فدراتیو شوروی روسیه، جمهوری سوسیالیست شوروی اوکراین، جمهوری فدراتیو سوسیالیست ماورای قفقاز و جمهوری سوسیالیستی شوروی بلاروس در مسکو برگزار شد. کنگره پیمان ایجاد اتحاد جماهیر سوسیالیستی شوروی و اساس قانون اساسی ۱۹۲۴ شوروی را تصویب کرد و بدین ترتیب اتحادیه جماهیر شوروی را با چهار کشور به عنوان مؤسسان اتحادیه به‌طور رسمی ایجاد شد.
دومین کنگره اتحاد جماهیر شوروی اتحاد جماهیر شوروی در ژانویه ۱۹۲۴ برای تصویب قانون اساسی اتحاد جماهیر شوروی در سال ۱۹۲۴ برگزار شد.
هشتمین کنگره فوق‌العاده شوراهای اتحاد جماهیر شوروی از نوامبر ۱۹۳۶ تا دسامبر ۱۹۳۶ برای تصویب قانون اساسی اتحاد جماهیر شوروی ۱۹۳۶ برگزار شد و بدین ترتیب شورا خود را برای همیشه منحل نموده و قدرت خود را به شوروی عالی تازه تأسیس اتحاد جماهیر شوروی منتقل کرد.
موسیقی قبرس شامل انواع سبک‌های سنتی، کلاسیک غربی و سبک‌های همه‌پسند غربی است. موسیقی سنتی قبرس به موسیقی سنتی یونان شباهت داردو از موسیقی ترکی و عربی تأثیر گرفته‌است. پایکوبی‌های این موسیقی شامل سوستا، سیرتوس، بالوس، تاتسیا ، آنتی کریستوس، عربیا، کاروتسریس، سینالیک، چیفتتلی، زیمبکیکو و ماندرا است.
قبرس پیش از سده میانه بارها مورد تغییر قرار گرفت و در زمان جنگ‌های صلیبی پایگاه مهم مسیحیت و فرهنگ غربی بود. در اوج این بالندگی، شاه پتر اول قبرسی بازدیدی سه ساله از اروپا کرد و همراهانی از نوازندگان آورد که شاه شارل پنجم را در رنس بسیار تحت تأثیر قرار دادند به طوری که ۸۰ فرانک طلا به آنها اهدا کرد. در بازگشت به قبرس، پیر اول با خود سنت ارس نوا فرانسوی و بعداً ارس سوبتیلیور را به همراه چند نوازنده به ارمغان آورد. نوازندگان فرانسوی در قبرس مستقر شدند و شهر نیکوزیا تبدیل به پایتخت سبک آرس سوبتیلیور شد.
شخصیت اصلی موسیقی آن دوران قبرس هیرونیموس کانتور، دانشجوی قبرسی جوزفو زارلینو بود، که در حدود ۱۵۵۰–۱۵۶۰ به شکوفایی رسید و در کنار دیگران، سازوکار موسیقایی را که سروده‌های بیزانسی سده میانه را از طریق کانتوس بازاجرا می‌کرد، پیشنهاد داد.
موسیقی جزیره قبرس تحت تأثیر موسیقی بیزانس است. آتاناسیوس دمتریادیس، که همچنین به نام کاساوتیس شناخته می‌شد، شماس قبرسی در قسطنطنیه و در زمانی که عمویش اسقف اعظم بود، بود. بعضی موسیقی‌دان‌ها مسئول اصلاح نت نویسی موسیقی کلیسایی یونان بودند. اساساً، این کار شامل ساده‌سازی نمادهای موسیقی بیزانس بود که در اوایل سده نوزدهم، چنان پیچیده و فنی شده بود که فقط موسیقی‌دانان بسیار ماهر قادر به تفسیر صحیح آنها بودند.
موسیقی سنتی در قبرس شبیه به موسیقی سنتی یونان است و شامل پایکوبی‌هایی مانند تاتسیا، سوستا، سیرتوس، بالوس، زیبکیکو، کاروستریس، سینالیک، چیفتتلی، عربیا، ماندرا و کارسیلاما است. برخلاف یونان و ترکیه، مجموعه‌هایی از پنج رقص کارسیلاما وجود دارد که برای مردان و زنان متفاوت است که غیر از رقص ریتم ۹/۸ استاندارد این پایکوبی می‌شود. پنجمین رقص کارسیلاما به عنوان بالوس برای سوئیت‌های مردان و زنان نیز شناخته می‌شود. موسیقی قبرس سنتی – مانند موسیقی سنتی یونانی و موسیقی سنتی ترکیه – بر اساس مد است که از نوای اکوی موسیقی بیزانس و مقامی ترکیه تشکیل می‌شود. موسیقی سنتی قبرس تحت تأثیر موسیقی کشورهای عربی اطراف قرار دارد. هم قبرس یونانی و هم ترکی از ویولون بعنوان ساز اصلی تکنوازی همراه با عود استفاده می‌کنند. از سازهای تامبوتسیا و پیتکیاولین نیز در این موسیقی استفاده می‌شود. تا اوایل سده بیستم، داوول و زورنا (به یونانی داولی و زورناس) توسط هر دو جامعه یونانی/ترکی (هرچند بیشتر توسط ترک‌های قبرسی) در جشن‌ها و عروسی‌های روستایی استفاده می‌شد، اما بعداً این سازها از صحنه موسیقی قبرس یونان کنار گذاشته شدند. ساز دیگری که زودتر در قبرس نواخته شد، تنبور بود که در یونان با نام 'پاندورا' یا 'تریکوردو' (ساز سه سیمه) شناخته می‌شود. از خوانندگان برجسته موسیقی محلی قبرس یونانی می‌توان به تئودلوس کالینیکوس، میکالیس ترتلیکا، کریستوس سیکیس، میکالیس هاجمیچیل و ایلیاس کولومیس اشاره کرد. "تسیاتیستا" آواز ضد "آوایی" بداهه‌ای شبیه مانتینادای کرتی است که با قصد شوخی و طنز، معمولاً بین دوستان یا خویشان اجرا می‌شود. موسیقی محلی یونانی-قبرسی بیشترین ارتباط را با نیسیوتیکا (موسیقی محلی جزایر اژه) و به ویژه با موسیقی دوزکانی دارد. موسیقی سنتی قبرس نیز بسیار تحت تأثیر موسیقی یونانیان آسیای کوچک است.
از دهه ۱۹۷۰ تاکنون تلاش برای رایج سازی یا تلفیق موسیقی سنتی با سبک‌های دیگر صورت گرفته‌است.
جمهوری قبرس، ارکستر سمفونیک خاص خود را دارد که یک ارکستر سمفونیک حرفه ای و تمام وقت است و در سال ۱۹۸۷ (به عنوان ارکستر مجلسی قبرس) به همراه ارکستر سمفونیک جوانان قبرس و مدرسه موسیقی آن که آموزش موسیقی به نوازندگان جوان در هر سطح را بر عهده داشت، بنیان گذاشته شد. این نهادها زیر چتر بنیاد ارکستر سمفونیک قبرس هستند که توسط وزارت آموزش و فرهنگ پشتیانی و نظارت می‌شود. Accessed 15 August 2018.cyprus-symphony-orchestra-foundation at annalindhfoundation.org Accessed 7 February 2017
موسیقی راک و هوی متال قبرس چند سال پس از جنگ ۱۹۷۴ و اواخر دهه ۱۹۷۰ آغاز شد. این دوره به عنوان "نخستین دوره موسیقی راک قبرس شناخته می‌شود". یکی از پیشگامان راک / متال در قبرس کیم نیکولائو بنیانگذار گروه موسوم به "Kimstyle TR" (یا TR) است. این گروه اولین گروهی بود که نمایش‌های زنده راک را به جزیره آورد و آن را معرفی کرد. اولین تک آهنگ پاپ / راک گروه ""بانو و طوطی" نام داشت" که با توجه به معیارهای یونان و قبرس بسیار جلوتر از زمان خود بود، به طوری که متن آن توهین آمیز تلقی شده و بنابراین، توسط تلویزیون CyBC ممنوع شد و نسخه‌های آن توسط مقامات گمرکی سوخته می‌شد.
در اوایل دهه ۱۹۹۰، گروه "گادبلاد" صحنه منطقه‌ای بلک متال را در قبرس آغاز کرد. آنها ابتدا به عنوان یک گروه بچه مدرسه‌ای فعالیت می‌کردند، و بعداً با انتشار کارهای‌های خود با ناشر "Throne Productions" ادامه دادند.
برخی از گروه‌های موسیقی معروف راک در قبرس عبارتند از "Akoustikoi Epivates، لوپودیت، Savvas Isovitis (خواننده تک/ گیتارنواز)، Katadotes (Καταδότες)، Full Volume , Quadraphonic , Johnny & the Liars (پانک / آلترناتیو) راک)، Maenads , Forty Plus , Triple Jam و Krokes (هر دو گروه راک یونانی هستند)، Ophiochus (Instrumental Funk / Rock) , Isaac's Cello (سایکدلیک/ تجربی)".
پراگرسیو راک یکی از جدیدترین سبک‌هایی است که وارد صحنه موسیقی راک قبرس می‌شود. تنها گروه فعال این سبک که احتمالاً باعث ایجاد آن در سال ۲۰۰۴ نیز شد، Quadraphonic است.
کوادرافونیک (معروف به "Q4") یک گروه راک / متال پراگرسیو است که به اجرا در سراسر قبرس ادامه می‌دهد.
یکی از موفق‌ترین و شناخته شده‌ترین گروه‌های موسیقی جهان در قبرس، Monsieur Doumani است. این گروه در سال ۲۰۱۲ در نیکوزیا تشکیل شد و دو آلبوم به نام‌های Grippy Grappa (۲۰۱۳) و Sikoses (۲۰۱۵) منتشر کرده‌است. این گروه با تمرکز بر سبک منحصر به فرد موسیقی محلی قبرس، به ساخت آهنگ‌های سنتی با تنظیمات جدید، ملودی‌ها، ریتم‌ها و نواهای نو می‌پردازد و سبک خاص خود را دارد. موسیقی گروه آمیزه‌ای از آخشیج‌های محلی با سبک‌های نوین است. فهرست آثار آنها همچنین شامل ساخته‌های خود به زبان گویش یونانی قبرسی است که از جامعه کنونی قبرس الهام گرفته شده‌است.
در سال ۲۰۰۸ گروه موسیقی الکترونیکی Mikros Kosmos ("دنیای کوچک") ظهور پیدا کرد و اولین آلبوم خود را در نیکوزیا ضبط کرد.
جشنواره بین‌المللی هنر فیلمبرداری کامریمیج (انگلیسی: The International Film Festival of the Art of Cinematography Camerimage)، (تلفظ لهستانی: کامریمیج)
یک جشنواره بین‌المللی اختصاصی است که از سال ۱۹۹۳ با حضور مدیران فیلم‌برداری مطرح سینمای جهان و برای کشف استعدادهای این رشته از سینما برگزار می‌شود.
۷ دوره ابتدایی این رویداد سینمایی از ۱۹۹۳ تا ۱۹۹۹ در شهر ترونی لهستان برگزار شد. ۱۰ دوره بعدی این رویداد سینمایی طی سال‌های ۲۰۰۰ تا ۲۰۰۹ در لودز و از سال ۲۰۱۰ تا ۲۰۱۸ در بیدگوشچ انجام شد. از سال ۲۰۱۹ دوباره محل برگزاری این جشنواره به شهر ترونی بازگشت.
در پایان ماه نوامبر هر سال، کامریمیج علاوه بر مدیران فیلم‌برداری سینمای جهان، سینماگران مطرح در کلاس جهانی را با دانشجویان و سایر افراد مرتبط با صنعت فیلم برای مدت ۱ هفته گرد هم می‌آورد.
جوایز بخش اصلی شامل قورباغه طلایی، قورباغه نقره‌ای و قورباغه برنزی است؛ که به بهترین مدیر فیلم‌برداری قورباغه طلایی تعلق می‌گیرد. بسیاری از مدیران فیلم‌برداری که برنده جایزه قورباغه طلایی در کامریمیج بودند در مراسم اسکار چند ماه بعد یا نامزد یا صاحب جایزه اسکار بهترین فیملبرداری شدند (نام مدیر فیلمبرداری که نامزد دریافت جایزه اسکار بهترین فیلمبرداری شده بعد از سال تولید فیلم ذکر شده‌است):